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公开(公告)号：CN118520275A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410698832.9
申请日：2024-05-31
申请人： 中国地质大学(武汉) , 贵州省地质矿产勘查开发局一〇三地质大队
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/047 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种融合带噪学习和局部分类器的测井数据岩性识别方法，属于深度学习技术领域。该方法包括以下步骤：测井数据训练集预处理；构建预训练模型；确定易混淆岩性组合；构建优化局部分类器模型；建立融合带噪学习优化局部分类器模型；岩性识别。本发明采用上述的一种融合带噪学习和局部分类器的测井数据岩性识别方法，有助于矿产勘查领域测井数据的数据区分，提高了机器学习算法在地矿领域中测井岩性识别的准确率与识别效率，有效解决了岩性识别中相似岩性难以区分和岩性标签标注不明确的问题。
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公开(公告)号：CN118733978A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410732116.8
申请日：2024-06-06
申请人： 武汉地大坤迪科技有限公司 , 贵州省地质矿产勘查开发局一〇三地质大队
IPC分类号： G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于CEVAE的属性域测井数据缺失值填补方法，属于测井数据缺失填补技术领域。本发明从测井数据属性域的角度出发，依据测井数据多属性特点和测井数据横向属性和纵向深度的二维性，采用CNN神经网络设计CEVAE编码器网络结构的同时，提出基于测井地质先验知识的属性特征交叉策略，扩增测井数据通道，使得网络可以学习到之前未有的组合特征，并引入ECA通道注意力机制，改进模型对测井数据属性之间复杂关联关系的学习表征能力。引入PlanarFlow标准化流对数据潜在表示的隐变量进行增强改进，适应性采用置换卷积神经网络设计CEVAE解码器的网络结构，最后通过解码器输出的完整测井数据结果对测井数据缺失值进行数据填补。本发明能够为测井数据得完整性与稳定性提供保障。
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公开(公告)号：CN118820837A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410731801.9
申请日：2024-06-06
申请人： 武汉地大坤迪科技有限公司 , 贵州省地质矿产勘查开发局一〇三地质大队
摘要： 本发明涉及一种基于断层约束面的岩层属性分类方法，属于矿山三维地质建模领域。本方法通过从勘查线剖面图和地质平面图中提取断层构造的空间特征和属性特征，转换为钻孔数据格式参与岩层属性分类，根据数据集的标记将数据集划分为上盘数据集、下盘数据集及不受断层影响的数据集，根据不同类型的数据集进行分别训练，提高岩层属性分类精度和对断层的表征效果。本发明能够为钻孔数据在数据集阶段直接实现对断层构造的表征，从而灵活应用于不同及其学习模型中，为岩层属性分类精度和建模效果提供保障。
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公开(公告)号：CN118296381A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410430186.8
申请日：2024-04-10
申请人： 中国地质大学(武汉) , 武汉地大坤迪科技有限公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06F16/36 , G06N20/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/02
摘要： 本发明属于地质矿产资源预测领域，特别涉及一种基于地质大数据的固体矿产多尺度递进式找矿预测方法。本发明通过收集研究区的多尺度的地质、地球物理勘探数据、地球化学勘探数据和遥感等数据，利用数据挖掘技术和机器学习方法，实现找矿预测和靶区圈定。本方法旨在结合三维地质模型、机器学习方法、数据挖掘技术，处理预测区地质大数据，多尺度递进式确定靶区，为矿产资源预测提供找矿预测方法；基于找矿案例复盘构建找矿知识图谱、绘制找矿过程知识关联图，根据工作比例尺分为1:50万、1:25万、1:5万、1:2.5万和1:0.5万的地质、物探、化探和遥感数据，构建三维地质模型和属性数据集市，分析成矿条件和控矿要素之间的规律，构成成矿预测模型实现找矿预测。
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公开(公告)号：CN117910358A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410115326.2
申请日：2024-01-26
申请人： 中国地质大学(武汉) , 武汉地大坤迪科技有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , E21B49/00 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种钻孔的岩性类别和岩层厚度预测方法、系统及电子设备，涉及虚拟钻孔模拟技术领域，所述方法包括：获取虚拟钻孔的钻孔坐标序列；钻孔坐标序列包括多个钻孔坐标；虚拟钻孔为未探测的钻孔；将虚拟钻孔的钻孔坐标序列输入至岩性类别预测模型中，得到虚拟钻孔对应的岩性类别序列；岩性类别预测模型是基于双向门控循环单元网络得到的，岩性类别序列包括各钻孔坐标对应的岩性类别；将虚拟钻孔的钻孔坐标序列和对应的岩性类别序列输入至岩层厚度预测模型中，得到虚拟钻孔对应的岩层厚度序列；岩层厚度预测模型是基于门控循环单元网络得到的，岩层厚度序列包括各钻孔坐标对应的岩层厚度。本发明实现了对钻孔空白区的地层结构的模拟。
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公开(公告)号：CN115272798B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210916376.1
申请日：2022-08-01
申请人： 中国地质大学(武汉) , 武汉地大坤迪科技有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N20/00 , G06Q10/04 , G06Q50/02
摘要： 本发明提供了一种利用信息量扩充成矿预测训练正样本的方法及系统，本发明利用可视化工具和直方图进行分类，利用格点空间分布和地质约束对扩充点进行筛选，为增加正样本提供新途径，能够为利用机器学习进行成矿预测，以及提高预测精度提供有力支持；基于信息量来增加成矿预测模型训练样本，可用于在利用机器学习方法进行矿产资源预测过程中增加训练样本，并且可以在其他机器学习应用领域推广应用。
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公开(公告)号：CN116089629A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310163491.0
申请日：2023-02-24
申请人： 中国地质大学(武汉) , 武汉地大坤迪科技有限公司 , 贵州省地质调查院 , 贵州省地质矿产勘查开发局一〇五地质大队
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/31 , G06F16/35 , G06F16/34 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/247 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种磷矿成矿规律文本数据挖掘方法及系统，本发明采用基于词汇树与磷矿床特点的中文文本分词方法，并对磷矿各类地质报告文本数据进行标注，构建磷矿床成矿特征空间关系知识库，利用时空卷积神经网络模型对语义相似度进行匹配，抽取文本中的时空关系信息，构建磷矿地质实体的空间关系知识图谱。本发明解决磷矿中文地质报告中地质年代、成矿模式、成矿过程等时空信息以及各个不同要素之间的语义关系的高效表示、抽取、结构化表达和可视化等关键问题，构建地质体时空关系知识图谱，以便快速获取磷矿矿区的地质认识和成矿规律，进而为实现各类地质信息与数据的服务，为挖掘地质大数据的潜在价值等重大问题提供决策服务。
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公开(公告)号：CN114492205B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210143101.9
申请日：2022-02-16
申请人： 中国地质大学(武汉)
摘要： 本发明提出基于相似性判断的局部各向异性搜索椭球体模型简化方法,通过对研究区矿体进行规则格网划分，并在规则格网的每个单元块体位置生成局部搜索椭球体模型，再设置简化参数以及搜索窗口，再获取搜索窗口内相邻椭球体的空间方位，并计算其相似性，进行判断，再移动搜索窗口，以遍历当前矿体模型的所有位置，之后再扩展搜索窗口，直至某一尺度下的搜索窗口内，不存在任何可以合并的搜索椭球体模型时为止，能够解决在研究区域内部出现数量较多的动态搜索椭球体而导致的庞大数据难以管理的问题，并且可以对这些动态搜索椭球体的数据进行合理高效的组织和管理，使得在整个储量估算过程中，解决数据量庞大、难以管理的问题。
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公开(公告)号：CN111487615B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202010359625.2
申请日：2020-04-30
摘要： 本发明公开了一种城市道路地下水文探测推车，包括三脚轮，安装在三脚轮上的模式转换机构，连接模式转换机构的平行四杆机构，模式转换机构上设有转换驱动机构，三脚轮放在地面上，一般行走时，转换驱动机构驱动转换轴筒与定齿轴筒结合，实现转换轴固定不转，保证固定轴筒不转动，检测人员推动着推车行走，轻微晃动平行四杆机构时雷达支架始终与固定杆平行，调整探地雷达在雷达支架上的角度，可以实现放置在雷达支架上的探地雷达下平面与地面始终保持平行。在跨越建筑台阶时转换轴筒与光轴筒结合，实现了转换轴筒、光轴筒、固定轴筒均固定在转换轴上，三脚轮绕转换轴转动，可以在人工拉动下跨过台阶建筑，省时省力。
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公开(公告)号：CN113240812B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110471592.5
申请日：2021-04-29
申请人： 中国地质大学(武汉) , 贵州省地质矿产勘查开发局
摘要： 一种基于增量模拟的超薄锰矿体三维建模方法，该方法首先获取超薄锰矿体的上边界线和下边界，再根据上边界线构建投影面，将超薄锰矿体投影到投影面上并提取超薄锰矿体在投影面上的边界范围；其次根据下边界线和边界范围拟合生成超薄锰矿体模型的底面；再次根据上边界线和下边界线计算出超薄锰矿体的厚度增量；然后根据超薄锰矿体的厚度增量和边界范围拟合出超薄锰矿体的增量面；接着将超薄锰矿体模型的底面投影到超薄锰矿体的增量面上得到超薄锰矿体模型的顶面；最后将超薄锰矿体模型的底面和超薄锰矿体模型的顶面进行围合得到超薄锰矿体模型。该方法得到的超薄锰矿体模型中顶面和底面之间不会产生顶面和底面相交或者底面在顶面之上的问题。
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