数据与知识驱动的大型地质模型

《TUNNELLING AND UNDERGROUND SPACE TECHNOLOGY》：Data-knowledge enhanced large geological model

本研究提出一种集成多源数据与地质知识的新型框架，用于增强城市地质模型（LGM）的构建。通过区域划分、虚拟钻孔优化配置及大规模随机场方法，结合地形和地表信息，有效减少数据依赖，在澳门半岛8.1平方公里区域验证了模型在稀疏测量条件下的优势。

　　地下空间的开发是可持续城市增长的重要趋势。随着城市化进程的加快，人口增加、交通需求上升以及气候变化等问题促使城市向地下空间扩展，以缓解地表资源紧张和环境压力。然而，地下空间的开发涉及复杂的地质条件，如何准确理解和模拟这些条件，成为保障工程安全与经济性的关键。地下数字孪生技术作为一种新兴的模拟手段，能够帮助工程师在设计和施工前对地下结构进行预测和分析。传统的地质模型主要依赖于现场钻孔数据，但这些数据往往存在空间分布不均、测量成本高昂以及信息不完整等问题，限制了模型的灵活性和适应性。因此，如何将多源数据与地质专业知识相结合，以提升地下数字孪生模型的预测能力和适用范围，成为当前研究的重要方向。

在这一背景下，研究者们提出了一种新的框架，旨在通过整合硬数据、软数据和地质知识，提升地下数字孪生模型（Large Geological Models, LGMs）的性能。硬数据指的是通过钻孔、地球物理勘探等手段获取的直接地质信息，而软数据则包括地质图、历史工程经验、地质剖面等间接信息。地质知识则是指工程师在长期实践中积累的经验和对地质现象的理解。通过将这些不同类型的数据与知识融合，研究团队期望能够在减少数据依赖的同时，提高模型对复杂地质条件的描述能力。这种多源数据与知识融合的策略，不仅有助于更准确地模拟地下结构，还能为城市规划和基础设施建设提供科学依据。

本研究的核心在于构建一个具有调节能力的地下数字孪生模型，该模型能够根据不同的地质条件和工程需求进行调整。传统的地下数字孪生模型通常基于局部钻孔数据，缺乏对区域地质特征的整体把握。为此，研究团队引入了一种基于区域划分的地图，将城市划分为若干个具有相似地质特征的子区域。这种方法能够从宏观角度识别地质结构的规律性，为后续模型的构建提供指导。区域划分不仅考虑了地质数据的分布，还结合了地质专家的经验，以确保模型在不同地质环境下都能保持较高的准确性。

在区域划分的基础上，研究团队开发了一种数据驱动的优化方法，用于自动确定虚拟钻孔（Virtual Boreholes, VBs）的配置。虚拟钻孔是基于地质专家对局部地质结构的理解而构建的模拟数据，它们可以用于补充实际钻孔数据的不足。通过使用KD树和贪心搜索算法，研究团队能够高效地识别哪些区域需要更多的虚拟钻孔来提升模型的预测能力。这种方法不仅减少了对实际钻孔数据的依赖，还提高了模型在数据稀缺情况下的适应性。此外，虚拟钻孔的配置还考虑了不同地质环境的差异，例如山区和平地地区的地质特征不同，需要采用不同的策略进行建模。

为了进一步提升模型的预测能力，研究团队引入了一种基于大规模随机场的（Large-Scale Random Field-Based, LS-RFB）方法，该方法能够利用地形和地表信息来描述地质结构的相似性。地形和地表信息对于理解地下结构的分布和变化具有重要意义，尤其是在城市地质建模中，地表特征往往与地下结构密切相关。通过将这些信息整合到模型中，研究团队能够更全面地描述地质结构的特征，提高模型的泛化能力和稳定性。LS-RFB方法不仅能够捕捉到地质结构的空间变化趋势，还能在数据不完整的情况下提供合理的预测结果。

本研究的应用案例选择了澳门半岛，该区域涵盖了山地和填海地区，总面积约为8.1平方公里。澳门半岛作为高度城市化的地区，其地质条件复杂，包括不同厚度的海洋沉积物、冲积土和风化土层。传统的地质建模方法难以准确描述这种复杂的地质结构，而本研究提出的新框架则能够有效地整合多源数据和地质知识，从而构建出更加精确的地下数字孪生模型。通过在不同地质环境下应用该框架，研究团队能够更好地模拟地下结构的变化，为城市规划和基础设施建设提供可靠的地质依据。

此外，本研究还通过实际案例对新框架进行了验证。在澳门半岛的地质建模过程中，研究团队使用了较少的实际钻孔数据，而通过虚拟钻孔和随机场方法的结合，模型仍然能够提供准确的预测结果。这一结果表明，新框架在数据稀缺的情况下依然具有较高的适用性，能够有效降低数据获取和处理的成本。同时，模型的预测能力也得到了显著提升，特别是在对地质结构进行调整和优化时，能够更准确地反映实际地质情况。

在研究过程中，研究团队还探讨了地质知识在模型构建中的重要性。传统的地质建模方法往往依赖于数据本身，而忽视了地质专家的经验和知识。然而，研究表明，复杂的地质条件往往不能完全通过数据来揭示，地质知识在模型的构建和优化过程中起到了关键作用。通过将地质专家的经验转化为虚拟钻孔和随机场模型的输入，研究团队能够更有效地模拟地质结构的变化，提高模型的预测能力和可靠性。

为了确保模型的科学性和实用性，研究团队还对模型的各个部分进行了详细分析。区域划分地图的构建是模型的基础，它能够帮助识别不同地质环境的特点，并为后续的模型优化提供指导。虚拟钻孔的配置则直接影响模型的预测能力，通过数据驱动的方法，研究团队能够更客观地选择钻孔的位置和数量，从而减少人为因素对模型的影响。最后，LS-RFB方法的应用使得模型能够更全面地描述地质结构的相似性，提高模型的稳定性和适用性。

本研究的成果不仅为地下数字孪生技术的发展提供了新的思路，也为城市地质建模的实际应用提供了可行的解决方案。通过将多源数据与地质知识相结合，研究团队构建了一个具有调节能力的地下数字孪生模型，能够在不同的地质环境下提供准确的预测结果。这种方法不仅提高了模型的灵活性和适应性，还降低了数据获取和处理的成本，为未来的城市地下空间开发提供了重要的技术支持。此外，本研究的框架和方法还可以应用于其他类似的地质建模项目，为全球范围内的城市地质研究提供参考和借鉴。