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以建立的综合地质数据库作为数据基础，并综合利用 Vulcan 7.5和 Datamine Studio 3 软件各自的优点来进行地质信息三维可视化建模，主要工作内容包括：(1)地质建模数据（Geodatabase）的导入；(2)剖面地质界线圈定；(3)地质体线框模型建立；(4)地质体块体模 型建立。
通过综合地质数据库的建立，将繁杂的各类地质数据进行了分类并利用关系数据库进 行了存储与管理（见第2章）。因此，进行地质体三维建模是从综合地质数据库中导入各 类地质建模数据并采用 Vulcan 和Datamine 软件来进行地质体三维建模，并在不同的地质 剖面上对各类地质体界线进行圈定，并最终形成各类地质体的线框模型和块体模型。其具 体流程如图4.1所示。
三维地质技术
以二区六区块明3-5-1单层为例,通过二维相建模对设计的基于储层目标骨架的多点地质统计学储层随机建模方法以及Simpat方法进行对比分析。
1.建模前参数的准备
多点地质统计学储层随机建模方法最重要的输入参数就是训练图像。前文已经探讨了训练图像建立的过程,并通过地震、地质以及测井等资料建立了明3-5-1单层的训练图像,这里就不再赘述了。
图5-24 明3-5-1单层微相的训练图像(130*85网格)
另外,数据样板选择也比较重要。数据样板太小不能考虑太多的信息,而数据样板太大则增加了计算量。数据样板一般选择和目标体宽度接近为好。从明3-5-1单层沉积微相平面分布分析可以得之,河道宽度在100~240m之间,如果采取20m网格,则河道占据5~12个网格大小,因此采用7*7数据样板、两重网格搜索策略即可以满足要求。
在建模过程中还需要准备条件数据,对于研究区来说就是井数据和地震数据。对研究区明3-5-1进行优势相分析,判别准则为:如果井资料存在河道条件数据,则认为在此井处为河道微相;如果没有河道微相,而有溢岸相(天然堤、决口扇等),则定为溢岸相;如果仅存在泥岩,则定为泛滥平原。经过这样处理,获得了研究区56口井在明3-5-1单层的优势相。对优势相进行了编码,泛滥平原用0表示,河道用1表示,溢岸用2表示。
从地震振幅分布图看,由于在研究区北部断层较发育,影响了地震效果。只是在中部断层较少,构造较平稳,地震与砂体有较好的对应关系。而中部井资料也相对较丰富。因此,本次研究仅综合地震属性识别的主流线,指导河流骨架模型建立。
图5-25 结合地震及沉积微相预测的明3-5-1单层河道骨架模型
对于将地震属性作为软数据约束建模,由于断层影响了部分区域的地震效果,因此暂不做考虑。从地震沿层切片图上,可以较清楚看到中部河流分汊和汇合特征。在北上方,从北北西方向以及北北东方向流入两条河流,并在MQ4-8井附近汇合;随后继续向南方向流动至G1-64井附近产生分汊,分别向南和南东方向流出研究区。结合井资料获得砂体等厚图以及沉积微相分布图,采用数字化工具,获得了研究区河道流线(图5-25、图5-26)。在随后基于储层骨架的方法中,此河道主流线将作为河道骨架模型,指导不和约束随机建模。
图5-26 利用Simpa方t法和基于河道骨架的方法建立的明3-5-1单层微相模型比较
2.明3-5-1单层随机建模
利用Simpat方法和基于储层骨架的方法,分别建立起明3-5-1单层沉积微相储层地质模型(图5-26),以比较两种方法的建模效果。从模型效果来看,基于储层骨架的方法以及Simpat方法都较好地再现了河道形态及空间分布,模拟结果基本与实际勾绘的沉积微相分布图具有较高的相似性。但通过比较发现,基于储层骨架的方法模拟的河道在研究区连续分布,不存在断续的现象,河道分汊合并现象在模拟实中现得到了很好的反映;而Simpat方法模拟的河道整体特征也与实际微相分布基本相符合,但是河道出现了中断,而河道分汊合并现象再现效果也不是很好。这说明基于骨架的方法较Simpat方法在再现储层目标形态及分布上具有较明显的优势。Simpat方法以及基于储层骨架的方法都是通过模拟数据模式来再现储层目标的。数据模式反映的是储层形态特征,因此储层形态再现好坏可以通过数据模式选择正确与否来评价。前已述及,数据模式选择正确与否可以从模拟匹配度图来衡量,分别计算了各自的匹配度图(图5-27)。通过比较Simpat方法以及基于储层骨架的方法模拟实现的匹配度图可以看出,基于储层骨架的方法的匹配度图值较低,而Simpat方法的模拟匹配度图值较高,这表明基于储层骨架的方法相对于Simpat方法其选择的数据模式整体准确性高。此外,通过比较发现尤其是在条件数据较少的地方,在骨架模型指导下,数据模式选择具有较高的准确性,反映在匹配度图上就是较低的值,如图中红色方框标定的地方。这也从侧面说明骨架模型能够更好的约束随机建模,获得更加满意的地质模型。
图5-27 Simpat方法和基于河道骨架预测的方法的匹配度图比较1—河道;2—溢岸;3—泛滥平原
利用基于储层骨架的多点地质统计学随机建模方法建立了明3-5-1单层微相的10个实现(图5-28),求取了河道出现的概率(图5-29)。从10个实现结果来看,模拟结果具有较高的相似性,其分布与勾绘的沉积微相平面分布吻合程度较高。不过在河道边部以及井资料较少区域,模拟实现之间还是有一定的差异的。表明模拟实现能够真实反映河道分布及其不确定性。从河道概率图上可以看出,河道出现概率高的区域与实际勾绘的沉积微相分布极为相似,表明基于储层骨架的多点地质统计学随机建模方法正确预测了河道分布。
以上建模结果分析表明,与Simpat方法相比,基于储层骨架的多点地质统计学随机建模方法能够更好再现储层的目标形态及分布,因此,更适用于储层目标体的地质建模。
图5-28 利用基于储层骨架的方法获得的10个实现
图5-29 利用基于河道骨架预测的方法建立的10个实现获得的河道概率
控矿地质因素场建模技术
三维地质技术的核心问题是三维地质空间数据模型的构建，主要应用于地质三维可视化和地质空间分析。
(1)三维地质建模
三维地质建模是目前的研究热点，近年来，国内外学者对三维地质数据模型进行了大量深入的研究，针对不同的空间现象研究了不同的构模方法，提出了多种三维地质数据模型。按照建模所采用的空间数据模型的不同，可以将这些方法分成基于表面的建模方法、基于体的建模方法以及基于表面及体混合的建模方法。综合现有的研究，又可进一步划分为：断面构模法、表面构模法、块体构模法、线框构模法、实体构模法等。综合分析现有的建模方法，目前还没有哪一类方法能够完全满足所有数据建模的需要，存在的主要问题在于：建模方法对数据的限制很大，例如基于剖面数据通常采用断面构模法，但是同时要求剖面数据是不交叉的，对于网格状分布的剖面数据就不适用了。但事实上无论是何种类型的数据，它们都从不同的方面表达了同一个地质体的空间、物理、化学等方面的性质，在建模时，如果能充分综合运用这些特点和优势，则可以在很大程度上降低模型的多解性。多源地质数据、多方法结合进行地质模型的构建是未来的发展方向。
由于三维地质建模的复杂性，不同的技术方法和软件具有各自的优势，因而同一部门、单位或项目常常需要同时使用多种建模工具，从而产生多种基于特定建模软件的模型数据，进而给后续模型数据的管理、分析和共享等工作带来诸多问题。中国地质调查局为推动该项工作，设立了“多维地质建模与分析技术研究”工作项目，开展三维地质模型数据交换标准研究。
(2)三维可视化
可视化是三维地质的重要研究内容，许多学者进行了大量的研究工作。主要集中在地形表面的重构、房屋建筑几何模型建立等方面。特别是在地形表达方面尤为突出。自Clark 1976年提出LOD技术以来，该技术大致经历了离散LOD模型阶段、连续LOD模型阶段和多分辨率模型阶段。近十几年来，可视化技术从概念、原理、方法到硬件系统得到了全面发展，逐步形成了一套完整的技术。国外将可视化技术应用于三维地质模拟的典型代表是加拿大LYNX Geosystems公司研制的LYNX系统的三维GM(Geoscience Modeling)技术、法国Nacy大学发起研制的GoCAD软件、美国Advanced Visual System公司AVS系统中面向三维地质模拟的技术。国内在这方面的研究起步较晚，主要是探索性的研究或基于国外软件针对具体项目进行应用开发。然而，随着勘探手段、测量仪器的不断改进，需要可视化处理的数据规模越来越大，尽管现在计算机的计算速度、内存容量以及其他图像加速设备的发展日新月异，但是对于庞大的数据，可视化效率始终不如人意，仍需加强该方向的研究。
(3)三维空间分析
根据空间分析所处理的对象进行划分，空间分析方法主要有基于图形的方法与基于数据的方法两类。基于图形的空间分析方法如常规的缓冲区分析、叠置分析、网络分析、复合分析、邻近分析与空间联结等能直接从2D扩展至2.5D乃至3D。由于三维数据本身可以降维到二维，因此三维技术自然能包容二维技术的空间分析功能。三维地质技术最具特色的也许是其基于三维地质数据的复杂分析能力，如计算空间距离、表面积、体积、通视性与可视域等。结合物理化学模型提供一些更具增值价值的真三维空间分析功能，如水文分析、可视性分析、日照分析与视觉景观分析等已成为三维地质分析研究的重要内容，但是这些分项工具还大多局限在地表方面，真正适合专业领域真三维空间的空间分析功能还很欠缺。
矿床是成矿作用过程的产物，而成矿作用过程则是发生在地质历史时期的复杂的物理化学过程。地质场实际上是地质作用或成矿作用物理化学过程中各种物理、化学场的综合表征与体现，所以，又称为地质综合场。从理论上看，在掌握地质历史时期的成矿过程中的各种物理化学参数和边界条件的情况下，可以通过物理化学方程导出各种物理、化学场，并进而建立综合场。许多学者在这方面开展了大量的工作，包括地质作用与成矿作用物理化学过程、地质综合场等，并已取得了许多概念性的成果。但由于地质作用及成矿过程的复杂性、成矿期后长期的地质改造和破坏作用、地质历史的久远性，地质学家很难准确地还原地质历史时期成矿过程的各种物理化学参数、边界条件等历史数据。
为实现隐伏矿体立体定量预测的目标，本研究不追求严格的地质历史时期的成矿物理化过程的推演，而是直接从控矿地质条件出发，寻找可以宏观地描述或反映成矿物理化学作用在地质空间中的综合分布与控矿作用效果的地质场，所以，本研究所指的控矿地质因素场是根据地质知识和地质经验建立的，反映的是控矿地质作用在地质空间中的结果与分布。
控矿地质因素场与空间中某点到相关联的地质体的距离有关，即控矿地质因素场是到地质体距离的空间分布函数。在地质空间中，本研究选择欧式距离作为空间距离。地质体之间的距离或地质空间中某点到地质体的距离，用以表示和研究地质体之间的几何接近程度或地质体对空间中某点的影响程度。在研究中，我们将点到地质体的距离约定为点到地质体的最小距离，即预测空间中某单元(体元)到地质体的最近距离作为控矿地质因素场对单元的影响程度。
按前述，地质体可以采用三维栅格模型即块体模型来描述，因此，单元到地质体的最近距离的求解，实际上是寻找单元中心点到地质体块体距离集合的最小值。求任意一个空间点与任一实体距离的计算，最简单的方法是对空间中所有点进行距离量算，找出其中距离最小的点。但是，当整个空间栅格数目十分巨大时(如本研究中的离散化地质空间)，距离计算与比较次数也将十分巨大，从而造成相当慢的查找速度，为此，需要用到三维欧式距离变换等空间分析方法。
距离变换一直是图像处理中的研究方法。所谓图像上的距离变换，就是求图像中每一个像素到离它最近的特征像素的距离，如果距离测度采用欧氏距离，则距离变换称为欧氏距离变换。对于一幅2值图像，将其特征体元(目标)标记为“0”，非特征体元(背景)标记为“+∞”。在进行图像变换时用如图12－1中模板对图像进行处理。
图12－1 二维欧式距离变换模板
离散化地质空间可视为离散的三维信号，要在离散化的地质空间内实现快速的距离量算(求点到地质体距离、地质体到地质体距离等)，可通过对信号进行三维距离变换来实现。本研究参考图像处理中已有的一种时间和空间复杂度均较低的三维欧式距离变换算法，采用距离向量的方法代替原方法模板中的距离值，采用8个模板对体素模型的栅格空间进行扫描，8个模板的定义如图12－2所示。
模板中的每个单元是一个向量。设栅格空间的大小为L×M×N，各个坐标轴的最小值分别在后、左和下方向，空间所有体元的距离可用一向量表示，向量的模即为该体元的距离值。算法初始化时，首先将目标体元(如需要进行距离量算的地质体)赋值为0向量，背景体元赋值为表示距离无穷大的M向量，M向量可表示为(m，m，m)，m为一代表无穷大的数。算法的扫描过程分为前向和后向两个过程。前向过程包括4个步骤，每个步骤都是在i轴上从前向后的过程，4个步骤为对从前向后过程中的每个平面(Fromi=L－1toi=2)，有:
Step1.1:用模板1从上到下，从左向右进行扫描;
Step1.2:用模板2从上到下，从右向左进行扫描;
Step1.3:用模板3对k=2从右向左进行扫描;
Step1.4:用模板4从下到上，从左向右进行扫描;
后向过程亦包括4个步骤，每个步骤是在i轴上从后向前的过程，4个步骤包括为对从后向前过程中的每个平面(Fromi=2toi=L－1)，有:
Step2.1:用模板5从下到上，从右向左进行扫描;
Step2.2:用模板6从下到上，从左向右进行扫描;
图12－2 三维欧式距离变换模板(其中－i，－j，－k分别表示i，j，k轴的负向)
Step2.3:用模板7对k=N－1从左向右进行扫描;
Step2.4:用模板8从上到下，从右向左进行扫描;
在前向和后向过程的每次扫描中，做以下运算:
危机矿山深部隐伏矿大比例尺定位定量预测技术研究
式中:要求(i，j，k)满足min{‖f(x+i，y+j，z+k)+d(i，j，k)‖2}，d(i，j，k)∈T时将等号右边的向量赋给fnew(x，y，z)。f(x，y，z)为行列层坐标为(x，y，z)体元的距离向量，fnew(x，y，z)为其新值，T为模板。若f(x，y，z)=(p，q，s)则距离其最近的体元坐标为(x+p，y+q，z+k)。
通过这种欧式距离变换算法编程可计算出地质空间中每一个单元到地质体的最近距离，利用该距离在地质空间中的分布实现了控矿地质因素场的离散化建模。
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