get_interpolator

get_interpolator(Model, output="geological")

get_interpolator 是 gempy 的一个函数，在给定的 Model 中返回插值器对象，可以用于预测模型中未知区域的属性。

参数

• Model : gempy.Model 类型，模型对象。
• output : 可选参数，字符串类型，指定输出类型。可选值包括："geological" (默认) 、"scalar_field" 和 "laplacian_matrix"。

返回值

返回一个 gempy.Interpolator 对象。

描述

get_interpolator() 将创建一个 gempy.Interpolator 对象，其中包含了在给定模型中执行的一些计算。 Interpolator 可以被用于预测模型中未知区域的一些属性或者进行一些优化。

确定未知区域属性的过程可以分为几个步骤：

1. 定义一个新的 Grid 对象，表示未知区域网格，其中包含了 x、y、z 坐标。
2. 调用 Interpolator 对象的 set_prediction_grid() 方法，将未知区域网格设置为插值函数的输入。
3. 调用 Interpolator 对象的 predict() 方法，对未知区域进行预测。预测出来的结果是一个包含未知区域属性的 DataFrame。

如果 output 参数设置为 "scalar_field"，get_interpolator() 返回的插值器可以用于计算标量场。如果设置为 "laplacian_matrix"，插值器可以计算与模型的物理场有关的细节。

示例

import gempy as gp

# 定义 grid
grid = gp.Grid3D([0, 1000, 0, 1000, 0, 1000], [50, 50, 50])

# 定义 model
model = gp.Model(grid)

# 在 grid 中添加区域
model.add_surfaces([["surface_1"]])

# 添加点和区域
model.add_surface_points(X=[500], Y=[500], Z=[500], surface='surface_1')

# 给点添加属性
model.add_surface_values([1], ['surface_1'])

# 执行 interpolation
interp = gp.get_interpolator(model)

# 定义要求预测的网格范围
prediction_grid = gp.Grid3D([200, 800, 200, 800, 200, 800], [20, 20, 20])

# 将 prediction_grid 设置为插值器的输入
interp.set_prediction_grid(prediction_grid)

# 进行预测
results = interp.predict()

以上代码将预测给定区域的 surface_1 属性。