CN111739165A - 一种矿体三维品位模型局部更新方法 - Google Patents

一种矿体三维品位模型局部更新方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种矿体三维品位模型局部更新方法，包括以下步骤：S1：初始矿体三维品位模型计算，S2、地统计学计算，S3、矿体三维品位模型估值，S4、更新范围判断以及S5、矿体三维品位模型更新。本发明的优点是：在地质知识的驱动下，基于地统计学方法和搜索椭球实现矿体三维品位模型局部更新，能够有效解决矿体三维品位模型更新困难问题。

Description

一种矿体三维品位模型局部更新方法
技术领域
本发明涉及三维矿体建模技术领域，尤其涉及一种矿体三维品位模型局部更新方法。
背景技术
在地质矿产勘探及其信息化过程中，三维矿体建模是一个重要的研究方向，在勘探开发和资源管理中具有重要的应用意义。目前在地理空间中矿体三维实体建模方法日趋成熟，但精细矿体三维品位模型的构建依然是一个亟待解决的难题。
矿体三维品位模型大多是通过对钻孔或剖面的分层界面数据进行插值或拓扑推理得到的，缺少地质知识的融入，属于纯数学的空间格架建模方式，易造成所构建矿体三维品位模型与实际的地质内容脱节。这样的矿体三维品位模型更新困难，难以支持地矿开采和生产需求。
目前，大多是通过多种软件联合操作进行矿体三维品位模型的修正以实现品位模型更新，如Surpac、3DMine等。此种方法难以满足矿山增量数据(日常生产样品)导致品位模型局部更新的现势性要求。而且，手动交互式的矿体三维品位模型更新势必不能实时地反应出矿体的形态变化，不能将矿体三维品位模型更新与矿山生产实践相结合。除此之外，现有的方法都是通过人工指定矿体三维品位模型更新范围，无法依据变化数据的各向异性合理确定矿体三维品位模型更新范围。因此，现有方法严重影响矿山生产的进度、资源回收利用率和经济收益。
发明内容
本发明针对现有矿体三维品位模型更新方法人工交互量巨大、耗时、效率低等问题，提供了一种矿体三维品位模型局部更新方法，在地质知识的驱动下，基于地统计学方法和搜索椭球实现矿体三维品位模型局部更新，能够有效解决矿体三维品位模型更新困难问题。
本发明提供一种矿体三维品位模型局部更新方法，包括以下步骤：
步骤1、初始矿体三维品位模型计算：从钻孔数据中，依据品位信息、矿体圈定信息及勘探线信息实现矿体三维品位模型初始计算；
步骤2、地统计学计算：依据钻孔数据及勘探线信息，建立地统计学所要用的概率密度函数；
步骤3、品位估值：通过步骤1获得的初始矿体三维品位模型及步骤2获得的概率密度函数，获得矿体三维品位模型估值；
步骤4、更新范围的判断：根据新增钻孔数据、减少钻孔数据及变化的钻孔数据，生成用于确定矿体三维品位模型更新范围的搜索椭球，并通过搜索椭球进行矿体三维品位模型更新范围的判断；
步骤5、矿体三维品位模型更新：根据步骤4的矿体三维品位模型更新范围的判断，进行更新范围内的矿体三维品位模型更新，并检验结果。
作为本发明的进一步优化，所述步骤2中，依据钻孔数据及勘探线信息，建立地统计学所要用的概率密度函数是通过多点地质统计学方法获取的，
在多点地质统计学中，包含n个数据点的数据事件
Figure BDA0002538898570000021
出现的概率为：
Figure BDA0002538898570000022
其中，Ua为n个数据点，
Figure BDA0002538898570000023
为多点中心指示协方差。
作为本发明的进一步优化，所述步骤1-步骤5均使用移动四面体作为矿体三维品位模型的基本单元，并将四面体重心作为该单元的坐标，即该重心的属性值即为该四面体单元的属性值。
作为本发明的进一步优化，所述步骤4中，生成的用于确定矿体三维品位模型更新范围的搜索椭球，是通过半变异函数进行确定的，
假设X(z)为区域化变量X在矿体Ω中z点的取值，X(z+h)为区域化变量X在矿体Ω中距z点h处的取值，区域化变量X在矿体Ω中的协变异函数σ(h)为：
σ(h)＝E[X(z)-E[X(z)]](X(z+h)-E[X(z+h)])
式中，E[*]为随机变量[*]的数学期望，
区域化变量X在矿体Ω中的半变异函数γ(h)为：
Figure BDA0002538898570000031
根据样本间不同样品间距h，计算出相应的γ(h)；
通过半变异函数可以确定搜索椭球的中心、第一主方向、第二主方向和第三主方向，从而确定搜索椭球大小和位置，锁定矿体三维品位模型更新范围。
本发明的技术方案带来的有益效果是：通过获取钻孔数据、勘探线等建立数据集，减少了数据冗余；实现了基于地质知识驱动的矿体三维品位模型更新方法，结合地质知识的融入，构建精细矿体三维品位模型，能够精细表达矿体内部复杂信息，从而为矿山开采和生产提供技术指导。
附图说明
图1是本发明实施案例提供的一种矿体三维品位模型局部更新步骤图。
图2是本发明实施案例提供的一种矿体三维品位模型局部更新框架图。
图3是本发明实施案例提供的一种矿体三维品位模型局部更新效果图，其中，图3a为局部更新前矿体三维品位模型，图3b为局部更新后矿体三维品位模型。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地描述。
如图1和图2所示，本发明的实施案例提供了一种矿体三维品位模型局部更新方法，包括如下步骤：
S1、初始矿体三维品位模型计算：从钻孔数据中，依据品位信息、矿体圈定信息及勘探线信息实现初始矿体三维品位模型计算；
具体地，从钻孔数据中获得建模范围，将整个建模空间离散化；通过已有的钻孔数据，进行距离反比插值，从而获得较为合理的初始矿体三维品位模型。
S2、地统计学计算：依据钻孔数据及勘探线信息，建立地统计学所要用的概率密度函数；
依据钻孔数据及勘探线信息，建立地统计学所要用的概率密度函数是通过多点地质统计学方法获取的，
在多点地质统计学中，包含n个数据点的数据事件
Figure BDA0002538898570000041
出现的概率为：
Figure BDA0002538898570000042
其中，Ua为n个数据点，
Figure BDA0002538898570000043
为多点中心指示协方差。
S3、品位估值：通过步骤1获得的初始矿体三维品位模型及步骤2获得的概率密度函数，获得矿体三维品位模型估值；
S4、更新范围的判断：根据新增钻孔数据、减少钻孔数据及变化的钻孔数据，生成用于确定矿体三维品位模型更新范围的搜索椭球，并通过搜索椭球进行矿体三维品位模型更新范围的判断；生成的用于确定矿体三维品位模型更新范围的搜索椭球，是通过半变异函数进行确定的，
假设X(z)为区域化变量X在矿体Ω中z点的取值，X(z+h)为区域化变量X在矿体Ω中距z点h处的取值，区域化变量X在矿体Ω中的协变异函数σ(h)为：
σ(h)＝E[X(z)-E[X(z)]](X(z+h)-E[X(z+h)])
式中，E[*]为随机变量[*]的数学期望，
区域化变量X在矿体Ω中的半变异函数γ(h)为：
Figure BDA0002538898570000051
根据样本间不同样品间距h，计算出相应的γ(h)；
通过半变异函数可以确定搜索椭球的中心、第一主方向、第二主方向和第三主方向，从而确定搜索椭球大小和位置，锁定矿体三维品位模型更新范围。
S5、矿体三维品位模型更新：根据步骤4的矿体三维品位模型更新范围的判断，进行更新范围内的矿体三维品位模型更新，并检验结果。
在S1-S5均使用移动四面体作为矿体三维品位模型的基本单元，并将四面体重心作为该单元的坐标，即该重心的属性值即为该四面体单元的属性值。
以上所述仅为本发明的较佳实施案例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种矿体三维品位模型局部更新方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、初始矿体三维品位模型计算：从钻孔数据中，依据品位信息、矿体圈定信息及勘探线信息实现矿体三维品位模型初始计算；
步骤2、地统计学计算：依据钻孔数据及勘探线信息，建立地统计学所要用的概率密度函数；
步骤3、品位估值：通过步骤1获得的初始矿体三维品位模型和步骤2获得的概率密度函数，获得矿体三维品位模型估值；
步骤4、更新范围的判断：根据新增钻孔数据、减少钻孔数据及变化的钻孔数据，生成用于确定矿体三维品位模型更新范围的搜索椭球，并通过搜索椭球进行矿体三维品位模型更新范围的判断；
步骤5、矿体三维品位模型更新：根据步骤4的矿体三维品位模型更新范围的判断，进行更新范围内的矿体三维品位模型更新，并检验结果。
2.根据权利要求1所述的矿体三维品位模型局部更新，其特征在于，所述步骤2中，依据钻孔数据及勘探线信息，建立地统计学所要用的概率密度函数是通过多点地质统计学方法获取的，
在多点地质统计学中，包含n个数据点的数据事件
Figure FDA0002538898560000011
出现的概率为：
Figure FDA0002538898560000012
其中，Ua为n个数据点，
Figure FDA0002538898560000013
为多点中心指示协方差。
3.根据权利要求1所述的矿体三维品位模型局部更新，其特征在于，所述步骤1-步骤5均使用移动四面体作为矿体三维品位模型的基本单元，并将四面体重心作为该单元的坐标，即该重心的属性值即为该四面体单元的属性值。
4.根据权利要求1所述的矿体三维品位模型局部更新，其特征在于，所述步骤4中，生成的用于确定矿体三维品位模型更新范围的搜索椭球，是通过半变异函数进行确定的，
假设X(z)为区域化变量X在矿体Ω中z点的取值，X(z+h)为区域化变量X在矿体Ω中距z点h处的取值，区域化变量X在矿体Ω中的协变异函数σ(h)为：
σ(h)＝E[X(z)-E[X(z)]](X(z+h)-E[X(z+h)])
式中，E[*]为随机变量[*]的数学期望，
区域化变量X在矿体Ω中的半变异函数γ(h)为：
Figure FDA0002538898560000021
根据样本间不同样品间距h，计算出相应的γ(h)；
通过半变异函数可以确定搜索椭球的中心、第一主方向、第二主方向和第三主方向，从而确定搜索椭球大小和位置，锁定矿体三维品位模型更新范围。
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