01数据编辑
资源评估项目数据编辑阶段的主要内容是信息输入、校验、解译和线框制作等操作。主要工作内容为：
准备和检查一个资源评估项目所需要的数据;
用描述统计学去证明数据;
用一个直方图和概率图去检查数据分布，并确定自然边界品位;
用资源数据的自然边界品位去解译，并建立线框；
用一个封闭的和经过校验的线框去计算体积；
02数据准备
数据准备的步骤：
生成每个钻孔样品中心的3维坐标；
样品赋值确定他们是否落在固体线框内部（矿体内部），
用经典统计学去确定样品的平衡品位（特高品位）；
基于经典统计学和矿化体的几何形态确定模拟方法；
确定规律的样品长度；
用混合样品、去特高品位样品、混合样品生成一个线框去整体评估
03 块模型
这节课将设置一个空块模型或空的块模型，是自动受限于矿体线框的内部。你将学会选择设置最合适的空块大小，理解次分块和因子模型的差异。
确定新块模型的空间位置
确定最适合的块大小
建立一个次分块的方案
分配块模型给一个线框，在应用时削掉线框外的部分
04品位插值
准备经典或地质统计级插值正确设置参数的基本原则。
如何定义搜索区域，使用多次迭代运行并限制最小的钻孔数量，以此作为对资源进行分类的指南，还将破除聚类，比例效应，以及体积-方差关系。
使用不同来源的比重(SG)数据来计算模型的吨位;
使用多次迭代运行和最小的钻孔数量作为资源分类的工具;
定义一个搜索椭球体和通过改变它的半径缩放它；
理解样品集群效益的影响,以及如何解除最小化集群效应;
测试比例效应和理解什么信息暗示它存在;
理解只插值父块的影响,
理解不同的样本大小对品位评估的影响,并知道如何使用半离散
05品位插值距离反比插值法的实际应用
理解非地质统计学和地质统计学插值方法之间的区别;
手工执行距离反比加权插值(IDW)单点估计
建立和运行多个插入不同的搜索半径为资源分类做准备。
06 模型验证
验证块模型的不同方法。
使用整体估计进行验证整体块模式作为参考
使用增量测试找到全球平均最低的块大小
使用模型切片执行本地验证和可选的品位资料;
07资源分类
理解资源分类:推断的、控制的、探明的;
理解原始数据质量需要评估；
使用多个插值,钻探密度和克里格方差作为数值分类工具
理解地质的经验控制资源分类
08资源报告（Resource Reporting）
使用边界品位值来定义资源报告，不同边界品位情况下的总吨位和平均品位。还将使用这些信息生成品位-吨位曲线，可以直观地查看任何边界品位等级值。
理解需要智能块模型,使用多个属性字段(如资源类别,氧化态,矿化类型等);
基于已有数据创建一个简单的报告
使用的组合属性字段,创建一个更复杂的报告
生成一个带注释的品位-吨位曲线
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