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多维岩心钻孔数据解析与岩性柱状图生成系统

发布时间:2018-08-25 13:36
【摘要】:钻孔岩心多维数据可视化是矿物勘探工程和地质信息化的有效手段,具有广泛的应用前景。作为第一手数据的钻孔岩心相关的光谱数据是所有地质可视化的数据来源,因此对钻孔岩心光谱数据的编录、管理和解析是很有必要的。钻孔岩心数据的岩性解析是矿物立体填图的第一步,经过岩性解析后矿物类型数据可以作为矿体可视化的数据来源。同时岩性柱状图是对钻孔岩心数据的CAD图件,它以二维图表的方式对钻孔多维多源属性数据可视化,是地质勘探研究领域的基础性图件。本文围绕钻孔岩心高光谱数据中岩性解析方法,数据编录管理和清洗、以及钻孔和矿物数据的可视化等内容进行研究。本文主要完成的工作及创新点如下:1、给出了钻孔岩心多维属性数据自动编录的概念结构、逻辑结构和数据关系图设计;通过岩心多维属性数据的抽取、转换和清洗,实现了钻孔岩心数据的有效管理。2、利用光谱匹配方法解决钻孔数据中岩性解析的问题。论文研究了光谱角匹配算法、相关系数匹配算法、信息散度匹配算法等经典算法,提出了基于Jaccard相关系数的光谱匹配算法。该方法充分利用了光谱曲线在波长方向上的走势,对一阶微分信息进行二值编码,然后通过计算Jaccard相关系数来达到光谱曲线匹配的目的。通过与经典算法的比较实验得出,本文的算法具有较高的光谱匹配精度。对钻孔岩心数据中光谱数据与光谱库中数据进行匹配,达到了岩性解析的目的。3、研究并实现了岩性柱状图生成的缓冲线绘制、文字自动换行算法等关键技术。针对柱状图放大过程中花纹走样和复杂地质的岩性混合表现力不足的问题,本文提出了岩性柱状图中的矢量花纹填充算法以及复合花纹填充算法。实验结果表明,本文提出的两种算法能够快速的绘制岩性花纹和复合岩性花纹,并且在岩性柱状图中得到了很好的应用。4、在岩性柱状图岩性分层数据的基础上,本文给出了一种基于不同勘探线钻孔深度岩性离散数据剖面线拟合的岩性矿体三维实体构造方法,结合光照渲染,实现了矿体重构与可视化,应用证明了方法的有效性。5、给出了岩性柱状图生成系统的需求分析、功能模块设计,在OpenGL和Visual C++环境下,研制了岩性柱状图生成系统,实际勘探钻孔数据应用表明该软件的有效性和实用性。
[Abstract]:Multidimensional data visualization of borehole core is an effective means of mineral exploration engineering and geological informationization, and has a broad application prospect. As the first-hand data, the spectral data of borehole core is the data source of all geological visualization. Therefore, it is necessary to record, manage and analyze the spectral data of borehole core. The lithology analysis of core data is the first step of mineral stereo mapping, and the mineral type data after lithology analysis can be used as the data source of ore body visualization. At the same time, the lithology column diagram is a CAD map of borehole core data, which visualizes the multi-source and multi-source attribute data of borehole in the way of two-dimensional chart, and it is the research field of geological exploration. In this paper, the methods of lithology analysis, data cataloging management and cleaning, and visualization of drilling and mineral data are studied. The main work and innovation of this paper are as follows: 1. The conceptual structure, logical structure and automatic cataloging of multi-dimensional attribute data of drilling cores are given. Data relationship diagram design; through the extraction, conversion and cleaning of core multi-dimensional attribute data, the effective management of drilling core data is realized. 2. The problem of lithology analysis in drilling data is solved by spectral matching method. The classical algorithms such as spectral angle matching algorithm, correlation coefficient matching algorithm, information dispersion matching algorithm are studied in this paper. A spectral matching algorithm based on Jaccard correlation coefficient is proposed. This method makes full use of the trend of the spectral curve in the wavelength direction, binary encoding the first-order differential information, and then matches the spectral curve by calculating the Jaccard correlation coefficient. High precision of spectral matching. The purpose of lithology analysis is achieved by matching the spectral data of borehole core data with the data of spectral database. 3. Key technologies such as buffer line drawing of lithology histogram generation and automatic Line-Changing algorithm of characters are studied and realized. The experimental results show that the two algorithms proposed in this paper can quickly draw lithologic patterns and composite lithologic patterns, and have been well applied in lithologic columnar graphs. 4. Lithological classification of lithologic columnar graphs. On the basis of layer data, this paper presents a three-dimensional solid structure method of lithologic orebody based on the fitting of lithologic discrete data profiles with different drilling depths. Combined with light rendering, the ore body is reconstructed and visualized. In block design, a lithologic bar chart generation system is developed under the environment of OpenGL and Visual C++. The application of actual exploration drilling data shows that the software is effective and practical.
【学位授予单位】:南京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:P634;TP391.41

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本文编号:2203031

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