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Implicit 3D Orebody Boundary Modeling Based on Adaptive Finite Difference Method
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AI
DOI：10.3390/min16050541.png)
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摘要
En 中文
三维(3D)矿体边界建模主要依赖于空间插值方法，如径向基函数(RBFs)。然而，这些方法难以处理大数据集，并且需要梯度或法向约束才能实现稳定的几何外推。本研究提出了一种自适应有限差分隐式建模方法，该方法避免了梯度信息的使用，能够处理来自大规模、不规则数据集的复杂3D矿体边界。我们利用差分算子处理悬挂和约束八叉树节点，并应用基于自适应密度的平滑处理来减少稀疏数据带来的伪影，从而能够在近百万个非均匀控制点上构建复杂边界。我们采用基于八叉树的卷积神经网络来融合不同八叉树层级的空间特征，将具有相似局部几何形状的点合并到同一最细层级的单元中。这实现了最优的自适应八叉树网格划分，既考虑了控制点之间的空间相似性，又控制了总网格数量。利用这种自适应八叉树网格，构建了适用于非均匀网格结构的有限差分方案。该方法在模型精度、计算效率和内存使用方面优于传统的RBFs和均匀网格有限差分方法，并在各种数据分布模式下表现出稳健的性能。
Keyword:
adaptive finite difference method
orebody modeling
large-scale points
octree
mine design
期刊
IF:
2.2
论文数:
1.0K
被引数:
2.0W
机构
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