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公开(公告)号：CN118606637A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410732117.2
申请日：2024-06-06
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F18/15 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种基于DWGAT的空间域测井数据缺失值的填补方法，属于测井数据缺失填补技术领域。本发明提供的一种基于DWGAT的空间域测井数据缺失值的填补方法，依据测井数据空间性特点，首先设计测井数据图表征构建，采用优化改进的Delaunay三角剖分算法构建出更合理的测井数据图，为后续模型训练提供了数据集成；其次充分考虑测井数据所具有的空间性，融入距离权重信息来改进传统的图注意力机制，使其对所要解决的测井数据缺失值填补问题更有效；最后由于测井数据非线性特点，在模型的图注意力层中加入MLP神经网络，提高了模型的对测井数据的表征能力。本发明能够从空间域角度解决测井数据缺失值问题，提供一种精度更高的填补解决方案，为测井数据得完整性与稳定性提供了保障。
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公开(公告)号：CN110357348B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201910568747.X
申请日：2019-06-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: C02F9/14 , C02F1/461 , C02F101/36
Abstract: 本发明提供一种氯代烃污染地下水原位电化学循环井修复方法，步骤如下：在地下水污染区域打井，并在井中安装井管，其中每两口井为一组，每一组井中，其中一口井作为注水井，另外一口井作为抽水井，所述井管的顶端敞口、底端封闭，所述井管的下端管壁上开设若干小孔；向所述注水井内悬挂放入阳极板和阴极板，所述阳极板和阴极板分别通过导线与设置在井外的电源的正极和负极连接；启动电源向阳极板和阴极板通电，同时采用水泵持续抽取抽水井中的地下水注入到注水井中加强地下水流循环，注水井中产生的氢气和氧气在地下水流循环的作用下向含水层扩散促进化学/微生物降解地下水中的氯代烃。本发明提供的修复方法效果稳定、环境友好。
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公开(公告)号：CN111914478A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010632667.9
申请日：2020-07-02
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种综合地质钻孔测井岩性识别方法，该方法对钻孔测井数据进行精化处理，得到精化数据集，包括对钻孔测井数据进行缺失值填补、均衡处理、数据集归一化处理；根据t-SNE算法对精化数据集进行降维处理，根据PSO算法对BP神经网络进行改进、优化，得到网络最优初始化权值和阈值，并建立网络模型，利用建立的网络模型对降维数据集进行训练学习，该方法通过对钻孔测井数据进行精化处理，解决了获取的钻孔测井数据缺失、数据集不均衡、训练数据不在统一量纲范围而造成最终识别率过低的问题，且再根据t-SNE算法对钻孔测井数据集进行降维处理，从而简化数据，再通过PSO算法对现有技术中的常用BP神经网络进行优化，提升了识别准确率高和识别速率。
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公开(公告)号：CN118801321A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410785837.5
申请日：2024-06-18
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: H02J1/10 , H02J7/35 , H02J7/34 , G06F17/11 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/04
Abstract: 本申请提供了一种基于DDPG的直流微电网混合储能控制方法，涉及直流微电网领域，方法包括：构建直流微电网系统的直流母线电压的动态方程；建立双向DCDC转换器的混合储能子系统的数学模型，分析动态方程，确定直流母线电压的特性方程并进行特性分析，得到母线电压偏差以及跟踪电流偏差；构建基于DDPG算法的控制策略网络；通过跟踪电流偏差以及母线电压偏差，对控制策略网络进行训练；通过训练后的控制策略网络，对直流母线电压进行偏差修正。通过基于DDPG算法的控制策略网络对对直流母线电压进行偏差修正，实现直流电压的稳定控制。
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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
Applicant: 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: G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111881684A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010633442.5
申请日：2020-07-02
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F40/295 , G01D21/02
Abstract: 本发明提供了一种基于移动终端的野外数据智能化采集方法，该方法针对传统野外数据采集危险性大、采集仪器多和数据整理繁琐的问题，提出建立地理围栏并实时方位进行比对，若实时方位不在地理围栏的规定范围内，则通过网络发送预警信息到移动终端的技术方案来保障人员安全，通过移动终端处理器来对照个人地学专业词库将语音数据转换成文字数据；根据基于关联分析的语义补充方法判断出文本中缺失信息并进行补充，将补充后形成的项目数据存入本地数据库和记录表中，对移动终端采集的项目数据进行合并，再通过网络发送至远程服务器且保存备份技术方案；来解决野外数据录入方式繁琐和数据传输实时性低的问题。
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公开(公告)号：CN111718039A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010402913.1
申请日：2020-05-13
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: C02F9/06 , C02F101/36 , C02F103/06
Abstract: 本发明公开了一种地下水中多种氯代烃复合污染的处理方法及装置。本发明的处理方法，在抽水井和注水井之间的地面部分由抽水井到注水井依次串联电化学氧化反应器和钯催化加氢还原反应器，在电化学氧化反应器内配置铁阳极板和阴极板，铁阳极板和阴极板分别通过导线与外电源电连接，同时电化学氧化反应器外接含有配体和氧化剂的药剂罐；钯催化加氢还原反应器采用钯柱的形式，钯柱仅上半部分填充钯催化剂。本发明的电化学氧化反应器和钯催化加氢还原反应器两部分，时间上同步，空间上隔开以达到分步处理的目的，先在电化学氧化反应器降解能被氧化的氯代烃，后在钯催化加氢还原反应器中降解能被还原的氯代烃，可修复复合氯代烃污染的地下水。
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公开(公告)号：CN119399392A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411521599.3
申请日：2024-10-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本申请提供了一种结合机器学习的隐式三维地质建模方法、设备及介质，涉及三维地质建模领域，方法包括：获取研究区的原始钻孔数据；通过距离加权的方法，生成预设个数的虚拟钻孔，得到虚拟钻孔数据；对原始钻孔数据进行预处理并划分为训练集以及测试集；通过训练集以及测试集对随机森林模型进行训练和测试；通过训练后的随机森林模型对虚拟钻孔数据的岩性进行预测，得到虚拟岩性预测结果；将虚拟岩性预测结果添加至虚拟钻孔数据，得到第一虚拟钻孔数据；将原始钻孔数据与第一虚拟钻孔数据导入到隐式建模软件中进行三维建模，得到三维矿体模型。通过添加虚拟钻孔以及随机森林模型对虚拟钻孔的预测，构建出更为精确可靠的地质模型。
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公开(公告)号：CN117475295A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310964340.5
申请日：2023-07-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率遥感图像无监督自适应目标检测方法，方法基于高分辨率遥感图像的多粒度特征信息，采用教师‑学生模型以及对抗学习技术实现跨域目标检测；分为两部分：教师‑学生共同学习、多粒度对齐对抗学习。在教师‑学生共同学习中，由教师模型产生伪标签指导学生模型训练。在多粒度对齐对抗学习中，目标域和源域图像经过卷积神经网络提取出多尺度特征图进行图像级对抗学习训练，特征图经过检测头产生预测实例并进行实例级对抗学习训练。最后计算损失并优化模型，实现遥感图像跨域目标检测。本发明用于自动高效且精准地检测遥感图像中的目标，为城市的科学规划、有序发展以及环境研究提供了充分的依据。
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公开(公告)号：CN116958698A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310953601.3
申请日：2023-07-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于街景图像多模态信息的建筑物分类方法，所述方法基于SVI全局视觉信息、局部视觉信息、招牌文本等多种模态信息，采用图神经网络实现多模态信息推理，实现城市建筑物单体功能自动分类。该方法首先通过招牌文本知识图谱获取文本信息，然后对文本信息和局部视觉进行多模态推理，最后融合全局视觉信息实现建筑物功能分类。本发明通过构建招牌文本知识图谱和多模态推理图，融合SVI多模态信息，克服现有技术中对SVI蕴含信息利用不充分的问题。对SVI多模态信息的充分利用和有效融合使得建筑物分类的精度得到了有效提升。
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