煤系地层三维地质模型精细化表达研究

发布时间：2021-11-18 22:36

　　三维地质体建模精细化已成为现阶段建模技术日渐重视的研究方向之一。模型贴图作为地质体模型精细化表达的重要技术手段,长期处于建模环节中被忽略的部分,仅能初步实现粗糙的贴图效果,且存在贴图变形扭曲、边界缝隙等问题丞待解决。本文以某煤矿地层模型为研究对象,建立基础纹理样本库并提出了一种基于机器学习的纹理样本库扩充方法,采用Delaunay三角剖分技术对三维地质体进行重构,提高了网格模型质量,并选用切线空间法线贴图与边界无缝处理技术进行三维地质体贴图研究。研究结果表明,通过三角剖分以及法线技术贴图的三维地质体比现有三维地质体贴图效果更加精细美观,大大提高了三维地质体模型的真实感,解决了边界不连续的问题。 

【文章来源】：中国矿业. 2020,29(09)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

总体技术流程

图1 总体技术流程本文采用卷积神经网络改进的细粒度BilinearCNN模型与LBP特征提取构建形成图像识别模型，人工建立含少量纹理样本的纹理库作为机器学习图像训练的基础，选取1 000张岩性图像进行实验，其中850张图像作为验证数据集，150张图像作为训练数据集，通过纹理样本不断训练、学习、验证得到训练后模型[9-11]。另外，采用网络抓取技术，抓取岩石、纹理图像，并对抓取图片进行筛选及预处理工作[12-13]。对于分辨率较低、模糊不清、花纹排布不合理的纹理图像直接剔除，筛选得到优质的纹理图像，图像进行图像增强、消噪、分割等工作从而得到质量提升后的图像，将处理后的图像进入训练后的模型进行识别，得到颜色特征、花纹特征等识别特征分类，分别检测与识别纹理样本的地质年代与煤质特点，对地质体纹理样本库进行补充和拓展（图3）。

通过研究发现Delaunay三角剖分是现阶段应用于三维地质体建模的一种较为成熟的方法之一，采用逐点插入法对钻孔数据、煤层等高线数据、剖面图数据等煤层数据进行建模。2.2.1 建立凸包

【参考文献】：
期刊论文
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[3]浅谈Python爬虫技术的网页数据抓取与分析[J]. 吴永聪.  计算机时代. 2019(08)
[4]浅析水利三维设计中的法线贴图工作原理与绘制方法[J]. 柏文,花金祥,张茜茜.  科技视界. 2018(18)
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硕士论文
[1]基于特征融合的卷积神经网络家具图像分类算法研究[D]. 罗霞.南京邮电大学 2019
[2]基于深度卷积神经网络的人脸图像分类应用研究[D]. 曹戈.吉林大学 2019
[3]基于卷积神经网络的车辆检测算法研究[D]. 肖尧.东南大学 2019
[4]三维模型表面纹理的无缝拼接技术研究[D]. 侯沛宏.中国科学院大学(中国科学院工程管理与信息技术学院) 2017
[5]轻量化网格模型的法线贴图研究[D]. 张宪明.哈尔滨工业大学 2017
[6]煤系地层三维地质建模及可视化技术研究[D]. 王庆牛.河南理工大学 2010
[7]基于网络爬虫的基金信息抽取与分析平台[D]. 陈亮华.华南理工大学 2010



本文编号：3503752