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[发明专利]一种基于知识图谱驱动的矿产资源预测方法、存储介质-CN202310157590.8在审
发明人：王成彬 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于知识图谱驱动的矿产资源预测方法、存储介质，包括以下步骤：以成矿系统和地质异常成矿预测理论为指导，构建面向矿产资源定量预测的本体模型，在所述本体模型的指导下，构建面向资源定量预测的完整的领域知识图谱；利用聚类归纳和逻辑推理方法对所述领域知识图谱中的领域知识进挖掘，构建基于完整的领域知识图谱的成矿预测模型；利用基于知识图谱的成矿预测模型中包含的成矿预测数据需求驱动从成矿预测空间数据库中提取并构建成矿预测变量数据集；利用基于知识图谱的成矿模型中包含的成矿预测方法驱动机器学习算法从成矿预测变量数据集中筛选成矿预测指示变量，并对成矿预测指示变量进行集成，获取成矿预测结果。
一种基于知识图谱驱动矿产资源预测方法存储介质

[发明专利]一种基于模糊逻辑和机器学习的成矿预测方法及系统-CN202010749176.2有效
发明人：孙莉;高阳 -专利权人：中国地质科学院矿产资源研究所
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模糊逻辑和机器学习的成矿预测方法，所述方法包括：建立矿床模型；所述矿床模型包括：成矿地质要素、成矿过程以及成矿作用；基于所述矿床模型获取与成矿相关的成矿预测要素；对所述成矿预测要素进行预处理；对预处理后的成矿预测要素进行模糊化处理；基于模糊化处理后的成矿预测要素确定训练数据；建立机器学习模型；基于所述训练数据对所述机器学习模型进行训练，得到训练后的机器学习模型；基于训练后的机器学习模型进行成矿预测本发明中的上述方法能够提高预测的准确度。
一种基于模糊逻辑机器学习成矿预测方法系统

[发明专利]一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法-CN202110837087.8在审
发明人：李瀚波;刘武生;叶发旺 -专利权人：核工业北京地质研究院
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于铀矿领域，具体公开了一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，包括：步骤1、对砂岩型铀成矿样本特征和标签进行量化处理，建立铀成矿信息样本集合；步骤2、对铀成矿样本数据进行模型训练和机器学习，生成铀成矿有利区预测的神经网络模型；步骤3、根据所需要的预测精度，生成待预测区等间距规则预测点，并计算待预测点的砂岩铀成矿特征值；步骤4、使用机器学习模型计算规则待预测点的成矿概率值；步骤5、针对规则预测点成矿概率值特征进行插值，获取研究区的铀成矿概率图。本发明方法减少了地质人员主观因素的影响，提高了铀成矿有利区预测的智能化水平。
一种使用机器学习模型砂岩成矿有利预测方法

[发明专利]基于航空物探数据的半定量与神经网络联合预测找矿方法-CN202211632423.6在审
发明人：张翔;张伟;魏滨;王培建;卢亚运 -专利权人：核工业航测遥感中心
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于航空物探数据的半定量与神经网络联合预测找矿方法，包括：a.整理研究区的航空物探数据，求取航空物探数据转换参量；b.对已有矿床的航空物探异常特征进行分析，建立物理–数学矿床模型；c.在未知区域，利用物理–数学矿床模型，采用半定量预测方法进行预测，生成半定量成矿有利度评价参量；d.以半定量成矿预测有利度参数为约束条件，利用物理–数学矿床模型进行神经网络预测，生成神经网络预测成矿有利度评价参量；e.将半定量成矿和神经网络预测成矿有利度评价参量与研究区的地质图叠合，分析有利度成矿地质背景，圈定成矿远景区。本发明能够有效利用航空物探数据，联合半定量与神经网络预测方法，能够准确预测成矿远景区。
基于航空物探数据定量神经网络联合预测方法

[发明专利]一种快速圈定金矿找矿靶区的方法-CN202111188646.3有效
发明人：张爱奎;刘智刚;孙非非;刘光莲;张勇;马忠元;刘永乐;何书跃;张大明 -专利权人：青海省第三地质勘查院
申请日： 2021-10-12 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于地质科学技术领域，具体公开了一种快速圈定金矿找矿靶区的方法，可以在工作程度偏低地区进行金矿预测。先划分成矿系统、选择典型矿床，然后建立典型矿床成矿模式和典型矿床找矿模式；根据成矿系统建立成矿系统成矿模式，并提取异常系列；根据上述结果建立成矿系统找矿模型，并且在其基础上根据成矿作用确定成矿地质必要条件；计算Au预测异常下限，进行地球化学异常圈定；根据成矿地质必要条件和地球化学异常圈定结果初步圈定预测靶区；根据初步圈定预测靶区在金矿预测基础图件基础编制找矿预测图件；根据找矿预测图件确定重点找靶区和一般找靶区
一种快速圈定金矿找矿靶区方法

[发明专利]一种高光谱遥感信息参与的铀成矿有利区预测方法-CN202310504516.9在审
发明人：李瀚波;叶发旺 -专利权人：核工业北京地质研究院
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01V8/02 文献下载
摘要：本发明属于铀矿预测领域，具体涉及一种高光谱遥感信息参与的铀成矿有利区预测方法，包括：步骤1、对高光谱遥感提取的方解石化和褐铁矿化信息进行样本特征和标签化处理；步骤2、对地质和化探数据进行特征和标签化处理，建立铀成矿信息样本集合；步骤3、对铀成矿样本数据进行模型训练和机器学习，生成机器学习模型；步骤4、生成待预测区等间距规则预测点，计算待预测点的砂岩铀成矿特征值；步骤5、将待预测点输出的特征作为机器学习模型的输入，进行机器学习预测，得到每一个规则预测点的铀成矿概率值；步骤6、针对规则预测点成矿概率值特征进行插值，获取研究区的铀成矿概率图。本发明方法能够有效提高机器学习模型的分类和预测精度。
一种光谱遥感信息参与成矿有利预测方法

[发明专利]一种多元控矿因素组合定量成矿预测方法-CN201811525505.4在审
发明人：李华明;彭云彪;剡鹏兵;李玲;李振成;王龙辉;任志勇;胡立飞;杨胜富 -专利权人：核工业二0八大队
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G01V99/00 文献下载
摘要：本发明提供一种多元控矿因素组合定量成矿预测方法。其包括如下步骤：(1)区域地质特征汇总、识别；(2)多元控矿因素的识别、提取；(3)多元控矿因素组合特征及内在指标参数耦合关系的建立；(4)成矿预测模式的建立；(5)新地区铀成矿预测。本发明利用多元控矿因素组合定量成矿预测方法可对新工作地区铀成矿潜力进行综合评价，可在新工作地区较精确的预测铀成矿有利地段，从而有针对性的开展勘查工作，发现新的铀矿床。
一种多元因素组合定量成矿预测方法

[发明专利]一种硬岩型铀矿资源大比例尺定位预测方法-CN202011361917.6在审
发明人：夏宗强;郭强;谢宗芸;严张磊;肖箐 -专利权人：核工业北京地质研究院
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于铀矿地质研究技术领域，具体涉及一种硬岩型铀矿资源大比例尺定位预测方法，包括：确定预测区的预测范围和比例尺；收集预测区地质信息、物探信息和化探信息，确定预测区铀矿控矿因素，建立预测区铀矿成矿模式，厘定铀矿预测要素；编制基础图件和信息图件；根据基础图件和信息图件提取预测要素；计算成矿有利度，圈定成矿有利区；结合成矿地质条件、已有矿化线索和物化探条件综合评价各成矿有利区，并筛选出可进行钻探查证的靶区本发明方法能够利用已有基础地质和物化探资料，通过二次开发提取预测要素，综合预测硬岩型铀成矿有利区。
一种硬岩型铀矿资源比例尺定位预测方法

[发明专利]一种基于机器学习的三元深部成矿预测方法及系统-CN202310138653.5有效
发明人：吕庆田;严加永;张冲;付光明 -专利权人：中国地质科学院
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于机器学习的三元深部成矿预测方法及系统，涉及机器学习技术领域，深部成矿预测方法包括获取目标区域的属性特征；属性特征包括地质特征、地球化学特征、地球物理特征和遥感解译特征；基于区域成矿模式识别模型对属性特征进行预测，得到区域成矿模式；建立目标区域的地下三维地质模型；根据地下三维地质模型获取目标区域的地下岩矿石的三维立体属性；将区域成矿模式和三维立体属性输入至训练好的深部找矿预测模型中，得到目标区域的成矿信息。本发明采用机器学习算法进行区域成矿模式和深部找矿的预测，通过机器学习区域成矿模式和深部找矿的规律，其具有很强的客观性，避免了人为主观因素的影响，从而提高了成矿预测的准确性。
一种基于机器学习三元成矿预测方法系统

[发明专利]一种热液铀成矿中心的识别方法-CN202011609548.8在审
发明人：李子颖;聂江涛;郭建;刘军港;林锦荣;刘祜 -专利权人：核工业北京地质研究院
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G01V11/00 文献下载
摘要：本发明属于铀矿成矿预测与铀矿勘查技术领域，具体涉及一种热液铀成矿中心的识别方法，包括如下步骤：步骤1，热液铀成矿中心区域地质背景分析，热液铀成矿中心边界范围圈定；步骤2，热液铀成矿中心铀成矿有利区域遴选与定位；步骤3，铀成矿中心有利铀成矿区内重点地段筛选与定位；步骤4，铀成矿中心重点地段铀成矿环境分析；步骤5，铀成矿中心综合预测；步骤6，重点地段钻探查证。本发明集成地质、遥感、地球物理和地球化学等成矿信息，预测找矿远景区和钻探靶区，并通过钻探查证工作，进而确定热液铀成矿中心。
一种热液成矿中心识别方法

[发明专利]一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法-CN201711456882.2在审
发明人：蔡煜琦;李子颖;易超;宋继叶;张玉燕 -专利权人：核工业北京地质研究院
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2018-07-17 - 主分类号： G01V9/00 文献下载
摘要：本发明属铀矿地质研究技术领域，具体涉及一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法，该方法包括如下步骤：步骤一，确定铀成矿有利环境；步骤二，确定铀成矿预测要素；步骤三，对铀成矿预测要素赋值；步骤四，计算铀成矿有利度值；步骤五，圈定成矿靶区，评价铀成矿潜力。本发明各步骤呈不可逆的顺势方式，可以高效、快捷、客观地评价一个地区的铀成矿潜力。
靶区砂岩型铀矿成矿预测研究技术领域铀矿地质不可逆

[发明专利]矿产结果预测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010593799.5有效
发明人：肖凡 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明适用于计算机技术领域，提供了一种矿产结果预测方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：获取拟勘探矿床的地质构造信息、岩矿石物性参数以及流体参数；利用力‑热‑流多场耦合数值模拟计算模型对上述参数进行多物理场数值模拟计算，得到多个成矿条件参数；根据成矿条件参数以及最优矿产结果预测模型确定矿产预测结果。本发明提供的矿产结果预测方法，在获取到拟勘探矿床的基本特性后，先进行多物理场数值模拟计算用于拟合成矿过程，得到多个无法被直接测量的成矿条件参数，再利用上述成矿条件参数来确定矿产预测结果，即提出一种成矿机制与数据双重驱动的矿产结果预测方法，能够有效改善的矿产预测结果的准确性。
矿产结果预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种铀成矿远景区的预测方法-CN201911401370.5在审
发明人：王生云;范洪海;蔡煜琦;陈金勇;钟军;虞航;朱泉龙;王伟 -专利权人：核工业北京地质研究院
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于铀矿勘探技术领域，具体涉及一种铀成矿远景区的预测方法。本发明包括以下步骤：步骤一，确定铀远景区预测的原则及方法；步骤二，建立预测模型；步骤三，确立铀成矿要素特征；步骤四，完善铀矿化的预测要素特征；步骤五，铀成矿远景区圈定。本发明能够高效、快捷、客观地评价一个地区的铀成矿潜力，提高找矿命中率，加快找矿速度。
一种成矿远景预测方法

[发明专利]一种基于地质大数据的智能成矿预测方法-CN202211458759.5在审
发明人：付垒;张振凯;张文龙;杜彪;王晓瑶;张晨;段琛;武宇娟;张锌蕾;张敏 -专利权人：自然资源陕西省卫星应用技术中心
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于地质大数据的智能成矿预测方法，包括：步骤S1，找矿预测因子的选取；步骤S2，预测单元的划分；步骤S3，预测因子的定量表征与数据融合；步骤S4，样本集的构建；步骤S5，机器学习预测模型的训练和调优；步骤S6，机器学习预测模型的定量评价和优选；步骤S7，研究区成矿概率的计算；步骤S8，成矿靶区的圈定。本发明所述方法具有性能优、精细化、客观化、定量化、可推广的优点，通过本发明提供的基于地质大数据的智能成矿预测方法，提高了成矿预测的精准度，有效提高了勘查工作的效率，降低勘探的风险，减少人力物力的投入。
一种基于地质数据智能成矿预测方法

[发明专利]成矿案例推理模型与方法-CN201010169740.X无效
发明人：何彬彬;陈建华;陈翠华 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2010-05-12 - 公布日： 2011-11-16 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种新的智能区域成矿预测方法——成矿案例推理模型与方法，属于资源信息处理领域。本发明充分利用多源海量地质空间数据(基础地质数据、地球物理数据、地球化学数据、遥感数据等)，突破传统的矿产预测思路，建立一种快速、高效、智能化的矿产预测方法，实现快速、高效、高精度的预测区域矿产资源潜力该发明包括三个主要步骤：成矿案例表达；成矿案例库构建；成矿案例检索。本发明能够更加高效、客观地对区域矿产资源潜力进行定量预测与评价，降低矿产勘查成本，进一步提高矿产预测的效率和精度。
成矿案例推理模型方法

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