https://minervaintelligence.com/driver-primer-1-anisotropy/
Одним из самых больших препятствий на пути создания точных трехмерных блочных моделей числовых параметров бурения является сложность ограничения анизотропии (т. е. зависимости от направления) конкретного атрибута. Из-за присущей геологическим или минерализованным системам структурной природы важно учитывать анизотропию при определении предпочтительного интерполяционного взвешивания по направлениям для оценок содержаний (интерполяции). Подробный анализ анизотропии можно быстро выполнить в DRIVER с помощью машинного обучения (ML).
Этот пример набора данных бурения взят из проекта Sn в Марокко. Основная Sn рудная зона располагается в зоне умеренного северо-западного наклона сдвиговой зоны.
DRIVER может автоматически определять оптимальную анизотропию для каждого из элементов в наборе данных одновременно с помощью машинного обучения. Для этого процесса мы открываем инструмент «Новая глобальная оценка анизотропии», а затем делаем множественный выбор всех различных анализов бурения. DRIVER рассчитает параметры по умолчанию, связанные с 3D-распределением набора данных (например, средний шаг горизонтального бурения). В этом примере мы настроим только параметр «минимальная длина объекта», чтобы заставить алгоритм анизотропии оценивать объекты с высоким соотношением сторон (например, зоны сдвига). Нажатие «Отправить» запускает обработку каждого атрибута данных в облаке.
Для этого набора данных объекты анизотропии завершили обработку в течение нескольких минут. Теперь каждый объект можно перетаскивать и оценивать в главном 3D-окне. Для Sn мы можем видеть анизотропию (представленную в виде эллипсоида) после простирания и падения зон сдвига (255/30).
Анизотропия каждого атрибута в DRIVER оценивается независимо, а результаты представляются пользователю в виде стереосетевой карты, показывающей тепловую карту, показывающую относительную силу трех основных осей. DRIVER также оценивает параметр диапазона анизотропии, используя вариограмму, ориентированную по главной главной оси.
Помимо помощи в высокоуровневом, основанном на данных понимании структуры месторождения и геохимии, основной целью этого подробного анализа анизотропии в DRIVER является предоставление информации для трехмерной интерполяции концентрации атрибутов в блочных моделях. Об этом будет рассказано в следующей статье DRIVER Primer «Блочные модели».
Вы можете узнать больше о DRIVER на www.minervaintelligence.com/DRIVER
