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公开(公告)号：CN116861309A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310805728.0
申请日：2023-07-03
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F18/241 , G06F18/2111 , G06F18/214 , G06F17/18 , G06N3/126 , G06N7/02 , G06N20/20 , E21B47/00 , E21B49/00
Abstract: 本发明涉及一种基于地层隶属度与CMNSGA2特征选择的岩性识别方法，属于机器学习领域。本发明提供的基于地层隶属度与CMNSGA2特征选择的岩性识别方法通过地层隶属度函数，对勘查工作中的测井数据中难以细分的砂与砂岩数据进行分类，作为特征选择的数据基础；在NSGA2多目标特征选择的基础上，对于交叉算子与变异算子进行改进，本发明能够为测井数据的岩性分类问题提供一种精度更高，时间成本更低的解决方案，为测井数据得进一步研究分析与利用提供了保障。
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公开(公告)号：CN112059181B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202010888771.4
申请日：2020-08-28
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 华中科技大学
Abstract: 本发明属于合金成型制造领域，并具体公开了一种镍锰铟形状记忆合金零件及其4D成形方法，成形镍锰铟形状记忆合金零件具体包括如下步骤：S1在惰性气体保护下，将镍、锰、铟的粉末进行混合，得到混合金属粉末；S2采用选区激光熔化技术将混合金属粉末成形为初始磁性形状记忆合金零件；S3在惰性气体保护下，对初始磁性形状记忆合金零件进行加热，并保温一段时间后炉冷，得到镍锰铟形状记忆合金零件。本发明基于4D打印技术成形镍锰铟的待处理零件，并对零件的后续处理工艺参数进行了优化，实现了零件致密度及各项机械性能的优异结合，可得到具有可观形状记忆效应的零件。
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公开(公告)号：CN112059181A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010888771.4
申请日：2020-08-28
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 华中科技大学
Abstract: 本发明属于合金成型制造领域，并具体公开了一种镍锰铟形状记忆合金零件及其4D成形方法，成形镍锰铟形状记忆合金零件具体包括如下步骤：S1在惰性气体保护下，将镍、锰、铟的粉末进行混合，得到混合金属粉末；S2采用选区激光熔化技术将混合金属粉末成形为初始磁性形状记忆合金零件；S3在惰性气体保护下，对初始磁性形状记忆合金零件进行加热，并保温一段时间后炉冷，得到镍锰铟形状记忆合金零件。本发明基于4D打印技术成形镍锰铟的待处理零件，并对零件的后续处理工艺参数进行了优化，实现了零件致密度及各项机械性能的优异结合，可得到具有可观形状记忆效应的零件。
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公开(公告)号：CN110357348A
公开(公告)日：2019-10-22
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：CN120013348A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510107016.0
申请日：2025-01-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06N3/006 , G06N3/0895 , G06N3/0985 , G06N3/126 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于渐进式优化框架的泥石流易发性评价方法，包括研究区的基础资料进行收集和整理；选取评价因子，并对评价因子进行相关性分析；划分流域单元，构建频率比模型进行易发性评价，并选择最优流域单元；采用半监督学习对负样本进行选择，构建机器学习数据集；通过对比不同Boosting算法和超参数优化算法，通过多种评估指标构建乡镇尺度下精度最高的评价模型以及采用SHAP技术，以量化分析不同评价因子对评价模型决策过程的贡献。本发明通过渐进式优化框架的方法不仅能够为乡镇区域地质灾害的风险评估提供精确且可解释的理论支撑，也将为灾害管理与防控策略的优化提供重要的实践参考，从而有效降低潜在风险和经济损失。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117726586A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311683967.X
申请日：2023-12-07
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种建筑物矢量提取方法、设备及存储介质，方法包括步骤：构建建筑物实例检测模型；将遥感图像及边界框标签传入模型中，并对图像进行预处理；生成建筑物实例目标检测框；从建筑物实例目标检测框中生成建筑物初始轮廓顶点；将建筑物轮廓顶点细化；根据细化后的轮廓顶点生成矢量轮廓；本发明通过使用边界框标签进行建筑物矢量提取解决了获取掩码标签的费时费力的复杂过程，同时，本发明可以绘制出规则且精确的建筑物矢量轮廓，这在GIS生产、城市规划、人口密度估计、能源供应和灾害管理中发挥着重要作用。
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公开(公告)号：CN116863651A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310845051.3
申请日：2023-07-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G08B21/10 , G06N20/00 , G06F18/2411 , G06F18/2451 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/02
Abstract: 本发明提供一种基于降雨事件预警响应动态优化的滑坡气象预警方法，通过构建I‑D‑R三维降雨阈值模型得到全区降雨阈值，之后耦合滑坡易发性分区及全区降雨阈值构建滑坡灾害气象预警模型，根据实时降雨事件的预警响应来动态优化滑坡灾害气象预警模型，使用优化后的滑坡灾害气象预警模型对研究区进行滑坡预警。本发明的有益效果：I‑D‑R三维降雨阈值模型引入体现降雨过程的变化或者强度的一个指标R，解决降雨阈值随时间的梯度变化与极不均匀降雨过程的适配性，三维降雨阈值模型使阈值划分从平面分割转入空间立体分割，为构建更加精准的阈值模型提供了可行性；实时动态调整的滑坡气象预警模型，提高了预警模型的精度，为进行更准确的预警预报提供了依据。
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公开(公告)号：CN116863217A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310805725.7
申请日：2023-07-03
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种野外露头岩石图像岩性识别方法，属于岩性识别领域。本发明提供的一种野外露头岩石图像岩性识别方法通过PascalVOC数据集的基本文件结构和目标检测评价标准，使用LabelImg工具建立了岩石目标检测数据集；基于Faster‑RCNN的岩石目标检测算法，以ResNet50网络作为前置分类网络，进行迁移学习；设计加权公式实现自动化脚本实现批量裁剪最优检测目标，制作高质量野外露头岩石岩性识别图像数据集；设计实现多尺度卷积岩性识别模型，本发明能够为野外露头岩石图像岩性识别问题提供一种精度更高，时间成本更低的解决方案，为岩性识别得进一步研究分析与利用提供了保障。
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公开(公告)号：CN110992331A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911196062.3
申请日：2019-11-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明是关于一种二维多孔介质孔隙结构特征的定量评价装置及方法。主要采用的技术方案为：所述二维多孔介质孔隙结构特征的定量评价装置包括：图像处理模块、二值化图像处理模块及计算模块。其中，图像处理模块将待定量评价的多孔介质的CT彩色图像转换成CT灰度图像。二值化图像处理模块将CT灰度图像转换成CT二值化图像；其中，当CT二值化图像的孔隙度与多孔介质的孔隙度之间差值的绝对值小于0.01时，CT二值化图像为目标CT二值化图像；计算模块用于计算出所述目标CT二值化图像中目标区域的分形维数、缺项和进相。本发明主要用于利用多孔结构的CT彩色图像求解出二维多孔介质的分形维数、进相及缺项，以定量表征和评价多孔介质的孔隙结构。
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公开(公告)号：CN118835983A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410800850.3
申请日：2024-06-20
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: E21B47/00 , G06F18/2137 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06N3/042 , G06N3/088 , G06N5/022 , G06N5/045 , E21B41/00
Abstract: 本发明提供了一种融合先验知识与自组织映射神经网络的测井分层方法，涉及机器学习领域，分析研究区域实际地质背景，获取研究区域的测井数据并进行预处理，构建试验数据集；提取测井领域知识得到经验性知识和原理性知识，构成测井领域先验知识集合；将先验知识融合进自组织映射神经网络中，建立自组织映射神经网络模型；根据模型输出的分层结果，完成可视化工作，有助于更直观地理解不同测井数据对分层的贡献以及自组织映射神经网络模型的输出，并从实际地质角度分析验证分层结果合理性。本发明的有益效果是：能够为测井数据的分层问题提供一种准确新更高，成本更低的解决方案，为对测井数据的进一步研究分析与利用提供了保障。
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