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地层结构及其分布的模拟是地质信息化研究与工程规划设计建造的迫切需求。现有的研究方法主要以钻孔数据为基础,选择插值方法进行二维剖面绘制和三维地层建模。插值方法是决定模拟结果准确程度的重要因素,但插值方法的选取受主观因素影响,缺乏科学合理性,难以推广应用。针对这一问题,本文提出一种基于钻孔数据进行机器学习的地层序列模拟方法,即将钻孔地层数据处理为地层类型序列与地层层厚序列,利用循环神经网络与序列-序列架构建立地层序列模拟模型。通过将模拟结果与实际钻孔数据对比分析,发现地层序列模型可以较准确地模拟地表到基岩面之间的地层类型与厚度范围。研究可为地层模拟提供新方法。 相似文献
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三维地质建模是“智慧城市”建设的基础内容之一,涉及数百平方公里到数千平方公里的城市级地质范围。由于城市级地质范围跨越地质单元多、地质情况复杂,传统的三维地质建模方法对跨地质单元的地层连线考虑不足,常导致不同地质单元间的地层连线出现错误。针对该问题,提出一种基于地层沉积顺序的统一地层序列方法,进而识别钻孔分层中的缺失和倒转情况,将同一岩性中倒转与正常的情况加以区分,避免建模时的错误连线或插值。通过添加0厚度层,使所有钻孔的地层序列可完全一致,构建各钻孔分层间的对应关系,以降低不同地质单元间的地层连线错误率。通过讨论地层缺失、倒转、重复等特殊情况和实例验证,研究结果能够有效地对城市级三维建模中各种地质情况的连线问题做出明确的判断,减少在跨越地质单元多、地质情况复杂的城市级三维地质建模中的地层连线错误,为“智慧城市”建设提供底层支撑。 相似文献
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