点云处理技术,正随着数据测量技术的发展而快速发展。该技术以点作为物体重建的基础,对物体绘制与重建的速度的提高、大规模数据处理能力的加强、及计算机处理量的加大等具有巨大的优势,是逆向工程研究的一个热点。同时,随着社会对石油、天然气等能源需求的不断增大,其对天然气和石油等矿物能源的地质勘探的要求也越来越高。随着石油勘探与开发力度的逐步扩大,勘探工区规模不断增长,需要处理的点云数据规模亦相应增大,使用单个处理器串行处理的方式已经越来越不能满足对海量点云数据的处理。本文对大规模点云数据的曲面重构问题展开研究,通过将原始点云数据分块并行的方法,实现了针对大规模点云数据的地质曲面重构方法。本文具体工作如下:1.根据点云数据及地质曲面的特点,构建了一套适用于大规模点云数据进行复杂地质曲面重构的并行处理系统。该系统根据曲面重构流程划分为七个模块:原始点云数据的动态划分与任务分配模块、子块中原始点云数据的预处理模块、网格构建与断层投影模块、约束Delauany三角网的构建与空间三角网的恢复模块、曲面插值模块、全局拼接平滑模块。在控制节点与计算节点的协同处理下,获取大规模点云数据的光滑重构曲面。该系统经过实际工区数据的测试,通过重建的空间曲面与原始点云数据的位置分布对比,验证了该系统的实用性。2.根据地质点云分布特点以及地质约束规律,提出了一种针对地质曲面的插值算法。该算法针对原始点云数据分布散乱、无规律,且在断层区域存在相同(x,y)坐标下分布不同属性z值的点,易造成插值数据不准确的问题。该方法通过原始层位点云数据与断层约束点进行Delaunay三角网构建,根据待插值曲面网格点索引定位其所在三角形,并利用插值三角形顶点数据对其进行插值,在与后续曲面平滑算法结合后,减少了曲面平滑的达到平滑精度所需次数的同时,使得最终获取的重构曲面符合原始点云数据分布。该算法,经过实际工区勘测数据验证其实用性与准确性。