专利名称：多维空间信息质量检测与分析模型及其建模方法
技术领域：
本发明涉及一种三维地质建模及其相关技术，尤其涉及一种多维空间信息质量检 测与分析模型及其建模方法。
背景技术：
自70年代以来三维地质建模及其相关技术的研究已成为热点，并取得了许多研 究成果，然而，由于三维空间数据获取的艰难性、数据的不确定性、地质体空间关系的复杂 性等，影响三维地质模型的精度，其可靠性直接关系到空间数据的分析和应用效果。一些学 者曾强调指出不能以准确数据为基础的空间分析的结论是不正确的，而不考虑质量的空 间信息系统能以相当快的速度生产各种垃圾。因此，三维地质建模中的空间信息质量检测 与评价问题已经成为国际上具有挑战性的课题之一。现有技术中，国内外一些学者已先后开展了相关领域的研究工作。出现了许多 三维地质建模的方法，比如Chrisman引入著名的“ ￡ _误差带”，开始进行影像分类和判 读过程中的误差分析，史文中发展了 GIS中线段的置信区间、结合位置与属性不确定性的 "S-带”模型，并进行三维地理信息系统中几何特征的误差模型研究；MalleLRoyer等采用 DSI、随机模拟、地质统计学等先进的插值方法实现连续、定性的数据不确定性计算；ChilM 等提出基于cokriging的3D插值技术，对用势场法定义的地质界面进行不确定性估计；武 强研究了基于断层要素的断层面推演方法，采用多个平面逼近断层的空间产状，等等。上述现有技术至少存在以下缺点三维地学建模过程中，缺乏直观的数据质量检测控制流程，使三维地质模型的精 度和可靠性较差。
发明内容
本发明的目的是提供一种精度和可靠性较高的多维空间信息质量检测与分析模 型及其建模方法。本发明的目的是通过以下技术方案实现的本发明的多维空间信息质量检测与分析模型，包括多源数据分析模块用于对三维地质建模过程中多源数据集成的逻辑不一致性及 三维地质建模过程中的数据不完整性和不确定性进行分析；误差检测模块用于在三维地质建模过程中进行几何检测、属性检测、算法检测和 规则检测；误差分析与校正模块用于在三维地质建模过程中进行误差分析与误差校正；质量评估模块用于对三维地质建模进行精度和可靠度的评估；质量标准模块建立三维地质建模的通用标准和针对特定建模区域的特定标准。本发明应用上述的多维空间信息质量检测与分析模型进行三维地质建模的方法， 包括步骤
首先进行多源数据集成，然后进行实体建模，之后进行属性建模和空间分析，并在 建模过程中进行虚拟可视化表达；在上述步骤中通过所述的多维空间信息质量检测与分析模型进行以下处理进行多源数据集成步骤中的逻辑不一致性分析；进行多源数据集成、实体建模、属性建模步骤中的数据不完整性分析；对三维地质建模的各个步骤中的数据不确定性进行分析；对三维地质建模的各个步骤进行误差检测；根据上述处理的结果，并结合质量标准，进行误差分析与误差校正；通过质量评估评价所建三维地质模型的精度、可靠度是否符合实际及应用需求；在上述处理基础上，完善所述质量标准，包括普遍的通用标准和针对不同的三维 地质建模区域的特定标准。由上述本发明提供的技术方案可以看出，本发明所述的多维空间信息质量检测与 分析模型及其建模方法，由于通过多源数据分析模块、误差检测模块、误差分析与校正模 块、质量评估模块、质量标准模块等模块在三维地质建模过程中进行逻辑不一致性分析、数 据不完整性分析、数据不确定性分析、误差检测、误差分析与误差校正等处理，并通过质量 评估模块评价所建三维地质模型的精度、可靠度是否符合实际及应用需求，并在上述处理 基础上，进一步完善质量标准模块。使三维地质建模的精度和可靠性较高。
图1为本发明多维空间信息质量检测与分析模型的结构示意图；图2a为本发明中点不一致性的示意图；图2b为本发明中几何不一致性的示意图；图3为本发明中逻辑不一致性的示意图；图4a、图4b、图4c为本发明具体实施例中的一组实际地质数据示意图；图5a、图5b为本发明具体实施例中断层样本数据及其断层推演示意图；图6a、图6b、图6c为本发明具体实施例中改进置信度的方法示意图；图7a、图7b分别为本发明具体实施例中矿区的主要断层模型以及叠加了 12_1#煤 层的断层模型。图4a、图4b、图4c中的30、512、513、440…等数字分别表示断层的计算机编号。
具体实施例方式本发明的多维空间信息质量检测与分析模型，其较佳的具体实施方式
如图1所 示多维空间信息质量检测与分析模型包括多源数据分析模块用于对三维地质建模过程中多源数据集成的逻辑不一致性及 三维地质建模过程中的数据不完整性和不确定性进行分析；误差检测模块用于在三维地质建模过程中进行几何检测、属性检测、算法检测和 规则检测；误差分析与校正模块用于在三维地质建模过程中进行误差分析与误差校正；
质量评估模块用于对三维地质建模进行精度和可靠度的评估；质量标准模块建立三维地质建模的通用标准和针对特定建模区域的特定标准。所述多源数据分析模块包括不一致性模块、不完整性模块和不确定性模块；所述误差检测模块包括几何检测模块、属性检测模块、算法检测模块和规则检测 模块；所述质量标准模块包括通用标准模块和特定区域模块。所述多维空间信息质量检测与分析模型的硬件环境包括输入设备和输出设备；所述输入设备包括虚拟现实专用图像工作站、专业立体眼镜、数据传感手套、三维 鼠标、高清数码摄像机；所述虚拟现实专用图像工作站为基于OpenGL三维图形工业标准、支持自由多种 交互模式、支持多通道及分布式虚拟现实应用、支持10种以上主流3D模型文件格式；所述输出设备与输入设备共用一个虚拟现实专用图像工作站，该工作站支持至少 三种以上立体投影显示模式、支持分布式集群渲染；所述输出设备还包括视频矩阵切换器、液晶显示器、单通道/多通道立体投影系 统、立体投影硬幕。上述的多维空间信息质量检测与分析模型进行三维地质建模的方法，包括步骤首先进行多源数据集成，然后进行实体建模，之后进行属性建模和空间分析，并在 建模过程中进行虚拟可视化表达；在上述步骤中通过所述的多维空间信息质量检测与分析模型进行以下处理进行多源数据集成步骤中的逻辑不一致性分析；进行多源数据集成、实体建模、属性建模步骤中的数据不完整性分析；对三维地质建模的各个步骤中的数据不确定性进行分析；对三维地质建模的各个步骤进行误差检测；根据上述处理的结果，并结合质量标准，进行误差分析与误差校正；通过质量评估评价所建三维地质模型的精度、可靠度是否符合实际及应用需求；在上述处理基础上，完善所述质量标准，包括普遍的通用标准和针对不同的三维 地质建模区域的特定标准。所述逻辑不一致性包括点不一致性和几何不一致性两种情况，在多源数据集成步 骤中逻辑不一致性发生在以下几个方面钻孔与剖面、图层数据解释不一致；剖面在相交处逻辑不一致；各图层之间的逻辑不一致；剖面上的断层与图层中的断层逻辑不一致；数据库中的断层或地层褶皱属性信息与剖面、图层中的逻辑不一致；数据精度的不一致性。所述逻辑不一致性的检测与处理策略包括步骤A、通过面向源集成和面向对象集成，将数据分类集成到3D虚拟地质场景中；B、对数据进行检测，如果没有检测到逻辑不一致性问题，则转入步骤F ；如果检测 到不一致性问题，则进行下一步操作；
C、依据数据的可靠度进行数据类别的排序；D、调用知识库中的相应规则对数据进行以下至少一样操作维护、修改、删减；E、转入步骤A，重新进行局部的面向源集成或面向对象集成；F、进入实体建模阶段。所述数据不完整性分析后，根据分析结果进行以下处理对于完整度符合要求的，继续下一步建模工作；对于完整度较低，但通过补充一些辅助数据，完整度可以达到应用要求的，则继续 下一步操作；通过补充辅助数据，完整度仍然无法满足要求的，终止进程。所述数据不确定性包括所述多源数据集成中的数据不确定性包括对同类间数据和异类间数据的多重解释而引起的相互之间的逻辑不一致性；样本 数据的稀疏或空间分布的不合理而导致的数据不完整性；所述实体建模中的数据不确定性包括点、线、面、体空间形状和位置的不确定性，以及这些空间对象相互转化时发生的 误差；侵蚀地层、褶皱、断层复杂地质构造形态的不确定性及特征变异；宏观/微观拓扑关 系的静态或动态表达的不确定性；所述属性建模中的数据不确定性包括分析基于几何模型和样本密度的属性模拟导致的误差，通过选用合理的插值；多 尺度网格模型中属性边界的不确定性；所述空间分析中的数据不确定性包括空域、时空域和多维域的不确定性；所述空域的不确定性包括开挖、切割、搜索操作以及长度、面积、体积计算中的不 确定性；所述时空域的不确定性包括动态模拟时关键状态的移动、变形的不确定性；所述多维域的不确定性包括关键状态下属性的不确定性；所述虚拟可视化中的数据不确定性包括三维模型在可视化表达中的不确定性， 人机交互操作时的不确定性。所述误差检测包括在实体建模和空间分析步骤中，进行空间点、线、面、体的几何检测；在属性建模步骤中，对属性分布情况进行属性检测；除了虚拟可视化设计步骤外，对其它步骤进行算法检测和规则检测。所述质量标准与评估包括对以下空间信息质量进行定量和定性综合评价多源数据集成中各种地质数据的质量指标，包括精度、可信度、概率、缺陷率、出错 率；以地质构造空间几何形态为依据的三维地质结构模型的精度评价指标；以属性特征为依据的不确定性误差分析；可视化虚拟环境的存取、显示、交互等质量；以工程实际应用为目标的模拟比对评价。本发明通过分析三维地质建模流程各个环节中影响空间数据质量的因素，建立了空间信息质量检测模型，下面对本发明进行详细的描述再参见图1，图中右侧是多维空间信息质量检测与分析模型；左侧是基于空间信 息质量检测的三维地质建模的主要流程。多维空间信息质量检测与分析模型主要有五部分组成1、进行多源数据集成中逻辑不一致性分析，实现多源数据集成、实体建模、属性建 模等环节中数据不完整性分析，不确定性分析则不同程度的存在于三维地质建模的各个环 节中。2、误差检测渗透到建模的各个环节中，实体建模、空间分析过程中主要会涉及到 空间点、线、面、体的几何检测；属性检测主要是针对属性建模过程中属性分布情况进行误 差检测；对于基于图形库的系统开发，除了虚拟可视化设计外，其它环节都会涉及到相关算 法和规则的检测分析；另外，一些不确定性问题经过分析之后仍需要继续执行几何、属性、 算法、或规则的测试。3、基于上述分析测试结果，结合质量标准，进行误差分析与误差校正。4、通过质量评估主要评价模型的精度、可靠度等指标是否符合实际及应用需求。5、在上述研究成果基础上，建立并逐步完善质量标准，包括普遍的通用标准和针 对不同的三维地质建模区域的特定标准。下面对各部分进行详细的描述一、不确定性分析由于三维空间数据获取的艰难性和地质体的复杂性，三维地质建模一般是通过分 析、解释、推断、内插和外推等建立地质模型，不确定性问题尤为突出，关系到三维地质模型 的质量控制与评价。三维建模的每个环节都可能隐藏着不确定性问题，如不同的观测数据 格式、分布，以及不同的建模理论、模型、参数选取等都可能不同程度地导致最终结果的不 确定性。如何在各环节中进行不确定性分析并有效防止不确定性的传播是亟待解决的关键 技术。如表1所示，归纳了三维地质建模过程中主要的不确定性问题表1主要的不确定性问题分类 多源数据集成中的不确定性主要反映在1)不一致性，表现在对同类间数据和异类间数据的多重解释而引起的逻辑不一致性，具有可传播性，可以通过最优化数据选择或 融合归一化处理排除不确定性因素；2)不完整性，样本数据的稀疏或空间分布的不合理是 导致数据不完整从而无法确定实际状况的重要原因，需要进行完整度测量，并可终止部分 完整度低的进程。实体建模中的不确定性主要分为1)空间展布，涉及点、线、面、体等空间形状和 位置的不确定性，以及这些空间对象相互转化时发生的误差，如采用离散点重构曲面等。部 分不确定性可传播。运用模糊集合理论、概率论等研究“E-带”、“S-带”、“G-带”、“ e -带” 等模型确定对象的空间误差或可信度；2)特征推演，主要分析侵蚀地层、褶皱、断层等复杂 地质构造形态的不确定性及特征变异，如在没有任何实际样本的区域内推演地层渐灭的位 置，只能是逼近模拟其形态分布特征而精度难以量化；3)拓扑关系，研究宏观/微观拓扑关 系的静态或动态表达的不确定性，只用于算法而不涉及地质体本质，不具有传播性。属性建模中的不确定性重点分析基于几何模型和样本密度的属性模拟导致的误 差，通过选用合理的插值技术(如DSI、Kriging等)或随机模拟方法(如高斯过程、神经网 络、云图等)，确定属性的空间分布，其误差直接影响模型的应用效果。此外，多尺度、多分辨 率网格模型中属性边界的不确定性分析是实现属性特征提取的关键。空间分析中的不确定性可以按照维数递进地概括为三类空域、时空域和多维域 的不确定性，分别研究与三维空间密切相关的开挖、切割、搜索等操作以及长度、面积、体积 等计算中的不确定性；动态模拟时关键状态的移动、变形等不确定性；以及关键状态下属 性的不确定性，尤其特指资源储量等的不确定性分析，如可定量表征煤层及煤炭资源储量 的不确定性以及主要控制参数的不确定性及其影响程度。虚拟可视化过程中的不确定性主要从视觉感知角度讨论三维模型在可视化表达 中的不确定性，分析视觉范围内物体的大小、清晰度、亮度、位置编码、几何变换、投影误差寸。二、数据不完整性数据的完整性与样本数据的稀疏有关，但与样本数据的数量并不是成递增关系， 例如，一个简单、等厚度的地层，只需要一个或几个样本，其完整性就比较高；而对于一个复 杂地层，即使有众多样本但没有分布在一些关键位置，同样完整性也不高，无法确定实际地 层的空间状况。基于搜索半径递增等传统的完备性原则，有悖于地下资料获取艰难性的实 际情况。由此可见，完整性测量是一个涉及采样数量、采样区域、知识推理等复杂的非线性 问题。完整度定义I= f(N，A，C)其中，N为样本数据的数量;A指研究区(对象)的面积；C为对象的复杂度。根据完整度测量结果，主要有3种处理方式1)对于完整度符合要求的，继续下一 步建模工作；2)对于完整度较低，但通过补充一些辅助数据，通常是2D剖面数据，完整度可 以达到应用要求的，则可继续下一步操作；3)通过第2种处理完整度仍然无法满足要求，可 终止进程。三、逻辑不一致性1、定义定义1:点不一致性
在3D空间中，如图2a所示，假设有两点P(x，y，z)和p(x’，y’，z’ )同时描述空间 中的一个点位置，给定一个阈值S，以P为球心、6为球的半径得到一个球体E，于是，如果 P落在球体E内，即p G E，则称p与P为点一致性；如果pgE，则称p与P为点不一致性。定义2:几何不一致性在3D空间中，如图2b所示，假设有两个几何体S和s同时经过点P的空间域，那 么如果Pes，且3p，p g s，而p与p为点一致性，则称s与S为几何一致性；如果P G S， 对于Vp，p g s，而p与p为点不一致性，则称s与S为几何不一致性。其中S或s可以是平面、曲面、多边形、线段等几何形体。如果几何体s中缺失描述点P的数据时，这种情况属于s与S为几何不一致性的 一种特例。定义3:逻辑不一致性满足点不一致性定义或几何不一致性定义的，称为逻辑不一致性，即逻辑不一致 性问题包括点不一致性和几何不一致性两种情况。2、多源地质数据集成中不一致性问题对于不同时期、不同来源、经过不同解释和处理的原始数据，当把这些数据集成在 同一个3D空间坐标系中时，存在数据在空间上的逻辑不一致性问题，这些问题直接影响建 模过程和模型的准确性。一般能够获取的有效数字化数据可以归纳为5类2D/3D剖面图、图层、钻孔、存储 于数据库中的属性数据及其它如图元等数据，而这些数据中可能存在的多重解释将导致逻 辑不一致性。例如，每一类数据中基本上多包含断层和地层的信息，并以点、线、面等方式可 视化表达。如图3所示，在数据集成时逻辑不一致性主要发生在以下几个方面钻孔与剖面、图层数据解释不一致；剖面在相交处逻辑不一致，如地层在剖面上解释时缺失；各图层之间的逻辑不一致，如等高线中各煤层的断层数据解释不一致；剖面上的断层与图层中(如等高线)的断层逻辑不一致；数据库中的断层或地层褶皱属性信息与剖面、图层中的逻辑不一致，如断层要素 解释与剖面中的断层不一致； 数据精度的不一致性，如地质体厚度600m，煤层等高线间距50m，煤层厚度1 5m， 断距7 50m等。3、逻辑不一致性检测与处理策略对于研究区内的地质数据而言，观察单独的一个或来源相同的一组数据时一般不 会产生逻辑不一致性问题；只有将各种来源的数据集成到3D空间时，往往会检测到上述各 种逻辑不一致性问题。逻辑不一致性检测与处理策略主要步骤为(1)通过面向源集成和面向对象集成，将数据分类集成到3D虚拟地质场景中；(2)对数据进行检测，如果没有检测到逻辑不一致性问题，则转入步骤(6)；如果 检测到不一致性问题，则进行下一步操作；(3)依据数据的可靠度进行数据类别的排序，比如某个区域钻孔数据的可靠度为0. 89，剖面数据的可靠度为0. 54，则钻孔数据排序在先，而剖面数据排序在其后；(4)调用知识库中的相应规则对数据进行维护、修改甚至删减操作；(5)转入步骤(1)，重新进行局部的面向源集成或面向对象集成；(6)进入实体建模阶段。四、误差检测与分析校正信息可靠性表现在实体建模必须保证和维护信息的完整性和准确性，即(1)表 达方法应该反映真实地质对象；(2)表达方法应该精确地描述地质对象；(3)这种表达方法 应该支持相应地质对象的所有几何检测(Shapiro 2002)。对采样数据、遥感数据、地震剖面 等数据进行解释、推理、描述所获得的信息是否准确，在此基础上建立的几何模型是否反映 了地质对象的原貌及其固有的内在本质，从而决定了模型的自身价值。数据误差大，模型精 度与可靠性差，其应用价值也就很低；反之亦然。然而误差检测及误差估计的困难在于第一，地质对象无法进行客观性测试，无法 决定明确的对比关系；第二，人为因素导致不确定性和主观性的判定；第三，计算机也无法 对这些错误进行检查与修正。尽管如此，许多学者及程序开发人员仍然在坚持不懈的努力。 建模过程中为了验证曲面的插值效果，Lebel等研制了一个度量曲面间正距离的算法，地层 厚度的异常现象能够可以很快发现。Requicha和Voelcker曾经提出在真实对象和计算机 表达的实体模型之间加入一个假设数据模型，先将真实物体抽象为假定数学模型，再把数 学模型转化为计算机表达形式。如何避免产生误差，或者一旦发现误差能够及时纠正，以防止误差继续传播、累计 与扩散，为此在模型建立的整个过程中，设立误差检测与分析机制是非常关键和必要的。误差检测将渗透到三维地质建模的各个环节中，主要包括1)数据检测(Data Check)，包括数据一致性、完整性以及不确定性等检测。2)几何检测(Geometry Check)，主要检测实体建模、空间分析过程中点、线、面、体 的空间位置、形态分布、拓扑关系等误差，如点在壳内、线段在曲面上、线段的曲率、曲面相 交处的缝合度、体的闭合性以及包围关系、相邻关系等。3)属性检测(Property Check)，主要是针对属性建模过程中属性分布情况进行误 差检测，如富水性边界、断层的影响程度、网格精度是否符合属性填充条件等。4)算法检测(Algorithm Check)，由于采用了基于图形库(如OpenGL)的系统开 发，暂不考虑虚拟可视化设计中的算法检测，其它环节都会涉及到相关算法的检测分析。典 型的有数据转化算法检测(如2D剖面向3D空间的转化、从矢量到栅格数据的转换等)； 剖分算法检测(如2D/3D三角化剖分、六面体剖分等)；实体集合运算检测(如SSI求交、 巷道开挖算法检测等)；以及空间插值算法检测等。5)规则测试(Rule Check)，完成基于各种定量、定性规则的检测，定量规则检测比 较易于实现，如数据格式、数据标准、多边形内外环、闭合曲面法向、空间对象拾取等规则检 测；而定性规则的制定与检测比较复杂，不易实现，通常采用基于知识库的方法进行推理判 断，如地层边界、复杂断层分段要素、地质体分块、特征提取等规则检测。误差通常被定义为观测数据或模拟数据与其真实值之间的差异，呈现出一定的规 律性或随机性。表2从误差起因的角度，对可能出现的误差进行了分类，并指出是否可以进 行误差分析估计。 观测误差可以通过相应的观测分析技术来检测误差，由于原始数据的质量直接影 响建模的效率和模型的性能，不同的分辨率其精度也不同，因此需要依靠空间数据获取技 术的进步与发展，观测误差有待进一步减小。解释误差主要是由于主观性较强，难以进行误差估计，可以通过设计基于多规则 知识库的可视化、可交互式分析的虚拟环境，建立自动或半自动检测触发机制，降低人为出 错几率。计算误差可以通过尽量选择能够实现误差估计与分析的数学模型，优化算法，避 免不稳定因素的出现。视觉误差同样难以进行误差估计，可以通过增强软件功能，以改善视觉效果，例如 真实的虚拟仿真环境使地质学者可以“走入地下世界”，检测地质构造的合理性。五、质量标准与评估空间信息质量检测的目标是发现误差并进行误差修正，评价模型精度、可靠度等 指标是否符合实际及应用需求。由于三维地质建模是一个复杂的系统工程，采样数据的稀 疏和地下形态的不可见性，导致目前国内外缺乏切实可行的质量标准和评价体系，需要在 实际应用中逐步建立与完善。空间信息质量划分为五类，进行定量和定性综合评价主要反映多源数据集成中各种地质数据的质量指标，如精度、可信度、概率、缺陷 率、出错率等；以地质构造空间几何形态为依据的三维地质结构模型精度评价指标；以属性特征为依据的不确定性误差分析；主要反映可视化虚拟环境的存取、显示、交互等质量；以工程实际应用为目标的模拟比对评价。六、质量检测与分析硬件环境设计构建一个虚拟现实的质量检测与分析硬件环境，实现沉浸式显示、实时交互等功 能。主要包括输入设备和输出设备。1)输入设备虚拟现实专用图像工作站基于OpenGL三维图形工业标准、支持自由多种交互模 式、支持多通道及分布式虚拟现实应用、支持10种以上主流3D模型文件格式。专业立体眼镜用于观看检测、分析效果的计算机装置，是基于页交换模式的立体 眼镜，分有线和无线两种。三维鼠标3DM0USE为6自由度外部输入设备，可以控制虚拟场景做自由漫游，或 控制场景中某个物体的空间位置及其方向，一般与数据手套、立体眼镜配合使用，可大幅度 提高制作效率。
高清数码摄像机静态或动态数据图像全景导入。数据传感手套是一种多模式的虚拟设备，通过软件编程，可进行虚拟场景中物体 的抓取、移动、旋转等动作，也可以利用它的多模式性，用作一种控制场景漫游的工具。2)输出设备虚拟现实专用图像工作站支持至少三种以上立体投影显示模式、支持分布式集 群渲染。视频矩阵切换器多路计算机视频输入、输出，选用高性能处理器，视频采用> 250M带宽，保证信号长距离传输不失真，图像清晰稳定。液晶显示器图形、图像输出。分辨率> 1680x1050，响应速度> 2ms。单通道/多通道立体投影系统实现高分辨率、高清晰度、无闪烁、大幅面逐行三 维立体投影显示。投影机技术IXD技术，投影机亮度> 5000流明。立体投影硬幕高增益正投立体金属幕、可视角度大、可支持立体投影、偏振特性 > 95%。七、具体实施例分析以河北开溧某矿区为例，进行断层构造建模中的不确定性分析以及误差校正与评 价。1、逻辑不一致性分析在数据集成时检测出若干逻辑不一致性问题。如图4a、图4b、图4c所示，表示其中的一组实际地质数据，图4a显示剖面3中没 有30号断层(工程编号F3、断距38)和440号断层(F44、断距20)；而图4b显示剖面4中 没有512号断层(DF12、断距115)。很显然，与图4c表示的12-1#煤层的断层线矛盾。根据可信度R(Reliability)并结合专家知识库中的规则进行检测评价。其中，剖 面3的R = 0. 52 ；剖面4的R = 0. 54 ；12-1#煤层的断层线的R = 0. 62，根据知识库中数据 缺陷率补充规则，将分别在剖面3中补充F3和F44断层，在剖面4中补充DF12断层。2、数据不完整性分析在现有数据集成基础上进行断层建模，以断层F3为例。从上述情况来看，断层F3 由二组数据描述剖面3、剖面4中分别提取的两条断层线以及12-1#煤层中的上下盘断层 线(如图5a所示)。显然，仅仅通过这些数据无法确定断层F3的空间展布，即无法利用传 统的曲面拟合方法控制断层的空间形态。为了防止由于完整度低而终止部分进程，可以采用两种处理方案1)在样本数据 无法控制的“盲区”增补辅助数据，典型的是2D剖面数据。然而，根据观察研究区的原始地 质数据，“盲区”范围内没有钻孔等采样数据，导致2D剖面的制作十分困难；2)根据断层要 素推演断层的空间展布。本文采用第二种方案实现断层模拟。3、构造特征推演断层主要包括四种基本形态1)断层不尖灭，贯穿整个研究区；2)两端尖灭，在平 面地质图中形成透镜体形状；3)起端尖灭；4)终端尖灭。由于断距通常会发生变化，每种形 态又可分为3种不同情况断距固定不变、断距连续光滑变化、以及断距突变等情况。通过 综合考虑这些情况，断层要素的数据结构设计如表3所示。由于一些大型断层的延伸距离长、断层轨迹弯曲等，存在同一断层的不同部位断距、走向、倾向和倾角变化很大的现象。因此，对这类断层，必须进一步细化各段的断层要 素，将相关信息组织在分段断层表中(表4)，记录每-
-条分段变化的断层的拐点信息，包
括拐点处的坐标、每一个拐点处的断距、分段断层的产状等。^ = wi(J7—)
M式中第一项表示样本断点对断层模型置信度的影响，其中，ri、rj (m ^ n)为断点 所属数据源的可信度，j G l..n为所有断点，而i e l..m为落在“ 带”内的断点 ’c为 断层曲面的曲率(curvature) ；v为运动复原验证时的复原度(recover) ；p为工程实际应 用时与事实数据的比对度(compare)。{wl, w2, w3, w4, }是各项权值，其取值需要结合样本数据的来源、分布等情况具体 设定，并逐步调整获得满意的权值。主要分为两种情况
如果断层样本数据比较丰富，如面向油田区基于2D/3D剖面的断层建模，则有w4 > w3 > w2 > wl如果断层样本数据稀疏，如面向地质勘探区的断层建模，则有w4 > wl > w3 > w2评价结果表明断层F3模型在现有样本数据的情况下基本上符合精度要求，但是 其P值反映出模型的不确定性问题并没有完全得到解决，并可能会继续影响其后的建模环 节。如果评价结果不能反映断层模型的精度，则允许进行断层的误差校正或重新调整wi(i =1，2，3，4)，直到获得符合要求的断层模型为止。假设置信度导致E不能够到达预期值，如图6a、图6b、图6c所示，提供了一种改进 置信度的方法，步骤如下Stepl 修改“ ￡ _带”的带宽，如果没有新的断点落在“ ￡ _带，，内，则退出此次修正。Step2 对于任意一个落在“ ￡ _带”内的断点f，且fgS，S是F3断层模型的节点集 合，如图6a所示，则判定断层面的趋势，并将其投影到2D平面域，即(x，y，z)—？ (x, y) | (y, z) | (x, z)其中，(x，y，Z)G {S，f}St印3 依据F3断层模型的拓扑结构，搜索点f所属的三角形及其影响域，继而对 影响域进行局部三角形重构，图6b中虚线部分显示重构结果。St印4 将F3模型再逆操作到3D空间(图6c)。St印5 重新计算置信度等参数指标。显然，由于拓宽了 “ ￡ -带”的带宽，置信度应该会提高，但断层曲面的光滑度可能 会受到一定影响，在某些情况下，甚至会降低E值。因此，断层模型精度的提高需要综合考 虑多方面的因素，寻求最优的模拟效果。如图7a、图7b所示，分别表示矿区的主要断层模型以及叠加了 12_1#煤层的断层 模型，对该区域其它断层的模拟与质量评价方法类似。以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式
，但本发明的保护范围并不局限于此， 任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换， 都应涵盖在本发明的保护范围之内。
权利要求
一种多维空间信息质量检测与分析模型，其特征在于，包括多源数据分析模块用于对三维地质建模过程中多源数据集成的逻辑不一致性及三维地质建模过程中的数据不完整性和不确定性进行分析；误差检测模块用于在三维地质建模过程中进行几何检测、属性检测、算法检测和规则检测；误差分析与校正模块用于在三维地质建模过程中进行误差分析与误差校正；质量评估模块用于对三维地质建模进行精度和可靠度的评估；质量标准模块建立三维地质建模的通用标准和针对特定建模区域的特定标准。
2.根据权利要求1所述的多维空间信息质量检测与分析模型，其特征在于 所述多源数据分析模块包括不一致性模块、不完整性模块和不确定性模块；所述误差检测模块包括几何检测模块、属性检测模块、算法检测模块和规则检测模块；所述质量标准模块包括通用标准模块和特定区域模块。
3.根据权利要求2所述的多维空间信息质量检测与分析模型，其特征在于 所述多维空间信息质量检测与分析模型的硬件环境包括输入设备和输出设备；所述输入设备包括虚拟现实专用图像工作站、专业立体眼镜、数据传感手套、三维鼠 标、高清数码摄像机；所述虚拟现实专用图像工作站基于OpenGL三维图形工业标准、支持自由多种交互模 式、支持多通道及分布式虚拟现实应用、支持10种以上主流3D模型文件格式；所述输出设备与输入设备共用一个虚拟现实专用图像工作站，该工作站支持至少三种 以上立体投影显示模式、支持分布式集群渲染；所述输出设备还包括视频矩阵切换器、液晶显示器、单通道/多通道立体投影系统、立 体投影硬幕。
4.一种应用权利要求1、2或3所述的多维空间信息质量检测与分析模型进行三维地质 建模的方法，其特征在于，包括步骤首先进行多源数据集成，然后进行实体建模，之后进行属性建模和空间分析，并在建模 过程中进行虚拟可视化表达；在上述步骤中通过所述的多维空间信息质量检测与分析模型进行以下处理 进行多源数据集成步骤中的逻辑不一致性分析； 进行多源数据集成、实体建模、属性建模步骤中的数据不完整性分析； 对三维地质建模的各个步骤中的数据不确定性进行分析； 对三维地质建模的各个步骤进行误差检测； 根据上述处理的结果，并结合质量标准，进行误差分析与误差校正； 通过质量评估评价所建三维地质模型的精度、可靠度是否符合实际及应用需求； 在上述处理基础上，完善所述质量标准，包括普遍的通用标准和针对不同的三维地质 建模区域的特定标准。
5.根据权利要求4所述的三维地质建模的方法，其特征在于所述逻辑不一致性包括点不一致性和几何不一致性两种情况，在多源数据集成步骤中 逻辑不一致性发生在以下几个方面钻孔与剖面、图层数据解释不一致；剖面在相交处逻辑不一致；各图层之间的逻辑不一致； 剖面上的断层与图层中的断层逻辑不一致；数据库中的断层或地层褶皱属性信息与剖面、图层中的逻辑不一致；数据精度的不一致性。
6.根据权利要求5所述的三维地质建模的方法，其特征在于 所述逻辑不一致性的检测与处理策略包括步骤A、通过面向源集成和面向对象集成，将数据分类集成到3D虚拟地质场景中；B、对数据进行检测，如果没有检测到逻辑不一致性问题，则转入步骤F；如果检测到不 一致性问题，则进行下一步操作；C、依据数据的可靠度进行数据类别的排序；D、调用知识库中的相应规则对数据进行以下至少一样操作维护、修改、删减；E、转入步骤A，重新进行局部的面向源集成或面向对象集成；F、进入实体建模阶段。
7.根据权利要求4所述的三维地质建模的方法，其特征在于 所述数据不完整性分析后，根据分析结果进行以下处理 对于完整度符合要求的，继续下一步建模工作；对于完整度较低，但通过补充一些辅助数据，完整度可以达到应用要求的，则继续下一 步操作；通过补充辅助数据，完整度仍然无法满足要求的，终止进程。
8.根据权利要求4所述的三维地质建模的方法，其特征在于 所述数据不确定性包括所述多源数据集成中的数据不确定性包括对同类间数据和异类间数据的多重解释而引起的相互之间的逻辑不一致性；样本数据 的稀疏或空间分布的不合理而导致的数据不完整性； 所述实体建模中的数据不确定性包括点、线、面、体空间形状和位置的不确定性，以及这些空间对象相互转化时发生的误差； 侵蚀地层、褶皱、断层复杂地质构造形态的不确定性及特征变异；宏观/微观拓扑关系的静 态或动态表达的不确定性；所述属性建模中的数据不确定性包括分析基于几何模型和样本密度的属性模拟导致的误差，通过选用合理的插值；多尺度 网格模型中属性边界的不确定性；所述空间分析中的数据不确定性包括空域、时空域和多维域的不确定性； 所述空域的不确定性包括开挖、切割、搜索操作以及长度、面积、体积计算中的不确定性； 所述时空域的不确定性包括动态模拟时关键状态的移动、变形的不确定性； 所述多维域的不确定性包括关键状态下属性的不确定性；所述虚拟可视化中的数据不确定性包括三维模型在可视化表达中的不确定性，人机交互操作时的不确定性。
9.根据权利要求4所述的三维地质建模的方法，其特征在于 所述误差检测包括在实体建模和空间分析步骤中，进行空间点、线、面、体的几何检测； 在属性建模步骤中，对属性分布情况进行属性检测； 除了虚拟可视化设计步骤外，对其它步骤进行算法检测和规则检测。
10.根据权利要求4所述的三维地质建模的方法，其特征在于所述质量标准与评估包括对以下空间信息质量进行定量和定性综合评价 多源数据集成中各种地质数据的质量指标，包括精度、可信度、概率、缺陷率、出错率； 以地质构造空间几何形态为依据的三维地质结构模型的精度评价指标； 以属性特征为依据的不确定性误差分析； 可视化虚拟环境的存取、显示、交互等质量； 以工程实际应用为目标的模拟比对评价。
全文摘要
本发明公开了一种多维空间信息质量检测与分析模型及其建模方法，通过多源数据分析模块、误差检测模块、误差分析与校正模块、质量评估模块、质量标准模块等模块在三维地质建模过程中进行逻辑不一致性分析、数据不完整性分析、数据不确定性分析、误差检测、误差分析与误差校正等处理，并通过质量评估模块评价所建三维地质模型的精度、可靠度是否符合实际及应用需求，并在上述处理基础上，进一步完善质量标准模块。本发明公开的方法能够提高三维地质建模的精度和可靠性。
文档编号G06T17/00GK101853522SQ20101016559
公开日2010年10月6日 申请日期2010年4月30日 优先权日2010年4月30日
发明者徐华, 武强 申请人:中国矿业大学(北京)