一种三维地质属性模型时空插值方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种三维地质属性模型时空插值方法及系统。该方法包括：依据地形数据、钻孔数据和地质剖面数据，生成三维地质结构模型；对待插值区域进行分块，得到多个三维地质分块；对各三维地质分块对应的地质采集点属性数据依次进行水平空间插值和垂直空间插值，得到三维空间属性数据；构建完整时间序列，并采用求和自回归移动平均模型对完整时间序列进行建模分析和插补，得到时间属性数据；采用协方差模型将三维空间属性数据和对应的时间属性数据进行融合，得到三维地质属性模型。本发明专利技术能够提高插值精度，保证插值后时空数据的完整性。

A Spatio-temporal Interpolation Method and System for Three-dimensional Geological Attribute Model

【技术实现步骤摘要】
一种三维地质属性模型时空插值方法及系统
本专利技术涉及地质勘探
，特别是涉及一种三维地质属性模型时空插值方法及系统。
技术介绍
随着经济的高速发展，快速的城市化进程加剧了城市中土地资源的供需矛盾，为解决“城市病”带来的交通拥堵、生态环境恶化等问题，迫切需要合理开发利用地下空间资源。地下空间开发离不开对地质条件的充分了解和对地下空间数据的定量化计算。三维地质建模通过真三维空间中对地质实体几何形态和地质实体内部属性参数建模，能直观了解地质体空间分布和变化规律。根据建模对象和建模方法的不同，三维地质建模分为三维地质结构建模和三维地质属性建模。其中，三维地质属性建模通过对地质体属性参数空间位置和动态变化的模拟，能直观展示地质体内部属性参数的空间分布、变化规律及参量间的关联关系，是地下空间数据定量化分析的重要手段。由于建模需要的采样信息大多由钻孔获得，常常数量有限，且分布不均，需要合理的插值方法来进行地质参数模拟。目前，国际地学领域常用的插值方法主要包括反距离加权法、克里金插值法和序贯高斯模拟。其中，反距离加权法主要依赖于反距离的幂值，幂参数可基于距输出点的距离来控制已知点对内插值的影响。通过定义更高的幂值，可进一步强调最近点，邻近数据将受到更大影响，表面会变得更不平滑。指定较小的幂值将对距离较远的周围点产生更大的影响，从而导致平面更加平滑。克里金插值法首先考虑空间属性在空间位置上的变异分布，确定对一个待插点有影响的距离范围，用此范围内的采样点来估计待插点的属性值。根据样品空间位置不同、样品间相关程度的不同，对每个样品点赋予不同的权，进行加权平均来估计待插点的属性值。序贯高斯模拟在综合考虑了样品的大小、形状、待插值区域相互之间的空间分布以及区域变量的空间结构信息后，为了反映变量空间波动性，沿着随机路径序贯求取各节点的条件累计分布函数，并从条件累计分布函数中提取模拟值。常用的空间插值方法多针对二维、三维空间，未考虑地下空间数据的时空属性和地质空间的异质性。地下空间数据不仅具有三维空间属性，还具有时间属性，是研究数据动态变化规律和发展趋势的基础。时间维度的丢失将严重破坏数据的完整性。由于不同专业领域数据的采样周期各异，数据的时间属性不连续，需要进行插值计算。不同地质条件的区域之间的属性值存在较大差异，如断层两侧邻近两个点的属性可能差异巨大，导致待插点的属性估计错误，严重影响插值精度。
技术实现思路
基于此，有必要提供一种三维地质属性模型时空插值方法及系统，以提高插值精度，保证插值后时空数据的完整性。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种三维地质属性模型时空插值方法，包括：获取待插值区域的地形数据、钻孔数据、地质剖面数据和地质采集点属性数据；依据所述地形数据、所述钻孔数据和所述地质剖面数据，生成三维地质结构模型；所述三维地质结构模型表示所述待插值区域内断层、地层和岩体三者之间的接触关系；依据所述三维地质结构模型对所述待插值区域进行地质条件分块，得到多个三维地质分块；采用改进的反距离加权插值算法对各所述三维地质分块对应的地质采集点属性数据分别进行水平空间插值，得到各所述三维地质分块对应的水平空间属性数据；所述改进的反距离加权插值算法为考虑高程修正的反距离加权插值算法；采用空间圆弧插补方法对各所述三维地质分块对应的水平空间属性数据进行垂直空间插值，得到各所述三维地质分块对应的三维空间属性数据；构建各所述三维空间属性数据对应的完整时间序列，并采用求和自回归移动平均模型对所述完整时间序列进行建模分析和插补，得到时间属性数据；所述完整时间序列是由不同时刻的三维空间属性数据构成的；采用协方差模型将所述三维空间属性数据和对应的时间属性数据进行融合，得到三维地质属性模型；所述三维地质属性模型用于确定待插值区域的地质空间分布和变化规律。可选的，所述采用改进的反距离加权插值算法对各所述三维地质分块对应的地质采集点属性数据分别进行水平空间插值，得到各所述三维地质分块对应的水平空间属性数据，具体包括：对所述地质采集点属性数据进行正态分布校验，确定各所述三维地质分块对应的地质采集点属性校验数据；所述地质采集点属性校验数据为服从正态分布的地质采集点属性数据；采用改进的反距离加权插值算法对各所述三维地质分块对应的地质采集点属性校验数据分别进行水平空间插值，得到各所述三维地质分块的水平插补属性值；所述水平插补属性值为在水平空间上的待插值点的估计值；所述改进的反距离加权插值算法的计算公式为其中，Z为水平空间上的待插值点的估计值，Zi为第i个采样点的实测值，λi为采样点的权重系数，Di为第i个采样点与待插值点的高程差，di为第i个采样点与待插值点的距离，m为参与计算的实测采样点个数，n为幂指数，xi为第i个采样点的横坐标，x为待插值点的横坐标，yi为第i个采样点的纵坐标，y为待插值点的纵坐标；依据各所述三维地质分块对应的地质采集点属性校验数据和各所述三维地质分块的水平插补属性值，确定各所述三维地质分块对应的水平空间属性数据。可选的，所述采用空间圆弧插补方法对各所述三维地质分块对应的水平空间属性数据进行垂直空间插值，得到各所述三维地质分块对应的三维空间属性数据，具体包括：采用空间圆弧插补方法对各所述三维地质分块对应的水平空间属性数据进行垂直空间插值，得到各所述三维地质分块的垂直插补属性值；所述垂直插补属性值为在立体空间上的待插值点的估计值；所述空间圆弧插补方法的计算公式为其中，为立体空间上的待插值点的估计值，g为参与计算的水平空间属性数据对应的采样点的个数，wj为第j个采样点的属性值对缺失数据的空间贡献权重，yj为第j个采样点的属性值，水平空间属性数据由h个采样点的属性值构成；g≤h；依据各所述三维地质分块对应的水平空间属性数据和各所述三维地质分块的垂直插补属性值，确定各所述三维地质分块对应的三维空间属性数据。可选的，所述构建各所述三维空间属性数据对应的完整时间序列，并采用求和自回归移动平均模型对所述完整时间序列进行建模分析和插补，得到时间属性数据，具体包括：构建各所述三维空间属性数据对应的完整时间序列；所述完整时间序列为X＝{x(t0),x(t1),x(t2),…,x(ts),…,x(tr)}，其中，X为采样间隔为Δt的完整时间序列，Δt＝ts-ts-1，x(t0)为在t0时刻的三维空间属性数据，x(ts)为在ts时刻的三维空间属性数据，x(tr)为在tr时刻的三维空间属性数据；采用差分法对所述完整时间序列进行平稳化处理，得到平稳时间序列；所述平稳时间序列为Wt＝{w0,w1,w2,…,wt,…,wv}，其中，Wt为平稳时间序列，w0为在初始时刻的平稳三维空间属性数据，wt为在t时刻的平稳三维空间属性数据；采用训练好的求和自回归移动平均模型对所述平稳时间序列中时间插值点的属性值进行预测，得到时间插值点属性预测值；所述求和自回归移动平均模型具体为其中，为t时刻的时间插值点属性预测值，实参数φ1,φ2,…,φp为自回归系数，非负整数p为自回归项数，实参数θ1,θ2,…,θq为移动平均系数，非负整数q为移动平均阶次，d为使所述完整时间序列成为平稳序列所做的差分阶次，{εt}为白噪声序列；依据所述完整时间序列和所述时间插值点属性预测值，得到时间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种三维地质属性模型时空插值方法，其特征在于，包括：获取待插值区域的地形数据、钻孔数据、地质剖面数据和地质采集点属性数据；依据所述地形数据、所述钻孔数据和所述地质剖面数据，生成三维地质结构模型；所述三维地质结构模型表示所述待插值区域内断层、地层和岩体三者之间的接触关系；依据所述三维地质结构模型对所述待插值区域进行地质条件分块，得到多个三维地质分块；采用改进的反距离加权插值算法对各所述三维地质分块对应的地质采集点属性数据分别进行水平空间插值，得到各所述三维地质分块对应的水平空间属性数据；所述改进的反距离加权插值算法为考虑高程修正的反距离加权插值算法；采用空间圆弧插补方法对各所述三维地质分块对应的水平空间属性数据进行垂直空间插值，得到各所述三维地质分块对应的三维空间属性数据；构建各所述三维空间属性数据对应的完整时间序列，并采用求和自回归移动平均模型对所述完整时间序列进行建模分析和插补，得到时间属性数据；所述完整时间序列是由不同时刻的三维空间属性数据构成的；采用协方差模型将所述三维空间属性数据和对应的时间属性数据进行融合，得到三维地质属性模型；所述三维地质属性模型用于确定待插值区域的地质空间分布和变化规律。...

【技术特征摘要】
1.一种三维地质属性模型时空插值方法，其特征在于，包括：获取待插值区域的地形数据、钻孔数据、地质剖面数据和地质采集点属性数据；依据所述地形数据、所述钻孔数据和所述地质剖面数据，生成三维地质结构模型；所述三维地质结构模型表示所述待插值区域内断层、地层和岩体三者之间的接触关系；依据所述三维地质结构模型对所述待插值区域进行地质条件分块，得到多个三维地质分块；采用改进的反距离加权插值算法对各所述三维地质分块对应的地质采集点属性数据分别进行水平空间插值，得到各所述三维地质分块对应的水平空间属性数据；所述改进的反距离加权插值算法为考虑高程修正的反距离加权插值算法；采用空间圆弧插补方法对各所述三维地质分块对应的水平空间属性数据进行垂直空间插值，得到各所述三维地质分块对应的三维空间属性数据；构建各所述三维空间属性数据对应的完整时间序列，并采用求和自回归移动平均模型对所述完整时间序列进行建模分析和插补，得到时间属性数据；所述完整时间序列是由不同时刻的三维空间属性数据构成的；采用协方差模型将所述三维空间属性数据和对应的时间属性数据进行融合，得到三维地质属性模型；所述三维地质属性模型用于确定待插值区域的地质空间分布和变化规律。2.根据权利要求1所述的一种三维地质属性模型时空插值方法，其特征在于，所述采用改进的反距离加权插值算法对各所述三维地质分块对应的地质采集点属性数据分别进行水平空间插值，得到各所述三维地质分块对应的水平空间属性数据，具体包括：对所述地质采集点属性数据进行正态分布校验，确定各所述三维地质分块对应的地质采集点属性校验数据；所述地质采集点属性校验数据为服从正态分布的地质采集点属性数据；采用改进的反距离加权插值算法对各所述三维地质分块对应的地质采集点属性校验数据分别进行水平空间插值，得到各所述三维地质分块的水平插补属性值；所述水平插补属性值为在水平空间上的待插值点的估计值；所述改进的反距离加权插值算法的计算公式为其中，Z为水平空间上的待插值点的估计值，Zi为第i个采样点的实测值，λi为采样点的权重系数，Di为第i个采样点与待插值点的高程差，di为第i个采样点与待插值点的距离，m为参与计算的实测采样点个数，n为幂指数，xi为第i个采样点的横坐标，x为待插值点的横坐标，yi为第i个采样点的纵坐标，y为待插值点的纵坐标；依据各所述三维地质分块对应的地质采集点属性校验数据和各所述三维地质分块的水平插补属性值，确定各所述三维地质分块对应的水平空间属性数据。3.根据权利要求1所述的一种三维地质属性模型时空插值方法，其特征在于，所述采用空间圆弧插补方法对各所述三维地质分块对应的水平空间属性数据进行垂直空间插值，得到各所述三维地质分块对应的三维空间属性数据，具体包括：采用空间圆弧插补方法对各所述三维地质分块对应的水平空间属性数据进行垂直空间插值，得到各所述三维地质分块的垂直插补属性值；所述垂直插补属性值为在立体空间上的待插值点的估计值；所述空间圆弧插补方法的计算公式为其中，为立体空间上的待插值点的估计值，g为参与计算的水平空间属性数据对应的采样点的个数，wj为第j个采样点的属性值对缺失数据的空间贡献权重，yj为第j个采样点的属性值，水平空间属性数据由h个采样点的属性值构成；g≤h；依据各所述三维地质分块对应的水平空间属性数据和各所述三维地质分块的垂直插补属性值，确定各所述三维地质分块对应的三维空间属性数据。4.根据权利要求3所述的一种三维地质属性模型时空插值方法，其特征在于，所述构建各所述三维空间属性数据对应的完整时间序列，并采用求和自回归移动平均模型对所述完整时间序列进行建模分析和插补，得到时间属性数据，具体包括：构建各所述三维空间属性数据对应的完整时间序列；所述完整时间序列为X＝{x(t0),x(t1),x(t2),…,x(ts),…,x(tr)}，其中，X为采样间隔为Δt的完整时间序列，Δt＝ts-ts-1，x(t0)为在t0时刻的三维空间属性数据，x(ts)为在ts时刻的三维空间属性数据，x(tr)为在tr时刻的三维空间属性数据；采用差分法对所述完整时间序列进行平稳化处理，得到平稳时间序列；所述平稳时间序列为Wt＝{w0,w1,w2,…,wt,…,wv}，其中，Wt为平稳时间序列，w0为在初始时刻的平稳三维空间属性数据，wt为在t时刻的平稳三维空间属性数据；采用训练好的求和自回归移动平均模型对所述平稳时间序列中时间插值点的属性值进行预测，得到时间插值点属性预测值；所述求和自回归移动平均模型具体为其中，为t时刻的时间插值点属性预测值，实参数φ1,φ2,…,φp为自回归系数，非负整数p为自回归项数，实参数θ1,θ2,…,θq为移动平均系数，非负整数q为移动平均阶次，d为使所述完整时间序列成为平稳序列所做的差分阶次，{εt}为白噪声序列；依据所述完整时间序列和所述时间插值点属性预测值，得到时间属性数据。5.根据权利要求4所述的一种三维地质属性模型时空插值方法，其特征在于，所述采用协方差模型将各所述三维地质分块对应的三维空间属性数据和对应的时间属性数据进行拟合，得到三维地质属性模型，具体为：其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：王琨，丁志庆，李学军，周文，潘良波，宋红亮，
申请(专利权)人：正元地理信息集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11