11地質(zhì)統(tǒng)計學原理及其在礦床建模與儲量估算中的應用(參考版)
2025-01-06 02:41本頁面
【正文】 普通克里格品位估值結(jié)果 ? 估值結(jié)果保存到 access數(shù)據(jù)庫中 普通克里格品位估值結(jié)果 切面圖 三維圖形顯示 謝謝觀看 /歡迎下載 BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH 。 礦床品位模型塊體劃分 ? 將空間礦體按一定的間距劃分為一些連續(xù)的小立方塊，然后用克里格法對小方塊進行賦值。 ? 根據(jù)礦區(qū)礦體走向和傾向確定主軸、半軸和次軸方向 變差函數(shù)計算及擬合 ? 主軸方向 變差函數(shù)及擬合結(jié)果 ? 變差函數(shù)擬合參數(shù)需要手動確定 變差函數(shù)計算及擬合 ? 半軸方向 變差函數(shù)及擬合結(jié)果 ? 變差函數(shù)擬合參數(shù)需要手動確定 變差函數(shù)計算及擬合 ? 次軸方向 變差函數(shù)及擬合結(jié)果 ? 變差函數(shù)擬合參數(shù)需要手動確定 結(jié)構(gòu)分析與理論模型套合 利用球狀模型對變差函數(shù)進行理論模型的擬合獲得的三個方向的理論模型，對三個方向擬合的理論模型分析，進行結(jié)構(gòu)套合。 內(nèi)容介紹 ? 地質(zhì)統(tǒng)計學簡介 ? 區(qū)域化變量 ? 變差函數(shù)建模 ? 克里格品位估值 ? 礦體儲量估算應用 礦床品位建模及儲量估算流程 組合樣品 分析樣品 確定礦床塊 體模型參數(shù) 選擇 克里格類型 計算變差 函數(shù)并擬合 確定搜索鄰域 精度驗證 滿意 估值 礦床品位模型 否 是 克里格法資源儲量估算流程 －關(guān)鍵步驟 否 否 是 是 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)變換 選擇泛克里格估值 選擇其它克里格估值 剔出趨勢 導入組合樣品數(shù)據(jù) 是否服從 正態(tài)分布 是否存 在趨勢 數(shù)據(jù)分析與變換 克里格法資源儲量估算流程 －關(guān)鍵步驟 計算實驗變差函數(shù)并 繪制變差函數(shù)表面圖 是否服從各向異性 單方向變差 函數(shù)擬合 確定最大 變程方向 多方向變差 函數(shù)擬合 是 否 球 狀 模 型 擬 合 變差函數(shù)擬合 單方向變差函數(shù)擬合 多方向變差函數(shù)擬合 指 數(shù) 模 型 擬 合 高 斯 模 型 擬 合 幾 何 各 向 異 性 帶 狀 各 向 異 性 變 差 函 數(shù) 計 算 及 擬 合 數(shù)據(jù)分析與變換結(jié)果 克里格法資源儲量估算流程 －關(guān)鍵步驟 設置克里格參數(shù) 交叉驗證 克里格估值計算 否 是 設置搜索橢球 結(jié)果 是否滿意 數(shù)據(jù)分析與變換 變差函數(shù)擬合 參數(shù)設置及交叉驗證 礦體儲量估算應用 ? 以某礦區(qū)數(shù)據(jù)為例介紹地質(zhì)統(tǒng)計學法在儲量估算中的應用 ? 在進行礦體儲量估算前需要首先對鉆孔坐標和品位進行檢查保證數(shù)據(jù)的正確性。 ? 塊克里格： 由于塊克里格估值的平滑效應會使克里格估值結(jié)果方差減小。普通克里格估值權(quán)值之和為 1，可以合理的減少叢聚效應。在估值過程中平均值被賦予一個相當大的權(quán)值，從而導致估值結(jié)果過渡平滑。搜索半徑設置與變差函數(shù)變程相關(guān)。由于數(shù)據(jù)的局部平穩(wěn)性，數(shù)據(jù)個數(shù)不能太多，否則會使不存在相關(guān)性的數(shù)據(jù)仍然參與到估值過程中。 幾點注意內(nèi)容 ? 搜索策略 ? 最小值： 作用是限制克里格估值過程中數(shù)據(jù)個數(shù)，如果在搜索橢球范圍內(nèi)，數(shù)據(jù)個數(shù)過少則不進行估值，否則估值結(jié)果可能存在很大誤差。 ? 隨著塊金值的增大屏蔽效應減弱。第二個點的權(quán)值小于第一個點，在克里格估值過程中，第二個點的權(quán)值可能變?yōu)樨撝?，這樣第二個點的信息變得重要。 ? 各向異性 ：以各個方向變程不同反映出來，可以理解為對原始數(shù)據(jù)坐標位置的變化，通過幾何校正轉(zhuǎn)化為各向同性情況。 ? 形狀 ：球狀模型與指數(shù)模型在原點位置接近線性關(guān)系，指數(shù)模型在原點處更加陡峭一些，與變程較小的球狀模型相似。如果變程很大存在基臺值，則變差函數(shù)相當于純塊金模型，如果變程很大但不存在基臺值，則變差函數(shù)為線性模型。塊金值越大，估值結(jié)果越平滑。()kka u a?39。 39。u ( )Wu??常量但未知 39。 z()Zx1 , ( )( , )0 , ( )Z x zi x zZ x z???? ??總結(jié) ? 簡單克里格（整體平穩(wěn)） ? 普通克里格（局部平穩(wěn)） ? 泛克里格（整體存在趨勢） ? 指示克里格（數(shù)據(jù)不平穩(wěn)存在極值） ? 協(xié)克里格（存在輔助變量） ( ) ,m u m?u? ??已知 39。 ()Zx指示克里格估值 ? 指示克里格是一種非參數(shù)地質(zhì)統(tǒng)計學方法。 ? (2)在一個研究區(qū)域或一個礦床中存在幾個 不同類型的礦化作用 ，這也影響了品位和儲量的精確估計。而是實際存在于所研究的母體之中。 克里格插值算法 ? 克里格插值算法 : ? best, linear, unbiased estimator best = 最小估計誤差 linear = 線性估值方式（同距離反比估值） unbiased = 無偏估計， 估計誤差之和為 0 estimator = 估值方法 克里格插值算法定義 其中 = 待估點位置和其中一個鄰接點 位置 = 估算未知點 用到的鄰接點個數(shù) = 和 對應的預測平均值 = 對應的克里格權(quán)重 ? 克里格插值公式 ,uu??()nu*()Zu( ), ( )m u m u?()Zuu?? ??()*1( ) ( ) [ ( ) ( ) ]nuZ u m u Z u m u? ? ????? ? ??克里格插值算法基礎(chǔ) 關(guān)鍵在于確定鄰接權(quán)重 ? 最小方差限制條件 ? 無偏估計限制條件 ??? 克里格插值公式 ()*1( ) ( ) [ ( ) ( ) ]nuZ u m u Z u m u? ? ????? ? ??2*( ) { ( ) ( ) }E u Va r Z u Z u? ??*{ ( ) ( ) } 0E Z u Z u?
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