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公开(公告)号：CN113324918B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202110102243.6
申请日：2021-01-26
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于高光谱遥感分析技术领域，具体涉及一种岩石光谱去噪方法，包括：获取岩石光谱信号并读入信号数组；将读入的信号数组分成四段，并分别存入四个一维数组；对四个一维数组分别进行一维离散小波分解，得到各层的小波系数；采用改进的阈值函数，对分解后的小波系数进行小波阈值去噪；将去噪后的小波系数根据小波逆变换进行重构，得到重构后的信号数组；将重构后的信号数组的重叠部分进行均值处理，并写入新数组；将处理后的新数组写回岩石光谱数据中，获得最终光谱信号。本发明能够减小仪器本身和外界环境对不同波段范围噪声的影响，并降低去噪过程对包含重要特征的波段范围内的信息损耗，有效提升高光谱数据信噪比。
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公开(公告)号：CN112731549A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011428143.4
申请日：2020-12-07
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于砂岩型铀矿成矿预测技术领域，具体公开了一种基于多源地学信息预测砂岩型铀成矿远景区的方法。本发明包括以下步骤：步骤1、搜集整理工作区多源地学信息并进行分类，包括地质信息、航放信息和遥感信息；步骤2、将步骤1中的地质信息细分处理，得到3类细分信息；步骤3、将步骤1中的航放信息细分处理，得到2类细分信息；步骤4、将步骤1中的遥感信息细分处理；步骤5、将7类信息建立相同的投影坐标系统，导入ArcGIS平台；步骤6、利用ArcGIS平台分析7类要素的空间组合关系，圈定砂岩型铀成矿远景区。本发明综合考虑了地质、地球物理以及遥感信息，能够快速圈定砂岩型铀成矿远景区，可应用于砂岩型铀矿的初期找矿预测。
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公开(公告)号：CN111159869A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911327726.5
申请日：2019-12-20
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明属于参数计算领域，具体涉及一种砂岩铀矿床与古河道间定量参数的自动计算方法,该方法包括按照一定距离等分古河道矢量线段线状要素，记录等分古河道的矢量点要素集合，通过滑窗方法自动计算古河道的弯曲度系数集合，通过求解弯曲度系数集合的局部极大值，得到古河道局部极大弯曲位置。本发明通过读入铀矿化矢量点数据，可以自动计算铀矿化矢量点要素位置距离最近古河道弯曲位置的最小距离参数，自动计算计算钻孔矢量点要素位置距离最近古河道矢量线要素的最小距离参数,自动且定量地计算古河道与铀矿之间的特征参数，所求得的特征参数更加精确，速度也更快。
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公开(公告)号：CN111024628A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911259892.6
申请日：2019-12-10
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于地球科学技术领域，具体涉及一种超长岩心高光谱图像三维扫描装置及其测量方法。本发明中，两根平行放置的转轴安装在底座上；扫描导轨安装在主体支架的倾斜立柱顶部，平移台通过连接板固定在扫描导轨的滑块上，高光谱传感器安装在平移台上；扫描控制终端同时连接扫描导轨与高光谱传感器，用于控制扫描速度和扫描距离；若干个超长岩心托架位于底座两侧并一字型排开，每个超长岩心托架上设有两个托架滚轮；超长岩心位于转轴和托架滚轮上。本发明能够实现对超长岩心的自由扫描，提高了对不同长度岩心扫描的灵活性，同时通过步进电机精确控制岩心转动角度，实现对不同长度岩心高光谱图像的三维扫描，提高数据采集效率。
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公开(公告)号：CN111024625A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911326850.X
申请日：2019-12-20
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明属于遥感技术领域，具体涉及一种岩石光谱二向性测量装置及其测量方法，包括光源、固定平台、半圆龙骨A、旋转平台、半圆龙骨B、标尺A、标尺B、探头和岩石放置框；所述半圆龙骨A的两端垂直固定在固定平台的上表面，所述半圆龙骨B的两端垂直固定在旋转平台的上表面上，岩石放置框固定在旋转平台的圆心处，所述半圆龙骨B上设置有标尺A，标尺A上安装有光源；所述半圆龙骨A上设置有标尺B，标尺B上安装有探头；所述旋转平台同心内套在固定平台内。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109635819A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811330806.1
申请日：2018-11-09
Applicant: 核工业北京地质研究院
CPC classification number: G06K9/4604 , G06T5/006
Abstract: 本发明属于遥感地质调查技术领域，具体涉及一种基于ASTER和GF‑2数据融合的蚀变信息提取方法。本发明包括如下步骤：步骤1、ASTER和GF‑2数据的读入；步骤2、数据预处理；步骤3、构建主成分分析模型，获取特征向量矩阵；步骤4、特征向量矩阵分析，确定蚀变矿物信息所在主分量；步骤5、统计蚀变信息所在主分量图像像元灰度值的平均值和标准差σ；步骤6、根据统计的平均值和标准差，确定阈值，提取矿化蚀变信息。本发明能够提取更丰富的蚀变信息，尤其是对微小特征的提取效果更好，受混合像元影响更小。
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公开(公告)号：CN107203011A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710437957.6
申请日：2017-06-12
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01V11/00
CPC classification number: G01V11/00
Abstract: 本发明属于地质矿产勘查技术领域，具体公开一种基于遥感和地球物理的古陆块图像识别方法，该方法包括：通过总结古陆块地质特征，归纳出古老块的遥感和地球物理特征；通过磁异常信息处理，提取古老变质岩和基性火山岩的分布范围；通过重力异常信息处理，提取中酸性岩体的范围；通过放射性信息处理，提取酸性岩浆岩的范围；通过图像分形纹理分析，得到酸性侵入岩的范围；通过对典型钾质花岗岩放射性特征分析，选定出钾含量、铀钍比等参数，得到钾质花岗岩的初步范围；通过GIS空间分析，得到古老钾质花岗岩体的范围；将同时包含古老变质岩和古老钾质花岗岩体的地区作为古陆块分布区。该方法提高了古陆块识别的稳定性和可操作性。
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公开(公告)号：CN113420795B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110630954.0
申请日：2021-06-07
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明属于高光谱遥感应用技术领域，具体涉及一种基于空洞卷积神经网络的矿物光谱分类方法，包括：步骤一，矿物光谱数据获取，步骤二，矿物光谱数据增强，步骤三，矿物光谱样本划分，步骤四，构建空洞卷积神经网络分类模型，步骤五，设置参数并训练空洞卷积神经网络；步骤六，验证空洞卷积神经网络，步骤七，使用训练好的网络预测分类；步骤八，分类结果精度评价。本方法有效地解决了现有方法易受噪声影响，所需人工操作步骤多，人为判断误差明显，对于矿物光谱信号识别精度不够高，自动化程度较低，可扩展性差的技术问题，提高了海量光谱数据的处理效率和分类精度。
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公开(公告)号：CN114970770A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210861541.8
申请日：2022-07-22
Applicant: 核工业北京地质研究院
Inventor： 李子颖 , 刘武生 , 秦明宽 , 蔡煜琦 , 郭庆银 , 贺锋 , 钟军 , 李西得 , 孙晔 , 张云龙 , 李伟涛 , 王果 , 李盛富 , 蔡建芳 , 王贵 , 姜山 , 张杰林 , 何升 , 吴曲波 , 张字龙 , 刘持恒 , 邱林飞 , 刘祜 , 纪宏伟 , 郭强 , 朱鹏飞 , 刘鑫扬 , 张玉燕 , 黄志新 , 郭建 , 韩美芝 , 何中波 , 林锦荣 , 贾立城 , 王君贤 , 衣龙升 , 田明明 , 骆效能 , 彭波 , 修晓茜 , 郝瑞祥 , 王文全 , 余长发
Abstract: 本申请涉及借助地质体的物理、化学性质来分析地质体的方法，具体涉及一种渗出型砂岩铀矿识别方法，根据本申请实施例的渗出型砂岩铀矿识别方法能够系统地对渗出成矿作用形成的渗出型砂岩铀矿进行识别，从而指导沉积盆地的红杂色砂岩建造中的铀矿预测和找矿评价，避免错矿和漏矿，开辟新的找矿层位和空间，突破新的铀资源。
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公开(公告)号：CN113534283A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110646564.2
申请日：2021-06-10
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01V9/00
Abstract: 本发明属于铀矿领域，具体公开了一种砂岩型铀矿成矿要素特征的定量评价方法，包括：将有矿钻孔和无矿钻孔数据整合在一起；整理、转换并读入成矿要素文件；将合并后的钻孔数据和成矿要素图层数据读入ARCGIS10软件，并统一各文件的投影方式；通过计算钻孔对应成矿要素图层的特征值，获取可用于单要素方差分析的数据；使用单要素方差分析，分别计算有矿孔和无矿孔铀成矿特征要素的差异显著性；利用步骤5计算出的有矿孔和无矿孔之间各成矿要素的差异显著性，评价成矿特征要素对铀成矿的贡献。本发明方法利用方差分析定量计算有矿孔和无矿孔之间特征要素的差异性，评价成矿特征要素对铀成矿的贡献。
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