时空信息学报丨智慧矿山工业广场三维自动建模技术研究

1. 煤炭科学技术研究院有限公司，北京 100013；
2. 煤炭智能开采与岩层控制全国重点实验室，北京 100013；
3. 煤矿应急避险技术装备工程研究中心，北京 100013；
4. 北京市煤矿安全工程技术研究中心，北京100013

摘  要：为打破煤矿工业广场建模模式目前存在的高度依赖人工操作的现状，实现数字矿山规模化规范化建设、煤矿地面建筑设备模型量产化。本文对煤矿工业广场生产建筑群进行空间结构分析，着重分析煤矿井口、煤矿车间、煤矿办公楼的几何空间结构及生产设施的空间几何构型元素，提出一种分体分面组合模型自动建模技术。首先，通过将复杂的生产建筑群进行个体解构和几何拆分，将整套地上生产线设备及建筑拆分为最小规则（不规则）几何单元体，构建顶视投影弧段索引拓扑图；其次，通过线性封闭弧段环高程拉伸生成几何体空间组合关系构建建筑群；最后，以灵新煤矿为实验区域进行验证。结果表明：本文方法能够模拟建筑结构与设备的几何独特性，且纹理外观满足数字化要求；总建模工时由原来的每10栋建筑3.25人天降低到0.78人天，产能提升达到预期。

关键词：煤矿工业广场；数字矿山；分体分面；建筑解构；几何拆分；自动建模；矿区建筑群；弧段拓扑

引用格式：刘敬娜, 徐华龙, 徐正国, 张维. 2024. 智慧矿山工业广场三维自动建模技术研究. 时空信息学报, 31(4): 524-532

Liu J N, Xu H L, Xu Z G, Zhang W. 2024. 3D automatic modeling technology for smart mining industrial square. Journal of Spatio-temporal Information, 31(4): 524-532, doi: 10.20117/j.jsti.202404004

1  引  言

王国法（2024）在发展新质生产力专题报道中指出，煤炭新质生产力，是以数字化煤炭和煤矿智能化为推动来创新破解煤炭产业发展瓶颈，以技术、装备、数据等为核心要素的新型生产力形式，摆脱传统生产力发展路径，由技术革命性突破而催生，煤矿智能化创新是煤炭新质生产力的核心内涵。目前，煤矿数字化矿山建设现状侧重于井下高拟态仿真数字孪生场景，如综采工作面数字孪生智能生产、掘进工作面数字孪生驱动的远程智能控制等井下智能生产领域（崔永丰，2023；刘清等，2023；曹誉，2024）。当前煤矿企业对交付系统在地面工业广场数字化方面投入有限，煤矿地面工业广场高精场景需求占比不高，工业广场数字化在整个项目中合同额占比较少，且矿方对工业广场的可视化需求多为虚拟、可看、需看原则。工业广场地面设施空间范围大建筑多，传统建模生产方式无法形成良性生产循环。

近年来，三维自动建模方面有丰富成果，实现了批量创建不同尺度场景三维海量模型。如赵越和李昊（2024）提出了一种利用二维地理信息系统（geographic information system，GIS）数据结合CGA（CityGML application）建模规则语法，来生成城市级宏观大场景三维模型。但其中CityEngine独有的CGA建模规则仅适用于城市办公楼、居民楼等有一定几何规律的模型。煤矿工业生产线和厂房设施几何结构特殊，构建一个完整的地面工业广场仍需投入大量建模工作，在效率产能提升方面尚无法满足预期。方瑾等（2022）提出了采用虚幻引擎UE4结合建筑信息模型（building information model，BIM）实现建筑模型自动建模并渲染的方法，尤其针对不规则的建筑几何形状，将BIM中各个建筑构件的几何与非几何信息存储至数据库，再利用虚幻引擎UE4读取数据库中的各个建筑构件的几何与非几何信息，模型自动生成模块构建与BIM相同的模型。该方法对BIM解析参数化入库具备一定优势，但在三维GIS应用领域尚存在一定限制。

综上所述，为破解煤矿工业广场建模发展瓶颈，本文建立了一种基于开源三维GIS引擎的分体分面组合模型自动建模技术。其将建筑群进行解构和几何拆分，引入多叉树数据结构将拆分几何体入库管理；构建几何体顶视投影弧段索引拓扑图，将弧段拓扑图入库管理，记录模型楼高、层高外立面等属性信息；根据三维引擎几何体接口或自定义特殊几何构造函数，生成几何体相邻、嵌套、部分覆盖等空间关系组合构建建筑群。

2  煤矿工业广场模型自动构建

煤矿地面工业广场包括煤矿井口、胶带运输走廊、矿山设备、煤矿车间、煤矿办公楼等建筑结构和设备。这些建筑结构和设备的特殊性在于其功能和形态的独特性，需要准确地模拟和呈现。结合已有研究（赵变利等，2023；吴杭彬等，2024；陈浩楠等，2024）中的城市空间数字底座结构和三维图形识别方法，把物理世界以空间数据的方式展示在煤矿三维场景中；并参考已有研究（徐华龙，2022；袁浩，2023）中以智能矿山一体化管控平台建设理念和目标为实践方向，本文建立了完整的煤矿工业广场三维可视化数据库及建模管理过程。为描述煤矿工业广场图元，实验将构筑物、生产设施、建筑、植被等做顶视投影，按二维平面映射所得空间几何特征将所有图元划分点、线、面、体空间结构。

2.1 工业广场构筑物模型构建

基于已有研究(田玲等，2021；曹全龙等，2023)中的地理实体数据建设和地理实体模型构建及存储管理理论，本文建立以几何图元为基础的地理实体数据模型，构建了灵新煤矿工业广场地理实体数据，利用关系图谱实现了地理实体数据的表达与可视化。工业广场点结构实体包括传感器、路灯、摄像仪等具有点空间特征的工业广场构筑物；线实体包括道路、围墙、矿区边界等具有线特征的二维对象，体结构为建筑拆分最小规则（不规则）几何单元体；面实体是在最小几何单元体上做顶视投影所得到的二维面对象，或工业广场水域、停车场等具有二维面空间特征的对象。因此，可将工业广场所有物理要素进行空间数字转化。

根据住房和城乡建设部规定，建筑工程中构筑物区别于建筑物，构筑物是不具备、不包含或不提供人类居住功能的人工建筑物。煤矿工业广场辅助生产构筑物包括路灯、围墙、道路、大门、传感器、应急广播等，通过二维空间映射所得几何空间特征多为点、线空间实体。其中，点空间实体包括传感器、应急广播、植被、大门、路灯等，线空间实体包括主干道路、运输道路、矿区边界、围墙边界等二维数据模型。

Cesium提供了对底层外观的自定义材质，自定义光效、纹理、动画等渲染源码，实现几何线构筑物的三维创建和自定义渲染。通过对比多种基于WebGL的3D图形引擎渲染技术及效果(王孟博等，2021)，实验选用开源Cesium JavaScript库，基于Cesium 三维地图引擎读取数据库存储的传感器、应急广播等位置信息，绘制相应类型glb模型文件。同样地，读取数据库存储的线实体结构表，结合OpenGL着色器语言GLSL，基于Cesium三维引擎绘制墙体、道路、围栏。实验对空间数据及相关属性信息入库存储，表1为构筑物点实体类型存储结构，表2为线实体类型结构表。

2.2 工业广场建筑集合分体分面设计

煤矿重点场所按功能区分为生产区、辅助生产区、办公生活区。生产区是煤矿生产的中枢，其核心是煤流在工业场地内从出主井口到运输厂区所经过的所有环节；所涉及的地面重点设施包括井口房、煤炭破碎间、洗煤厂、胶带输送机走廊、煤仓、矸石仓等。辅助生产区是矿井正常生产服务场区，包括动力设施、机修和仓库等。办公生活区包括厂区行政办公楼、联建楼、主要交通干道、围墙、大门等构筑物。

根据厂房设施结构和煤炭生产工艺流程（王继仁和翟桂武，2012），本文提出一种建筑集合的分体分面组合模型，用于描述矿区建筑不同结构体模型。将建筑分体分面进行划分和描述，并通过GIS三维引擎构造几何实体拼接组合在一起，形成一个完整的建筑集合体模型。分体操作可先将建筑群按照建筑个体进行划分。如从出井口到洗煤、储煤的整个过程由胶带运输走廊连接的建筑及设施包括井口房、原煤仓、煤炭破碎间、洗煤厂主厂房、煤炭干燥间、储煤筒仓、矸石仓等，如图1（a）所示。首先，将生产车间与胶带运输走廊、煤仓筒等设施进行楼体拆分，如图 1（b）所示。其次，对建筑做进一步几何结构拆分，如图2所示，将建筑个体拆分为最小单元的独立规则（不规则）几何体，即不可再拆分的最小几何体。其中，规则建筑使用少量实体和面数据来描述，不规则的实体模型需要定义特殊的几何构造函数来实现。最后，对每个最小几何体做二维空间映射，即将所有分体转化为二维空间的规则（不规则）多边形面，如图3所示。

从工业广场建筑集合到最小几何体的拆分可以是一个或多个拆分循环的过程，直到将建筑划分为最小的独立规则（不规则）几何体，且不可再拆分。上文所述分体分面方式适用于煤矿工业广场的单层高立面车间工业生产线和办公区域的联建楼、综合调度楼等多楼体规则建筑，核心是建筑体的拆分。

2.3 煤矿工业广场规则几何体建模

从完整生产线建筑集合到建筑几何分体的拆分可以是一个或多个循环的过程。本文设计了建筑分体多叉树数据结构，一个建筑父节点可以有多个分体子节点，且为多层循环拆分过程，如图4所示。B₀>B₁>B_1-1>B_1-1-1，直到将建筑划分为最小的独立规则（不规则）几何体，且不可再拆分。

空间数据的存储量与多叉树的复杂程度有很大关系，需要设计合理的关系型数据库来存储具备层级关系且结构复杂的数据结构。实验设计了如表3所示的关系表结构，对建筑分体多叉树数据结构进行管理。

将矿区工业广场建筑按上述分体方式拆分存储入库，对所有建筑分体的叶子节点中所有规则几何体做二维面映射。不规则实体如屋顶、储煤仓等通过定义特殊的几何构造函数来实现，具体实现方法见下文所述。规则建筑几何分体的二维映射面为相互之间存在着相邻、嵌套、部分覆盖、相交、交叉等多种空间拓扑关系的凹多边形面组成。

为梳理多边形面之间的空间拓扑关系，处理重复边、假边、冗余边等问题，设计了含拓扑关系的弧段空间索引，将凹多边形面划分为一段线性弧段环组成的封闭线，如图5所示。组成面A的弧段数组为[1，2，3，4，5，6，7，8]，组成面B的弧段数组为[–8，9，10，11]，负弧段表示必须颠倒弧段才能重建几何形状。

为存储具有空间拓扑关系的建筑分面弧段环封闭线，设计了建筑分面索引和弧段索引，具体见表4-5。表4中每个面的弧段数组必需包含多条弧段，即表4中的每个面数据是由表5中的多条弧段组成。

根据表5构建面对象，最后一个弧段的最后一个位置坐标必需等于第一个弧段的第一个位置坐标，除第一个弧外的每个弧的第一个位置可以被丢弃。类似地，每个弧的最后一个位置，除最后一个外，也可以丢弃。

结合表4-5利用Cesium三维引擎自定义多边形，根据建筑底面高度和顶部高度对建筑进行拉伸，可以生成任何上下底面相同的规则建筑体，结果如图6所示。

2.4 煤矿工业广场特殊几何体建模

煤矿井上三维场景中生产设施几何造型复杂，具有特殊的生产设计工艺和运输系统。煤矿工业广场特殊设施包括胶带运输走廊、储煤仓、矸石仓等，其需根据特有的设计比例和工艺自定义几何函数。煤矿工业广场建筑为工业厂房建筑风格，屋顶多设计为平顶、双坡顶、单坡顶、平顶，平顶为规则实体易实现建模，双坡顶单坡顶通过下文所述的构造特殊几何函数来实现。

2.4.1 煤矿工业广场特殊机械设施建模

矿区工业广场特殊设施包括胶带运输走廊、锅炉房烟囱、储煤仓、矸石仓等。胶带运输走廊可以拆解为五边形管道体，通过改写Cesium三维引擎的管道polylineVolume几何体结构，将管道口shape属性改为如图7（a）所示五边形，根据胶带运输走廊坐标、走廊宽度、高度等值构造胶带运输走廊几何函数。

储煤仓是煤矿系统的核心设施，圆筒仓设计为常用形式，如图7（c）所示。圆筒仓主要由顶部入料系统和底部出料系统组成，模型不对入料口V形及出料口W形工艺做过多描述。煤矿常用筒仓多为大型筒仓或超大型筒仓，直径系列为21(22)m、27 m、30 m、36 m等，筒仓直径与筒仓高度比例通常为1: 1.5以上，不超过1: 2（孙贻川和宋继忠，2023；杨宏飞等，2022）。实验中模型取1: 1.8为例，仓帽为倒锥状，以煤仓中心线呈轴对称。根据三维引擎自定义椎体、柱体，根据中心点、直径及高度比例构造筒仓几何函数。矸石仓、锅炉房烟囱等同理得到。

2.4.2 煤矿工业广场特殊屋顶建模

煤矿工业广场建筑为工业区建筑风格，屋顶多设计为平顶、双坡顶、单坡顶。本文提出的双坡顶与单坡顶构造方式相同，这里以双坡顶为例，使用上文所述的纵向分体法，将建筑屋顶与建筑主体拆解开为单独实体，根据表4记录屋顶前、后、左、右面弧段索引，结果如图8所示。使用坐标系转换将弧段转换为笛卡儿坐标，使用笛卡儿坐标计算出屋顶左右弧段的中心点S、Z，以及左右弧段长度；假设屋顶高度2 m，中心点坐标高度+1，得出屋顶结构体的中心线VW。现已知左右弧段长度，和中心线VW坐标。与构建胶带运输走廊同理，通过改写Cesium三维引擎的管道polylineVolume几何体，将管道口shape属性修改为三角几何函数；走廊宽度为弧段长度，高度为2 m，即可构造双坡向屋顶。单坡向屋顶同理得到。

3  工业广场模型渲染技术

实验使用了Cesium引擎底层Primitive绘制扩展几何图形。虽然使用起来相对烦琐，但Primitive支持批处理和内存优化，可合并 Primitives实例集合到一个 Primitive批处理对象，完成批量图形“一笔绘制”。这减少了渲染调用的数量，提高了渲染性能。同时，Primitives 提供了对底层外观的更多控制，可重写完整的GLSL顶点着色器和片元着色器。

实验通过重写材质着色器源，引入了GLSL线性变换、纹理、时间等设置，自定义渲染随时间、光照、颜色、纹理变幻等动画效果。

煤矿井上三维场景建筑及设施数量多、几何造型复杂，为了提供更流畅、更清晰的视觉体验，参考已有研究（李山等，2021；戴晶，2022；宣洁等，2023）中的BIM模型轻量化和快速渲染技术，实验采用了如下措施：①使用合适的材质和纹理来减少渲染时的计算量，如使用基于物理纹理的渲染材质来减少光照计算的复杂度；②只渲染当前视图范围内的对象，减少渲染对象的数量，如使用Cesium的视椎裁剪功能来实现；③将场景划分为多个空间区域，只渲染当前视图范围内的区域，来减少渲染的复杂度。

4  实验结果分析

以灵新煤矿地面工业广场为测试区域，经过数据采集并引用模型文件：树木共146个、门4个、摄像头23个、路灯370个，将原有花木草皮及路灯等构筑物模型通过Cesium提供的开源插件转为gltf模型。基于Cesium的Collection集合机制实现相同模型不同位置矩阵的批量“一笔绘制”，达到了三维模型文件高速加载渲染预定目标。渲染效果如图9所示。

依据灵新煤矿提供的工业广场CAD图纸，协同模型制作人员进行现场数据采集，根据现场无人机采集的全景数据几何CAD图纸制作厂区shp数据，设计分体分面组合数据模型方案，并以灵新煤矿工业广场为实验区域落地实践，其中共有92栋建筑根据建筑集合拆分编号入库拆分为648个建筑体，对建筑体进行分面制作，规则建筑体进行二维面绘制1018个分面，然后对分面拆分弧段入库9784条弧段。特殊建筑体入库包括31个楼顶、22个机械设施。所有数据建表入库存储占用内存10542KB。

以部分建筑白膜构建为例，如图10所示，基于Cesium 的polygon几何体函数依次读取建筑体分体结构表、分面索引表和弧段索引表，得到组合建筑群的所有带方向属性的封闭弧段数组；将几何体单元的有序弧段索引、建筑高度、底面高度等信息读入polygon函数，实现建筑模型一键化量产。胶带运输走廊利用Cesium的polylineVolume几何体函数，代入胶带运输走廊polyline路线弧段，改写默认矩形shape属性为自定义比例的五边形几何函数，根据代入的胶带运输走廊路线弧段坐标、截面几何函数可实现胶带运输走廊批量绘制。矸石仓、储煤仓、锅炉房烟囱等同理得到。

经验证灵新煤矿工业广场、洗煤厂自动建模三维场景构建在RTX 3060 显卡、运行内存64 GB的实验机上运行，浏览器端内存消耗4.9 MB，耗时105 ms。实验系统可以合并批处理对象“一笔绘制”式快速绘制构造煤矿特殊设施建筑集群和规则建筑物。

经建模人员提供的之前工业广场建模工时管理记录，将煤矿工业广场各模型手动平均建模工时与自动建模工作管理时长对比总结，结果见表6。灵新煤矿实验区建筑白膜与特殊机械设施为92+43共135个模型，人工建模需35+9共44人天，自动建模则需10.5人天，平均每10栋建筑由原来的3.25人天提升至0.78人天，大幅提升了建模效率。

结合Cesium场景光效、天空盒、时间轴等内置功能，调整场景光照、反射及时间等投影变化。使用Cesium 的GLSL渲染器编写自定义着色器程序，如水域流动特效、随时间流动的线条特效、场景后期渲染实现雨或雪等天气特效。以着重场景特效渲染的方式增强画面效果和环境感染力，最终灵新煤矿工业广场渲染效果如图11所示。

此外，常规手工建模效果，如图12所示，其中（a）为1︰1还原真实工业广场物理空间效果。相较于井下综采工作面、掘进工作面、变电所、水泵房等数字孪生智能生产三维场景的高拟态化需求（崔永丰，2023；刘清等，2023；曹誉，2024），煤矿地面工业广场数字孪生场景需求较少，在矿山智能化建设总合同额中占比较少。但工业广场空间环境复杂植被丰富，在面对无法实现规模化生产时期造成工程交付紧张问题，为满足模型生产交付的良性循环，目前实践中采取将重点建模生产力投入在井下生产孪生场景，煤矿地上部分通常使用白膜简化工业广场三维数字化表达，如图12（b）所示，但其工业广场模型粗糙、场景渲染单一。结合图11看出，本文方法能够弥补这一不足，具备一定的实践价值。

综上所述，以灵新煤矿实验区自动建模和场景渲染为对比参照，本文自动建模方案在解决工业广场现阶段工程落地交付问题上有一定实用性成果，在满足市场上矿方对工业广场模型需求的前提下提高了交付速度，模型生产效率达到工程交付预期。研究成果已应用于陕煤集团、国能集团等多个智能矿山工业广场建设，如图13所示。

5  结  论

工业广场地面设施空间范围大建筑多，本文以市场需求为导向，为提升煤矿工业广场三维建模交付效率，对煤矿工业广场建筑群进行空间结构分析，结合煤矿工业建筑的特殊性，提出了一种分体分面的自动建模方法。其不仅适用于煤矿生产全流程建筑集合体，同样适用于无分层需求的全煤矿地上建筑、构筑物、生产设施等的自动建模，并在多地实践中推广应用，实现了煤矿工业广场自动建模与高效渲染交互，从实用角度为煤矿工业广场快速建模提供了一种技术思路。

在智能矿山领域，随着煤矿井下生产采掘等机电设备智能化程度的不断提高，数字孪生技术赋能智慧矿山是当前实现矿山数字化的行业趋势（陈宇等，2023；徐元晓等，2023；韩晓刚等，2024）。矿山领域数字孪生在综采工作面数字孪生智能生产及协同管控、掘进工作面数字孪生驱动的虚拟远程智能控制等领域已取得先进成果（崔永丰，2023；刘清等，2023；曹誉，2024）。因此，以高拟态仿真三维数字孪生场景为工业广场数字化建设目标，参考多源数据融合煤矿精细化建模方案领域研究成果（肖艳云等，2023；杜昌华等，2024；金磊等；2024），下一步研究将重点引入人工智能算法赋能工业广场模型数据采集、建筑分解、纹理分割等。对模型进行不同细节级别颗粒度的处理，探讨建立一套模型颗粒度划分体系方法，以煤矿地上高仿真度数字孪生可视化应用场景助力智慧矿山的建设。

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来源：《时空信息学报》2024年第4期

编辑：李   娟

审核：余   青

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