一种适合多源地球物理数据三维可视化的快速空间索引技术

识别复杂地质条件下的地质构造,常需要融合多种地球物理探测技术的数据进行分析,应用地球物理数据三维可视化技术可以更好地解释复杂的地质现象,传统的可视化方法由于缺乏对多源地球物理数据一体化的存储管理与索引机制,使得在对大范围多源地球物理数据进行空间局部更加精细可视化时的效率很低.为了更有效地洞察研究区域的地下构造,本文研究了适合多源地球物理数据三维可视化技术的快速空间索引技术.首先根据各类地球物理数据空间分布特点,提出了一种改进的四叉树结构,用于建立对多源地球物理数据一体化存储与管理.接着利用该数据结构,文章现实了多源地球物理数据快速空间查询的机制.将此结构和机制服务于大规模多源地球物理数据精细尺度下的三维可视化,提高对特定空间范围的局部多源地球物理数据动态可视化的效率.最后给出了该数据结构下空间查询与可视化的效率分析,并通过实验对整个算法的效率进行了验证.实验表明,通过建立相应的索引机制,可在大规模多源地球物理数据条件下更高效地展示任意位置岩矿石多个物理特性之间的空间关系,为多源地球物理数据的三维可视化提供技术支撑.

基于多源地球物理数据的机器学习方法在地质体分类中的应用——以黑龙江多宝山矿集区为例

为适应多源地球物理大数据地质解释的需要,同时也为了在地质体物性存在交叠情况下快速有效地实现多源地球物理数据的地质解释,本文提出应用机器学习的支持向量机方法对多源地球物理数据进行地质解释的新思路,并给出了利用物性三体(密度、磁化率、电阻率)进行地质体圈定与分类方法.阐明了参数归一化、参数寻优对模型训练与学习及分类结果的影响与作用.本文将黑龙江多宝山矿集区物性三体与矿集区的区域地质、矿床地质及钻井资料相结合,利用所提出的方法对地下地质体进行了圈定与分类,对分类结果经过交叉检验,正确率达81.6%,表明了训练模型具有较高的可信度.经对预测模型填充已知物性参数正演的重磁异常与实测重磁异常对比,证明两者在整体和细节上均有高度的相似性,间接说明对地质体圈定与分类结果的可靠性,进一步表明利用多源地球物理数据,采用支持向量机方法圈定地质体及对地质体进行岩性识别方面的合理性与有效性.多源地球物理数据机器学习的支持向量机方法在多宝山矿集区地质体圈定与分类所取得较好的应用效果,为多源综合地球物理的地质解释提供了可借鉴的成功经验,也提供了多源地球物理资料地质解释的一种新型的技术手段,开辟了应用人工智能方法进行多源地球物理资料地质解释的新途径.

凤太矿集区航空地球物理异常特征及找矿方向

凤太矿集区是秦岭造山带中部重要的铅锌矿和金矿产地,发育有铅硐山—东塘子、八方山—二里河、八卦庙、双王等多个大型—超大型矿床,随着矿床开发,储量大幅度下降,地表找矿也转入深部找矿,但矿床赋存的地球物理场背景不清楚,严重制约了矿床成矿规律研究及外围的找矿勘查工作。本文运用最新完成的1∶5万航空物探(磁、放)数据,结合重力数据,开展区域、矿集区、矿床3个尺度的多源地球物理场特征研究,旨在总结不同尺度地球物理异常分布规律,为成矿规律研究和找矿预测提供依据。结果表明,凤太矿集区与西成矿集区具有相似的磁性结构,二者被徽成盆地结晶基底产生的强磁异常带所分隔。重力垂向一阶导数显示凤太、西成矿集区与徽成盆地具有相似的密度结构,推断浅部为一个统一的盆地,2个矿集区之间有较大的找矿空间。凤太矿集区发育大量NW向线性磁异常带,与断裂构造的位置十分吻合,受后期改造明显,被NE向构造错断,重力垂向二阶导数推断深部发育大量中酸性侵入岩株或岩脉。通过航磁垂向一阶导数、0°方向水平导数、小波变换等方法可以有效识别构造边界,矿体大都沿构造带呈NW向分布,对找矿勘探有重要指导作用。