Опыт использования KNA в Datamine (Snowden) Supervisor для подбора параметров оценки блочных моделей

Практическое освоение инструментов KNA в Datamine Supervisor

Цель семинара — познакомить участников с последовательным подбором параметров для оценки содержаний в блочных моделях с использованием анализа соседства (Kriging Neighborhood Analysis) в среде Datamine (Snowden) Supervisor. На основе реальных данных будет продемонстрирована методология, применимая как к кригингу, так и к методу обратных взвешенных расстояний.

Повышение точности геологических моделей и понимания методики оценки

Семинар направлен на развитие практических навыков у геологов и специалистов по оценке ресурсов, а также студентов и преподавателей, углубленно изучающих моделирование. Участники узнают, как правильно подбирать вариограммы, размеры блоков, параметры поиска и количество точек дискретизации для повышения достоверности блочных моделей.