ドリルホール構造マッピング ツール 地下ドリルホール イメージャー

統計的地下特性評価ツール

最新の地質工学モデルと資源モデルは、視覚的な説明だけでなく、確率論的な分析やリスク評価をサポートする統計的に意味のある測定値など、定量的なデータを活用して機能します。のGD-C1201 インテリジェント ドリルホール光学イメージャとして機能します統計的特性評価ツール、エンジニアや地質学者が視覚観察を次のようなデータに変換できるようにします。数値データセットこれは分析、平均化、相関付けが可能で、確率モデリングに使用できます。このシステムはボーリング孔に統計的な厳密さをもたらし、各調査を逸話的な観察ではなく経験的な分布のソースに変えます。

特徴定量化フレームワーク
ソフトウェアの測定ツールは以下のために設計されています。再現可能でオペレーターに依存しない定量化。の亀裂幅の抽出骨折全体の垂直距離を 0.1 mm の精度で記録し、記録された間隔にわたって一連の開口部の連続データを生成します。の方向抽出各骨折の走向と傾斜を捕捉し、ステレオネット上にプロットしたり、関節セットにクラスタリングしたり、平均方向と分散を分析したりできるデータセットを生成します。の領域抽出このツールは空隙または変質ゾーンの寸法を測定し、体積計算のための面積推定値を提供します。測定されたすべてのパラメータは自動的にログに記録されます。コア属性シートは構造化データベースとして機能し、組み込み関数、ピボット テーブル、グラフ作成を使用して統計分析を行うために Excel にエクスポートする準備ができています。

データ母集団とサンプルサイズ
回復された間隔のみが利用可能なコア検層（破砕地盤では 70% 未満の場合が多い）とは異なり、GD-C1201 画像はボーリング孔壁の 100%カメラが通過できる場所ならどこでも。この完全な対象範囲により、構造測定のサンプル サイズが大幅に増加します。回収された破片のみと比較して、100 メートルのボーリング孔 1 つから数百の破壊観察が得られる可能性があります。サンプルサイズが大きいほど統計的不確実性が減少し、平均破壊間隔、配向分布、および開口周波数のより信頼性の高い推定が可能になります。確率的設計を必要とするプロジェクト (トンネル支持、斜面の安定性など) では、このデータ密度はモンテカルロ シミュレーションと信頼性評価に不可欠です。

技術仕様: 統計エンジン

モデリング ソフトウェアとの統合
エクスポートされた Excel および CSV ファイルは、Leapfrog、Datamine、DIPS、RocData などの特殊な地球統計およびモデリング パッケージに直接インポートできます。システムの構造化フォーマットにより、属性 (深さ、方向、絞り、タイプ) が事前にラベル付けされるため、手動で再フォーマットする必要がなくなります。上級ユーザーの場合、データベースにクエリを実行して、特定のサブセット (たとえば、開口部が 2 mm を超える特定の深さ間隔内のすべての骨折) を抽出して、ターゲットを絞った分析を行うことができます。このシームレスなデータ フローによりモデル構築プロセスが加速され、エンジニアはデータの準備にかかる時間を短縮し、解釈により多くの時間を費やすことができます。

定量地質学者の評決
GD-C1201 は、ボーリング孔検層を説明芸術から芸術に変えます。計測科学。それは、データ密度と精度堅牢な統計的特徴付けに必要であり、専門家が不確実性を定量化し、傾向を特定し、経験的証拠でモデルを擁護できるようになります。映像だけでなく、測定可能、再現可能、統計的に分析可能なデータ、このシステムは、証拠に基づいた設計とリスクに基づいた意思決定に対する業界の需要の高まりに対応しています。