Geostatistische 3D- Modellierung und Simulation von Boden- und Gebirgseigenschaften
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- Bertold Engel
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1 Geostatistische 3D- Modellierung und Simulation von Boden- und Gebirgseigenschaften Robert Marschallinger, Interfakultärer Fachbereich Geoinformatik Z_GIS Univ. Salzburg
2 Geostatistische 3D Modellierung / Simulation Charakteristik Bündel quantitativer, stochastischer Verfahren (metrische, kategorische Daten) Einbeziehung unterschiedlichster Datenquellen / Genauigkeiten Darstellung des Modellvolumens als Voxelmodell Ablauf Analyse der räumlichen Charakteristika des Gebirges / Bodens Modellierung (klassisches Kriging) oder Simulation gleich wahrscheinlicher 3D-Szenarien Auswertung der Simulationen hinsichtlich best/worst case 3D-Szenarien Ergebnisabgabe in digitalen Standardformaten
3 3D-Modellierung mit CAD: geometrisch präzise definierte, homogene Körper Tunnelprojekt,Planungsdaten: Geologische Kartierung Bohrungen Geophysik
4 3D-Modellierung mit CAD: geometrisch präzise definierte, homogene Körper Konstruktive 3D-Modellierung mit CAD: diskrete Körper
5 Geologische Daten sind meist unscharf dazu kommen verfahrensabhängige geometrische / attributive Genauigkeiten und deren Interpretation Stand d. Technik / geologische 3D Modellierung: Kombination CAD & Geostatistische Simulation
6 3D-Modellierung mit CAD und Geostatistik: B-Rep und Voxelmodell CAD Modell Voxel Modell
7 Variogrammbasierte Modellierung metrischer Daten: Kriging Eingangsdaten (Geochemie) Variogramm Kriging Modell BLUE (1)
8 Beispiel: Untersuchungsbohrungen (Geochemie)
9 Analytik räumlicher Variabilität mit Variografie Geostatistische Variogramme: Quantifizierung 3D-räumlicher Variabilität Steuerung Kriging, SGS, SIS Optimierung von Explorationsprogrammen
10 Beispiel: Kriging-Voxelmodell (Eingangsdaten: Untersuchungsbohrungen)
11 Variogrammbasierte Modellierung & Simulation: Eingangsdaten (Festgesteins-Gebirgsarten) Stollenkartierung (GA)
12 Variogrammbasierte Modellierung kategorischer Daten: IK (Indikatorkriging, 1980er Jahre) Eingangsdaten (Gesteinsklassen) Indikatorvariogramme Indikatorkriging Klassen Wahrscheinlichkeiten Modell BLUE (1)
13 Variogrammbasierte Modellierung: Indikatorkriging BLUE
14 Variogrammbasierte Simulation kategorischer Daten: SIS (sequentielle Indikatorsimulation, 1990er Jahre) Eingangsdaten (Gesteinsklassen) Indikatorvariogramme Simulationen(n>50) Postprocessing (lokale Wahrscheinlichkeiten) Wahrsch.GebKlasse Szenarienmodelle
15 Konditionale geostatistische 3D-Simulation Gebirgsart (SIS): Erhaltung von Verteilung, Ortstreue und natürlicher Variabilität (Einzelrealisation)
16 Auswertung größerer Zahl stochastischer 3D-Simulationen: Erwartete GA Postprocessing (n=50)
17 Auswertung größerer Zahl stochastischer 3D-Simulationen: best/worst case Szenarien n=50 p(ga4&ga5)
18 Trainingsbild-basierte Simulation kategorischer Daten: MPS (Multiple Point Simulation, SNESIM, ab 2003) Eingangsdaten (Gesteinsklassen) Trainingsbild (2D, 3D) Simulationen(n>50) Postprocessing (lokale Wahrscheinlichkeiten) Wahrsch.GebKlasse Szenarienmodelle
19 3D-konditionale MP-Simulation: Räumliche Variabilität mittels Trainingsbild + > TF_Ausdehnung azi dip azi dip azi dip TF Klasse auf 0,25% korr% (Tentschert Min med max n (TImage) ) avg a a b b c c ~ 0 1,37 14,1 7,1 109, nges=2 9 nges= ,0008 0,6 8,9 4,4 201, ,0014 0,2 3,0 11,6 363, ,0001 1,5 10,4 7,7 48, ,0002 1,0 10,0 4,3 129,
20 3D-konditionale MP-Simulation: Koppelung TF mit GA
21 Beispielprojekt: geostatistische Simulation im Lockergestein Gesteinsklassen: Kies-Sand-Schluff
22 Ergebnis: Klassische SIS (ein Szenario)
23 Referenzgebiet: kleine Sanderfläche mit Kieskanälen und Schlufflinsen 100m
24 Aus Referenzbild und Bohrungsdaten entwickeltes 3D-Trainingsbild
25 Aus Referenzbild und Bohrungsdaten entwickeltes 3D-Trainingsbild
26 3D-Trainingsbild: nur grobklastische Kanäle
27 Ergebnis: MPS (ein Szenario)
28 Geostatistische Simulation und Modellierung unterschiedliche Typen von Eingangsdaten: kategorisch, metrisch, Qualität hart bis weich nachvollziehbare Optimierung von Sanierungsprogrammen durch 3D-Darstellung der potentieller Modellgenauigkeiten hochauflösende Modelle, geologisch-genetischer Kontext nachvollziehbare Ergebnisse mit Wahrscheinlichkeitsangabe Zusatzdaten jederzeit und kostengünstig integrierbar Ergebniskommunikation in Standardformaten
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