[发明专利]基于物联网和特征识别的矿物资源勘探多维度分析处理系统

说明书

本发明公开基于物联网和特征识别的矿物资源勘探多维度分析处理系统，包括露天矿床初步勘探模块、露天矿床基本参数获取模块、露天矿床区域划分模块、区域矿物深度勘探模块、矿物参数数据库、分析云平台和后台显示终端，本发明通过采用无人机找矿方式对矿山进行矿物资源初步勘探，以寻找到露天矿床所在地理位置，并对露天矿床进行区域划分，以此对划分的各矿床子区域内的所有矿石进行外形特征提取，以筛选出有用矿石，进而对筛选出的有用矿石利用X射线探测仪获取其内部组成成分的分布状况，由此统计露天矿床对应的矿物资源综合存储系数，提高了勘探效率，节省了大量的人力勘探成本和物力勘探成本，进而提高了勘探水平。

技术领域

本发明属于矿物资源勘探技术领域，具体涉及基于物联网和特征识别的矿物资源勘探多维度分析处理系统。

背景技术

矿物资源是社会发展所需的重要能源之一,矿物资源的开采关系着国民生产的大计。近年来,随着我国国民经济的迅猛发展,工业在矿物资源方面的需求量也在逐渐的加大,为了满足生产、生活对矿物资源的需求,需要不断提升矿物资源的勘探效率。但目前传统的矿物资源勘探方式勘探效率低下，其具体体现在以下两个方面：

1.找矿：传统的矿物资源勘探中找矿工作大多是通过人工在矿山区域寻找露天矿床，该找矿方式费时费力，不仅浪费了大量的人力成本，还降低了找矿效率，同时由于人工的局限性，会存在矿床漏寻找的问题，导致找矿的精准度下降；

2.矿石矿物资源分析：传统的矿物资源勘探中矿石矿物资源分析工作大多是对露天矿床内的所有矿石首先进行矿石样本采集，并对采集的矿石样本采用检测设备进行组成成分化验，以此根据组成成分化验结果分析出该矿床的矿物资源分布情况，该分析方式一方面在进行矿石样本采集过程中，可能会损坏原本矿石的结构，导致原本矿石不完整；另一方面采用检测设备对矿床内所有矿石均进行组成成分化验，会浪费大量的检测设备成本，同时其化验需要时间，不能很快地得到化验结果，导致矿物资源分析效率大大降低；

综上可见，目前传统的矿物资源勘探方式不仅浪费了大量的人力勘探成本和物力勘探成本，还降低了勘探效率，导致当前矿物资源勘探智能化程度不足，勘探水平得不到提高，难以满足当前矿物资源勘探的高效率需求。鉴于此，本发明设计基于物联网和特征识别的矿物资源勘探多维度分析处理系统。

发明内容

本发明的目的在于提供基于物联网和特征识别的矿物资源勘探多维度分析处理系统，通过采用无人机找矿方式对矿山进行矿物资源初步勘探，以寻找到露天矿床所在地理位置，并对露天矿床进行区域划分，以此对划分的各矿床子区域内的所有矿石进行外形特征提取，以筛选出有用矿石，进而对筛选出的有用矿石利用X射线探测仪获取其内部组成成分的分布状况，由此统计露天矿床对应的矿物资源综合存储系数，有效解决了背景技术提到的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

基于物联网和特征识别的矿物资源勘探多维度分析处理系统，包括露天矿床初步勘探模块、露天矿床基本参数获取模块、露天矿床区域划分模块、区域矿物深度勘探模块、矿物参数数据库、分析云平台和后台显示终端；

所述露天矿床初步勘探模块用于通过无人机对矿山进行初步勘探，以确定矿山中存在的露天矿床的数量及其所在地理位置，并对确定的各露天矿床按照预定义的顺序进行编号，依次标记为1,2,...,i,...,n；

所述露天矿床基本参数获取模块用于根据确定的各露天矿床所在地理位置对应找到各露天矿床，并获取各露天矿床的长度、宽度和深度，进而将各露天矿床的长度、宽度和深度构成露天矿床基本参数集合G_w(g_w1,g_w2,...,g_wi,...,g_wn)，g_wi表示为第i个露天矿床的基本参数对应的数据，w表示为基本参数,w＝f1,f2,f3,分别表示为长度、宽度、深度，露天矿床基本参数获取模块将露天矿床基本参数集合发送至露天矿床区域划分模块；