基于钻孔数据的三维地质建模插值算法研究

发布时间：2020-03-23 20:57

【摘要】：三维空间插值是三维地质建模再现地质空间的重要方法与途径,而由于地质环境以及资金成本等条件的限制,只能得到离散的、有限的数据,因而插值方法对于准确的再现地质环境具有重要意义。克里金插值作为地质三维可视化的一项重要的研究内容,是研究自然界具有随机性和相关性变量的广泛应用的地质统计学方法。地质环境是错综复杂的,地理现象本身具有随机性和结构的特点,克里金插值不仅考虑变量之间的空间关系,变异函数同时综合考虑了变量的结构性和随机性,能够充分的表征区域化变量的结构信息。三维空间插值要考虑不同方向上的空间结构特征变化,并进行三维空间的邻域搜索得到空间插值的地质属性模型。目前的三维空间插值较少的考虑到空间各向异性的变化,本文利用地质统计学知识,插值过程中考虑了地质环境的空间结构和各向异性特征等变化,三维空间中利用钻孔数据进行三维空间插值设计与实现,通过Kriging插值建立地质三维属性模型。本文对于三维空间的钻孔数据建立三维地质模型,首先对钻孔数据进行分析处理,分析了研究区品位属性的特征变化方向,计算三维空间空间中不同方向的变异函数值选择合适的理论模型对变异函数拟合。针对三维空间中的各向异性特征将不同方向的变异函数,构建三维变异函数的统一套合模型反映三维空间的特征变化。在三维空间中,创建待插值空间数据集,根据钻孔数据属性的特征变化方向,确定三维空间椭球体的轴向以及搜索半径。利用普通克里金对钻孔数据属性进行三维空间插值,利用python实现了变异函数的计算、拟合以及三维空间中普通克里金插值过程算法的实现,建立三维地质属性模型。最后对插值结果进行了验证,结果表明三维Kriging插值能较好反映地质空间的各向异性特征,提高结果准确性。
【图文】：

曲线图,变异函数,曲线图

中国地质大学（北京）硕士学位论文表示两点和点之间的距离，即滞后距（或步长）， ( )表示间距对数。变异函数一般用变异曲线来表示，在二阶平稳条件下，变异函数曲线如，它是变异函数值 ( )与距离的空间关系，变异函数有 3 个重要的参（Range）、基台值（Sill）和块金值（Nugget）(周游等, 2010)。

方向图,变程,方向图

称为各向异性。各向异性特征表现在不同方向变异函数的差异上，分为几何各向异性和带状各向异性。2.2.3.1 单一方向的套和每个变异函数代表相同方向某尺度的变异，可以用不同的变异函数理论模型来拟合，为单一方向上的套合结构。2.2.3.2 不同方向的套和不同方向结构的套合一般可以根据变程的方向图来确定各向异性的类型，如下图 2-7（a）中，方向图形近似于半径为 a 的圆，即对于平面上所有方向都有 = 。此时可认为是各向同性。且可用变程为 a 的球状模型来表征。（b）方向图近似一个椭圆，若对不同方向上的进行线性变换，乘以各向异性比就能生成各向同性结构，，这种现象即为几何各向异性。（c）中方向图形不能用二次曲线所拟合时，要考虑带状各向异性。
【学位授予单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P628

【参考文献】