地質大數據對礦山工程地質勘查工作的影響研究

劉星星

（山東省第八地質礦產勘查院，山東 日照 276800）

地質大數據是經過礦產勘查不同階段獲取的一種科學大數據，其具有源頭眾多、數據種類眾多、時空眾多以及獲取手段眾多等特點。在礦山工程地質勘查工作中，地質大數據的呈現方式主要以數據、文本、圖像等碎片化的形式而存在，隨著計算機、物聯網等高科技技術的發展，海量的數據堆積但是能夠提供的信息有限。對于大型的礦山工程地質勘查項目來說，數據信息管理技術比較重視結構化的數據的存儲與使用，對于目前已經形成地質信息科學的理論、方法和技術體系框架來說，起到的指導意義不大[1]。這種形勢下，礦山工程地質勘查工作中三維地學建模在地質大數據背景下的發展，成為了目前的研究熱點。為了滿足目前礦山工程地質勘查工作中數字化、可視化以及智慧化的分析需要，需要加強地質大數據的應用與分析，在大數據的基礎上，建立一個精細、動態的工程地質模型，為礦床深部以及外圍的找礦決策進行分析，提供技術、數據方面的可視化支持。在地質大數據的時代下，工程地質建模方法比之以往更加關注和強調模型是否能夠實現動態構建和數據信息的更新。本文針對傳統顯式建模方法中存在的弊端，設計一個新的三維建模方法。

1 基于地質大數據的礦山工程地質建模方法研究

1.1 分析地質大數據數據源

在得到地質大數據后，建立起一個數據庫系統用來存儲地質調查工作中得到的勘查數據，數據類型主要包括我國地質大隊的勘探得到的勘探區概況、地震測試分析、礦山生產開采管理以及綜合研究等其他數據。這些數據是開展三維地質建模的數據基礎。根據三維建模的工作流程和需求，我們可以利用得到的大數據建立一個獨立的數據集市，直接從模擬的數據集市操作環境中獲取建模過程中所需要的數據[2]。由于需要使用的數據具有源頭眾多、數據種類眾多、結構差異明顯等顯著特征，在數據集市中，應根據不同的類型、粒度和維度進行數據集成、清洗和提取，然后自下而上進行構建。大數據數據源的邏輯實際上是一種中間層數據模型，其概念模型示意圖如下：

圖1 地質大數據集市概念示意圖

通過對地質大數據數據源進行分析，得到了概念模型以及其中所包含的信息與維度表的相關描述。在這個概念模型中，主要包括以下內容，地層維度表、圍巖維度表、礦化蝕變維度表、數據集市事實表、物探異常維度表、礦體維度表。每一個維度表中，都包含了與其主題相關的內容描述，詳細內容見表1。

表1 數據集市數據源類型

將地質大數據按照上表中的形式完成分類，可以得到一套有編碼體系的數據庫數據。至此完成地質大數據數據源的分析。

1.2 基于大數據的三維隱式建模

在本文所選擇的建模方法中，與傳統的顯式建模方法有所不同。顯式建模主要依靠的是建模人員的主觀認識，以大量的人機交互為主，輸入的數據需要具有一致的類型與尺度，例如勘探工程和分析的剖面都需要相同。但是本文選擇的隱式建模的技術核心為空間插值模擬，不需要大量的人機交互工作，只要將插值方法和參數確定并輸入后，程序可以自動模擬出地質對象內部空間的屬性數據場，內部設置的約束條件能夠動態提取并生成三維模型，快速完成建模過程。在建模過程中，人機交互工作量與傳統的方法相比大大減少，因此在能夠重現建模結果的同時，能夠輕松的達到實時、快速動態更新建模的效果，使礦山工程地質勘查工作中需要的三維地質模型與最新的地質大數據同步。另外，使用地質大數據利用隨機模擬來構造模型時，可以同時生成多個等概率的地質結構模型[3]。因而，隱式建模從方法原理的角度，更貼合三維建模初始目的，也更容易發揮建模結果的價值。因此在模型構建過程中，需要利用經過數據源分析和處理的大數據，建模流程如下所示。

圖2 基于地質大數據的三維建模流程

在上圖的流程中，還涉及到大數據的特征挖掘。這其中就需要用到基于Map/Reduce或是Spark平臺提供的一些并行計算模式以及空間的索引技術。在人工智能和機器學習算法日益成熟的今天，從地質大數據中，挑選出與研究區地質因素和模式相匹配的信息數據并是不什么困難的事，將挖掘到的直方圖等訓練圖像的特征要素以直接或稍加調整后，就可以將這些處理后的特征信息應用到后續的三維地學建模過程中。根據得到的模型，在礦山工程地質勘查工作中，能夠提供一些參考。

2 地質大數據對礦山工程地質勘查工作的影響研究

從上述的分析可以看出，在礦山工程地質勘查工作中，能夠對采集到的地質信息進行有效的分析，為勘查工作提供一定的可靠依據，提高工作的效率。具體分析地質大數據對礦山工程地質勘查工作的影響，可以劃分為以下幾點：

（1）提高礦山工程地質勘查工作部門的工作能力。礦山工程勘查的工作量巨大，需要考察的信息量很多，傳統的數據無法覆蓋當下現代化儀器的要求，因此需要提高勘查工作部門的工作能力與效率。地質勘探工作范圍主要包括地文和氣候，耗時長，項目多。有了地質大數據的支持，其自身包含很多的樣本數據，在提高礦山工程地質信息多樣化的同時，可以有效提高工作效率和工作水平。

（2）推進了地質勘探工作方式的轉變。常規的地質勘探工作方式覆蓋的信息量小，勘探過程中依靠增加人力和物力對要點信息進行豐富和擴充。但是對于礦山工程的地理信息來說，地勢因素、人為因素都會對其產生影響，導致變化速度快，常規的地質勘探工作方式具有很強的限制性和阻礙性，且從單一視角下得到的勘探結果保留了一定的誤差。本文應用地質大數據后，能精簡工作流程，節約人力和物力，加速礦山工程的地質勘查進程，對地質勘查工作提供可靠的參考依據，為地理信息勘查工作方式的改變奠定了堅實基礎。

（3）能夠優化礦山工程地質勘查的工作性能。基于傳統的礦山工程地質勘查在工作中的性能較低，不能從自身工作任務出發，有效合理記錄巨大的地理信息量，不僅如此，在記錄下海量信息后，還需要耗費大量的時間對數據進行整理和分析。甚至有時候巨大的數據量缺乏相關的信息參考，根本無從分析，這就在一定程度上降低了礦山工程地質勘查的準確性，從而降低礦山工程地質勘查工作的質量和效率，難以讓得到的工作數據發揮其最大利用價值。利用地質大數據，借助其獨有的數據處理能力，不斷促進地質勘查的工作效率，能夠在有限時間內完成對其數據進行分析處理升級優化，從而減少數據分析的時間，提升信息處理的效率，從而確保礦山工程地質勘查得到數據信息具有一定的有效性、實用性和及時性，數據信息發揮最大價值，進而保障礦山工程地質勘查結果的精準性。

3 結語

大數據是信息時代發展的必然產物，也是今后各領域工作發展中的重要工具。本文利用地質大數據技術，提高了礦山工程地質勘查的工作效率，優化勘查結果。率。另外，將地質大數據與礦山工程地質勘查工作相結合，利用地質大數據本身具備的優點，合理科學的應用到地理信息勘探工作中，對未來勘探行業的發展具有深遠意義。