克里金法 quaging method 定义在考虑了信息样品的形状大小、集齐与带孤块段相互间的空间分布位置等几何特征,以及品味的空间结构之后,为了达到线性无偏 看最小估计方叉的估计,而对每一样品质分别赋予一定的全系数,最后进行加权平均来估计块段品味的方法。克里金法是一种基于斜方叉函数对随机过程随机场进行空间建模焊预测 差值的回归算法。该方法是一种局部性差值法。它的基本思想是假设空间数据有一个或多个随机场构成,通过构建随机场模型 并求解其斜方差矩阵,从而实现对未知数据的预测和模拟。克里金法的研究可以追溯至二十世纪六十年代,由南非矿 业工程师丹尼尔格哈德斯克里格于一九五一年提出,用于解决矿产资源勘探中的空间数据预测问题。其算法原型被称为普通克里金。常见的改进算法包瓜泛克里金、 协同克里金、吸取克里金、回归克里金、神经网络克里金、贝耶斯克里金等。其中普通克里金是最早被提出汉系统研究的克里金法。它通过构建随机场模型, 利用区域化变量的原始数据和变异函数的结构特点,对未采样点的区域化变量的取值进行线性无篇最优估计。 该方法是一个线性估计系统,适用于任何满足各项同性假设的固有平稳随机场。在克里金法中,所有样本都会参与对未知点的估计,且在变异函数随距离递增的情形下与未 未知点距离近的样本影响更大。实际应用中,未突出随机场的局部特征,可以人为设定点的影响范围,忽略范围外样本的影响。这一性质也意味着,若随机场某处没有临近的样本,则其克里金方差会增大。 因此,克里金法仅适用于格点数据的内差值。克里金法在空间数据分析、汉地理信息系统等领域有着广泛的应用。例如,在地理信息系统领域,克里金法被用于对地形、地貌等空间数据 进行差值分析,以便更好地理解,还利用这些数据。在环境科学领域,克里金法可以用于预测 污染物的扩散范围和浓度在地球科学领域,克里金法可以用于地质勘探、探矿产资源的预测和探探。在气象学领域,通过分析历史气象数据的空间和时间关系,克里金法可以预测未来一段时间内的气象变化趋势。
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大家好,这里是一名短视频,上一期呢,我们介绍了三维剑魔,主要针对的是实景三维可视化。然而如果说到矿山生产管理的核心,那么必然绕不开煤层或矿体这个主要开采对象, 对他们呢,进行高精度地质建模,有利于实现资源利用啊,经济效益乃至于生态环保效益的最大化。那么地质建模如何开展呢?首先是勘测环节, 这是获取地质资源信息的基础工作。这个环节呢,对于地质体的描述,主要看的是钻孔数据,包括了钻孔的坐标、深度啊,特写取样点、元素、品位、夹竿等信息。 对于工程模型和采矿模型,则可以根据激光雷达扫描,或者说现场的工程实测,结合 cd 平面设计图开展。当然了,对于露天矿山来说,还可以借助无人机对地面进行激光雷达扫描,或者是 请协摄影。有了上述基础的外业数据之后呢,就可以开展以软件为核心的内业工作了。在这里呢,首先呢,是要对外业数据进行规矩整理,按照数据库要求,将各类测绘信息进行标准化的整理录入,为软件管理提供基础的数据支撑。 而矿业软件层面呢,目前国际上主流的包括了法国达索旗下的 spac, 还有 nacy 大学的 gocd, 澳大利亚 michael mike 和 map tag 旗下的 walken, 美国 my tank 公司的 mike site, 加拿大 ce 公司的 datamite 等等。国内呢,矿业软件也有突破, 主要有北京三 d 卖矿业软件公司的三 d 卖软件、长沙迪卖的地卖软件,以及煤矿领域有北京龙软科技的龙软 tgs、 四 dgs 等等,通过在矿业软件里导入各类的地址数据啊,就可以对他们进行加工处理了,并根据需要生成各类的模型或进行相关的 计算。对于矿体本身来说呢,主要的应用包括了品味估计啊,储量计算以及资源储量的动态评估啊。对于工程设计来说呢,露天矿可以根据地主模型进行开采境界优化,景宫矿呢,则可以进行开拓设计、裁准设计总体,实现矿山生产管理的可视化。另外呢,我们可以探讨两个不同, 第一个是设计和实际的不同,矿业软件建立的地质数据模型是根据勘探钻孔数据进行资源储存,你和而来的与实际生产推进后的测绘结果存在者一些差异,因此呢,矿床模型需要动态管理和优化。第二个呢,是煤矿和金属矿的不同, 煤矿是沉积型的,富存稳定,且煤盐分界比较明显,不存在品味的变化。而金属矿则不同。矿石和废石的区别啊,它主要在品位的标准上,如果裁选技术、经济条件合适的话,那么他的品味标准是可以 动态管理的。反应在图形上呢,可以理解为其大小是可变的。不管怎么说,智能化矿山建设中的地质保障是基础工作,矿山对于高精度地质模型或者透明地质有着切实的需要。他也是目前行业重点研发方向之一。 王国法院士呢,曾经提到过,如果把智能开采比拟成这个无人驾驶汽车,那么精准地址信息系统呢,就是提供给汽车的一张高精准的电子地址地图,目前行业里也开展了不少关于高精度地址模型或者透明地址相关的研究和案例实践, 感兴趣的朋友呢,可以在英台 mini 智能矿业公众号顶部进行搜索。好了,以上就是关于矿山地址模型的基本介绍,无论是地址模型还是什锦三维,如果您有建模的需要,可以私信联系我们开展交流合作。
长期以来,地址三维可视化建模以显示建模方式为主, 经过迪迈公司多年的技术公关和研发,一种机遇空间差值更为快速、准确、动态的建模技术影视建模正引领着矿体建模新方式。迪迈矿体影视建模系统可省去繁琐的人工操作过程, 生成三位模型,高效且直观,便于对矿体进行概率性研究和进行储量的快速估算,同时也支持生产边路新数据快速更新模型, 他将成为三维建模的发展趋势。在矿业开发前期,他能够快速得到地下要素信息的 三维可视化表达,直观展示地下不规则分布的地质体几何结构,帮助地质工作者形象直观的分析地质特征,并处理大量的野外测量和样品分析数据,有效的知道矿业发展。矿山开采过程中, 随着生产边路数据的补充,可快速利用新数据更新模型,为矿山开采设计提供更加精细的三维模型。 传统显示建模技术依赖于二点五 d 的方式,人工拼接线框模型,容易导致网格处理前后踏铺关系不一致,模型有效性检测不通过, 难以对逐步精细化的模型进行动态更新。新型影视芥末技术是一种真正的三维芥末方式,可以随着生产勘探过程 的推进,逐步更新模型,以逼近矿体真实复存形态,极大的提高了矿体建模的可靠性和自动化程度。 迪麦影视建模系统研发了高效全局快速插直求解器,提供了点、线、面等多种灵活的地质规则约束构造方式,自动化建模程度高,可以对高复杂、多元地质数据进行动态建模。 一、基于钻孔数据的矿体建模。二、基于平行轮廓线、交叉轮廓线的矿体建模。三、基于平行轮廓线、交叉轮廓线的薄矿体建模。 四、基于交叉轮廓线的岩层建模。技术发展永无止境,在智能矿山技术 革命的大潮中,我们将一如既往,不断推陈出新,时刻伴您同行,共同见证矿业数字技术新发展,一起引领下一个更加精彩的激动人心!
大家好,今天我们说一说瑞瑞的通如何绘制这样一个可偏激的三维地址模型, 这是我这个模型中的相关参数,我们可以通过模型参数任意参任意修改地址属性。 这是我以前用 cvo 三 d 制作的三维低的模型,将它导出为 ifc 格式,只有该格式文件才可以导入 read 中, 现在导入刚才拍 ffc 文件,导入模型后可以看到和 co 三体中的模型一致,没有什么变化,但是导入 的模型不能编辑,不能修改模型参数。用铺面框铺切模型式,铺切面不显示地层颜色。下面我给大家分享的是在瑞贝通如何制作三维地质模型。首先我们需要一个地址断面图, 针对贴贴纸大面图进行描绘,这就是描绘后的效果, 将描为好的地址报告导入 cvv 的中并加以处理,就得到我们需要的三维 接着模拟线了。现在我们就需要建立一个知识应储, 将挥着好的自身,自身一组导入低层模型线的提亮中, 通过创建体量就可以得到我们需要的三维低层。这样编辑出来的好处就是可以任意切割低层,能够直观的看到任意切割洁面的地质情况。希望我的分享能对现场洗碗揭膜的 技术人员有所帮助,有更好的地址建模方法。各位粉丝发表一下,也希望大家点赞转发评论,谢谢!再见!
少走弯路的模型观察方法,体快和趋势,我就跟你说说你这个模型的趋势问题啊。首先啊,我们看正面,我们不去看什么五官轮廓、小体块这些啊,我们就看大的关系,你看就这个头发和这个脸, 这头发和这个脸的比例关系,嗯,你这个就头发的体积太大了啊,跟这个脸相比,就就这个一和二,他俩之间对比的话,你这个一的体积比例太大,嗯,他这个就感觉有 至少两个啊,可能还多一点,你这个呢,可能也就是两个不到啊。所以首先就是头发,头发的体积大,整体给它往里收。 我不仔,我不仔细调了,我就是给你说说打的这个关系啊,这边也是一样,这边也太宽了啊。 嗯,这里再往里收一点啊,这是正面,正面我觉得最直接的一个问题。然后呢,接下来呢,我觉得还有一个问题,就是,呃,抛开头发,我们现在看额头跟下面这个比例关系, 哎,你看啊,嗯,其实画出来也不是特别明显啊,这个你也得仔细对比,但是呢,应该也能看出来他有两个多啊,那你这个呢,可能也就勉强两个刚过一点点啊,其实说白了就是这个,这部分太短了,这部分短了 啊,那这部分短我觉得有两个原因啊,第一个原因,我觉得这个脸整体呢,是有一点胖了,宽了稍微收一点,他就会显得长一些。另外呢,可能确实是下面稍微长了点啊,整个脸可能稍稍再收窄 一点啊,我觉得下面可能再可以再稍稍长一点吧。好,这是正面的几个大趋势的问题啊。然后我们再看侧面,这不是正侧面,稍微转一下角度好,侧面还是这个大趋势问题。你看我就看整体啊,咱们看整体, 这接近一个正方形,那他这个呢,很明显是一个长方形,是吧?所以问题就出在太宽了啊,那这个宽呢,可能是单纯是头发宽,也可能是脸也宽啊,我们先先把头发先往里收一收再说, 下面要收窄,然后这部分也得往里收,头发太快了,看一下对称 好,嗯,再转过来,然后再看,这是大的关系啊,然后其实还不够,还得再往里来一点, 然后我们再看这个脸,这个脸啊,如果你要去这样对轮廓看剪影的话, 你可能感觉我可能该做的轮廓的变化我都做了啊,应该也都是对的。但是别这么看啊,我们就看大的趋势关系。现在你看他的这张脸啊,尤其鼻子以下这部分,他是一个向后收的感觉,整个这个脸其实给人的感觉也是向后收,但是你现在的你这个这个脸呢, 嘴鼻子以下里头感觉是直的啊,没有向后收的那个感觉啊。所以这就是趋势出了问题,那我们要把它整 往回,往回退,往后收,然后再下个脚的角度也有点太清醒,直一点。嗯啊,这头发的位置就是发际线位置都要再调一下,请仔细再对照一下。 嗯,这就是我其实主要想和你说的就是趋势的观察,嗯,我觉得你可能更多的是陷入了细节的调整和修饰,因为本身模型你做的很,嗯,很仔细,很光滑啊,我觉得你可能大部分精力都放在这个上面了 啊,那整体的观察就不够啊,然后我现在回到正面看,我觉得还有一个问题啊,就是我们就看眼睛啊,就看眼睛跟整个脸啊,他的体积关系。我觉得你这个眼睛对,这样对比下来呢, 眼睛就有点做大了,眼睛可能得稍微再小一点,转到半侧面,把这个眼睛再往回收一点,稍稍再收一点。 好,我觉得大体上就就这些问题吧。啊,你可能先先把整体改好,然后再去调整那些小小的关系,大关系,不对啊,你小关系,嗯,你只能说是在错误的路上越走越远 啊。脖子,你看这脖子,现在我调完之后啊,这脖子感觉是这样的,那他这个呢,是这么往里收的啊,所以这脖子这也粗了。 嗯,好,你再检查一下啊。