基于GIS的煤矿地质测量信息的数据模型的研究

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  [摘要]:基于GSI的煤矿地质测量信息分类编码应当与数据模型紧密联系,其实现就是在概念化设计的基础上对煤矿地质测量空间信息进行抽象、汇总与组织,并在逻辑实现的基础上进行分类编码的过程,同时也反映了从客观世界到计算机世界的逐级映射的过程:通过概念数据模型对煤矿地质测量信息进行抽象、汇总与组织;通过逻辑数据模型对煤矿地质测量信息进行分类与编码。
  [關键词]:GIS  煤矿地质测量  数据模型
  中图分类号: X752                           文献标识码:X                         文章编号:1009-914X(2013)01- 0297-01
  1.前言
  随着信息科学技术的快速发展以及社会经济发展的稳步前进,信息技术逐步广泛地应用于社会的不同领域;信息化与网络化己成为各个行业数字化的重要基础手段,在企业应用中起到十分重要的作用。客观世界的事物是无穷无尽的,要研究、认识、利用和改造它们,就必须进行概括与抽象(即理想化或模型化),以便揭示客观事物演变的基本规律,并将其作为利用和改造客观世界的手段。模型是现实世界本质的反映或科学的抽象,反映事物的固有特性及其相互联系和运动规律。数据模型是地理信息系统中关于数据和联系的逻辑组织的形式表达,以抽象的形式表述一个部门或系统的业务活动与信息流程。基础信息分类与编码需要把现实世界抽象到数字世界与信息世界。
  2.煤矿地质测量信息涉及的范围及其特征
  煤矿的开发活动是一个复杂的系统工程,在生产过程中,产生了大量的相关信息。从信息来源看,可将其分为内部数据源和外部信息源。内部数据源是指煤矿日常生产和销售活动有关的数据,主要包括煤矿地质测量信息数据、采掘工程数据,以及安全与调度、设施与耗材、通风、运输等生产数据,还包括财务、劳动与人事、原材料消耗等运营数据;外部信息源是指国家政策、法规、上级单位指令、原材料市场、矿产品市场等信息。
  煤矿地质测量信息主要针对煤矿这一特殊的空间系统,它的对象主体是煤层及其围岩等地质实体。从涉及的专业角度看,煤矿地质测量信息主要包括地质、测量、水文、资源量/储量、三量(开采煤量、准备煤量、回采煤量)等。从信息的表现形式上看,可概括为两类,一类以图的形式纪录、分析和传递;另一类以文字资料、表格的形式纪录、分析与传递。煤矿地质测量信息除具有一般的空间性和海量性外,还有以下一些特征。首先是信息数据的隐蔽性。煤矿数据对地质实体的表达,是一个从隐式到显式的过程。例如:煤田的形成和分布主要是受沉积作用和构造作用等多种因素控制的,通过重磁、地震等地球物理方法可获得地层(岩层和煤层)空间分布的数据;通过钻井、测井等方法可获得岩石物理特征以及煤层厚度、结构、空间位置等方面的数据。对这些数据进行分析,同时对地质条件进行综合分析,即可确定煤矿(区)的范围、资源/储量等情况。其次是信息数据的时间序列。煤矿数据是一个动态的积累过程,从资源勘查、矿井开拓到生产,由于矿山实体的层次逐步细化,地质体客观现象、规律的准确程度逐步提高,数据量越来越大。在资源勘查阶段,主要通过野外地质调查、钻探、物探获取数据。矿井开拓阶段,主要是补充钻探与测量资料、井筒资料及井下巷道实际揭露的数据。生产阶段主要通过各种岩巷(石门、上下山)、煤巷、井下物探和钻孔,以及相应的工程测量获得数据。第三是信息数据的关联性。煤矿地质实体间存在相互作用关系,例如煤层和围岩、两个相邻或不相邻地层、构造与煤矿瓦斯等都具有关联性。第四是信息数据的多源性。煤矿数据的多源性,主要表现在数据获取方式上的多样性,存在空间尺度上的差距。遥感、摄影测量可获取整个煤田、矿区的数据;勘查、地面测量及井下测量可得到矿区规划、矿井设计所需的数据;而各种井巷工程、井下物探可获得矿山日常生产数据。此外,同一地质特征可充当不同的角色,比如断层,可以是井田的边界,也可以是采区的边界。
  从地理信息系统角度出发,煤矿地质测量信息是矿区与地理空间分布有关的各种要素的图形信息、属性信息、统计信息以及时空关系的总称。大体可分为基础信息、专题信息和综合信息:基础信息是矿区最基本的地理信息,包括各种井下和地面测量控制点、高程点、水系、地形、地貌、地物、地名以及某些属性信息等。MGIS的基础信息具有空间性、统一性、精确性、基础性和时效性等特点。
  专题信息是指各种专业性信息,如采矿要素的空间分布及其规律,包括地层结构、煤层储量与分布、井巷设施、采掘工作面、机电运输、瓦斯、水文等。MGIS的专题信息具有专业性、统计性、空间定位性和时效性等特点。专题信息是基础信息的拓展,基础信息是专题信息的公共空间定位基础平台。
  综合信息是在完善基础信息和专题信息的基础上,针对特殊应用提取、生成的综合性信息,包括矿区环境规划、矿区交通运输规划、矿区土地整治规划等。MGIS的综合信息具有综合性、全面性、空间分布性和时效性等特点,是基础信息、专题信息的拓展。
  综上所述,从勘探到生产,随着煤矿基础数据信息的增加,对地质体控制程度、精度和认识程度越来越高。煤矿数据是海量数据,无论是地物、地貌等几何信息、拓扑信息和属性信息,煤矿系统的运作,还是在时间和空间上,时时刻刻都在发生变化。因此,如何合理、科学地对煤矿基础信息进行分类编码,有效地管理、利用煤矿基础数据,充分发挥其增值作用,是煤矿空间信息管理的一个重要内容。
  3.数据模型
  数据模型以抽象的形式表述一个部门或系统的业务活动与信息流程,在地理信息系统中,是有关数据和联系的逻辑组织之形式表达。选择与建立数据模型的目的,是希望用最佳的方式反映本部门的业务对象及信息流程,并为用户提供访问数据库的逻辑接口。数据模型是一种较高层次的数据描述,它是独立于任何数据库管理系统(DBM)的。每一种数据模型都是以不同的数据抽象与表达能力来反映客观事物的,有不同的处理数据联系的方式。地理信息系统主要涉及空间数据、属性数据及可能的拓扑关系的组织和管理。它的数据量大,应用面广,数据模型相当复杂。因此,虽然人们对地理信息系统的数据进行了大量的研究,开发了许多商业化软件,但GSI至今没有统一、完善的数据模型。一般从软件工程开发的基本过程(用户需求、概念设计、逻辑设计和物理设计)出发,将GSI数据模型按层次分为概念数据模型、逻辑数据模型和物理模型。概念数据模型是关于实体及实体间联系的抽象概念集;逻辑数据模型表示概念数据模型中数据实体(或纪录)及其间关系;物理模型是数据抽象的最低层,主要包括空间数据的物理组织,空间存储方法和数据库总体存储结构等。煤矿地质测量信息分类与编码主要考虑煤矿地质测量信息的概念数据模型和逻辑数据模型。
  4.结语
  从煤矿地质测量的基础工作入手,分析了煤矿地质测量信息的数据来源、数据特征以及数据流程,建立了煤矿地质测量信息的数据模型(包括概念数据模型和逻辑数据模型),对煤矿地质测量信息进行了抽象、汇总与组织。基于GSI的煤矿地质测量信息分类编码应当与数据模型紧密联系,其实现就是在概念化设计的基础上对煤矿地质测量空间信息进行抽象、汇总与组织,并在逻辑实现的基础上进行分类编码的过程,同时也反映了从客观世界到计算机世界的逐级映射的过程:通过概念数据模型对煤矿地质测量信息进行抽象、汇总与组织;通过逻辑数据模型对煤矿地质测量信息进行分类与编码。
  参考文献:
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  作者简介:
  张彩红(1982-),助理工程师,霍州煤电集团李雅庄矿地测测量部,助理工程师。
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