tg-me.com/mining_eng/7006
Last Update:
💎 سری آموزشی: پایههای یک پایگاه داده زمینشناسی قابل اعتماد
🧱 بخش ۲: چهار فایل اصلی در پایگاه داده زمینشناسی ساختاریافته
در هر پروژه معدنی که قرار است به مرحله مدلسازی و تخمین ذخیره برسد، ساختار اولیه پایگاه داده باید بر پایه چهار فایل اصلی و کلیدی بنا شده باشد. این چهار فایل، ستونهای دادهای پروژه را شکل میدهند.
هر فایل، عملکرد خاص خود را دارد اما همگی باید بهدرستی و دقیق با یکدیگر مرتبط باشند تا از صحت مدل نهایی اطمینان حاصل شود.
📂 1. فایل COLLAR
اطلاعات مکانیابی گمانهها شامل مختصات X, Y, Z و عمق نهایی حفاری (Total Depth).
✅ کارکرد اصلی:
مبدأ مکانی هر گمانه را در سطح زمین تعریف میکند و پایهی تمام دادههای دیگر محسوب میشود.
🧭 2. فایل SURVEY
اطلاعات انحراف گمانه شامل آزیموت (Azimuth) و زاویه شیب (Dip) در طول عمق حفاری.
✅ کارکرد اصلی:
بازسازی مسیر فضایی سهبعدی گمانه برای مدلسازی دقیق ساختار زمینشناسی.
⛰ 3. فایل LITHOLOGY
توصیف زمینشناسی عبور دادهشده توسط گمانه: لیتولوژی، ساختارها، زونهای دگرسانی، شکستگیها و سایر ویژگیهای زمینشناسی.
✅ کارکرد اصلی:
پایه و اساس مدل زمینشناسی سهبعدی را تشکیل میدهد و برای تعریف دامنههای کانیسازی حیاتی است.
🔬 4. فایل ASSAYS
نتایج آنالیزهای آزمایشگاهی شامل عیار عناصر مانند طلا، نقره، مس، روی و سایر فلزات.
✅ کارکرد اصلی:
منبع مستقیم دادههای کمی برای مدل بلوکی (Block Model) و تخمین ذخیره معدنی.
زیرا هرگونه خطا در ارتباط بین این فایلها مستقیماً باعث بروز خطاهای ساختاری در مدل نهایی میشود. برخی از پیامدهای رایج:
دقت و قابلیت اعتماد یک مدل زمینشناسی به اندازهای است که دادههای پایه از آن پشتیبانی میکنند.
هیچ نرمافزار پیشرفتهای نمیتواند مدل قابل اعتمادی بسازد اگر فایلهای پایه داده ناپیوسته، ناهماهنگ یا ناقص باشند.
برای جلوگیری از ریسکهای بالا، باید از همان ابتدای کار موارد زیر را رعایت کرد:
✔️ رعایت یکپارچگی رابطهای (Relational Integrity): بهویژه با کلید یکتای Hole_ID
✔️ پیوستگی بازهها (Interval Consistency): عدم همپوشانی، گپ و توالیهای منطقی
✔️ اعتبارسنجی بینفایلها (Cross-file Validation): استفاده از اسکریپتها برای کنترل ارتباط منطقی و هندسی
📌 جمعبندی
هر کدام از این فایلها، لایهای از اطلاعات زمینشناسی را بازگو میکنند. اگر تنها یکی از آنها ضعیف یا بهدرستی متصل نشده باشد، کل مدل پروژه بیاعتبار خواهد شد.
مدل قوی با دادههای ضعیف ساخته نمیشود.
#پایگاه_داده #Database