Question
Индексирование повёрнутых моделей, индексирование опробования по повёрнутому прототипу?
Подскажите, есть ли в ММ возможность проиндексировать повёрнутую блочную модель? Ну или, как аналог, чтобы при её создании записывался индекс? Если нельзя, то внесите, пожалуйста, в список пожеланий. В датамайне индексировать вроде нельзя, но индекс для повёрнутых моделей генерируется.
Аналогично, можно ли проиндексировать по повёрнутому прототипу другие нерегулярные данные (опробование, например)?
Собственно, из-за чего вопрос. Есть данные БВР с генеральной ориентацией сети, повёрнутой от ортогонального направления. Хотелось их декластеризовать по повернутой сети с размером, близким к размеру сети БВР.
Поскольку декластеризации в ММ почему-то нет до сих пор (или я ошибаюсь?), то думал заиндексировать блочную модель повёрнутую, потом через парные точки выбрать те пробы, что попадают в один блок БМ (расстояние не больше половины длины диагонали блока БМ), ну и усреднить. Согласен, не самый постой путь. Может подскажете другие?
Customer support service by UserEcho
Добрый день, а пробовали ли вы использовать Моделирование - 3д оценка блоков - Статистика для декластеризации. Процесс разбивает данные на заданные интерактивные ячейки (определения блоков), считает среднее, медиану и стандартное отклонение в каждом соседстве.
Этот процесс также записывает индекс.
По индексации повернутых моделей в ММ - сейчас это действие действительно не поддерживается.
Спасибо! Как я понимаю, для ортогональной декластеризации этот процесс точно подойдёт, а для неортогональной - нет?
Я искал собственно декластеризацию в меню "статистика" или в "моделирование-инструменты для работы...". Это я к тому, что не совсем очевидно, где искать. Но это мелочи.
В процессе можно указать угловые значения. Прототип для декластеризации задается аналогично как для блочной модели.
Этот скрин с процесса по созданию пустой модели? В ММ2014 в процессе Статистики по БМ форма задания прототипа не подразумевает использования повёрнутых моделей.
Спасибо, полезная информация! Разве что немного понудю за перевод "3D статистическое блочное моделирование", в 2014 версии перевод более логичный.
Сейчас вот еще сообразил (и проверил). Процесс же расчётные параметры относит к середине текущего блока. Таким образом, декластеризация будет проведена в строго регулярную сеть, тогда как как хотелось бы, чтобы недекластризованные данные были на своём месте, а декластеризованные - на средней координате. Конечно, можно запустить процесс 2 раза: содержание и высота + восток и север, потом навести соответствие между двумя выходными файлами. Но не скажу что это хорошая практика, это от необходимости. Возможно стоит всё же вставить эту задачу программистам в ToDo-лист, ибо явно кода там немного.
Для себя временно решил вопрос так.
Создаю повернутую БМ в ММ, в виде точек закидываю в MS Excel. Там написал макрос, который для каждого блока БМ, исходя из его центра, размеров и угла повернутости, рассчитывает стринг среза по Высоте этого блока. Т.е. на 1 блок - 1 стринг из 5 точек. 200 000 блоков обрабатываются примерно 2 мин. Для каждого стринга генерируется уникальный индекс. Потом всё это дело импортируется в ММ, а там через присвоение полигонами кодируется индексом опробование, которое нужно декластеризовать по повёрнутой сетке. Потом остается только усреднить данные опробования с одним индексом.