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    矿山岩土体三维建模研究

    时间:2023-01-24 18:45:06来源:百花范文网本文已影响

    苏志军 苏志营

    1 中化地质矿山总局河南地质局,河南 郑州 450002

    2 郑州中苏岩土工程有限公司,河南 郑州 450002

    3 河南亚星建筑安装工程有限公司,河南 郑州 450012

    矿山开采可以带来巨大的经济效益,同时也可能产生一系列矿山地质环境问题,比如,地面塌陷、地裂缝、崩塌、滑坡、含水层破坏、地形地貌景观破坏等[1]。由于诱发矿山地质问题及现象原因极其复杂,既包括地层、断层等天然地质体,也包括矿井、巷道、采空区等人工作业区,而且相互间关系错综复杂,随着采掘深度增加矿山岩土体地质环境还会发生更深层改变,基于传统二维的矿山管理已远不能适应国家对绿色矿山建设的要求。

    随着空间三维技术的应用,以及 5G和大数据云平台处理器快速支撑,三维技术管理矿山数据可以真实、直观地反映断层、地质体、矿层、坑道等实体的空间关系和空间分布,是解决传统管理难以解决的实体内部现象可视化和大数据动态管理的问题,是进行绿色智能矿山建设的有效途径之一。

    矿山三维建模是地表与地下多数据源无缝耦合的过程,既需要地表地形高程数据,也需要地下岩土层空间数据。因此,需要针对不同类型矿山及其分布情况,结合地域特点采取适宜有效的方案便捷构建三维模型。由于中国矿山地形地貌西部山区较东部平原复杂,生态环境南方较北方复杂。这就需要我们进行数据采集时统筹考虑矿山环境各种影响因素。

    此外,在数据采集基站定位和航线规划选用不同仪器设备时,不同地区不同类型的矿山可能产生的影响也需要提前考虑,这有助于后期数据解算分析及模型构建。

    1.1 有色金属矿山

    中国复杂多样的地质环境形成了不同类型的金属矿床,从各时代超基性-基性-中性-酸性-碱性各类岩浆岩,沉积了各时代的地层,形成了各种各样的矿床。资源分布广而又相对集中。如:铜矿主要分布于长江中下游;
    铝矿主要分布在河南、山西、贵州、广西;
    钨分布在南岭一带;
    钼主要分布在辽宁、河南[2]。

    1.2 非金属矿山

    在科学技术高速发展的当今时代,非金属矿产扮演着越来越重要的角色[3]。中国非金属矿山大多集中在经济比较发达的东部和中部地区,特别是在东南沿海一带。矿层主要在早元古代-寒武纪-第四纪的不同时代变质岩、沉积岩地层中。菱镁矿、滑石、石墨等主要产于华北地台、扬子地台和佳木斯地块。萤石、明矾石、膨润土、沸石、叶蜡石等主要分布于东南沿海火山岩带。石盐、钾盐、芒硝主要产于西部现代盐湖等[4]。

    1.3 能源矿山(煤矿为例)

    地史上中国聚煤期有14个,其中早石炭世、晚石炭世-早二叠世、晚二叠世、晚三叠世、早-中侏罗世、早白垩世、古近纪和新近纪为主要聚煤期。中国各聚煤期均有可采煤层形成,从早石炭世到古近纪和新近纪富煤面积缩小,单一煤层厚度增大。聚煤范围最广、煤层连续性最好的是华北赋煤区,其次为华南赋煤区,单层煤层厚度最大的是西北赋煤区和东北赋煤区。

    1.4 其他类矿山(稀土矿为例)

    其他类矿山主要是除赋存金属、非金属及能源矿产的矿山,包括砂、石、黏土矿产、稀土矿产、流体矿产(如地下水等)等资源矿山。

    在成矿时间上,燕山期是中国稀土矿富集的高峰期。在空间分布上,虽然中国稀土矿分布广泛,但储量分布较为集中,主要分布在内蒙古、江西、广东、广西、四川等省。在大地构造上,既分布于稳定的地质构造单元之中,又分布于活动的地质单元之内(褶皱系)[5]。

    从以上不同类型矿山及其分布特点来看,集中成矿及空间分布既有关联又存在很大差异,采取单一建模方式不一定能够准确反映矿山岩土体间的相互关系。因此,需要对不同建模类型研究分析、综合运用来解决矿山岩土体三维建模问题。

    2.1 三维建模类型

    矿山三维建模根据其用途、目的不同,大体可以划分为地质建模、几何建模、测绘建模、实景建模等。

    2.1.1 地质建模

    地质建模是利用计算机图形技术将钻孔、测井、地球物理勘探资料和各种解译成果,以及地质调查成果在综合分析的基础上,生成的三维定量随机模型。

    地质建模是一个涉及了地质学、计算机技术、数据及信息技术、地球物理勘探、岩土工程、构造学、遥感地质等多学科交叉的综合学科。地质建模我们可以根据其应用目的不同,可以分为矿床/储层地质建模(如矿产三维等)、土木工程地质建模(如城市地质三维等)、地质演化三维建模及综合地质建模等。

    矿床/储层地质建模主要是为较为准确预测矿储的真实情况而建立的地质模型,地质模型的精准程度取决于获取地质基础数据的精度,常见软件有 GOCAD、Petrol、3DMine等;
    土木工程地质建模是在大型工程不同阶段(可行性研究阶段、初步设计阶段、详细设计阶段、施工阶段等)或一般工程的关键阶段实施时,获取地质信息用三维图形来处理岩土层界面与结构面组合关系,逼真反映地下主要地质结构全貌,为岩土工程师分析研究工程地质现象和发现掌握岩土体结构规律提供的一种崭新研究手段和研究方法,常见适用软件有库伦岩土分析和设计软件(GEO5/OptumG2)、Creatar XModeling、ABAQUS 等;
    地质演化建模是在遵循地质原理的前提下,通过对地质构造深入分析,以半定量化或模糊量化的方式结合推演及相关解译成果建模的方法,如深探地学建模软件等;
    综合地质建模是为解决复杂的地质问题而采用的建模方法,一般采用一种或多种上述方法的组合;
    建模软件多采用 CAD、Revit、Mapgis、Arcgis等具三维功能制图类软件和自编程序相结合的办法完成。

    2.1.2 几何建模

    几何建模方法可以分为多边形建模(Polygon)、非均匀有理 B样条曲线建模(NURBS)、细分曲面技术建模(Subdivision Surface)等。多边形建模一般采用三角形、四边形或其它多边形等小平面来模拟曲面,来表述各种不同形状的三维物体;
    NURBS建模是计算机图形学的一个数学概念,适合于创建光滑的、复杂的模型,该建模须使用网格状的曲面片作为其基本的建模单元;
    细分曲面技术建模是采用镶嵌化处理技术,在点与点之间自动嵌入大量新的点,使模型曲面更加平滑致密。多边形建模是早期的三维建模常用方法,由于其误差相对较大,要求精度较高的三维模型一般采用后来具有拓扑结构的NURBS建模和细分曲面技术建模技术来创建。几何建模常用软件Rhino等。

    2.1.3 测绘建模

    测绘建模根据时空特征可分为地面测绘建模、空三测绘建模和卫星遥感测绘建模。

    地面测绘建模常采用全站仪、激光雷达及相关辅助设备对目标物(或矿山靶区)进行全方位数值测定,然后采用专业软件进行三维模型创建。该类模型定点精度高(毫米级或优于毫米级),适用于相对简单的三维模型测定,对复杂形体及大数据测绘存在费时费力效果不佳的问题。

    卫星遥感测绘建模是通过传输设备将遥感器获取的目标物(或矿山靶区)遥感信息远距离传回地面站,由专业信息处理设备(如彩色合成仪、数字图像处理机等)对基础数据整理后用 ENVI ERDAS(二次开发)等可以测量信息数据的软件有针对性提取相关基础数据来创建三维模型。获取的基础信息基本为海量大数据,目前来说精度一般略微偏低,多为亚米级。

    空三测绘建模一般采用携带具测绘功能仪器的飞机(艇)或无人机等对目标物(或矿山靶区)进行数据采样,而后通过计算机工作站或云平台空三解算构建。空三测绘建模优势是既具有可获取复杂目标物的大数据,又可保证较为精确精度。

    2.1.4 实景建模

    实景建模是一种运用相机或雷达、激光扫描等可提取数字信息等仪器结合相关配套设备,对目标(或靶区)场景进行多角度采样,后期整合处理来完成的三维虚拟技术。其优点是可以把目标场景完整、细致地记录下来,通过纹理复原等技术再现,可以使访问者在三维空间穿行、观赏,并可与 AR(增强现实技术)相连接,提高身临其境的真实感受。

    2.2 矿山岩土体建模空间界定

    由于矿山岩土体地下部分属于隐蔽不可知空域,成矿时经历复杂地质环境过程,因此在针对不同用途三维建模时,需要充分考虑建模空间界定问题。结合现已开采不同类型矿山及搜集的勘探数据,矿山岩土体三维建模宜综合考虑围岩、矿体、软弱结构层(体)、断层等不同地质构造,建模区域空间宜不小于一倍且不大于两倍研究靶区的范围,并应满足相关规范要求及实际需要。一般情况下,垂向深度可与勘探揭露最多地层厚度相当;
    地表覆盖以矿界范围约束控制。

    2.3 参数化建模

    参数化建模[6-7]目前应用于建筑及工业领域,为了解决复杂异形体,建立一个参数化模型,就可以对每个节点的位置进行准确定位,利用其建模的精准性,来指导施工现场定位[8]。参数化建模较好地解决了复杂建筑结构体及异形模具零部件三维建模问题。

    鉴于矿山岩土体结构复杂性,可以将参数化建模引入矿山建模。在参数化建模中比较好的有Rhino中的Grasshopper编程环境及SketchUp参数化插件等,它们都可以比较友好地被引用,来解决矿山岩土体建模中相对较为棘手的地质建模问题。比如多维数据曲面(地形或矿层)和非标准异形矿洞生成等(图1)。

    图1 参数化三维建模Fig.1 Parameter 3d modeling

    在Grasshopper中,每个电池(被编译打包能够独立完成一定操作的程序或程序组)基本都会有输入端和(或)输出端。将各电池相连成电池组(图2),输入端与输出端之间线连产生逻辑关系,运算器根据输入条件输出结果,产生相应运算,来实现可视化结果(图3)。参数化的突出优点是可以快速解决异形体及异常数值的处理,极大程度降低复杂地质体建模的难度。

    图2 参数化电池组Fig.2 Parametric battery group

    图3 点生成曲面可视化Fig.3 Visualization of point generation surface

    利用地质体基本特征进行参数化建模是个重要环节,所以进行参数化建模时需考虑多方面的因素,如分析构成地质体几何形体的基本元素,以及各元素之间的关联关系;
    分析自由参数与哪些元素相关,如何保证自由参数的动态变化;
    确定主体模型特征及所有的辅助特征;
    运用编程表达式编辑器,对自由参数表达式进行分析;
    确定特征创建次序,进行模型创建;
    变更自有参数数值,验证模型的合理性等。

    矿山岩土体三维建模设计可以按前期准备、数据集成、模型构建分步实施(图4)。

    图4 矿山三维建模架构图Fig.4 Mine 3d modeling chart

    3.1 前期准备

    前期准备中,区域地质资料可以提供准确详实的标准地层,对断层、褶皱等复杂地质体有较为准确的描述,对前期矿山建模具有指导作用,同时可以提取对后期矿山模型的修正约束数据。

    3.2 数据集成

    矿山地质数据是建模的直接依据,它的精度直接决定模型的准确性。利用矿山范围物、化、遥数据,结合地面调查与钻探等直接获取的地层数据相融合,可以形成复杂地质体之间较完善的拓扑关系,这是关键环节。

    矿山基础数据中包括与矿山关联的历史数据与当前数据,空天地一体的实测及观测数据,建模时需要逐步提取相关数据。

    其次数据集成三维数据可将得到的物体几何模型数据转换成直接运用的基本图形的形式。如点线面等,赋予几何体属性并对应相关图层。

    矢量数据环节可以梳理进入矿山三维数据处理环节的非矢量化纸质或电子的图件及信息等数据形成符合建模的矢量化数据。

    矿山图形数据部分可以统一矿山及其附属构筑物矢量数据,之后形成可供建模的图形数据。

    3.3 模型构建

    三维模型构建可以采用一种或几种不同建模方法融合来构建矿山岩土体模型。使其具有可编辑、可数值模拟、可转化等不同形式。

    为增加模型的逼真性和真实性,可采取纹理映射编辑,在三维模型的灰度图上增加纹理或色彩,使其成为具有纹理映射的三维模型。

    合理运用三维数据库可以编译三维模型,使其格式及形式上符合进入GIS等附带数据库类型的地学软件,为模型建立后续分析提供基础支撑。

    某非金属矿山最高点海拔 1450m,最低点910m,最大高差 540m,一般200~300m,区内山高谷深,悬崖绝壁清晰可见;
    区内灌木、乔木、荆棘、藤状植物十分发育,植被覆盖率达90%以上(图5)。矿区位于山陵背斜北翼,区内未发现较大的断层,出露地层大都为沉积岩类地层,浅部覆盖相对较薄的第四系冲洪积或坡积土层。

    图5 矿山现场(实地踏勘)Fig.5 Mine site(The field reconnaissance)

    结合矿山提供的地质资料及现场踏勘情况,矿区环境属亚热带季风气候,四季分明,夏季气温高达38℃,冬季气温达-10℃,冰冻期为每年 12月至翌年3月;
    雨水多集中在6~9月,冬、春两季降水较少。根据项目要求,卫星遥感数据筛选靶区局部存在少云易处理的数据,数据提取后作为参考。现场采用无人机五镜头倾斜拍摄采集数据与矿山地质数据相结合构建三维模型。

    现场实施结合地质钻探布置情况,无人机采集数据时航线东西向,航向南北向控制;
    同时在矿区范围内均布RTK高精度控制点。根据无人机数据进行空三解算,通过基站数据和倾斜相机内置PPK,解算出相机曝光点位置,通过解算软件转换为当地坐标或需求坐标,解算成果映射相应图像纹理(图6),空三解算成果为高精度控制矿山地质模型地表形态及作业范围的基础数据和直观依据。

    图6 矿山空三解算成果图(数据集成)Fig.6 Result map of aerial triangulation of mine(Data integration)

    建模采用三维模拟技术,是利用信息系统可视化技术进行地层结构、地质体、地质现象的三维数字化抽象、重构和再现,对现实地质环境进行模型抽象、实体重构、计算分析的仿真过程[9]。

    由于基于几何建模方法侧重 3D空间实体的表面表示,如地形表面、地质层面等,通过表面表示形成 3D目标的空间轮廓,其优点是便于显示和数据更新,不足之处是难以进行空间分析,在对三维模型进一步数值模拟和进行 BIM 预设计时,存在仅能概化测算而无法深度计算的问题。

    基于地质建模方法侧重于 3D空间实体的边界与内部整体表示,如地层、矿体、水体等。通过对体的描述实现 3D目标的空间呈现,优点是易于进行空间操作和分析,但存储慢、占空间大,计算容易溢出而导致分析无法正常进行。

    考虑矿山三维地质建模远复杂于城市地质三维建模,不宜采用以规则块体、不规则块体及结构实体地质建模等只考虑体元的建模思路;
    也不宜采用网格(TIN和Grid)边界或线框建模、断面建模、多层 DEM 几何建模等只考虑面元的建模思路。混合模型的目的是综合面、体模型优点,融合规则体元与不规则体元的特点,取长补短[10]。综合以上对比后,采用混合建模的思路。

    将多尺度资料进行整合,提取相关 DSM、DEM数据、点集数据(如钻孔数据等)、剖面数据(如地质剖面等)、地表点数据(如控制点、调查点等),对比各扫描数据、数字化数据、地探数据等矢量化数据,以低精度服从高精度数据原则,取得建模基础数据。从地质调查、遥感地质、工程物探数据及地质勘查钻孔数据依次由地表向地下区划各不同地质时代岩层分层界限,按照与地表数据同范围同精度原则提取相关地质基础数据。

    混合建模时将提取的地形、地质基础数据以地质建模方法为主体,对空三解算、点面数据进行区域校准和分类校正,以几何建模、空三建模及参数化建模等建模方法为基础,在确定矿山各地质岩层相互间接触关系的前提下进行模型构建。生成地表的数据是由无人机采集,经空三解算提取的DEM(或剔除植被等异常值的DSM)离散点数据;
    地层信息源于地质剖面和钻孔数据等信息,将提取的离散点运用插值技术构网成面,对每个控制点赋予“三维空间矢量点”属性,以保证模型精度;
    地质透镜体则根据物探等值线或钻探剖面以几何建模法来实现,使用控制点调整透镜体形态,并赋予其地质属性;
    地层间的接触关系,则依据不同矿山类型、分布区域及其成因,以及其所处大构造区域位置(区域校准、分类校正)等来综合判断,构建后的三维模型逐层确认其分层是否准确,并赋予相应地质属性,对赋予地质属性的模型映射纹理或色彩以可视化区分地层,耦合各岩土层生成三维地质模型(图7,图8)。

    图7 矿山岩土体三维模型Fig.7 3d model of mine soil mass

    图8 矿山岩土体三维模型流程(模型构建)Fig.8 3D Modeling process of mine soil mass(Model construction)

    三维数字矿山的最终目标是实现矿山真正安全、高效、经济开采,既能满足人类对矿产资源的需求,也能适应生态、环境的承载力,达到可持续发展的目标[11]。三维矿山是以矿山系统为原型,以地理信息、矿山科学技术、计算机技术等为理论基础,以现代智慧矿山管理体系和 5G网络技术为支撑,建立的一系列不同的地质模型、数学模型、几何模型等集成,用模拟仿真虚拟技术进行多维度表达,具有高分辨、大数据和多源数据相融合以及空间化、数字化、网络化、智能化和可视化的技术系统。三维矿山把矿山空间属性数据实现数字化存储、传输和表述,可应用于生产环节与管理和决策之中,以达到生产方案优化、管理高效和决策科学化的目的。

    随着矿山浅表层矿产大幅减少,深部采矿将是矿山不得不面对的问题。而随着采深增加、开采强度加大,与浅部开采相比,深部开采时岩体处于高地应力、高地温、高承水压力及爆破、机械动力扰动的复杂力学环境,“三高”地质环境下的岩体在应力突然释放时,极易造成矿山灾害,所以未来矿山深部安全开采需要提前对采区开采前后地应力分布有较为详细的把握,以便于采取应急处置预案。这时,需要借助大数据三维数值模拟来实现这一需求,而数值模拟的前提则是需要建立拟合于真实矿山的三维模型。

    自然资源“山水林田湖草”的深入调查和评价,地表水与地下水的相关关系;
    行政区划与流域自然资源的关联关系;
    矿山资源基地建设与流域地质环境的联系与影响等,都有赖于水工环三维模型的构建与模拟。在数值模拟与实际监测(或调查)结果相比拟的过程中,把握各种关系间存在的主要问题,三维建模与数值模拟分析可以为适宜的解决方案提供基础的数据支撑。

    由此可见,三维模型的精准构建首当其冲。

    (1)本文将矿山三维建模常用建模类型划分为地质建模、几何建模、测绘建模、实景建模,并对其区别及应用范围进行了表述。

    (2)将广泛应用于建筑及机械等领域设计的参数化三维建模方法引入矿山建模,提出了参数化矿山三维建模需要考虑的环节,并进行了参数化三维建模初步实现。

    (4)高精度大数据对矿山岩土体三维模型仿真实现提供了基础支撑,高质量的三维模型可以更加高效、精准地服务中国深地层面的战略规划。三维数字矿山是国家战略资源安全保障体系的重要组成部分,矿山三维建模是数据基础。三维数字化模型可对接生产环节与管理和决策,最终实现管理智能化和决策科学化。

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