公开(公告)号：CN118520275A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410698832.9

申请日：2024-05-31

Applicant: 中国地质大学(武汉) ,  贵州省地质矿产勘查开发局一〇三地质大队

Inventor： 张夏林 ,  周琦 ,  张璐漪 ,  张明林 ,  张遂 ,  李章林 ,  刘洋 ,  袁良军 ,  翁正平 ,  蔡国荣 ,  吴冲龙 ,  田宜平 ,  徐凯

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种融合带噪学习和局部分类器的测井数据岩性识别方法，属于深度学习技术领域。该方法包括以下步骤：测井数据训练集预处理；构建预训练模型；确定易混淆岩性组合；构建优化局部分类器模型；建立融合带噪学习优化局部分类器模型；岩性识别。本发明采用上述的一种融合带噪学习和局部分类器的测井数据岩性识别方法，有助于矿产勘查领域测井数据的数据区分，提高了机器学习算法在地矿领域中测井岩性识别的准确率与识别效率，有效解决了岩性识别中相似岩性难以区分和岩性标签标注不明确的问题。

公开(公告)号：CN118835983A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410800850.3

申请日：2024-06-20

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 张夏林 ,  文晋军 ,  刘洋 ,  李章林 ,  张明林 ,  翁正平 ,  王良玉 ,  吴冲龙 ,  蔡国荣 ,  田宜平 ,  张志庭

IPC: E21B47/00 ,  G06F18/2137 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F18/23 ,  G06N3/042 ,  G06N3/088 ,  G06N5/022 ,  G06N5/045 ,  E21B41/00

Abstract: 本发明提供了一种融合先验知识与自组织映射神经网络的测井分层方法，涉及机器学习领域，分析研究区域实际地质背景，获取研究区域的测井数据并进行预处理，构建试验数据集；提取测井领域知识得到经验性知识和原理性知识，构成测井领域先验知识集合；将先验知识融合进自组织映射神经网络中，建立自组织映射神经网络模型；根据模型输出的分层结果，完成可视化工作，有助于更直观地理解不同测井数据对分层的贡献以及自组织映射神经网络模型的输出，并从实际地质角度分析验证分层结果合理性。本发明的有益效果是：能够为测井数据的分层问题提供一种准确新更高，成本更低的解决方案，为对测井数据的进一步研究分析与利用提供了保障。

公开(公告)号：CN118606637A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410732117.2

申请日：2024-06-06

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 张夏林 ,  张明林 ,  王震江 ,  王良玉 ,  李章林 ,  刘洋 ,  吴冲龙 ,  蔡国荣 ,  田宜平 ,  翁正平 ,  徐凯

IPC: G06F18/15 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明涉及一种基于DWGAT的空间域测井数据缺失值的填补方法，属于测井数据缺失填补技术领域。本发明提供的一种基于DWGAT的空间域测井数据缺失值的填补方法，依据测井数据空间性特点，首先设计测井数据图表征构建，采用优化改进的Delaunay三角剖分算法构建出更合理的测井数据图，为后续模型训练提供了数据集成；其次充分考虑测井数据所具有的空间性，融入距离权重信息来改进传统的图注意力机制，使其对所要解决的测井数据缺失值填补问题更有效；最后由于测井数据非线性特点，在模型的图注意力层中加入MLP神经网络，提高了模型的对测井数据的表征能力。本发明能够从空间域角度解决测井数据缺失值问题，提供一种精度更高的填补解决方案，为测井数据得完整性与稳定性提供了保障。

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)

Inventor： 张夏林 ,  廉令坤 ,  李章林 ,  蔡国荣 ,  翁正平 ,  张志庭 ,  吴冲龙 ,  徐凯

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。

公开(公告)号：CN117035157A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310805726.1

申请日：2023-07-03

Applicant: 中国地质大学(武汉) ,  贵州省地质矿产勘查开发局一〇三地质大队

Inventor： 张夏林 ,  徐少逸 ,  李长河 ,  李章林 ,  袁良军 ,  翁正平 ,  蔡国荣 ,  张璐漪 ,  刘汇 ,  李享

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q30/0202 ,  G06Q50/02 ,  G06N3/006 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06F17/15

Abstract: 本发明涉及一种基于铜价格时序预测的露天矿生产计划优化方法，属于露天矿生产计划智能优化领域。发明通过以日期为基准对历史铜价进行收集，使用线性归一化方法和线性插值法，生成处理后的多因素数据集，并生成相关性矩阵，利用GCN模型对相关性矩阵进行聚焦，通过Autoformer模块，分解趋势项序列与季节项序列，通过生成的模型进行铜价格预测，利用铜价格作为参数导入生产计划数学模型，生成生产计划。本发明能够为通过历史价格信息等多因素数据集中不同因素的相关性的聚焦，有效提高铜价格预测准确率，得到精度更高，更贴合实际生产情况的解决方案。