煤炭资源的真三维评价 毕业论文.docx

煤炭资源的真三维评价摘要影响煤层开采的条件有多种因素，本研究从煤层地质赋存状态来评价影响煤层开采的综合条件。煤层资源开采条件的综合评价有利于从总体来设计开采区，合理布置采矿工程，提高煤炭的开采回收率，提高生产效益。煤层开采条件包括煤层的厚度，埋深，倾角，煤质，顶底板岩性，煤层中的夹层厚度和数量，构造应力，岩溶积水，岩浆侵入对煤质和煤层的破坏，后期河道冲刷对煤层的改造，断裂切割对煤层的破坏，煤层的连续性等多种因素。借助GIS技术，分别对上述因素进行空间信息的定量提取，对各个可采煤层进行综合定量评价，利用三维可视化技术对煤层分布和影响开采的各种因素进行显示。可以合理指导煤炭的有序生产，保障煤矿生产安全1。关键词：煤炭资源，综合评价，GIS，三维TRUE THREE-DIMENSIONAL EVALUATION OF COAL RESOURCESABSTRACTCoal mining conditions affecting a variety of factors, from the coal geology of this study to assess the impact of existing state coal mining in general terms. Coal resources, mining conditions conducive to the comprehensive evaluation of overall mining area to design, reasonable layout of mining engineering, coal mining to improve recovery, improve production efficiency.Coal mining conditions, including coal seam thickness, depth, dip, coal, roof and floor lithology, seam thickness and amount of dissection, tectonic stress, karst water, magma intrusion on coal and coal seam damage, erosion of the river late the transformation of coal seam, breaking the destruction of coal cutting, coal seam continuity and other factors.With GIS technology, these factors were the quantitative extraction of spatial information, each coal layer on a comprehensive quantitative evaluation, using three-dimensional visualization of the distribution and impact of technology on coal mining display a variety of factors. Reasonable guide to the orderly production of coal, coal mine production safety protection.KEYWORDS: coal resources, evaluation,GIS, three-dimensional目录ABSTRACTKEYWORDS: coal resources, evaluation,GIS, three-dimensional目录1 绪论11.1引言11.2论文总说明11.2.1基本原理11.2.2主要研究内容和研究的路线21.3国内外研究现状41.4选题的目的和意义52评价资源的划分原则62.1单元划分的概念及常用方法62.2三维网格化单元62.2.1网格化单元的概念及原理62.2.2网格化单元的优点62.2.3网格单元划分的关键问题62.2.4本次研究网格划分的基本原理73煤层开采综合评价变量分析和地质信息定量提取83.1煤层开采条件的变量选择83.2煤层可采性评价信息的定量提取93.2.1离散数据定量化93.2.2数值型数据93.2.3矢量空间-属性信息定量提取103.2.4开采性指标的定量信息提取104煤层开采条件多变量综合评价134.1煤层可采性评价指标的量纲统一与变量关系分析134.2评价模型135井田煤层三维地质模型145.1 三维地质模型概述145.2 GOCAD概述145.3 GOCAD建模145.3.1建立三维地层界面145.3.2层面光顺处理155.3.3建立三维地层实体165.3.4研究区三维地层模型构建165.3.5利用GOCAD评价过程176总结246.1 论文总结246.2 不足及展望24参考文献25致谢26IV安徽理工大学毕业论文1 绪论1.1引言煤炭是一种宝贵的不可再生资源，在目前的条件下仍为我国的主要能源。中国煤炭资源丰富，截至2002 年年底，全国共有煤炭资源的矿区6019 个，查明煤炭资源储量为10201 亿吨，其中煤炭基础储量3341 亿吨(煤炭储量为1886 亿吨)，煤炭资源量为6872 亿吨。按照中国探明可直接利用的煤炭储量1886 亿吨计算，我国人均探明煤炭储量145 吨，按人均年消费煤炭1.45 吨，即全国年产19 亿吨煤炭匡算，可以保证开采上百年。 另外，包括3341 亿吨基础储量和6872 亿吨资源量共计10201 亿吨的资源，可以留待后人勘探开发。另外，中国炼焦用煤储量为649 亿吨，还有基础储量1244 亿吨、资源量1477 亿吨；2003 年中国生产焦炭1.78 亿吨，出口量占世界贸易量的56.4%。按照近期中国焦炭的生产能力，已经探明的炼焦用煤储量，可以保证开采200 年左右。 我国煤炭储量主要分布在华北、西北地区，集中在昆仑山秦岭大别山以北的北方地区，以山西、陕西、内蒙古等省区的储量最为丰富。晋陕蒙(西)地区(简称“三西”地区)集中了中国煤炭资源的60%，另外还有近9%集中于川、云、贵、渝地区。 山西省是资源储量最多的省份，占全国总储量的30%。与资源分布相对应的，是煤炭生产也集中于这些地区。在漫长的地质演变过程中，煤田受到多种地质因素的作用；由于成煤年代、成煤原始物质、还原程度及成因类型上的差异，再加上各种变质作用并存，致使中国煤炭品种多样化，从低变及程度的褐煤到高变质程度的无烟煤都有储存2。 按中国的煤种分类，其中炼焦煤类占27.65%，非炼焦煤类占72.35%。中国虽然煤炭资源丰富，但适于露天开采的煤炭储量少，仅占总储量的7%左右，其中70%是褐煤，主要分布在内蒙、新疆和云南。对于煤炭生产基地开展资源综合评价工作，可将开发前期相关资料与开发过程中获得的信息相结合，对煤炭资源进行精细评价，从而科学、合理地进行资源开发决策。获得最大经济和社会效益，因而具有重要的意义11。1.2论文总说明1.2.1基本原理在地质因素分析与综合评价过程，数据通常以栅格和矢量方式存储，它们所对应的表达形式可能是多种多样的：（1）地质资料一般为点、线、面矢量图层的形式，点是用一对坐标表达的空间几何对象，如断裂构造等，例如断裂分布是一种矢量数据，含有断距，规模等属性，多边形则是由一些相联的弧段构成的封闭几何对象，具有一定的面积，如区域地层、岩体的分布。每一图元相应的有一组属性数据，用以描述该图元的性质。地层和岩性分布是面状矢量数据，含有空隙度，稳定性等重要信息，（2）可能是原始数据文件（如DBF 格式），也可能是根据样品位置信息生成GIS 的点图层，通过属性表存储分析数据，如煤层厚度，发热量等数据，可以通过离散钻孔点插值到一定空间范围，属于连续性栅格数据12。如何对这些数据进行联合分析，需要借助专用的GIS空间分析工具来完成。其基本原理如图1-2-1：图1-1 基于GIS的多变量煤层开采条件综合评价技术流程1.2.2主要研究内容和研究的路线 本论文研究基于windows操作系统，以GOCAD为平台，对煤炭资源进行三维综合评价，研究工作的技术路线如下:一、评价单元的划分原则，单元划分是进行煤层开采条件地质信息提取、资源综合评价最基础的环节，单元划分得合理与否将对矿产预测结果产生直接的影响。它不仅是统计观测的基本单位，也是提取与煤层资源特征有密切关系的地质变量的基础，而且统计对比和综合评价的对象、评价的结果是以单元为基础或通过单元表达的。常用的统计单元划分方法有两种，一种是网格单元，另一种是地质体单元法（也称自然单元法）。网格化单元是指采用一定规则的网格作为统计预测样品的方法总称。该方法母体构成是以“相似类比”原理为基础的，即相似的地质构造环境应含有相似的矿产。研究区域内所有地质构造环境相似的地段都是母体的组成部分，因此，采样必须沿一定网格连续进行。网格单元划分的关键问题是选择单元的位置、大小，单元划分不易过大或过小。划分应该考虑：评价区比例尺和精度要求。评价区地质条件复杂程度。研究区范围大小及保证统计分析所需的单元数。地质特征的空间变异性。应遵循抽样的随机性与样品的代表性原则。本次研究采用煤田地质勘探的基本外推原理来决定网格单元的大小，其基本原理是，对于见煤钻孔，通常可以以钻孔间距的1/2来外推煤层的分布厚度1。二、本次评价的煤层为花沟西82和10煤层，根据评价模式，确定“总分总”的评价模式，即确定评价目的评价要素评价结果。利用煤矿开采过程中常用的参考数据，以及根据花沟西井田煤层赋存特征，选择煤层厚度、煤质特征、断层、顶板砂泥比以及煤层埋藏深度作为评价煤层赋存条件的因素。诸多地质因素，大部分是描述性数据，必须对其进行定量表达，才能对其进行利用。另外有部分数据需要建立数学模型才能进行信息提取，例如断裂复杂程度，煤层连续性指标等。而对于煤的发热量，顶底板沙泥比等指标，则可以通过空间插值进行表面拟合。研究煤层可采性评价信息的定量提取，离散数据定量化；对于数值型数据，则可以通过离散数据空间插值方式获取整个评价区的数据。矢量空间-属性信息定量提取，本次研究中利用的矢量图层主要是断裂分布，断裂分布本身是空间信息，但其中包含的属性数据，断距、规模、断裂性质对于评价煤层非常重要，因此需要将这些属性信息综合利用，定量提取。开采性指标的定量信息提取，包括煤层可采厚度、煤层埋深、煤质煤的发热量、煤层倾角、顶板稳定性、煤层的结构复杂度、可采煤厚度占煤层厚度百分比、煤层空间分布稳定性。三、煤层开采条件多变量综合评价，由于各个评价指标的量纲不统一，量纲大的因素势必会影响评价结果，而量纲小的指标则在数据之中被淹没，因此，对上述不同量纲的数据进行数据水平统一，即统一量纲，采用极差方式对数据水平进行统一，这样，不同的评价指标的数据统一到一个水平。在煤层资源综合评价中，采用无模型的评价方法，证明开采条件优良的模型来训练变量。资源评价中的两类方法，一类是无模型的预测（无监督的），另一类是有模型的预测法（有监督的），有模型预测是以模型单元集合建立的统计预测模型，对未知单元定量类比达到资源评价的目的。在煤层资源综合评价中，并没有好的已知单元提供，这就决定了在煤层资源评价中只能采用无模型的评价方法，即只能通过数据本身来发现评价区的好坏，而不能要求提供一个可见的，证明开采条件优良的模型来训练变量。按照上述对变量关系的分析，采用下面的模型对煤层进行综合评价：，其中是综合评价结果，是各个评价变量的值。四、煤层三维地质模型，一个典型的三维地质模型是由一个或多个地层、结构面、断层等组成的。可以使用GOCAD建立三维地质模型，一般包括：数据的分析和预处理、插值、建立三维地层界面、建立三维地层实体、剖面图对比等步骤。构建三维地质模型的方法: 基于面模型的构建方法和基于体模型的构建方法. 利用钻孔数据建立地层界面，GOCAD提供了两种常用方法：第一种方法是先建立钻孔(well)，利用钻孔模型中的分层数据(marker)直接相连生成层面；第二种方法是利用已划分好层面的钻孔点数据生成网格。层面光顺处理：GOCAD创建的一种新的插值方法离散光滑插值(DSI)，将插值结果同控制点再次进行匹配，修正插值过程中存在的几何畸变，GOCAD称之为几何适应(fit geometry)。GOCAD中的DSI插值对地层面进行光顺处理的操作步骤：(1)确定控制点(原始采样点)，确定地层初始边界线；(2)使用“constrain all borders on straightline”选项将地层界线转变为模糊控制点，并且引出插值方向。研究区三维地层模型构建：(1)根据钻孔分层资料，提取分层的高程数据，导入到GOCAD中，生成原始点分布图；(2)进行克里金插值，导入到GOCAD中后，生成加密后的数据点分布图；(3)以各个钻孔分层点作为控制点，在地层尖灭、缺失处获得交线；(4)形成Delaunay三角网格化的层面，并利用GOCAD中里的DSI插值算法优化各层初始层面，用交线约束修改原尖灭、缺失地层层面从而最终建立各地层的层面。1.3国内外研究现状近年来形成了一套集图形与数据管理、模型建立、辅助决策为一体的资源条件信息管理与决策支持系统。其紧密结合煤矿生产实际 ,将煤炭资源条件评价预测、技术经济分析、开发开采决策连为有机整体 ,使评价结果的实用性、针对性及在指导开发开采与管理决策方面的作用得到了显著增强。1.4选题的目的和意义影响煤层开采的条件有多种因素，本研究从煤层地质赋存状态来评价影响煤层开采的综合条件。煤层资源开采条件的综合评价有利于从总体来设计开采区，合理布置采矿工程，提高煤炭的开采回收率，提高生产效益。煤层开采条件包括煤层的厚度，埋深，倾角，煤质，顶底板岩性，煤层中的夹层厚度和数量，构造应力，岩溶积水，岩浆侵入对煤质和煤层的破坏，后期河道冲刷对煤层的改造，断裂切割对煤层的破坏，煤层的连续性等多种因素。借助GIS技术，分别对上述因素进行空间信息的定量提取，对各个可采煤层进行综合定量评价，利用三维可视化技术对煤层分布和影响开采的各种因素进行显示。可以合理指导煤炭的有序生产，保障煤矿生产安全。2评价资源的划分原则2.1单元划分的概念及常用方法单元划分是进行煤层开采条件地质信息提取、资源综合评价最基础的环节，单元划分得合理与否将对矿产预测结果产生直接的影响。它不仅是统计观测的基本单位，也是提取与煤层资源特征有密切关系的地质变量的基础，而且统计对比和综合评价的对象、评价的结果是以单元为基础或通过单元表达的。常用的统计单元划分方法有两种，一种是网格单元，另一种是地质体单元法（也称自然单元法）。本研究中主要采用网格单元法。2.2三维网格化单元2.2.1网格化单元的概念及原理网格化单元是指采用一定规则的网格作为统计预测样品的方法总称。自60 年代D.P.Harris 首先采用网格法划分单元建立资源统计预测模型以来，该方法一直被广泛地应用于资源预测、统计性地质数据处理等领域。该方法母体构成是以“相似类比”原理为基础的，即相似的地质构造环境应含有相似的矿产。研究区域内所有地质构造环境相似的地段都是母体的组成部分，因此，采样必须沿一定网格连续进行。2.2.2网格化单元的优点（1）网格化单元的划分原则统一，预测区和模型区网格单元规格易统一，它不受地质工作程度的不平衡性所限制；（2）网格化单元是独立的，单元内地质变量是随机分布的，有利于随机抽样，形成简单样本，同时还可以研究矿床在单元内的分布规模；（3）采用网格化单元有利于扩大样品数，扩大样本容量，以提高统计的准确性；（4）网格化单元划分方法简便，划分方案统一，易于坐标化，便于大范围信息的储存和计算机成图工作。 2.2.3网格单元划分的关键问题网格单元划分的关键问题是选择单元的位置、大小。单元划分太小，会造成同一地质体分布于多个单元，人为割裂地质现象，增加了预测工作量，不利于地质模型的建立；而网格单元划分太大，则会造成已有信息的丢失，歪曲了地质变量分布形态，使预测结果的信度降低。因此如何确定最佳网格单元大小，并非易事，也缺乏明确的准则通常对单元的，划分应该考虑以下因素：评价区比例尺和精度要求。评价区地质条件复杂程度。研究区范围大小及保证统计分析所需的单元数。地质特征的空间变异性。应遵循抽样的随机性与样品的代表性原则。通常要根据图件比例尺或者采样精度来确定单元大小,对于1:50 万比例尺的地质图,用25-100 平方公里的面积为基本单元的大小;对于1：20 万比例尺的地质图,用4-16 平方公里的面积为基本单元的大小;对于1：5万地质图单元大小为0.25-1平方公里的面积比较适宜。上述的网格单元确定方案，都是参考性的，在实际工作中，应考虑前面所述的单元划分的影响因素，作一定的试验，而后确定单元的大小3。 2.2.4本次研究网格划分的基本原理本次研究采用煤田地质勘探的基本外推原理来决定网格单元的大小，其基本原理是，对于见煤钻孔，通常可以以钻孔间距的1/2来外推煤层的分布厚度，即对于500米间距的钻孔，如果两个钻孔都见煤，那么钻孔外推250米以内见煤的可能性很大。本次研究中的钻孔分布间距为500米左右，从中获取的数据间距也是500米左右，对数据内插的可信度距离为200米左右，如果进一步缩小距离，内插数据准确度偏低，还增加评价的数据量。因此本研究中网格单元的大小为200米×200米大小。3煤层开采综合评价变量分析和地质信息定量提取3.1煤层开采条件的变量选择图 3-1 煤层开采条件综合评价要素选择本次评价的煤层为花沟西82和10煤层，根据评价模式，确定“总分总”的评价模式，即确定评价目的评价要素评价结果。利用煤矿开采过程中常用的参考数据，以及根据花沟西井田煤层赋存特征，选择煤层厚度、煤质特征、断层、顶板砂泥比以及煤层埋藏深度作为评价煤层赋存条件的因素，其地质变量的选择组合如图2所示。确定评价目的以后，煤层厚度是煤矿开采过程中权重最大的一项指标，煤质特征是反映了煤利用价值，以及工业用途，断层以及顶板稳定性是煤层开采过程中需要考虑的地质条件，埋藏深度是煤炭开采过程中需要考虑的重要因素。如前所述，诸多地质因素，大部分是描述性数据，必须对其进行定量表达，才能对其进行利用。另外有部分数据需要建立数学模型才能进行信息提取，例如断裂复杂程度，煤层连续性指标等。而对于煤的发热量，顶底板沙泥比等指标，则可以通过空间插值进行表面拟合。 针对每个煤层的赋存状态，破坏的地质条件不同，本次研究中82和10煤层用到地质变量如表1所示4。表1 82和10煤层可采性评价变量选择82煤层煤层可采厚度煤层埋深煤质煤的发热量断裂影响顶板稳定性天然焦和岩浆夹层数可采煤厚度占煤层厚度百分比煤层倾角煤层空间分布连续性10煤层煤层可采厚度煤层埋深煤质煤的发热量断裂影响顶板稳定性煤层中不可采层数煤层倾角煤层空间分布连续性对于82煤层，由于受岩浆侵入的影响较大，影响煤层的开采，所以天然焦和岩浆的厚度，侵入层数是很重要的指标。10煤层主要受到后期河道砂体侵蚀破坏，造成煤层局部变薄甚至不可采，评价的指标只要是其空间分布的连续性，10煤的不可采夹层数目不多，大部分只有一层10。3.2煤层可采性评价信息的定量提取3.2.1离散数据定量化大部分地质数据属于描述性的，无法直接利用，在煤层可采性评价中需要首先把它们转化为定量数据。在本研究中，断裂的性质，按照对煤层开采的影响有利否，拉张性断层量化1，压扭性断裂量化为2，煤质主要根据煤的煤岩类型来划分，考虑的主要是其经济价值，具体量化数值见表2。另外该指标可以参照对比煤的发热量指标，一起使用。表2 82和10煤层煤质量化取值煤岩类型镜煤亮煤半亮煤半暗煤暗煤天然焦取值大小654321 3.2.2数值型数据对于数值型数据，例如煤层的厚度，倾角，发热量等，或者上述已经量化的数据，则可以通过离散数据空间插值方式获取整个评价区的数据。为了保持数据的准确性和图件的美观，通常采用最领近插值和克立格插值两种方法。这样就可以得到栅格格式的评价变量。 3.2.3矢量空间-属性信息定量提取本次研究中利用的矢量图层主要是断裂分布，断裂分布本身是空间信息，但其中包含的属性数据，断距、规模、断裂性质对于评价煤层非常重要，因此需要将这些属性信息综合利用，定量提取。断裂对煤层开采影响因素的构建通过以下模型计算：式中，某个网格的断裂影响因子值，为该网格单元中的断裂条数，为某条断裂的长度，为该断裂的断距，如果断裂为拉张性断裂，如果与水体或者是岩溶裂隙相同，则具有导水性，影响开采，为断裂的性质，如果为拉张性断裂，取值为1，如果为压扭性断裂，取值为2。面状信息的提取主要与顶板的岩性有关，由于本次研究并未使用经过解释的煤层顶板地质图，而是采用顶板砂泥比来替代，但其基本原理如下：为顶板稳定影响因子，为网格中出露的顶板类型数目，为某种顶板的出露面积百分比，是该顶板的力学测试参数，例如坚固性。 3.2.4开采性指标的定量信息提取（1）煤层可采厚度 该变量直接采用每个钻孔见煤的厚度，对于82煤层，计算煤层的可采厚度，对于厚度大于0.05米的天然焦、岩浆岩等夹层不应记入煤层厚度。煤层的可采厚度对于开采来说也非一个线性的数值，当煤层可采厚度小于0.6米时，煤层不可采，当煤厚大于4米时，其开采技术要求比较高，对开采评价而言，分值应该偏低。采用的计算公式为：式中为煤层可采厚度。（2）煤层埋深 对埋深大于1000米的煤层，开采条件要求较高，难度较大，对于埋深小于1000米的煤层，目前技术条件下可以开采。式中为煤层底板深度。（3）煤质、煤的发热量直接使用原始数据，其中煤质的量化数据见表2。对于灰份达不到开采要求的煤层，其数值赋0。（4）煤层倾角 煤层倾角太大，不利于开采，倾角大小对煤层开采的定量模型为：其中的为煤层倾角值。（5）顶板稳定性 顶板稳定性主要指与煤层接触的上覆地层的稳固性，采用煤层之上顶板30米距离内岩性的砂泥比作为评价顶板稳定的量化指标：指砂岩的厚度，为泥岩的厚度。（6）煤层的结构复杂度 对于82煤层而言，主要是天然焦和岩浆侵入的夹层数。对于10煤，主要是沉积过程中的泥砂夹层，数目普遍不多，而且一般为1层，厚度也不大。对厚度大于0.05米的天然焦和岩浆侵入层，以及其他性质的夹层，统计其数目。夹层数目越多，煤层结构越复杂，对开采越不利。定量模型采用下式：是煤层中的夹层数，加上1是防止夹层为0的情况下，公式无意义。（7）可采煤厚度占煤层厚度百分比 该变量的构建主要用来评估82煤层中岩浆侵入对煤层的破坏情况，采用的定量公式为：是可采煤层的厚度，和分别是煤层中岩浆岩和天然焦的厚度，显而易见，值越大，岩浆对煤层的破坏越小，开采价值越高。 （8）煤层空间分布稳定性 以往的研究方法是，分块段计算该块段内可采见煤钻孔数与整体钻孔数的百分比。本评价区如何划分块段没有进行研究，因此采用一种新的方法来计算煤层在空间分布上的稳定性和连续性。该方法是在一个邻域范围内计算某个网格与整个邻域煤层厚度的绝对值来表达，很明显，如果该数值越大，煤层在空间的稳定性和连续性越差，不利于开采。采用下式计算煤层空间分布的稳定性：式中为5×5邻域窗口中心的可采煤层厚度，为5×5邻域各个可采煤层厚度值5。4煤层开采条件多变量综合评价4.1煤层可采性评价指标的量纲统一与变量关系分析由于各个评价指标的量纲不统一，量纲大的因素势必会影响评价结果，而量纲小的指标则在数据之中被淹没，因此，对上述不同量纲的数据进行数据水平统一，即统一量纲，采用极差方式对数据水平进行统一：这样，不同的评价指标的数据统一到一个水平。在煤层可采性评价中，煤层的可采厚度是决定性的指标，如果煤层厚度为0或者不可采，那么其他的评价指标即使数值很大，也是毫无意义的。该变量与其他变量的关系是逻辑相乘。其他的预测变量有些可能具有相关性，但如果采用的模型并不要求变量独立，那么对于评价结果并无影响，在本次研究的其他的几个变量中，并没有象煤层可采厚度那样的决定性指标，因此，其他变量的重要性是一样的，可以对他们进行加权运算6。4.2评价模型在资源评价中有两类方法，一类是无模型的预测（无监督的） ，如 ART 网络、动态聚类法、证据权法等，另一类是有模型的预测法（有监督的） ，如 BP 神经网络、特征分析等。有模型预测是以模型单元集合建立的统计预测模型，对未知单元定量类比达到资源评价的目的。 在煤层资源综合评价中，并没有好的已知单元提供，这就决定了在煤层资源评价中只能采用无模型的评价方法，即只能通过数据本身来发现评价区的好坏，而不能要求提供一个可见的，证明开采条件优良的模型来训练变量。当然，专家知识是非常重要的，上述对变量的分析，各个变量的权重确定，变量间的主导因素选择，事实也属于先验模型。按照上述对变量关系的分析，采用下面的模型对煤层进行综合评价：其中是综合评价结果，是各个评价变量的值。在评价82和10煤层所用到的变量见表17。5井田煤层三维地质模型5.1三维地质模型概述一个典型的三维地质模型是由一个或多个地层、结构面、断层等组成的。对于平原区的地质分析模型主要涉及第四系土层、地下水等。地层之间的关系一般比较复杂，有时地层相互平行，有时可能与另一地层相交，形成尖灭、透镜体、夹层等地质现象，使三维地质建模过程复杂化8。 5.2 GOCAD概述GOCAD是国际上公认的主流建模软件，在众多油公司和服务公司得到了广泛的应用。Gocad是以工作流程为核心的新一代地质建模软件，实现了高水平的半智能化建模，具有功能强，界面友好，易学易用，并能在几乎所有硬件平台上（Sun, SGI, PC-Linux, PC-Windows）运行的特点。GOCAD特点： 1、构造建模和油藏属性建模都由相应的工作流程驱动，用户只要回答工作流程中的问题和提供相应的参数，就可顺利完成相应的建模工作，大大提高了建模工作的效率。 2、能够建立极为复杂的构造模型。 3、丰富的属性模型建模算法。 4、独特的油藏不确定性分析 5、独特的软件开发工具 6、极为灵活的硬件平台环境，可运行在Sun, SGI等UNIX平台，或PC-Linux和PC-Windows环境。GOCAD作为一种建模工具，能够大大提高地质建模的效率和精度，可以满足对复杂地质区域的建模要求。使用GOCAD建立三维地质模型一般包括：数据的分析和预处理、插值、建立三维地层界面、建立三维地层实体、剖面图对比等步骤。5.3 GOCAD建模5.3.1建立三维地层界面目前构建三维地质模型的方法可分为两大类：基于面模型的构建方法和基于体模型的构建方法。前者侧重于用地质实体分界面(如地层面、接触面和边界面)来形成地质实体的空间轮廓；后者则侧重于三维空间中地质实体边界与内部的整体表示，通过对三维空间进行体元分割来实现地质实体的真三维表达和分析。在实际建模过程中，经常将这两种方法结合起来，例如，可先利用基于面模型的构建方法形成地质实体的分界面，然后再对其进行体分割。因此，无论是面模型还是体模型，都需要先构建出地质体的分界面9。利用钻孔数据建立地层界面，GOCAD提供了两种常用方法：第一种方法是先建立钻孔(well)，利用钻孔模型中的分层数据(marker)直接相连生成层面；第二种方法是利用已划分好层面的钻孔点数据生成网格。第一种方法比较快捷，但是由于它的生成过程不受人为控制，对于面积小、层位很清楚简洁的区域，使用这种方法可以很大地减少工作量，但是，当建模区域面积较大、且地层条件较复杂时，则不能直接用层位相连生成层面，必须要先人为划分好层面，再利用第二种方法建立模型。使用第二种方法时，若是直接由原始数据点生成不规则三角网格(TIN)，由于研究区部分区域钻孔点分布稀疏，生成的三角网格棱角分明，比较粗糙，很难真实地反映实际的地层结构。为此，笔者通过多次建模实践，发现可以在地层层面起伏比较大、钻孔较少的地带通过克里金插值旧1对原始点进行加密，以改进它的网格密度。克里金法的优点在于它对原始点的数量和分布不敏感，生成网格点的时间短、数据点个数多，插值密度、精度较高。故采用上述做法既保留了原始的控制点，又增大了网格的密度。在建模中，原始采样点直接生成的层面，剖分网格比较大，地层层面起伏处棱角尖锐。由克里金法插值后的点生成的层面，剖分网格小而密，地层层面起伏处较平缓，能较好地反映地层实际情况。5.3.2层面光顺处理在三维地层建模数据的插值技术中，克里金法虽然优于其它算法，但是它们都存在一个共同的缺陷，即插值后的层面与原始控制点不完全吻合，插值曲面的部分区域并未完全落在控制点上。为此，GOCAD创建了一种新的插值方法离散光滑插值(DSI)，它能弥补这种差异，将插值结果同控制点再次进行匹配，修正插值过程中存在的几何畸变，GOCAD称之为几何适应(fit geometry)。DSI插值的自由性很好，在插值过程中能够对一些不确定的数据进行自动处理H J，在实际应用中有很大的灵活性，作为GOCAD软件创建的一种插值方法，在地质行业内拥有举足轻重的地位，已经成为多款软件的内核算法。将利用克里金插值后的点生成的地层层面图放大。插值后的区域中有部分层面未完全落在原始采样点上，即生成的地层面与实际地层层面位置不吻合。因此需要使用GOCAD中的DSI插值对地层面进行光顺处理，其操作步骤如下：(1)确定控制点(原始采样点)，确定地层初始边界线；(2)使用“constrain all borders on straightline”选项将地层界线转变为模糊控制点，并且引出插值方向。5.3.3建立三维地层实体地质实体和地质界面一起组成三维地质模型，它的建立过程直接影响模型的精确度。在GOCAD中，若直接利用SOLID功能生成地质实体(solid)，是非常困难且无实际意义的，原因如下：(1)GOCAD提供了生成solid的3种方法：点、封闭面、曲面及厚度。这3种方法均需要重新制作数据文件，增大了工作量；(2)生成的地质实体仅仅能显示地质结构，不能提供工程计算所需要的数据，这显然没有实际工程应用价值；(3)不能实现和其他程序的交互计算，在应用上有局限性。而使用GOCAD的GRID功能，也可以生成满足要求的地质实体，该法与SOLID相比有许多优势，主要表现为：(1)采用GRID(栅格)形成实体，它的实现方法简单易操作，利用先前生成的层面即可完成；(2)插值过程中得到的相关数据是用于工程计算的宝贵资料。进行地质建模的目的，将地质结构更鲜明直观地展现出来，是将插值过程中得到的相关数据用于进一步的工程地质评价，GRID则将这二者完美结合起来。(3)栅格的节点信息和拓扑关系可以Excel表格的形式导出，GRID导出的节点信息和拓扑关系可以通过简单的程序转换，进而导人到ANSYS和ABAQUS等有限元程序中，实现交互式计算，拓展了软件功能。5.3.4研究区三维地层模型构建利用上述建模方法，现以花沟西基岩及松散层数据库资料为例，介绍三维地层模型的构建过程。其具体步骤是：(1)根据钻孔分层资料，提取分层的高程数据，导入到GOCAD中，生成原始点分布图；(2)进行克里金插值，导入到GOCAD中后，生成加密后的数据点分布图；(3)以各个钻孔分层点作为控制点，在地层尖灭、缺失处获得交线；(4)形成Delaunay三角网格化的层面，并利用GOCAD中里的DSI插值算法优化各层初始层面，用交线约束修改原尖灭、缺失地层层面从而最终建立各地层的层面。5.3.5利用GOCAD评价过程进入Gocad2.0.8（Advanced Mode），加入模型文件sgrid-all-1.sg.加入文件d:/My Documents/huagouproject/MI-BOTTOM/surface-mi-gap-all-top.ts和d:/My Document s/huagouproject/MH2-BOTTOM/ surface-mh2-gap-all-top.ts，在Surface下生成surface-mi-gap -all-top和surface-mh2-gap-all-top，打开下拉菜单中的properties,显示各因素的三维图像。如图5-1和5-2；图5-1 在GOCAD中加载surface-mi-gap -all-top和surface-mh2-gap-all-top文件图 5-2 地层文件下的各属性因素(1)分别显示各因素，并对其进行评价；1)10煤层 图5-3 coalheight(煤层可采厚度) 图5-4 coalquanlity(煤质) 图5-5 Misandtomud(沙泥比) 图5-6 Stramiheight (m1煤层间隙厚度)图5-7 Topsandheight(顶板砂岩厚度) 综合评价；右键properties下的create,新建属性result，把各因素综合于此，用于综合评价。为result建立脚本，右键properties下的apply script，首先为各因素赋权重，根据各因素的重要性，赋予不同权重。这里coalheight为0.2，coalquanlity为0.2，misandtomud为0.1，stramiheight为0.2，topsandheight为0.3,result的脚本代码为：result= coalheight*0.2+coalquanlity*0.2+misandtomud*0.1+stramiheight*0.2+ topsandheight*0.3,具体如图5-8和5-9；图5-8 创建新综合评价因素result图 5-9 为result编写脚本代码最后在Attributes中点击Recompute clip values生成综合评价三维图，如5-10和5-11；图5-10