一种石墨矿区分布参数测定方法及系统与流程

本技术涉及人工智能，尤其涉及一种石墨矿区分布参数测定方法及系统。

背景技术：

1、在石墨矿区的勘探与开采过程中，对资源分布的准确预测一直是行业内的技术难题。传统的资源评估方法往往基于单一的地质数据或简单的数据模型，难以全面反映矿区的复杂地质条件和资源分布情况。这导致了在实际开采过程中经常出现资源浪费、开采成本高昂甚至安全事故等问题。

技术实现思路

1、为了改善上述问题，本技术提供了一种石墨矿区分布参数测定方法及系统。

2、本技术实施例提供一种石墨矿区分布参数测定方法，应用于石墨矿区分布参数测定系统，所述方法包括：

3、确定石墨矿区采样数据集对应的多维矿区状态评估矢量；

4、通过目标资源分布预测网络中的目标勘探生产联动分析组件，根据若干个地质分布关系向量簇和所述多维矿区状态评估矢量，确定所述若干个地质分布关系向量簇中各个地质分布关系向量各自对应的关联地质分布关系向量；所述若干个地质分布关系向量簇是对所述目标勘探生产联动分析组件对应的各个待处理地质分布关系向量进行聚类得到的；所述待处理地质分布关系向量根据原始地质分布关系向量确定，或依据开采可行性判别要求从所述目标勘探生产联动分析组件的前一阶勘探生产联动分析组件输出的各个关联地质分布关系向量中抽样得到，所述目标勘探生产联动分析组件为所述目标资源分布预测网络中的一阶勘探生产联动分析组件；

5、基于所述目标资源分布预测网络中的最后一阶勘探生产联动分析组件输出的各个关联地质分布关系向量，确定所述石墨矿区采样数据集对应的资源分布预测观点。

6、可选的，当所述目标勘探生产联动分析组件为所述目标资源分布预测网络中的非第一阶勘探生产联动分析组件时，所述目标勘探生产联动分析组件对应的各个待处理地质分布关系向量基于如下步骤确定：

7、基于所述前一阶勘探生产联动分析组件输出的各个关联地质分布关系向量，确定各个所述关联地质分布关系向量各自对应的资源分布预测观点；所述资源分布预测观点包括所述关联地质分布关系向量指示的矿石资源对应的置信权重；

8、根据各个所述关联地质分布关系向量各自对应的资源分布预测观点中的置信权重，从各个所述关联地质分布关系向量中选出符合所述开采可行性判别要求的关联地质分布关系向量，作为所述目标勘探生产联动分析组件对应的待处理地质分布关系向量。

9、可选的，所述前一阶勘探生产联动分析组件的输入包括对所述前一阶勘探生产联动分析组件对应的各待处理地质分布关系向量进行聚类得到的若干个地质分布关系向量簇；所述前一阶勘探生产联动分析组件的输出包括所述若干个地质分布关系向量簇各自对应的关联地质分布关系向量簇；

10、所述根据各个所述关联地质分布关系向量各自对应的资源分布预测观点中的置信权重，从各个所述关联地质分布关系向量中选出符合所述开采可行性判别要求的关联地质分布关系向量，作为所述目标勘探生产联动分析组件对应的待处理地质分布关系向量，包括：

11、针对每个所述关联地质分布关系向量簇，根据该关联地质分布关系向量簇中各个关联地质分布关系向量各自对应的资源分布预测观点中的置信权重，从所述关联地质分布关系向量簇中选出符合所述开采可行性判别要求的关联地质分布关系向量，作为所述目标勘探生产联动分析组件对应的待处理地质分布关系向量。

12、可选的，当所述目标勘探生产联动分析组件为所述目标资源分布预测网络中的第一阶勘探生产联动分析组件时，所述目标勘探生产联动分析组件对应的各个待处理地质分布关系向量基于如下步骤确定：

13、将各个所述原始地质分布关系向量，作为所述目标勘探生产联动分析组件对应的各个待处理地质分布关系向量；

14、或者，确定每个所述原始地质分布关系向量对应的岩层结构稳定性特征；根据各个所述原始地质分布关系向量各自对应的岩层结构稳定性特征，从各个所述原始地质分布关系向量中选出符合设定稳定性指标的原始地质分布关系向量，作为所述目标勘探生产联动分析组件对应的待处理地质分布关系向量。

15、可选的，所述地质分布关系向量簇根据如下任意一种方式获得：

16、按照设定的聚类簇个数，将所述目标勘探生产联动分析组件对应的各个待处理地质分布关系向量划分成所述若干个地质分布关系向量簇；

17、确定所述目标勘探生产联动分析组件对应的各个待处理地质分布关系向量各自对应的岩层结构稳定性特征；

18、按照设定的聚类簇个数，根据各个所述待处理地质分布关系向量各自对应的岩层结构稳定性特征，将各个所述待处理地质分布关系向量转移到所述若干个地质分布关系向量簇；

19、确定所述目标勘探生产联动分析组件对应的各个待处理地质分布关系向量在三维向量关系网中的定位标签；按照设定的聚类簇个数，根据各个所述待处理地质分布关系向量在三维向量关系网中的定位标签，将各个所述待处理地质分布关系向量转移到所述若干个地质分布关系向量簇。

20、可选的，所述通过目标资源分布预测网络中的目标勘探生产联动分析组件，根据若干个地质分布关系向量簇和所述多维矿区状态评估矢量，确定所述若干个地质分布关系向量簇中各个地质分布关系向量各自对应的关联地质分布关系向量，包括：

21、通过所述目标勘探生产联动分析组件，采用第一特征聚焦规则，根据每个所述地质分布关系向量簇，确定每个所述地质分布关系向量簇对应的暂态地质分布关系向量簇；所述暂态地质分布关系向量簇包括其对应的所述地质分布关系向量簇中各个地质分布关系向量各自对应的暂态地质分布关系向量；

22、通过所述目标勘探生产联动分析组件，采用第二特征聚焦规则，根据每个所述暂态地质分布关系向量簇和所述多维矿区状态评估矢量，确定每个所述暂态地质分布关系向量簇对应的关联地质分布关系向量簇；所述关联地质分布关系向量簇包括其对应的所述暂态地质分布关系向量簇中各个暂态地质分布关系向量各自对应的关联地质分布关系向量。

23、可选的，所述目标资源分布预测网络中的各阶勘探生产联动分析组件均为所述目标勘探生产联动分析组件；

24、或者，所述目标资源分布预测网络中的前u阶勘探生产联动分析组件为所述目标勘探生产联动分析组件；所述u为不小于1、且小于所述目标资源分布预测网络中的勘探生产联动分析组件的总阶数的整数。

25、可选的，所述方法还包括：

26、确定石墨矿区历史采样数据集对应的多维矿区历史状态评估矢量；

27、通过目标资源分布预测网络中的目标勘探生产联动分析组件，根据若干个历史地质分布关系向量簇和所述多维矿区历史状态评估矢量，确定所述若干个历史地质分布关系向量簇中各个历史地质分布关系向量各自对应的历史关联地质分布关系向量；

28、所述若干个历史地质分布关系向量簇是对所述目标勘探生产联动分析组件对应的各个待处理地质分布关系向量进行聚类得到的；所述待处理地质分布关系向量根据原始地质分布关系向量样例确定，或依据开采可行性判别要求从所述目标勘探生产联动分析组件的前一阶勘探生产联动分析组件输出的各个历史关联地质分布关系向量中抽样得到；所述目标勘探生产联动分析组件为所述目标资源分布预测网络中的一阶勘探生产联动分析组件；

29、针对每个所述历史地质分布关系向量簇，根据其中各个历史地质分布关系向量各自对应的历史关联地质分布关系向量以及所述石墨矿区历史采样数据集对应的调试注释，确定所述历史地质分布关系向量簇对应的训练误差；

30、基于所述若干个历史地质分布关系向量簇各自对应的训练误差，确定所述目标勘探生产联动分析组件对应的训练误差；

31、依据所述目标资源分布预测网络中各阶勘探生产联动分析组件各自对应的训练误差，调试所述目标资源分布预测网络。

32、可选的，所述根据其中各个历史地质分布关系向量各自对应的历史关联地质分布关系向量以及所述石墨矿区历史采样数据集对应的调试注释，确定所述历史地质分布关系向量簇对应的训练误差，包括：

33、基于所述历史地质分布关系向量簇中各个历史地质分布关系向量各自对应的历史关联地质分布关系向量，确定各个所述历史关联地质分布关系向量各自对应的资源分布训练观点；

34、采用深度决策树模型，根据各个所述资源分布训练观点以及所述调试注释，确定所述历史地质分布关系向量簇对应的一致性分析标签；所述一致性分析标签用于指示各个所述资源分布训练观点与所述调试注释之间的一致性分析方式；

35、依据所述一致性分析标签，确定所述历史地质分布关系向量簇对应的训练误差。

36、可选的，所述方法还包括：基于所述目标资源分布预测网络的当前网络质量评价特征，确定所述调试注释与所述资源分布训练观点之间的量化关系；

37、所述采用深度决策树模型，根据各个所述资源分布训练观点以及所述调试注释，确定所述历史地质分布关系向量簇对应的一致性分析标签，包括：采用所述深度决策树模型，按照所述量化关系，根据各个所述资源分布训练观点以及所述调试注释，确定所述历史地质分布关系向量簇对应的一致性分析标签。

38、本技术实施例提供一种石墨矿区分布参数测定系统，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行上述的方法。

39、本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述的方法。

40、在本技术实施例中，通过引入多维矿区状态评估矢量，深入分析了矿区内的多种地质特征及其相互关系，从而实现了对资源分布的精确预测。此外，还创新性地采用了勘探生产联动分析组件，将地质数据与实际开采需求紧密结合，进一步提升了预测的实用性和准确性。如此，能够解决传统资源预测方法中存在的种种问题，为石墨矿区的可持续开发提供强有力的技术支持。

技术特征：

1.一种石墨矿区分布参数测定方法，其特征在于，应用于石墨矿区分布参数测定系统，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述目标勘探生产联动分析组件为所述目标资源分布预测网络中的非第一阶勘探生产联动分析组件时，所述目标勘探生产联动分析组件对应的各个待处理地质分布关系向量基于如下步骤确定：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述前一阶勘探生产联动分析组件的输入包括对所述前一阶勘探生产联动分析组件对应的各待处理地质分布关系向量进行聚类得到的若干个地质分布关系向量簇；所述前一阶勘探生产联动分析组件的输出包括所述若干个地质分布关系向量簇各自对应的关联地质分布关系向量簇；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述目标勘探生产联动分析组件为所述目标资源分布预测网络中的第一阶勘探生产联动分析组件时，所述目标勘探生产联动分析组件对应的各个待处理地质分布关系向量基于如下步骤确定：

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述地质分布关系向量簇根据如下任意一种方式获得：

6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述通过目标资源分布预测网络中的目标勘探生产联动分析组件，根据若干个地质分布关系向量簇和所述多维矿区状态评估矢量，确定所述若干个地质分布关系向量簇中各个地质分布关系向量各自对应的关联地质分布关系向量，包括：

7.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述目标资源分布预测网络中的各阶勘探生产联动分析组件均为所述目标勘探生产联动分析组件；

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据其中各个历史地质分布关系向量各自对应的历史关联地质分布关系向量以及所述石墨矿区历史采样数据集对应的调试注释，确定所述历史地质分布关系向量簇对应的训练误差，包括：

10.一种石墨矿区分布参数测定系统，其特征在于，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行权利要求1-9任一项所述的方法。

技术总结
本申请涉及人工智能技术领域，尤其提供一种石墨矿区分布参数测定方法及系统，通过引入多维矿区状态评估矢量，深入分析了矿区内的多种地质特征及其相互关系，从而实现了对资源分布的精确预测。此外，还创新性地采用了勘探生产联动分析组件，将地质数据与实际开采需求紧密结合，进一步提升了预测的实用性和准确性。如此，能够解决传统资源预测方法中存在的种种问题，为石墨矿区的可持续开发提供强有力的技术支持。

技术研发人员：程文琪,郭道军,吴得强,冯永光,孔德才,简楚,龙波,郑毅,彭松林,文真蓁
受保护的技术使用者：四川省第四地质大队
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23