知识规则驱动下复杂地质构造三维建模方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41361078
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    50.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0114.地理信息学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The knowledge discovery and mining of geological field is inadequate, resulting in results of 3D modeling of the geological structure low precision and week practicality. Based on the combining of object-oriented and semantic description method, a three-dimensional spatial data model which can complex geological structure object unified expression of the the three-dimensional expression of the dynamic evolution of complex geological structure; uncertainty for tectonic phenomena to achieve based on rough set theory geological field of knowledge discovery and extraction algorithm; the expression language represented explore the integrated geological knowledge of the rules in the field of production rules and predicate logic using the RuleML structure of rules and evaluation methods, and thus build the geological domain knowledge rule base; in order to better achieve the geological implicit information mining and expression space, construction method to explore the geology field rules engine based on a mix of deductive and inductive method; reasoning method of spatial relationships between geological objects of rule-based engine, accurate description of the geological field object spatial relationship; basis of geological domain knowledge rules-driven, three-dimensional modeling method to explore the complex geological structure, build a model of reliability and accuracy of the evaluation indicators and methods, cross-validation of complex three-dimensional model of the geological structure. For geological analysis to provide effective, reliable three-dimensional model of the geological structure, and to provide a scientific basis and technical support for the engineering decisions.
针对目前地质领域知识发现和挖掘不足,导致地质构造三维建模结果精度不高、实用性不强的问题。基于面向对象和语义描述相结合的方法,构建复杂地质构造对象统一表达三维空间数据模型,实现复杂地质构造动态演化过程的三维表达;针对地质构造现象的不确定性,实现基于粗集理论的地质领域知识发现和抽取算法;采用RuleML结构化规则表达语言,探索基于产生式规则与谓词逻辑集成的地质领域知识规则表示和评价方法,并构建地质领域知识规则库;为更好地实现地质空间隐含信息挖掘与表达,探索基于演绎法和归纳法混合的地质领域规则引擎的构建方法;研究基于规则引擎的地质对象间空间关系推理方法,实现地质领域对象空间关系的准确描述;以地质领域知识规则为驱动力,探索复杂地质构造三维建模方法,构建模型可靠性与准确性评价指标和方法,对复杂地质构造三维模型进行交叉验证。为地质分析提供有效、可靠的地质构造三维模型,为工程决策提供科学依据和技术支持。

结项摘要

项目组针对地质构造现象的复杂性,根据地质构造对象的空间分布特征和语义特征,利用面向对象方法和语义描述的方法,实现了复杂地质构造对象统一表达三维空间数据模型。项目组对地质勘查数据进行特征分析和知识挖掘,构建了地质领域知识规则可视化表达方法,并对地质规则的获取、建库与规则推理等内容进行了研究,实现了空间数据和知识规则的关联与结合应用。在此基础上,项目组开发实现了知识规则驱动下的三维地质建模方法。为了验证方法的正确性和有效性,进一步研究了基于多源数据整合的盐腔围岩地质三维建模方法、面向属性信息表达的地质三维模型构建及应用、基于细分虚拟钻孔的地质三维建模方法等。本项目的研究成果,可以为地质分析提供有效、可靠的地质构造三维模型,为工程决策提供科学依据和技术支持。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
盐岩地质三维建模及分析平台研发与实现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    地下空间与工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王永志;刘鹏彧;杨路生
  • 通讯作者:
    杨路生
Subsidence Monitoring Using Lidar and Morton Code Indexing
使用激光雷达和莫顿代码索引进行沉降监测
  • DOI:
    10.1061/(asce)su.1943-5428.0000166
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Surveying Engineering
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Ao Jianfeng;Wu Kan;Wang YongZhi;Li Liang
  • 通讯作者:
    Li Liang
Geological Three-dimensional Modeling Method based on Subdivision Virtual DrillsResearch on the method of Geological Three-dimensional Modeling based on Subdivision Virtual Drills
基于细分虚拟钻机的地质三维建模方法基于细分虚拟钻机的地质三维建模方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Journal of Information and Computational Science
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yongzhi Wang;Yehua Sheng
  • 通讯作者:
    Yehua Sheng
八叉树与三维R~树集成的激光点云数据存储结构
  • DOI:
    10.1080/00455091.2016.1176982
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    地球信息科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王永志;杨路生;廖丽霞;潘红伟
  • 通讯作者:
    潘红伟
Construction and Application of 3D Geological Models for Attribute-oriented Information Expression
面向属性信息表达的三维地质模型构建及应用
  • DOI:
    10.6180/jase.2015.18.4.01
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Journal of Applied Science and Engineering
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Yongzhi Wang;Hui Zhao;Yehua Sheng
  • 通讯作者:
    Yehua Sheng

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    --
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    --
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  • 通讯作者:
    李丽

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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