Top.Mail.Ru
искать
Переводные статьи

Трехмерное геологическое моделирование верхней части подземного пространства и его использование на примере исследования в районе Тунчжоу, г. Пекин, Китай

Авторы
Хэ Х.Пекинский институт геологических исследований, г. Пекин, Китай
Сяо Цз.Пекинский институт геологических исследований, г. Пекин, Китай
Хэ Цз.Пекинский институт геологических исследований, г. Пекин, Китай
Вэй Б.Пекинский институт геологических исследований, г. Пекин, Китай
Ма С.Факультет компьютерных наук Университета Айдахо, г. Москоу, шт. Айдахо, США
Хуан Ф.Институт минеральных ресурсов Китайской академии геологических наук, г. Пекин, Китай
Цай С.Пекинский институт геологических исследований, г. Пекин, Китай
Чжоу Ю.Пекинский институт геологических исследований, г. Пекин, Китай
Би Цз.Компания PetroChina Changqing Oilfield (Компания «Нефтяное месторождение “Чунцин” нефтегазовой компании “Петрочайна”»), г. Сиань, Китай
Чжао И.Пекинский муниципальный институт городского планирования и проектирования, г. Пекин, Китай
Ван Ч.Пекинский институт геологических исследований, г. Пекин, Китай
Вэй Цз.Пекинский институт геологических исследований, г. Пекин, Китай

Аннотация: Представляем вниманию читателей немного сокращенный адаптированный перевод статьи китайских специалистов «Трехмерное геологическое моделирование верхней части подземного пространства и его использование на примере исследования в районе Тунчжоу, г. Пекин, Китай» (He et al., 2023), опубликованной в журнале Applied Sciences («Прикладные науки») издательством MDPI (Multidisciplinary Digital Publishing Institute – «Институт мультидисциплинарных электронных публикаций»). Данная статья находится в открытом доступе на сайте MDPI в соответствии с лицензией CC BY 4.0, которая позволяет распространять, переводить, адаптировать и дополнять ее при условии указания типов изменений и ссылки на первоисточник. В нашем случае полная ссылка на источник для представленного перевода (He et al., 2023) приведена в конце.

В настоящее время трехмерные (3D) геологические модели необходимы и используются независимо от наличия или отсутствия городской застройки. Основная трудность при построении 3D геологической модели верхней части подземного пространства заключается в определении распределения стратиграфических особенностей. Трудности возникают из-за очень изменчивых свойств и геометрии геологических единиц. Важно найти практичный и эффективный способ построения модели для прикладных целей.

В данном исследовании в качестве примера рассматривается район Тунчжоу г. Пекина. Для построения комплексной 3D геологической модели были использованы данные по 476 скважинам (40 новым и 436 пробуренным ранее) в сочетании с методом вертикальных разрезов.

Структура и результаты анализа позволили решить следующие задачи.

Во-первых, была использована высококачественная информация по новым и прежним инженерно-геологическим скважинам для определения стратиграфических особенностей и построения разрезов.

Во-вторых, полученная в результате геологическая модель территории района Тунчжоу показала множество деталей грунтовой среды до глубины 50 м. Эта модель включила 10 основных слоев, которые были сгруппированы в три циклотемы, представляющие собой циклические последовательности из переслаивающихся глин, пылеватых грунтов, песков и гравия с изменчивым количеством линз.

В-третьих, эта новая модель была использована в качестве инструмента для визуализации изменчивости геологических единиц по глубине и геометрии, а также для характеристики множества свойств (например, модуля всестороннего сжатия, анализируемого в этой статье) каждой выделенной единицы, а затем для оценки геологических условий.

В-четвертых, анализ динамической модели мониторинга на основе полученной 3D модели показал, что выделенные геологические единицы (сложенные преимущественно песком и пылеватой глиной) на глубине 30–40 м со средней вертикальной деформацией 0,97 мм (с июля 2019 года по сентябрь 2020 года) пригодны для подземного строительства в отношении перспектив вертикальной устойчивости.

В будущем планируется дополнительно изучить модели мониторинга на основе 3D модели с учетом времени. 

Перевод статьи выполнен при поддержке ГК «ПЕТРОМОДЕЛИНГ» и Алексея Бершова.

Ключевые слова: трехмерная геологическая модель; верхняя часть подземного пространства; геотехнические свойства; вертикальные разрезы; городское подземное пространство; пост мониторинга; район Тунчжоу

DOI: https://doi.org/10.58339/2949-0677-2025-7-2-80-99

УДК: 004.94; 624.131

 

Ссылка для цитирования: Хэ Х., Сяо Цз., Хэ Цз., Вэй Б., Ма С., Хуан Ф., Цай С., Чжоу Ю., Би Цз.; Чжао И., Ван Ч., Вэй Цз. Трехмерное геологическое моделирование верхней части подземного пространства и его использование на примере исследования в районе Тунчжоу, г. Пекин, Китай (пер. с англ.) // Геоинфо. 2025. Т. 7. № 2. С. 80–99. DOI:10.58339/2949-0677-2025-7-2-80-99

 

Финансирование: Работа была выполнена при финансовой поддержке проекта «Трехмерное моделирование городских подземных ресурсов и окружающей среды в районе Тунчжоу г. Пекина» (0747-1761SITCN070).

 

БИБЛИОГРАФИЯ:

  1. Wang C.S., Zhou C.H., Peng,J.B., Fan J., Zhu H.H., Li X.Z., Cheng G.H., Dai C.S., Xu N.X. A discussion on high-quality development and sustainable utilization of China’s urban underground space in the new era. // Earth Sci. Front. 2019. Vol. 26. P. 1–8 (in Chinese with English abstract).
  2. Aldiss D.T., Black M.G., Entwisle D.C., Page D.P., Terrington R.L. Benefits of a 3D geological model for major tunnelling works: An example from Farringdon, east-central London, UK // Q. J. Eng. Geol. Hydrogeol. 2012. Vol. 45. P. 405–414 [CrossRef].
  3. Andersen T.R., Poulsen S.E., Pagola M.A., Medhus A.B. Geophysical mapping and 3D geological modelling to support urban planning: A case study from Vejle, Denmark // J. Appl. Geophys. 2020. Vol. 180. Article 104130 [CrossRef].
  4. Costa A.L., Sousa R.L., Einstein H.H. Probabilistic 3D alignment optimization of underground transport infrastructure integrating GIS-based subsurface characterization // Tunn. Undergr. Space Technol. 2017. Vol. 72. P. 233–241 [CrossRef]. 
  5. Culshaw M.G. From concept towards reality: Developing the attributed 3D geological model of the shallow subsurface // Q. J. Eng. Geol. Hydrogeol. 2005. Vol. 38. P. 231–284 [CrossRef]. 
  6. Zhou D.K., Li X.Z., Wang Q., Wang R., Wang T.D., Gu Q., Xin Y.X. GIS-based urban underground space resources evaluation toward three-dimensional land planning: A case study in Nantong, China // Tunn. Undergr. Space Technol. 2019. Vol. 84. P. 1–10 [CrossRef].
  7. Dong M., Neukum C., Hu H., Azzam R. Real 3D geotechnical modeling in engineering geology: A case study from the inner city of Aachen, Germany // Bull. Eng. Geol. Environ. 2015. Vol. 74. P. 281–300 [CrossRef].
  8. Maio R.D., Paola C.D., Forte G., Piegari E., Urciuoli G. An integrated geological, geotechnical and geophysical approach to identify predisposing factors for flowslide occurrence // Eng. Geol. 2020. Vol. 267. Article 105473 [CrossRef].
  9. HouW., Yang L., Deng D., Ye J., Clarke K., Yang Z., ZhuangW., Liu J., Huang J. Assessing quality of urban underground spaces by coupling 3D geological models: The case study of Foshan city, South China // Comput. Geosci. 2016. Vol. 89. P. 1–11 [CrossRef].
  10. Rienzo F.D., Oreste P., Pelizza S. Subsurface geological-geotechnical modelling to sustain underground civil planning // Eng. Geol. 2008. Vol. 96. P. 187–204 [CrossRef].
  11. Rienzo F.D., Oreste P., Pelizza S. 3D GIS Supporting Underground Urbanisation in the City of Turin (Italy) // Geotech. Geol. Eng. 2009. Vol. 27. P. 539–547 [CrossRef].
  12. Royse K.R., Rutter H.K., Entwisle D.C. Property attribution of 3D geological models in the Thames Gateway, London: New ways of visualising geoscientific information // Bull. Eng. Geol. Environ. 2008. Vol. 68. P. 1–16 [CrossRef].
  13. Breunig M. An approach to the integration of spatial data and systems for a 3D geo-information system // Comput. Geosci. 1999. Vol. 25. P. 39–48 [CrossRef].
  14. Lemon A.M., Jones N.L. Building solid models from boreholes and user-defined cross-sections // Comput. Geosci. 2003. Vol. 29. P. 547–555 [CrossRef].
  15. Wu Q., Xu H., Zou X.K. An effective method for 3D geological modeling with multi-source data integration // Comput. Geosci. 2005. Vol. 31. P. 35–43 [CrossRef].
  16. Maccormack K., Arnaud E., Parker B.L. Using a Multiple Variogram Approach to Improve the Accuracy of Subsurface Geological Models // Can. J. Earth Sci. 2017. Vol. 55. P. 786–801 [CrossRef].
  17. Touch S., Likitlersuang S., Pipatpongsa T. 3D geological modelling and geotechnical characteristics of Phnom Penh subsoils in Cambodia // Eng. Geol. 2014. Vol. 178. P. 58–69 [CrossRef].
  18. Turner A.K. Challenges and trends for geological modelling and visualisation // Bull. Eng. Geol. Environ. 2006. Vol. 65. P. 109–127. [CrossRef].
  19. Zhang F., Zhu H.H., Ning M.X. Modeling method of 3D strata suitable for massive data // Chin. J. Rock Mech. Eng. 2006. Vol. 25. P. 3305–3310 (in Chinese with English abstract).
  20. Zhu L.F., Zhang C.J., Li M.J., Pan X.;, Sun J.Z. Building 3D solid models of sedimentary stratigraphic systems from borehole data: An automatic method and case studies // Eng. Geol. 2012. Vol. 127. P. 1–13 [CrossRef].
  21. Caumon G., Gray G., Antoine C., Titeux M.-O. Three-Dimensional Implicit Stratigraphic Model Building From Remote Sensing Data on Tetrahedral Meshes: Theory and Application to a Regional Model of La Popa Basin, NE Mexico // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2013. Vol. 51. P. 1613–1621 [CrossRef].
  22. Caumon G., Collon-Drouaillet P., Veslud C.L.C.D., Viseur S., Sausse J. Surface-Based 3D Modeling of Geological Structures // Math. Geosci. 2009. Vol. 41. P. 927–945 [CrossRef].
  23. Frank T., Tertois A.L., Mallet J.L. 3D-reconstruction of complex geological interfaces from irregularly distributed and noisy point data // Comput. Geosci. 2007. Vol. 33. P. 932–943 [CrossRef].
  24. Jorgensen F., Hшyer A.-S., Sandersen P.B.E., He X.L., Foged N. Combining 3D geological modelling techniques to address variations in geology, data type and density – an example from Southern Denmark // Comput. Geosci. 2015. Vol. 81. P. 53–63 [CrossRef].
  25. Pellerin J., Levy B., Caumon G., Botella A. Automatic surface remeshing of 3D structural models at specified resolution: A method based on Voronoi diagrams // Comput. Geosci. 2014. Vol. 62. P. 103–116.[CrossRef].
  26. Wang Z.G., Qu H.G., Wu Z.X., Yang H.J., Du Q.L. Formal representation of 3D structural geological models // Comput. Geosci. 2016. Vol. 90. P. 10–23 [CrossRef].
  27. Gallerini G., Donatis M. 3D modeling using geognostic data: The case of the low valley of Foglia river (Italy) // Comput. Geosci. 2009. Vol. 35. P. 146–164 [CrossRef].
  28. Travelletti J., Malet J.P. Characterization of the 3D geometry of flow-like landslides: A methodology based on the integration of heterogeneous multi-source data // Eng. Geol. 2012. Vol. 128. P. 30–48 [CrossRef].
  29. Zhu L.F., Li M.J., Li C.L., Shang J.G., Chen G.L., Zhang B., Wang X.F. Coupled modeling between geological structure fields and property parameter fields in 3D engineering geological space // Eng. Geol. 2013. Vol. 167. P. 105–116 [CrossRef].
  30. Collon P., Steckiewicz-Laurent W., Pellerin J., Laurent G., Caumon G., Reichart G., Vaute L. 3D geomodelling combining implicit surfaces and Voronoi-based remeshing: A case study in the Lorraine Coal Basin (France) // Comput. Geosci. 2015. Vol. 77. P. 29–43 [CrossRef].
  31. Price S.J., Terrington R.L., Busby J., Bricker S., Berry T. 3D ground-use optimisation for sustainable urban development planning: A case-study from Earls Court, London, UK // Tunn. Undergr. Space Technol. 2018. Vol. 81. P. 144–164 [CrossRef].
  32. Rodriguez A.A., Kuhlmann U.;, Marschall P. 3D modelling of the Excavation Damaged Zone using a Marked Point Process technique // Geomech. Energy Environ. 2018. Vol. 17. P. 29–46 [CrossRef].
  33. Ye S., Luo Y., Wu J., Yan X., Wang H., Jiao X., Teatini P. Three-dimensional numerical modeling of land subsidence in Shanghai, China // Hydrogeol. J. 2016. Vol. 24. P. 695–709 [CrossRef].
  34. May M.E., Dlala M., Chenini I. Urban geological mapping: Geotechnical data analysis for rational development planning // Eng. Geol. 2010. Vol. 116. P. 129–138 [CrossRef].
  35. Rohmer O., Bertrand E., Mercerat E.D., Regnier J., Alvarez M. Combining borehole log-stratigraphies and ambient vibration data to build a 3D Model of the Lower Var Valley, Nice (France) // Eng. Geol. 2020. Vol. 270. Article 105588 [CrossRef].
  36. Burke H., Mathers S.J., Williamson J.P., Thorpe S., Ford J., Terrington R.L. The London Basin Superficial and Bedrock LithoFrame 50 Model. Nottingham, UK: British Geological Survey, 2014.
  37. Ford J.R., Burke H., Royse K.R., Mathers S.J. The 3D Geology of London and the Thames Gateway: A Modern Approach to Geological Surveying and Its Relevance in the Urban Environment. Nottingham, UK: British Geological Survey, 2008.
  38. MacCormack K.E., Berg R.C., Kessler H., Russell H.A.J., Thorleifson L.H. 2019 Synopsis of Current Three-Dimensional Geological Mapping and Modeling in Geological Survey Organizations: AER/AGS Special Report 112; Edmonton, AB, Canada: Alberta Energy Regulator, Alberta Geological Survey, 2019.
  39. Hoyer A.S., Klint K.E.S., Fiandaca G., Maurya P.K., Christiansen A.V., Balbarini N., Bjerg P.L., Hansen T.B., Mller I. Development of a high-resolution 3D geological model for landfill leachate risk assessment // Eng. Geol. 2019. Vol. 249. P. 45–59 [CrossRef].
  40. Chen Q., Liu G., Ma X., Li X., He Z. 3D stochastic modeling framework for Quaternary sediments using multiple-point statistics: A case study in Minjiang Estuary area, Southeast China // Comput. Geosci. 2019. Vol. 136. Article 104404 [CrossRef].
  41. Cai X.M., Luan Y.B., Guo G.X., Liang Y.N. 3D Quaternary geological structure of Beijing plain // Geol. China 2009. Vol. 36. P. 1021–1029 (in Chinese with English abstract).
  42. Zhi C., Chen H., Li P., Ma C., Zhang J., Zhang C., Wang C., Yue X. Spatial distribution of arsenic along groundwater flow path in Chaobai River alluvial-proluvial fan, North China Plain // Environ. Earth Sci. 2019. Vol. 78. Article 259 [CrossRef].
  43. Che Z. A study of the fault activity in the capital circle // North China Earthq. Sci. 1993. Vol. 11. P. 23–34.
  44. Jiang W.L., Hou Z.H., Xie X. Research on paleoearthquakes in Jiuxian trenches across Nankou-Sunhe fault zone in Changping County of Beijing plain // Sci. China. 2002. Vol. 45. P. 160–173 [CrossRef].
  45. Zhang S.M., Wang D.D., Liu X.D., Zhang G.H., Zhao J.X., Luo M.H., Ren J.J., Wang R.; Zhang Y. Using borehole core analysis to reveal Late Quaternary paleoearthquakes along the Nankou-Sunhe Fault, Beijing // Sci. China. Ser D. Earth Sci. 2008. Vol. 51. P. 1154–1168 [CrossRef].
  46. Huang M., Ninic J., Zhang Q. BIM, machine learning and computer vision techniques in underground construction: Current status and future perspectives // Tunn. Undergr. Space Technol. 2021. Vol. 108. Article 103677 [CrossRef].
  47. He H.H., Jing H., Xiao J.Z., Zhou Y.X., Liu Y., Li C. 3D geological modeling and engineering properties of shallow superficial deposits: A case study in Beijing, China // Tunn. Undergr. Space Technol. 2020. Vol. 100. Article 103390 [CrossRef].
  48. Michel D., Roger A. Geostatistical Ore Reserve Estimation. Amsterdam, The Netherland: Elsevier Scientific Pub. Co., 1977.
  49. Isaaks E.H., Srivastava R.H. An Introduction to Applied Geostatistics. New York, NY, USA: Oxford University Press, 1989.
  50. Krige D.G. A statistical approach to some basic mine valuation problems on the Witwatersrand // J. South Afr. Inst. Min. Metall. 1952. Vol. 52. P. 119–139.
  51. Triantafilis J., Odeh I., Mcbratney A.B. Five Geostatistical Models to Predict Soil Salinity from Electromagnetic Induction Data Across Irrigated Cotton // Soil Sci. Soc. Am. J. 2001. Vol. 65. P. 869–878 [CrossRef].
  52. Lloyd C.D., Atkinson P.M. Assessing uncertainty in estimates with ordinary and indicator kriging // Comput. Geosci. 2001. Vol. 27. P. 929–937 [CrossRef].
  53. Kravchenko A.N. Influence of Spatial Structure on Accuracy of Interpolation Methods // Soil Sci. Soc. Am. J. 2003. Vol. 67. P. 1564–1571 [CrossRef].
  54. Zimmerman D.L., Zimmerman M.B. A Comparison of Spatial Semivariogram Estimators and Corresponding Ordinary Kriging Predictors // Technometrics. 1991. Vol. 33. P. 77–91 [CrossRef].
  55. Liu D., Wang Z., Zhang B., Song K., Duan H. Spatial distribution of soil organic carbon and analysis of related factors in croplands of the black soil region, Northeast China // Agric. Ecosyst. Environ. 2006. Vol. 113. P. 73–81 [CrossRef].
  56. Webster R., Oliver M.A. Geostatistics for Environmental Scientists (Second Edition). Chichester, UK: Wiley, 2008.
  57. Schokker J., Sandersen P., Beer H.D., Eriksson I., Kallio H., Kearsey T., Pfleiderer S., Seither A. 3D Urban Subsurface Modelling and Visualisation – A Review of Good Practices and Techniques to Ensure Optimal Use of Geological Information in Urban Planning: COST (European Cooperation in Science and Technology) Sub-Urban WG2 Report. 2017. Available online: https://www.google.com.hk/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwi9 suvtxPH8AhVfr1YBHSDnDOIQFnoECAkQAQ&url=https%3A%2F%2Fwww.researchgate.net%2Fpublication%2F317304360 _3D_urban_subsurface_modelling_and_visualisation_-_a_review_of_good_practices_and_techniques_to_ensure_optimal_ use_of_geological_information_in_urban_planning&usg=AOvVaw2M8yqT1ejj3boaKZ6frxeT (accessed on 26 January 2023).
  58. Saaty T.L. Decision making with the analytic hierarchy process // Int. J. Serv. Sci. 2008. Vol. 1. P. 83–98 [CrossRef].
  59. He J., Zhou Y.X., Zheng G.S., Wang J.M., Liu Y. Research on the Geological Suitability Evaluation System of Underground Space Resource Utilization in Beijing // Chin. J. Undergr. Space Eng. 2020. Vol. 16. P. 955–966 (in Chinese with English abstract).
  60. He J., He H.H., Zheng G.S., Liu Y., Zhou Y.X., Xiao J.Z., Wang C.J. 3D geological modelling of superficial deposits in Beijing City // Geol. China. 2019. Vol. 46. P. 244–254 (in Chinese with English abstract).
  61. Thierry P., Prunier-Leparmentier A.-M., Lembezat C., Vanoudheusden E., Vernoux J.-F. 3D geological modelling at urban scale and mapping of ground movement susceptibility from gypsum dissolution: The Paris example (France) // Eng. Geol. 2009. Vol. 105. P. 51–64 [CrossRef].

 

Статья в РИНЦ: https://elibrary.ru/item.asp?id=82945900