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

Inventor： 封志兵 ,  蔡建芳 ,  夏菲 ,  聂逢君 ,  罗敏 ,  赵星博 ,  江丽 ,  任腾飞

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。

公开(公告)号：CN119441895A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202510036870.2

申请日：2025-01-09

Applicant: 东华理工大学南昌校区

Inventor： 封志兵 ,  张智谟 ,  江丽 ,  夏菲 ,  聂逢君 ,  丁剑 ,  任腾飞

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/243 ,  G06N20/20

Abstract: 本申请属于数据处理领域，提供了一种砂岩型铀矿含矿层岩石岩性的智能识别方法，包括：建立随机森林回归模型和XGBoost模型；获取测井曲线样本集和岩性数据，将所述测井曲线样本集分为原始数据和验证集，生成第一训练集和第一测试集；训练得到验证合格的随机森林回归模型；基于验证合格的随机森林回归模型，得到填充数据；基于所述原始数据、填充数据和岩性数据，训练得到测试合格的第二XGBoost模型和第三XGBoost模型；基于测试合格的第二XGBoost模型和第三XGBoost模型，获得识别后铀矿床含矿层岩性。本申请识别的岩性更符合实质地质情况，精度更高，减少了因GR测井数据异常而导致的岩性误判。