Перевод: английский - русский - www.onlinedoctranslator.com
Эта статья была принята к публикации в следующем номере журнала, но не была полностью отредактирована. Содержание может измениться до окончательной публикации. Информация для цитирования: DOI
10.1109/ACCESS.2019.2936811, доступ IEEE
Дата публикации хххх 00, 0000, дата текущей версии хххх 00, 0000.
Цифровой идентификатор объекта 10.1109/ACCESS.2017.Номер Doi
Трехмерное геологическое моделирование угольных пластов с
использованием метода взвешенного кригинга и данных из
нескольких источников.
Дефу Че1, 2, Цинжэнь Цзя1
1Колледж ресурсов и гражданского строительства, Северо-Восточный университет, Шэньян, Колорадо 110819, Китай
Ключевая лаборатория Министерства образования по безопасной разработке глубоких металлических рудников, Северо-Восточный университет, Шэньян, CO 110819 Китай
2
Автор, ответственный за переписку: Цинжэнь Цзя (электронная почта: jqrneu@163.com ).
Работа выполнена при поддержке Национального фонда естественных наук Китая (грант № 41871310), Фонда фундаментальных исследований центральных
университетов (грант № N17241004) и Китайского стипендиального совета (присуждена Цзя за 1 год обучения в Университет штата Аризона). Авторы также благодарны
угольной шахте Цяньцзяин за финансирование этого исследования.
АБСТРАКТНЫЙПостроение высококачественных трехмерных (3D) геологических моделей угольных пластов на основе данных из
нескольких источников, таких как скважины и геологические карты, является важнейшей задачей при анализе распределения
пластов и планировании добычи на угольной шахте. Однако широко используемые методы интерполяции в геологии, такие как
взвешивание по обратному расстоянию (IDW) и обычный кригинг (OK), игнорируют разнообразие неопределенностей в данных из
нескольких источников. В этой статье точки выборки, извлеченные из архивных данных угольной шахты, были разделены на две
категории: достоверные данные и мягкие данные, в зависимости от их источников. Границы полей и наблюдения за разломами
также были получены в результате обработки данных. Для интеграции этих данных был разработан рабочий процесс 3Dгеологического моделирования, в котором (1) использовался метод взвешенного кригинга (WK) для интерполяции как точных, так и
мягких данных, и (2) был предложен метод моделирования разломов для построения геометрии разломов. а также их влияние на
модель поверхности угольного пласта. Метод WK повышает точность интерполяции по сравнению с методами OK и IDW, а
предлагаемый метод моделирования разломов позволяет интегрировать экспертные интерпретации в окончательную трехмерную
геологическую модель угольных пластов.
ИНДЕКС УСЛОВИЯТрехмерное геологическое моделирование; Моделирование разломов; Интерполяция; Взвешенный кригинг
ВВЕДЕНИЕ
подразумевается создание более гладкой геологической границы
В настоящее время уголь по-прежнему сохраняет выявленные на сотни
(поверхности контакта двух соседних геологических слоев,
лет запасы и служит крупнейшим источником топлива для этого
например, поверхность подошвы угольного пласта). Среди этих
поколения [1]. Трехмерное (3D) геологическое моделирование угольного
методов методы кригинга, называемые «рабочей лошадкой
пласта пользуется большим спросом для удовлетворения потребностей
геостатистических оценок» [1], часто используются в геологических
специалистов в этой области, таких как оценка минеральных ресурсов,
приложениях [10][11] и могут количественно определять
геологическое понимание и принятие решений [2][3]. Ожидается, что для
неопределенность оценок по дисперсии ошибок и давать лучшая
получения надежной модели угольного пласта геологические данные из
линейная несмещенная оценка для каждой оценки [12]. Используя
нескольких источников, включая геологические карты, скважины, записи
соседние образцы, встраивающие геологическую интерпретацию в
геологических исследований и другие данные наблюдений, должны быть
область моделирования, эти методы гарантируют, что оценка
согласованы и интегрированы.
местоположения без выборки получается на основе близлежащих
Обычно 3D-геологическая модель строится вручную, при этом
образцов. Когда такие методы используются для моделирования
скважины, расположенные по спроектированной разведочной трассе,
геологической поверхности, для создания геологической модели
интерпретируются для формирования поперечного сечения, а затем
необходимо оценивать как высоты, так и мощности [13].
несколько поперечных сечений связываются для создания геологической
Применение методов интерполяции для построения 3D геологических
модели [4][5]. Этот метод доказал свою эффективность в самых разных
моделей широко опирается на данные скважин [14]. Однако высокая
приложениях, но из-за ручного вмешательства сложно контролировать
стоимость бурения скважин ограничивает получение таких данных [15].
качество результатов моделирования. Затем используются методы
Доступные скважинные данные обычно распределены редко.
интерполяции, такие как методы кригинга, радиальные базисные
Дополнительные материалы, такие как геологические профили, могут
функции [6][7] и метод дискретной гладкой интерполяции [8][9].
1
ТОМ XX, 2017 г.
Эта работа доступна под лицензией Creative Commons Attribution 4.0. Для получения дополнительной информации см. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
Эта статья была принята к публикации в следующем номере журнала, но не была полностью отредактирована. Содержание может измениться до окончательной публикации. Информация для цитирования: DOI
10.1109/ACCESS.2019.2936811, доступ IEEE
принести пользу процессу моделирования. Следовательно, данные из нескольких
Чтобы объединить экспертные знания, заложенные в эти данные, в
источников с различной неопределенностью необходимо интегрировать с помощью
этой статье был разработан новый метод моделирования разломов, в
методов интерполяции для построения точной геологической модели.
котором поверхность разлома, рассчитанная по горизонтальным линиям
Однако большинство методов интерполяции, описанных выше, включая
отсечки разломов, использовалась для пересечения интерполированной
подходы кригинга, рассматривают данные из нескольких источников как
непрерывной поверхности угольного пласта для получения линии
достоверные данные, тогда как на самом деле они гораздо более неоднородны
нулевого смещения. Затем был рассчитан набор трехмерных векторов,
как по своей природе, так и по качеству [16]. При интеграции этих данных в
описывающих смещение полученной линии нулевого смещения к
геологические модели необходимо тщательно контролировать их
соответствующей горизонтальной линии отсечки. Наконец, точки на
неопределенность [17]. Таким образом, перед построением поверхностной
поверхности угольного пласта в зоне воздействия разлома были
модели собранные данные можно разделить на два типа в зависимости от их
деформированы путем интерполяции этих векторов смещения.
источников и качества, а именно: достоверные данные и мягкие данные [13]
На основе метода взвешенного кригинга и подхода моделирования
[18]. Точные данные известны как точные измерения атрибутов с
разломов предложена схема трехмерного геологического моделирования
незначительной изменчивостью или без нее, например, пространственные
угольных пластов. Сначала были извлечены точные и мягкие данные для
данные, полученные в результате поперечной съемки; «мягкие» данные
задач моделирования угольных пластов. Во-вторых, для интерполяции
относятся к измерениям со значительной неопределенностью, например, к
этих данных для получения непрерывной поверхности использовался
данным, извлеченным из геологических разрезов, составленных вручную.
взвешенный кригинг. В-третьих, был предложен метод моделирования
Неопределенность данных может быть вызвана различными причинами,
разломов для ограничения модели поверхности. Были проведены
такими как ошибки измерений, плохие физические модели и разные
эксперименты для сравнения эффективности взвешенного кригинга с
временные/пространственные масштабы [19]. Таким образом, включение
методом обратного дистанционного взвешивания (IDW) и обычного
мягких данных в процесс прогнозирования важно и сложно, особенно когда
кригинга (ОК) с использованием одного и того же набора данных, включая
получение точных данных затруднено.
точные и мягкие данные, извлеченные из угольной шахты Цяньцзяин.
В контексте трехмерного моделирования угольных пластов для
Результаты экспериментов показывают, что метод ВК работает лучше, чем
решения проблемы интеграции данных с различными
другие, когда данные имеют разные внутренние неопределенности. В
неопределенностями при интерполяции в ссылке [13] используется метод
конечном итоге на основе предложенного рабочего процесса были
нелинейной оценки байесовской максимальной энтропии (BME) для
построены 3D-геологические модели пяти угольных пластов в районе
построения моделей угольных пластов как с твердыми, так и с мягкими
угольной шахты Цяньцзяин.
данными. Но в котором геологические эскизы забоя туннеля
рассматриваются как мягкие данные для обеспечения динамического
обновления, хотя они рисуются вручную со значительной
II. ГЕОЛОГИЧЕСКИЙ КОНТЕКСТ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ
неопределенностью. В отличие от других методов кригинга, в [20]
представлен улучшенный метод взвешенного кригинга (WK) для
А. Геологический контекст и сбор данных
взаимодействия мягких данных с точными данными. В этом методе
собранные данные с различной изменчивостью по-разному
взвешиваются при оценке параметров вариограммы, а также
интерполяция. Благодаря этому преимуществу метод взвешенного
кригинга обеспечивает более высокую точность и применяется для
интерполяции концентраций нитратов в подземных водах на основе
данных из нескольких источников [20].
Кроме того, для построения трехмерных структурных моделей
исследователи разработали многочисленные подходы к включению
данных о разломах путем определения геометрии разломов на основе
базовой информации о разломах, т.е. местоположения, простирания,
падения и смещения. Джискани и др. [21][22] оценили геометрию
разломов и зоны разломов на основе данных скважин и значений
наклона. Чжан и Чжу смоделировали разлом как дополнительную
тектонически ограниченную границу [23]. Ву и Сюй построили модели
поверхности разломов, используя метод дедукции, основанный на
РИСУНОК 1.Географическое положение и границы угольной шахты Цяньцзяин, а
также распределение скважин.
основных свойствах геологических разломов в GeoSIS [24]. Лоран и др.
Угольный разрез Цяньцзяин, расположенный в 15 км к юго-
[25] и Годфруа и др. [26] используют кинематические операторы разломов
востоку от города Таншань, Китай, имеет площадь 88 км2.2(рис.
для моделирования разломов и смещений на основе вышеупомянутой
1). По сравнению с западной частью пласты этого рудника
базовой информации о разломах. Вместо этих источников данных были
имеют меньший угол падения, обычно 10–15°, и более простую
собраны линии пересечения каждого разлома и дна угольного пласта, а
конструкцию (рис. 2). Угленосные толщи этого месторождения
именно линии горизонтального отсечения разломов,
относятся к верхнему карбону и нижней перми, а толщи
интерпретированные геологами на основе данных наблюдений и контура
фундамента представляют собой известняки среднеордовикской
дна угольного пласта. Следовательно, вышеупомянутые методы не могут
свиты Маджиагу. Общая мощность угленосной толщи
быть применены к этим вторичным данным.
составляет около 500 метров, в ней содержится более
2
ТОМ XX, 2017 г.
Эта работа доступна под лицензией Creative Commons Attribution 4.0. Для получения дополнительной информации см. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
Эта статья была принята к публикации в следующем номере журнала, но не была полностью отредактирована. Содержание может измениться до окончательной публикации. Информация для цитирования: DOI
10.1109/ACCESS.2019.2936811, доступ IEEE
десять пластов угля общей мощностью 19,79 метра и
содержанием угля 3,96%.
РИСУНОК 3.Схема подземной добычи угля. (a) Схема горнодобывающей зоны
в плоскости XOY и (b) схематическая карта наблюдений разреза угольного
пласта.
ТАБЛИЦА I
ФИГУРА 2.
Мой
ОНАБЛЮДЕНИЯСОАЛСЕАМВтКУРИЦАСКЕТЧМПРИЛОЖЕНИЕ
Профиль шахты Мацзягоу – синклиналь Кайпин – Цяньцзяин
На этом участке хорошо задокументировано 259 скважин,
Толстый
пробуренных компанией Tangshan Kailuan Construction (Group) Co.,
Ltd., с минимальной, максимальной и средней глубиной 176,48
метра, 1410,86 метра и 773,57 метра соответственно. Среднее
расстояние по проектируемой линии разведки составляет около 1
километра; 26 крупных разломов расположены в этой области и не
пересекаются друг с другом, из них 6 разломов находятся на высоте
от 30 до 50 метров, 7 разломов - на глубине от 10 до 30 метров, а
остальные - ниже 10 метров.
Добыча угольной шахты Цяньцзяин началась в 1989 году, извлекаемые
запасы составляют 689 миллионов тонн, а производственная мощность - 4
миллиона тонн в год. На этом угольном месторождении необходимо
смоделировать пять стабильных и пригодных для разработки угольных
пластов, т.е. C05, C07, C08, C09 и C12.
Б. Обработка данных
Из-за различий в методах измерения и методах регистрации
данных измерения переменных, собранных на основе архивных
данных, имеют разную неопределенность. Согласно опыту,
данные, полученные в результате разведки и добычи угля на
угольной шахте Цяньцзяин, обычно классифицируются в
соответствии с методами измерения и источниками. Точные
данные, полученные из скважин, считаются достоверными
данными без ручных манипуляций. Мягкие данные — это
данные, извлеченные из геологических карт, составленных или
отредактированных геологами на основе их интерпретации.
Передний угол
(Нижний)
-
час
Вперед
Угол
Расстояние вперед
(Вершина)
(Нижний)
-
д
Карта-схема подземной геологии описывает участок
угольного пласта по азимуту, перпендикулярному
направлению добычи в конкретной схеме угольной шахты
(рис. 3а), и составляется в процессе добычи каждые
несколько дней. Это основная основа для определения
геологических условий при добыче угля и подсчета запасов
ресурсов. На рис. 3б показаны записанные параметры
чертежа, включая положение начала эскиза.С0(Икс0,й0,я0),
азимут направления рисования-и другие наблюдения,
соответствующие параметрам, перечисленным в таблице I.
Из-за неопределенности данных, вызванной ручными
измерениями и картированием, вычисленные данные будут
использоваться в качестве мягких данных в следующей
интерполяции. Согласно рис. 2 координата точки отбора проб дна
угольного пластаСя +1можно рассчитать из:
-Икс-
-Икс-
-дяпотому что(-я)потому что(-2 —-) -
--"="й- + -дяпотому что(-я)грех(-2 —-) -,я"="1, 2,...,М
-й-- ядягрех(-я)
-я- Ся
- - Ся +1
3) ГОРИЗОНТАЛЬНЫЕ ЛИНИИ РАЗРЕЗОВ И ГРАНИЦА
УГОЛЬНОГО МЕСТОРОЖДЕНИЯ
1) ИЗВЛЕЧЕНИЕ ДАННЫХ ИЗ СКВАЖИН
Данные скважин, пробуренных в этом районе, включая разведочное
бурение и подземное бурение, в основном фиксируют падение и азимут
бурения, а также соответствующую атрибутивную информацию для
каждого геологического слоя. Таким образом, на основе этой
информации, хранящейся в архивной базе данных, можно рассчитать
трехмерные координаты точек на геологических слоях и использовать их
для облегчения построения геологических моделей после очистки
неверных данных. Для каждого конкретного угольного пласта эти
расчетные дискретные точки на дне этого угольного пласта служат
исходными данными при построении 3D модели поверхности.
2) ИЗВЛЕЧЕНИЕ ДАННЫХ ИЗ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ЭСКИЗНЫХ
КАРТ.
РИСУНОК 4.Нормальный разлом и нарушенные геологические слои
3
ТОМ XX, 2017 г.
Эта работа доступна под лицензией Creative Commons Attribution 4.0. Для получения дополнительной информации см. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
Эта статья была принята к публикации в следующем номере журнала, но не была полностью отредактирована. Содержание может измениться до окончательной публикации. Информация для цитирования: DOI
10.1109/ACCESS.2019.2936811, доступ IEEE
Чтобы построить модель поверхности угольного пласта, которая поможет
(2) Создание поверхности угольного пласта. Взвешенный кригинг
при планировании и добыче угля, также необходимы границы и разломы,
использовался для интерполяции как точных, так и мягких
чтобы ограничить интерполированную модель поверхности угольного
данных. После построения модели кригинга были оценены
пласта. Граница угольного пласта служит внешним контуром модели
высота и мощность для каждой точки регулярной сетки региона
поверхности угольного пласта, что имеет большое значение для оценки
моделирования. Затем расчетные точки и точки отбора проб
ресурсов. Горизонтальные линии отсечения разломов, включая линию
были триангулированы внутри границы для построения модели
отсечения висячего борта и линию отсечения подошвы, завершают
непрерывной поверхности дна угольного пласта на основе
модель геологического интерфейса и образуют топологически
треугольной нерегулярной сети (TIN). Путем добавления
прерывистую область внутри угольного пласта (рис. 4). Горизонтальные
интерполированных толщин к каждой вершине поверхности
линии разлома определяются путем интерпретации наблюдений
пола была создана поверхность крыши путем копирования
разломов и необходимы для предотвращения рисков безопасности при
топологии поверхности пола, а затем внутри кровли угольного
проектировании шахт. Эти данные можно получить из геологических
пласта и поверхностей пола можно сформировать трехмерный
объект угольного пласта.
карт.
(3) Моделирование разломов. Данные о разломах были собраны с
III. Рабочий процесс моделирования
геологических карт в виде горизонтальных линий разреза.
Затем каждый разлом строился в трехэтапной процедуре, а
именно: расчет линии пересечения поверхностей разлома и
угольного пласта, расчет движения горизонтальных линий среза
и распространение движения на модель поверхности угольного
пласта.
А. Взвешенный кригинг
Кригинг — это метод, позволяющий восстановить гладкую поверхность,
проходящую через все точки выборки.Да-й(Икся)-,я"="1,...,нповерхности
интерполируя этот набор точек. Математически оценочная стоимостьŷ(Икс0) по
делуИкс0представляет собой взвешенную суммукзначения наблюдаемых
местоположений вокруг пространственной точки:
ŷ(Икс0)"="-ш(Икск)й(Икск)
(1)
гдеш(Икск) – весовой коэффициент.
Решить (1), полагая, чтой(Икс) — стационарный процесс второго
порядка, т. е. математическое ожиданией(Икс) везде одинаково, а
полудисперсия теоретической функции вариограммы между двумя
точками (Икс) и (Икс+час) связано только с пространственным
расстоянием (час— пространственное расстояние между двумя
точками), независимо от их абсолютного положения:
-(час)"="1 2-вар(й(Икс),й(Икс+час))
Учитывая теоретическую функцию вариограммы-(час)например,
РИСУНОК 5.
Рабочий процесс метода 3D геологического моделирования для
построить поверхность угольного пласта
экспоненциальная модель
-(час)"="С0+С(1-е−ха),час-0,
Был предложен рабочий процесс трехмерного геологического моделирования
поверхности угольного пласта для автоматического построения модели поверхности
угольного пласта с использованием данных из нескольких источников, собранных на
угольной шахте. Все процессы проиллюстрированы на рис. 5 и подробно описаны
следующим образом:
(1) Обработка данных. Данные для моделирования угольного пласта,
включая точки отбора проб угольного пласта и наблюдения за
разломами, пересекающими угольный пласт, были извлечены
гдеаэто диапазон,С0это эффект самородка,С– частичный порог [27].
Эти параметры подбираются на основе измеренных значений точек
выборки и эмпирической вариограммы.
-(ˆчас+-час)"="
источников, включая точки выборки (а именно, точные и мягкие
( )-- ,
1 --2Н(час+-час)----- -й(Икся) − йИкс
дж
я-дж
из скважин, геологических профилей и геологических карт. На
первом этапе были получены три категории данных из этих
(2)
гдечас"="Икся−Иксдж
2
, ия,дж"="1, …,н. Эмпирический
данные), границы и горизонтальные линии разломов. Они
вариограмма рассчитывается с использованием дискретизированнойчас, где- дискретизированная
служат входными данными процедуры моделирования.
метрика, называемая «задержкой» или «допуском пропускной способности», и
это
4
ТОМ XX, 2017 г.
Эта работа доступна под лицензией Creative Commons Attribution 4.0. Для получения дополнительной информации см. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
Эта статья была принята к публикации в следующем номере журнала, но не была полностью отредактирована. Содержание может измениться до окончательной публикации. Информация для цитирования: DOI
10.1109/ACCESS.2019.2936811, доступ IEEE
Н(час+-час)– количество парных точек отбора проб. Тогда
весш(Икс) можно рассчитать по [27]:
--11
--к 1
-1
-1к
-ок
1
линии были включены в процесс интерполяции
угольных пластов.
1- -ш1-
--10-- - - - - "="
1- - шк- -- к0--- - -1 0- ---
где-ijобозначает значение полудисперсии между точкамия
иджразделенные пространственным расстоянием,шяэто весовое
значенией(Икся) в (1), ик— количество ближайших соседей,
используемых при оценке. Таким образом, оценочная стоимостьŷ(с0)
можно получить из (1).
Для интерполированных измерений с различными неопределенностями на
основании (2) полудисперсии можно определить как:
-
-ХХ(час"="-(час)
--HS(час"="-(час) +
-
1
2
---SS(час"="-(час) + -
-ХХ(час) ,-HS(час) и-SS(час) дает значение полудисперсии
между двумя жесткими наблюдениями, одним жестким, одним мягким
наблюдением и двумя мягкими наблюдениями соответственно, ∆ — это
дополнительный параметр эффекта самородка, соответствующий мягкости, а
именно уровень мягких данных, и он будет оцениваться с помощью итеративно
перевзвешенного метода наименьших квадратов, а также трех вариограмм.
компонент (порог, самородок и диапазон) точных данных. Назначьте различные
семивариограммы, чтобы получить-ijв каждом
оценка на основе разных пар наблюдений. Затем все оценки и
РИСУНОК 6.Представление данных о неисправности. (а) Собранные горизонтальные линии
точки отбора проб были использованы для построения модели
разлома. (б) Визуализация поверхности разлома и интерполированной поверхности угольного
поверхности угольного пласта на основе TIN с помощью
алгоритма триангуляции Делоне с ограничениями (CDT) [28].
Б. Моделирование разломов
Поскольку разломы представлены в виде горизонтальных линий разреза (рис.
6а), интерпретируемых геологами, был предложен метод моделирования
угольных разломов, позволяющий вставить эти линии и влияние разломов в
модель поверхности угольного пласта. В этом методе интерполированная
непрерывная модель поверхности угольного пласта пересекалась с
поверхностью разлома. Затем линия пересечения локально сместилась вдоль
поверхности разлома в двух противоположных направлениях к двум
горизонтальным линиям среза. Эти два процесса движения распространились на
поверхность угольного пласта и сформировали висячую и подошвенную стенки
соответственно. Этот метод подробно описан в три этапа следующим образом.
1) ПОЛУЧЕНИЕ ЛИНИИ ПЕРЕСЕКИ РАЗЛОМА И
УГОЛЬНОГО ПЛАВА
Сначала точки на линиях среза разломов были извлечены и интерполированы для
получения поверхности разлома (рис. 6б). Во-вторых, поверхность разлома и
поверхность угольного пласта (рис. 7а) были локально пересечены для получения
линии нулевого смещения разлома. Чтобы гарантировать, что разлом заканчивается на
конце линии, необходимо использовать две точки выклинивания, а именно начальную
пласта.
2) ОПИСАНИЕ СМЕЩЕНИЯ ГОРИЗОНТАЛЬНЫХ ЛИНИИ
СЕЧЕНИЯ
После рассечения поверхности угольного пласта поверхностью разлома
угольный пласт локально разделился на две части, оканчивающиеся на
линии пересечения. Для деформации поверхности по обе стороны
разлома, а именно висячего вала и подошвы, предполагается
смоделировать движение линии нулевого смещения как на висячем
крыле, так и на подошве. Деформация будет достигнута путем
копирования линии нулевого смещения на две части и объединения их с
двумя горизонтальными линиями отсечения и получения параметров
движения для каждой пары линий.
Во-первых, определение пар точек для каждой парной линии. Горизонтальная
граница каждого разлома рассматривается как пространственная кривая,
определяемая непрерывно дифференцируемой функцией.ж:-а,б-→3.
длина дугил(ж) ,т. е. длину кривой можно определить как
предел суммы длин отрезков регулярного разбиения [а,б]
поскольку количество сегментов приближается к
бесконечности. Что значит
Н
л(ж"="Лим-|ж(Икся) −ж(Икся -1) |.
Н→-
я=1
точку выклинивания и конечную точку выклинивания.
5
ТОМ XX, 2017 г.
Эта работа доступна под лицензией Creative Commons Attribution 4.0. Для получения дополнительной информации см. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
Эта статья была принята к публикации в следующем номере журнала, но не была полностью отредактирована. Содержание может измениться до окончательной публикации. Информация для цитирования: DOI
10.1109/ACCESS.2019.2936811, доступ IEEE
Создание пар точек для линий нулевого смещенияли
горизонтальная линия отсечкиЛ', нормализуя длину дуги двух
кривых на 1, ин-1 точка из обеих кривых может быть выбрана в
одном и том же интервале длины дуги 1н.
ш(Иксял)
где
Икся-Иксдж
л
л
"="
опыт--(Икс дж- Икс
я − Икс - Икс
дж
мин
) 2- -- ,
2
д
дает расстояние отИксякИксдж, иИксл' мин это
указать налс минимальным расстоянием до точкиИксдж.-дэто
определяемый пользователем параметр, указывающий ширину
гауссианы. Вместо этого можно использовать другие профили затухания
смещения, такие как полиномиальный сплайн [25] [26].
После расчета векторов движения поверхность угольного пласта
можно деформировать, перемещая каждую точку ввопросвдоль вектора
движения, чтобы получитьQ', при сохранении топологии поверхности
угольного пласта (рис. 7г).
IV. Тематическое исследование
Чтобы проверить эффективность предложенного нами рабочего
процесса, был разработан сравнительный эксперимент для оценки
точности метода интерполяции взвешенного кригинга на основе
нашего набора наземных данных и геологической модели угольной
шахты Цяньцзяин, Таншань, Китай, включая пять угольных шахт.
швы были построены на основе этого рабочего процесса. Эти тесты
проводились на ноутбуке (Intel(R) Core (TM) i5-4200M, 2,5 ГГц, 4 ГБ
оперативной памяти и видеокарта Intel HD). Алгоритм был
РИСУНОК 7.Описание движения и распространения разлома. (а) Линия
пересечения угольного пласта и поверхностей разломов. (б) Вектор движения
от точки на линии пересечения к точке на линии среза. (в) Зона смещения
разлома. (г) Деформированная поверхность угольного пласта
Тогда дляя-я пара точек, включая начальные и
конечные точки двух кривых, трехмерный вектор,
указывающий движение точки полуказать наЛ'(рис. 7б)
можно рассчитать как
вLL'
я
"="Икс
л'
я
реализован с использованием Visual C++ и визуализирован с
поддержкой OpenGL.
А. Сравнение эффективности методов взвешенного
кригинга и обычного кригинга
л
− Икс
,я"="1, 2,...,н+1.
я
А деформация линии нулевого смещения на одной
стороне разлома задается как:
МLL'"="-Иксля,вLLя'
-
3) РАСПРОСТРАНЕНИЕ СМЕЩЕНИЯ НА ПОВЕРХНОСТЬ
УГОЛЬНОГО ПЛАСТА
В некоторой области, где происходит перемещение, вызванное разломом,
здесь использовалась круговая область смещения, проходящая через две
точки выклинивания и имеющая диаметр, равный расстоянию между
двумя точками (рис. 7в). В этой области деформация может
распространиться на поверхность угольного пласта.
используя полученный параметрМLL'.
Набор точеквопрос{ИксДж,j=1,2,…,п}содержит все точки в зоне
смещения на поверхности угольного пласта, чтобы получить их
смещенные положенияQ'{Иксдж',j=1,2,…,п},за каждую точкуИксджв
вопрос, вектор движениявджуказывающее направление и расстояние
его движения, можно задать с помощью
д
вдж"="-ш(Иксля)вLL
я ',я"="1, 2,...,д,
я
гдеш(Икс) — весовая функция, описывающая затухание скольжения
в направлении, ортогональном поверхности разлома, здесь
РИСУНОК 8.Данные из нескольких источников из 10йплощадь шахты угольного пласта
используется функция Гаусса
данные линий геологической эскизной карты и (c) данные скважин
C07, (a) обзор данных, включая границу угольного пласта, данные о разломах, (b)
6
ТОМ XX, 2017 г.
Эта работа доступна под лицензией Creative Commons Attribution 4.0. Для получения дополнительной информации см. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
Эта статья была принята к публикации в следующем номере журнала, но не была полностью отредактирована. Содержание может измениться до окончательной публикации. Информация для цитирования: DOI
10.1109/ACCESS.2019.2936811, доступ IEEE
Регион для этого эксперимента — 10йшахтный участок угольного
кподмножества, в которых одно подмножество было установлено в качестве
пласта С07 площадью 3,5х2,7 квадратных километров. На рис. 8а
набора проверочных данных, а остальные подмножества использовались в
показаны собранные данные по этому региону в угольном пласте
качестве набора обучающих данных. Затем была выполнена процедура
С07. Данные об угольных пластах были собраны на стадиях разведки
проверки, включающая модель обучения и оценку, две модели кригинга были
и добычи, включая скважины (рис. 8b, разведочное и скважинное
установлены на набор обучающих данных и были сделаны оценки в
бурение) и геологические схематические карты (рис. 8в). Благодаря
местоположениях набора проверочных данных. После всегокподмножества
протоколу конфиденциальности данных все координатные данные на
использовались в качестве наборов проверки в процедуре проверки, статистика
рисунке смещены.
вычислялась на основе результатов прогнозирования и исходных значений
На основе этих необработанных данных из скважин и
геологических карт-схем было извлечено 84 точки твердых
точек выборки.
После примененияк-кратная перекрестная проверка (к=10),
данных и 2544 точки мягких данных соответственно. К этим
статистические данные были получены и перечислены в Таблице II.
данным применялись два метода кригинга: метод ОК и метод
Сравнивая результаты, полученные всеми тремя методами, метод
ВК, а также интерполяция IDW. Интерполяция IDW — это
WK превзошел методы IDW и OK по ME, MAE и RMSE, даже
популярный метод пространственной интерполяции, который
через метод IDW не хватает-яза каждую точкуяи не имеет
вычисляет оценки на основе близлежащих выборок,
взвешенных по обратной величине расстояния. Затем
рассчитывались оценки точек, расположенных на заданной
двумерной регулярной сетке в пределах границ точек выборки.
В методах OK и IDW все точные и мягкие данные
рассматривались как точные данные, тогда как в методе WK они
Индексы SME и RMSSE. Кроме того, метод WK также
лучше работает с другой статистикой, а именно SME и
RMSSE, по сравнению с методом OK. Напомним, что
метод WK может повысить точность интерполяции по
сравнению с методами OK и IDW.
ТАБЛИЦА II
имели разные веса, как описано в разделе III.A.
Были использованы пять статистических данных проверки, а именно:
средняя ошибка (ME), средняя абсолютная ошибка (MAE),
среднеквадратическая ошибка (RMSE), стандартизированная средняя
ошибка (SME) и среднеквадратическая стандартизированная ошибка
(RMSSE). используется в качестве критерия ошибки трех интерполяторов.
Они рассчитываются как:
МНЕ"="
МАЭ
RMSE
МСП
РМССЕ
ИДВ
- 0,345
1,349
6.586
-
-
ХОРОШО
0,102
1,305
2,585
0,406
10,817
ВК
- 0,040
1.176
2.392
- 0,173
9.890
МОДЕЛИ
--ŷ−йя - я 2
н
я
н
--(ŷ−йя ) /--я
н
2
Количество
Количество жестких
Количество программных
Точки данных
Точки данных
Неисправности
Коренная порода
228
0
0
С05
207
0
26
C07
439
2544
26
C08
201
0
25
C09
334
0
22
С12
256
0
22
Угольный пласт
--(ŷя−йя) /--
РМССЕ"="
МНЕ
ССОБРАНОДАТА ДЛЯФИВЭСОАЛСЕМС ТОБУИЛД3Д СТВОЕ ЛИЦО
н
- ŷя−йя
МАЭ"="
н
МСП"="
Метод
ТАБЛИЦА III
-(ŷ я− йя)
RMSE"="
ССТАТИСТИЧЕСКИЙрРЕЗУЛЬТАТЫХОРОШОИВК яИНТЕРПОЛЯЦИЯ
я
ŷяэто прогнозируемое значение точкия.-яэто предсказание
B. Трехмерное моделирование угольного пласта
угольной шахты Цяньцзяин
В данном случае предложенный рабочий процесс 3D-моделирования угольных
отклонение точкиядля двух подходов кригинга. Для хорошо
пластов был применен для создания моделей коренных пород и отдельных
подобранной модели к данным MAE, RMSE и должны быть
угольных пластов, включая C05, C07, C08, C09 и C12, на угольном разрезе
небольшими, ME и SME должны быть близки к нулю, а RMSSE должны
Цяньцзяин. Количество точек и разломов, извлеченных из данных из
быть близки к единице. Для методов кригинга вариограмма
нескольких источников для каждого угольного пласта, указано в Таблице III. В
представляла собой функцию Гаусса с параметрами самородка,
этой таблице имеется множество данных по угольному пласту C07, включая 439
порога и диапазона 0,195, 0,665, 1241,843 соответственно. Для всех
достоверных данных (извлеченных из 208 скважин и 231 подземной скважины),
трех методов число соседей, используемых в каждой оценке, было
2544 мягких данных (извлеченных из геологических схематических карт) и 26
установлено равным восьми.
крупных разломов, тогда как в других угольных пластах имеются только
АкДля получения этой статистики по выборочным местоположениям данных
использовалась перекрестная проверка в -кратном размере [29]. Перекрестная
проверка — это метод проверки модели, позволяющий оценить эффективность
обобщения результатов статистического анализа на независимый набор
данных. В этом сценарии образец набора данных был разделен на
доступны ограниченные данные.
Серия поверхностей TIN была создана путем применения
алгоритма CDT к узлам выходной сетки, собранным точкам,
а также геологическим границам. После интерполяции
толщины угля в каждой точке на этом этаже
7
ТОМ XX, 2017 г.
Эта работа доступна под лицензией Creative Commons Attribution 4.0. Для получения дополнительной информации см. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
Эта статья была принята к публикации в следующем номере журнала, но не была полностью отредактирована. Содержание может измениться до окончательной публикации. Информация для цитирования: DOI
10.1109/ACCESS.2019.2936811, доступ IEEE
Затем были созданы поверхности возвышений, коренные породы и
получить поверхностную модель подошв угольных пластов. Затем был
тела пластов путем расширения треугольников на поверхности TIN
разработан метод моделирования разломов для построения разломов и
до треугольных призм. Модели коренных пород и всех угольных
их влияния на модели угольных пластов. На основе этих двух подходов
пластов показаны на рис. 9(а). Основные поверхности разломов,
был предложен процесс 3D-геологического моделирования для
показанные на рисунке 9(b), были включены в модель этого региона,
построения геологической модели угольных пластов. По сравнению с
а детальная поверхность разлома с нарушенными угольными
предыдущими подходами наша работа вносит три вклада:
пластами показана на рисунке 9(c). Когда в процессе
(1) Весовой кригинг впервые применяется для моделирования поверхности
интеллектуального анализа собираются новые данные, эти модели
можно обновить, повторив процесс моделирования.
угольных пластов и может интерполировать данные, собранные из
нескольких источников с различной неопределенностью.
(2) В эксперименте сравниваются характеристики взвешенного
кригинга, обычного кригинга и метода взвешивания
обратного расстояния на данных, собранных на угольной
шахте Цяньцзяин, и результат показывает, что метод
взвешенного кригинга имеет лучшую точность, чем другие
методы.
(3) Предлагаемый метод модели разломов объединяет интерпретацию
геологов в модель угольного пласта, ограничивая модель
горизонтальными линиями отсечения разломов.
Ожидается, что в будущих работах в модели мелкозернистых угольных пластов
будут включены более мягкие данные с различной точностью, полученные из данных
из нескольких источников или интерпретаций экспертов.
ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА
[1] Р.М. Шривастава, «Геостатистика: инструментарий для анализа данных, пространственного
прогнозирования и управления рисками в угольной промышленности»,
Международный журнал угольной геологии, том. 112, стр. 2–13, июнь 2013 г. [Онлайн].
Доступный:
РИСУНОК 9.Геологическая модель угольной шахты Цяньцзяин. (а) 3D-модели угольных
пластов и разломов. (б) Поверхности разломов в диапазоне моделирования. (c) Модель
обратного разлома.
Для получения качественной модели угольного пласта работы по
калибровке результатов моделирования необходимо проводить под
руководством опытного моделиста, поскольку моделируемые поверхности
периодически пересекаются. Средства для изменения моделей угольных
пластов, такие как непосредственное перемещение сети TIN в 3D-виде и ее
корректировка путем редактирования профилей в 2D-интерфейсе, были
созданы для обеспечения лучшего контроля качества. Хотя ручная
корректировка не может уменьшить неопределенности, это необходимо,
особенно в областях, где недостаточно данных.
Кроме того, хотя, согласно собранным нами данным, на этой территории нет
пересекающихся разломов, для моделирования пересекающих разломов
предлагаются следующие процессы: 1) сортировка пересекающихся разломов в
соответствии с последовательностью генерации геологического возраста, а
затем 2) моделирование разломов на поверхности угольных пластов от
дальнего до близкого во времени.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0166516213000 207
[2] Дж. Минг, М. Пан, Х. Цюй и З. Ге, «GSIS: 3D-система геологического
многочастичного моделирования на основе чистых разрезов с
топологией», Computers and Geosciences, vol. 36, нет. 6, стр. 756–767, 2010.
[Онлайн]. Доступно: http://dx.doi.org/10.1016/j.cageo.2009.11.003.
[3] К. Цзя, Д. Че и В. Ли, «Эффективное моделирование поверхности
угольного пласта с помощью улучшенного многомасштабного
метода интерполяции на основе анизотропии», Computers and
Geosciences, vol. 124, нет. Ноябрь 2017 г., стр. 72–84, 2019 г.
[Онлайн]. Доступно: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/
S0098300417311603? dgcid=rss_sd_all
[4] М.Х. Герберт, К.Б. Джонс и Д.С. Тадхоуп, «Трехмерная
реконструкция геонаучных объектов по серийным секциям»,
The Visual Computer, vol. 11, нет. 7, стр. 343–359, 1995.
[5] М. Лемон и Н.Л. Джонс, «Построение твердотельных моделей из скважин и заданных
пользователем поперечных сечений», Computers and Geosciences, vol.
29, нет. 5, стр. 547–555, 2003.8
[6] Ю.-Х. Ценг и С. Ван, «Полуавтоматическое извлечение зданий на основе
сопоставления модели и изображения CSG», Photogrammetric Engineering
& Remote Sensing, vol. 69, нет. 2, стр. 171–180, 2003.
[7] Дж. Го, Л. Ву, В. Чжоу, К. Ли и Ф. Ли, «Метод динамического обновления локального
геологического интерфейса с ограничениями по сечениям на основе
V. Заключение
Учитывая безопасность и производительность горных работ на этом
поверхности HRBF», Журнал структурной геологии, том 10, № 1, с. 107, стр. 64–72,
2018. [Онлайн]. Доступно: https://doi.org/10.1016/j.jsg.2017.11.017.
[8] Т. Франк, А.Л. Тертуа и Дж.Л. Маллет, «3D-реконструкция сложных
месторождении, ведется внедрение механизированных способов
геологических границ по неравномерно распределенным и
добычи угля. Поэтому очень важно построить модель угольного
зашумленным точечным данным», Computers and Geosciences, vol. 33,
пласта повышенного качества путем сбора данных из нескольких
источников. Неопределенность, связанная с производством, должна
нет. 7, стр. 932–943, 2007.
[9] П. Коллон, В. Стеккевич-Лоран, Ж. Пеллерен, Г. Лоран, Г. Комон, Г. Райхарт и Л.
Воте, «3D геомоделирование, сочетающее неявные поверхности и
быть снижена до приемлемого уровня при интеграции большего
перераспределение сетки на основе Вороного: тематическое
количества данных.
исследование в Угольный бассейн Лотарингии (Франция)», Computers and
В этой статье данные по угольной шахте из нескольких источников
были разделены на достоверные и мягкие данные на основании их
неопределенности, а к ним был применен метод весового кригинга.
Geosciences, vol. 77, стр. 29–43, 2015 г. [Онлайн]. Доступно: http://dx.doi.org/
10.1016/j.cageo.2015.01.009.
[10] Э. Х. Исаакс и М. Р. Шривастава, Прикладная геостатистика, 1989, вып.
551.72 ИСА.
8
ТОМ XX, 2017 г.
Эта работа доступна под лицензией Creative Commons Attribution 4.0. Для получения дополнительной информации см. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
Эта статья была принята к публикации в следующем номере журнала, но не была полностью отредактирована. Содержание может измениться до окончательной публикации. Информация для цитирования: DOI
10.1109/ACCESS.2019.2936811, доступ IEEE
[11] Хассен, Х. Гибсон, Ф. Хамзауи-азаза, Ф. Негро и К. Рашид, «3D-геологическое
моделирование системы водоносного горизонта Кассерин, Центральный
Тунис: новое понимание геометрии водоносного горизонта и
взаимосвязей для лучшей оценки ресурсы подземных вод», Journal of
Hydrology, vol. 539, стр. 223–236, 2016. [Онлайн]. Доступно: http://
dx.doi.org/10.1016/j.jгидроl.2016.05.034.
[12] П. Тьерри, А. М. Прюнье-Лепармантье, К. Лембеза, Э. Ванудхёсден и Ж.
Ф. Верну, «3D геологическое моделирование в городском масштабе
и картирование подверженности движениям грунта в результате
растворения гипса: пример Парижа (Франция)», Инженерное дело.
Геология, вып. 105, нет. 1–2, стр. 51–64, 2009. [Онлайн]. Доступно:
http://dx.doi.org/10.1016/j.enggeo.2008.12.010.
[13] С. Ли, П. Ли и Х. Чжу, «Моделирование и обновление поверхности угольного пласта
с интеграцией данных из нескольких источников с использованием
байесовской геостатистики», Engineering Geology, vol. 164, стр. 208–221, 2013.
[Онлайн]. Доступно: http://dx.doi.org/10.1016/j.enggeo.2013.07.009.
[14] Мэн, Ф., Исследование способа построения трехмерной модели пласта на основе
данных бурения. Магистерская диссертация. Сианьский университет науки и
технологий, 2006 г. Сиань, Китай.
[15] Ц. Чжан и Х. Чжу, «Совместный анализ 3D-геологического моделирования на
основе стандарта данных из нескольких источников», Eng. Геол., вып. 246, нет.
Октябрь, стр. 233–244, 2018 г.
[16] Кауфманн и Т. Мартин, «3D-геологическое моделирование по скважинам,
разрезам и геологическим картам, применение к бывшим хранилищам
природного газа в угольных шахтах», Computers and Geosciences, vol. 34,
нет. 3, стр. 278–290, 2008. [Онлайн]. Доступно: http://
linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0098300407001574.
[17] Х. Рэндл, К. Э. Бонд, Р. Мюррей Ларк и А. А. Монаган, «Можно ли
неопределенность в интерпретации геологических разрезов определить
количественно и спрогнозировать? ГЕОСФЕРА |», вып. 14, нет. 3, 2018.
[Онлайн]. Доступно: https://pubs.geoscienceworld.org/gsa/geSphere/
articlepdf/14/3/1087/4224351/1087.pdf.
[18] С. Дж. Ли и Е. А. Венц, «Применение байесовской максимальной энтропии
для экстраполяции потребления воды в местном масштабе в округе
Марикопа, штат Аризона», Water Resources Research, vol. 44, нет. 1, стр. 1–
13, 2008.
[19] Серр, М.Л., «Введение в байесовскую максимальную энтропию». Доклад,
представленный на семинаре BME, спонсируемом Департаментом
статистики, 2007 г. Университет Небраски-Линкольн.
[20] МЛЛ Тесар, «Сравнение методов пространственного прогнозирования с
использованием как жестких, так и мягких данных», Ph.D. диссертация,
Университет Небраски-Линкольн, 2011 г.
[21] И.М. Джискани и Ф.И. Сиддики, «Моделирование ориентации разломов угольного
месторождения Сонда-Джеррук, Пакистан», J. Min. Окружающая среда., вып. 10, нет. 2,
стр. 305–313, 2019.
[22] И.М. Джискани, Ф.И. Сиддики и А.Г. Патан, «Комплексное 3D-геологическое
моделирование угольного месторождения Сонда-Джеррук, Пакистан»,
Дж. Сустейн. Мин., об. 17, нет. 3, стр. 111–119, 2018.
[23] Ц. Чжан и Х. Чжу, «Совместный анализ 3D-геологического моделирования на
основе стандарта данных из нескольких источников», Eng. Геол., вып. 246, нет.
Октябрь, стр. 233–244, 2018 г.
[24] Ц. Ву и Х. Сюй, «Трехмерное геологическое моделирование и его
применение в цифровой шахте», Sci. Китайская наука о Земле, том. 57,
нет. 3, стр. 491–502, 2014.
[25] Ж. Лоран, Г. Комон, А. Бузиа и М. Джесселл, «Параметрический метод
моделирования трехмерных смещений вокруг разломов с помощью объемных
векторных полей», Тектонофизика, том 25. 590, стр. 83–93, 2013.
[26] Г. Годфруа, Г. Комон, М. Форд, Г. Лоран и К.А.-Л. Джексон, «Параметрическая
модель смещения разломов для введения кинематического контроля
при моделировании разломов на основе разреженных данных»,
Interpretation, vol. 6, нет. 2, стр. B1–B13, 2018 г.
[27] И. Кларк и В. В. Харпер, «Практическая геостатистика, 2000». Ecossee North
America, Llc, Вестервилл, Огайо, США, 342 стр., 2001 г.
[28] Л. П. Чу, «Ограниченные триангуляции Делоне», Algorithmica, vol.
4, стр. 97–108, 1989.
[29] Дж. Джеймс, Д. Виттен, Т. Хасти и Р. Тибширани, «Введение в
статистическое обучение», Springer New York, 2013.
9
ТОМ XX, 2017 г.
Эта работа доступна под лицензией Creative Commons Attribution 4.0. Для получения дополнительной информации см. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
