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Lecture
WiSe 18/19: Theoretische und praktische Einführung in die computergestützte geologische Modellierung
René Prissang
Information for students
Special Topics in Geology I (MSc-GG007 StO/PO 2017)
Additional information / Pre-requisites
Vorkenntnisse in CAD oder GIS sind hilfreich.
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Qualifizierungsziele:
Vertrautheit mit Methoden zur Modellierung der Geometrie geologischer Körper sowie der räumlichen Verteilung von Gesteinseigenschaften; Verständnis der theoretischen Grundlagen und Erwerb praktischer Kenntnisse in der 3D-Modellierung
Kursbeschreibung:
In der LV werden die notwendigen theoretischen und praktischen Kenntnisse erworben, um geologisches Wissen in digitale 3D-Modelle umzusetzen. Dazu werden die Konzepte des 3D-CAD (Flächen- und Volumenmodellierung, Repräsentationschemata, explizite und implizite Modellierung) als auch der Analyse und Prädiktion chemischer und physikalischer Gesteinseigenschaften (deskriptive Statistik, stochastische Prozesse und Geostatistik) vorgestellt und eingeübt. Auf die theoretischen Einführungen folgen jeweils praktische Übungen mit dem integrierten geologischen Modellierungspaket „Lynx“ der Hentiq 2885 (Pty.) Ltd. aus Centurion in Südafrika. Anhand eines realen Datensatzes erstellen die Studierenden selbständig ein Modell einer Lagerstätte. Dabei werden die explizite Modellierung geologischer Körper, die Analyse der räumlichen Variabilität von Gesteinseigenschaften (geostatistische Strukturanalyse) sowie deren Vorhersage (Inverse Distanzwichtung, Kriging-Verfahren) erlernt.
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Suggested reading
Literatur (geometric modelling)
HOULDING, S. (1994): 3D geoscience Modeling.- 309 p., (Springer).
GROSHON, R.H. (2006): 3-D Structural Geology.- 2nd ed., 400 p., (Springer).
MALLET, J.-L. (2002): Geomodeling.- 599 p., (Oxford University Press).
O’ROURKE, J. (2001): Computational Geometry in C.- 2nd ed, reprint, 375 p., (Cambridge University Press).
Literatur (property modelling)
DAVIS, J.C. (1973); Statistics and Data Analysis in Geology.- 560 p., (Wiley).
ROSSI, M.E. & DEUTSCH, C.V. (2014): Mineral Resource Estimation.- 332 p., (Springer).
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