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公开(公告)号：CN104574511A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410788658.3
申请日：2014-12-17
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 武汉地大坤迪科技有限公司
IPC: G06T17/05
CPC classification number: G06T17/05
Abstract: 本发明公开了一种基于钻孔的快速递进的三维地质建模方法。该方法由一维钻孔数据生成二维勘探线剖面钻孔排列图，并直接进行多向剖面地层连线及协同处理。其要领是按照实际位置在三维空间中把多个方向的过钻孔的剖面展布出来，再使用插值算法对同一属性的地层线进行剖面间插值，生成三维地层面，最后用顶底面成体算法建立整个三维地质体模型。本发明通过对地层连线协同处理，并在三维空间中进行坐标校正，使地层线和面位置更精确；同时利用插值算法生成地层面，显著提高了三维地质建模的速度和效率。使用本发明方法进行建模，钻孔和勘探线数据越多、岩层划分越细致，建立的三维地质模型精细度也越高。该法可在多种三维地质建模专业软件中推广使用。
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公开(公告)号：CN119338112A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411371053.4
申请日：2024-09-29
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 武汉地大坤迪科技有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/02 , G06T17/00 , G06F18/23213 , G06F18/15
Abstract: 本发明提供了一种基于KMEDS算法构建三维成矿预测平衡数据集的方法，属于三维成矿预测技术领域，包括以下步骤：步骤S1、采集地物化遥数据并进行预处理，构建三维属性数据集；步骤S2、使用K‑Means聚类算法对三维属性数据集中的所有样本进行聚类，将所有样本分成不同的组，选取其中少数类样本比例符合要求的组；步骤S3、对选出的所有组应用改进的SMOTE过采样算法生成新样本，并将新样本加入步骤S1的三维属性数据集中，构成一个新数据集；步骤S4、将新数据集输入到LightGBM模型，进行三维成矿预测。本发明可以解决现有技术中成矿预测样本数据缺失及样本数据不平衡的问题，从而提高三维成矿预测准确度。
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公开(公告)号：CN118364953B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410486271.6
申请日：2024-04-22
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 武汉地大坤迪科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F17/11 , G06F18/23213 , G01N23/2273 , G01N33/24
Abstract: 本发明属于地质数据挖掘与找矿预测领域，特别涉及一种对隐伏的气液喷溢沉积型菱锰矿床的矿体成分分带快速预测的方法，包括选择大型矿床中的3～5个代表性钻孔、对岩心副样的钙菱锰矿和锰方解石的含量之和鉴定，删除奇异值，根据锰品位与钙菱锰矿和锰方解石的含量之和的散点图形态选择合适的拟合数学模型，对模型进行显著性检验，确立数学模型，对钙菱锰矿和锰方解石含量及其空间分带性进行预测等步骤。本方案只需对小部分岩心副样增加钙菱锰矿和锰方解石岩矿鉴定和含量估算，可以大大地节约时间、资金和人工，达到快速、廉价和准确的技术效果，能实现对菱锰矿床矿体成分的空间分布预测，利于指导勘查、开采和冶炼工艺方案的决策与制定。
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公开(公告)号：CN110672149B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN201910878042.8
申请日：2019-09-17
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种用于监测滑坡深孔的探爪贯入机构，包括：第一固定部；第二固定部；探测组件，其包括至少一个支撑杆、至少一个探爪以及至少一个传感器，所述支撑杆一端连接所述第一固定部、另一端滑动连接所述第二固定部，所述探爪一端转动连接所述第一固定部、另一端搭接所述第二固定部，所述传感器封装在所述探爪另一端的近端部处；电力组件，其设置在所述第一固定部处，为所述探测组件提供电量。本发明具有在探爪伸入土体时最大程度减小扰动周围土体的有益效果。
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公开(公告)号：CN118364953A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410486271.6
申请日：2024-04-22
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 武汉地大坤迪科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F17/11 , G06F18/23213 , G01N23/2273 , G01N33/24
Abstract: 本发明属于地质数据挖掘与找矿预测领域，特别涉及一种对隐伏的气液喷溢沉积型菱锰矿床的矿体成分分带快速预测的方法，包括选择大型矿床中的3～5个代表性钻孔、对岩心副样的钙菱锰矿和锰方解石的含量之和鉴定，删除奇异值，根据锰品位与钙菱锰矿和锰方解石的含量之和的散点图形态选择合适的拟合数学模型，对模型进行显著性检验，确立数学模型，对钙菱锰矿和锰方解石含量及其空间分带性进行预测等步骤。本方案只需对小部分岩心副样增加钙菱锰矿和锰方解石岩矿鉴定和含量估算，可以大大地节约时间、资金和人工，达到快速、廉价和准确的技术效果，能实现对菱锰矿床矿体成分的空间分布预测，利于指导勘查、开采和冶炼工艺方案的决策与制定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113239058B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202110585454.X
申请日：2021-05-27
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 武汉地大坤迪科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱推理的三维地质体模型局部动态更新方法，本发明基于邻接实体整合模型，使用地质知识图谱推理出更新类型，并根据不同类型使用各自的更新策略实现三维地质体模型的局部动态更新，并从邻接实体整合模型转换为层面模型和构造面模型，完成层面模型的几何形状和拓扑关系的更新，实现三维地质体模型的局部动态更新，避免了原有地质模型推倒重建，有效保证更新后的地质模型正确性，提高地质体动态更新效率。
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公开(公告)号：CN118036436A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410025324.4
申请日：2024-01-08
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 武汉地大坤迪科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/12 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06T17/05
Abstract: 本发明提供了一种基于MD I‑XGBOOST模型的三维成矿预测方法与系统，本发明采用MD I‑XGBOOST模型，通过构建随机森林，将已建立的三维地质体体元模型耦合地质岩性、地球物理、地球化学、遥感等属性数据，构建三维数据集作为训练集，训练随机森林模型得到多棵决策树，依次计算得到某棵决策树某个节点分裂时平均下降的基尼不纯度、某棵决策树的平均下降基尼不纯度、整个随机随林的平均下降基尼不纯度，从而计算得到所有数据集特征的重要性估值。通过计算所有样本属性点的重要性评分，来选择所需要的负样本，构建新的数据集供XGBoost模型训练，从而提升模型的精度。
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公开(公告)号：CN117744923A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311734339.X
申请日：2023-12-15
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/02 , G06T17/05
Abstract: 本发明公开了一种基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，基于高阶空间累积量与高阶空间模拟对地质勘查数据的空间模拟方法，使用高阶空间累积量(包括基于空间模板的各向异性实验累积量)捕捉矿石品位分布的多点周期性、连通性、各向异性和复杂空间结构，使用加权正交勒让德多项式生成局部条件分布，从而提高矿产资源储量估算的准确度。本发明以高阶空间模拟方法为基础，为复杂品位分布的矿产资源储量提供一种估算精度更高，模拟效果更好的解决方案，能够解决当前矿产资源储量估算方法难以表征非高斯非线性复杂品位分布的问题。
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公开(公告)号：CN117370899A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311680776.8
申请日：2023-12-08
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 武汉地大坤迪科技有限公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/2135 , G06F18/23213 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于主成分‑决策树模型的控矿因素权重确定方法，属于成矿预测技术领域，包括：S1、采集非矿点、已知矿点的地物化遥综合数据，对所有成矿预测控矿因素的特征量进行编码处理，生成向量空间，构建模型数据集；S2、采用改进CART算法，通过预剪枝操作建立决策树模型；S3、输入特征向量到决策树模型中构建决策树；S4、使用主成分分析法，提取矿点样本主特征，计算各个控矿因素在数据集上对应的信息权重；S5、将主成分分析法处理得到的信息权重加入到决策树节点中，通过信息权重和改进CART算法全局计算决策树中的每种控矿因素权重。本发明采用上述的一种基于主成分‑决策树模型的控矿因素权重确定方法，有效提高矿点预测的概率。
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公开(公告)号：CN113486929A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110674575.1
申请日：2021-06-17
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于残差收缩模块与注意力机制的岩石薄片图像识别方法，该方法包括同时输入岩石薄片的正交偏光图像与单偏光图像；两张图像在通道维度连接；通过分组卷积的方式分别独立提取两张图像的低层次特征；将两组低层次特征融合后，共同提取高层次特征；输入全连接层与softmax分类层完成岩石薄片图像的识别与分类。通过在残差收缩模块中引入软阈值函数抑制和消除特征中的噪音和冗余信息；经过卷积操作后，将不重要的冗余信息等拟合至零附近，通过软阈值化将特征通道中不重要的信息置为零；使用正交偏光图像和单偏光图像进行分类，提取两张图像的高层次特征，利用岩石薄片在不同偏光下反映出的特征，提高算法模型的识别分类效果。
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