申请/专利权人：长安大学

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117576335B

主分类号：G06T17/05

分类号：G06T17/05

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，提供了一种面向矿产区域勘查的三维空间模型数据处理方法及系统，通过对地质勘查数据进行三维建模处理，可以更为直观和准确地理解目标矿产区域的地质条件和矿产分布特征。这不仅能提高勘查精度，也能提高勘查效率，节省时间和资源。基于描述层面的三维矿产地质模型数据和数据分团结果，可以确定用于构建矿产分布点云集的预测空间向量，这有助于预测未来可能存在矿产的地区。通过构建针对目标矿产区域的矿产分布点云集，可提供更为丰富和准确的信息支持，帮助制定更为科学和合理的决策。上述方法不限于某一种类型的矿产或某一种勘查方法，而是可以灵活适用于多种矿产和多种勘查方法，具有较强的通用性和适应性。

主权项：1.一种面向矿产区域勘查的三维空间模型数据处理方法，其特征在于，应用于数据处理系统，所述方法包括：获取关于目标矿产区域的若干个地质勘查数据，并基于最少两个描述层面分别对所述若干个地质勘查数据进行三维建模处理，得到所述若干个地质勘查数据在各所述描述层面的三维矿产地质模型数据，其中，每个所述三维矿产地质模型数据中包括最少两个矿床状态标签所分别对应的局部地质模型数据；对于各所述描述层面对应的三维矿产地质模型数据，根据地质共性统计权重对所述三维矿产地质模型数据中最少一个局部地质模型数据包括的地质勘查数据进行数据分团，得到相应的数据分团结果；通过各所述描述层面对应的三维矿产地质模型数据及数据分团结果，确定用于构建矿产分布点云集的预测空间向量，并依据所述预测空间向量，构建针对所述目标矿产区域的矿产分布点云集；其中，描述层面指代不同的地质结构层级，包括大地构造层面、地质单元层面和矿床层面；局部地质模型数据是每个矿床状态标签所对应的地质模型数据；地质共性统计权重是根据地质特征的统计共性，对各个局部地质模型数据进行加权处理的权重；数据分团是将具有相似地质特征的地质勘查数据聚集在一起，形成一组或多组团；其中，所述基于最少两个描述层面分别对所述若干个地质勘查数据进行三维建模处理，得到所述若干个地质勘查数据在各所述描述层面的三维矿产地质模型数据，包括：当所述最少两个描述层面包括矿床品位描述层面时，获取所述矿床品位描述层面包括的最少两个矿床品位关键词，每个所述矿床品位关键词对应一个所述矿床状态标签；对于各所述地质勘查数据，将所述地质勘查数据分别与各所述矿床品位关键词对应的地质勘查特征进行配对，并基于配对结果确定所述地质勘查数据归属的矿床状态标签；其中，所述基于最少两个描述层面分别对所述若干个地质勘查数据进行三维建模处理，得到所述若干个地质勘查数据在各所述描述层面的三维矿产地质模型数据，包括：当所述最少两个描述层面包括矿床形态描述层面时，分别对各所述地质勘查数据进行空间形态特征挖掘，得到各所述地质勘查数据的空间形态特征；基于各所述地质勘查数据的空间形态特征，对所述若干个地质勘查数据进行三维建模处理，得到所述若干个地质勘查数据在所述矿床形态描述层面的三维矿产地质模型数据；其中，所述基于最少两个描述层面分别对所述若干个地质勘查数据进行三维建模处理，得到所述若干个地质勘查数据在各所述描述层面的三维矿产地质模型数据，包括：当所述最少两个描述层面包括矿产资源属性描述层面时，对于各所述地质勘查数据，均实施以下操作：对所述地质勘查数据进行特征链抽取，得到所述地质勘查数据对应的特征链，所述特征链中的三个特征向量包括矿产规模、矿产资源属性及矿床形态；将所述地质勘查数据对应的特征链，确定为所述地质勘查数据在所述矿产资源属性描述层面的三维矿产地质模型数据；其中，所述对于各所述描述层面对应的三维矿产地质模型数据，根据地质共性统计权重对所述三维矿产地质模型数据中最少一个局部地质模型数据包括的地质勘查数据进行数据分团，得到相应的数据分团结果，包括：对于各所述描述层面对应的三维矿产地质模型数据，将所述三维矿产地质模型数据中地质勘查数据个数达到个数门限的局部地质模型数据，确定为目标局部地质模型数据；获取所述目标局部地质模型数据中任意两个地质勘查数据间的地质共性统计权重；依据所述地质共性统计权重对所述目标局部地质模型数据中的地质勘查数据进行数据分团，得到所述目标局部地质模型数据对应的数据分团结果；其中，所述通过各所述描述层面对应的三维矿产地质模型数据及数据分团结果，确定用于构建矿产分布点云集的预测空间向量，包括：对于各所述描述层面均实施以下操作：将所述三维矿产地质模型数据中执行了分团处理的局部地质模型数据确定为第一局部地质模型数据，将所述三维矿产地质模型数据中除所述第一局部地质模型数据之外的局部地质模型数据确定为第二局部地质模型数据；利用深度学习网络，对各所述第一局部地质模型数据中的地质勘查数据进行知识提炼，得到各所述第一局部地质模型数据对应的知识提炼结果；利用所述深度学习网络，对各所述第二局部地质模型数据中的地质勘查数据进行知识提炼，得到各所述第二局部地质模型数据对应的知识提炼结果；基于各所述第一局部地质模型数据对应的知识提炼结果和各所述第二局部地质模型数据对应的知识提炼结果，确定用于构建矿产分布点云集的预测空间向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长安大学 面向矿产区域勘查的三维空间模型数据处理方法及系统

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