《基于机器学习的三维地质建模方法研究》以机器学习为核心，系统探讨了三维地质建模的理论、方法及应用。面对复杂地质条件和多源数据的挑战，作者团队结合地质学专业知识，提出了一系列创新性建模方法，旨在提高建模精度与效率，满足实际应用需求。　
　　书中首先回顾了三维地质建模的演变与现状，分析了传统方法的局限性以及机器学习技术在该领域的应用潜力。随后，从数据预处理、算法基础、模型评估等角度，系统梳理了机器学习在地质建模中的理论基础。在此基础上，书中详细介绍了多种基于机器学习的三维地质建模方法，包括渐进式建模、Stacking集成策略与径向基函数结合的建模方法、多规则约束的建模方法、多视图建模方法以及GPU/CPU并行计算策略等。这些方法通过融合多源数据、优化建模流程和提升计算效率，为复杂地质条件下的建模问题提供了全面的技术参考。　
　　此外，书中还设计了多个实际案例，通过实验验证了所提出方法的有效性和优势，展示了机器学习在提高建模精度和效率方面的显著效果。　
　　全书内容丰富，理论与实践结合紧密，适用于地质学、计算机科学、数据科学等相关领域的研究人员、工程技术人员以及地质建模的学习者和从业者。

　　第1章 三维地质建模的演变与现状
　　在地质勘探、资源开发和工程建设等领域，准确、精细的三维地质建模是理解地下复杂结构、预测资源分布评估地质风险的关键手段。传统的地质建模方法依赖于专家经验和规则驱动，但面对日益复杂的地质条件和海量多源的地质数据，这些方法在精度效率以及自动化程度上存在明显局限。随着数据科学的快速发展，机器学习技术凭借其强大的非线性建模能力和数据驱动的特性，逐渐成为三维地质建模领域的重要工具。通过引入机器学习，三维地质建模的自动化水平和预测精度得到了显著提升，但同时也面临着模型泛化能力不足、数据融合复杂性高等挑战。
　　1.1 三维地质建模的背景与意义
　　三维地质建模是一种基于稀疏地学数据进行空间插值从而形成地质立体模型的三维可视化方法。这一概念由加拿大学者Houlding首次提出，其本质是用于模拟地下空间结构、属性和地质现象的数学过程。通过三维地质模型我们可以揭示地质体的几何形态、空间拓扑关系等结构信息，展现物探、化探属性的分布特征，以及地质属性场在构造应力下的变化特征。此外，该模型还能动态模拟滑坡、泥石流构造演化等地质现象的发生及演变过程三维地质建模技术的发展是使地质模型更加符合实际地质情况和地质演变规律的前提条件，只有当模型能够真实表达地下空间复杂场景时，才能更好地应用于地质勘探灾害防治等实际领域。
　　然而，地质建模本质上是一个基于稀疏数据进行数值模拟的过程，数据源的种类、特点、密集程度等因素会直接影响空间插值算法建模方法的选择以及建成模型的精度。在地质大数据的时代，尽管地质调查和工程勘探积累了大量的多模态的地学数据，但是这些数据在空间上分布依旧稀疏且不均匀。因此研究多种建模数据源的优缺点并探索多模态数据的融合处理技术，显得尤为重要。有效地理解和整合多来源、多模态数据，充分挖掘地质特征和约束规则，可以更高效地建立三维地质模型。
　　为缓解建模数据稀疏性空间插值技术的引人成为关键手段之一。通过对离散的已知样本点进行内插或外推空间插值技术能够获得地质空间的连续曲面或地质特征的连续性变化。在地质建模中，常用的空间插值算法以地理学第一定律为基础，即认为空间位置越靠近的点，其特征值越相似。由于地质空间具有各向异性，地质体内相近点的特征趋向于一致的可能性更大。
　　随着科技的进步，机器学习插值方法的出现为空间插值领域带来了新的契机。这些方法能够处理更复杂的模式识别问题和非线性关系，提供比传统插值方法更高的预测精度和更好的适应性。利用机器学习模型的强大泛化能力，研究人员能够更有效地捕捉地质数据中的隐含模式和规律，进而提高三维地质模型的精细度和准确性。
　　经过30多年的发展三维地质建模技术已被国内外学者广泛研究和验证，并且适应不同地质背景和应用需求的建模方法不断涌现。浅层地表特征的地质调查数据和深部地质属性的物探数据被广泛应用于建模中，并衍生出一系列建模方法。同时，学者们还针对不同插值算法提出或改进了相应的建模方法。现有建模技术能够较好地构建简单层状地质体，同时对特殊地质构造的刻画也取得了一定进展。然而，随着应用场景的复杂化和模型精细化需求的增加，人们对现有的三维地质建模技术提出了更高的要求期望其能建构更加精准且符合实际地质情况的模型，并能应用于复杂场景以解决更复杂的地质问题。
　　本书将深入探讨机器学习在三维地质建模中的创新应用结合地质学专业知识和多模态数据处理技术，从数据驱动与知识驱动两个方面全方位地展示地质岩性预测、地层划分、三维建模及不确定性评估等前沿研究，旨在提高建模的精度与效率，满足复杂地质条件下的实际应用需求，为地质勘探和资源开发提供全新的技术视角与解决方案。
　　1.2 经典空间插值方法
　　空间插值方法通过利用已知的空间数据点，构建出能够描述空间分布的函数关系式，从而对未知空间的数值做出预测，地质数据通常具有稀疏性和局限性难以覆盖整个研究区域。因此，空间插值方法利用空间自相关性来进行预测，提高了地质模型的精度和完整性。这些方法已经成为地质数据分析和预测的重要工具，已广泛应用于地质建模中。
　　在传统的空间插值算法中，常用于地质建模领域的算法主要包括线性插值最近邻插值、反距离权重插值、样条函数插值，径向基函数插值以及克里金插值等，如表1.1所示。应用这些方法的关键在于根据地质特征和数据分布情况选择最适合的插值算法。
　　在处理地质条件相对简单或需要迅速建立地质模型的情况下，最近邻插值和线性插值方法因其简便性而常被采用。其中，线性插值通过在已知数据点之间构建直线来估算这些点之间区域的地质特征，这在地质构造简单的沉积地层区域能够快速有效地进行地质构造估计。最近邻插值法则更为直接，它将未知点的属性直接赋值为最近已知点的属性值。与线性插值相似，最近邻插值适用于对精度要求不高但对处理速度有较高要求的场合。由于计算快捷和操作简便，这两种方法在地质建模的初步阶段发挥着重要作用。
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第1章 三维地质建模的演变与现状 （1）
1.1 三维地质建模的背景与意义 （1）
1.2 经典空间插值方法 （2）
1.3 机器学习与三维地质建模 （4）
1.4 基于机器学习的三维地质建模方法发展 （5）
1.5 存在的问题与挑战 （7）
1.6 研究内容 （8）

第2章 相关数学及理论基础 （10）
2.1 数据预处理与标准化方法 （10）
2.1.1 预处理方法 （10）
2.1.2 标准化方法 （13）
2.2 机器学习算法基础 （14）
2.2.1 支持向量机（Support Vector Machine，SVM） （15）
2.2.2 决策树（Decision Tree，DT） （17）
2.2.3 K最近邻（K－nearest Neighbor，KNN） （18）
2.2.4 随机森林（Random Forest，RF） （19）
2.2.5 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN） （20）
2.2.6 多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP） （20）
2.2.7 图神经网络（Graph Neural Network.GNN） （21）
2.2.8 增强学习（Boosting） （22）
2.2.9 堆叠方法（Stacking） （23）
2.3 机器学习模型评估方法 （25）
2.3.1 F1分数 （25）
2.3.2 总体分类精度 （26）
2.3.3 Kappa系数 （26）
2.4 地质模型不确定性评估方法 （27）
2.5 本章小结 （27）

第3章 一种渐进式的三维地质建模方法 （29）
3.1 研究动机 （29）
3.2 两阶段渐进式的三维地质建模方法 （30）
3.2.1 数据重采样 （30）
3.2.2 渐进式地质建模方法 （30）
3.2.3 不确定性分析 （32）
3.3 实验和结果分析 （33）
3.3.1 实验数据集 （33）
3.3.2 渐进式模型训练 （34）
3.3.3 分类结果分析 （34）
3.3.4 消融实验 （39）
3.3.5 分类器效果比较 （40）
3.3.6 地质模型中的时空关系 （41）
3.4 本章小结 （43）

第4章 一种Stacking＋RBF的三维地质建模方法 （44）
4.1 研究动机 （44）
4.2 技术路线 （45）
4.3 Stacking十RBF的三维地质模型 （46）
4.3.1 数据集构建 （46）
4.3.2 Stacking集成策略模型架构 （47）
4.3.3 径向基函数曲面矿体建模 （48）
4.4 实验和结果分析 （49）
4.4.1 实验数据介绍 （49）
4.4.2 矿体模型构建 （51）
4.4.3 建模方法对比及分析 （53）
4.5 本章小结 （55）

第5章 一种多规则约束的三维地质建模方法 （56）
5.1 研究动机 （56）
5.2 技术路线 （57）
5.3 多规则约束的三维地质建模方法 （58）
5.3.1 全局地质特征提取 （58）
5.3.2 融合多规则的集成机器学习模型 （67）
5.4 实验结果与分析 （71）
5.4.1　实验区域地质概况 （71）
5.4.2 实验区域地质数据 （72）
5.4.3 垂直特征提取结果 （74）
5.4.4 水平特征提取结果 （78）
5.4.5 实验区域模型建立与精度评估 （82）
5.5 本章小结 （97）

第6章 一种多视图的三维建模方法 （98）

第7章 一种GPU/CPU并行的三维建模方法（116）

第8章 使用“数据，知识方法”集成形式表示的三维建模框架 （130）

参考文献 （146）