三維地質建模及目標智能表征

孫福玉

摘 要： 應用vtk.js，將已有的地質構造及地下礦體的實驗數(shù)據(jù)進行三維建模，通過VR及AR技術將目標體可視化，進而將現(xiàn)有方法模擬及數(shù)據(jù)分析與人工智能結合實現(xiàn)對目標體的智能判讀，以便于直觀高效地研究地下構造。將地質構造與地下礦體形態(tài)分布與人工智能、VR及AR技術相結合，實現(xiàn)對目標的智能判讀及可視化，更為高效直觀地反映地下構造。基于此建立網(wǎng)址，實現(xiàn)用戶對自己對地質體的識別，通過反饋不斷完善。

關鍵詞： 三維建模;智能判讀;地質構造;人工智能

相對于其他行業(yè)，人工智能在地學上的應用還不太完善。學習、應用人工智能，實現(xiàn)地球物理數(shù)據(jù)處理的人工智能化，通過對VR和AR技術的學習和應用，實現(xiàn)地質目標的立體數(shù)據(jù)建模，趕超世界先進水平，是目前階段的重中之重。

隨著地學領域和人工智能領域的不斷進步，三維建模技術和目標智能判識技術的興起，在地質信息的分析與研究中應用此系統(tǒng)方法，可以對地質構造或其他地質體進行較全面、直觀的研究，有利于對地質構造深究細探，提高地震勘探分辨率，使地質結論完整可信度高。在地質研究中，地質數(shù)據(jù)的處理、圖形處理、信息管理等涉及了大量的數(shù)據(jù)處理，純靠人力則工作量大、效率低、容錯率低，所以需要借助目標智能判識等人工智能技術。

1 技術支持

VTK是三維可視化、圖形設計、信息處理三者合一的強大系統(tǒng)，而vtk.js是最近出現(xiàn)的基于VTK系統(tǒng)的使用WebGl為幾何圖形和體繪制提供3D渲染的一個vtk子集，目前尚處于開發(fā)階段，可直接在Web上呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，并且能足夠迅速和健壯地支撐高級可視化應用程序（如集合視圖、OBJViewer、SceneExplorer和VolumeViewer）。vtk.js可以呈現(xiàn)常見網(wǎng)格包括點、線框、曲面和邊面。還可通過與點和單元格相關字段對數(shù)據(jù)進行著色，并且可以提供數(shù)據(jù)交互（如調整不透明傳輸函數(shù)）。

目前vtk.js還處于開放完善階段，尚未應用到地質領域。將此技術與地質信息結合，將地質信息進行三維模型化建立，可直觀反映出地下巖層產(chǎn)狀之間相互關系，地殼深部地質體空間特點，地上建筑對地下巖層的影響等。地質信息可視化將在今后一段時間內成為地質學的一個重要研究方向，而將vtk.js應用于地質信息可視化也是今后發(fā)展的趨勢。

VR技術實際上就是創(chuàng)建一個基于三維坐標系統(tǒng)的虛擬空間系統(tǒng)。此技術是計算機硬件和軟件發(fā)展的綜合產(chǎn)物。最終會讓使用者擁有立體感覺，極大地改善了交互性。AR技術略有不同，它的目的是在電子屏幕上顯示出三維模型實體，是將相應的視頻文件或者圖片文件結合3D技術實現(xiàn)的。目前國內外還沒有將VR和AR技術應用于地質方面。地下地質構造由于不可見，在此之前只能通過檢測到的數(shù)據(jù)對地下目標進行素描，與現(xiàn)實可能出現(xiàn)較大偏差，增加對地下地質構造的認識及判別難度。

2 國內外發(fā)展現(xiàn)狀

美國斯坦福大學Duda等人在1977—1980年研究出了“勘探家”（PROSPECTOR）專家咨詢系統(tǒng)，目的是形成一個計算機的程序系統(tǒng)。系統(tǒng)的工作方式是接受以簡單英語描述勘探地區(qū)的特性：地質環(huán)境、巖石的種類和礦物等。然后，把所觀察到的結果與系統(tǒng)內的不同的礦藏模型進行比較，注意它們的相似性、差異性和失誤信息。程序可以向地質學家要求附加信息，最后做出存在某種礦藏的預測。

隨后出現(xiàn)了油井資料解釋的巖性（LITHO）專家咨詢系統(tǒng)，該系統(tǒng)的重點是處理沉積巖，輸入鉆井過程和完鉆后所記錄的各種資料：如巖心、巖屑、地理方面的信息、地震信息、X射線測量值、填充物、鉆井參數(shù)和測井資料，以及用主要的巖性類型、古沉積環(huán)境等各種中間步驟來推斷目的參數(shù)值。輸出的是：巖性，按深度標記的最接近真實的井剖面的巖性描述。

3 技術實現(xiàn)

基于vtk.js對實驗所得數(shù)據(jù)進行三維模型的建立，通過模型分析，算法優(yōu)化為深度學習提供樣本數(shù)據(jù)集，以此來提高地質解釋的精度。將建立的模型與AR及VR技術結合，實現(xiàn)目標的可視化。深入研究人工智能與地質問題相結合的設計方法，通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分析以及對現(xiàn)有的判斷方法的模擬，建立相應深度學習模型來智能判讀復雜地質結構，以實現(xiàn)對地質目標體的智能判讀。如褶皺：向斜巖層向上彎曲，經(jīng)風化作用往往形成向斜山，與向斜的原始產(chǎn)狀往往不同，因而通過褶皺地上形態(tài)對褶皺類型的判別往往會出現(xiàn)錯誤，因此就需要對地下構造進行分析從而得出結論，通過實驗數(shù)據(jù)進行三維建模及可視化可大大降低分析時間、計算量及判別的失誤率。建立基于深度學習模型的地質目標體的分析網(wǎng)站，處理實際資料，完善計算程序和處理流程。

本方法的目的是將實驗數(shù)據(jù)轉化成地質信息三維模型，通過與VR和AR技術的結合實現(xiàn)對地質構造可視化。將地質信息分析與判斷同人工智能相結合，形成一套具有較高效率和精度的地下模型模擬方法。最后開發(fā)基于深度學習模型的地質構造智能識別判斷網(wǎng)站，以便于用戶對地質結構的分析處理，同時通過用戶的反饋進行不斷調整，從而提高對地質信息分析的精度和效率，實現(xiàn)地質構造智能判讀。

4 總結

本系統(tǒng)通過對深度地質構造及地下礦體的智能判讀來提高對地質構造分析的精度和效率以及提高對礦體的識別度，通過地質信息可視化處理降低對地質構造的認識難度，加速人們對新區(qū)域地質構造的分析與認識，更直觀地展示地質構造的產(chǎn)狀、受力形變狀況及地下礦體的分布。

目前國內外并未出現(xiàn)此類應用，市場存在極大的空缺。而隨著科技的發(fā)展，使得婁華君先生對地質信息可視化的展望擁有成為現(xiàn)實的可能，將人工智能與地質結合，對地質的目標進行智能判讀，并且將所得數(shù)據(jù)直接進行三維數(shù)據(jù)模擬化，通過VR技術直接展現(xiàn)在人們眼前，無疑將極大地減少研究分析的難度以及數(shù)據(jù)計算所需的時間。此類應用可應用于地下礦體的分布研究、地下資源的分布及形成規(guī)律，地質構造的結構構造及相對關系，地下巖石的受力形變狀況，地上建筑對地下巖石的影響等方面，因此具有十分廣闊的應用前景。

參考文獻：

[1]張衛(wèi)東.三維可視化技術在地震資料解釋中的研究與應用[J].科技與企業(yè)，2013（21）：103.