深地工程建设中,如何准确掌握地下复杂地质结构一直是制约工程安全与效率的关键瓶颈。
西安建筑科技大学土木工程学院宋战平教授团队近期在这一领域取得重要进展,其研发的IMMC-Geo三维工程地质建模新框架为解决这一难题提供了创新方案。
相关研究成果已在国际工程地质领域权威期刊《工程地质》发表。
在山区、地质断裂带等复杂构造区域,地下岩土层分布呈现显著的非均质性与各向异性特征,传统建模方法面临诸多困境。
长期以来,工程地质勘察主要依靠密集布设实体钻孔获取地层信息,再结合人工经验进行地质解释。
这种方式不仅成本高昂、周期漫长,在钻孔布设稀疏的深部工程区域,模型误差往往较大,难以满足工程建设对地质信息精准性的要求。
特别是在地质条件复杂的西部山区,单个钻孔造价可达数十万元,大规模勘察投入给工程前期带来沉重负担。
面对这一行业痛点,研究团队转换思路,将目光投向地表可见的地质信息。
团队创新性地运用无人机航拍技术获取地表影像,通过语义识别技术解析岩层露头信息,并与三维点云数据深度融合,构建出密集的虚拟钻孔网络。
这一技术路径大幅降低了对昂贵实体钻孔的依赖程度,为低成本、高效率地质勘察探索出新方向。
在技术框架层面,团队提出的"概率融合—多步叠加"建模机制具有显著创新性。
该框架改进了多步马尔可夫链与蒙特卡洛随机模拟算法,创新引入层理走向各向异性距离权重及倾斜钻孔等效修正方法。
其核心机制在于,在空间概率传递过程中形成"沿层增强、跨层抑制"的信息约束场,使建模过程更加符合地质演化规律,相当于为计算模型嵌入了物理约束条件。
工程实践验证显示,该方法在复杂构造区的应用效果显著。
构建的三维地质模型与传统精细地质解释结果整体一致性达到约80%,即使在钻孔稀疏或存在倾斜偏移等不利条件下,模型仍保持良好的鲁棒性与连续性,界面识别精度明显优于传统确定性插值方法。
这一技术突破为深地工程建设提供了更加可靠的地质信息支撑。
据了解,近年来该团队持续推进三维工程地质建模、智能监测与数字孪生等前沿技术与传统基础设施建设的融合创新。
多项研究成果已在重大交通基础设施及清洁能源储能项目中实现成功转化,为工程建设提供了技术保障。
这一系列成果的取得,既体现了高校科研团队服务国家重大需求的使命担当,也展现了我国在工程地质领域自主创新能力的不断提升。
深地工程的难点，表面看是数据不足，实质是如何把有限信息转化为可靠约束、把经验判断升级为可验证的模型机制。
面向地下空间开发与能源结构转型带来的新需求，更高效、更可信的三维地质建模手段将成为工程安全与成本控制的重要支点。
以科学方法降低不确定性，把“地下迷宫”变成“可计算、可预判、可更新”的工程对象，正是基础设施高质量建设的题中应有之义。