|
|
| 원래 장소 | 중국 충칭 |
| 브랜드 이름 | GOLD |
| 인증 | CE, ISO |
| 모델 번호 | GD-C1201 |
현대의 지질 공학 및 자원 모델은 시각적 설명뿐만 아니라 확률적 분석 및 위험 평가를 지원하는 통계적으로 의미 있는 측정값인 정량적 데이터를 기반으로 발전합니다. 그만큼GD-C1201 지능형 드릴홀 광학 이미저로 기능한다통계적 특성화 도구, 엔지니어와 지질학자가 시각적 관찰을수치 데이터세트분석, 평균화, 상관 관계 분석 및 확률론적 모델링에 사용될 수 있습니다. 이 시스템은 시추공에 통계적 엄격성을 부여하여 각 조사를 일화적인 관찰이 아닌 경험적 분포의 소스로 전환합니다.
기능 수량화 프레임워크
소프트웨어의 측정 도구는 다음을 위해 설계되었습니다.반복 가능하고 작업자 독립적인 정량화. 그만큼균열폭 추출0.1mm 정밀도로 균열 전체의 수직 거리를 기록하여 기록된 간격에 걸쳐 연속적인 일련의 구멍 데이터를 생성합니다. 그만큼방향 추출각 골절에 대한 충격 및 딥을 캡처하여 스테레오넷에 플롯하고 조인트 세트로 클러스터링하며 평균 방향 및 분산을 분석할 수 있는 데이터 세트를 생성합니다. 그만큼면적 추출도구는 보이드 또는 변경 영역 치수를 측정하여 체적 계산을 위한 면적 추정치를 제공합니다. 측정된 모든 매개변수는 자동으로핵심 속성 시트, 내장된 함수, 피벗 테이블 및 그래프를 사용하여 통계 분석을 위해 Excel로 내보낼 수 있는 구조화된 데이터베이스 역할을 합니다.
데이터 모집단 및 표본 크기
복구된 간격만 사용할 수 있는 코어 로깅(단절된 지반에서는 70% 미만인 경우가 많음)과 달리 GD-C1201 이미지는시추공 벽의 100%카메라가 지나갈 수 있는 곳이면 어디든지요. 이러한 완전한 범위는 구조 측정을 위한 샘플 크기를 극적으로 증가시킵니다. 단일 100미터 시추공은 복구된 조각에 비해 수백 건의 균열 관찰을 생성할 수 있습니다. 표본 크기가 클수록 통계적 불확실성이 줄어들어 평균 파괴 간격, 방향 분포 및 개구 빈도를 더욱 신뢰할 수 있게 추정할 수 있습니다. 확률론적 설계(예: 터널 지지, 경사면 안정성)가 필요한 프로젝트의 경우 이 데이터 밀도는 몬테카를로 시뮬레이션 및 신뢰성 평가에 필수적입니다.
기술 사양: 통계 엔진
| 정량적 산출 | 측정 도구 | 통계적 적용 |
|---|---|---|
| 골절 조리개 | 균열폭 추출(0.1mm 분해능) | 빌드빈도 히스토그램수력학적 개구 추정을 위해; 투과성 모델링을 지원합니다. |
| 골절 방향 | 방향 추출(0.1° 방위각, 0.5° 딥) | 생성스테레오넷 플롯, 조인트 세트 클러스터링 및 구조적 도메인 정의를 위한 평균 방향 계산. |
| 골절 간격 | 지속적인 깊이 로깅; 간격 측정 | 계산선형 파괴 빈도(P10, P20) 암반 질량 등급 입력 및 DFN 모델 교정용. |
| 암석학 경계 | 속성 시트를 통한 수동 선택 | 생성층서 기둥 데이터베이스자원 추정의 추세 분석 및 변동성을 위한 것입니다. |
| 균열 거칠기 | 시각적 분류(매끄러움/불규칙) | 지원Q-시스템 접합 상태 등급경험적 상관관계를 통한 전단강도 추정. |
모델링 소프트웨어와의 통합
내보낸 Excel 및 CSV 파일은 Leapfrog, Datamine, DIPS 및 RocData와 같은 전문 지리통계 및 모델링 패키지로 직접 가져올 수 있습니다. 시스템의 구조화된 형식을 통해 속성(깊이, 방향, 구멍, 유형)에 사전 라벨이 지정되므로 수동으로 다시 형식을 지정할 필요가 없습니다. 고급 사용자의 경우 데이터베이스를 쿼리하여 특정 하위 집합(예: 조리개가 2mm를 초과하는 특정 깊이 간격 내의 모든 균열)을 추출하여 표적 분석을 수행할 수 있습니다. 이러한 원활한 데이터 흐름은 모델 구축 프로세스를 가속화하여 엔지니어가 데이터를 해석하는 데 더 많은 시간을 할애하고 데이터 준비에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
정량적 지질학자의 평결
GD-C1201은 시추공 벌목을 설명적인 예술에서 예술로 변화시킵니다.측정 과학. 그것은 제공합니다데이터 밀도 및 정밀도강력한 통계적 특성화에 필요하므로 전문가는 불확실성을 정량화하고 추세를 식별하며 경험적 증거를 통해 모델을 방어할 수 있습니다. 이미지뿐만 아니라 전달함으로써측정 가능하고 반복 가능하며 통계적으로 분석 가능한 데이터, 이 시스템은 증거 기반 설계 및 위험에 기반한 의사 결정에 대한 업계의 증가하는 요구에 부응합니다.
