Abstract
Представлено комплексний підхід до оптимізації моделювання каолінових покладів із застосуванням геостатистичних методів просторової інтерполяції. Для підвищення точності прогнозування мінеральних ресурсів здійснено порівняльний аналіз різних методів інтерполяції, зокрема Inverse Distance Weighting (IDW) та Kriging, з акцентом на їх ефективність при моделюванні просторової мінливості хімічного складу корисної копалини.Головною методологічною основою дослідження є геостатистичний аналіз, що включає варіограмний аналіз, просторову інтерполяцію та статистичну обробку даних. Зокрема, додатково проведений кореляційний аналіз хімічного складу каоліну дозволив виявити взаємозв’язки між вмістом Al2O3 та TiO2. Встановлені залежності покладені в основу подальшого моделювання із застосуванням Co-Kriging у програмному середовищі GEOVIA Surpac. Побудовані моделі засвідчили високий рівень відповідності прогнозних значень даним геологічної розвідки, що підтверджено статистичними методами оцінки точності, такими як Root Mean Square Error (RMSE) та Correlation Coefficient (CC).