基于移动三维扫描的地铁隧道快速全方位变形检测方法研究

地铁隧道保护监测是城市轨道交通正常运营的重要保障,现行以静站式设站、相邻测站逐站拼接的隧道变形、收敛等三维激光扫描监测方法虽然渐渐成熟起来,但逐站拼接带来的误差累积和缓慢的作业效率仍然是地铁隧道保护监测的瓶颈。本文在分析移动式三维激光扫描技术原理和优势的基础上,研究了移动式三维激光扫描技术用于地铁隧道点云数据快速采集方法,提出了基于隧道椭圆参数模型的改进RANSAC算法,通过对隧道断面点云数据去噪、拟合、提取地铁隧道变形信息,进而实现断面变形分析。结果显示该方法可以快速、全方位准确获取隧道断面数据,为地铁隧道保护监测提供了一种新型高效的技术途径。     

大范围三维地形场景快速渲染方法研究

随着遥感和GIS技术的发展,获取高分辨率图像数据和高精度地形数据已成为现实,人们对地形的表示也逐渐转变为三维形式。三维地形视觉渲染的实时性决定了3D应用场景的逼真度和有效性。本文运用LOD技术和节点综合评价技术对三维地形数据进行组织,并利用GPU并行处理算法增强运算效率。实验表明,该方法在三维地形加载时提高了场景加载效率,以及计算机绘制三维地形场景的流畅性。     

基于三维激光扫描技术的盾构隧道变形分析

为保证地铁隧道建设过程中的安全,对其进行变形监测是必不可少的工作.传统测量方法采用特征点位进行隧道断面监测,存在数据量较少、点位不够全面等缺点,且工作量较大,工作效率低.针对这一问题,本文将三维激光扫描技术应用于盾构隧道监测,利用获取的三维激光点云对盾构隧道进行监测.为验证其可靠性,将其与全站仪数据进行联合分析.实验表...     

基于多视角影像的古建筑三维建模

针对古建筑保护与修缮对三维建模的高精度、高还原等要求,采用五镜头多旋翼无人机与小型无人机分别采集古建筑的倾斜摄影影像与多视角加密影像,通过对两者的空三成果进行区块合并,得到较为精细的实景三维模型。通过与单独采用倾斜摄影测量建模方式作对比,该方法得到的模型精度高、还原效果好、细节信息真实可见。经过内业分析,得出古建筑的残损病害情况,依此制定详细的保护与修缮方案,从而减轻外业勘探人员的工作量,同时也为古建筑的数字化保存提供了一种方法,为公众提供全方位、近距离的模型细节展示。     

三维地震可视化解释技术及其应用

三维可视化解释方法与传统剖面解释方法不同,解释人员可以完全、快速地分析每一个层面而且可直接进行地层特征解释,分析构造细节特征,内部岩性变化特征及可能的地质异常。使人们定性、定量化地得到沉积环境、地层相带及油藏描述的解释。其次,可以找出储存在构造和地层圈闭中的新储量,确定有利的井位。     

火成岩速度反演及三维速度场建立的关键技术及效果分析

以地震反演为主,结合测井、岩石物理、地震相和正演模拟等技术综合研究火成岩的速度场特征。岩石物理实验是研究火成岩物性参数有效的工具,实验数据的分析能帮助预测火成岩岩性和速度信息,为反演等工作利用地震资料描述火成岩提供依据。原始测井曲线的环境校正和标准化处理是高品质合成记录和反演效果的前提条件。稀疏脉冲反演、基于模型的反演和神经网络反演这三种方法结果的分辨率较原始地震数据有了很大提高,从中可识别出火成岩的空间展布,但基于模型的反演分辨率相对较高。伽马属性反演的分辨率在识别火成岩方面比上述三种方法要高得多,但是单一的属性又很难满足火成岩特征描述的要求,因此多参数融合是一种行之有效的方法。结合地震相的应用,最终得到符合地质特征的火成岩三维速度场,并通过误差分析和正演模拟验证了速度场精度,为变速度成图和低幅构造勘探提供了科学的依据。     

三维地质模型的建立——以阿尔及利亚Zarzaitine油田为例

对阿尔及利亚Zarzaitine油田储层岩芯进行观察与描述,在沉积特征综合分析的基础上,结合岩芯的分析化验资料、测井和区域地质背景资料,根据沉积微相和电相之间的对应关系研究,划分出了各小层沉积微相。从沉积微相的分布特点,分析了该区储层(F4)沉积微相的空间演化规律,进而建立了该油田储层(F4)的三维地质模型。     

用自组织人工神经网络分类,识别矿物

作者运用三维Ｔ．Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织人工神经网络对我国沉积碳酸盐型锰矿中菱锰矿进行分类、识别。所选研究实例中，识别成功率达１００％．结果表明，该网络性能良好，可望成为矿物识别的有效手段。     

铜官山矿田深部构造的三维计算模拟及其找矿意义

计算模拟已成为研究矿田深部三维构造重要可行手段,对深部找矿具有重要意义。基于铜官山矿田地质背景及所获勘查数据特征,我们采用知识驱动下多级约束和多源数据融合建模方法模拟矿田范围内–2000 m以上主要地质界面。以逆冲推覆导致断展–断弯褶皱理论模式解释大地测深的电阻率数据,推断地质界面位置,在Micromine-GOCAD耦合平台上在多级约束下融合多源的界面位置数据,以离散光滑插值算法和Delaunay三角网剖分法重构主要地质界面,在计算机虚拟空间再现矿田三维构造格架。结果显示:铜官山岩体和天鹅抱蛋岩体三维形态变化复杂,总体上向西倾,向深部岩体规模快速变小。位于铜官山岩体东接触带的铜官山铜矿田深部无找矿潜力,原因是接触带产状变陡,并且是岩体直接与上泥盆统砂岩接触;矿田深部主要构造为走向NE并沿倾向弯曲的逆冲推覆断层;铜官山背斜东翼含矿的中–上石炭统层位向深部倒转后又在–1200 m至–1500 m深度返转成向东南缓倾的正常层位,其底部与逆冲推覆断层重合,是深部找矿的有利靶区。     

利用地震属性预测煤层厚度及古河流冲刷带的方法

根据山西宁武煤田某煤矿2#煤层采掘及钻孔揭露情况,发现该井田中部和南部存在古河流冲刷带。通过对比基于优选的4个地震属性的四元一次、四元二次多项式回归模型与BP神经网络预测模型,决定将BP人工神经网络模型预测煤层厚度数据应用于整个测区古河流冲刷带的预判工作。首先利用GeoFrame系统和Landmark公司Poststack模块,提取2#煤层反射波的各类沿层切片,分析并圈定出2#煤层古河流冲刷带的大致范围,在此基础上,利用垂直时间剖面中2#煤层反射波的各种波形特征,进一步判别2#煤层古河流冲刷带解释的可靠性,然后结合BP神经网络预测模型获得的2#煤层厚度变化趋势图,最终解释出2#煤层古河流冲刷带范围:勘探区内2#煤层厚度变化范围0～5.3m,根据其煤层厚度变化趋势,将全区划分出一大二小3个古河流冲刷带。