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复杂矿体三维数据模型存储与表达方法研究

发布时间:2023-04-30 04:50
  高精度复杂三维矿体数据模型的存储与表达数字矿山研究的热点问题。相关方面的研究主要集中在三维数据模型与数据结构、三维数据交换标准等方面,而在体现复杂矿体不规则性建模以及模型的分布式存储和Web表达上并没有太多突破。针对这一问题,就复杂矿体模型的存储与表达方法进行了如下三方面的创新性研究:1)分析了钻孔数据及穿脉数据特征,讨论了穿脉数据与矿体轮廓线匹配问题,提出穿脉数据约束矿体体表面建模的约束算法。2)研究了三维压缩编码方式以及模型数据的存储方式,选用线性八叉树算法作为模型压缩编码算法,MongoDB作为分布式存储数据库,并结合两者特点提出适用于分布式数据存储的基于伪Morton码编码的线性八叉树压缩算法。提高了三维矿体块段数据的数据存取效率。3)设计了复杂矿体三维模型存储与表达原型系统。系统以Python作为后台建模语言,以HTML+JavaScript+.CSS作为前端框架,搭建Django服务器作为数据传输平台,并基于WebGL的Three.js实现矿体模型的可视化。此外,系统提供模型展示、场景交互和数据检索功能。通过对矿体进行三维表面建模确定矿体形态,进而以表面模型作为约束对矿体进...

【文章页数】:71 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
abstract
引言
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 矿体三维数据表达研究现状
        1.2.2 矿体模型三维数据压缩存储研究现状
        1.2.3 Web GL在三维矿山中的应用
    1.3 研究目标和研究内容
        1.3.1 研究目标
        1.3.2 研究内容
        1.3.3 研究技术路线
    1.4 本文组织结构
第2章 复杂矿体三维建模存储相关技术
    2.1 三维矿体模型表达方法
        2.1.1 矿体表面重建技术
        2.1.2 基于体元的矿体重建技术
        2.1.3 基于WebGL的 Three.js显示技术
    2.2 空间数据压缩存储与索引技术
        2.2.1 空间数据压缩索引模型
        2.2.2 MongoDB
    2.3 本章小结
第3章 复杂矿体三维表达方法研究
    3.1 数据预处理
        3.1.1 矿体数据提取
        3.1.2 勘探线数据二维-三维数据转换
        3.1.3 属性信息数据转换
    3.2 三维轮廓表面重建
        3.2.1 传统平行轮廓线建模
        3.2.2 穿脉数据约束下的矿体表面三维建模
    3.3 三维矿体块段模型构建
        3.3.1 矿体块段模型划分
        3.3.2 块段与矿体边界相交性检测
        3.3.3 见矿点数据提取模型
        3.3.4 基于普通克里格的矿体块段插值
        3.3.5 储量分析
    3.4 本章小结
第4章 矿体三维模型数据存储及索引研究
    4.1 矿体三维数据压缩存储索引框架设计
    4.2 矿体块段数据压缩方法
        4.2.1 线性八叉树
        4.2.2 基于Morton码的线性八叉树压缩
        4.2.3 适用于分布式检索的线性八叉树编码改进
        4.2.4 结果分析
    4.3 基于MongoDB的分布式存储
        4.3.1 MongoDB存储数据结构设计
        4.3.2 片健的划分及模拟实现示例
    4.4 基于MongoDB的索引研究
        4.4.1 基于普通EngineID的索引查询
        4.4.2 基于线性八叉树的索引查询
    4.5 实验分析
        4.5.1 实验数据
        4.5.2 数据存储
        4.5.3 数据检索
    4.6 本章小结
第5章 系统设计与应用
    5.1 系统总体设计
        5.1.1 系统架构设计
        5.1.2 系统技术路线
    5.2 研究区域概况
        5.2.1 矿区地质特征
        5.2.2 矿体几何形态特征
    5.3 系统总体实现
        5.3.1 构建矿体轮廓
        5.3.2 建立矿体块段模型
        5.3.3 克里格插值
        5.3.4 矿体内部块段筛选
        5.3.5 矿体块段数据检索
    5.4 本章小结
结论
参考文献
致谢
导师简介
作者简介
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本文编号:3806456

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