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公开(公告)号：CN113240812B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110471592.5
申请日：2021-04-29
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 贵州省地质矿产勘查开发局
Abstract: 一种基于增量模拟的超薄锰矿体三维建模方法，该方法首先获取超薄锰矿体的上边界线和下边界，再根据上边界线构建投影面，将超薄锰矿体投影到投影面上并提取超薄锰矿体在投影面上的边界范围；其次根据下边界线和边界范围拟合生成超薄锰矿体模型的底面；再次根据上边界线和下边界线计算出超薄锰矿体的厚度增量；然后根据超薄锰矿体的厚度增量和边界范围拟合出超薄锰矿体的增量面；接着将超薄锰矿体模型的底面投影到超薄锰矿体的增量面上得到超薄锰矿体模型的顶面；最后将超薄锰矿体模型的底面和超薄锰矿体模型的顶面进行围合得到超薄锰矿体模型。该方法得到的超薄锰矿体模型中顶面和底面之间不会产生顶面和底面相交或者底面在顶面之上的问题。
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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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公开(公告)号：CN117035157A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310805726.1
申请日：2023-07-03
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: G06Q10/04 , G06Q30/0202 , G06Q50/02 , G06N3/006 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F17/15
Abstract: 本发明涉及一种基于铜价格时序预测的露天矿生产计划优化方法，属于露天矿生产计划智能优化领域。发明通过以日期为基准对历史铜价进行收集，使用线性归一化方法和线性插值法，生成处理后的多因素数据集，并生成相关性矩阵，利用GCN模型对相关性矩阵进行聚焦，通过Autoformer模块，分解趋势项序列与季节项序列，通过生成的模型进行铜价格预测，利用铜价格作为参数导入生产计划数学模型，生成生产计划。本发明能够为通过历史价格信息等多因素数据集中不同因素的相关性的聚焦，有效提高铜价格预测准确率，得到精度更高，更贴合实际生产情况的解决方案。
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公开(公告)号：CN113240812A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110471592.5
申请日：2021-04-29
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 贵州省地质矿产勘查开发局
Abstract: 一种基于增量模拟的超薄锰矿体三维建模方法，该方法首先获取超薄锰矿体的上边界线和下边界，再根据上边界线构建投影面，将超薄锰矿体投影到投影面上并提取超薄锰矿体在投影面上的边界范围；其次根据下边界线和边界范围拟合生成超薄锰矿体模型的底面；再次根据上边界线和下边界线计算出超薄锰矿体的厚度增量；然后根据超薄锰矿体的厚度增量和边界范围拟合出超薄锰矿体的增量面；接着将超薄锰矿体模型的底面投影到超薄锰矿体的增量面上得到超薄锰矿体模型的顶面；最后将超薄锰矿体模型的底面和超薄锰矿体模型的顶面进行围合得到超薄锰矿体模型。该方法得到的超薄锰矿体模型中顶面和底面之间不会产生顶面和底面相交或者底面在顶面之上的问题。
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公开(公告)号：CN114255829B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202111518588.6
申请日：2021-12-13
Applicant: 贵州省地质矿产勘查开发局一O三地质大队 , 武汉地大坤迪科技有限公司 , 贵州省地质调查院(贵州省地质矿产勘查开发局地质科学研究所)
Abstract: 本发明公开了一种新类型锰矿床的识别方法，该新类型锰矿是在“裂谷盆地—同生断裂—气液流体”三元共控的锰矿富集机制作用下，来自深部含锰气液流体沿同生断裂在次级裂谷盆地中心喷溢沉积作用而形成的菱锰矿床。其识别方法是在内生外成导致新类型锰矿成矿作用过程中，识别控制该新类型锰矿床的成矿构造，所形成的矿石相空间分带、结构构造、蚀变矿物和地球化学标志等。本发明的有益效果是：该识别方法可为正确判断是否为“新类型锰矿床”提供识别的工作步骤和具体识别指标。由于不同成因类型锰矿床具有不同的预测模式和勘探方法，故可为我国勘探和发现该新类型大型‑超大型富锰矿床，解决我国锰矿资源被卡脖子的问题提供技术方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114255829A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111518588.6
申请日：2021-12-13
Applicant: 贵州省地质矿产勘查开发局一O三地质大队 , 武汉地大坤迪科技有限公司 , 贵州省地质调查院(贵州省地质矿产勘查开发局地质科学研究所)
Abstract: 本发明公开了一种新类型锰矿床的识别方法，该新类型锰矿是在“裂谷盆地—同生断裂—气液流体”三元共控的锰矿富集机制作用下，来自深部含锰气液流体沿同生断裂在次级裂谷盆地中心喷溢沉积作用而形成的菱锰矿床。其识别方法是在内生外成导致新类型锰矿成矿作用过程中，识别控制该新类型锰矿床的成矿构造，所形成的矿石相空间分带、结构构造、蚀变矿物和地球化学标志等。本发明的有益效果是：该识别方法可为正确判断是否为“新类型锰矿床”提供识别的工作步骤和具体识别指标。由于不同成因类型锰矿床具有不同的预测模式和勘探方法，故可为我国勘探和发现该新类型大型‑超大型富锰矿床，解决我国锰矿资源被卡脖子的问题提供技术方案。
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公开(公告)号：CN118733978A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410732116.8
申请日：2024-06-06
Applicant: 武汉地大坤迪科技有限公司 , 贵州省地质矿产勘查开发局一〇三地质大队
IPC: G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于CEVAE的属性域测井数据缺失值填补方法，属于测井数据缺失填补技术领域。本发明从测井数据属性域的角度出发，依据测井数据多属性特点和测井数据横向属性和纵向深度的二维性，采用CNN神经网络设计CEVAE编码器网络结构的同时，提出基于测井地质先验知识的属性特征交叉策略，扩增测井数据通道，使得网络可以学习到之前未有的组合特征，并引入ECA通道注意力机制，改进模型对测井数据属性之间复杂关联关系的学习表征能力。引入PlanarFlow标准化流对数据潜在表示的隐变量进行增强改进，适应性采用置换卷积神经网络设计CEVAE解码器的网络结构，最后通过解码器输出的完整测井数据结果对测井数据缺失值进行数据填补。本发明能够为测井数据得完整性与稳定性提供保障。
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公开(公告)号：CN113012257B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110269826.8
申请日：2021-03-12
Applicant: 贵州省地质矿产勘查开发局 , 武汉地大坤迪科技有限公司
IPC: G06T11/20
Abstract: 一种针对锰矿的可变比例尺钻孔柱状图绘制方法，属于矿产资源勘查类地质图件绘制领域，该方法首先根据地质编录获取绘制柱状图所需的钻孔数据，再根据综合柱状图绘制规范绘制图面框架样式；然后设置分段信息，根据分段信息将钻孔数据中深度数据分为几段，按照分段信息将深度数据进行缩小，得到不同比例尺的完整柱状图，再对完整柱状图进行裁剪得到分柱状图，将分柱状图移动拼接形成可变比例尺钻孔柱状图；该方法在一张可变比例尺钻孔柱状图上承载不同比例尺的图形，大比例尺和小比例尺结合，即展示了矿体所在目标层细节，又缩小了图件的长度。
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公开(公告)号：CN118820837B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410731801.9
申请日：2024-06-06
Applicant: 武汉地大坤迪科技有限公司 , 贵州省地质矿产勘查开发局一〇三地质大队
Abstract: 本发明涉及一种基于断层约束面的岩层属性分类方法，属于矿山三维地质建模领域。本方法通过从勘查线剖面图和地质平面图中提取断层构造的空间特征和属性特征，转换为钻孔数据格式参与岩层属性分类，根据数据集的标记将数据集划分为上盘数据集、下盘数据集及不受断层影响的数据集，根据不同类型的数据集进行分别训练，提高岩层属性分类精度和对断层的表征效果。本发明能够为钻孔数据在数据集阶段直接实现对断层构造的表征，从而灵活应用于不同及其学习模型中，为岩层属性分类精度和建模效果提供保障。
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公开(公告)号：CN118820837A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410731801.9
申请日：2024-06-06
Applicant: 武汉地大坤迪科技有限公司 , 贵州省地质矿产勘查开发局一〇三地质大队
Abstract: 本发明涉及一种基于断层约束面的岩层属性分类方法，属于矿山三维地质建模领域。本方法通过从勘查线剖面图和地质平面图中提取断层构造的空间特征和属性特征，转换为钻孔数据格式参与岩层属性分类，根据数据集的标记将数据集划分为上盘数据集、下盘数据集及不受断层影响的数据集，根据不同类型的数据集进行分别训练，提高岩层属性分类精度和对断层的表征效果。本发明能够为钻孔数据在数据集阶段直接实现对断层构造的表征，从而灵活应用于不同及其学习模型中，为岩层属性分类精度和建模效果提供保障。
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