面向地质大数据的结构-属性一体化三维地质建模技术现状与展望

开展三维地质建模的目标,不应当只是实现地质体框架的可视化表达,而应当同时实现地质大数据的聚合、管理、挖掘、分析和共享。然而,传统的方法和技术难以实现顾及地质语义的结构-属性一体化三维地质建模与耦合表达。多点地质统计学方法虽然便于多源数据、地质先验知识、结构-属性的融合建模,却仍然受到数据结构表达能力不足、三维训练图像难以获取和非平稳现象的限制。面向地质大数据集成与管理的要求,详细讨论了三维地质建模中的空间数据模型、基于多点地质统计学的结构-属性一体化集成建模方法、以及基于三维地质模型的地质大数据集成与管理的框架与模式。发展新型的面向地质结构-属性耦合表达的统一空间数据模型,以及知识驱动与数据驱动协同的三维地质结构-属性一体化集成建模技术体系,着力构建出地质大数据的聚合、集成、管理、挖掘和分析的可视化环境与操作平台,是未来三维地质建模领域的研究热点和前沿方向。      

基于勘查大数据和数据集市的锰矿床三维地质建模

以黔东北锰矿矿集区的李家湾-高地-道坨超大型"大塘坡式"锰矿床为例,探讨了在开展勘查地质大数据的特征和结构分析的基础上,厘定事实表和维度表,进而通过对勘查数据的收集、提取、ETL操作,并应用OWB工具建立锰矿山勘探数据的数据集市的思路与方法。进而探讨了以所建立的数据集市为数据支撑平台,建立黔东北超大型锰矿床高精度三维地质模型的途径。该矿床三维地质模型汇集了海量的空间数据与属性数据,是锰矿矿山异质异构勘查开发大数据的有效载体。基于该精细、全息的矿床三维地质模型,不但可以直观反映矿床和矿体特征,而且可以作为矿山管理及其深部和外围找矿预测的可视化分析工具。      

地质科学大数据统合应用的基本问题

进行地质科学大数据统合利用,涉及一系列理论、方法和技术问题,包括:多源多类异质异构地质数据的采集、存储和管理问题;数据汇聚、集成和结构化、可视化转换问题;数据同化、融合问题和深度挖掘、广度聚联问题;地质大数据有效利用的方式、方法和途径问题,以及云服务的模式和系统架构问题。所面对的挑战是实现结构化-半结构化-非结构化数据、静态勘查数据与动态监测数据的一体化存储、管理、处理和应用,以及大数据与小数据、混杂性数据与精确性数据、模型与数据、有模型与无模型、关联关系和因果关系的矛盾与统一问题。      

基于大数据的城市地质环境智能监管思路与方法

随着城市化进程加速,城市范围迅猛扩大,人口急剧膨胀,高层建筑林立,地下空间开发规模化,面临着水资源贫化、地质环境恶化和地质灾害频发等巨大挑战.为了有效地应对挑战,迫切需要在城市多要素地质环境调查并建立完善的信息系统的基础上,开展面向“智慧城市”的精细、全息三维地质建模,即建立新型的城市“玻璃国土”,实现城市地质环境时空透视,然后利用传感器、物联网和云技术,建立城市地质资源、地质环境和地质灾害动态监测数据链,最后基于地质科学大数据的同化、融合和挖掘技术,进行智能预警和管控.     

地质大数据可视化关键技术探讨

详述了地质大数据可视化的研究内容,从应用角度可将其分为:表达三维可视化、分析三维可视化、过程三维可视化、设计三维可视化和决策三维可视化5类。针对地质大数据这5类可视化中涉及到的几方面关键技术进行了深入探讨,包括:地质体三维可视化动态精细建模技术;基于CUDA+GPU集群的地质体属性场数据并行可视化技术;针对地质大数据的可视化分析技术;基于地质大数据的虚拟现实和增强现实技术等。对这几方面关键技术的现状、技术路线以及实现效果进行了论述和展示。      

基于地质大数据与构造语义约束的断层建模

断层作为一种重要的地质构造,在自然界中普遍存在。在地质体三维建模中,断层处理的难点主要在于数据获取不易。如今,在地质大数据条件下,可以利用不同地质语义约束来推测断层的产状。但由于断层构造往往十分复杂,要利用地质大数据对断层构造进行约束建模,需厘清断层的形态分类及其数据模型。通过研究断层的分类,提取出影响断层产状的要素,将这些要素作为断层数据模型的组成部分,在地质大数据挖掘中作为挖掘目标,形成断层地质语义信息表,为后续断层建模提供数据支撑。在此基础上,提出一种新的断层建模思路,即将断层看成一个整体,通过Apriori算法对断层地质语义信息表进行分类,找到每个断层的标准模型。然后,利用断层地质语义信息表对该断层模型进行几何形态约束,形成符合特定地质语义的断层模型。最后,通过断层牵引构造的平滑过渡,将断层镶嵌在已经建好的地层格架模型中,完成断层的三维建模。      

地质统计学在含水层参数空间变异研究中的应用进展与发展趋势

科学合理评价地下水资源,对统筹规划、合理开发利用区域地下水,保障区域生态环境安全至关重要。获取含水层参数空间变异规律是解决地下水渗流、污染物运移、地下水开发利用等诸多地下水问题的重要基础。然而,受常规勘察技术所限,含水层非均质性难以直接刻画。两点地质统计学通过变异函数确定随机变量相关关系,解决地质变量空间线性估计并表征其各向异性;多点地质统计学突破了空间两点间相关关系的局限,通过多点训练图像建模,有效反映含水层参数变量空间分布特征,也更适合模拟复杂结构地质体。据此,本文对常用的两点地质统计学在含水层参数空间变异研究中的实际应用作了简述和探讨,并以含水层渗透系数为媒介,阐述了岩土电阻率和水力梯度或水头与渗透系数在地质统计学中运用的限制性协同关系。应用对比了多点地质统计建模与传统地质统计建模相比所具有的优势,并探讨了后者受自身算法、建模方法等制约现如今仍然尚未解决的问题及未来发展方向。指出在卫星、雷达及遥感技术快速发展背景下,数据同化、机器学习等手段融合、集成和尺度推绎多源、多空间、多分辨率空间数据帮助地质统计学实现数值建模是大势所趋。     

基于等角度变比例投影的矿体轮廓线自动匹配方法研究

详细讨论了基于矿体轮廓线的三维建模方法中涉及的匹配对应、分支和构面建模等主要问题.针对轮廓线匹配问题提出了一种以矿体整体走向为投影方向,以相邻剖面中轮廓线总面积之比为缩放比例的等角度变比例投影算法,将不共面的轮廓线投影到同一平面中以完成共面轮廓线的匹配拓扑分析,从而解决轮廓线的对应问题.为了解决轮廓线的分支问题,设计了一种距离反比加权平均和样条函数相结合的自适应插值算法.最后通过采用实际矿山数据建模,对本文所提出的方法进行了有效性验证.     

浅层地下空间三维地质结构建模关键技术探讨 ——以柳州市为例

随着城市地质调查的开展,三维地质结构建模研究得到迅速发展。三维地质结构建模为城市地下空间的开发利用提供了直观立体空间形态展示和基础数据。文章介绍基于柳州市大量工程钻孔及调查数据,通过对工作区内钻孔数据筛选和标准化,制定北部区域南北向21条剖面线,南部区域东西向35条剖面线,绘制标准化地层剖面,采用"钻孔+平行地质剖面"建模方法和传统的钻孔验证法进行验证,完成了柳州市浅层地下空间三维地质结构模型创建,为其他类似条件区域的三维地质结构建模工作提供借鉴。     

虚拟钻孔控制的三维地质体模型构建方法

在三维地质体模型构建过程中所采用的数据多为钻孔数据,而研究区域内原始钻孔数据通常数量有限且分布不均,难以构建出既能够准确地反映研究区域地质构造,又具有良好可视化效果的三维地质体模型。针对此问题,本文对虚拟钻孔概念进行延伸,提出了用于三维地质体建模不同阶段的三种虚拟钻孔概念,并基于此设计了一种虚拟钻孔控制的三维地质体模型构建方法。首先,根据原始钻孔数据空间分布特征,自适应地确定插值点位,并采用克里金插值算法构建插值加密虚拟钻孔;其次,根据尖灭规则构建尖灭处理虚拟钻孔,采用改进的自适应蝴蝶细分算法构建细分光滑虚拟钻孔;最后,利用原始钻孔、插值加密虚拟钻孔、尖灭处理虚拟钻孔,以及细分光滑虚拟钻孔构建研究区域内符合地统计学规律且具有C¹几何连续性,可视化效果良好的三维地质体模型。与将虚拟钻孔作为专家知识补充手段的传统建模方法不同,该建模方法将虚拟钻孔引入三维地质体构建的各个环节中作为核心的算法中间单元,有效简化了建模算法的实现过程,确保了算法的稳定性与高效性。     

大数据时代地质灾害数据管理及应用模式探讨

地质灾害数据是一种多源异构数据,是典型的大数据。关系型数据库是目前地质灾害数据的主流管理方法。在地质灾害数据中,非结构化数据占有很大的比例。由于关系模型难以有效地管理非结构化数据,因而关系型数据库对地质灾害数据的管理效果并不理想。这种弱点,在大数据时代将会被进一步放大,并对地质数据挖掘和大数据分析造成一定的影响。针对大数据时代地质灾害数据的管理模式,从泛结构化地质数据管理、应用模型和分布式异构系统的集成等方面进行了探讨。认为地质灾害数据的有效管理应该把文件系统、关系型数据库和NoSQL结合起来,并提出了一种基于双C模型和中间件结合的泛结构化地质数据管理与应用模式。这种模式已应用在多个工程中,取得了良好的效果。      

面向地质时空大数据表达与存储管理的数据模型研究

随着传感器实时监测等高新技术在地质勘查或生产开发中的应用,形成了动态与静态并存、多源异构的地质时空大数据.然而,目前地质信息系统在地质数据组织管理方面,主要是静态地存储和表达出地质矿产勘查或生产开发在某个特定时期的状态,尚不能满足对勘查或生产开发过程中实时信息的存储管理,进而支持对地质过程的分析和研判.针对性开展了地质时空大数据表达与存储管理的数据模型研究,目标是能够融合数据多源与时空多维性,又能够支持时间关联与时间多粒性.针对地质大数据、地质过程的静态与动态数据紧密结合的特点,采用面向对象和基于事件的思想,提出了基于事件多因素驱动的地质时空大数据概念模型,并开展了相应的地质大数据存储管理逻辑模型、基于系统工程库的管理结构和地质时空对象管理模型设计.基于地质时空大数据逻辑组织管理模型和时空过程的非关系型分布式数据库架构,设计了地质大数据存储模型.融合三维地质建模技术、动态监测信息实时可视化等技术,构建了所需模型过程模拟的三维环境,通过绑定观测数据源,设计实现了基于OPC接口的模拟数据产生事件、作用对象响应的矿山动态开采流程.在王家岭煤矿首采区地质数据支持下开展了应用研究,实现地质时空事件条件下的矿山动态开采过程表达与数据管理,验证了本文模型的可行性和有效性.     

地学时序大数据的相似性度量与索引方法综述

地学时序大数据具有多传感器、多目标、多分辨率、多类型的多源异构特征,是地学领域机器学习与数据挖掘的重要数据来源,分为基于时点和基于时段的两大类时序数据。现有时序数据的相似性度量与索引研究主要聚焦在前者。时序数据表达方法的核心思想是降维处理,是相似性度量与索引方法的基础,主要包括基于域变换和模型的表达方法和基于极限分段思想的表达方法。相似性度量的核心是相似性距离计算,主要分为锁步度量和弹性度量。它为时序数据索引中索引项的聚合与划分提供了基本准则。多源异构地学时序大数据的高效相似性度量与分布式索引方法是地学大数据领域未来的重要研究方向。      

基于改进散乱数据插值算法的人脸模型特定化技术

真实感虚拟人脸合成技术一直是计算机图形学一个重要而富有挑战性的课题。其中，人脸建模是第一步，也是至关重要的一步，而人脸模型特定化技术是其中的关键技术。在研究和实验的基础上，提出了一种基于改进散乱数据插值算法的人脸模型特定化技术。实践证明，该技术可取得较好的效果。     

A study of oceanic reverberation modeling based on a nonlinear low-dimensional dynamic system

Acoustic reverberation signals generated by an experimental explosive source are analyzed by nonlinear dynamical methods. Three characteristic parameters, i.e., the correlation dimension, the largest Lyapunov exponent, and the Koimogorov en-tropy, are estimated in the reconstructed phase space. The results indicate that the reverberation signals are nonlinear. The Volterra adaptive prediction method is introduced to model the oceanic reverberation signals. The reverberation time series can be predicted in short term with small prediction errors. A preliminary conclusion can be reached that the nonlinear low-dimensional dynamic sys-tem model is more suitable for modeling oceanic reverberation than the classical random AR model.