GeoModeller是面向深部地质、矿产勘查、盆地研究的三维隐伏构造建模+地球物理正反演一体化软件。核心特色是以地质规则为先,重力、磁法等物探数据做约束反演,通过地质界面、断层产状、钻孔、剖面等地质信息构建初始模型,再利用地球物理场数据修正模型,解决地下深部无直接钻孔控制区域的地质推断难题。
如果将GeoModeller视为一种技术,而不仅仅是一种地质3D编辑器,那么它是一种有趣的产品。它的主要区别是试图将地质解释和地球物理学合并为一个三维模型。在经典方法中,地质学家可以构建一个模型,大致如下:地图+剖面+油井→地质三维模型。GeoModeller增加了地球物理观测:地质学+结构数据+井+磁学+重力+EM/其他数据→单一的三维地下模型。
该公司将其命名为Implicit 3D Geological Modelling Engine。该模型不仅是通过手工绘制表面来构建的,而且是通过使用地球静止向量场和共振来构建的。这是一个重要的区别。
1.Implicit Modelling
假设我们有20口井;岩石接触点;地层的延伸和下降数据;多个地质剖面;断裂。GeoModeller试图在数学上构造地质物体边界的连续三维曲面。地质规则被称为“战略柱”。也就是说,程序知道,例如:层A在B之上,B在C之上,断裂穿过A和B,侵入穿过这些形成物。因此,该模型在地质上变得一致,而不仅仅是美丽的3D图像。
2.但GeoModeller的真正力量是对地球物理的反馈
在这里,产品变得更加有趣。假设地质学家建立了一个初步的模型:模型→计算它应该产生什么样的磁异常。这叫做Forward Modelling。然后比较实际测量的计算磁性异常。如果不匹配,模型将被调整。重力也是如此。GeoModeller支持2D和3D磁力和重力数据的前置和反向建模。
3.Stochastic Inversion可能是最有趣的部分
这种方法比传统的3D建模更强大。假设有一个地质模型№1。它与现有的油井一致。但还有大量其他模型也可以匹配油井。GeoModeller可以生成许多有效的Model 1、Model 2变体。…模型100并测试它们是否:重力; magnetics; magnetic/gravity tensor data.结果不是一个“真理”,而是一组与观测数据兼容的地质模型。从这一点出发,我们可以评估不确定性。这种联合Stochastic Inversion是GeoModeller的主要优势之一。
4.感觉非常重要
现在我们可以理解为什么Sensore对Intrepid感兴趣了。Sensore根据大量数据和AI/ML搜索矿床。GeoModeller将数据→解释→物理一致的3D矿床模型推向下一层。结果是一个潜在的非常强大的链接:Sensore收集和分析大量的地质/地球化学/地球物理数据,AI定义了前景模式,并形成了一个假设。GeoModeller构建3D地质模型,根据地球物理数据对其进行验证,生成替代模型,评估不确定性。也就是说,GeoModeller可以是一种“物理3D引擎”,超越了Sensore的AI方法。
5.油井是另一个优势
GeoModeller能够与Drillhole Data:Collar→Survey→Geology一起工作,并将油井信息与计算的3D模型进行比较。如果这些油井与模型相矛盾,则可以使用这些油井进行调整。这在矿床勘探中特别有趣:“这是我们的矿体模型。在哪里钻下一口井比较好?“这是一个比视觉化更实际的任务。
6.有资源估计数
GeoModeller不仅仅是地质学。资源评估工具:Inverse Distance kriging; Gaussian simulations; domain kriging; variographic analysis.特别有趣的是域Kriging插值,它考虑了地质结构和域边界。也就是说,这个链可以看起来像地质学→3D模型→地球物理→矿石结构域→等级估计→资源模型。
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