- Tytuł:
-
Wpływ doboru interpolatora oraz poprawek do algorytmów obliczeniowych (post-processing) na dokładność szacowania parametru złożowego
The influence of interpolation algorithms choice and post-processing corrections on the accuracy of the deposit parameter estimation - Autorzy:
-
Auguścik, J.
Wójtowicz, J.
Wasilewska-Błaszczyk, M. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/169534.pdf
- Data publikacji:
- 2015
- Wydawca:
- Poltegor-Instytut Instytut Górnictwa Odkrywkowego
- Tematy:
-
węgiel brunatny
interpolacja
miąższość pokładu
geostatystyka
statystyka
poprawka Yamamoto
lignite
interpolation
seam thickness
geostatistics
statistics
Yamamoto correction - Opis:
-
Głównym celem artykułu była ocena wpływu rodzaju interpolatora na dokładność szacowania miąższości pokładu jednego ze złóż węgla brunatnego. Do tego celu wykorzystano następujące interpolatory: odwrotnej odległości (ID), minimalnej krzywizny (MC), zmodyfikowaną metodę Shepard’a, krigingu z modelem liniowym (LK), krigingu z modelem sklejanym (SK) i krigingu zwyczajnego (K) dostępne w oprogramowaniu komputerowym (Surfer12, Isatis, RockWorks16). Stwierdzono, że metody geostatystyczne są dokładniejszymi interpolatorami wartości parametru złożowego niż metody deterministyczne, gdy w strukturze zmienności badanego parametru jest wyraźnie zaznaczony składnik nielosowy (U N >80%) oraz duży zasięg autokorelacji (podobieństwa) wartości parametru. Zastosowanie poprawek Yamamoto oraz High-Fidelity filter pozwoliło na znaczne obniżenie wartości średniego absolutnego błędu względnego oszacowania wartości w punktach opróbowania, na podstawie których odbyło się szacowanie. Weryfikację dokładności wyinterpolowanych wartości w obrębie mapy izoliniowej stworzonej na podstawie zbioru podstawowego umożliwił wcześniej wyłączony z szacowania zbiór testowy. Przeprowadzona analiza potwierdziła, że metody geostatystyczne charakteryzują się niższym błędem interpolacji niż metody niestochastyczne. Dodatkowo dokonano wstępnej oceny przydatności i możliwości wybranych aplikacji, wykorzystanych w trakcie realizacji prac. Analiza ta wykazała, że najbardziej rozbudowanym narzędziem do predykcji wartości parametru jest oprogramowanie Isatis firmy Geovariances.
The main purpose of this article was assessment of selected kind of interpolation algorithm on accuracy of the lignite deposit thickness estimation. The following interpolators had been used: minimum curvature (MC), inverse distance to a power (ID), modified Shepard’s method (Sh) and stochastic method ordinary kriging (K), linear kriging (LK), spline kriging (SK) available in a computer software (Surfer12, Isatis, RockWorks16). It was found that geostatistical methods are more accurate parameter interpolators to predict resoursces, if in the structure of the tested parameter variation is clearly marked a non-random component (U N nent >80%). The results of application the Yamamoto correction and High-Fidelity filter allowed on the significant reduction of the average absolute relative error in the estimation on sampling points, which resulted in an increase of the reliability of created contour maps. Verification of accuracy interpolated values within a contour map created from the basic data set was enabled trough previously excluded test set. The analysis confirmed that geostatistical methods have lower interpolation errors than non-stochastic methods. Furthermore, the use of the arithmetic mean to assess the mean absolute relative error and average relative error caused the artificial increase of interpolation errors. That was the result of presence the anomalous values in these errors. The use of median made a strongly marked reduction in the value of the interpolation mean error. In addition was an initial assessment of the relevance and feasibility of selected applications used during of the work. - Źródło:
-
Górnictwo Odkrywkowe; 2015, 56, 2; 87-94
0043-2075 - Pojawia się w:
- Górnictwo Odkrywkowe
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł