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公开(公告)号：CN119596416A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411818740.6
申请日：2024-12-11
Applicant: 东华理工大学南昌校区 , 核工业二四0研究所
IPC: G01V11/00
Abstract: 本申请提供了一种基于构造单元边界的砂岩型铀矿找矿方法，所述方法包括：获取沉积盆地的地质资料，确定沉积盆地中构造单元的空间分布、构造与地层特征，根据所述构造单元的空间分布、构造与地层特征，确定有利成矿构造单元类型；对于不同类型的有利成矿构造单元，结合有利成矿构造单元的重力数据和/或地震数据和/或含油气情况，确定砂岩型铀矿的一级勘探靶区。本申请在深入分析构造单元边界控铀成矿特征的基础上，将构造单元边界的隆起和断裂作为找矿的重要标志，结合地质和地球物理找矿方法，形成了高效且低成本的找矿新方法，不仅能够精准锁定砂岩型铀矿勘探区域的优选目标，还能显著减少找矿过程中的盲目性，提高勘探效率。
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公开(公告)号：CN118349786A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410764800.4
申请日：2024-06-14
Applicant: 东华理工大学南昌校区
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，更具体地，本发明涉及一种面向挤压背景下的铀矿模型构建方法，方法包括：计算获取的钻速数据的噪声表现程度，噪声表现程度与预设范围内中心位置和剩余位置的钻速数据之间的距离正相关，且与预设范围内的钻速数据和搜索范围内的钻速数据之间的相关性负相关，确定钻速数据与其它钻速数据在各预设尺度邻域下的相似性，将其它钻速数据在各预设尺度邻域内的钻速数据的噪声表现程度均值作为权重，对各尺度邻域下的相似性进行加权得到最终相似性，以对钻速数据进行降噪处理，并根据降噪后的钻速数据构建铀矿模型。本发明可以提高对钻速数据降噪的效果，从而可以保证铀矿模型构建的准确性。
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公开(公告)号：CN117557401B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410046435.3
申请日：2024-01-12
Applicant: 东华理工大学南昌校区
Abstract: 本发明涉及铀矿钻井勘探领域，更具体地，本发明涉及一种基于地质大数据的铀矿找矿靶区智能圈定方法，方法包括：采集历史和当前不同矿洞所对应的不同测井曲线，分别得到历史测井数据和当前测井数据；构建预设数据驱动模型，得到历史地质特征矩阵和当前地质特征矩阵并进行匹配，得到当前近似的地质特征数据并构建三维直方图，计算历史地质特征矩阵和当前地质特征矩阵中节点的匹配度和单个钻洞之间局部的匹配度，得到最佳匹配结果，计算同一地质特征数据的命中比，完成铀矿找矿靶区智能圈定。本发明通过根据最佳匹配的地质数据进行钻洞，提高钻洞的效率，根据每一次的匹配结果进行铀矿找矿靶区圈定，提高了圈定效率。
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公开(公告)号：CN117173425A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311447681.1
申请日：2023-11-02
Applicant: 东华理工大学南昌校区
IPC: G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/762
Abstract: 本申请涉及结构面粗糙度提取技术领域，尤其涉及一种岩石结构面粗糙度智能提取方法及系统，方法包括：采集待测结构面的图像信息；获取图像信息在设定方向上的像素值序列，并将方差最大值对应的像素值序列作为目标序列；对目标序列进行有序样品聚类，并依据聚类结果构建目标序列的序列特征，目标序列的聚类结果包括多个子序列；依据多个子序列的数量对标准轮廓曲线进行有序样品聚类以构建标准轮廓曲线的曲线特征，且一条标准轮廓曲线对应一个粗糙度系数；计算序列特征与各曲线特征之间的相似度，将相似度最大值对应标准轮廓曲线的粗糙度系数作为粗糙度提取结果。本申请能够提高岩石结构面粗糙度的准确性。
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公开(公告)号：CN118349786B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410764800.4
申请日：2024-06-14
Applicant: 东华理工大学南昌校区
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，更具体地，本发明涉及一种面向挤压背景下的铀矿模型构建方法，方法包括：计算获取的钻速数据的噪声表现程度，噪声表现程度与预设范围内中心位置和剩余位置的钻速数据之间的距离正相关，且与预设范围内的钻速数据和搜索范围内的钻速数据之间的相关性负相关，确定钻速数据与其它钻速数据在各预设尺度邻域下的相似性，将其它钻速数据在各预设尺度邻域内的钻速数据的噪声表现程度均值作为权重，对各尺度邻域下的相似性进行加权得到最终相似性，以对钻速数据进行降噪处理，并根据降噪后的钻速数据构建铀矿模型。本发明可以提高对钻速数据降噪的效果，从而可以保证铀矿模型构建的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117173425B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311447681.1
申请日：2023-11-02
Applicant: 东华理工大学南昌校区
IPC: G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/762
Abstract: 本申请涉及结构面粗糙度提取技术领域，尤其涉及一种岩石结构面粗糙度智能提取方法及系统，方法包括：采集待测结构面的图像信息；获取图像信息在设定方向上的像素值序列，并将方差最大值对应的像素值序列作为目标序列；对目标序列进行有序样品聚类，并依据聚类结果构建目标序列的序列特征，目标序列的聚类结果包括多个子序列；依据多个子序列的数量对标准轮廓曲线进行有序样品聚类以构建标准轮廓曲线的曲线特征，且一条标准轮廓曲线对应一个粗糙度系数；计算序列特征与各曲线特征之间的相似度，将相似度最大值对应标准轮廓曲线的粗糙度系数作为粗糙度提取结果。本申请能够提高岩石结构面粗糙度的准确性。(56)对比文件A. Loizos et al..An alternativeapproach to pavement roughnessevaluation《.International Journal ofPavement Engineering》.2008,第9卷(第1期),第69-78页.
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公开(公告)号：CN117174203A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311447636.6
申请日：2023-11-02
Applicant: 东华理工大学南昌校区
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本申请涉及数据处理领域，尤其涉及用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法，包括步骤：根据历史数据，构建关于钻井深度值与多种仪器测量值的测井曲线；根据所述测井曲线，计算不同的测井曲线对不同砂岩铀矿地质成分的响应程度；根据所述响应程度优化预设神经网络模型的损失函数，生成最优的分析模型；响应于待分析的测井曲线被获取，根据所述分析模型，生成测井曲线响应的分析结果。本申请具有提高砂岩铀矿的测井曲线对不同岩层响应分析准确性的效果。
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公开(公告)号：CN118330775B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410749695.7
申请日：2024-06-12
Applicant: 东华理工大学南昌校区
IPC: G01V11/00 , G06Q50/02 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06N3/0499 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种伸展背景下的铀矿圈定方法及系统，涉及地质科学技术领域。一种伸展背景下的铀矿圈定系统，包括有：铀矿圈定先导模块、铀矿圈定分析模块和铀矿圈定局部钻探模块。本发明通过利用历史地质监测数据与实时监测数据相结合，提供了一个更为全面和动态的地质信息框架，帮助更准确地预测铀矿圈定趋势面，从而大大提升了勘探的效率和预测结果的准确性；通过每隔固定时间间隔获取实时地质监测数据，可以实现对目标区域地质变化的动态监测；结合群体优化算法对局部钻探点选择与迭代筛选，确保了铀矿探测过程中能够快速响应地质变化，及时调整勘探策略。
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公开(公告)号：CN117174203B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311447636.6
申请日：2023-11-02
Applicant: 东华理工大学南昌校区
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本申请涉及数据处理领域，尤其涉及用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法，包括步骤：根据历史数据，构建关于钻井深度值与多种仪器测量值的测井曲线；根据所述测井曲线，计算不同的测井曲线对不同砂岩铀矿地质成分的响应程度；根据所述响应程度优化预设神经网络模型的损失函数，生成最优的分析模型；响应于待分析的测井曲线被获取，根据所述分析模型，生成测井曲线响应的分析结果。本申请具有提高砂岩铀矿的测井曲线对不同岩层响应分析准确性的效果。(56)对比文件Yuanqiang Sun.LithologyIdentification of Uranium-Bearing SandBodies Using Logging Data Based on a BPNeural Network《.minerals》.2022,全文.陈炫沂.砂岩型铀矿潜力区岩性特征智能识别方法研究《.硕士电子期刊》.2023,全文.
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公开(公告)号：CN117557401A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410046435.3
申请日：2024-01-12
Applicant: 东华理工大学南昌校区
Abstract: 本发明涉及铀矿钻井勘探领域，更具体地，本发明涉及一种基于地质大数据的铀矿找矿靶区智能圈定方法，方法包括：采集历史和当前不同矿洞所对应的不同测井曲线，分别得到历史测井数据和当前测井数据；构建预设数据驱动模型，得到历史地质特征矩阵和当前地质特征矩阵并进行匹配，得到当前近似的地质特征数据并构建三维直方图，计算历史地质特征矩阵和当前地质特征矩阵中节点的匹配度和单个钻洞之间局部的匹配度，得到最佳匹配结果，计算同一地质特征数据的命中比，完成铀矿找矿靶区智能圈定。本发明通过根据最佳匹配的地质数据进行钻洞，提高钻洞的效率，根据每一次的匹配结果进行铀矿找矿靶区圈定，提高了圈定效率。
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