申请/专利权人：山东省地矿工程勘察院(山东省地质矿产勘查开发局八〇一水文地质工程地质大队)

申请日：2024-03-15

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN117892562B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F17/15;G06F119/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种地温梯度测量过程中的数据采集优化方法；构建关于地壳的温度与深度的关联数据集的线性函数模型；根据线性函数模型中拟合温度和关联数据集中温度的数据差异特征获得误差统一度；根据关联数据集中的温度与线性函数模型的分布特征获得分布统一度；根据误差统一度和分布统一度获得评价指数和最优温度深度函数模型；根据最优温度深度函数模型和关联数据集获得误差序列。本发明对误差序列压缩传输获得地温梯度数据集，根据地温梯度数据集和最优温度深度函数模型获得地温梯度，提高了温度数据的传输和地温梯度测量的效率。

主权项：1.一种地温梯度测量过程中的数据采集优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取地壳的温度与深度的关联数据集；构建关于所述关联数据集不同的线性函数模型；根据所述线性函数模型中拟合温度和关联数据集中温度的数据差异特征获得误差统一度；根据所述关联数据集中的温度与所述线性函数模型的分布特征获得分布统一度；根据所述误差统一度和分布统一度获得线性函数模型的评价指数；根据所述评价指数对线性函数模型寻优获得最优温度深度函数模型；根据最优温度深度函数模型和关联数据集的数据差异特征获得误差序列；根据误差序列对关联数据集进行压缩传输获得地温梯度数据集；根据所述地温梯度数据集和所述最优温度深度函数模型获得地温梯度；所述根据所述线性函数模型中拟合温度和关联数据集中温度的数据差异特征获得误差统一度的步骤包括：计算所述线性函数模型中任意拟合温度和关联数据集中对应深度的温度数据的差值绝对值，获得拟合误差表征值；计算所述拟合误差表征值的方差并归一化，获得所述线性函数模型的误差统一度；所述根据所述关联数据集中的温度与所述线性函数模型的分布特征获得分布统一度的步骤包括：计算所述线性函数模型中任意拟合温度和关联数据集中对应深度的温度数据的差值，获得拟合误差特征值；计算所述拟合误差特征值中的正数与负数的数量差值绝对值，获得分布差异特征值；计算所述分布差异特征值与所述拟合误差特征值的数量的比值，获得所述线性函数模型的分布统一度；所述根据所述误差统一度和分布统一度获得线性函数模型的评价指数的步骤包括：计算所述误差统一度和预设第一权重的乘积，获得第一评价值；计算所述分布统一度和预设第二权重的乘积，获得第二评价值；计算所述第一评价值和所述第二评价值的和值，获得所述线性函数模型的评价指数；所述根据所述地温梯度数据集和所述最优温度深度函数模型获得地温梯度的步骤包括：将所述地温梯度数据集进行解压，获得地温梯度表征序列；根据地壳的深度通过所述最优温度深度函数模型获得深度的拟合温度，计算拟合温度和所述地温梯度表征序列中对应深度的数值的和值，获得深度的温度特征值，计算任意两个深度的温度特征值的差值绝对值与深度差值绝对值的比值，获得任意两个深度的地温梯度。

全文数据：

权利要求：

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