基于群体智能算法的三维地质模型构建与更新研究

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1、分类号TP399密级公开UDC004.9学位论文编号D-10617-30852-(2016)-02047重庆邮电大学硕士学位论文基于群体智能算法的三维地质模型构建与更新研中文题目究ConstructionandRegenerationof英文题目Three-dimensionalGeologicalModelBase-onSwarmIntelligenceAlgorithm学号S130231048姓名杨蒙学位类别工程硕士学科专业计算机技术指导教师刘明皓副教授完成日期2016年6月7日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要随

2、着三维地质模型的研究成为地球科学领域中一个非常重要的发展方向，三维地质模型成为了地质空间分析、地质现象解释、矿产资源评价、地下空间利用等一系列的基础。然而，由于地质结构的复杂性、地质数据的繁杂性等导致三维地质模型的构建十分困难，尽管三维地质模型理论研究和软件开发已经取得了大量的成果，但是还存在一些问题：（1）三维地质模型的构建很大程度上依赖于地质工作者的专业知识，且模型构建的结果不够精细；（2）三维地质模型的构建过程繁琐，模型构建效率低下；（3）三维地质模型的更新困难，对于新增的勘探数据无法进行更新。本文基于大量文献

3、阅读的基础上，分析了三维地质构模相关领域的研究重点和难点，在针对上面问题的前提下，对三维地质模型的构建做了进一步的研究，具体内容如下：（1）对三维地质模型构建所采用的插值算法进行研究，在借助群体智能算法的前提下，提出一种优化算法（ABC-Kriging），利用该算法对Kriging实验变异函数的参数进行优化，并结合钻孔数据进行实验。结果表明：通过人工蜂群算法优化后的Kriging算法，较普通Kriging算法和PSO-Kriging算法误差分别减少了35.7%和26.6%，克服了传统方法参数选择的主观性，从而使三维地

4、质模型构建的精度更高。（2）传统三维地质模型的构建分为很多复杂的步骤，模型构建十分繁琐。本文在基于三维地质建模基本理论的前提下，研究了不规则三角网和多层DEM封闭法构模，并结合实验数据，实现了基于面模型的包络面固化成体快速构模技术，简化了构模过程，提升了模型构建的效率。（3）在实际的地质工作中，地形地貌会随着地质工作的推进而发生区域性变化。因此，本文分析了三维地质模型动态更新方法，对基于扩展边界内局部更新方法进行了理论实现，最终结合本文实际情况采用基于脚本驱动的更新方法实现模型的自动更新，通过该方法与传统手工模型更新

5、方法进行对比分析，结果证明，在数据处理时间一致的前提下，基于脚本驱动的更新方法较传统手工更新方法在I重庆邮电大学硕士学位论文摘要时间开销上缩短了54%左右，从而验证了该方法的可行性及有效性，也为后面三维地质模型系统的构建提供基础。（4）基于上述的问题，本文利用ArcGISEngine10.0开发了对地质环境进行三维可视化、构模和更新等操作的三维地质模型系统，并从系统开发涉及到的关键技术、系统总体设计等方面介绍了系统的开发方式。关键词：空间插值，可视化，三维建模，系统集成II重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAb

6、stractAsresearchofthree-dimensionalgeologicalmodel,itbecomesoneofthemostimportantaspectsofdevelopmentinearthsciences.Three-dimensionalgeologicalmodelhasbecomethebasisofspatialanalysisofgeological,geologicalphenomenaexplained,evaluationofmineralresourcesandunder

7、groundspaceutilization.However,duetothecomplexityofthegeologicaldataandgeologicalstructure,thethree-dimensionalgeologicalmodelconstructedbecomesverydifficult.Althoughthethree-dimensionalgeologicalmodeltheoryresearchandsoftwaredevelopmentmakesomeachievements,ita

8、lsohasproblemsasfollows:(1)Theconstructionofthree-dimensionalgeologicalmodelislargelydependentontheprofessionalknowledgeofthegeologicalworkers,andtheresultofthemodelconstruc