Декластеризация ячеек
Типичное месторождение полезных ископаемых опробуется таким образом, что пробы с высоким содержанием или потенциальной рудой отбираются более плотно, чем с низким или неминерализованным содержанием. Такая избыточная выборка высоких содержаний называется кластеризацией. Если рассчитать простое среднее этих содержаний, высокие содержаний превысят среднее значение и дадут слишком высокий результат.
Типичное месторождение полезных ископаемых опробуется таким образом, что пробы с высоким содержанием или потенциальной рудой отбираются более плотно, чем с низким или неминерализованным содержанием. Такая избыточная выборка высоких содержаний называется кластеризацией. Если рассчитать простое среднее этих содержаний, высокие содержаний превысят среднее значение и дадут слишком высокий результат.
Для минимизации такого смещения используется Декластеризация. Этот метод основывается на предположении, что кластеризованные пробы, которые близко расположены друг к другу, в некоторой степени коррелированы и могут включать некоторую избыточность. Из-за этой избыточности кластеризованным содержаниям должны быть назначены более низкие веса, чем их некластеризованным соседям. После того как это будет сделано, рассчитывается средневзвешенное значение, известное как декластеризованное среднее.
Файл ввода
Ввод
Выберите тип файла и двойным нажатием левой кнопки мыши (или с помощью кнопки поиска) укажите имя файла ввода. Если требуется, задайте фильтр, чтобы ограничить процесс выборкой записей в файле.
Поля Восточных, Северных и Z координат
Укажите поля северных, восточных и Z координат.
Поле содержаний
Введите названия поля, для которого будет применяться расчет декластеризации.
Числовые исключения
(По желанию) Используйте опцию Числовые исключения, чтобы проконтролировать, как будут обрабатываться нечисловые значения. Нечисловые значения включают в себя символы, пустые значения и значения со знаком меньше (<).
Записать рассредоточенные веса
Для расчета декластеризованных весов приложение использует трехмерную блочную декластеризацию. В рамках этого метода предполагается, что равные объемы в пределах месторождения должны в равной степени способствовать общему содержанию, независимо от количества в них проб. Это осуществляется путем разделения оруденения на виртуальные прямоугольные призматические блоки и подсчета количества проб, попадающих в каждый блок. Вес, присвоенный каждой пробе является обратным количеству проб, кластеризованным пробам присваиваются небольшие веса, а изолированным пробам - большие веса. Например, если виртуальный блок включает пять проб, каждой пробе внутри него назначается вес 0,2.
Вы активируете эту операцию, определяя поле Рассредоточенный вес, которое автоматически присваивает вычисленные веса опробованию на вводе. Введите (дважды щелкните мышкой или нажмите на значок списка, чтобы выбрать) имя поля.
Файлы отчета
Файл отчета ячеек сетки
Выберите этот параметр, чтобы записать следующую статистику в файл отчета для каждой ячейки, содержащей данные:
-
Количество проб
-
Среднее
-
Стд. откл.
-
Положение в реальных координатах
-
Индексированное положение
Файл отчета ячеек сетки обновляется, когда вы нажимаете кнопку Записать результаты итерации в функции График | Декластеризация ячеек, чтобы записать декластеризованные веса выбранной итерации.
Файл отчета итерации
Выберите этот параметр, чтобы записывать каждую итерацию, размер ее ячейки и вычисленную статистику в файл отчета. Фактически это копия таблицы итерационных данных, показанных в графике.
