cq9电子平台网站：ype htmlhtml lang=zh data-hairline=true class=itcauecng data-theme=ligheadme charSet=utf-8titlerh=tr三维地质建模 - 知乎

　　三维地质建模是定量化研究地下地质信息的有利工具，其广泛应用于展示和分析地下地质结构 。高精度三维地质模型既是空间分析、数值模拟、资源量计算等地质应用的重要保障，又是识别与加深认识地下地质现象的重要手段，它的进步将进一步推动地球科学的发展。

　　三维地质建模技术的本质是基于勘探数据结合三维立体图形构造技术，完成对地质情况的三维形状还原，因此立体几何构造、拓扑结构、参数信息是三维地质建模的主要组成因素也是主要特点。其中几何结构是该技术的最为直观的特点，地质建模通过立体成像技术，对地质情况的空间位置和组成结构进行还原，采用点、线、面、体等几何要素进行表达。拓扑结构是立体几何的重要分支，主要研究点、线、面、体之间的顺序关系，可以分为宏观拓扑结构和微观拓步结构两种。参数信息主要是指各类地质勘探数据，如目标岩层的组成成分、孔隙度、渗透率等等。

　　构造建模在一定程度上就是将地质构造的真实特征要素在模型中体现出来，也就是在实际应用中将地质数据转换为约束数据来约束构造模型的建立。如所建立的构造模型必须严格经过地层的采样点；在有测斜数据的情况下，测斜数据可转换为地层界面的产状约束等。

　　根据前文所述，三维地质建模技术是通过三维建模技术以及地质勘探技术，让目标空间区域的空间实体进行立体化的模拟，从表达方式可以分为地质概念模型、几何模型、拓扑模型三种。其中地质概念模型反映地质属性以及地质关系等地质信息主体，几何模型可以对地质表面形态进行表达。拓扑模型主要完成对地质变化关系的表达。

　　三维构造技术是一门由浅入深的成像技术，对目标地质结构进行空间建模，最终将地质勘探结果进行三维成像。在建模过程中，各个环节之间存在紧密联系，任何误差都会对最终的成像结果造成影响。可能导致建模整体失败。因此三维地质建模技术的核心是质量控制，质量控制贯穿整个建模过程，影响着模型的可视化及后续数值模拟稳定性等。三维地质建模技术的流程如下：首先进行地质信息的测量获取，并建立地质信息数据库，随后确定建模边界并建立断层面，完成断层与断层接触关系的分析处理。完成上述工作后进行地层面建模工作，并进行分层点地层面地层面修正，建立宏观拓扑关系，最后生成封闭地质体。

　　三维地质建模技术的难点以及技术实施的障碍点较多，如建模所需地质信息获取的困难性，地质空间信息勘探的障碍以及不同地质结构关系复杂性以及地质体属性的未知性，都会提高三维地质建模技术实施难度，从问题发生时间和发生位置主要可以分为以下几类：其一，复杂断层建模中，断层中断面的机构较为复杂，毫无规律可循，对其断层之间的关系研究十分困难。其二，在对复杂层面以及地质体的建模过程中，其倒转褶皱、盐丘等地质结构的存在，造成了空间不连续性和复杂构造变形形成的多值地质结构，极大地提高了建模难度。其三，现阶段的勘探技术存在限制，无法对地质信息进行高精度的全面勘探，这造成三维建模中存在较多的不确定因素和较为严重的误差问题。

　　多元数据融合是基于信息技术的以及大数据技术的全新建模技术，它主要应用于对建模数据的分析、融合以及处理工作中，依靠该技术可以将地质勘探数据以及建模所需数据进行优化整合，统一管理，并建立对应的数据库结构，为后期的建模工作提供高效精准的信息服务，从而全面提高建模效率以及建模精度。

　　地质界面构建是三维地质建模的核心环节，通过点、线、面、向量等元素，完成三维地质曲面的构建，构建方法主要有三角剖分、轮廓线表面重建等几种。

　　地质空间插值技术主要用于对未采样位置的高程值以及属性值的初步预测，以及降噪工作，提高地质界面的真实感以及可视化效果。

　　地质体中存在各种地质界面，当出现地层不整合、断层错断地层、地层尖灭等情形时，就会遇到地质界面交切关系处理问题。处理交切关系，必须保持界面间的拓扑一致，目前普遍的方法是利用人机交互，使用曲面切割、曲面调整等编辑工具，完成对面面之间的拓扑关系处理，提高建模一致性降低建模误差，提高地质曲面的构建精度以及实际应用价值。

　　构造模型质量控制技术主要基于模型构建的全部流程中进行对应的面网精度控制，以此最大限度缩短，建模结果与自然对象之间的差距，提高模型精度和实用价值，构造模型的不确定因素主要表现为几何结构以及拓扑结构的不确定性上，不确定性的研究大多从概率统计着手，也有对构造模型的几何位置和拓扑接触关系引入的概念及方法。

　　我国对石油勘探过程中使用的三维地质构造建模技术研究起步较晚，虽然近年来我国石油企业以及相关研究部门逐渐认识到建模技术对地质勘探工作的重要意义，并加强对此类技术的研究工作，取得了多项研究成果，但与西方先进国家相比仍存在一定问题与差距。其一，我国现阶段的三维地质构造建模技术，对复杂地质建构的建模还原能力较差，模型与实际地质情况存在较大的误差，最终的建模结果实际应用价值较低。其二，建模主要以交互编辑位置，虽然建模效率以及精度得到了提高，但也导致了模型更新困难。其三，缺少确定性分析和研究技术，对数据依赖性较高，在数据出现误差时，没有对应的模型准确性论证方法和手段。基于上述问题，我国三维地质结构建模技术的优化发展应从如下角度进行。

　　首先，三维地质构造建模技术在我国石油勘探领域以及各类矿产资源的勘探领域中有广泛的应用。但对其利用和管理的技术研究数量较少。因此应提高建模的技术的应用以及管理标准，优化建模流程，实现数据信息采集、地质解释、地质建模、定量化数值模拟以及生产方案制定的一体化。并加强人员培训，提高岗位员工的技能素质，提高建模工作质量。

　　其次，应建立共享地质模型体制，建立三维地质建模知识驱动系统，加强地质知识以及管理的共享性，降低信息传播约束，最终实现智能化、共享化、全球信息化的三维地质建模技术。

　　再次，加强对地质模型构建中不确定因素的分析处理能力，现阶段造成模型误差较大的主要原因是勘探过程中存在不确定因素，以及复杂地质结构较难掌握的变化规律缺乏必要的预测技术以及判断能力，因此加强对建模过程中不确定信息以及地质因素的量化评定研究。

　　最后，对于复杂构造的区域，三维构造建模的解决能力还是偏弱，而且效率也很低，还不利于模型更新。隐函数建模方法的提出为解决复杂构造建模指明了方向，同时为构造建模的自动化提供了可能。此外，隐函数建模方法不仅支持地质知识的融合还可以方便构造模型的不确定性的表达。

　　三维地质模型应客观地反映地质现象的几何特征、空间接触关系及地质体内部各属性的变化规律等信息。但是受地下结构复杂、数据难以获取、计算机技术等现实情况的束缚，地质学家需要借助其专业背景知识添加一系列的控制信息（如虚拟钻孔、剖面等），因此其在一定程度上是地质学家内心地质概况的主观性表达。

　　另一方面，虽然计算机、数学、统计学等学科的成熟与发展可以缓解模型构建、可视化等方面的困难，但仅靠先进的工具并不一定能够构建出客观反映地质现象的模型，因为地质学家始终在建模过程中起到举足轻重的作用，控制着最终的三维模型，此类主观性模型难免与实际地质状况有所偏差。

　　三维地质建模的精度包括构造建模和属性建模的精度。构造建模包括断层网模型、地层模型和地质体模型，反映断层间、地层间以及断层与地层间的宏观拓扑关系和几何形态，并为属性模型提供约束框架，其精度是由其客观表达地质对象的空间分布及拓扑关系的能力决定。三维属性模型是空间分析、数值模拟、资源开发等地质应用的基础，用于反映地质体内部各种属性的非均质性，其精度主要取决于其对地质体内部非均质性的客观表达能力。

　　三维地质建模可用的数据包括钻孔、剖面图、地质图、地球物理数据、遥感影像、现场调查数据、DEM、地球化学、等值线等数据，这些数据具有多精度、多尺度、多来源、多分辨率、多维度等特征，它们对三维地质建模产生的影响不同（表1）。

　　数据的丰富程度、分布状况及其代表性是相对而言的，对于地质构造简单的地层，少量数据即可控制模型精度。但是对于复杂地质结构地区，数据的丰富程度和分布状况及代表性则对模型精度影响较大。当数据的丰富程度越高、分布均匀、代表性越强时，三维地质模型的控制性数据越多，地质体形态或属性的表达更客观，模型的精度就愈高。

　　从建模使用的数据源可分为基于钻孔、基于剖面、基于离散点、基于多源数据等多种建模方法（表2）。建模方法对三维地质建模的影响主要表现为地质模型信息（包括地质结构和属性）偏移与失真，各种方法的影响因素见表2。

　　在离散空间数据条件下，地质界面主要根据离散的采样点采用逼近样条曲面和插值样条曲面两种方法构建。逼近样条曲面不经过离散点，插值样条曲面则经过离散点。目前常用的逼近样条曲面的插值方法有B-Spline插值、NURBS、Bezier-NURBS、最小曲率插值（MCI）、加权最小二乘拟合法等，虽然它们可以极大限度地逼近实际的地质界面，并取得较好的光滑效果，但是其在控制点处无法保证地层界面的可靠性，可能也难以维持点间未知区域的精度。插值样条曲面主要包括 Kriging、IDW、DSI、ＲBF、MCI 最邻近点(NNI)、改进谢别德(MSMI)等，它们能够保证控制点精度，但在控制点间未知区域的精度却得不到保障。下面为同一组数据下，不同插值方法的插值效果（图1）。其中距离反比插值生成的层面有较明显的“牛眼”结构，局部多项式插值（LPI）生成的层面光滑程度最高。

　　目前大多数的插值方法只能处理单值面，对于倒转褶皱、逆断层等复杂情况下地层界面需要特殊处理；对于尖灭或界面分叉等复杂地质现象，插值操作通常需要人机交互才能完成。

　　三维构造模型为属性模型提供框架约束。网格化需在地层模型和断层模型约束下进行，该过程中网格剖分方法（比例型、剥蚀型及超覆型）（图2）、网格大小、网格定向、网格形状及构造模型的精度等因素通过影响地质体空间分布、属性空间分布、格网剖分的精细程度及属性分布规律进而影响属性模型的精度；而采样数据、插值方法、训练图像等通过影响属性数据空间位置、分布进而影响属性模型精度。

　　目前常用的属性建模包括确定性建模和随机建模两种，确定性建模是指试图从具有确定性资料的控制点出发，推测出点间确定的、唯一的属性参数的方法；随机建模是指以已知的信息为基础，应用随机函数理论、随机模拟方法，产生可选的、等概率的地质体模型的方法（王文龙和尹艳树，2017）[3]。确定性建模中最常用的为克里金系列方法，其虽然满足无偏、最优线性估计，但都存在一定程度的平滑效应，难以精确地刻画属性数据在空间中的非均质性；常用的随机建模方法包括序贯高斯模拟、序贯指示模拟、马尔科夫随机域等，其可以重现属性的离散性与波动性，经过反复模拟则可以得到任意多个模拟实现。两者均能在观测点上保证属性数据的精度，但是点间未知区域精度仍然得不到保证，且它们都需要满足一定的前提条件，如克里金系列和基于变差函数的随机建模方法大都要求采样数据满足高斯域概率分布，否则会产生较大误差。而多点地质统计学中训练图像和条件概率分布函数（与模拟随机路径相关）也是影响属性模型精度的重要因素，样本数据足够大时提取的训练图像虽具有一定的可靠性，但其仍不能完全反映属性的实际空间变化特征。

　　受数值模拟软件的网格结点数量限制，地质模型可能需要进行一定程度的等效粗化（马远乐等，2000）[4]，把精细网格模型转化成相对粗疏的网格模型，相应的属性数据也就需要粗化，且网格粗化和属性粗化中都需要遵循一定的粗化原则，难免会产生各种误差，从而引起属性失真，目前常用的属性粗化方法主要包括简单平均法和加权平均法（李福垲等，1996[5]；朱玉双等，2017[6]） 。

　　地质体是经过多期次、多体制的构造运动形成的，是高度复杂的综合整体（陈昌彦等，2002[7]）。由于人类获取地下信息的能力有限，地质结构的复杂性与随机性对三维地质建模的影响体现在数据难以获取与辨别、计算机难以表达以及专家知识难以描述三个方面。

　　1）获取地下数据的主要方式为钻探和地球物理方法（包括重、磁、电、震及其衍生方法，如AEM等），钻孔资料是揭示地下构造的重要信息，但是钻孔获取的代价较高，只能作为采样点处的控制信息；地球物理数据中地震数据、AEM、电磁数据、测井数据等方法是获取地质构造的常用方法，但是每种方法都有各自的局限性，且具有多解性，如地震数据只有遇到波阻抗界面时才能被识别出来、重力数据仅对密度界面有所反映、磁法数据仅对铁磁性异常有所反映、电法数据仅对介质的导电性（含水性）等有所反映。当地质结构复杂性较高时，地震数据较难反映真实的地下构造，并可能表现出一定程度的剖面漂移，目前没有成熟的正、反演算法能够无损表达地下结构。

　　2）当存在倒转褶皱、逆断层和盐丘等多值界面与尖灭、复杂断层网等拓扑关系复杂的地质现象时，计算机表达相对困难。另外，复杂的地质构造会影响网格的生成及其质量，进而增加属性插值的难度、影响属性模型的建立。

　　3）数据较少、结构复杂等情况下，专业人员难以刻画其内部复杂结构，仅能表示其宏观构造。

　　计算机限制包括硬件和软件方面限制，计算机硬件限制包括 CPU、存储结构、图形处理器等；计算机软件限制包括数据管理软件、三维地质建模软件等。海量数据是三维地质建模主要特点之一，受限于计算机硬件成本、性能等方面限制，目前三维地质建模技术难以存储海量的数据记录，并且数据的管理与维护相对困难（明镜，2011[8]）；此外，目前绝大多数三维建模软件还难以支撑海量数据下三维地质模型构建。对三维格网模型来说，计算机可承受的网格数量有限，格网模型仅在研究区域较小的情况下才可以较优地表达地质体内部的非均质性。

　　地质专家以其专业知识背景为基础，借助现有的各种地质资料，对未采样点处的地质状况进行推测，该推测结果虽然加入了巨量的专家经验，且不同专家推测结果的可能不同（欧阳菲等，2016）[9]，因而三维地质模型可能与实际状况有偏差（Caumon et al.，2009[10]）。另外，专家推测可能忽略较小的地质构造，并进行了一些必要的简化（如孔间地层对比），其反映的地质构造可能与实际有偏差。

　　建模人员对三维地质模型的精度具有一定程度的影响。建模人员的软件操作水平、地质背景知识、对复杂构造的构建能力及对研究区的地质情况的掌握水平等都是影响三维地质建模精度的因素。

　　受上述各种因素的影响，精准地构建三维地质模型仍有相当大的挑战性，国内外研究人员提出了各式的质量控制方法，一定程度地丰富了三维地质建模的质量控制理论。

　　一方面，断层破坏了地质体的连续性，改变了地层数据的原始分布格局，增加了地质结构的复杂性（朱良峰和潘信，2008）[11]；另一方面，数据的稀疏使得断层的空间展布状况难以确定。目前主要包括两种断层控制策略，第一种为改进断层构建方法，Pillar方法利用2～5个垂向控制点描述断层形态，但其难以刻画复杂产状和断层相互交叉（X型、Y型等）的情形；基于剖面等相关数据，徽章构造法、倾斜剪切构造法或断层弯曲褶皱理论法等可构建断层几何形态的数学模型，但是该方式需要较多的、沿断层走向或倾向上断层面深度数据和其他数据；多平面拟合法利用断层产状信息及断点数据可构建局部断面平面方程（Wu and Xu，2003）[12]，但该方法影响断面间的削截；基于离散曲面方法则可较灵活的构建断层模型，且可较精准描述复杂断层模型及其网络（李兆亮等，2015）[13]，是较优的断层构建方式。第二种是数据控制断层形态，充分利用现有数据，剖面、钻孔、现场调查数据、地球物理数据、虚拟控制数据及多源数据整合等（Wu et al.，2015）[14]，进而控制断层的形态。

　　二叉树方法是构造模型中断层网表达的主要方式，其既可以反映断层间的空间位置关系，又能揭示断层形成的先后关系（Cherpeau et al.，2010）[15]，但断层网的快速更新较困难。李兆亮等（2015）[13]针对复杂断层网提出一种路径切割算法，可处理各种复杂断层相交情况，并方便断层网的快速更新，但其仍然需要一定程度地人工交互。实现断层网的快速更新及高自动化仍然是亟待解决的问题。

　　地层模型是三维构造模型重点与难点之一，由于地下数据的稀疏性与地质结构的复杂性，研究人员不得不想尽各种方法提高地层模型的质量。提高地层模型质量主要包括以下几种：

　　自三维地质建模技术提出以来，国内外提出许多三维地质建模方法（潘懋等，2007）[16]，一定程度上推动了三维地质建模的发展。早期建模方法偏向于解决三维地质模型的构建，如基于平行剖面建模方法（Xu and Dowd，2003）[17]，它们都有各自的适用范围，难以解决复杂情况下三维地质模型的构建；近期的建模方法倾向于提高三维地质模型质量和构建复杂三维地质模型，它们可以适应较复杂地质条件情况下模型构建或整合多种建模方法的优点进而提高三维地质模型质量，如基于钻孔和交叉折剖面约束的建模方法（郭艳军等，2009）[18]。其中基于剖面的建模方法较明显，经历了基于平行剖面-基于含拓扑剖面（屈红刚等，2006）[19]-基于交叉折剖面（屈红刚等，2008）[20]－基于网状含拓扑剖面（明镜等，2008）[21]的演变，一定程度上提高了三维地质模型的质量。

　　如何根据有限的地质数据精准构建地质界面一直是三维地质建模学家追求的目标，为提高地质界面的质量，许多研究者通过引入新的插值算法或整合多种插值算法提高层面插值质量，如 B-spline 插值算法等，但不同地质界面插值算法具有不同适用范围（郑佳荣等，2012）[22]。插值虽然可以缓解数据稀少带来的问题，但并不能解决该问题，复杂情况下地质界面的构建仍是当前的难点之一。

　　c）加入虚拟控制数据、专家经验（陈麒玉等，2016）[23]地型模型、多源数据融合（Wu et al.，2005）[24]等方法。

　　虚拟钻孔、连井剖面是最常见加入虚拟控制数据的方法，多源数据融合尽可利用现有数据提高模型的质量，而专家经验则贯穿到建模的各个过程并控制模型的最终质量。

　　计算机表达地质体过程中遵循一定原则，如地质界面接触关系的有效性、构造模型的一致性、地质界面的不自相交性等规则（李兆亮等，2016）[27]，避免构建出违背地质规则的地质模型。

　　三维地质模型在表达尖灭、盐丘、断层等地质现象时难免出现曲面相交的情况，曲面相交处理能力会在一定程度上影响无缝地质模型的构建（Caumon et al.，2004）[28]。曲面相交处理一般包括曲面碰撞检验、计算交点位置、三角网重构与切割后处理（朱良峰等，2008）[29]。曲面碰撞检测研究比较成熟，一般通过缩小碰撞检测区域就可极大地提高算法效率，常见的碰撞算法有轴向方向包围盒法、空间分解法、包围球法、二叉树 BSP 法、固定方向凸包的包围盒法和方向包围盒法等（花卫华等，2006）[30]；交点计算是曲面切割的基础，通过三角形各边与交叉三角形的相交测试，或根据确定相交的边计算出相应的交点，依次连接交点形成相交线]；提取相应交线及与其相邻的地层边界线构成界面 B-Rep，进而实现无缝三维地质模型的构建（Caumon et al.，2004）[28]。

　　[32]；李牧哲等，2016[33]）；正交网格则采用逼近断层轨迹线的方法进行网格化，对于尖灭、剥蚀等地层面相交情况，也采用此类逼近方法（李兆亮等，2017[34]） 。(2)非结构化网格: 对于断层、尖灭、剥蚀等地质现象，非结构化网格也需作相应调整，如广义三棱柱网格在尖灭、剥蚀区退化成四面体或金字塔，退化点与尖灭线相对应（Wu et al.，2004[35]）；对于断层切割地层情况，广义三棱柱则需要分情况进行调整。

　　研究区地质成果约束和相似区地质成果类比两种类型，前者主要包括原始地质数据和解译数据，后者主要为成因模式类比。第一类为研究区地质成果约束，地质专家通过对研究区钻孔、物探、试验或实验数据等资料的研究与分析，一方面，获取目标区的等时界面、成因模式、地质体空间分布、层序地层及其演化等地质成果数据；另一方面，通过对现有数据的深入研究，挖掘出其内在的价值，除对原始数据进行变差函数、统计特征等分析外，还包括利用各种方法推测或建立某种关系，推测未知区域的属性及其变化。目前许多研究者在后者做出了较多的研究，如神经网络（Ren et al.，2019）[36]、人工神经网络（Abdulaziz et al.，2019）[37]、协同克里金、地质统计学等方法建立采样点与地震参数 (波速等) 数据之间关系，进而推测未知点处取值，它们均在各自研究区得到了实际应用并获得满意的研究结果。

　　[38]方面进行类比分析，以在地质资料稀少的条件下尽可能提高属性模型的质量。

　　[39]，之后许多更精细、复杂的层次建模方法被引入到石油领域，并逐渐的被其他领域所借鉴。例如采用基于目标的建立河道模型，可采用序贯指示建立天然堤的分布（尹艳树等，2013）[40]。层次建模既符合地质现象的变化规律，也能避免大多数变量对于平稳性和均质性的严格要求。

　　Matheron 和 Krige 在研究矿山储量时提出和发展了克里金插值方法（李晓军等，2009），其考虑了采样点之间的空间相关性，对未知点进行无偏最优估计，一定程度上提高地质体的非均质性的表达; 后续许多的研究者又对其进行改进，提出了泛克里进、协同克里金、指示克里金等一些列的克里金插值算法，他们都在一定程度上提高了特定地质条件下的地质体非均质性表达。但是该系列的插值算法都受平滑效应（尹镇南，2012）及局部最优估计的影响，难以满足复杂地质条件下需求。为了有效展示地质体内部属性的随机性，多种随机模拟方法被引入到属性建模中(表 3)，且有各自的不同的使用范围。传统的基于变差函数的地质统计学仅能考虑空间中两点之间的相互关系，因而在表达目标连续性及其结构方面具有一定局限性（陈培元等，2012） ; 而多点地质统计学以训练图像为基本工具，着重表达空间中多点之间的相关性，其可以有效地缓解上述的弊端，但是其仍难以精准再现地质体内部结构及属性的复杂性，目前多点地质统计学是储层建模的研究热点

　　追求完美拟合地质结构并可获取精确数值模拟结果的格网模型是地质学家与三维地质建模学家的奋斗目标。网格模型是进行空间分析、数值模拟等地质应用的基础，是属性模型的载体，因而网格模型的精细程度一定程度上影响着属性模型的质量。由于计算机技术等方面的限制，3D Grid 较早引入到三维地质建模领域，其在较长一段时间内是剖分目标空间的较优的格网，如今在第四系等领域仍有使用，相似网格包括 Needle、Geocellular、规则网格等长方体类网格。该类网格难以精确地表达复杂地质条件的边界信息，一般只能通过缩小网格尺寸以较好拟合地质构造，但会造成数据量的急剧攀升。为了克服该弊端，角点网格、截断矩形网格相继被引入到三维地质建模中，它们可较好的再现地质体的构造并根据地质规则表达地质体的非均质性。目前角点网格广泛应用于油气、矿产等领域，并获取了一系列较好的研究成果，虽然截断矩形网格可以无损表达地质体的界面，但其受数值模拟、使用性等方面影响并未引起足够重视。受角点网格间不正交等因素的影响，角点网格的数值模拟结果可能和实际有偏差，PEBI 网格与其相比则具有正交、灵活等优势（Meng et al.，2018

　　[41]；Palagi and Aziz，1994[42]），既有利于数值模拟的进行，又可以很好地模拟非规则地质边界，但 PEBI 网格复杂程度较高、算法效率较低。与此相类似的发展过程还包括三棱柱-类三棱柱-广义三棱柱也一定程度上提高了属性模型的质量。

　　（1）沉积相、成因约束建模等在石油领域应用比较成熟，并取得了较好的研究成果，但在其他地质领域研究中较少，故不能完全照搬其模式。同一沉积相中，沉积物的属性变化有一定规律，深入研究该规律，可以使三维地质建模的质量有较大提升。借助该思想，在现有数据支撑下建立沉积相模型，以相模型为约束构建岩性模型，进而进行属性插值，提高三维地质建模质量。

　　（4）高精度网格模型构建。区域规模或城市规模的三维地质模型面积较大，地质体的非均质性难以得到精确表达，提高其精度最根本的方法就是缩小格网粒度，格网粒度的缩小势必引起数据量剧增。但是，随着计算机硬件、软件的快速发展，如大数据、云计算等，海量数据存储成为可能，三维地质建模可采用分区存储、分块建模的思路进行地质数据的组织、管理，进而实现高精度格网模型的构建。