一种地质构造三维可视化模型的建立方法与流程

本发明涉及地质模型领域，具体而言，涉及一种地质构造三维可视化模型的建立方法。

背景技术：

1、地质建模是在将地质，测井，地球物理资料和各种解释结果或者概念模型进行综合分析的基础上，利用计算机图形技术，生成的三维定量随机模型，然后再将虚拟化的模型生产成可视化实体模型。

2、参照现有公开号为cn111650668a的中国专利，其公开了一种隧道三维超前地质预报方法及系统；确定隧道所在地理区域之后，获取隧道所在地理区域预定范围内的三维地貌地理信息，根据所述三维地貌地理信息，建立隧道立体模型，所述隧道立体模型具有模拟的三维地貌及位于三维地貌下方的地层体。获取所述隧道所在地理区域的地质构造及围岩类别数据，在所述隧道立体模型中的相应位置，绘制并模拟显示与所述地质构造及围岩类别数据相对应的地质构造和围岩类别图像，获取所述隧道的超前预报数据，根据所述超前预报数据，在所述隧道立体模型中，绘制并模拟显示与所述超前预报数据相对应的地质特征和/或水文特征图像，这样，可将预报数据相对应的地质特征和/或水文特征以图像的方式直接显示在隧道立体模型中，实现了预报信息的可视化，以便直观地观察到掌子面前方预定距离内可能存在的潜在的地质危害。

3、但是，现有的地质构造模型在进行建立的时候，不能够采集多源数据信息进行搭建模型，造成模型的数据来源单一，不能够有效的且精准的进行搭建模型，造成模型与实际地质差距较大等问题。

技术实现思路

1、为了弥补以上不足，本发明提供了一种地质构造三维可视化模型的建立方法，旨在改善现有的地质构造模型在进行建立的时候，不能够采集多源数据信息进行搭建模型，造成模型的数据来源单一，不能够有效的且精准的进行搭建模型，造成模型与实际地质差距较大等问题。

2、本发明实施例提供了一种地质构造三维可视化模型的建立方法，包括有以下步骤：

3、s1、获取以往历史数据信息建立模型：通过采集以往的地质信息，然后建立三维可视化模型，并且进行对比确定精准度；

4、s2、采集数据信息并且进行处理：采集需要建立地质构造区域的地质数据信息，然后进行预处理和分析处理；

5、s3、通过采集到的数据信息建立模型：将采集的数据模型输入到模型搭建的算法中，进行建立地质构造三维可视化模型；

6、s4、属性插值：利用插值算法将地质钻孔数据的属性值插值到建模网格中，根据地层之间的叠覆关系的地质信息生成地层实体模型；

7、s5、模型验证与调整：根据已知的地质结构和地质学规律对建模结果进行验证，并根据需要进行调整和修正，基于区域标准地层层序表进行钻孔数据分层可根据需要添加虚拟钻孔，实现钻孔加密，逐层构建地层上下表面；

8、s6、根据建立的三维可视化模型组建实物模型：选择材料，并且根据三维可视化模型进行组建实物模型。

9、在上述实现过程中，本发明在使用的时候，先通过已知的三维可视化模型进行训练模型算法和确定模型算法的精准度，然后采集地质多源数据信息，然后对多源数据信息进行预处理和分析处理，实现对多源数据信息进行去噪、校正、插值和异常值处理等，然后对多源数据信息进行分析处理和整和，实现对多源数据信息进行融合处理，便于实现对搭建三维可视化模型，并且基于多源地质数据的建模能够综合利用各类地质信息，提高模型的准确性和可靠性，适用于复杂地质条件下的建模任务，建模的核心是“点—线—面—体”从低维到高维的“升维”半自动人机交互式建模过程，将多源地质数据整合到一个一致的数据模型中，解决数据格式、坐标系统和空间参考等问题。

10、在一种具体的实施方案中，所述s1中的以往的地质信息分成两组数据集，一组数据集作为训练数据集，对模型算法进行训练搭建模型，另一组作为检测数据集，即将已知的三维模型的数据信息输入到模型算法中，搭建模型，并且与已知的三维模型进行比较，确定模型算法的准确性。

11、在上述实现过程中，通过将以往已知的历史信息进行输入到模型算法中，进行训练和检测模型算法，提高模型算法的精准度。

12、在一种具体的实施方案中，所述s2中的地质数据信息是多源地质数据信息，包括有通过测量设备、卫星遥感、地质勘探手段获取的多源、多尺度的地质数据，如钻孔数据、地震数据、重力数据和磁力数据，并且以钻孔数据为主要依据，并且配合使用地震数据、重力数据和磁力数据。

13、在上述实现过程中，通过多源地质数据信息的获取，便于提高模型建立的精准度，且根据不同的采集设备和测量设备，获取不同的数据信息。

14、在一种具体的实施方案中，所述s2中的预处理是对数据信息进行数据清洗和数据检测；

15、所述数据清洗是用于检测数据中存在的脏数据，通过数据筛选、数据修复手段提高数据的质量，所述数据检测用于检测数据信息是否有缺失，进行补充。

16、在上述实现过程中，通过数据清洗和数据检测分别实现对多源数据信息中的脏数据和异常数据进行识别、修复、清除和补充，提高数据信息的精准度。

17、在一种具体的实施方案中，所述数据清洗用于实现对数据信息中的无用信息和错误信息进行除去，首先利用统计分析的方法对出现的错误值进行识别，然后对错误数据进行清除，达到数据清洗的目的，所述数据检测是对于不一致的数据进行检测，基于关联数据之间的一致性来检测数据潜在的错误，并进行修复，以完成对多数据源数据的清理。

18、在上述实现过程中，通过算法实现对数据清洗和数据检测进行计算处理，便于精准的获取数据信息的异常，并且进行处理，提高数据信息的精准度。

19、在一种具体的实施方案中，所述多源地质数据信息在进行处理的时候，需要将多源地质数据信息进行融合，且数据融合通过像素级融合、特征级融合和决策级融合三步进行数据融合处理，像素级融合将相对应的数据转换为同模态数据进行统一处理分析，将数据进行结构化集成，特征层融合将数据信息的特征融合映射到子空间；并且最后通过决策层融合利用logistic回归对文本与相关图像进行情感预测，最后将两个预测概率进行加权平均，得出最终结果。

20、在上述实现过程中，通过多源地质数据信息进行融合处理，便于后续数据信息输入到模型算法中，进行计算处理，得到模型图像。

21、在一种具体的实施方案中，所述s2中的分析处理主要利用关联分析、分类聚类及深度学习技术实现数据的价值挖掘，实现对采集到的地质数据信息进行分析处理，获取有效的数据信息，便于模型算法进行搭建三维可视化模型，并且分析处理中还包括有数据接收、数据滤波和数据放大。

22、在上述实现过程中，通过分析处理实现对数据信息中的有用价值信息进行获取，并且实现对数据信息进行滤除杂波和增益放大，便于数据信息的传输。

23、在一种具体的实施方案中，所述s3中的构造三维可视化模型在将地质数据信息导入到模型算法中后，数据形式为点数据、线数据和面数据及cad形式的数据格式，确定边界，透明工作面截割曲线的获取与边界相对应；输入的断层数据连接插值成面，面进行网格化，方便后面的断层面与地层面的切割，建立地层面，通过导入的地层层位数据与断层数据进行插值计算，中间需要考虑断层性质、地层间的接触关系生成地层层面。

24、在上述实现过程中，通过数据的点线面和层的递进设置，便于提高模型的搭建，并且通过网格化进行处理，便于断层面和地层面进行切割，以及地层面的设定便于地面信息的形成。

25、在一种具体的实施方案中，所述s4中的叠覆关系是基于多源数据的建模，并且具备钻孔平面分布图、分层埋深数据、区域标准地层层序表、地质剖面分布图、地质剖面图、地形、地层、构造、分区信息，是通过点到线，线到面，面到体的顺序，从低维到高维的升维半自动人机交互式建模过程，将多源地质数据整合到一个一致的数据模型中，解决数据格式、坐标系统和空间参考问题。

26、在上述实现过程中，根据多种数据信息，有效的实现通过点到线，线到面，面到体的顺序，从低维到高维的升维半自动人机交互式建模过程，提供模型的建立。

27、在一种具体的实施方案中，所述建立地层面是构造建模的核心工程，建立线框模型，根据地层面、边界、断层要素，建立三维地质模型的线框模型，然后将三维可视化模型进行组建实物模型。

28、在上述实现过程中，地层面的建立，可以建立模型框，并且根据地层面、边界、断层要素，便于建立实物模型。

29、与现有技术相比，本发明的有益效果：

30、本发明在使用的时候，先通过已知的三维可视化模型进行训练模型算法和确定模型算法的精准度，然后采集地质多源数据信息，然后对多源数据信息进行预处理和分析处理，实现对多源数据信息进行去噪、校正、插值和异常值处理等，然后对多源数据信息进行分析处理和整和，实现对多源数据信息进行融合处理，便于实现对搭建三维可视化模型，并且基于多源地质数据的建模能够综合利用各类地质信息，提高模型的准确性和可靠性，适用于复杂地质条件下的建模任务，建模的核心是“点—线—面—体”从低维到高维的“升维”半自动人机交互式建模过程，将多源地质数据整合到一个一致的数据模型中，解决数据格式、坐标系统和空间参考等问题。