大学毕业设计说明书（毕业论文）
图6.5钻孔实体相交报告qv1
然后根据勘探工程qv1矿体内进行组合，组合后会在工作目录中看到“根据勘探工程qv1矿体-qv1内.str”打开编辑可以看到相关数据如图6.6所示。
图6.6根据勘探工程组合_qv1内.str数据
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数据查看后可以根据数据库中的基础统计窗口，从线文件中导入数据“根据勘探工程组合_qv1内.str”选择D1字段可以看到品位的分布，其中大部分都在25以下，极少部分很高，这些品位叫特高品位。如图6.7所示。
图6.7 qv1品位分布图
根据图上反应出来的情况需要对特高品位进行处理，首先需要确定特高品位的下限。其中有多种方法，一是平均值的6—8倍；硬性规定；或是类比其他矿山。这里采用硬性规定下限是20。Surpac在处理特高值时采用线串运算功能。打开线文件工具线串运算，选择要运算的线文件“根据勘探工程组合_qv1内.str”。添加选项卡，表达式中添加（iif(d1>20,20,d1)） 如图6.8所示。
图6.8线串运算
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然后打开数据库分析中的基础统计，选择从线文件中导入数据“根据勘探工程组合_qv1内”，可以看到品位的最高值为20。
图6.9 qv1品位分布图
以上线串运算的结果可以作为块体模型估值的数据源，以上是针对qv1矿体的运算，下面是qv2矿体的运算。如图6.10、图6.11、图6.12所示。
图6.10相交报告qv2
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图6.11根据勘探工程组合_qv2内.str数据
图6.12 qv2品位分布图
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图6.13 qv2品位分布图
通过品位分布柱状图，可以很直观的看到品位的分布情况。
地质统计分析结论:统计分析得出金矿样品数据的最大值、最小值和平均值与实际情况相符。结合实际情况，采用“距离幂次反比法”进行块模型的估值，其实质是单元块的品位值修改为离模型质心最近的样品点的品位值，样品的权重是根据距块质心的距离反比得到的。至此金矿三维品位模型就成功构建好了。
6.3对块体模型赋值
根据上述基本统计分析结果可知，金矿区矿体中金品位数据的分布非正态分布，理应采用“指示克立格法”进行块模型估算，但考虑到金矿矿区一直采用传统的剖面法来计算储量，如果采用指示克立格法对块模型进行精确估值。两者之间的差距可能很大。即使估值结果是精确的，但大幅度更改矿山储量数据是不现实的。因此本文最终选择采用“距离幂次反比法”进行块模型的估值。这样的选择主要考虑到两个因素：其一，距离幂次反比法与传统方法相近；其二，距离幂次反比法同时考虑了周围一定距离内的邻近钻孔样品数据。采用距离幂次反比法填充块模型的实质是将单元块的品位值修改为离模型质心最近的样品点的品位值，样品的权重是根据距块质心的距离反比得到的。在Surpac中执行“块体模型”菜单下的“估值”中“距离幂次反比法”命令，输入待估值的块模型“块体模型.mdl”，执行后将弹出数据源定义界面。在弹出的对话框中指定组
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