【摘 要】
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三维地质建模原始数据来源广泛,它们在构建结构模型时需要转换成适用于建模算法的空间数据,以点、线、面等要素形式表达地层分界位置.建模数据在采集处理过程中不可避免地存
【机 构】
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中山大学地球科学与地质工程学院,广东广州510275
【出 处】
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第十三届全国数学地质与地学信息学术研讨会
论文部分内容阅读
三维地质建模原始数据来源广泛,它们在构建结构模型时需要转换成适用于建模算法的空间数据,以点、线、面等要素形式表达地层分界位置.建模数据在采集处理过程中不可避免地存在不确定性,这些不确定性会影响到构建的结构模型质量.已有的建模数据不确定性分析方法包括面向空间形状和位置以及面向地质属性的方法,其中以统计学为数学基础的方法中,均以单一分布假设为前提,缺乏不同概率分布函数作用下建模数据不确定性分布特征的探讨,这样就掩盖了其他概率分布特征对模型的影响.本文以钻孔数据和剖面数据为例,提出了使用离散分布、一维正态分布、一维均匀分布、二维正态分布、二维均匀分布等多种概率分布函数来描述三维地质建模数据中地层分界位置的不确定性,通过Monte Carlo的方法模拟了分界位置的抽样采集过程,利用地层分界位置与地质属性概率的耦合关系,最终采用地质属性概率实现建模数据不确定性信息的定量分析和可视化.
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