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时间:2020-03-23
《基于Micromine软件的固体矿产资源量估算原理与方法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第28卷第1期地质找矿论丛V01.28NO.12013年3月:106—110M8r.2013:l06—110ContributionstoGeologyandMineralResourcesResearch基于Micromine软件的固体矿产资源量估算原理与方法朱海宾(q-矿资源勘探股份有限公司,北京100089)摘要:文章阐述了Micromine软件地质统计法估算资源量的原理,叙述了基于该软件的资源量估算过程。采用封闭多边体法对资源量估算结果进行验证,得出Micromine资源量估算具有准确、可信、快速的特点。使用Micromine软件估算矿
2、体资源量,避免了传统的手工计算繁琐冗杂的数据信息等工作。但三维可视化地质建模要基于地质资料的准确以及对地质成矿规律的正确认识,才能确保建模和资源量估算结果的正确、可靠。关键词:Micromine软件;资源量估算;三维模型中图分类号:P628文献标识码:A文章编号:1()(]l1412(2013)0l一0106—05床内部相关变量(如品位、岩体质量指标、岩性)的分0引言布,必须选用合理的地质变量估值方法。在地学领域,许多变量如矿床品位、岩体质量指标和参数等在随着计算机图形技术、三维GIS技术及数据库空间上均具有一定的相关性,即一定范围内的变量技术
3、的快速发展和日趋成熟,将GIS技术、三维地之间相互存在着影响。质建模及可视化与固体矿产资源量估算相结合,开反距离权重法又称距离反比法(nversedistance发先进实用的储量估算软件是目前国内地学信息研weighting)是最常用的空间内插方法之一,是一种究的重要方向之一。澳大利亚Micromine公司是较与空间距离有关的插值方法,在计算插值点取值时早掌握这项技术并应用于实际生产与研究的公司之按距离越近权重值越大的原则,用若干临近点的线一。Micromine公司成立于1986年,总部位于澳大性加权来拟合估计点的值。该方法是由气象学家和利亚西
4、澳首府珀斯的国际矿业软件公司,经过20多地质工作者首先提出,其基本原理是:假设空间体分年的发展,Micromine软件已在全球主要矿产生产布着一系列离散点,已知其位置坐标(.ri,yi,zi)和国的数千个矿山得以应用,并于2003年得到中华人属性值ai(i—l,2,⋯,”),(,,g-)为空间内的任民共和国国土资源部矿产资源储量司对其资源储量一点,根据周围离散点的属性,求P点属性。反距计算部分的技术认定。本文使用Micromine软件进离权重法可以明确地验证这样一种假设:彼此距离行固体矿产资源量估算,并采用封闭多边体法验证较近的事物要比彼此距离
5、较远的事物更相似。当为资源量估算结果的准确性。任何未做取样分析的矿体位置预测品位值时,反距离权重法采用预测位置周围的分析结果值。与距离1Micromine软件资源量估算的原理预测位置较远的分析值相比,距离预测位置最近的品位值对预测值的影响更大。该方法假定每个样品利用有限的地质及生产勘探样品数据,确定矿分析点的品位值都受局部影响,而这种影响会随着收稿日期:2012—03—28;责任编辑:赵庆作者简介:朱海宾(1984一),男,硕士研究生,研究方向为矿床学与区域成矿学。通信地址:北京海淀区长春桥路11号万柳亿城A座5层,中矿资源勘探股份有限公司.由
6、B政编码:100089;Email:Zhudahail984@163.corn第28卷第1期朱海宾:基于Micromine软件的固体矿产资源量估算原理与方法107由于相距较近的事物比相距较远的事物更为相似,随着位置之间的距离增大,测量值与预测位置的值的关系将会变得越来越不密切。为缩短计算时间,可将几乎不会对预测产生影响的较远数据点排除在外。因此,通过指定搜索邻域(搜索半径)来限制测量值的数量是一种常用方法。邻域的形状限制了要在预测中使用的测量值的搜索距离和搜索位置。其他邻域参数限制了将在该形状中使用的位置。反距离权重法的操作步骤:第一步。以被估
7、单元块中心为圆心,以R为半图1权重与幂的关系径做圆,确定影响范围(在三维状态下圆变为球)(图Fig.1RelationofweighttOpower2)。第二步。计算落入影响范围内每一样品与被估距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置单元块中心的距离。最近的点分配的权重较大,而权重却作为距离的函第三步。利用下列公式计算单元块的品位:数而减小,因此称之为反距离权重法。如上所述,权重与反距离(样品分析点与预测位,州、l壶J一置之间)的次幂成正比(图1)。因此,随着距离的增加,权重将迅速降低。权重下降的速度取决于p式中:z(z)为待估值;D为待估
8、点与已知点之间的值。如果声一0,则表示距离没有减小,因为每个权距离;叫为幂次大小;Z(x)为已知点值。重wi均相同,预测值将是搜索邻域内的所有数据值的
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