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Multi-type and multi-scale geological three-dimensional modeling using entity-relationship networks
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.aei.2026.104436.png)
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摘要
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三维地质模型（3DGE）因其能够可视化地下地层、构造框架和地质年代，对于区域地质调查、资源勘探和工程灾害评估至关重要。然而，传统建模的精度受限于钻孔密度和空间分布，导致在钻孔数据稀疏或缺失的区域进行三维地质重建尤为困难。本研究提出了一种面向工程的基于实体-关系网络构建多类型、多尺度3DGE的方法论。本研究的目标是开发一个知识驱动的3DGE框架，能够在缺少真实钻孔的情况下有效重建地下地质结构。通过在提示模板约束下使用大型语言模型从地质文本中提取信息，随后采用深度学习算法识别地质图中的空间信息，并将其组织成一个可扩展的实体-关系网络，包括地质年代和地层类别等属性。基于此网络，通过沿推断的地层序列采样生成虚拟钻孔，并将地层的走向和倾角转换为建模的垂直约束，从而在满足工程要求并平衡计算成本的同时，实现三维模型的灵活构建。实验结果表明，所提出的框架能够有效整合文本和图形信息以构建3DGE，且构建模型的剖面与真实剖面的吻合率达到86.71%。本文为钻孔资源有限的区域3DGE提供了一种高效、可扩展的解决方案，并为将异构地质知识转化为地下3DGE提供了新的技术途径，可广泛应用于资源勘探、工程设计及地质灾害评估。
Keyword:
3D geological modeling
entity-relationship network
virtual boreholes
geological knowledge integration
deep learning
期刊
IF:
9.9
论文数:
4.5K
被引数:
1.7W
机构
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