基于钻孔数据的三维地质建模与可视化研究

三维地质模型能够完整准确地表达复杂地质现象的边界条件及地质体内含的各种地质构造,直观地再现地质单元的空间展布及其相互关系,最大限度地提高地质分析的直观性和准确性,因此三维地质建模已引起地质、采矿、岩土工程等诸多领域的日益重视。笔者在综合考察多种建模方法的基础上,结合工程实践,提出了一种实用的工程地质三维建模实施方法。该方法以钻孔资料和地质剖面数据为三维地质建模的源数据,允许用户手工修正模型剖面地层分界线,从而实现对建模过程的干预和控制,克服了单纯依靠钻孔数据建模结果不精确且难以修正的问题。最后,通过一个研究实例展示了该方法的实际建模效果。     

利用航磁数据识别浅覆盖区地质体的方法研究

在浅覆盖区,常规填图方法填制的地质图,由于信息量少导致整体质量不高.利用勘查技术方法来提高覆盖区地质填图的效率、质量和地质研究水平,具有重要的现实意义.航磁方法是其中的一种重要方法,但航磁测量获取的数据是磁异常迭加的综合反应,而区域地质填图仅描述地表附近的地质情况,直接利用航磁数据辅助地质填图是不合理的.因此,基于插值切割、数理统计和灰色关联度分析等方法,提出了一种剔除深部影响,利用浅层岩石磁性分布规律和磁性差异来识别浅覆盖区地质体的新思路.经选用黑龙江省塔河地区数据进行验证,识别效果明显.     

地壳运动速度场插值方法研究

分析了构建速度场的统计模型和函数模型法,提出利用两种模型逼近原始观测速度的综合逼近法,以减少剩余误差.计算和比较了各种方法,结果显示,综合法优于单独利用统计模型和函数模型法.     

地学自由曲面径向基函数网络重建的详细算法

径向基函数(RadialBasisFunction,简称RBF)神经网络是一种理想的地学离散数据网格化工具,能够适应各种不同分布形式和边界条件的数据,收敛速度较快,可以逼近任何复杂曲面。这里详细介绍了RBF神经网络的算法。适当径向基函数的形式和偏差系数是使用RBF神经网络作地学曲面重建的关键。大量的实际数据验证结果表明,当选用Gauss型径向基函数时,一般可获得比较理想的网格化效果,同时具备"曲面平滑"和"拟合度高"的特点。     

基于体素模型的三维显示技术

针对矿产资源勘探数据的特点,研究了适合地质体信息三维可视化的体绘制模型和空间插值算法。基于IDL软件平台,开发了三维数据可视化软件;该软件能够快速、准确地将地质体的物性特征展示出来。最后,以内蒙古某金属矿床钻孔资料为例,对建立的三维可视化方法技术进行了应用检验,取得了较好的应用效果。     

气象资料三维化技术中的插值问题

通过对不同源气象资料及数字地理信息资料的插值，实现了不同气象资料与地理信息资料分辨率的协调；从而将多种信息叠加到一起，实现了多源资料的二维、三维仿真显示。这对于模拟真实的大气空间结构、理解地形及植被对大气运动的影响、辨识各种天气系统及多种信息的融合等有积极意义。     

笛卡儿坐标系的双多普勒天气雷达三维风场反演技术

文中研究了笛卡尔坐标系下双多普勒天气雷达三维风场反演技术 ,提出了包括雷达原始资料的预处理 ,空间插值以及可靠性检验的新方法 ,提高了反演结果的可信度和精确度。使用模拟的双多普勒雷达体扫资料进行了反演试验 ,结果表明 :本文的方法能够比较真实地反映风场的三维结构 ,可以用于真实风场的反演。     

三维地震数据离散光滑插值的共轭梯度法

针对三维地震数据插值,提出采用Laplacian算子进行光滑约束的插值方法,并借鉴Mallet研究的离散光滑插值思路,采用预条件共轭梯度法,直接生成网格节点上的值,从而回避寻求满足插值方程的函数. 为了实现其中Laplacian算子的快速求逆,文中引入Claerbout螺旋坐标系谱因式分解理论. 在螺旋坐标系下,Laplacian算子的表示矩阵具有Toeplitz结构,其快速求逆可由谱法LU分解实现. 基于二维离散光滑插值,文中还给出共轭梯度法与NMO相结合的沿时间切片逐层处理的离散光滑插值流程. 最后,应用该方法对模型数据和实际三维地震数据进行了处理.     

条件模拟的原理及应用

本文采用条件模拟的方法原理,对某储层的物性参数进行非均质模拟.该方法克服了统计模拟和Kriging估值的缺陷,并充分考虑区域化变量的空间结构性,以实际数据为例,给出了若干个条件模拟结果.     

青藏高原气温分布的空间插值方法比较

使用反距离平方、趋势面、Kriging插值、Cokriging插值和综合方法对青藏高原1961-1990年30年平均1月气温进行空间插值比较研究，其中后两种方法能够把影响青藏高原气温分布的关键因素——高程置于插值算法之中。反距离平方和趋势面插值的结果都与实际情况相差较远；普通Kriging插值能够反映出青藏高原气温分布的一定的空间结构，但结果依然不好；由于考虑了高度变量，Cokriging插值表现出一定程度的性能改进，但因为台站海拔高度偏低，插值结果依然不理想。前4种方法效果不好的原因主要是因为青藏高原上气象台站稀少且高原西北地区无气象台站。综合方法把气温分解为结构化分量和随机分量，使用直减率把气温订正到同一海拔高度后，再对它们做Kriging插值分析，其结果较为正确地反映了青藏高原气温空间分布的特征，误差远小于其它方法。研究结果表明：样本本身的空间分布是影响插值精度的重要因素，合理的采样设计是必要的前提；对于台站稀少的地区，必须把随机插值方法和确定性方法结合起来估计气候变量的空间分布。同时给出了青藏高原1月的气温空间分布状况。