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龙图腾网获悉东华理工大学南昌校区申请的专利一种砂岩型铀矿含矿层岩石岩性的智能识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119441895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510036870.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种砂岩型铀矿含矿层岩石岩性的智能识别方法是由封志兵;张智谟;江丽;夏菲;聂逢君;丁剑;任腾飞设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种砂岩型铀矿含矿层岩石岩性的智能识别方法在说明书摘要公布了：本申请属于数据处理领域，提供了一种砂岩型铀矿含矿层岩石岩性的智能识别方法，包括：建立随机森林回归模型和XGBoost模型；获取测井曲线样本集和岩性数据，将所述测井曲线样本集分为原始数据和验证集，生成第一训练集和第一测试集；训练得到验证合格的随机森林回归模型；基于验证合格的随机森林回归模型，得到填充数据；基于所述原始数据、填充数据和岩性数据，训练得到测试合格的第二XGBoost模型和第三XGBoost模型；基于测试合格的第二XGBoost模型和第三XGBoost模型，获得识别后铀矿床含矿层岩性。本申请识别的岩性更符合实质地质情况，精度更高，减少了因GR测井数据异常而导致的岩性误判。

本发明授权一种砂岩型铀矿含矿层岩石岩性的智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种砂岩型铀矿含矿层岩石岩性的智能识别方法，其特征在于，包括： S1：建立随机森林回归模型和XGBoost模型；所述随机森林回归模型的超参数包括树的数量n_estimators、最大深度max_depth、最小样本分裂数min_samples_split、叶子节点最小样本数min_samples_leaf和最大特征数max_features；随机森林回归模型的评估指标包括平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE和预测模型拟合准确程度的R方值；对随机森林回归模型进行性能评估时，将预测模型拟合准确程度的R方值作为随机森林回归模型的第一评估指标； S2：获取姚家组下段矿化段530米-590米深度的测井曲线样本集和岩性数据；根据测井曲线样本集中测井曲线样本的数据完整程度对测井曲线样本集中的测井曲线样本进行分类，数据完整的测井曲线样本的集合为原始数据，数据缺失的测井曲线样本的集合为验证集； 以原始数据中测井曲线样本的视电阻率曲线、井径曲线、井温曲线、自然电位曲线和三侧向电阻曲线为第一输入数据集，以自然伽马测井曲线作为第一标签数据集，将第一输入数据集的数据与第一标签数据集中对应的自然伽马测井曲线进行配对，得到第一测井数据对集；将第一测井数据对集以8:2的比例分为第一训练集和第一测试集； 所述岩性数据包括泥岩、粉砂岩、细砂岩、中砂岩、粗砂岩、砾岩； S3：定义随机森林回归模型的超参数范围，设定树的数量n_estimators范围为（50，500）、最大深度范围为max_depth（5，30）、最小样本分裂数范围为min_samples_split（2，10）、叶子节点最小样本数范围为min_samples_leaf（1，5）和最大特征数范围为max_features（0.5，1.0），设定随机森林回归模型为默认； 对贝叶斯优化算法进行初始化，评估器选择随机森林默认模型、搜索范围选择随机森林回归模型的超参数范围、搜索的迭代次数选择200、交叉验证选择5、评分选择负均方误差、随机数选择66； 使用所述贝叶斯优化算法对第一训练集进行搜索，获得最佳超参数后利用第一测试集对所述随机森林回归模型进行性能评估，获得验证合格的随机森林回归模型； 将所述验证集输入至验证合格的随机森林回归模型中，得到预测填充GR曲线； S4：将原始数据的测井曲线样本中自然伽马测井曲线的异常部分删除，将预测填充GR曲线中与自然伽马测井曲线的异常部分相对应的部分补充至删除异常部分的自然伽马测井曲线中，得到填充数据； S5：基于原始数据、填充数据和岩性数据，生成第二训练集、第二测试集和第三训练集、第三测试集； S6：分别基于第二训练集、第二测试集和第三训练集、第三测试集对XGBoost模型进行训练，得到测试合格的第二XGBoost模型和测试合格的第三XGBoost模型； S7：将原始数据输入至测试合格的第二XGBoost模型，获得原始识别后铀矿床含矿层岩性；将填充数据输入至测试合格的第三XGBoost模型，获得填充识别后铀矿床含矿层岩性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东华理工大学南昌校区，其通讯地址为：330000 江西省南昌市广兰大道418号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。