models

BlockModelCommonParams

块段模型估值通用参数基类（距离幂/克里格共用）

Source code in dimine_python_sdk\lib\prospecting\models.py

class BlockModelCommonParams:
    """块段模型估值通用参数基类（距离幂/克里格共用）"""
    # 基础配置
    sample_file: str  # 样品数据文件路径
    variable: str     # 估值变量（如品位字段名）
    extra_attribute: str  # 额外属性字段（如岩性、厚度等）
    # 估值范围
    min_value: float  # 估值最小值
    max_value: float  # 估值最大值
    # 块段尺寸
    single_block_min: float  # 单块最小尺寸
    single_block_max: float  # 单块最大尺寸
    sub_block_main: float    # 子块主方向尺寸
    sub_block_second: float  # 子块次方向尺寸
    sub_block_short: float   # 子块短方向尺寸
    # 角度参数
    angle_main: float  # 主方向角度（度）
    angle_second: float  # 次方向角度（度）
    angle_short: float   # 短方向角度（度）
    # 搜索半径
    main_radius: float  # 主方向搜索半径
    second_main_rate: float  # 次方向搜索半径比例（相对于主方向）
    short_main_rate: float   # 短方向搜索半径比例（相对于主方向）
    # 搜索策略
    octant_max: int  # 每个八象限最大样品数
    project_count_min: int  # 最小投影方向数量
    single_project_sample_max: int  # 单个投影方向最大样品数

    def __init__(self, sample_file: str, variable: str, extra_attribute: str,
                 min_value: float, max_value: float,
                 single_block_min: float, single_block_max: float,
                 sub_block_main: float, sub_block_second: float, sub_block_short: float,
                 angle_main: float, angle_second: float, angle_short: float,
                 main_radius: float, second_main_rate: float, short_main_rate: float,
                 octant_max: int, project_count_min: int, single_project_sample_max: int):
        # 批量赋值通用属性
        self.sample_file = sample_file
        self.variable = variable
        self.extra_attribute = extra_attribute
        self.min_value = min_value
        self.max_value = max_value
        self.single_block_min = single_block_min
        self.single_block_max = single_block_max
        self.sub_block_main = sub_block_main
        self.sub_block_second = sub_block_second
        self.sub_block_short = sub_block_short
        self.angle_main = angle_main
        self.angle_second = angle_second
        self.angle_short = angle_short
        self.main_radius = main_radius
        self.second_main_rate = second_main_rate
        self.short_main_rate = short_main_rate
        self.octant_max = octant_max
        self.project_count_min = project_count_min
        self.single_project_sample_max = single_project_sample_max

BlockModelConstraint dataclass

块段模型约束参数结构 用于定义模型计算时的边界约束、范围过滤等条件

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@dataclass
class BlockModelConstraint:
    """
    块段模型约束参数结构
    用于定义模型计算时的边界约束、范围过滤等条件
    """
    type: int  # 约束类型，0 通常表示“实体约束”
    file: str  # 约束实体文件路径（如 DMF 文件）
    range: int  # 约束范围，0 表示使用完整实体范围
    inside_level: int  # 内部精度层级（控制约束的精细度）
    boundary_level: int  # 边界精度层级（控制边界的精细度）
    bool_operate: str  # 布尔运算方式，"and" 表示与其他约束叠加

    def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
        """
        将参数转换为字典，用于序列化为JSON
        """
        return {
            "type": self.type,
            "file": self.file,
            "range": self.range,
            "inside_level": self.inside_level,
            "boundary_level": self.boundary_level,
            "bool_operate": self.bool_operate
        }

to_dict()

将参数转换为字典，用于序列化为JSON

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def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
    """
    将参数转换为字典，用于序列化为JSON
    """
    return {
        "type": self.type,
        "file": self.file,
        "range": self.range,
        "inside_level": self.inside_level,
        "boundary_level": self.boundary_level,
        "bool_operate": self.bool_operate
    }

BlockModelDistancePowerParams

Bases: BlockModelCommonParams

距离幂估值专属参数类（继承通用参数+新增距离幂特有参数）

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class BlockModelDistancePowerParams(BlockModelCommonParams):
    """距离幂估值专属参数类（继承通用参数+新增距离幂特有参数）"""
    power: int  # 距离幂次（如2.0，距离幂专属）

    def __init__(self, power: int, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.power = power

BlockModelKrigingParams

Bases: BlockModelCommonParams

克里格估值专属参数类（继承通用参数+新增克里格特有参数）

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class BlockModelKrigingParams(BlockModelCommonParams):
    """克里格估值专属参数类（继承通用参数+新增克里格特有参数）"""
    krig_type: int  # 克里格类型
    sk: int         # 克里格相关参数
    c0: int         # 块金值
    variational_function: list = [{
        "type":0,
        "range":22,
        "cc":0.162586
    }]

    def __init__(self, krig_type: int, sk: int, c0: int, variational_function:dict[str,int],*args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.krig_type = krig_type
        self.sk = sk
        self.c0 = c0
        self.variational_function = variational_function

HighGradeProcessParam dataclass

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@dataclass
class HighGradeProcessParam:
    # 特高品位处理参数
    input_file: str      # 输入文件路径（数据文件的完整路径/相对路径）
    grade_field: str     # 品位字段名（待处理的品位数据列名）
    process_mode: int    # 处理模式（0:国内特高品位判定；1:国外特高品位判定）
    average_multiple: float  # 平均倍数（品位计算的倍数系数）
    frequency: float     # 频率阈值（0-1之间）
    replace_method: int  # 替换方式（0:剔除法，1:给定值，2:相邻样品平均值，3:矿体平均品位法，4:单一工程法，5:截止品位法）
    assign_value: float  # 给定值方法对应的值
    adjoin_average: float  # 相邻样品平均值）
    average_method: int  # 平均值计算的方式，0:算数平均，1:长度加权平均
    contain_mode: int    # 包含模式（0:包含特高品位，1:不包含特高品位）
    result_field: str    # 结果字段名（处理后品位数据的输出列名）

    def __post_init__(self) -> None:
        """
        参数合法性校验
        校验失败时抛出明确的ValueError，包含非法参数名和错误原因
        """
        # 各参数的合法取值范围
        valid_ranges = {
            "process_mode": {0, 1},
            "replace_method": {0, 1, 2, 3, 4, 5},
            "average_method": {0, 1},
            "contain_mode": {0, 1}
        }

        # 1. 校验枚举型参数（只能取指定整数值）
        for param_name, valid_vals in valid_ranges.items():
            current_val = getattr(self, param_name)
            if current_val not in valid_vals:
                raise ValueError(
                    f"参数{param_name}取值非法！合法值：{sorted(valid_vals)}，当前值：{current_val}"
                )

        # 2. 校验频率阈值（必须在0-1之间，包含边界）
        if not 0 <= self.frequency <= 1:
            raise ValueError(
                f"参数frequency取值非法！必须为0-1之间的数值，当前值：{self.frequency}"
            )

    def to_dict(self) -> dict:
        """将实例的所有属性转换为键值对字典，键为属性名，值为属性当前值"""
        return {
            "input_file": self.input_file,
            "grade_field": self.grade_field,
            "process_mode": self.process_mode,
            "average_multiple": self.average_multiple,
            "frequency": self.frequency,
            "replace_method": self.replace_method,
            "assign_value": self.assign_value,
            "adjoin_average": self.adjoin_average,
            "average_method": self.average_method,
            "contain_mode": self.contain_mode,
            "result_field": self.result_field
        }

__post_init__()

参数合法性校验 校验失败时抛出明确的ValueError，包含非法参数名和错误原因

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def __post_init__(self) -> None:
    """
    参数合法性校验
    校验失败时抛出明确的ValueError，包含非法参数名和错误原因
    """
    # 各参数的合法取值范围
    valid_ranges = {
        "process_mode": {0, 1},
        "replace_method": {0, 1, 2, 3, 4, 5},
        "average_method": {0, 1},
        "contain_mode": {0, 1}
    }

    # 1. 校验枚举型参数（只能取指定整数值）
    for param_name, valid_vals in valid_ranges.items():
        current_val = getattr(self, param_name)
        if current_val not in valid_vals:
            raise ValueError(
                f"参数{param_name}取值非法！合法值：{sorted(valid_vals)}，当前值：{current_val}"
            )

    # 2. 校验频率阈值（必须在0-1之间，包含边界）
    if not 0 <= self.frequency <= 1:
        raise ValueError(
            f"参数frequency取值非法！必须为0-1之间的数值，当前值：{self.frequency}"
        )

to_dict()

将实例的所有属性转换为键值对字典，键为属性名，值为属性当前值

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def to_dict(self) -> dict:
    """将实例的所有属性转换为键值对字典，键为属性名，值为属性当前值"""
    return {
        "input_file": self.input_file,
        "grade_field": self.grade_field,
        "process_mode": self.process_mode,
        "average_multiple": self.average_multiple,
        "frequency": self.frequency,
        "replace_method": self.replace_method,
        "assign_value": self.assign_value,
        "adjoin_average": self.adjoin_average,
        "average_method": self.average_method,
        "contain_mode": self.contain_mode,
        "result_field": self.result_field
    }

ModelTransformParams dataclass

创建空块段模型参数

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@dataclass
class ModelTransformParams:
    """
    创建空块段模型参数
    """

    file_name: str
    # 原点
    origin_x: float
    origin_y: float
    origin_z: float
    # 旋转角度
    rotate_x: float
    rotate_y: float
    rotate_z: float
    # 单元块尺寸
    size_x: float
    size_y: float
    size_z: float
    # 延伸长度
    length_x: float
    length_y: float
    length_z: float

    def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
        """
        将参数转换为字典，用于序列化为JSON
        """
        return {
            "file_name": self.file_name,
            "origin_x": self.origin_x,
            "origin_y": self.origin_y,
            "origin_z": self.origin_z,
            "rotate_x": self.rotate_x,
            "rotate_y": self.rotate_y,
            "rotate_z": self.rotate_z,
            "size_x": self.size_x,
            "size_y": self.size_y,
            "size_z": self.size_z,
            "length_x": self.length_x,
            "length_y": self.length_y,
            "length_z": self.length_z
        }

to_dict()

将参数转换为字典，用于序列化为JSON

Source code in dimine_python_sdk\lib\prospecting\models.py

def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
    """
    将参数转换为字典，用于序列化为JSON
    """
    return {
        "file_name": self.file_name,
        "origin_x": self.origin_x,
        "origin_y": self.origin_y,
        "origin_z": self.origin_z,
        "rotate_x": self.rotate_x,
        "rotate_y": self.rotate_y,
        "rotate_z": self.rotate_z,
        "size_x": self.size_x,
        "size_y": self.size_y,
        "size_z": self.size_z,
        "length_x": self.length_x,
        "length_y": self.length_y,
        "length_z": self.length_z
    }

ReservesCalculateParam dataclass

估值算量参数

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@dataclass
class ReservesCalculateParam:
    """估值算量参数"""
    weight_field:str#体重字段
    default_weight:float#默认体重
    main_field:str#主统计字段
    other_field:str#其他统计字段

    def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
        """
        将参数转换为字典，用于序列化为JSON
        """
        return {
            "weight_field":self.weight_field,
            "default_weight": self.default_weight,
            "main_field": self.main_field,
            "other_field": self.other_field
        }

to_dict()

将参数转换为字典，用于序列化为JSON

Source code in dimine_python_sdk\lib\prospecting\models.py

def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
    """
    将参数转换为字典，用于序列化为JSON
    """
    return {
        "weight_field":self.weight_field,
        "default_weight": self.default_weight,
        "main_field": self.main_field,
        "other_field": self.other_field
    }

SampleLengthCombineParam dataclass

Source code in dimine_python_sdk\lib\prospecting\models.py

@dataclass
class SampleLengthCombineParam:#样长组合参数
    input_file:str#输入文件
    combine_length:float#组合长度
    combine_percent:float#组合百分比
    output_file:str#输出文件

    def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
        """
        将参数转换为字典，用于序列化为JSON
        """
        return {
            "input_file": self.input_file,
            "combine_length": self.combine_length,
            "combine_percent": self.combine_percent,
            "output_file": self.output_file
        }

to_dict()

将参数转换为字典，用于序列化为JSON

Source code in dimine_python_sdk\lib\prospecting\models.py

def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
    """
    将参数转换为字典，用于序列化为JSON
    """
    return {
        "input_file": self.input_file,
        "combine_length": self.combine_length,
        "combine_percent": self.combine_percent,
        "output_file": self.output_file
    }

StepCombineParam dataclass

Source code in dimine_python_sdk\lib\prospecting\models.py

@dataclass
class StepCombineParam:#台阶组合参数
    input_file:str#输入文件
    step_height:float#台阶高度
    start_height:float#开始高程
    end_height:float#结束高程
    calculate_model:int#计算方式
    low_dip:float#忽略的最小倾角
    output_file:str#输出文件

    def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
        """
        将参数转换为字典，用于序列化为JSON
        """
        return {
            "input_file": self.input_file,
            "step_height": self.step_height,
            "start_height": self.start_height,
            "end_height": self.end_height,
            "calculate_model": self.calculate_model,
            "low_dip": self.low_dip,
            "output_file": self.output_file
        }

to_dict()

将参数转换为字典，用于序列化为JSON

Source code in dimine_python_sdk\lib\prospecting\models.py

def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
    """
    将参数转换为字典，用于序列化为JSON
    """
    return {
        "input_file": self.input_file,
        "step_height": self.step_height,
        "start_height": self.start_height,
        "end_height": self.end_height,
        "calculate_model": self.calculate_model,
        "low_dip": self.low_dip,
        "output_file": self.output_file
    }