甘肃地区矿山勘查数据的三维建模构建研究

2021-04-19任志翔

世界有色金属 2021年1期

任志翔

（甘肃省地质矿产勘查开发局第一地质矿产勘查院，甘肃天水 741020）

甘肃地区位处我国黄河的上游，占地面积超过40 万平方公里，区域地质结构复杂，因此可为矿区成矿或矿产资源提供较为优越的条件。根据我国对甘肃地质的矿山勘查数据结果显示，区域已经产出矿产资源种类型超过180 种，不仅含有金属矿，同时也含有大量的亚矿种，此区域产矿占全国出矿的70%以上[1]。

为了提高矿产资源在区域的保有量，更加直观的向外界展示区域矿产资源勘查现状，提出一种将矿山勘查数据进行三维建模展示的方式。通过建立结构清晰的三维模型，可降低地质勘查相关人员的工作量，更加方便对区域地质特征及找矿方向的探讨。

并且，通过三维建模，可将抽象化的地质结构形象化的展示，使大众更易于接受，也有助于不同领域决策者对区域勘查做出正确的判断。

目前，钻孔勘查是获取矿山数据最直接的方式，本文也将以钻孔获取的矿山勘查数据作为基础，以甘肃地区为例，开展三维建模构建方法的设计，为区域产矿提供更加便利的条件。

1 甘肃地区矿山勘查数据

甘肃地区产出的矿产资源一直位居我国首位，并已在地方经济的建设中起到导向性作用，成为了推进地区发展的支出性产业。本章将根据近三年的甘肃地区矿产勘查数据，分析区域矿产资源产出现状[2]。如下表1 所示。

表1 甘肃地区矿产资源排名

尽管甘肃地区的矿产资源赋存量极高，但仍存在部分结构性短缺的问题，产生此种问题的主要原因是工作人员在进行地区矿产资源勘查时，无法掌握深层次的矿区结构特征，因此本文提出一种矿山勘查数据的三维建模方法，为矿区勘查工作的实施提供技术指导。

2 甘肃地区矿山勘查数据的三维建模构建方法

2.1 矿山勘查原数据提取与处理

矿山勘查数据的获取通常由专业工作人员在地壳浅层执行，由于甘肃地区大部分矿床呈现层次状分布，且不同地层之间存在空间上的交叉[3]。

因此，可根据地质剖面图，采用钻探或打孔的方式获取数据。其中钻探勘查方式是获取矿山数据最直接的方式，通过专业的仪器设备，对矿区资源的分布状况进行分析，直接输出等高线位置。

在完成矿山勘查数据的获取后，根据地层所属不同年代、矿产资源成因、岩层特性等。将数据分为岩层分界点、土层分界点（此类数据可作为三维建模中的x 与y 坐标）、高程数据、钻孔深度数据等。按照地层由浅至深，对数据进行统一编号与排序，对于缺失的数据，可根据甘肃地区矿产资源的形成规律分析。

考虑到矿层是由地质边界环绕形成，因此相关勘查所得数据应均与边界地质特性具有一定联系[4]。

为此，在处理钻孔数据时，可采用由上到下的顺序，按照地质岩性编号对数据格式进行重构。例如，用“P”表示为“磷”；用“Fbp”表示为“含磷元素的板岩”；用“sy”表示为“石英岩石”等。

上述提出的原数据均应使用标准的Excel 格式编辑，包括矿区地质信息、勘查沿线信息、钻孔弯曲角度、一样缝隙依据等。处理表数据时，可直接点击功能栏中“数据选择”按键，点击“数据导入”功能键，将对应的数据入库处理。

2.2 应用导入数据建立三维模型

使用上述处理的原数据进行三维建模，在建模前应先在arcgis 中添加甘肃地区矿床地质剖面图，并在地图上绘制勘查线，结合高程数据添加在剖面图中添加X 轴、Y 轴，对地质勘察图像进行校正处理。

在地质图像编辑器的处理下，将完成校正的剖面二维图导入编辑区域，并在编辑区下方设计矩形区，输入造折线，完成地质分割后删除辅助线[5]。并根据图中矿产资源的地理位置，在图像上进行属性赋值。

打开Mapgis 建模工具，对上述图像进行三维渲染。渲染过程中，先使用工具栏中mine 3d 工具，创建n 个数据层，定义数据层为三维要素，其中n=1;2;3。“1”表示为“剖面信息”；“2”表示为“地质勘查面信息”；“3”表示为“块体信息”。

在完成建模三维要素的划分后，使用TED 组件工具，导入已完成设计的多个二维剖面图像，分别查询图像属性，将对应的地质岩性区域修改为不同颜色。在此过程中，应将具有相同资源属性的岩石归为一个块体。倘若存在某一块体区剖面扭曲现象，需将扭曲部分进行分段重建，直到完成二维图像中所有数据的导入与建模。

3 对比实验

实验以甘肃地区某矿山为例，为验证本文提出的三维建模构建方法在实际应用中的效果，将其与传统建模构建方法进行比较。

在该矿山上随机划分一个100m×100m 范围，采用符合甘肃地区的勘查手段，对该区域进行勘查，每完成对20m×20m 区域的勘查后，将其数据进行记录，并分别利用本文三维建模构建方法和传统建模构建方法建立两种不同的模型结构。

假设按照本文三维建模构建方法建立的模型为实验组，则传统构建方法为对照组。比较实验组和对照组在完成5 个分区的勘查数据模型构建后，计算两种模型的归一化均方误差。设置归一化均方误差数值在0～1 之间，通过计算得出的数值越接近1，则说明模型构建的精度越低；反之，同理。按照上述操作完成实验，将实验结果进行记录，并绘制成如表2 所示的实验结果对比表。