三维地质建模在上世纪90年代初期开始为人们所重视,并逐渐成为计算机图形学、油气藏勘探、科学计算可视化及GIS等领域的研究和应用热点。三维地质建模可分为构造建模和属性建模。构造建模用于表达地层、断层等地下地质界面和地质体的空间形态。如何从散乱的地质点云中重构出地质曲面是构造建模的首要任务。随着地质数据采集技术的不断发展,获取的地质点云数据的规模也越来越大,地质曲面的快速重建成为地质建模中急需解决的问题。近年来,现代GPU的性能和可编程性不断提高,使得通过GPU加速处理成为提升建模效率的新突破口。另一方面,由于地壳运动致使沉积岩层发生弯曲,产生裂缝、断裂,从而形成了结构复杂、物性分布不均的复杂地质体。目前复杂地质体构造建模技术研究的瓶颈主要集中在地质断层构造的模拟和表达上。本文的主要工作在于使用GPU加速地质曲面的重建过程,以及对断层构造的地质层位面的重建,概括如下：提出一种基于GPU的点云法矢调整方法。将法矢调整过程分成两步：首先在GPU上快速地构建点云Riemannian图的最小生成树(MST)；然后通过遍历MST来调整法矢,使法矢维持一致。方法的关键在于实现了一种基于GPU的并行MST算法。将不规则的最小生成树算法映射成多个适合GPU处理的并行原语,充分发挥GPU的计算性能。实验表明,该算法能很好地提高算法效率。提出一种基于GPU的等值面抽取算法。在Marching Cubes算法的基础上,将采样点投入到等分的立方体中,以定位可能与待重建曲面相交的立方体,并将这些立方体划分成许多固定规模的子空间。将每个子空间映射到GPU中的一个multiprocessor上,计算子空间内采样点与立方体顶点的局部有向距离,再归并子空间求得全局有向距离。最后并行地生成各个立方体内的三角片,形成待重建的网格曲面。与CPU版算法相比,该算法有30倍左右的提速。针对地质断层切割层位面而形成的复杂地质曲面,提出一种非连续地质曲面的重建方法。首先,不考虑断裂发生,采用常用的曲面重建方法重建出原始的层位面与断层面；然后,求得原始层位面与断层面的原始交线,再将原始交线在断层面上分裂成两条实际交线的轮廓；最后,利用离散光滑插值方法并结合层位面点云数据,调整实际交线以及断层影响范围内的层位面。本文算法不需要引入外部约束条件,可以全自动地实现被断层切割的非连续地质曲面的重建,提高了建模效率。