王艷美, 劉星

(安徽理工大學(xué)地球與環(huán)境學(xué)院, 淮南 232001)

三維地質(zhì)建模(3D geology modeling),是運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù),在虛擬三維環(huán)境下將空間信息管理、地質(zhì)解譯、空間分析和預(yù)測(cè)、地學(xué)統(tǒng)計(jì)、實(shí)體內(nèi)容分析及圖形可視化等工具結(jié)合起來,用于地質(zhì)研究的一門技術(shù)[1]。為實(shí)現(xiàn)煤炭精準(zhǔn)開采智慧化,礦井透明地質(zhì)條件是重要基礎(chǔ)[2]。煤礦智能化開采是中國(guó)煤炭行業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型的必由之路[3],也是煤炭行業(yè)未來發(fā)展的大趨勢(shì),三維地質(zhì)建模及其可視化技術(shù)促進(jìn)了地質(zhì)資料信息的管理和共享,在煤炭行業(yè)的應(yīng)用非常廣泛且具有極其重要的意義[4]。針對(duì)三維地質(zhì)建模相關(guān)研究的各種空間建模技術(shù)和方法也不斷涌現(xiàn),根據(jù)建模核心過程是否由數(shù)學(xué)模型控制,可以將其分為顯式建模和隱式建模兩類[5]。顯示建模方法以人機(jī)交互為基礎(chǔ),通常基于層面模型[6]來構(gòu)建,該方法針對(duì)區(qū)域范圍小、構(gòu)造簡(jiǎn)單的近平行沉積地層應(yīng)用效果良好,而針對(duì)區(qū)域范圍大、地層交錯(cuò)復(fù)雜、在不同剖面上產(chǎn)狀變化大的地質(zhì)要素進(jìn)行建模時(shí),需要大量的時(shí)間和高要求的專業(yè)素養(yǎng),實(shí)際應(yīng)用程度較低,且所建模型通常與實(shí)際地質(zhì)構(gòu)造出入較大,模型棱角尖銳,在多z值現(xiàn)象(多逆斷層)的地質(zhì)體中人機(jī)都無法對(duì)相應(yīng)地質(zhì)界線進(jìn)行連接,無法獲得實(shí)際的三維地質(zhì)體,難以進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整且不同的人圈定的地質(zhì)體差異較大[7]。隱式建模主要核心為空間插值和模擬技術(shù),空間插值的分類方式較多[8-9],常見的空間插值方法有克里金插值、距離反比插值和離散光滑插值等[10]。畢林等[11]提出了一種基于輪廓線和距離場(chǎng)的礦體隱式建模方法,并利用支持向量機(jī)和Poisson曲面進(jìn)行了改進(jìn)以提高這種方法的自動(dòng)化程度。鄒艷紅等[12]提出一套基于隱函數(shù)曲面的地質(zhì)體隱式建模方法,可以快速構(gòu)建礦體三維模型。Zhang等[13]、唐丙寅等[14]提出一種新的基于不規(guī)則三角網(wǎng)與角點(diǎn)網(wǎng)格(triangulate irregular network and corner-point grid,TIN-CPG)的空間數(shù)據(jù)模型,并基于克里格插值方法實(shí)現(xiàn)了三維地層結(jié)構(gòu)與屬性模型的一體化展示。郭甲騰等[15]利用全局徑向基函數(shù)構(gòu)造的Coons曲面擬合地質(zhì)特征,并利用布爾操作對(duì)模型進(jìn)行裁剪優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了三維模型的精細(xì)構(gòu)建與系統(tǒng)集成。師素珍等[16]利用地震反演技術(shù)進(jìn)行煤層的分叉合并,證明波阻抗反演對(duì)于煤層分叉合并及厚度變化具有較高的精度?？臻g插值方法針對(duì)地層平緩、地質(zhì)構(gòu)造簡(jiǎn)單的地質(zhì)體建模適用度較高,但對(duì)數(shù)據(jù)量的要求較高,若數(shù)據(jù)量稀疏容易出現(xiàn)地層穿插現(xiàn)象,且針對(duì)復(fù)雜地質(zhì)體的三維地質(zhì)模型構(gòu)建過程復(fù)雜,難以達(dá)到理想狀態(tài)。因此,不能只單一使用空間插值方法,需要結(jié)合其他方法來解決上述問題。

鑒于此,提出一種基于地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)和符號(hào)矩陣的三維地質(zhì)建模方法,以適用于大面積區(qū)域,不受煤層尖滅或分叉等復(fù)雜現(xiàn)象的限制,能夠精確定位煤層的位置,并且不限制區(qū)域內(nèi)煤層的層數(shù),使煤層之間的連通性更好。研究成果為煤炭資源精準(zhǔn)透明開采設(shè)計(jì)提供依據(jù)。

1 方法

1.1 符號(hào)矩陣

符號(hào)矩陣是由4個(gè)符號(hào)學(xué)要素組成的顯示矩形圖式。它是一種不同于數(shù)值矩陣的特殊符號(hào)表達(dá)式[17],其結(jié)果可在軟件中建模。符號(hào)矩陣的計(jì)算在許多學(xué)科的理論研究與科技計(jì)算中都占有重要地位,其一般是二元對(duì)立要素。一些簡(jiǎn)單的符號(hào)矩陣計(jì)算可手工完成,然而實(shí)際的科研工作中往往會(huì)產(chǎn)生大量冗繁的符號(hào)矩陣或表達(dá)式,對(duì)此手工計(jì)算幾乎是不可能的,需要一種不同于數(shù)值軟件的符號(hào)計(jì)算工具,對(duì)這種符號(hào)形式的矩陣進(jìn)行處理并得到正確結(jié)果。主要利用MATLAB軟件進(jìn)行計(jì)算,首先對(duì)研究區(qū)未知位置進(jìn)行符號(hào)距離函數(shù)標(biāo)記,然后再將符號(hào)距離函數(shù)以{-1, 1}的符號(hào)矩陣的形式來標(biāo)記煤層和非煤層位置,從而有效標(biāo)識(shí)煤層分布情況。

1.2 泛克里金插值方法簡(jiǎn)介

克里金插值方法是法國(guó)G.Matheron教授以南非礦業(yè)工程師D.G.Krige(克里格)名字命名的一種對(duì)空間分布數(shù)據(jù)求最優(yōu)、線性、無偏內(nèi)插估計(jì)量的方法,是地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的重要組成部分,也是地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的核心[18]。由于沉積環(huán)境等情況的復(fù)雜性,區(qū)域化變量在實(shí)際應(yīng)用中很難滿足二階平穩(wěn)假設(shè),因此選用泛克里金插值方法對(duì)待插點(diǎn)煤厚進(jìn)行預(yù)測(cè)。在假設(shè)非平穩(wěn)區(qū)域化變量Z(x)的變異函數(shù)存在,并已知Z(x)的漂移形式為多項(xiàng)式的條件下,討論各種線性無偏最優(yōu)估計(jì)的問題,稱為泛克里金法。區(qū)域變量Z(x)在待插值點(diǎn)x0處的真實(shí)值Z(x0)是未知的,因此需要用x0影響范圍內(nèi)的測(cè)量值的加權(quán)平均來估計(jì)待插值點(diǎn)的值。

(1)

式(1)中:Z*(x0)為待插值點(diǎn)x0處的煤厚估計(jì)值;Z(xi)為已知鉆孔的實(shí)際測(cè)量值;Wi為對(duì)應(yīng)的權(quán)重。

求Z*(x0),需要先求權(quán)重,其權(quán)重不僅取決于待插點(diǎn)與已知點(diǎn)之間的距離h,還與預(yù)測(cè)區(qū)域內(nèi)的地質(zhì)環(huán)境和變異結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。變異函數(shù)與x無關(guān),只與分隔兩點(diǎn)之間的距離h有關(guān),定義為

(2)

式(2)中:h為滯后距;E為方差。

球狀模型、指數(shù)模型、高斯模型是常用的擬合函數(shù)模型[19]。

(1)球狀模型的表達(dá)式為

(3)

式(3)中:C0為塊金效應(yīng);C為總基臺(tái)值;a為變程。

(2)指數(shù)模型的表達(dá)式為

(4)

(3)高斯模型的表達(dá)式為

(5)

泛克里金矩陣表示為

A×W=B

(6)

式(6)中:

其中第n個(gè)鉆孔到未知待預(yù)測(cè)第p個(gè)鉆孔的距離,p為待測(cè)區(qū)域中未知待預(yù)測(cè)位置的個(gè)數(shù);Xp和Yp為泛克里金估值的位置;a1和a2為待求的偏差參數(shù);Xi、Yi為已知點(diǎn)的坐標(biāo),i=1,2,…,n。

求出權(quán)重之后,則可利用式(1)求出待插值點(diǎn)處的煤厚。

1.3 反距離加權(quán)插值法

反距離加權(quán)插值法(inverse distance weighting IDW)是常用的空間插值方法之一,由美國(guó)國(guó)家氣象局提出,是以待插點(diǎn)與已知點(diǎn)之間的距離為權(quán)重的插值方法,離待插點(diǎn)越近的已知點(diǎn)被賦予的權(quán)重越大,其權(quán)重值與距離成反比,其一般表達(dá)式為

(7)

(8)

(9)

p越大時(shí)較近的已知點(diǎn)將被賦予更高的權(quán)重,p越小時(shí)權(quán)重則更均勻地分配給各已知點(diǎn)。當(dāng)p=1時(shí)稱為距離反比法,是一種常用且簡(jiǎn)便的空間插值方法;當(dāng)p=2時(shí)稱為距離平方反比法,選取p=2作為冪指數(shù),來求待插值點(diǎn)的距離函數(shù)估值[20]。

2 建模流程

主要利用地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和符號(hào)矩陣方法對(duì)于尖滅、分叉煤層進(jìn)行三維地質(zhì)建模,研究的關(guān)鍵是通過已知鉆孔數(shù)據(jù),利用符號(hào)矩陣方法按照一定精度離散煤層和非煤層,通過泛克里金法和反距離加權(quán)法對(duì)煤層位置進(jìn)行預(yù)測(cè),建立三維地質(zhì)模型。其流程如圖1所示。

圖1 模型流程圖Fig.1 Model flow chart

2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

通過區(qū)域中已知鉆孔的實(shí)際測(cè)量值,求出它的聚煤量和距離函數(shù)值,其計(jì)算方式如圖2所示,聚煤量是指在鉆孔處與煤層相交的總厚度,其計(jì)算公式為

a、b為鉆孔編號(hào);在鉆孔a中,該鉆孔下有一層煤,T為鉆孔a的聚煤量,t1為鉆孔a與煤層相交的煤厚,此時(shí)T=t1; 在鉆孔b中,該鉆孔下有四層煤,T為鉆孔b的聚煤量,t1為鉆孔b與第一層煤層相交的煤厚,t2為鉆孔b與第二層煤層相交的煤厚,t3為鉆孔b與第三層煤層相交的煤厚,t4為鉆孔b與第四層煤層相交的煤厚,此時(shí)T=t1+ t2+ t3+t4圖2 數(shù)據(jù)預(yù)處理示意圖Fig.2 Data preprocessing diagram

(10)

式(10)中:T(a)為在鉆孔a處的聚煤量;n(a)為與鉆孔a相交的煤層層數(shù);ti(a)為與鉆孔a中第i層相交的煤厚。

距離函數(shù)與到兩域界面的距離有關(guān),兩域分別是煤層和非煤層。垂直方向上的柵格點(diǎn)的距離函數(shù)為其域到另一個(gè)域中最近柵格點(diǎn)的距離,本文定義煤層內(nèi)距離函數(shù)為負(fù)值,非煤層內(nèi)距離函數(shù)為正值,則假設(shè)兩域界面的距離函數(shù)為0。每個(gè)柵格點(diǎn)是二元對(duì)立的,則定義煤層內(nèi)i(u)=1,非煤層內(nèi)i(u)=-1。在柵格點(diǎn)u處,確定離它最近的柵格點(diǎn)u′,使得u-u′最小,即為已知點(diǎn)的鉆孔在柵格點(diǎn)u處的距離函數(shù)F(u),可表示為

(11)

在兩域界面處的距離函數(shù)為0,非煤層內(nèi)的距離函數(shù)為正,其值在遠(yuǎn)離界面時(shí)增大;煤層內(nèi)的距離函數(shù)為負(fù),其絕對(duì)值在遠(yuǎn)離界面時(shí)增大。

2.2 煤厚計(jì)算

利用泛克里金法求待插點(diǎn)的煤厚。通過已知鉆孔的聚煤量,確定區(qū)域化理論變差模型,即可求出變異函數(shù),進(jìn)而代入式(6),求出權(quán)重值,該權(quán)重值可用于在每個(gè)待插點(diǎn)進(jìn)行估計(jì),最后利用式(1),求出區(qū)域內(nèi)待插點(diǎn)的煤厚。

2.3 距離函數(shù)估值計(jì)算

對(duì)三維區(qū)域進(jìn)行柵格化,為三維網(wǎng)格中的每個(gè)柵格點(diǎn)進(jìn)行距離函數(shù)估值。指定一個(gè)垂直搜索窗口來限制使用哪些柵格點(diǎn)對(duì)當(dāng)前柵格點(diǎn)進(jìn)行估計(jì),并且不限制水平搜索窗口,直接使用煤厚計(jì)算求出的權(quán)重值,將分配給已知鉆孔的泛克里金權(quán)重值應(yīng)用于該鉆孔中位于垂直搜索窗口內(nèi)的每個(gè)柵格點(diǎn)?？梢灾苯邮褂迷摍?quán)重值,也可以利用反距離加權(quán)法對(duì)泛克里金權(quán)重值進(jìn)行加權(quán),使其在地質(zhì)環(huán)境上更接近被估計(jì)柵格點(diǎn)的數(shù)據(jù),無論如何權(quán)重值之和都為初始分配給已知鉆孔的泛克里金權(quán)重值。其距離估值的計(jì)算公式為

E*(u)=

(12)

式(12)中:E*(u)為待求柵格點(diǎn)的距離估值,F(ui,j)為第i個(gè)鉆孔垂直搜索窗口中第j個(gè)柵格點(diǎn)的距離函數(shù);n為已知鉆孔個(gè)數(shù);m為垂直搜索窗口中柵格點(diǎn)的個(gè)數(shù);d(ui,j)為待求柵格點(diǎn)到第i個(gè)鉆孔垂直搜索窗口中第j個(gè)柵格點(diǎn)的距離。

2.4 根據(jù)距離函數(shù)估值匹配煤厚

通過計(jì)算三維網(wǎng)格中每個(gè)柵格點(diǎn)的距離函數(shù)可以確定煤層的位置。已知三維網(wǎng)格各列中每個(gè)柵格點(diǎn)的深度和距離函數(shù),通過這兩個(gè)矢量即可確定煤層頂?shù)装濉榇?需要考慮距離函數(shù)閾值,距離函數(shù)估值位于距離函數(shù)閾值的相反側(cè),煤層與非煤層的邊界位于閾值的位置?？紤]距離函數(shù)閾值為0,其示例如圖3(a)所示,煤頂在4～4.5 m之間,其距離函數(shù)估值為0.35和-0.14;煤底在8～8.5 m,其距離函數(shù)估值為-0.27和0.23,則煤厚估計(jì)值是4 m。為了使煤厚精確度更高,需對(duì)煤頂和煤底進(jìn)行精細(xì)化,如圖3(b)所示,初始垂直分辨率為0.5 m,煤厚估計(jì)值是4 m,令垂直分辨率為0.05 m,煤頂在4.35～4.4 m,其距離函數(shù)估值為0.01和-0.04;煤底在8.25～8.3 m,其距離函數(shù)估值為-0.02和0.03,則煤厚估計(jì)值是3.9 m,與泛克里金法預(yù)測(cè)的煤厚更加相近,但距離函數(shù)閾值為0 時(shí)的煤厚估值與泛克里金預(yù)測(cè)的煤厚并不總是相近,為此考慮距離函數(shù)閾值為0.5 m,其示例如圖4所示,煤頂在3.8～3.85 m,其距離函數(shù)估值為0.55和0.49;煤底在8.75～8.8 m,其距離函數(shù)估值為0.49和0.54,則煤厚估計(jì)值是4.95 m。由此可知,距離函數(shù)閾值與煤厚估計(jì)值成正比,增加距離函數(shù)閾值煤厚估計(jì)值也增加,減小距離函數(shù)閾值煤厚估計(jì)值也相應(yīng)減小。其在多煤層中也同樣適用。將距離函數(shù)閾值應(yīng)用于距離函數(shù)估值這一列中可以識(shí)別不同的煤層和不同的煤層厚度,其示例如圖5所示,低距離函數(shù)閾值識(shí)別

圖3 距離函數(shù)閾值為0Fig.3 Distance function threshold is 0

圖4 距離函數(shù)閾值為0.5Fig.4 Distance function threshold is 0.5

圖5 距離函數(shù)閾值圖Fig.5 Distance function threshold diagram

出兩個(gè)煤層,高距離函數(shù)閾值識(shí)別出一個(gè)煤層,聚煤量也在增加。

2.5 構(gòu)建三維地質(zhì)模型

可以繪制三維地質(zhì)模型的軟件有很多,如RMS、GOCAD、EVS、ArcGIS軟件等,選擇GOCAD作為建模軟件[21],首先在該軟件上對(duì)三維地質(zhì)模型進(jìn)行柵格化,生成S-Grid網(wǎng)格模型[22],其為M×N×K個(gè)子單元的規(guī)則拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型,其每個(gè)單元體有8個(gè)柵格點(diǎn),其柵格點(diǎn)的坐標(biāo)可以單獨(dú)儲(chǔ)存,將其以O(shè)bject的形式導(dǎo)出,對(duì)符號(hào)矩陣進(jìn)行計(jì)算,其計(jì)算公式為

(13)

式(13)中:Classi,j,k為第(i,j,k)個(gè)子單元的符號(hào)矩陣值,i=1,2,…,M;j=1,2,…,N;k=1,2,…,K,其構(gòu)建出K個(gè)M×N的符號(hào)矩陣,將符號(hào)矩陣中的值對(duì)properties進(jìn)行重新賦值,重新導(dǎo)入即可看到煤層分布情況。

3 應(yīng)用實(shí)例

3.1 研究區(qū)地質(zhì)背景

潘二煤礦隸屬于安徽省淮南市潘集區(qū),礦區(qū)范圍為116°45′00″E～116°56′15″E,32°45′00″N～32° 50′00″N,其主要含煤地層為石炭系、二疊系,石炭系煤層發(fā)育差,無工業(yè)價(jià)值,二疊系煤層主要為山西組、下、上石河子組[23]。由于研究區(qū)范圍廣,數(shù)據(jù)量龐大,選取潘集煤礦西北部進(jìn)行三維地質(zhì)建模,主要研究6、7、8號(hào)煤層群在地下的分布狀況,其主要煤層為7-1煤層,厚0～4.95 m,可采指數(shù)為0.9,其煤層由于環(huán)境變化、后期侵蝕等出現(xiàn)分叉、尖滅情況,煤層結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,含暗煤、亮煤,煤層頂?shù)装寰阅鄮r為主。研究區(qū)共有21個(gè)鉆孔勘探點(diǎn),其二維分布如圖6所示。

圖6 研究區(qū)鉆孔分布圖Fig.6 Borehole distribution map of the study area

3.2 模型匹配

已知其研究區(qū)內(nèi)鉆孔的聚煤量及距離函數(shù),將該區(qū)域內(nèi)的已知鉆孔數(shù)據(jù)集稱之為區(qū)域化變量,對(duì)其進(jìn)行模擬,求得變異函數(shù)如圖7所示,其理論模型為高斯模型, 塊金效應(yīng)C0=0.001,總基臺(tái)值C=0.954,變程a=2 251.666。利用泛克里金法求出待插點(diǎn)的煤厚,并結(jié)合反距離加權(quán)法求待插點(diǎn)處的各柵格點(diǎn)的距離函數(shù)估值,選取距離函數(shù)閾值為0,垂直窗口的大小為5時(shí),其光滑度更高,與泛克里金法求出的煤厚值最為匹配。

圖7 變異函數(shù)圖Fig.7 Variation function diagram

3.3 三維地質(zhì)建模構(gòu)建

根據(jù)研究區(qū)邊界范圍建立SGrid模型,利用符號(hào)矩陣方法,對(duì)該研究區(qū)內(nèi)鉆孔數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,按照一定精度離散煤層和非煤層,進(jìn)行區(qū)域空間建模,通過泛克里金法確定二維網(wǎng)格煤厚,反距離加權(quán)法確定三維網(wǎng)格中的距離函數(shù)估值,局部窗口對(duì)煤層進(jìn)行精準(zhǔn)定位,確定與煤層厚度相匹配的距離函數(shù)截距,對(duì)各六面體單元屬性進(jìn)行預(yù)測(cè)及結(jié)果可視化,對(duì)其進(jìn)行剖切顯示,得到研究區(qū)三維地質(zhì)模型如圖8所示,由于該區(qū)域不含復(fù)雜地質(zhì)結(jié)構(gòu),整個(gè)區(qū)域煤層按一定趨勢(shì)平緩變化,其煤層分布比較集中,且煤層連通性也比較好,眾多薄煤層也可以精準(zhǔn)定位,并在適當(dāng)位置分叉、尖滅,所建三維模型符合實(shí)際規(guī)律。如圖9(a)所示,鉆孔14-2與鉆孔12-4附近有尖滅現(xiàn)象,在圖9(b)中鉆孔L4-1和鉆孔13-1中煤層附近有分叉現(xiàn)象,其過渡自然,符合地質(zhì)規(guī)律。

圖8 研究區(qū)三維地質(zhì)模型柵欄圖(z方向拉伸5倍)Fig.8 Three-dimensional geological model fence map of the study area(stretch 5 times in z direction)

圖9 三維地質(zhì)模型中煤層尖滅、分叉剖面與實(shí)際鉆孔媒段對(duì)比Fig.9 Comparison between the coal seam pinch-out and bifurcation sections in the three-dimensional geological model and the actual borehole media section is drawn

創(chuàng)建了煤層剖面示意圖,水平250 m,垂直20 m,包括兩個(gè)相距150 m的鉆孔,每個(gè)鉆孔與4 m厚的煤層相交。圖10說明改變垂直窗口個(gè)數(shù)的效果,在每種情況下,兩個(gè)鉆孔相交接縫之間的垂直偏移和煤層位置都是相同的。初始煤層呈斷裂狀態(tài),隨著垂直窗口大小的增加,接縫的連接變得平滑。結(jié)果表明:垂直窗口較小時(shí),煤層會(huì)出現(xiàn)不連續(xù)現(xiàn)象,實(shí)際應(yīng)用時(shí),選擇垂直窗口為7時(shí)滿足建模要求,圖11展示了改變煤層位置的效果,在每種情況下,垂直窗口大小保持不變,煤層連通性隨著兩鉆孔相交煤層的位置的距離增加而變化。初始煤層呈平滑狀態(tài),接縫似乎一直在拉伸,在兩鉆孔相交煤層的位置為10 m時(shí),煤層開始斷裂,直到最后以約6 m的間距“斷裂”。兩鉆孔相交煤層距離在10 m之內(nèi),煤層不會(huì)出現(xiàn)斷裂現(xiàn)象,在超過10 m時(shí)出現(xiàn)斷裂,與地質(zhì)規(guī)律一致。

圖10 垂直窗口變化后對(duì)煤層連通性影響Fig.10 Influence of vertical window change on coal seam connectivity

圖11 煤層位置變化后對(duì)煤層連通性影響Fig.11 Influence of coal seam connectivity after the change of coal seam position

3.4 模型檢驗(yàn)

在研究區(qū)內(nèi)隨機(jī)抽取3個(gè)參與建模鉆孔,將原始鉆孔數(shù)據(jù)與模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比,其結(jié)果如表1所示。由表1可知,二者具有良好的一致性,精度約為0.3 m,滿足開采要求[24]。

表1 原始鉆孔數(shù)據(jù)與模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)精度對(duì)比Table 1 Comparison of accuracy between original borehole data and model prediction data

4 結(jié)論

(1)以鉆孔數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),提出一種基于地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)和符號(hào)矩陣的三維地質(zhì)建模方法,可以快速建立分叉、尖滅連接項(xiàng),精度可靠,誤差小于0.3 m,滿足開采要求。

(2)本文方法使用符號(hào)矩陣方法來構(gòu)建煤層幾何模型。利用符號(hào)矩陣方法計(jì)算出的距離函數(shù)被局部截?cái)嗥ヅ湔_的煤層厚度,接縫自然向外擴(kuò)張并分叉,局部窗口對(duì)對(duì)距離函數(shù)模型進(jìn)行精細(xì)化,以實(shí)現(xiàn)高精度的單個(gè)煤層的標(biāo)高,且跟傳統(tǒng)方法相比,本文方法減少人工交互,自動(dòng)化程度提高,避免層面建模需要人工經(jīng)驗(yàn),先解譯再連接的難題。

(3)實(shí)踐表明,通過在潘集煤礦中使用該方法,成功地預(yù)測(cè)出7號(hào)煤在地層下的分布情況,符合地質(zhì)規(guī)律,該方法中的算法運(yùn)行速度和精確定位煤層和非煤層邊界的能力使其成為一個(gè)強(qiáng)大的建模工具,它可以模擬地下的煤層分布,使地質(zhì)體三維可視化,為煤炭資源精準(zhǔn)透明開采設(shè)計(jì)提供依據(jù)。