申请/专利权人：山东司南地理信息有限公司

申请日：2024-04-10

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118035847B

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;G06F18/213;G06F18/25;G06N3/0464;G01V9/00;G01V20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开

摘要：本发明涉及地质矿产勘查技术领域，具体为一种基于地质矿产勘查的数据提取方法及系统，包括以下步骤：基于原始地质勘探数据，采用地质Z得分标准化方法和地质时间序列分析技术，进行数据预处理。本发明中，通过Z得分和时间序列同步对地质勘探原始数据进行预处理，维持完整性并确保分析准确，卷积神经网络深度挖掘空间特征，增强岩性边界与断层识别，门控递归单元优化递归神经网络精确追踪地质特征演变，提供质量高的时间序列分析，自适应遗传算法与模拟退火策略提高参数设置合理性，时间注意力机制增强的长短期记忆网络提升矿产资源预测的准确性与鲁棒性，为资源开发规划提供强数据支撑。

主权项：1.一种基于地质矿产勘查的数据提取方法，其特征在于，包括以下步骤：基于原始地质勘探数据，采用地质Z得分标准化方法和地质时间序列分析技术，进行数据预处理，所述地质Z得分标准化方法自适应地质数据中的异常值和非线性特征，所述地质时间序列分析技术针对地质数据中的季节性和周期性变化进行优化，生成预处理后的多源勘探数据集；基于所述预处理后的多源勘探数据集，采用地质空间分析专用的卷积神经网络，网络通过特定的滤波器和池化层来提取地质结构信息，包括岩层、断裂和矿脉的空间分布，生成地质勘探空间特征提取数据；基于所述地质勘探空间特征提取数据，采用地质时间序列分析专用门控递归单元网络，针对地质数据的时间变化特点进行优化，包括周期性地质事件和演化过程，生成时间序列特征提取数据；整合所述地质勘探空间特征提取数据与时间序列特征提取数据，采用地质数据融合策略，所述地质数据融合策略参照地质数据的空间和时间特性，强化数据间的关联分析，生成综合勘查特征信息；基于所述综合勘查特征信息，采用地质勘探参数定制的自适应遗传算法与模拟退火策略，所述模拟退火策略针对地质勘探中的参数调整，包括探测深度、角度和频率，进行优化，生成优化后的勘探参数；基于所述优化后的勘探参数和综合勘查特征信息，采用地质时间注意力机制增强的长短期记忆网络，所述长短期记忆网络针对地质数据的时间相关性进行优化，预测矿产资源的时空分布，生成矿产资源分布预测模型；所述预处理后的多源勘探数据集具体为勘探数据经过缩放、去噪和插值处理后的同步数据集，所述地质勘探空间特征提取数据包括地质层次的结构特征、岩性边界和断层分布，所述时间序列特征提取数据具体指反映地质特征随时间演化的序列数据，所述优化后的勘探参数包括勘探设备布局、采样频率和数据采集参数，所述矿产资源分布预测模型具体为预测未来时间段内的矿产分布和矿产储量的动态模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东司南地理信息有限公司 一种基于地质矿产勘查的数据提取方法及系统

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