Рудные жилы — одно из самых интересных дополнений к Minecraft 1.18. С долгожданным обновлением Caves and Cliffs Part 2 игра получила множество новых функций и изменений. Одним из них было образование огромных рудных жил под землей.
В течение многих лет поиск руды в Minecraft был одной из самых неотъемлемых частей игрового процесса. Игроки начинают игру и начинают добывать различные драгоценные материалы под землей.
С появлением рудных жил в обновлении Minecraft 1.18 пользователи будут стремиться находить их, чтобы собирать огромное количество руды. Однако найти одну из этих рудных жил — непростая задача.
Рудные жилы в Minecraft 1.18: самый эффективный способ их найти
Рудная жила — это естественно образованная полоса определенных рудных блоков, окруженная блоками туфа. В Minecraft 1.18 есть два типа рудных жил: железорудная жила и медная рудная жила.
Иногда геймеры могут найти целый блок сырого железа или меди между рудными блоками.
1) Шахта между 48 и -58 уровнями Y
Рудные жилы редко встречаются в Minecraft 1.18. Они могут естественным образом появиться где угодно под землей. Но если игроки знают правильные уровни Y, на которых образуются рудные жилы, у них больше шансов их найти.
Жилы медной руды в Minecraft 1.18 можно найти между уровнями Y 48 и 0. Жилы железной руды можно найти между уровнями Y -8 и -58. Когда игроки достигают указанного уровня, они могут начать добычу и поиски рудной жилы.
2) Рудные жилы окружены гранитными или туфовыми блоками.
Из-за своей редкости рудные жилы не являются Проще всего найти в Майнкрафт 1.18. Когда пользователи начинают майнить на определенном уровне, есть шанс, что они ничего не найдут даже после нескольких часов майнинга. Но есть уловки, позволяющие быстро идентифицировать и обнаружить рудную жилу.
Если они пытаются найти жилы медной руды, они могут искать огромное количество гранитных блоков, поскольку жилы медной руды в значительной степени окружены ими. Если игроки находят жилы железной руды, они обычно покрыты блоками туфа.
Где в обновлении Minecraft 1.18 образуются жилы руды? 5 лучших способов легко найти изумруды в Minecraft Где найти железную руду в Minecraft С помощью правильного уровня Y и хитрости, позволяющей обнаружить жилу руды, геймеры могут легко найти большие и редкие жилы руды в Minecraft 1.18. Добыча рудных жил — отличный способ собрать тонны необработанной меди или железа.
Золотую жилу можно найти с металлоискателем и это совсем не сложно.
Подойдёт любой металлоискатель среднего сегмента стоимостью больше 500$. Ваша цель найти не золото в виде самородков, а всего лишь навсего “горячие” камни, камни, на которые металлоискатель подаёт сигнал, как на цветную цель.
На фотографии красным цветом выделено простирание минерализованных жил, выделенных с помощью металлоискателя. Данные полностью совпадают с простиранием рудного поля, найденного геологами, на схеме отмечены оранжевым цветом.
“Горячие” камни и как с помощью них найти золотую жилу
Поиск ведётся следующим образом. С помощью металлоискателя находятся камни, на которые металлоискатель подаёт уверенный сигнал.
Это могут быть самые обычные на вид камни, с кварцем или без, не важно.
Где вы нашли камень кладёте лист бумаги, чтобы было хорошо видно это место. И ищите следующий и опять кладёте лист бумаги. И так далее. Когда вы соедините линии вы получите линии простирания минерализационной зоны, то есть, жилы. Можно сделать фото с самого простого дрона, так будет более наглядно видно простирание жилы. Смотрите фото ниже.
На горных отвалах горячие камни располагаются хаотично и определить по ним жилу невозможно, только выделить наиболее интересный участок в отвале, который обследовать более тщательно.
Не все горячие камни говорят, что где-то здесь золото. Это могут быть и метеориты или просто железняк. На него даже стрелка компаса отклоняется.
Как определить, есть в камне золото или нет?
Для старателя, самый верный способ, раздолбить в чугунной ступке образцы в мельчайший порошок, а потом промыть на старательском лотке. Если золото есть, вы обязательно его уловите лотком, если будете акуратно промывать полученный материал.
Можно образцы сдать в геологическую лабораторию, если есть такая финансовая возможность. Для анализа достаточно камней меньше пол кило. Я попробую сделать фильм, как проводят анализ в лаборатории, но не уверен, что в домашних условиях, вы сможете повторить такие исследования. Пользуйтесь ступкой и старательским лотком.
Удачи в поиске! Если есть вопросы, спрашивайте, помогу.
Ваш помощник – книга “Где искать золото. Практическое руководство по поиску и добыче золота. О книге-учебнике по ссылке.
Друзья! В связи с ограничением в работе инстаграм, подписывайтесь на этот канал в ЯндексДзен. Здесь намного больше информации и она более развернутая и полная.
Автор Рудольф Кавчик Канал в VK https://vk.com/rudolfkavchik Подписывайтесь. Канал в Телеграмм школа-старателя https://t.me/shkolastaratela
Ударим биспектром по бездорожью, или как найти золото в Сибири
Время на прочтение
11 мин
Количество просмотров 3K
В предыдущей статье Ищем рудное золото на острове Сумбава, Индонезия я рассказывал про поиски золота в Индонезии, где при схожей геологической ситуации золотые жилы зачастую выходят на поверхность, в то время как в Сибири жилы обычно погребены под толщей осадочных пород. Конечно, десятки метров наслоений разных геологических периодов и состава сильно усложняют задачу поиска рудных ископаемых. Кроме того, есть проблема наличия геологических данных, собранных непосредственно на местности — задачи обследования территории теплой Индонезии и морозной болотистой Сибири не сравнимы. А еще следует помнить про специфику России — детальные геологические обследования времен СССР до сих пор засекречены (а после того не проводились, по крайней мере, в сопоставимых масштабах), при этом бумажные карты и данные бурения находятся в архивах, а номера скважин на картах и в отчетах о бурении намеренно изменены и таблицы соответствия хранит министерство обороны… как в сказке про смерть Кащея. Так что в реальности эти данные все равно что и не существуют.
В связи со сложностью задачи, нам потребуются серьезные статистические методы, такие, как полиспектральный анализ. Что интересно, такой анализатор у нас уже есть… в голове. Это легко подтвердить тем, что мы способны различать так называемый «малиновый звон» колоколов — этот эффект не проявляется на спектре, зато отлично виден на биспектре. Большинство людей отличает колокола с малиновым звоном, для этого даже не требуется наличие музыкального слуха. Опытный геолог, занимающийся визуальной дешифровкой космоснимков, способен вручную выделить на них элементы, сопутствующие различным погребенным геологическим структурам. Мы же, как обычно, воспользуемся вычислительными методами и построим 3D геологические модели для автоматизированного анализа.
Введение
Благодаря доступности платформы Google Earth Engine мы получили возможность статистического анализа огромного массива спутниковых данных и это изменило все. В самом деле, анализируя один оптический или радарный снимок, где интересующая нас геологическая картина замаскирована помехами как самого снимка, прошедшего многостадийную обработку, так и толщей случайных пород, мы мало что можем сделать для улучшения результатов — спектральный синтез гравики высокого разрешения и последующее решение обратной задачи только добавляют помехи. Зато в случае с ансамблем в сотню таких радарных снимков мы можем эффективно удалить помехи (в силу центральной предельной теоремы ожидаем их гауссовово распределение) и изучать ранее скрытое от нас геологическое строение. Не будем здесь углубляться в фундаментальную радиофизику, отмечу лишь, что спектры высших порядков от гауссова сигнала равны нулю — значит, используя биспектральный анализ, мы можем исключить как помехи спутниковой съемки, так и влияние толщи случайно распределенных осадочных пород. Попросту говоря, это эффективный метод выделения не-гауссовых составляющих сложных процессов и сигналов. В комментариях к предыдущей статье меня спрашивали про применимость (сканированных) карт для подобных задач — очевидно, что они полностью бесполезны для статистического анализа. Для специалистов добавлю, что триспектры (и спектры высших порядков) тоже подходят, но и ошибка вычисления моментов высших порядков растет, так что даже с биспектром это представляет непростую техническую задачу. Кстати, фрактальные геологические объекты такие, как рудные жилы и зоны, выделяются в биспектре геологической модели — поскольку фрактальность подразумевает связь масштабов, это означает связь пространственных частот и автоматически выделяется на полиспектрах. Также для специалистов замечу, что для меня очень полезной оказалась идея вычисления фрактальности через производные дробных порядков.
Мы уже использовали амплитудный биспектральный анализ для Индонезии — модели вертикальных аномалий получены именно этим методом. Но для Индонезии это не так важно, поскольку там для поиска достаточно модели плотности, полученной методом инверсии детального гравитационного поля, синтезированного на основе глобальной гравитационной модели низкого разрешения, рельефа ALOS 30 м и радарных снимков Sentinel-1 10 м. Как показано в предыдущей статье, построенная модель машинного обучения обеспечивает высокую точность, а дополнительный анализ позволяет нам непосредственно увидеть геологическое строение и понять логику работы нашей модели машинного обучения. С другой стороны, детальность биспектральной модели выше за счет снижения уровня шумов (это и визуально заметно на представленных картинках), а это важно всегда. По биспектру плотности можно восстановить исходную модель плотности с меньшим уровнем шумов, но на практике я этим не пользуюсь (в том числе, потому, что у нас нет способа оценить точность такой модели).
Выбираем территорию
Наша задача заключается в том, чтобы найти золото там, где его можно добывать, и на разумной глубине (обычно, несколько десятков метров) и, желательно, именно жилы рудного золота, а не рассеянное на большой территории так называемое вторичное золото (результат выветривания и эрозии выходов золотых жил). При этом, мы можем воспользоваться открыто доступными картами с известными месторождениями, обычно для них указаны содержание золота и глубина залегания. Выбор масштаба модели производится как поиск минимального уровня детализации, при котором на модели можно выделить известные месторождения по их геологическим свойствам. Каждое удвоение детализации почти удесятеряет размер модели (так как производится удвоение размера модели по трем координатам), что значительно увеличивает время и необходимые для построения и анализа модели вычислительные ресурсы.
Для целей статьи нам подойдет относительно небольшой участок (чтобы удобно было рассматривать модель), где априори известно наличие золота и других минералов. Почему я говорю про наличие других минералов? Для первичного анализа нам необходимо точно знать, где золото есть, и где его нет, а для этого как нельзя лучше подойдет месторождение любых других ископаемых — очевидно, что добывая, скажем, бокситы (алюминий), нельзя было бы не заметить наличие там же золота. Для качественной классификации оптимальный вариант подготовки данных заключается в наложении карты известных месторождений на выходы руды по нашей модели и выбора для классификации их пересечения, но для предварительного анализа мы ограничимся контурами известных месторождений, полагая все воксели модели внутри контуров золотоносных участков продуктивными и все воксели внутри не золотоносных участков не продуктивными. Если у нас слишком малое количество известных вокселей в одном из классов (продуктивном или не продуктивном), то можно несколько уменьшить размер продуктивных контуров или увеличить размер не продуктивных (ни в коем случае не наоборот, по понятным причинам).
Итак, возьмем на геологической карте СССР известное золоторудное месторождение в районе Егорьевского рудного узла на реке Суенга, рядом с которым находится месторождение молибдена. Смотрите региональные карты на сайте ВСЕГЕИ Материалы электронного издания ГГК-200/2, Материалы по листу N-45-XIII При наличии геологической модели региона таких карт вполне достаточно для наших целей. Для выбранного месторождения на нашей модели мы легко находим соответствующую рудоконтролирующую структуру подковообразной формы:
Здесь участок внутренней границы структуры определяет залегание золота и соответствующий ему внешний — молибдена, цвета контуров золоторудного и молибденового участков (показаны кольцами на поверхности) совпадают с соответствующими рудными структурами на биспектральной модели (вертикальных аномалий плотности). Как видим, контуры с карты полезных ископаемых как-то странно сдвинуты от структуры на нашей модели. Эта загадка легко разрешается, если добавить к модели еще и рельеф:
И теперь все становится совершенно понятно — выходы руды (обратите внимание на зубчатую границу подковообразной структуры ближе поверхности, похожую на старую разрушенную крепостную стену) за счет водной эрозии распределились по оконтуренным участкам, а за пределами этих участков из-за возрастающей крутизны склонов совсем смыты в реки. Выделяющиеся на рельефе желоба, простирающиеся с юго-запада на северо-восток и есть проявление одной из систем линеаментов для этой территории — именно к одному из них приурочено рудоконтролирующее разломное нарушение рассматриваемой геологической структуры. Явно перспективный участок нашей структуры дальше и левее, пересекаемый параллельным линеаментом, отличается более крутым уклоном к реке, так что близкое к поверхности золото оттуда просто смыто и без детального разведочного бурения рудные выходы там не найти (не исключено, что и этот участок известен и его можно найти на более детальных геологических картах, а возможно, золото там лежит и ждет нас… покажу геологу, на всякий случай, хотя для статьи я выбрал участок за границами нашего проекта). В реке здесь, кстати, присутствуют участки накопления рассеянного вторичного золота (которое нас сейчас не интересует, хотя мы уже даже могли бы его оконтурить). Таким образом, по структуре на геологической модели мы определяем (внутренний) золоторудный участок и (внешний) непродуктивный участок, необходимые нам для дальнейшего анализа методами машинного обучения.
Структурный анализ
Выбранных участков уже достаточно для создания модели машинного обучения и классификации всей интересующей нас территории на наличие золота, но сначала мы проанализируем геологические характеристики выбранных участков с помощью так называемого структурного геологического анализа. Как уже упоминалось в предыдущей статье, наличие выходов гидротермальных руд требует выполнения двух условий — присутствия глубинных структур, поднимающихся (почти) до поверхности, по которым просачивались гидротермальные растворы, и наличия нарушений этих структур, через которые растворы могли выходить наружу (приближаясь к выходу, растворы остывают и происходит процесс рудоосаждения в трещинах пород). Без подходящих структур рудоносные жидкости не могли бы подняться к поверхности, а без нарушения этих структур не могло быть постоянного притока, необходимого для рудонакопления. Хотя химические (и бактериальные) процессы намного сложнее и важны также температура, скорость остывания растворов и характеристики трещиноватости пород, не говоря уж о самих породах, мы ограничиваемся лишь рассмотрением рудоносных структур, которые можем увидеть на модели плотности. При анализе моделей плотности мы ищем ответ на вопрос, где могла образоваться золотая руда, но мы не можем сказать, где она действительно присутствует. Также мы можем определить связность выявленных структур и проследить другие выходы этих же структур — а потом выбрать те из них, к которым приурочены известные месторождения. Варьируя масштаб моделей, мы можем дать прогноз на территорию от небольшого лицензионного участка и до целого региона.
Перейдем к практике. Геологические нарушения на модели плотности означают вариации плотности, значит, мы ожидаем увидеть значительную вариативность плотности в верхних золотоносных горизонтах (разрушенные структуры) и низкую вариативность (не нарушенные структуры) всей толщи пород глубже. При этом, наличие нарушений ниже интересующего нас горизонта делает его не продуктивным. Глубокие горизонты нас не интересуют с практической точки зрения — добывать проще с минимальной глубины, поэтому анализ мы проводим от поверхности вглубь. Поскольку фрактальность искомых структур подразумевает логарифмическую зависимость, рассмотрим графики логарифма плотности в зависимости от глубины:
Из открытых данных известно, что рудные горизонты на этой территории залегают на глубинах 20-60 и 80 метров, и как раз для этих интервалов глубин мы нашли ожидаемые нарушения геологических структур.
Снова возвращаясь к фрактальности строения рудоносных структур (жил, жильных зон и так далее), посмотрим корреляцию геологических горизонтов (то есть значений плотности на разной глубине), где визуально мы ожидаем найти некоторую периодическую структуру такой коррелограммы (в силу симметрии достаточно рассматривать лишь половину картинки выше или ниже диагонали, на которой значение корреляции равно единицы). Действительно, при анализе модели плотности на глубину 300 м мы можем увидеть отличие коррелограмм для участков с молибденом и золотом (для не рудных участков картина тоже отличается):
Таким образом, полученные графики подтверждают все наши структурно-геологические предпосылки и свидетельствуют о верном выборе продуктивного и непродуктивного участков.
Построим соответствующие графики и для биспектра нашей модели плотности (модели вертикальных аномалий):
Как видим, у нас есть все инструменты для ручного анализа моделей и получения прогноза для золоторудных участков. Но мы не будем останавливаться на достигнутом и автоматизируем такой анализ с помощью методов машинного обучения.
Анализ с помощью машинного обучения (классификатора)
Для площадного анализа воспользуемся классификатором с гауссовым ядром, поскольку рудные области обладают типичным геологическим строением в плоскости поверхности. Дело в том, что мы ищем не отдельные (фрактальные) рудные жилы, а состоящие из групп таких жил геологические объекты. Как мы уже говорили, геологи не умеют работать непосредственно с фрактальными объектами, да и прекрасно без этого обходятся, поскольку в масштабе геологического исследования работают со скоплениями фрактальных структур, подчиняющихся гауссовой статистике. Итак, несмотря на фрактальное внутреннее строение рудонесущих структур, в плоскости выхода группы рудных жил наблюдается максимальная концентрация минерала в центре этой группы, а по радиальной координате плотность выходов жил и концентрации спадают приблизительно по гауссиане. При этом, крупные жильные выходы окружены более мелкими, образуя фрактальный рисунок гауссиан на поверхности. И на бумажных картах можно увидеть такую картину вокруг крупных месторождений, а при машинном анализе мы выделяем намного больше разномасштабных рудных зон. Для визуализации полученного прогноза мы исключаем мелкие объекты, при этом сохраняя их для последующей обработки такой, как вычисление индекса фрактальности золотоносных участков. Группируя найденные прогнозные участки по этому индексу, и сравнивая их с известными месторождениями, можно также сделать прогноз запасов руды и не только.
Таким образом, для нашей задачи отлично работает классификатор SVC с ядром RBF. Хотя мы делаем классификацию поверхности территории, но при этом анализируем трехмерную модель плотности, где сами выходы руды могут находиться как на поверхности, так и под ней. Ничто не мешает построенный классификатор скорректировать по вертикальной координате, получив 3D карту, но на практике этого не требуется, поскольку и геологи и заказчики предпочитают работать с обычными картами на поверхности и отметками глубин на них.
Заключение
Как хорошо известно всем специалистам по работе с данными, много данных зачастую позволяют получить качественно иной результат. Как видим, и геология здесь не исключение. Используя доступ к огромным массивам спутниковых и прочих данных и соответствующие вычислительные ресурсы, возможно построить такие модели, которые еще недавно казались немыслимыми. При этом возникает ситуация, что геологу такие результаты просто не нужны, так как не в человеческих силах все это детально просмотреть и проанализировать. Ведь работа «по старинке» организована иерархически, так что огромное множество детальных карт и результатов объединяются в разные уровни с последовательным увеличением территории и уменьшением детальности. В ходе геологического исследования геолог оперирует разномасштабными картами и данными, на подготовку которых потрачены десятилетия работы целых отраслевых институтов и множества исследовательских экспедиций. И вот вместо всего этого, сегодня мы можем предложить геологу набор вычислительных моделей целого региона. К счастью, здесь нам на помощь приходят методы машинного обучения, так что обработка огромных моделей выполняется автоматизированно, а геолог получает карту перспективных участков и соответствующие этим участкам геологические модели. При этом обработка данных на всех масштабах выполняется с учетом требований конкретного проекта, что, конечно, раньше было просто невозможно. Мне нравится называть этот новый мир вычислительной геологией, хотя общепринятого термина еще нет.
И несколько слов о том, о чем мы не поговорили. Модели плотности всем хороши, кроме того, что они ничего нам не говорят о характеристиках вещества. В то же время, если совместить модели по данным гравиметрии и магнитометрии, то разница между ними расскажет многое о химических процессах и составе пород. Можно ли извлечь соответствующую информацию со спутниковых снимков? Да, с помощью фильтра Габора. Дело в том, что, как минимум в региональном масштабе, магнитные аномалии связаны с нарушениями строения и линеаментами (выделенными направлениями простирания геологических структур и нарушений). Соответственно, ориентированные системы нарушений и аномалии отлично выделяются фильтром Габора. Итого, глубинные магнитные аномалии приводят к эффектам на поверхности, выделение которых асимметричным ориентированным фильтром и последующий анализ позволяют косвенно выявить исходные магнитные аномалии и сделать соответствующие выводы. Как раз в Сибири наблюдаются сложные системы разломов, которые плохо поддаются линеаментному анализу. На рассматриваемой нами территории Егорьевского рудного узла можно выделить три системы разнонаправленных разломов, присутствующих на всей территории.
На начальным этапах игры все эти ресурсы можно получить и из валунов, которые в большом количестве имеются на поверхности, но со временем того количества ресурсов, которое можно получить таким способом, становиться недостаточно, и многие задумываются о том, чтобы начать копать шахту.
Об этом способе много писали сами разработчики на форуме но множество людей продолжают задавать один и тот же вопрос: где и как искать залежи тех или иных ресурсов.
И в этом гайде, мы подробно расскажем как правильно искать рудные жилы.
Итак, приступим:
Как вы знаете на поверхности почти всех биомов, кроме пустыни, можно найти небольшие участки гравия, которые, по словам разработчиков, и являются тем, что должно указать нам, где можно будет найти залежи ресурсов.
Проще всего пятна гравия можно обнаружить в лесном, сгоревшем или зимнем биоме, а вот что касается разрушенного биома, то тут копать ресурсы крайне не рекомендую.
Кроме того, что в разрушенном биоме часто можно встретить таких опасных противников, как собаки, зомби медведи, стервятники и змеи, так еще тут можно нарваться на мины, щедро, разбросанные по поверхности.
Каких-то уникальных ресурсов тут пока что нет, а потому и копать тут просто не имеет смысла.
Тем не менее, независимо от биома, метод одинаково работает для любого из них.
Итак, увидев блок гравия, разрушаем его лопатой и смотрим что нам падает в инвентарь.
Если никаких ресурсов в этой области нет, то после разрушения блока гравия мы получим только камень и песок.
Если же в данной области имеются залежи каких-то ресурсов, то после разрушения блока гравия, кроме камней и песка, нам в инвентарь также попадет немного тех ресурсов, которые можно будет найти под поверхностью.
Часто бывает так, что кроме песка и камня можно увидеть не один а сразу несколько ресурсов, и в этом случае вы сможете найти под поверхностью их все.
Если вам попался такой блок гравия, поздравляю, вы нашли место, где нужно будет копать.
Начав копать в этом месте, нужно постоянно искать блоки гравия, и копать именно в их сторону.
Если после уничтожения очередного блока гравия, вы не нашли ни залежей нужного ресурса, ни очередного блока гравия, не расстраивайтесь.
Это не значит, что тут нет ресурсов, это значит, что дорожка гравия просто прервалась другим типом блоков.
В этом случае нужно просто обкопать небольшую область в том же направлении, и вы обязательно нащупаете дорожку гравия и сможете продолжить свои поиски.
По мере поисков нужно постоянно следить за тем, что выпадает при уничтожении каждого блока гравия.
Если при уничтожении очередного блока гравия, вы не получите ничего кроме песка и камня, это будет значить, что пора сменить направление поисков.
В этом случае нужно попробовать копать в другие стороны, пока опять не наткнетесь на гравий, содержащий требуемый ресурс.
Следуя этой логике вы очень скоро наткнетесь на жилу того ресурса, который встречался в гравии по мере раскопок.
Если вы нашли всего несколько блоков ресурса, не стоит на этом останавливаться.
Обкопав область вокруг места где была найдена жила, вы с большой вероятностью опять сможете найти блоки гравия, содержащие нужный ресурс, и… продолжив копать в этом направлении, сможете найти еще больше залежей.
Вот и весь секрет, друзья.
Благодаря ему мне очень быстро удалось раздобыть большое количество свинца, железа, угля и даже калия, который, как вы знаете, нужен для производства пороха.
Что же касается такого ресурса как oil shale или горючий сланец, из которого делается топливо и масло, то тут всё сложнее.
В обычных биомах найти этот ресурс мне не удалось, и если он встречается только в пустыне то тут есть проблема. В пустыне просто нет гравия, и искать залежи горючего сланца нам, скорее всего придется наугад, копая в случайных местах.
Заключение:
А на этом все, Выжившие. Мы надеемся, что Гайд “Рудные жилы в 7 Days to Die: Как правильно искать” был полезен для Вас. Ищите больше гайдов по всем играм на нашем сайте!Удачного Вам выживания и приятной Вам игры!
Источник
Рудные жилы это длинные источники ресурсов, с которыми вы можете столкнуться, путешествуя под землей в Minecraft. В зависимости от того, где вы находитесь в своем мире, вы можете встретить множество различных блоков в этих змеиных узорах минералов. Встреча с одним из них может быть долгожданным зрелищем для всех, кто копал себе путь через множество туннелей и оврагов и имел дело с различными враждебными мобами. Вот на что вам следует обратить внимание, чтобы найти рудные жилы в Minecraft.
Чтобы найти рудные жилы в Minecraft, вам нужно будет много исследовать подземелье в туннелях и оврагах. В конце концов, вы столкнетесь с областями, в которых больше рудных жил, чем обычно. Честно говоря, иногда бывает трудно сказать, что такое рудная жила, а что просто традиционная комната, заполненная различными рудами, потому что они смешиваются с таким количеством каменных блоков, как гранит или туф, поэтому мы не рекомендуем искать только руду. Вены, но пусть это станет сюрпризом в одном из ваших путешествий.
Лучше всего найти выход в туннель или овраг и следовать по нему до самого конца. идет и обязательно обратите внимание на все стены, пол и потолок на руды. Когда дойдете до конца, проложите путь к новому туннелю. Вы также можете захотеть расширить стены пещеры, в которой вы находитесь, потому что рудные жилы могут проходить сквозь них.
Также важно помнить о вашем текущем месте по координате Y при поиске рудных жил. Если у вас больше 0, вы в основном найдете медь, смешанную с гранитом. Все, что ниже 0, будет в основном железным с различными другими ресурсами, смешанными с туфом.
