CN112070890A - 一种基于多源数据的快速精细化三维地质建模方法 - Google Patents

Abstract

一种基于多源数据的快速精细化三维地质建模方法，包括对钻孔数据和地质剖面进行数据融合处理；将数据融合处理后产生的空间上三维点的集合进行统一存储；对数据库中的点数据的分层数据进行自相关性判断，然后进行插值加密后，构建出地质点模型；确定建模区域的边界范围，创建能够容纳整个建模区域的包围盒，然后自顶向下填充体元并进行分裂操作；对实体模型构建过程产生的各类数据，根据设定的数据结构加以存储，对模型进行可视化操作。本发明充分利用了原始勘测资料，选用合适的插值方法保证地质界面的可靠性，同时基于规则体元分裂方法构建的三维实体模型，既能精细化表达实体内部，也能兼顾地质体表面的准确表达。

Description

一种基于多源数据的快速精细化三维地质建模方法

技术领域

本发明属于三维地质建模技术领域，具体涉及一种基于多源数据的快速精细化三维地质建模方法。

背景技术

随着现代城市的快速发展，地下空间和资源的开发及利用越来越受到人们的重视，地下空间模型的构建与表达成为了研究的热点。准确详实的三维地质模型可以将地层的厚度、地质结构、岩性、空间形态等属性更直观的展示出来，为专业人员分析地质构造、断层分布等提供准确信息，从而为地下空间分析与决策提供可靠的依据。

传统地质建模往往采用单一数据源，虽然有些建模案例融合了剖面等数据，也仅仅是基于现有成熟软件（如GOCAD）进行实现，缺乏对图像类原始数据与钻孔数据的融合研究。在插值方法的选择上，现有的技术方法大多未考虑地层内采样点的数据特点，对所有地层使用同一种插值方法。另一方面，虽然三维数据模型趋于成熟，但缺少一种能很好兼顾精细化表达地质体内部和确定表达地质体表面的三维数据模型。同时在三维地质建模领域，基于Web端开源三维渲染引擎的可视化实现也缺乏详细的研究。

发明内容

本发明的主要目的是针对在实际建模中遇到的技术不足，如无法充分利用现有勘测资料、数据模型无法兼顾地质内部和表面的表达等问题，本发明从原始勘测数据出发，提出了“点-面-体”的快速精细化建模方案，同时实现了在Web端对各类地质模型进行可视化、空间分析等操作，本发明涉及的方法尤其适用于平原地区的城市地下三维建模。

本发明采用以下技术方案：

一种基于多源数据的快速精细化三维地质建模方法，包括：

步骤1：对钻孔数据和地质剖面进行数据融合处理，所述钻孔数据包括对钻孔按照年代分层后，对分层节点提取的信息；

步骤2：将数据融合处理后产生的空间上三维点的集合，按照设定的数据库结构进行统一存储，统一存储的每个点数据均包括标识其分层的标识字段；

步骤3：读取数据库中的点数据，根据点数据的标识字段，对分层数据进行自相关性判断，然后对存在自相关性的数据和不存在自相关性的数据分别进行插值加密后，构建出地质点模型；

步骤4：进行实体模型构建：确定建模区域的边界范围，创建能够容纳整个建模区域的包围盒，然后自顶向下填充体元，并根据体元与底层界面的位置关系，进行分裂操作；

步骤5：对实体模型构建过程产生的各类数据，根据设定的数据结构加以存储，所述数据结构中至少包括点、三角面、体元数据；

步骤6：对模型进行可视化操作。

所述步骤1中，对钻孔数据和地质剖面进行数据融合处理包括：

对钻孔中的控制性钻孔按照测年数据进行分层，然后匹配其他钻孔，逐一对其余钻孔进行年代地层划分，提取每只钻孔的分层节点的信息；

对剖面图去除图中的文字，并将多宽度像素的线条减少至单位像素宽度的线条，在线条上等距提取点，并获取提取点的坐标和高程；

对钻孔的分层节点信息和剖面上提取的点信息进行融合。

所述步骤3中：

对步骤2中存储的分层数据进行自相关性判断，如果数据具有自相关性，则对具有这类性质的地层采用克里金插值方法进行加密，不存在自相关性的地层则使用其它插值方法进行加密。

所述步骤4包括：

S41、确定建模区域的边界范围，创建能够容纳整个建模区域的外包围盒；

S42、在水平方向根据建模精度要求，划分规则格网，每一个网格大小代表体元的长和宽，即决定了水平方向建模精度；

S43、通过步骤3中的插值方法，插值出每一层地层界面上位于步骤S42中规则网格的格点处的矢量点；

S44、根据垂直方向的建模精度，确定规则体元高度；

S45、自顶向下在包围盒内填充体元，并在填充过程中对体元进行移除、保留或者分裂操作；

S46、通过体元与地层界面的位置关系，确定体元所属的地质体。

所述步骤5中，设定的数据结构存储数据包括：

按照面向对象的编程思想进行数据结构的设计，每个数据结构在高级编程实现中对应一个类，且类中的成员变量与存储结构中的字段一一对应，使每个数据模型在数据库中存储为一条记录。

本发明的有益效果：

该三维地质建模方法，不仅充分利用了原始勘测资料，选用合适的插值方法保证地质界面的可靠性，同时基于规则体元分裂方法构建的三维实体模型，既能精细化表达实体内部，也能兼顾地质体表面的准确表达。

附图说明

图1为本发明中剖面图的处理流程图；

图2为本发明中数据融合处理之后产生的点数据的存储结构；

图3为本发明中数据插值的流程图；

图4为本发明中对插值算法进行优选后的插值结果图；

图5为本发明中快速精细化三维地质建模流程图；

图6为本发明中体元在包围盒内部填充的示意图；

图7为本发明中在体元填充阶段体元与地层点呈现出的其中一种位置关系；

图8为本发明中体元分裂的5种情况；

图9为本发明中其中一种分裂情况的分裂示意图；

图10为本发明中体元分裂实现算法流程图；

图11为本发明中数据解析流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

应该指出，以下详细说明都是例式性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的技术含义相同。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

如图1~11所示，本发明提供的一种三维地质建模方法，主要是通过对不同数据源的融合处理，实现数据格式的统一。在逐地层插值加密的过程中，顾及空间自相关性对插值结果进行优选。为了达到快速精细化三维地质建模的目的，使用规则体元填充地质体，对位于地层界面位置的体元进行特殊的分裂操作，使得构建的模型既能精细化表示地质体内部，同时兼顾地质体表面的准确表达。

具体来说，本发明提供一种基于多源数据的快速精细化三维地质建模方法，具体包括以下步骤：

步骤1：对钻孔数据和地质剖面进行数据融合处理，所述钻孔数据包括对钻孔按照年代分层后，对分层节点提取的信息；

步骤2：将数据融合处理后产生的空间上三维点的集合，按照设定的数据库结构进行统一存储，所述数据库中统一存储的每个点数据均包括标识字段，标识字段用于标识点数据为哪一层，即根据点数据的标识字段即可对数据库中存储的数据进行分层；

步骤3：读取数据库中的点数据，根据点数据的标识字段，对数据库中的点数据进行分层，然后对分层数据进行自相关性判断，然后对存在自相关性的数据和不存在自相关性的数据分别进行插值加密后，构建出地质体模型；

步骤4：进行实体模型构建：确定建模区域的边界范围，创建能够容纳整个建模区域的包围盒，自顶向下填充体元，并根据体元与底层界面的位置关系，进行分裂操作；

步骤5：对实体模型构建过程产生的各类数据，根据设定的数据结构加以存储，所述数据结构中至少包括点、三角面、体元数据；

步骤6：基于Three.js前端三维渲染JavaScript框架，对各类地质模型进行可视化操作。

其中：所述步骤1中，对钻孔数据和地质剖面进行数据融合处理的具体方法描述如下：

首先对控制性钻孔按照测年数据进行分层，即根据现有技术分析不同时期底板埋深处的地质特征，即岩性特质，根据岩性特质分层，然后匹配其他钻孔，逐一对其余钻孔进行年代地层划分，提取每只钻孔的分层节点的信息。

然后对剖面图进行处理，图1所示为剖面图的处理流程：首先去除图中的文字信息，降低图像处理的复杂度；将图像处理为灰度值只有0和255二值化图像，然后将图像中的地层分界线从多像素宽度减少到单位像素宽度，最后按照一定的间隔在线上提取点信息，并基于剖面图对应测线的坐标信息计算提取点的坐标和高程。上述图像处理过程可使用现有的软件。

由于钻孔的分层节点信息源自地质对象的钻孔数据，而剖面上提取的点信息来自地质对象的剖面图，二者提取之后处于同一参考系下，可以直接融合。

所述方法步骤S2中，将数据融合处理后产生的空间上三维点的集合，按照设定的数据库结构进行统一存储，统一存储的每个点数据均包括标识其分层的标识字段。其存储格式通过建立图2所示的存储结构实现，并根据标识字段实现数据的分层组织和统一管理。

如图2所示，在点数据存储结构的设计中，需要记录每个点数据的坐标值和点数据所在的地质界面编号，地质界面编号可以使用layerId字段记录。为了区分两类不同的点（即钻孔的点和剖面的点），设置枚举字段pointType记录点的来源（钻孔/剖面），同时通过fileId字段绑定来源文件。为了方便对文件资料的管理，本发明同时设计了钻孔和剖面的存储结构。如图2所示，剖面存储结构记录了起始点坐标（x,y,z）、长度（length）和日期（date），钻孔存储结构记录了坐标（x,y,z）、高程（elevation）、深度（depth）、孔径（diameter）和日期（date），两类原始文件都通过filePath字段记录其在计算机中存储的物理路径。

所述方法步骤S3，读取数据库中的点数据，根据点数据的标识字段，对分层数据进行自相关性判断并进行插值加密包括：

采用图3所示的插值流程对有限的点数据进行插值加密。首先对地层采样点进行探索性空间数据分析，分别对每个地层的数据间是否存在空间自相关性等基本信息进行逐层分析判断，所述探索性空间分析为现有的分析方法，通过探索性空间数据分析，寻找数据的模式及特点，然后利用常用的自相关度量包括变异函数、协方差、莫兰指数等方法进行空间自相关性分析，本发明优选通过绘制变异函数云图的方式发现数据间是否存在自相关性。

上述对空间自相关性进行判断以后，对具有这类空间自相关性质的地层采用基于地统计学原理的克里金插值方法进行加密，不存在自相关性的地层则使用多种插值方法进行加密，并最终通过交叉验证实验，对不同插值方法的平均相对误差和均方根进行比较，最终选取误差最小的结果-即插值方法构建出图4所示的地层点模型。

所述方法步骤S4中，对步骤3构建出的地质点模型进行实体模型构建，其通过图5所示的流程进行实现；

具体步骤为：

S41、首先确定建模区域的边界范围，创建能够容纳整个建模区域的外包围盒；

S42、在水平方向根据建模精度要求，划分规则格网，每一个网格大小代表体元的长和宽，即决定了水平方向建模精度；所述建模精度根据需求预先预设，建模精度包括水平分辨率和垂直分辨率，水平分辨率决定网格的长宽，即是插值点的密度，同样是三维体元的长和宽；垂直分辨率决定三维体元的高度；

S43、根据地质分层数据，选用步骤3中优选出的插值方法，插值出每一层地层界面上位于步骤S42中规则网格的格点处的矢量点；

S44、根据垂直方向的建模精度，确定规则体元高度，即三维体元的高度；

S45、自顶向下在包围盒内填充体元，并在填充过程中判断体元是否需要移除、保留或者分裂，对其执行相应的操作；

S46、通过体元与地层界面的位置关系，确定体元所属的地质体；所述的位置关系为：在垂直方向上体元与底层界面的相对位置关系，进而判断体元属于哪个时期的地质体。其中地质体分为不同的时期，不同时期的地层之间存在地层界面。

进一步地，在所述步骤S45中需要完成体元的分裂操作。如图6所示，当体元在包围盒内部自顶向下填充时，根据体元与地层界面的位置关系，可以将体元分为以下三类：

Ⅰ类，完整移除。由于包围盒比实际边界要大，在刚开始填充或填充到底部的时候，会产生Ⅰ类体元，这类体元不属于任何地质体；

Ⅱ类，需要分裂。该类体元被地层界面穿过，需要进行分裂处理，且分裂之后形成的实体分别属于不同的地质体，如图6中，该类体元穿过第1层和第二层，需要进行分裂处理，然后将分裂后的体元归属给不同的地质层；

Ⅲ类，完整保留。体元完整的存在于两个地层界面之间，保留原来的规则形状。

进一步地，为了完成在所述步骤S45中提到的体元分类和分裂操作，需要对所有的体元按照上述规则进行准确分类。根据图7所示的地层点与规则体元的位置关系，当体元的棱上面存在地层点的时，则说明该体元被某一地质界面穿过，如体元

的棱面上存在地质点P_n，说明该体元被地层n穿过；如果棱上面没有地层点，则该体元应当被移除或完整保留，如体元

，所以只需要遍历的体元的四条棱上是否有地层点，即可对三类体元进行分类，按照这种分类的方法，可以将分裂体元分为图8所示的5种leixing ：4型--即同一个体元的四条棱均被地质层穿过；3-1型—即相邻的两个体元中，地质层穿过上一个体元的三条棱和下一个体元的一条棱；1-3型--即相邻的两个体元中，地质层穿过上一个体元的一条棱和下一个体元的三条棱；2-2相邻型--即相邻的两个体元中，地质层穿过上一个体元的两条棱和下一个体元的两条棱；2-2交叉型--即相邻的两个体元中，地质层依次穿过上一个体元的一条棱、下一个体元的一条棱、上一个体元的一条棱和下一个体元的一条棱。

体元分裂的选择为：4型中，当同一地质层穿过一个体元时，选择一相对的两个棱上的两个地质点进行连线，该连线两端的地质点和其两侧各一个地质点形成共一条边的两个三角形，该两个三角形上部属于上一个体元，下部属于下一个体元。3-1型中，选择位于下一个体元的一条棱上的地质点和上一个体元中与该地质点位于相对而非相邻的边上的另一地质点进行连线，该连线与上下两个体元的公共面具有一个面交点，而下一个体元的一条棱上的地质点和上一个体元中与该地质点位于相邻而非相对的两条棱上的两个地质点分别连线后，同样会在上下两个体元的公共面的两条边上形成两个棱交点，同时该两条边相交处形成一个上下体元交点，上个体元中，上述的面交点、两个棱交点、以及上下体元交点共同形成上下两个体元公共面的子分裂面，上个体元的三条棱上的地质点和面交点形成上个体元的子分裂面，然后公共面的子分裂面和上个体元的子分裂面共同形成上个体元的体元分裂面，该体元分裂面上部为上一地质层的体元，下部为下一地质层的体元；而公共面的子分裂面与下一体元的一条棱上地质点形成的空间为上一地质层的体元，下一体元的其余空间属于下一地质层的体元。同理可得其他位置关系的地层点与规则体元的划分。

进一步地，图9展示了“2-2相邻型”的上层体元的分裂处理图，同一个体元被地质层划分为上下两部分，上部分属于上个地质层、下部分属于下个地质层，体元最终分裂成两个不规则实体。图9中点V_1~V_8为分裂前规则体元的顶点，其坐标可通过体元中心进行计算；点F_1~F_4是属于同一地层界面的矢量点，其坐标在进行格网插值的时候已经被计算出；点O、P和Q是需要求解的未知点，分别是F1F3、F2F3、F1F4与体元下表面的交点，在编程实现中通过向量法求解线与平面的交点。另一方面，图中所示F1和F2落在e3和e4上面，由于不确定性，在同类型的其他体元中存在落在其它棱上的可能，所以在求解过程中通过定位F1所在棱的位置（索引）并将其作为求解模型的基准，可以保证算法的通用性。

使用规则体元分裂模型建模时，在体元自顶向下填充的过程中，对体元进行准确的分类和分裂的方法如图10所示：

（1）计算体元每个棱的坐标

根据模型构建的精度要求，预先设定体元高度和格网分辨率。在进行体元填充时通过中心坐标解算出4条棱的坐标，将其存放在集合中。

（2）判断体元否需要分裂

首先遍历棱集合，获取每条棱所在的格点位置，从地层矢量点库中查找该位置的6个地层点。基于棱的端点坐标和地层矢量点的坐标，判断棱是否被地层“穿过”，如果是，则把矢量点信息与所在的棱绑定。

（3）分裂类型判断

遍历棱集合中存在的矢量点信息，根据携带点信息的棱的个数以及棱在集合中的索引，确定分裂类型。

（4）分裂处理

对于每一种分裂类型，计算分裂后不规则体元的所有顶点坐标，对顶点进行编号，并使用JSON数据格式记录体元的每一个面。

（5）入库

遵循设计的数据结构，将上述流程中产生的规则体元和不规则体元存入数据库。

图11中1、2、3分别是所述步骤S5中提到的数据结构，用以存储体元分裂过程中产生的点、分裂体元、规则体元。

图11中1所示的数据结构，用于存储分裂过程中产生的不规则体元的顶点，为了方便模型重构和可视化，首先记录了点的x,y,z坐标，orderNum字段记录每个顶点在体元中的编号，并通过vexelId字段绑定其所在的体元。如图11中2所示，在存储规则体元时只记录体元的中心坐标（x,y,z），同时使用geoBody字段记录体元所属地质体。如图11中3所示，分裂体元的存储结构在规则体元的基础上增加了location和facejson字段，分别记录分裂体元的位置和其在原始体元中的位置。

图11所示的是数据的解析过程，即模型可视化的过程。在数据解析的过程中，数据模型分为规则体元和不规则体元两类，规则体元的解析比较容易，通过其中心坐标直接计算8个顶点和6个表面的位置。不规则体元在解析时，首先要根据标识Id检索出每个顶点的坐标和编号，再通过解析数据结构中的faceJson字段获取每个表面包含的顶点，根据顶点的顺序和坐标解析出不规则体元每个面的位置。最后通过数据结构中的geoBody字段中的地质属性信息对每个体元设置纹理（颜色）。

所述方法步骤S6中，基于Three.js前端三维渲染框架，结合三维渲染机制和各类数据模型的特点，在浏览器端实现各类模型的可视化。其中点数据实现为点云对象THREE.PointCloud，规则体元实现为长方体对象THREE.BoxGeometry，不规则体元实现为自定义几何体对象THREE.Geometry，钻孔模型则被实现为圆柱对象THREE.CylinderGeometry。

该三维地质建模方法从不同格式的源数据出发，使用Matlab软件编程实现数据融合，将钻孔和剖面统一为空间内的分层矢量点。在插值加密阶段，充分考虑了数据间的空间关系，选用合适的插值算法，并通过交叉验证实验进行插值优选。为了解决传统三维数据模型在实体建模过程中的不足，对规则体元进行改进，提出了规则体元分裂方法。通过在填充过程中实时判断体元与地层分界面的位置关系，根据界面穿过体元时不同的位置姿态，将分裂模式分为若干类别，并设计通用算法加以实现。同时针对本发明所提出的分裂模型，设计适合的数据结构实现高效存储，同时基于Three.js的渲染机制，给出了各类数据模型的解析方法，实现三维地质模型的可视化。该三维地质建模方法，不仅充分利用了原始勘测资料，选用合适的插值方法保证地质界面的可靠性，同时基于规则体元分裂方法构建的三维实体模型，既能精细化表达实体内部，也能兼顾地质体表面的准确表达。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (5)

1.一种基于多源数据的快速精细化三维地质建模方法，其特征在于，包括：

步骤1：对钻孔数据和地质剖面进行数据融合处理，所述钻孔数据包括对钻孔按照年代分层后，对分层节点提取的信息；

步骤2：将数据融合处理后产生的空间上三维点的集合，按照设定的数据库结构进行统一存储，统一存储的每个点数据均包括标识其分层的标识字段；

步骤3：读取数据库中的点数据，根据点数据的标识字段，对分层数据进行自相关性判断，然后对存在自相关性的数据和不存在自相关性的数据分别进行插值加密后，构建出地质点模型；

步骤4：进行实体模型构建：确定建模区域的边界范围，创建能够容纳整个建模区域的包围盒，然后自顶向下填充体元，并根据体元与底层界面的位置关系，进行分裂操作；

步骤5：对实体模型构建过程产生的各类数据，根据设定的数据结构加以存储，所述数据结构中至少包括点、三角面、体元数据；

步骤6：对模型进行可视化操作。

2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的快速精细化三维地质建模方法，其特征在于：

所述步骤1中，对钻孔数据和地质剖面进行数据融合处理包括：

对钻孔中的控制性钻孔按照测年数据进行分层，然后匹配其他钻孔，逐一对其余钻孔进行年代地层划分，提取每只钻孔的分层节点的信息；

对剖面图去除图中的文字，并将多宽度像素的线条减少至单位像素宽度的线条，在线条上等距提取点，并获取提取点的坐标和高程；

对钻孔的分层节点信息和剖面上提取的点信息进行融合。

3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的快速精细化三维地质建模方法，其特征在于：

所述步骤3中：

对步骤2中存储的分层数据进行自相关性判断，如果数据具有自相关性，则对具有这类性质的地层采用克里金插值方法进行加密，不存在自相关性的地层则使用其它插值方法进行加密。

4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的快速精细化三维地质建模方法，其特征在于：

所述步骤4包括：

S41、确定建模区域的边界范围，创建能够容纳整个建模区域的外包围盒；

S42、在水平方向根据建模精度要求，划分规则格网，每一个网格大小代表体元的长和宽，即决定了水平方向建模精度；

S43、通过步骤3中的插值方法，插值出每一层地层界面上位于步骤S42中规则网格的格点处的矢量点；

S44、根据垂直方向的建模精度，确定规则体元高度；

S45、自顶向下在包围盒内填充体元，并在填充过程中对体元进行移除、保留或者分裂操作；

S46、通过体元与地层界面的位置关系，确定体元所属的地质体。

5.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的快速精细化三维地质建模方法，其特征在于：

所述步骤5中，设定的数据结构存储数据包括：

按照面向对象的编程思想进行数据结构的设计，每个数据结构在高级编程实现中对应一个类，且类中的成员变量与存储结构中的字段一一对应，使每个数据模型在数据库中存储为一条记录。

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