北衙铁金矿三维建模的基本流程见图5—7。
（一）数据库建立及数据检查
1.数据库建立
在Micromine中所谓的数据库，与通常意义上的数据库并非同一概念。它是以工程定位表、测斜表或仅工程定位表为核心将所涉及的数据表组织在一起。因此，有其特有的数据存储格式和管理方式，建库必须在Micromine中完成，库内的表以单独的文件形式存在，而且探槽或坑道工程通常不能与钻孔为同一个库，必须单独建库。北衙金矿建立了四个数据库：钻孔数据库、地表探槽数据库、1734中段探槽（坑道）数据库及1774中段探槽（坑道）数据库。
图5—5 工程岩性表
图5—6 样品化学分析结果表
图5—7 北衙铁金矿三维建模流程图
2.数据检查
在Micromine中建库后，即可利用软件提供的数据校验、数据可视化等功能对数据进行检查。数据的完整性、正确性是后续工作能够顺利进行的基础。
（1）钻孔校验数据检查。主要检查钻孔是否缺失，方位角、倾角、取样长度是否合理，取样或岩性区间的起始位置是否大于终止位置等。
（2）平面可视化数据检查。利用软件的可视化功能，在平面可视化环境下对工程位置进行直观检查，通过这样检查，保证工程在平面位置上的正确（图5—8）。
（3）剖面可视化数据检查。在剖面可视化环境下对工程位置、工程轨迹、高程进行直观检查，通过这样检查，保证工程在剖面上位置的正确（图5—9）。
（4）地质解译过程中数据检查。最后，难发现的错误，如岩性是否正确、是否跨层取样、样品化学分析结果是否有误等，在剖面地质解译、矿体圈定过程中将得到纠正，以确保数据的正确性、有效性。
图5—8 平面可视化检查
图5—9 剖面可视化检查
经过上述四个环节的检查，即使存在一些错误，也不会影响地质建模及资源储量估算。
每次更正错误后，必须更新数据库，使更正后的数据及时反映到工作视图中。
（二）剖面地质解译
从应用软件角度上讲，剖面地质解译主要为建立矿体地质模型及勘探剖面图输出服务；从地质角度上讲，勘探剖面图上地层、岩体、断层、矿体等界线的确定首先是对矿区已施工工程所获取的地质测量成果的直观反映，同时也是矿区地质工作者对矿区成矿规律、控矿因素认识的综合反映。对于正在勘查施工的矿区，该工作需不断反复进行；对于阶段性完成矿区，已有勘探线剖面图，则该工作比较容易进行。
图5—10 剖面视域设置
图5—11 交互式地质剖面解译颜色醒目显示
在Micromine中进行交互式地质剖面解译，首先根据剖面端点坐标，设置剖面视域范围（图5—10），由软件自动生成具有地形、工程轨迹的剖面，在工程轨迹上显示岩性、分析品位，以容易区别的颜色醒目显示（图5—11）辅助解译，在剖面上用线或轮廓线（用线或轮廓线视需要而定，图5—12、图5—13）圈连地层、岩体界线、断层界线、矿相分界线及其他界线，标注各地质要素（如地层或岩体代号、矿体号、断层（带）号等，图5—14、图5—15）以供绘图用，如图5—16。
图5—12 调用轮廓线
图5—13 新建轮廓线
通常先解译断层、岩体、地层界线，最后再解译矿体界线。逐一解译完各条剖面后，根据各剖面同类地质体边界（以线或轮廓线形式表现），在Micromine的三维环境中建立三维地质模型。
（三）矿体地质模型的建立
在软件的三维环境中调入各剖面圈定的地质体的控制边界（线或轮廓线），选择［线框］-＞［新建］（如图5—17），生成地质体模型。在生成地质体模型过程中每两条线之间，最好进行校验（如图5—18），各条剖面线生成完毕并校验无误后，封闭开口，选择相应的类型保存（如图5—19）。
北衙金矿区，共建立了六种实体模型：地面模型、矿体实体模型（如图5—20）、夹石模型、采空区模型、矿相分界面模型，露采设计模型（如图5—21）。
图5—14 调入注记
图5—15 显示注记
（四）特高品位处理
本次金特高品位处理根据国际惯例，对所有位于矿体模型内的样品生成累积频率图，将频率为97.5%处对应的品位值作为特高品位下限值。97.5%频率的选择依据来自国外很多项目的实际建模经验。
图5—16 北衙铁金矿区万硐山矿段1734m中段平面图输出效果
图5—17 三维环境下地质模型建立工作视图
图5—18 三维地质模型校验
图5—19 保存三维矿体地质模型
据图5—22，得特高品位的下限值为12.50。在原始样品化学分析结果表中，该值分别替换各矿体中大于或等于此值的分析品位值。
图5—20 岩金矿体空间实体模型
图5—21 露天采坑设计模型
（五）样品组合
采用距离反比法，通常不要求对样品进行组合，样品组合的目的为了避免由于样品聚集（“群样”）对估值的影响。
根据样品的取样长度绘制直方图，见图5—23。
由图可知，样长的平均值为1.08m，通常组合样品长度的确定应与开采段高相适应，在没有确定开采方法之前，由于工业指标要求最小可采厚度大于或等于1m，同时原始样品中样长为1m的样品居多数，因此组合样长选择为1m，以尽量使用样品的原始信息且适合工业指要求的最小可采厚度。
图5—22 累积频率图
图5—23 样长直方图
（六）创建空块模型
把矿体地质模型划分为小的长（立）方体块（简称矿块）以进行品位估值，根据勘探线距、开采段高及矿体形态的复杂程度确定块尺寸的大小，通常勘探线距、开采段高为块大小的整数倍。北衙金矿区勘探线距80m，段高为40（m），矿体的形态复杂程度为中等，产状较缓，选择块尺寸为10×5×2（m）（北×东×高），划分子块尺寸为1×1×0.4（m），子块选为1×1×0.4（m）是为了保证与模型边界的误差最小。全矿段共划分了167万个大小不等的矿块。
每个小长方体块赋以矿石自然类型、采空区标记等属性；用夹石模型和采空区模型对块模型进行赋值，在相应的小长方体块中标记夹石和采空区。
将品位估值的搜索空间分为八个扇区，并限定每个扇区最多6个点，总点数至少2个点，防止某一方向过多的样品（“群样”）对一个点估值产生过大偏差。
选择［建模］-＞［三维矿块估算］-＞［创建空的矿块模型］（图5—24），弹出对话框（图5—25），点击［更多］，弹出图5—26对话框，选择次分块方法为次分块，填写三个方向的分块数，点击［赋属性］，出现图5—27对话框，将模型名赋给生成的空矿块文件的ORE字段，查询矿体模型的三维信息（图5—28），根据此信息，填写块定义对话框（图5—29），［运行］生成空块文件（图5—30）。部分矿体模型块定义参数见表5—2。
图5—24 创建空块模型
图5—25 产生空白块模型
图5—26 限制空块模型
图5—27 赋属性
（七）矿块品位估值与资源量估算
对矿体块模型用距离平方反比法按基本搜索椭球体参数对Au、TFe、Ag、Cu、Pb、Zn品位估值，如有矿块的金品位值为空时，依次改变搜索半径为160m、320m进行搜索，直至所有的块的金品位都估算出结果。在估值时对每一个块，都记录估值次数、参与估值的工程数、样品数、样品品位的标准离差。
图5—28 模型三维信息
图5—29 定义空矿块
数据搜索椭球体的定义应根据矿床勘查类型、每个矿体的总体走向、倾向、倾角确定搜索椭球体的各个参数，对北衙金矿区而言，其勘查类型确定为Ⅱ类型偏简单，据岩金勘查规范，矿床“控制的”勘查间距为80m，据此，将基本的搜索椭球的长轴（走向方向）定义为矿段控制的工程勘查间距上限值80m，将搜索椭球的长轴的因子定义为1.25；沿倾斜的因子为各矿体倾角的正割值，厚度方向的因子定义为0.6（图5—36）。把品位估值的搜索空间分为八个扇区，并限定每个扇区最多6个点，总点数至少2个点，防止某一方向过多的样品对一个点估值产生偏差。
选择［建模］-＞［三维矿块估算］-＞［距离反比加权］，如图5—31，弹出图5—32对话框，点击［输入域］，弹出图5—33对话框，选择估算元素（最多为10个），勾选［从文件来定义块］，点击［更多］，弹出图5—34对话框，输入相应的空块模型文件，点击［特殊数值（非数字）］，弹出图5—35选项框，勾择相关选项，右键单击［数据搜索］编辑框，定义数据搜索椭球体参数（图5—36），单击［添加域］，弹出图5—37，根据需要，添加相关字段，图中添加了资源储量级别及运算次数字段，［计数参考域］为工程编号（即Hole），并设定最小计数为2，表示至少必须有两个工程参与估算，勾选［显示块］［斜点数/号］，运行如图5—38，如图5—39，最后生成矿块模型报告—即资源储量估算结果，如图5—40、5—41、5—42。
图5—30 生成的空矿块文件
表5—2 部分块模型参数表
（八）资源储量分级
依据块模型品位估值时的估算次数和参与估值的工程数对块模型的地质可靠程度进行分级。矿床的勘探类型为Ⅱ类型偏简单，“控制的”基本走、倾向间距为80m。当某一个块用基本搜索椭球参数能估算出块品位值时，表明距该块在“控制的”工程网度距离内有探矿工程，加上工程数大于等于2的限定条件，说明该块在矿体走向方向和倾向方向有工程控制，可认定该块满足“控制的”条件要求。当把搜索半径放大一倍时，对达到上述条件的块可认定为满足“推断的”条件要求；把再放大搜索半径才能估算出品位值的块和不满足前述两个条件的块认定为满足“预测的”条件要求。地质可靠程度分级和代码见表5—3。
图5—31 运行距离反比加权模块
图5—32 距离反比加权
图5—33 估算元素选择
图5—34 块模型文件选择
图5—35 特殊数值选项
表5—3 地质可靠程度分级和代码表
图5—36 数据搜索椭球体定义
图5—37 添加字段
根据地质可靠程度、不同阶段的可行性评价，按照评价当时经济上的合理性确定其经济意义，进而对资源储量进行分级。
（九）资源储量可靠性验证
1.全局校验
对全矿段用MICROMINE软件提供的封闭多面体法估算得到的总体积、总矿石量等与本次使用的距离平方反比法估算得结果进行比较，结果见表5—4。
从表中可以看出矿块模型和矿体的封闭多边形的总体积偏差小于0.01%，插值得到的品位略低于用原始数据加权平均得到的品位，这是由于探槽和坑道造成三角网格模型内的样品聚集作用所致。以上结果说明，本次使用距离平方反比法进行估算时所建立的三维矿块模型是准确的。
图5—38 估值运算
表5—4 块模型估算结果与封闭多面体估算结果比较表
2.局部校验
在MICROMINE显示环境中分别使用相同的品位颜色集加载钻孔数据库和估值后的矿块模型，然后沿勘探线切割剖面，观察剖面图上矿块模型和钻孔的颜色匹配情况，见图5—43、图5—44、图5—45。
从图中可以看出，在对应位置上，矿块模型的颜色与钻孔的颜色基本上是一致的，也就是说，在对应位置上，矿块模型品位与钻孔样品数值相近，这说明使用距离平方反比法估算的矿块品位值是可信的。
3.品位直方图统计对比
分别对组合后的原始样品和插值后的矿块品位生成直方图，见图5—46、图5—47。可以看出，两张图的形状非常相似，说明这两组数据的分布规律相似，进一步验证了此次距离平方反比法估算结果的可靠性。
图5—39 矿块估值结果
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