21 июня 2025, Суббота
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
arrow_right_black
16 августа 2021

Статистический анализ геологических данных в ГГИС Майкромайн

messages_black
0
eye_black
1386
like_black
0
dislike_black
0
Степан Калинкин.jpgС.В. Калинкин — технический специалист ГГИС Micromine.

Проведение геологоразведочных работ достаточно трудоёмкий процесс, но окончание полевых работ не означает завершение всей работы. Результатом ГРР является набор данных, который необходимо привести в порядок, а затем проанализировать для выделения того самого перспективного участка, который в будущем будет осваивать горнодобывающее предприятие. Майкромайн не стоит на месте, и с каждой новой версией в нём появляется всё больше и больше функций, которые позволяют использовать различные методы для всестороннего анализа геологической базы данных. В этой статье рассмотрим несколько графиков, которые используются специалистами предприятий, а также обновлённые функции ПО Майкромайн 2021, которые повысят качество работы с информацией.

визуализац.jpg

Рис. 1. Визуализация данных геологоразведочного бурения в трехмерной среде

Среди функций, которые позволят произвести анализ до этапа блочного моделирования, можно отметить многомерную гистограмму. С помощью неё можно вывести на один график множественные элементы месторождения (рис. 2), используя несколько вводных файлов или вывести в просмотр разные конфигурации одного файла, настроив для каждой переменной индивидуальные параметры визуализации. Это позволит получить представление об их взаимосвязи, например, для определения количества одного элемента по отношению к другому элементу. Также есть возможность отобразить индивидуально каждый график (рис. 3) для детального изучения распределения значений внутри выборки. Помимо самой гистограммы, здесь же, набор данных можно представить с помощью графиков вероятности и накопленной частоты, использование нескольких методов позволяет избежать принятия неверных выводов.

многомер гистограмма.jpg

Рис. 2. Многомерная гистограмма (несколько переменных на одном графике)

гистограм 2.jpg

Рис. 3. Многомерная гистограмма (отдельные графики)

Следующий график, о котором пойдет речь, имеет интересное название — Ящик с усами (рис. 4), он же диаграмма размаха. Как и многомерная гистограмма, этот метод идеально подходит для выделения и визуального сравнения распределения значений (например, сравнить результаты аналитики разных лабораторных методик) или множественных переменных. Как и в многомерной гистограмме, здесь также доступен выбор любого количества переменных. Они могут быть полями из одного файла или из разных, при этом нет необходимости сохранять целостность отдельных строк. График «Ящик с усами» включает в себя опции для выделения смещений, с отображением отклонения от среднего, а также опцию для отображения доверительных областей.

ящик с усами.jpg

Рис. 4. «График Ящик» с усами

Одной из новинок ПО Майкромайн 2021 является функция преобразование Гаусса, которая предоставляет опции для нормализации практически любого распределения данных с сохранением гауссовых данных и выполнением обратных вычислений в реальные данные. Значения с сильной асимметрией сложно описать, используя среднее, стандартное отклонение или преобразовав в натуральный логарифм. С помощью преобразования Гаусса можно искусственно достичь нормального распределения. На левом графике отображаются гауссовские значения входных данных, а также соответствие полиномиальной функции, на правом графике отображается гистограмма гауссовых значений (рис. 5). Майкромайн использует полиномы Эрмита для создания кусочно-полиномиальной функции, которая соответствует распределению необработанных данных. Изменяя значение порядка гауссовой модели, можно настроить количество полиномов Эрмита. После внесения изменений данных Гаусса во время моделирования гауссовского анаморфоза, возможно выполнить обратное вычисление в реальные значения.

гаус.jpg

Рис. 5. Преобразование Гаусса

Ещё одна новая функция Майкромайн 2021 — Метод главных компонент, поможет разобраться в генетической особенности исследуемого участка, что является важным при изучении сложных геологических объектов, для правильного выбора дальнейшей стратегии разведки месторождения полезных ископаемых. Функция позволяет уменьшить размерность многомерных наборов данных, поддерживаемых тремя графиками: собственных значений, двойным графиком (включает в себя 2 графика) и выбросов (рис. 6) и возможностью вывода отчета с информацией о каждом компоненте. Максимальное количество извлеченных компонентов будет равно количеству переменных элемента. Сравнительный график (первый вариант двойного графика) можно использовать для обнаружения кластеров, тенденций и выбросов в данных. Группировка данных на графике может указывать на отдельные распределения в данных. График нагрузки (второй вариант двойного графика) можно использовать, чтобы определить, какие переменные оказывают наибольшее влияние на каждый компонент.

метод компонентов.jpg

Рис. 6. Метод главных компонент

График Анализ границ (рис. 7) пригодится для оценки контактных отношений между двумя доменами. Он работает, генерируя пространственную статистику доменов, начиная с контакта (нулевое расстояние) и объединяя данные с регулярными приращениями расстояния до тех пор, пока не будет достигнуто максимальное расстояние или данных больше не будет. Объединенные данные отображаются на симметричной диаграмме с одним доменом, обращенным влево, а другим — вправо. Домены разделяются на контакте, который отображается в виде вертикальной линии в центре диаграммы. График поможет определить наличие жесткой или мягкой границы между доменами, в зависимости от наличия или отсутствия разрыва содержаний. Определение типа границы позволит применить правильные параметры при дальнейшей оценке запасов.

граф анал границ.jpg

Рис. 7. График анализа границ

Подводя итоги, стоит отметить, что тщательная интерпретация Ваших данных на начальных этапах оценки запасов является ключевым моментом для получения достоверных результатов. В свою очередь Майкромайн предоставляет Вам обширный функционал, который позволяет в кратчайшие сроки получать прекрасный результат по Вашему месторождению. Узнать больше о возможностях программного обеспечения и решениях производственных задач можно в службе технической поддержки, на форуме, социальных сетях и в блоге Майкромайн на сайте компании. Мы благодарим пользователей за отзывы и пожелания, они помогают совершенствовать программу и делать её ещё удобнее.

Опубликовано в журнале “Золото и технологии”, № 1 (51)/март 2021 г.

21.04.25
Система оперативного мониторинга и корректировки фронта работ карьерных экскаваторов с использованием системы высокоточного позиционирования ковша экскаватора
21.03.25
Как и зачем распознавать керн с помощью машинного зрения? Новое слово в цифровизации добывающей отрасли
26.12.24
Мониторинг и управление производственными процессами на золотодобывающем предприятии
26.12.24
Ведение цифровых моделей подземных горных предприятий в наши дни
25.09.24
Только 22% промышленных компаний заместили ПО для работы с данными более чем на 70%
02.07.24
Автоматизация в горнодобывающей промышленности: современные тренды и разработки
02.07.24
Синергия взаимодействия: недропользователь, разработчик, государство. Так создаются эффективные цифровые решения
01.04.24
Итоги 2023 года для горно-металлургического комплекса: главные ИТ-тренды и прогнозы на 2024
27.03.24
Автоматизация мониторинга экологической ситуации на гидросооружениях и хвостохранилищах
27.03.24
Автоматизация процесса создания сортовых контуров
31.01.24
Цифровизация начинается «с поля»
31.01.24
ГГИС MINEFRAME — импортозамещение ключевых цифровых технологий в области инженерного обеспечения горных работ
30.01.24
Определение контура карьера по граничному коэффициенту вскрыши в Micromine Beyond
23.06.23
Опыт АЛРОСА: цифровизация управления геологоразведкой
20.06.23
Расчет показателя энергоемкости бурения с помощью ГГИС Micromine Origin&Beyond для оптимизации проектирования буровзрывных работ
16.03.23
Семь шагов к эффективному управлению данными о производственных активах
06.02.23
Системы активной безопасности в добывающей индустрии
31.12.22
Разработка и улучшение моделей машинного обучения для автоматического извлечения керна из изображений и поиска кварцевых жил
31.12.22
Цифровой карьер на базе решений «1С:Горнодобывающая промышленность»
29.11.22
МАЙНФРЭЙМ — отечественный инструмент для создания цифрового двойника месторождения
Смотреть все arrow_right_black



Яндекс.Метрика