Проверка данных после нормализации проб и геостатистики

[ymr3R9Jge]

Доброго времени суток! Возник такой вопрос: имеется база данных геологических скважин. По этой базе производится нормализация интервалов опробования (приведение к единой длине). На основе нормализованных интервалов опробования устанавливаются параметры эллипсоида анизотропии и остальные дополнительные показатели... В итоге имеем блочную модель с расчитанным качеством. Количество интервалов опробования в первичной таблице базы данных - около 2000; в таблице нормализованных интервалов - около 30000; кол-во блоков в блочной модели - более 500000. Вопрос: какими методами в R можно проверить сходимость данных для выборок с такими огромным разбросом в размерах? И что ещё можно дополнительно извлечь полезного (или бесполезного) из такого объёма данных?

[gamm]

Доброго времени суток! Возник такой вопрос: имеется база данных геологических скважин. По этой базе производится нормализация интервалов опробования (приведение к единой длине). На основе нормализованных интервалов опробования устанавливаются параметры эллипсоида анизотропии и остальные дополнительные показатели... В итоге имеем блочную модель с расчитанным качеством. Количество интервалов опробования в первичной таблице базы данных - около 2000; в таблице нормализованных интервалов - около 30000; кол-во блоков в блочной модели - более 500000. Вопрос: какими методами в R можно проверить сходимость данных для выборок с такими огромным разбросом в размерах? И что ещё можно дополнительно извлечь полезного (или бесполезного) из такого объёма данных?

Это керн или геофизика? или это реальные опробования перфорацией и отбором? и что такое "приведение к единой длине", блоки (и их бурное размножение), "качество", и т.д. - это где-то можно прочитать?

[ymr3R9Jge]

Это керн или геофизика? или это реальные опробования перфорацией и отбором? и что такое "приведение к единой длине", блоки (и их бурное размножение), "качество", и т.д. - это где-то можно прочитать?

Данные кернового опробования; "приведение к единой длине" - разбиение интервалов на одинаковые отрезки; "качество" - содержание полезного компонента в блоках блочной модели. Бурное размножение количества значений в выборках объясняется тем, что мы первичные интервалы опробования разной длины поразбивали на метровые интервалы, а затем с использованием этих метровых интервалов рассчитали геостатистику и содержания компонента в блочной модели.
Задача заключается в анализе всех трёх выборок (первичные данные, нормализованные пробы и блоки блочной модели) на сходимость, на принадлежность одной генеральной совокупности и т.д.
P.S. Данные не подчиняются нормальному закону распределения

[gamm]

Бурное размножение количества значений в выборках объясняется тем, что мы первичные интервалы опробования разной длины поразбивали на метровые интервалы, а затем с использованием этих метровых интервалов рассчитали геостатистику и содержания компонента в блочной модели.

что такое "рассчитали геостатистику" непонятно (как и про блоки), но насколько я понял, вы вскрыли некое (рудное?) тело скважинами, и теперь нужно оценить запасы и спланировать разработку. Прямая дорога в GSLib, благо он бесплатный. И стоит почитать сайт Майерса (он тоже начал мигрировать на R), он собаку съел на рудных 3D моделях, см. http://www.u.arizona.edu/~donaldm/ и вокруг...