CN114998560B - 一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法及系统 - Google Patents

一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法及系统 Download PDF

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CN114998560B CN202210515845.9A CN202210515845A CN114998560B CN 114998560 B CN114998560 B CN 114998560B CN 202210515845 A CN202210515845 A CN 202210515845A CN 114998560 B CN114998560 B CN 114998560B
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Abstract

本发明提供了一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法及系统,从数字高程数据获取正断层信息,根据正断层信息通过计算正断层的层向信号得到正断层产状,根据正断层产状构建正断层处理模型,使用正断层处理模型以分析出正断层相关褶皱类型,实现了根据数字化的正断层断面的三位属性的数据自动快速地分析出褶皱类别的有益效果。

Description

一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法及系统
技术领域
本发明属于数据分析、大数据处理领域,具体涉及一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法及系统。
背景技术
当前已有的正断层生长模式分为2种,其一是孤立断层模型,即位移和长度的同步增加的,另一种是等长断层模型,即快速建立长度和随后的位移累积的。孤立断层模型在构造地质学文献中占据主导地位多年,后来三维地震数据和物理模拟实验证实许多都应该是等长断层模型,但目前缺少有效区分2种断层生长模型的方法,生长地层分析是检验竞争性断层生长模型的现有方法,当前可区分2种断层生长模式的方法主要包括扩张指数分析(Expansion index analysis)、等时线分析(Isochrone analysis)、位移回剥(Displacement backstripping)以及转换带回剥(Relay-zone backstripping)等,但是上述方法需要大规模的实地的地质勘探以仔细测量断层数据,耗费大量的成本。断层相关褶皱按形成机制可分为断层转折褶皱、断层传播褶皱、断层滑脱褶皱。由此,与现有的处理方法不同,正断层断面三维属性的相关褶皱处理急需一种基于数字化的三维属性的数据进行正断层识别分类的方法,以节省成本。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法及系统,以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题,至少提供一种有益的选择或创造条件。
本发明提供了一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法及系统,从数字高程数据获取正断层信息,根据正断层信息通过计算正断层的层向信号得到正断层产状,根据正断层产状构建正断层处理模型,使用正断层处理模型以分析出正断层相关褶皱类型。
为了实现上述目的,根据本发明的一方面,提供一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法,所述方法包括以下步骤:
S100,获取待测区域的数字高程数据;
S200,从数字高程数据获取正断层信息;
S300,根据正断层信息,通过计算正断层的层向信号,得到正断层产状;
S400,根据正断层产状构建正断层处理模型;
S500,使用正断层处理模型以分析出正断层相关褶皱类型。
进一步地,在S100中,获取待测区域的数字高程数据的方法为:
在待测区域上,获取待测区域的数字高程数据,即获取数字地图中待测区域的数字高程模型作为数字高程数据。
进一步地,在S200中,从数字高程数据获取正断层信息的方法为:
数字高程数据上对应待测区域的一点的数据即为一个采样点,一个采样点由该个采样点的三维坐标、以及该个坐标点在数字高程模型上对应的海拔高度构成,具体为:记待检测区域上的采样点的数量为n,待检测区域上的采样点的序号为i,i∈[1,n],记由待检测区域上所有的采样点组成的集合为Pset,待检测区域上序号为i的采样点记为Pi,采样点Pi中的三维坐标记为Li,Li以三维数组的形式储存,Li中X轴坐标记作Li(x),Li中Y轴坐标记作Li(y),Li中Z轴坐标记作Li(z),Li=[Li(x),Li(y),Li(z)],采样点Pi中的海拔高度记为Hi,即Pi=[Li,Hi],将所述集合Pset作为正断层信息。
进一步地,在S300中,根据正断层信息,通过计算正断层的层向信号,得到正断层产状的方法具体为:
S301-1,对Pset中的任一元素Pi,记各采样点Pi的三维坐标为Li,进而获取Li中的Li(x)和Li(y),构建以X轴与Y轴构成的平面作为XY平面,根据Li中的Li(x)和Li(y)得到对应的采样点Pi在XY平面上的坐标;
S301-2,根据采样点Pi在XY平面上的坐标,在XY平面上,分别以每一个采样点Pi为中心,由于一个圆周为360度,从Pi为出发点作射线并将该射线旋转360度每旋转1度多增加1条射线,最后共得到360条射线,360条射线中各条射线的序号以t表示,记从Pi为出发点得到的360条射线的集合为射线集合Bil(i),Bil(i)中序号为t的元素记为射线Bil(i)t,其中t的取值为1到360;其中,从各Pi为出发点的射线进行旋转360度的起始角度皆为相同的角度,起始角度所在的射线称为起始射线;
S301-3,记落在射线Bil(i)t上的采样点的数量为n(i)t,落在射线Bil(i)t上的采样点的序号为j(i)t,j(i)t∈[1, n(i)t],落在射线Bil(i)t上的采样点中序号为j(i)t的采样点记为Pj(i)t,采样点Pj(i)t的三维坐标记为Lj(i)t,Lj(i)t中X轴坐标记作Lj(i)t(x),Lj(i)t中Y轴坐标记作Lj(i)t(y),Lj(i)t中Z轴坐标记作Lj(i)t(z),Lj(i)t=[ Lj(i)t(x), Lj(i)t(y), Lj(i)t(z)];
S301-4,对各个采样点Pi得到的射线集合Bil(i)中的每一条射线Bil(i)t,根据其中采样点Pj(i)t的三维坐标Lj(i)t,计算每一条射线的断层率,记射线Bil(i)t的断层率为Bk(i)t,Bk(i)t的计算方法为:
首先,判断落在射线Bil(i)t上的采样点的数量是否满足n(i)t/2>1,若是则以断层率第一公式计算Bk(i)t,所述断层率第一公式为:
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
其中,(j(i)t+1)表示在[1, n(i)t]内j(i)t的下一个序号,(j(i)t+1)的数值为j(i)t的数值增加1,n(i)t-1表示落在射线Bil(i)t上的采样点的数量减少1,落在射线Bil(i)t上的采样点中序号为j(i)t+1的采样点记为P(j(i)t+1),采样点P(j(i)t+1)的三维坐标记为L(j(i)t+1),L(j(i)t+1)中X轴坐标记作L(j(i)t+1)t(x),L(j(i)t+1)t中Y轴坐标记作L(j(i)t+1)t(y),L(j(i)t+1)t中Z轴坐标记作L(j(i)t+1)t(z),
若否则以断层率第二公式计算Bk(i)t,所述断层率第二公式为:
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
由此,分别计算得到Pset中各个采样点Pi对应的射线集合Bil(i)中的每一条射线Bil(i)t的断层率Bk(i)t,把计算得到的各个断层率Bk(i)t组成的集合作为正断层的层向信号(在现有的技术中采用的是斜率或者相对高度差来衡量断层的起伏的分布情况,但这样的技术衡量的结果是局部而不精准的,断层率利用了射线在平面上扫过的全方位性,以此更为全面地衡量断层的起伏的分布情况);
S301-5, 得到正断层的层向信号后,在Pset中各个采样点Pi对应的射线集合Bil(i)中,分别对射线集合Bil(i)中的每一条射线Bil(i)t根据每一条射线Bil(i)t对应的断层率Bk(i)t,选取出Bil(i)中断层率Bk(i)t数值最大的一条射线并获取该条射线与起始射线的夹角的余弦值作为Bil(i)对应的采样点Pi的正断层产状,正断层产状表示计量采样点的数据特征与生长断层的相近程度的数值,记采样点Pi的正断层产状作为pos(i);
S301-6,将Pset中各个采样点Pi对应的正断层产状pos(i)组成的集合作为正断层产状的集合,将正断层产状的集合进行输出并保存;
其中,得到正断层产状的集合的有益效果为:现有技术中过度依赖选取离散而随机的局部的数个采样点,有限个的局部的采样点使得对正断层产状的搜索局限化且
慢速化,而根据正断层信息通过计算正断层的层向信号得到正断层产状的方法中,脱离了对离散的采样点的过度依赖,通过各射线对平面上的多角度覆盖,更快速地对正断层产状进行更全面的搜索。
进一步地,在S400中,根据正断层产状构建正断层处理模型的方法为:
所述正断层处理模型的输入为待检测区域中各采样点的正断层产状的数值以及各采样点的海拔高度,所述正断层处理模型的输出为一个判断值,将待检测区域中各采样点的正断层产状的数值以及各采样点的海拔高度输入所述正断层处理模型后得到的判断值记为η,η的计算公式为:
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE008
表示对于以i为变量在1到n的区域内进行的积分,函数cos()表示余弦函数,所述η的计算公式即为所述正断层处理模型,其中Hi*pos(i)以采样点Pi中的海拔高度的高度值乘以正断层产状表示的余弦值由此获取Pi中的海拔高度在正断层产状表示的余弦夹角所在的平面的映射的数值。
进一步地,在S500中,使用正断层处理模型以分析出正断层相关褶皱类型的方法为:
获取正断层处理模型的输出作为判断值,记判断值为η;
若η>0,即所述待检测区域存在断层转折褶皱;
若η=0,即所述待检测区域存在断层传播褶皱;
若η<0,即所述待检测区域存在断层滑脱褶皱。
本发明还提供了一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理系统,所述一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理系统包括:处理器、存储器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现所述基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法中的步骤,所述一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理系统可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中,可运行的系统可包括,但不仅限于,处理器、存储器、服务器集群,所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中:
数字高程数据获取单元,用于获取待测区域的数字高程数据;
正断层信息获取单元,用于从数字高程数据获取正断层信息;
正断层产状计算单元,用于根据正断层信息,通过计算正断层的层向信号,得到正断层产状;
正断层处理模型构建单元,用于根据正断层产状构建正断层处理模型;
正断层相关褶皱类型分析单元,用于使用正断层处理模型以分析出正断层相关褶皱类型。
本发明的有益效果为:本发明提供了一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法及系统,从数字高程数据获取正断层信息,根据正断层信息通过计算正断层的层向信号得到正断层产状,根据正断层产状构建正断层处理模型,使用正断层处理模型以分析出正断层相关褶皱类型,实现了根据数字化的正断层断面的三位属性的数据自动快速地分析出褶皱类别的有益效果。
附图说明
通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明,本发明的上述以及其他特征将更加明显,本发明附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图,在附图中:
图1所示为一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法的流程图;
图2所示为一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理系统的系统结构图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述,以充分地理解本发明的目的、方案和效果。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明的描述中,若干的含义是一个或者多个,多个的含义是两个以上,大于、小于、超过等理解为不包括本数,以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
如图1所示为根据本发明的一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法的流程图,下面结合图1来阐述根据本发明的实施方式的一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法及系统。
本发明提出一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法,所述方法具体包括以下步骤:
S100,获取待测区域的数字高程数据;
S200,从数字高程数据获取正断层信息;
S300,根据正断层信息,通过计算正断层的层向信号,得到正断层产状;
S400,根据正断层产状构建正断层处理模型;
S500,使用正断层处理模型以分析出正断层相关褶皱类型。
进一步地,在S100中,获取待测区域的数字高程数据的方法为:
在待测区域上,获取待测区域的数字高程数据,即获取数字地图中待测区域的数字高程模型作为数字高程数据。
进一步地,在S200中,从数字高程数据获取正断层信息的方法为:
数字高程数据上对应待测区域的一点的数据即为一个采样点,一个采样点由该个采样点的三维坐标、以及该个坐标点在数字高程数据上对应的海拔高度构成,具体为:记待检测区域上的采样点的数量为n,待检测区域上的采样点的序号为i,i∈[1,n],记由待检测区域上所有的采样点组成的集合为Pset,待检测区域上序号为i的采样点记为Pi,采样点Pi中的三维坐标记为Li,Li以三维数组的形式储存,Li中X轴坐标记作Li(x),Li中Y轴坐标记作Li(y),Li中Z轴坐标记作Li(z),Li=[Li(x),Li(y),Li(z)],采样点Pi中的海拔高度记为Hi,即Pi=[Li,Hi],将所述集合Pset作为正断层信息。
进一步地,在S300中,根据正断层信息,通过计算正断层的层向信号,得到正断层产状的方法具体为:
S301-1,对Pset中的任一元素Pi,记各采样点Pi的三维坐标为Li,进而获取Li中的Li(x)和Li(y),构建以X轴与Y轴构成的平面作为XY平面,根据Li中的Li(x)和Li(y)得到对应的采样点Pi在XY平面上的坐标;
S301-2,根据采样点Pi在XY平面上的坐标,在XY平面上,分别以每一个采样点Pi为中心,由于一个圆周为360度,从Pi为出发点作射线并将该射线旋转360度每旋转1度多增加1条射线,最后共得到360条射线,360条射线中各条射线的序号以t表示,记从Pi为出发点得到的360条射线的集合为射线集合Bil(i),Bil(i)中序号为t的元素记为射线Bil(i)t,其中t的取值为1到360;其中,从各Pi为出发点的射线进行旋转360度的起始角度皆为相同的角度,起始角度所在的射线称为起始射线;
S301-3,记落在射线Bil(i)t上的采样点的数量为n(i)t,落在射线Bil(i)t上的采样点的序号为j(i)t,j(i)t∈[1, n(i)t],落在射线Bil(i)t上的采样点中序号为j(i)t的采样点记为Pj(i)t,采样点Pj(i)t的三维坐标记为Lj(i)t,Lj(i)t中X轴坐标记作Lj(i)t(x),Lj(i)t中Y轴坐标记作Lj(i)t(y),Lj(i)t中Z轴坐标记作Lj(i)t(z),Lj(i)t=[ Lj(i)t(x), Lj(i)t(y), Lj(i)t(z)];
S301-4,对各个采样点Pi得到的射线集合Bil(i)中的每一条射线Bil(i)t,根据其中采样点Pj(i)t的三维坐标Lj(i)t,计算每一条射线的断层率,记射线Bil(i)t的断层率为Bk(i)t,Bk(i)t的计算方法为:
Figure DEST_PATH_IMAGE010
由此,分别计算得到Pset中各个采样点Pi对应的射线集合Bil(i)中的每一条射线Bil(i)t的断层率Bk(i)t,把计算得到的各个断层率Bk(i)t组成的集合作为正断层的层向信号;
为了进一步降低时间成本并提高计算采样点的准确率,可优选地,Bk(i)t的计算方法为:
首先,判断落在射线Bil(i)t上的采样点的数量是否满足n(i)t/2>1,若是则以断层率第一公式计算Bk(i)t,所述断层率第一公式为:
Figure DEST_PATH_IMAGE012
其中,(j(i)t+1)表示在[1, n(i)t]内j(i)t的下一个序号,(j(i)t+1)的数值为j(i)t的数值增加1,n(i)t-1表示落在射线Bil(i)t上的采样点的数量减少1,落在射线Bil(i)t上的采样点中序号为j(i)t+1的采样点记为P(j(i)t+1),采样点P(j(i)t+1)的三维坐标记为L(j(i)t+1),L(j(i)t+1)中X轴坐标记作L(j(i)t+1)t(x),L(j(i)t+1)t中Y轴坐标记作L(j(i)t+1)t(y),L(j(i)t+1)t中Z轴坐标记作L(j(i)t+1)t(z),
若否则以断层率第二公式计算Bk(i)t,所述断层率第二公式为:
Figure 595852DEST_PATH_IMAGE010
由此,分别计算得到Pset中各个采样点Pi对应的射线集合Bil(i)中的每一条射线Bil(i)t的断层率Bk(i)t,把计算得到的各个断层率Bk(i)t组成的集合作为正断层的层向信号;
S301-5, 得到正断层的层向信号后,在Pset中各个采样点Pi对应的射线集合Bil(i)中,分别对射线集合Bil(i)中的每一条射线Bil(i)t根据每一条射线Bil(i)t对应的断层率Bk(i)t,选取出Bil(i)中断层率Bk(i)t数值最大的一条射线并获取该条射线与起始射线的夹角的余弦值作为Bil(i)对应的采样点Pi的正断层产状,记采样点Pi的正断层产状作为pos(i);
S301-6,将Pset中各个采样点Pi对应的正断层产状pos(i)组成的集合作为正断层产状的集合,将正断层产状的集合进行输出并保存。
进一步地,在S400中,根据正断层产状构建正断层处理模型的方法为:
所述正断层处理模型的输入为待检测区域中各采样点的正断层产状的数值以及各采样点的海拔高度,所述正断层处理模型的输出为一个判断值,将待检测区域中各采样点的正断层产状的数值以及各采样点的海拔高度输入所述正断层处理模型后得到的判断值记为η,η的计算公式为:
Figure DEST_PATH_IMAGE014
或者,
Figure DEST_PATH_IMAGE016
其中分母来源为根据余弦定理,cos在此处用作激活函数将余弦值的比值的积分结果压缩为-1至1,
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE018
表示对于以i为变量在1到n的区域内进行的积分,函数cos()表示余弦函数,所述η的计算公式即为所述正断层处理模型。
进一步地,在S500中,使用正断层处理模型以分析出正断层相关褶皱类型的方法为:
获取正断层处理模型的输出作为判断值,记判断值为η;
若η>0,即所述待检测区域存在断层转折褶皱;
若η=0,即所述待检测区域存在断层传播褶皱;
若η<0,即所述待检测区域存在断层滑脱褶皱。
所述一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理系统包括:处理器、存储器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法实施例中的步骤,所述一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理系统可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中,可运行的系统可包括,但不仅限于,处理器、存储器、服务器集群。
本发明的实施例提供的一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理系统,如图2所示,该实施例的一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理系统包括:处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法实施例中的步骤,所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中:
数字高程数据获取单元,用于获取待测区域的数字高程数据;
正断层信息获取单元,用于从数字高程数据获取正断层信息;
正断层产状计算单元,用于根据正断层信息,通过计算正断层的层向信号,得到正断层产状;
正断层处理模型构建单元,用于根据正断层产状构建正断层处理模型;
正断层相关褶皱类型分析单元,用于使用正断层处理模型以分析出正断层相关褶皱类型。
所述一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理系统可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中。所述一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理系统包括,但不仅限于,处理器、存储器。本领域技术人员可以理解,所述例子仅仅是一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法及系统的示例,并不构成对一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法及系统的限定,可以包括比例子更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如所述一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理系统还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array,FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立元器件门电路或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等,所述处理器是所述一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理系统的控制中心,利用各种接口和线路连接整个一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理系统的各个分区域。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块,所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现所述一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法及系统的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等;存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital, SD)卡,闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本发明提供了一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法及系统,从数字高程数据获取正断层信息,根据正断层信息通过计算正断层的层向信号得到正断层产状,根据正断层产状构建正断层处理模型,使用正断层处理模型以分析出正断层相关褶皱类型,实现了根据数字化的正断层断面的三位属性的数据自动快速地分析出褶皱类别的有益效果。
尽管本发明的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述,但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例,从而有效地涵盖本发明的预定范围。此外,上文以发明人可预见的实施例对本发明进行描述,其目的是为了提供有用的描述,而那些目前尚未预见的对本发明的非实质性改动仍可代表本发明的等效改动。

Claims (2)

1.一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S100,获取待测区域的数字高程数据;
S200,从数字高程数据获取正断层信息;
S300,根据正断层信息,通过计算正断层的层向信号,得到正断层产状;
S400,根据正断层产状构建正断层处理模型;
S500,使用正断层处理模型以分析出正断层相关褶皱类型;
其中,在S100中,获取待测区域的数字高程数据的方法为:
在待测区域上,获取待测区域的数字高程数据,即获取数字地图中待测区域的数字高程模型作为数字高程数据;
在S200中,从数字高程数据获取正断层信息的方法为:
数字高程数据上对应待测区域的一点的数据即为一个采样点,一个采样点由该采样点的三维坐标、以及该坐标点在数字高程数据上对应的海拔高度构成,具体为:记待检测区域上的采样点的数量为n,待检测区域上的采样点的序号为i,i∈[1,n],记由待检测区域上所有的采样点组成的集合为Pset,待检测区域上序号为i的采样点记为Pi,采样点Pi中的三维坐标记为Li,Li以三维数组的形式储存,Li中X轴坐标记作Li(x),Li中Y轴坐标记作Li(y),Li中Z轴坐标记作Li(z),Li=[ Li(x), Li(y), Li(z)],采样点Pi中的海拔高度记为Hi,即Pi=[ Li, Hi],将所述集合Pset作为正断层信息;
在S300中,根据正断层信息,通过计算正断层的层向信号,得到正断层产状的方法具体为:
S301-1,对Pset中的任一元素Pi,各采样点Pi的三维坐标记为Li,进而获取Li中的Li(x)和Li(y),构建以X轴与Y轴构成的平面作为XY平面,根据Li中的Li(x)和Li(y)得到对应的采样点Pi在XY平面上的坐标;
S301-2,根据采样点Pi在XY平面上的坐标,在XY平面上,分别以每一个采样点Pi为中心,从Pi为出发点作射线并将该射线旋转360度每旋转1度多增加1条射线,最后共得到360条射线,360条射线中各条射线的序号以t表示,记从Pi为出发点得到的360条射线的集合为射线集合Bil(i),Bil(i)中序号为t的元素记为射线Bil(i)t,其中t的取值为1到360;其中,从各Pi为出发点的射线进行旋转360度的起始角度皆为相同的角度,起始角度所在的射线称为起始射线;
S301-3,记落在射线Bil(i)t上的采样点的数量为n(i)t,落在射线Bil(i)t上的采样点的序号为j(i)t,j(i)t∈[1, n(i)t],落在射线Bil(i)t上的采样点中序号为j(i)t的采样点记为Pj(i)t,采样点Pj(i)t的三维坐标记为Lj(i)t,Lj(i)t中X轴坐标记作Lj(i)t(x),Lj(i)t中Y轴坐标记作Lj(i)t(y),Lj(i)t中Z轴坐标记作Lj(i)t(z),Lj(i)t=[ Lj(i)t(x),Lj(i)t(y), Lj(i)t(z)];
S301-4,对各个采样点Pi得到的射线集合Bil(i)中的每一条射线Bil(i)t,根据其中采样点Pj(i)t的三维坐标Lj(i)t,计算每一条射线的断层率,记射线Bil(i)t的断层率为Bk(i)t,Bk(i)t的计算方法为:
Figure DEST_PATH_IMAGE002
由此,分别计算得到Pset中各个采样点Pi对应的射线集合Bil(i)中的每一条射线Bil(i)t的断层率Bk(i)t,把计算得到的各个断层率Bk(i)t组成的集合作为正断层的层向信号;
S301-5, 得到正断层的层向信号后,在Pset中各个采样点Pi对应的射线集合Bil(i)中,分别对射线集合Bil(i)中的每一条射线Bil(i)t根据每一条射线Bil(i)t对应的断层率Bk(i)t,选取出Bil(i)中断层率Bk(i)t数值最大的一条射线并获取该条射线与起始射线的夹角的余弦值作为Bil(i)对应的采样点Pi的正断层产状,记采样点Pi的正断层产状作为pos(i);
S301-6,将Pset中各个采样点Pi对应的正断层产状pos(i)组成的集合作为正断层产状的集合,将正断层产状的集合进行输出并保存;
在S400中,根据正断层产状构建正断层处理模型的方法为:
所述正断层处理模型的输入为待检测区域中各采样点的正断层产状的数值以及各采样点的海拔高度,所述正断层处理模型的输出为一个判断值,将待检测区域中各采样点的正断层产状的数值以及各采样点的海拔高度输入所述正断层处理模型后得到的判断值记为η,η的计算公式为:
Figure DEST_PATH_IMAGE004
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE006
表示对于以i为变量在1到n的区域内进行的积分,函数cos()表示余弦函数,所述η的计算公式即为所述正断层处理模型;
在S500中,使用正断层处理模型以分析出正断层相关褶皱类型的方法为:
获取正断层处理模型的输出作为判断值,记判断值为η;
若η>0,即所述待检测区域存在断层转折褶皱;
若η=0,即所述待检测区域存在断层传播褶皱;
若η<0,即所述待检测区域存在断层滑脱褶皱。
2.一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理系统,其特征在于,所述一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理系统包括:处理器、存储器及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1所述的一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理方法中的步骤,所述一种基于正断层断面三维属性的相关褶皱处理系统运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端数据中心的计算设备中,运行的系统包括处理器、存储器及服务器集群。
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010211680A (ja) * 2009-03-12 2010-09-24 Honda Motor Co Ltd モデルデータの修正方法
CN103698818B (zh) * 2014-01-08 2016-03-23 铁道第三勘察设计院集团有限公司 一种基于三维遥感判释技术的正断层产状要素量测方法
CN109190251A (zh) * 2018-09-04 2019-01-11 中国地质大学(北京) 正断层相关褶皱类型识别方法及装置

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110766794A (zh) * 2019-10-10 2020-02-07 中山大学 断层几何结构获取方法、装置和计算机设备

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