Сделай Сам Свою Работу на 5

ДЕКЛАСТИРОВАНИЕ ДАННЫХ ОПРОБОВАНИЯ

Декластирование (разряжение участков со сгущенным опробованием) данных опробования необходимо для заверки содержаний в блоковой модели и выбора оптимального размера блока.

 

Обычно, бурение сконцентрировано на участках с хорошими содержаниями, и разряжено на участках с бедными рудами. Если сравнить среднее содержание всех проб, то оно будет выше среднего содержания в модели (т.к. модель состоит из равномерно распределенных блоков по всей площади). Однако, если разряжение проб очень высокое (размер блока выбран очень большим), то это, наоборот, приведет к увеличению средних содержаний. Поэтому, декластированным пробам с оптимальными параметрами блоков будут соответствовать минимальные средние содержания.

 

Для расчета декластированных проб необходимо присвоить индексы элементарных блоков Моделирование | Индексировать | Индексировать 3D блоки. Размеры блоков выбираются из расчета плотности буровой сети и опробования.

 

Следующим этапом рассчитываются средневзвешенные значения для каждого индекса Скважина | Вычисления | Выборка. Поле константы указать Индекс, а тип выборки WEIGHTED AV. В случае затруднения выбора оптимальных размеров блока, их можно подобрать повторив несколько раз операции по расчету декластированных для общих средних значений содержаний. Затем, рассчитанные общие средние значения содержаний необходимо сохранить в отдельном файле. Полученные минимальные значения общих средних содержаний будут соответствовать оптимальным параметрам блоков.

 

Для визуальной оценки полученных блоков рекомендуется построить контурный файл для рассчитанных общих средних содержаний. При этом размеры блоков будут соответствовать X и Y, а сами значения средних содержаний - Z. Рассчитанные декластированные пробы используются для заверки блочной модели.

 

ЭФФЕКТ ПРОПОРЦИОНАЛЬНОСТИ

Эффект пропорциональности оценивается с целью определения надежности и качества вариограммы. Наличие эффекта пропорциональности, прежде всего, говорит о том, что данные распределены таким образом, что их дисперсия (или среднеквадратичное отклонение) зависит от их среднего. При наличии пропорционального эффекта локальные средние значения популаяции различны, то есть популяция неоднородна и требудет более детального изучения.

 

Для оценки эффекта пропорциональности запустите функцию Моделирование | 3D оценка блока | Статистика. Задать параметры блока аналогично процессу декластирования. При этом в одном блоке должно быть, по крайней мере, несколько проб. Для этого размеры блоков необходимо заведомо увеличить, чтобы выборка проб внутри них оказалась представительной (см. поле Points в выходном файле). В выходном файле задайте дополнительные поля для стандартного отклонения, среднего и медианы.


 
 

Запустите функцию Статистика | Диаграмма рассеяния | Простая линейная. В окошке поля X: укажите Стандартное отклонение, а в окошке поля Y: Среднее. Отфильтруйте записи с недостаточным количеством проб. Еще раз пересчитайте Границы просмотра двойным нажатием левой кнопки мышки в каждом из окон. Запустите процесс. В результате будет простроен график простой линейной регрессии. Если регрессия показывает хорошую корреляцию между Стандартным отклонением и Средним, то для данной базы данных установлен эффект пропорциональности.

 

Наличие эффекта пропорциональности означает следующее:

 

· Требуется декластирование базы данных для определения общего среднего значения содержаний.

· Необходимо построение вариограмм для получения более надежного представления о структуре рудного тела.

 

 

ВАРИОГРАФИЯ

Изучение вариограмм необходимо для изучения пространственной неоднородности минерализации и расчета входных параметров для оценки содержаний с помощью кригинга. Вариография выполняется для всех доменов и изучаемых элементов. Например, если у нас три элемента в пяти доменах, то необходимо построить 45 направленных вариограмм. В случае применения полииндикаторного кригинга оценки содержаний, окончательное количество вариограмм достигнет 450 (если задано 10 порогов).

 

Вариограммы строятся по трем ортогональным направлениям для оценки пространственной изменчивости минерализации. Кривая вариограммы отражает увеличение изменчивости содержаний в пробах по мере увеличения расстояния между ними. То есть, если мы берем пару проб на очень близком расстоянии, то содержания в них не будут сильно различаться между собой. Но стоит нам сравнить пробы, находящиеся уже на большем расстоянии, то значения содержаний в них могут изменится уже значительно. Так, по мере увеличения расстояния между парами проб будет расти и их изменчивость, а корреляционная связь падать. Расстояние, на котором изменчивость содержаний достигает максимума и больше не меняется, на графике вариограммы (плато выравнивая кривой) называют силлом. Расстояни, на котором достигается силл может меняться в зависимости от направления, вдоль которого оценивалась вариограмма. Например, в случае пластовой залежи изменчивость содержаний вдоль простирания пласта будет меньше, нежели в крест простирания.

 

 
 

На первом этапе создается омнивариограмма. Она характеризует общую ранговость и дисперсию популяций содержаний, а также позволяет определить возможность получения хорошей направленной вариограммы и оценить шаг (лаг) вариограммы. Для построения вариограмм используется функция Статистика | Полувариограммы, выбрать тип полувариограммы Всенаправленная.

.

На втором этапе необходимо определить главную ось анизотропии, если таковая имеется. Для этого необходимо запустить функцию и построить розетку горизонтальной Направленной вариограммы. Полученное по горизонтальной розетке вариограммы направление максимальной непрерывности будет соответствовать азимуту главной оси (или направлемие минимальной изменчивости данных). После чего строится вертикальная розетка в плоскости определенного выше азимута, и по ней определяется азимут погружения самой длинной непрерывности горизонтальной вариограммы. Вариограмма с самыми большими диапазонами покажет угол погружения главной оси направленной анизотропии. Как только азимут и погружение главной оси направленной анизотропии получены, необходимо создать три вариограммы. Первая вариограмма будет совпадать с направление главной оси, вторая – перпендикулярно первой, а третья – перпендикулярно первым двум вариограммам.

 

Направленные Вдоль по скважине вариограммы используются для моделирования эффекта самородка.

 

В случае, если геология и минерализация месторождения хорошо изучены и характер направленной анизотропии уже определен, тогда выше указанные действия можно упростить или опустить.

 

Рекомендуется также создать прямую (абсолютную) полу-вариограмму, полу-вариограмму логарифмов значений содержаний и относительную (прямая, поделенная на локальные средние) для получения основных характеристик вариограммы.

 

После построения экспериментальных вариограмм их необходимо смоделировать, для чего используется опция Модель (см. меню функции Полувариограммы). Сначала выберете тип вариограммы (например, Модель | Сферическая). Затем, необходимо указать количество структур (например, 2 – когда, например, вариограмма сначала идет резко вверх, а после небольшого перелома идет далее полого вверх, то есть простую кривую не вписать.). После чего, изменяя Зону влияния и Порог Вы сможете смоделировать определить силл – место, где вариограмма теоретически выравнивается и идет параллельно Х. Не забудьте, что в Micromine силлом названа величина С1. Т.е., если структура одна, то должно быть так: C0 = эффект самородка, С1 = разница между силлом и эффектом самородка Силл = С0 + C1. Если две структуры, то C0 = эффект самородка, С1 = разница между C1 и эффектом самородка, а С2 = разница между C2 и C1. Тогда Силл = С0 + C1+C2, и так далее. Все смоделированные вариограммы необходимо сохранить в отдельные формы.

 

 
 

В идеале, должна быть построена карта вариограммы Статистика | Поверхности вариограмм,наглядно показывающая минимальные и максимальные ранги содержаний и направленную анизотропию распределения содержаний. Такие карты позволяют визуализировать общие тренды минерализации (в приведенном примере минерализация имеет минимальную изменчивость в СВ-ЮЗ направлении).

 

БЛОЧНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Процесс интерполяции содержаний в Micromine осуществляется одновременно с созданием блочной модели. Однако, необходимо, чтобы интерполяция содержаний проходила в пустую блочную модель, которую необходимо перед этим создать или импортировать

 

8.1 ВЫБОР РАЗМЕРА ЭЛЕМЕНТАРНОГО БЛОКА

Размер элементарного блока выбирается в зависимости от следующих параметров:

 

· Густота буровой сети

· Изменчивость содержаний

· Точность расчетов

· Размер конечной модели

 

В целом, размер элементарного блока должен быть приблизительно равен или немного меньше половине расстояния между скважинами буровой сети.

 

После того как выбран размер элементарного блока, а также заданы параметры блоковой модели, необходимо создать пустую блоковую модель, используя функцию Моделирование | 3D Оценка блока | Метод обратных расстояний (IDW) (не забудьте включить галочку Создать пустую МРТ?).

 



©2015- 2017 stydopedia.ru Все материалы защищены законодательством РФ.