Rebloqueo

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El rebloqueo es un método utilizado para disminuir la cantidad de bloques en un modelo de bloques mediante la combinación de algunos de los bloques más pequeños para crear otros más grandes.. Por ejemplo, si tus bloques tienen las dimensiones de 5 X 5 X 5, podrías aumentarlo a 10 X 10 X 10, lo que podría reducir la cantidad de bloques a la mitad de su tamaño de conjunto de datos estándar.

Nota: al volver a bloquear su modelo es importante evaluar Aspectos de dilución que se pueden perder. aumentando el tamaño del bloque.

64-tecnología de bits!

MiningMath es 100% basado en tecnología de 64 bits y es capaz de manejar decenas de millones de bloques sin necesidad de volver a bloquear. Por eso, no ofrece opciones de rebloqueo integradas, pero solo una aplicación personalizada en la sección Laboratorios como se describe más adelante en esta página.

Mejorando el tiempo de ejecución

El rebloqueo puede reducir significativamente el tiempo de ejecución de la optimización. Los usuarios han observado mejoras sustanciales en el tiempo de ejecución al implementar doble, triple, o incluso rebloqueo cuádruple. Por ejemplo, Los comentarios indican que para un modelo de bloques de 32 millones, el tiempo de ejecución de optimización disminuyó de 36 horas (con doble rebloqueo) para 12 horas con triple rebloqueo, y más allá de solo 4-5 horas con rebloqueo cuádruple.

MiningMath proporciona una aplicación en su Laboratorios MM sección que puede volver a bloquear su modelo de bloque. A continuación se proporciona un ejemplo..

Rebloqueo con MM Labs

Abra la sección Laboratorios en el menú principal como se muestra a continuación. Nota: Necesitarás al menos versión 3.0.8 para comenzar a utilizar las aplicaciones de MM Labs. Se puede ver más sobre Labs. aquí.

Debería haber una aplicación de rebloqueo disponible. Haz doble clic en él para abrir la aplicación..

Se le pedirá que seleccione el archivo csv de su modelo de bloque.. Después, deberás informar las columnas de coordenadas, dimensiones del modelo y dimensiones rebloqueadas deseadas.

Basado en las columnas de su modelo, podrás indicar qué columnas se deben sumar, promediado o ponderado promediado. Por último, deberá indicar el archivo csv de salida. Este archivo debe crearse de antemano.

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