CN113627657A - 一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法 - Google Patents

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CN113627657A CN202110837087.8A CN202110837087A CN113627657A CN 113627657 A CN113627657 A CN 113627657A CN 202110837087 A CN202110837087 A CN 202110837087A CN 113627657 A CN113627657 A CN 113627657A
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刘武生
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Abstract

本发明属于铀矿领域，具体公开了一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，包括：步骤1、对砂岩型铀成矿样本特征和标签进行量化处理，建立铀成矿信息样本集合；步骤2、对铀成矿样本数据进行模型训练和机器学习，生成铀成矿有利区预测的神经网络模型；步骤3、根据所需要的预测精度，生成待预测区等间距规则预测点，并计算待预测点的砂岩铀成矿特征值；步骤4、使用机器学习模型计算规则待预测点的成矿概率值；步骤5、针对规则预测点成矿概率值特征进行插值，获取研究区的铀成矿概率图。本发明方法减少了地质人员主观因素的影响，提高了铀成矿有利区预测的智能化水平。

Description

一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法
技术领域
本发明属于铀矿领域，具体涉及一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法。
背景技术
成矿预测和有利地段优选通常是在综合地质分析的基础上，结合各种统计分析方法，研究各类地质变量的相互关系进行预测工作，每一种数据尽管都反映了整个地质现象的某一特点，但特定的地质现象是在漫长的地质时序中各种地质事件耦合的结果，因此，各种数据通过简单的线性分析处理并不能拟合整个地质过程演化历史，也就难以达到准确成矿预测的目的。而神经网络就是善于把握各种因素间的复杂非线性关系，能模拟人脑进行抽象思维的能力，从而能对各种复杂关系作用下的期望结果做出判断与预测。
为实现数据挖掘方法及机器学习预测等大数据应用，需要将试验区的地质、物探、化探、遥感等与成矿有关的数据与钻孔、矿化数据集合在一起，形成统一的铀矿数据集进行数据挖掘和机器学习。长期的铀矿地质找矿工作积累了大量的地质、遥感、物探和化探等资料，它们都从不同的侧面反映了地质体或地质现象的某些特征，为了将多源综合信息用于成矿预测，更加深入地揭示其本质特征，是当前地质工作面临的一个重要问题。传统的评价建模方法根据已知的实际资料，利用数理统计方法建立各种评价模型，并进而对研究区进行评价预测，由于矿产资源预测要涉及许多复杂的过程,而且已知样本数据并不一定满足统计方法的假设条件,在实际的地质问题中较难实现,另外进行多源信息的综合和处理定量信息方面也存在着不足。机器学习是对人类智能的模拟,是在研究人脑神经活动机制过程中,受到启发而产生的一种计算机算法。机器学习算法由大量简单的处理单元连接而成,不需考虑具体的数学模型就可以通过对训练样本的学习来隐性的表达各变量间非线性的关系。在矿产资源评价中由于要求的数据种类多、差异性大和矿床赋存条件复杂等特点,不易用显性的数学模型来表达,利用神经网络等机器学习方法能较好的解决以上问题。
如何有针对性的建立铀成矿样本的特征和标签，使用机器学习技术建模，将规则待预测点导入生成的模型并自动获取成矿概率分布图，是本发明重点解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，有针对性的建立铀成矿样本的特征和标签，使用机器学习技术进行建模；生成待预测区规则预测点，并计算待预测点的特征值；使用机器学习模型计算规则待预测点的成矿概率值；针对规则预测点成矿概率值进行插值，获取研究区的铀成矿概率图。
实现本发明目的的技术方案：
一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1、对砂岩型铀成矿样本特征和标签进行量化处理，建立铀成矿信息样本集合；
步骤2、对铀成矿样本数据进行模型训练和机器学习，生成铀成矿有利区预测的神经网络模型；
步骤3、根据所需要的预测精度，生成待预测区等间距规则预测点，并计算待预测点的砂岩铀成矿特征值；
步骤4、使用机器学习模型计算规则待预测点的成矿概率值；
步骤5、针对规则预测点成矿概率值特征进行插值，获取研究区的铀成矿概率图。
进一步地，所述步骤1包括：
步骤1.1、读入不同矿化级别钻孔矢量点数据，并将该数据记为drill.shp；
步骤1.2、读入地质、物探、化探等类型的栅格数据；
步骤1.3、分别计算drill.shp文件中各钻孔点与栅格数据所在位置的像素值，并将计算结果写入drill.shp文件的属性中，并将计算后的drill.shp文件记为drill_1.shp；
步骤1.4、读入遥感解译断裂、土壤氡气等矢量数据；
步骤1.5、分别计算drill_1.shp文件与遥感解译断裂、土壤氡气等矢量数据的最短距离，并将计算结果写入drill_1.shp文件的属性表中，并将计算后的drill_1.shp文件记为drill_2.shp；
步骤1.6、导出drill_2.shp文件的属性表，获得铀成矿样本数据。
进一步地，所述步骤2包括：
步骤2.1、读入铀成矿样本数据，选择神经网络模型训练的标签数据和特征数据；
步骤2.2、设置神经网络模型训练参数；
步骤2.3、开始训练神经网络模型，并将训练后的神经网络模型保存为model.xml。
进一步地，所述步骤3包括：
步骤3.1、根据所需要的预测精度，生成待预测区等间距规则预测点文件，并将该文件记为yuce.shp；
步骤3.2、读入地质、物探、化探等类型的栅格数据；
步骤3.3、分别计算yuce.shp文件中各钻孔点与栅格数据所在位置的像素值，并将计算结果写入yuce.shp文件的属性中，并将计算后的yuce.shp文件记为yuce_1.shp；
步骤3.4、读入遥感解译断裂、土壤氡气等矢量数据；
步骤3.5、分别计算yuce_1.shp文件与遥感解译断裂、土壤氡气等矢量数据的最短距离，并将计算结果写入yuce_1.shp文件的属性表中，并将计算后的yuce_1.shp文件记为yuce_2.shp；
步骤3.6、将坐标值写入文件yuce_2.shp中，其中，经度记为X，纬度记为Y；
步骤3.7、导出yuce_2.shp文件的属性表，获得待预测点的特征值数据。
进一步地，所述步骤4包括：
步骤4.1、将步骤3.7获取的规则待预测点的特征值数据yuce.xlsx导入步骤2.3获取的神经网络模型model.xml；
步骤4.2、选择神经网络模型model.xml的输入数据，计算获取标签属性列，并将计算后的表格保存为表yuceL.xlsx；
步骤4.3、在表yuceL.xlsx中增加属性列“预测值”，并将增加属性列“预测值”后的表记为yuceL1.xlsx。
进一步地，所述步骤5包括：
步骤5.1、根据表yuceL1.xlsx中的经纬度坐标值X、Y，生成待预测区预测后的规则矢量点集合，记为yuce.shp；
步骤5.2、利用yuce.shp属性中的“预测值”属性进行插值，获取研究区的砂岩型铀成矿概率图。
进一步地，所述步骤1.2中栅格数据包括：地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力。
进一步地，所述步骤1.3中drill_1.shp文件属性表中的属性字段包括：矿化级别、地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力。
进一步地，所述步骤1.5中drill_2.shp文件属性表中的属性字段包括：矿化级别、地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力、遥感解译断裂和土壤氡气。
进一步地，所述步骤1.6中铀成矿样本数据为Excel表格格式，记为yangben.xlsx。
进一步地，所述步骤2.1中神经网络模型训练的标签数据为“矿化级别”字段数据。
进一步地，所述步骤2.1中神经网络模型训练的特征数据包括“地层厚度”、“砂体厚度”、“含砂率”、“底板埋深”、“航放U”、“航放U/TH”、“剩余重力”、“布格重力”、“遥感解译断裂”和“土壤氡气”。
进一步地，所述步骤2.2具体为：设置神经网络体系结构，神经网络隐藏层数设置为2层，激活函数设置为双曲正切，优化算法选择梯度下降法，70％的数据作为训练数据，30％的数据作为模型检验数据。
进一步地，所述步骤3.2中栅格数据包括：地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力。
进一步地，所述步骤3.3中yuce_1.shp文件属性表中的属性字段包括：地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力。
进一步地，所述步骤3.5中yuce_2.shp文件属性表中的属性字段包括：地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力、遥感解译断裂和土壤氡气。
进一步地，所述步骤3.7中待预测点的特征值数据为Excel表格格式，记为yuce.xlsx。
进一步地，所述步骤3.7中待预测点的特征值数据包括地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力、遥感解译断裂、土壤氡气、经度X、纬度Y。
进一步地，所述步骤4.2中神经网络模型model.xml的输入数据包括：规则待预测点的特征值数据yuce.xlsx中的列“地层厚度”、“砂体厚度”、“含砂率”、“底板埋深”、“航放U”、“航放U/TH”、“剩余重力”、“布格重力”、“遥感解译断裂”、和“土壤氡气”。
进一步地，所述步骤4.2中标签属性列包括：“矿化级别”和“可信度”。
进一步地，所述步骤4.3中“预测值”的计算公式为：“预测值”＝“矿化级别”ד可信度”。
本发明的有益技术效果在于：
1、本发明提供的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，采用无矿孔和有矿孔相结合的方式组织铀成矿样本集合。其中，有矿孔作为样本集合的正标签，无矿孔作为样本集合的负标签。对地质、物化探、遥感数据进行定量化处理，作为样本集合的特征。以无矿孔和有矿孔作为正负标签，定量化处理后地质、物化探、遥感信息作为样本特征，使用该样本集合进行机器学习建模，可有效提高机器学习模型的分类精度。
2、本发明提供的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，可根据所需要的预测精度，生成待预测区等间距规则预测点，并计算待预测点的特征值，将待预测点的特征值代入预测模型中，获取每个待预测点的预测标签值。通过规则预测点间距的调整，生成不同比例尺的预测图件。
3、本发明提供的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，相较于传统的砂岩型铀成矿有利区预测方法，不需要人工提供预测参数，完全通过对样本数据进行机器学习的方式，从已知钻孔、地质、物探、遥感数据中进行学习和建模，生成预测模型。减少了地质人员主观因素的影响，提高了铀成矿有利区预测的智能化水平。
附图说明
图1为试验区用于机器学习模型预测的规则点分布图；
图2为试验区基于机器学习的铀成矿概率分布图。
图1中：1-遥感解译断裂；2-地层厚度；3-居民地；4-沉积凹陷；5-用于预测的规则点分布；
图2中：1-沉积型铀矿化；2-铀成矿概率分布；3-居民地。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。
本发明提供的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，具体包括以下步骤：
步骤1、对砂岩型铀成矿样本特征和标签进行量化处理，建立铀成矿信息样本集合。该步骤包括以下子步骤：
步骤1.1、读入不同矿化级别钻孔矢量点数据，并将该数据记为drill.shp。
使用arcmap10.2打开钻孔数据，该数据记为drill.shp，该数据包含“矿化级别”属性，其中“矿化级别”＝3，表示为工业孔；其中“矿化级别”＝2，表示为矿化孔；其中“矿化级别”＝1，表示为异常孔；其中“矿化级别”＝0，表示为无矿孔，无矿孔也是样本集合中的负样本标签。
步骤1.2、读入地质、物探、化探等类型的栅格数据
使用arcmap10.2读入栅格数据，栅格数据包括：地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力，读入的栅格数据分别记为地层厚度.tif、砂体厚度.tif、含砂率.tif、底板埋深.tif、航放U.tif、航放U/TH.tif、剩余重力.tif、布格重力.tif。
步骤1.3、分别计算drill.shp文件中各钻孔点与栅格数据所在位置的像素值，并将计算结果写入drill.shp文件的属性中，并将计算后的drill.shp文件记为drill_1.shp。
使用arctoolbox工具箱中“空间分析”中的“值提取至点”功能，分别计算drill.shp文件中各钻孔点与地层厚度.tif、砂体厚度.tif、含砂率.tif、底板埋深.tif、航放U.tif、航放U/TH.tif、剩余重力.tif、布格重力.tif等栅格数据所在位置的像素值，并将计算结果写入drill.shp文件的属性中，计算后的drill.shp文件记为drill_1.shp，该文件属性表中包含矿化级别、地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力等属性字段。
步骤1.4、读入遥感解译断裂、土壤氡气等矢量数据。
使用arcmap10.2读入遥感解译断裂.shp、土壤氡气.shp等矢量数据
步骤1.5、分别计算drill_1.shp文件与遥感解译断裂、土壤氡气等矢量数据的最短距离，并将计算结果写入drill_1.shp文件的属性表中，并将计算后的drill_1.shp文件记为drill_2.shp。
使用arctoolbox工具箱中“邻域分析”中的“近邻分析”功能，分别计算drill_1.shp文件与遥感解译断裂、土壤氡气等矢量数据的最短距离，并将计算结果写入drill_1.shp文件的属性表中，计算后的drill_1.shp文件记为drill_2.shp，该文件属性表中包含矿化级别、地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力、遥感解译断裂和土壤氡气等属性字段。
步骤1.6、导出drill_2.shp文件的属性表，获得铀成矿样本数据。
将drill_2.shp的属性表导出为Excel表格格式，记为yangben.xlsx，该表格作为铀成矿样本数据，如表1所示。
表1试验区用于机器学习建模的部分样本数据
Figure BDA0003177510130000091
步骤2、对铀成矿样本数据进行模型训练和机器学习，生成铀成矿有利区预测的神经网络模型。该步骤包括以下子步骤：
步骤2.1、读入铀成矿样本数据，选择神经网络模型训练的标签数据和特征数据。
使用SPSS26读入铀成矿样本数据yangben.xlsx，打开“分析”功能中的“神经网络”，选择“矿化级别”字段数据作为模型训练的标签数据，选择“地层厚度”、“砂体厚度”、“含砂率”、“底板埋深”、“航放U”、“航放U/TH”、“剩余重力”、“布格重力”、“遥感解译断裂”和“土壤氡气”作为模型训练的特征数据。
步骤2.2、设置神经网络模型训练参数。
设置神经网络体系结构，神经网络隐藏层数设置为2层，激活函数设置为双曲正切，优化算法选择梯度下降法，70％的数据作为训练数据，30％的数据作为模型检验数据。
步骤2.3、开始训练神经网络模型，并将训练后的神经网络模型保存为model.xml。
步骤3、根据所需要的预测精度，生成待预测区等间距规则预测点，并计算待预测点的砂岩铀成矿特征值。该步骤包括以下子步骤：
步骤3.1、根据所需要的预测精度，生成待预测区等间距规则预测点文件，并将该文件记为yuce.shp。
使用arctoolbox工具箱中“数据管理工具”中的“创建渔网”工具，根据所需要的预测精度，生成待预测区等间距规则预测点。按照100米的间隔，生成待预测区的规则点文件，该文件记为yuce.shp。如图1所示，可生成1：5万的有利区预测图。
步骤3.2、读入地质、物探、化探等类型的栅格数据
使用arcmap10.2读入栅格数据，栅格数据包括：地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力，读入的栅格数据分别记为地层厚度.tif、砂体厚度.tif、含砂率.tif、底板埋深.tif、航放U.tif、航放U/TH.tif、剩余重力.tif、布格重力.tif。
步骤3.3、分别计算yuce.shp文件中各钻孔点与栅格数据所在位置的像素值，并将计算结果写入yuce.shp文件的属性中，并将计算后的yuce.shp文件记为yuce_1.shp。
使用arctoolbox工具箱中“空间分析”中的“值提取至点”功能，分别计算yuce.shp文件中各钻孔点与地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力等栅格数据所在位置的像素值，并将计算结果写入yuce.shp文件的属性中，计算后的yuce.shp文件记为yuce_1.shp，该文件属性表中包含地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力等属性字段。
步骤3.4、读入遥感解译断裂、土壤氡气等矢量数据。
使用arcmap10.2读入遥感解译断裂.shp、土壤氡气.shp等矢量数据。
步骤3.5、分别计算yuce_1.shp文件与遥感解译断裂、土壤氡气等矢量数据的最短距离，并将计算结果写入yuce_1.shp文件的属性表中，并将计算后的yuce_1.shp文件记为yuce_2.shp。
使用arctoolbox工具箱中“邻域分析”中的“近邻分析”功能，分别计算yuce_1.shp文件与遥感解译断裂、土壤氡气等矢量数据的最短距离，并将计算结果写入yuce_1.shp文件的属性表中，计算后的yuce_1.shp文件记为yuce_2.shp，该文件属性表中包含地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力、遥感解译断裂和土壤氡气等属性字段。
步骤3.6、将坐标值写入文件yuce_2.shp中，其中，经度记为X，纬度记为Y。
使用arctoolbox中“数据管理工具”中的“添加XY坐标”功能，将坐标值写入文件yuce_2.shp中，其中，经度记为X，纬度记为Y。
步骤3.7、导出yuce_2.shp文件的属性表，获得待预测点的特征值数据。
将yuce_2.shp的属性表导出为Excel表格格式，记为yuce.xlsx，该表格作为待预测点的特征值数据。该表格包含地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力、遥感解译断裂、土壤氡气、经度X、纬度Y等属性字段。
步骤4、使用机器学习模型计算规则待预测点的成矿概率值。
将待预测点输出的特征值数据作为机器学习模型的输入，进行机器学习预测，得到每一个规则预测点的铀成矿概率值。该步骤包括以下子步骤：
步骤4.1、将步骤3.7获取的规则待预测点的特征值数据yuce.xlsx导入步骤2.3获取的神经网络模型model.xml。
使用SPSS26“实用程序”下的“评分向导”功能，打开步骤2.3获取的神经网络模型model.xml，导入步骤3.7获取的规则待预测点的特征值数据yuce.xlsx。
步骤4.2、选择神经网络模型model.xml的输入数据，计算获取标签属性列，并将计算后的表格保存为表yuceL.xlsx。
将规则待预测点的特征值数据yuce.xlsx中的列“地层厚度”、“砂体厚度”、“含砂率”、“底板埋深”、“航放U”、“航放U/TH”、“剩余重力”、“布格重力”、“遥感解译断裂”、和“土壤氡气”选择为神经网络模型model.xml的输入部分，计算获取标签属性列“矿化级别”及列“可信度”，并将计算后的表格保存为表yuceL.xlsx。
步骤4.3、在表yuceL.xlsx中增加属性列“预测值”，并将增加属性列“预测值”后的表记为yuceL1.xlsx。
将表yuceL.xlsx增加一列属性，属性名为“预测值”，其中，“预测值”＝“矿化级别”ד可信度”，将计算后的表记为yuceL1.xlsx。该“预测值”即为成矿概率值。
步骤5、针对规则预测点成矿概率值特征进行插值，获取研究区的铀成矿概率图。该步骤包括以下子步骤：
步骤5.1、根据表yuceL1.xlsx中的经纬度坐标值X、Y，生成待预测区预测后的规则矢量点集合，记为yuce.shp。
使用arcgis10.2中的“添加XY数据”功能，根据表yuceL1.xlsx中的经纬度坐标值X、Y，生成待预测区预测后的规则矢量点集合，记为yuce.shp。
步骤5.2、利用yuce.shp属性中的“预测值”属性进行插值，获取研究区的砂岩型铀成矿概率图。
使用arctoolbox中“空间分析”中的“插值分析”功能，使用“反距离权重法”，利用yuce.shp属性中的“预测值”属性进行插值，并进行色彩分类，获取研究区的砂岩型铀成矿概率图，如图2所示。
由图2可知，脑木根东北部三片区域、哈达图北部区域以及马尼特北西向的串珠状区域成矿概率较高，且与已知的哈达图矿床已知样本区铀成矿特征和条件比较接近，成矿的潜力较大。赛罕高毕、芒来、巴润至巴彦乌拉的北东向条带状区域铀成矿概率较高，该区域的成矿特征和条件与巴彦乌拉样本区的条件更为接近。
上面结合附图和实施例对本发明作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。本发明中未作详细描述的内容均可以采用现有技术。

Claims (21)

1.一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1、对砂岩型铀成矿样本特征和标签进行量化处理，建立铀成矿信息样本集合；
步骤2、对铀成矿样本数据进行模型训练和机器学习，生成铀成矿有利区预测的神经网络模型；
步骤3、根据所需要的预测精度，生成待预测区等间距规则预测点，并计算待预测点的砂岩铀成矿特征值；
步骤4、使用机器学习模型计算规则待预测点的成矿概率值；
步骤5、针对规则预测点成矿概率值特征进行插值，获取研究区的铀成矿概率图。
2.根据权利要求1所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤1包括：
步骤1.1、读入不同矿化级别钻孔矢量点数据，并将该数据记为drill.shp；
步骤1.2、读入地质、物探、化探等类型的栅格数据；
步骤1.3、分别计算drill.shp文件中各钻孔点与栅格数据所在位置的像素值，并将计算结果写入drill.shp文件的属性中，并将计算后的drill.shp文件记为drill_1.shp；
步骤1.4、读入遥感解译断裂、土壤氡气等矢量数据；
步骤1.5、分别计算drill_1.shp文件与遥感解译断裂、土壤氡气等矢量数据的最短距离，并将计算结果写入drill_1.shp文件的属性表中，并将计算后的drill_1.shp文件记为drill_2.shp；
步骤1.6、导出drill_2.shp文件的属性表，获得铀成矿样本数据。
3.根据权利要求1所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤2包括：
步骤2.1、读入铀成矿样本数据，选择神经网络模型训练的标签数据和特征数据；
步骤2.2、设置神经网络模型训练参数；
步骤2.3、开始训练神经网络模型，并将训练后的神经网络模型保存为model.xml。
4.根据权利要求1所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤3包括：
步骤3.1、根据所需要的预测精度，生成待预测区等间距规则预测点文件，并将该文件记为yuce.shp；
步骤3.2、读入地质、物探、化探等类型的栅格数据；
步骤3.3、分别计算yuce.shp文件中各钻孔点与栅格数据所在位置的像素值，并将计算结果写入yuce.shp文件的属性中，并将计算后的yuce.shp文件记为yuce_1.shp；
步骤3.4、读入遥感解译断裂、土壤氡气等矢量数据；
步骤3.5、分别计算yuce_1.shp文件与遥感解译断裂、土壤氡气等矢量数据的最短距离，并将计算结果写入yuce_1.shp文件的属性表中，并将计算后的yuce_1.shp文件记为yuce_2.shp；
步骤3.6、将坐标值写入文件yuce_2.shp中，其中，经度记为X，纬度记为Y；
步骤3.7、导出yuce_2.shp文件的属性表，获得待预测点的特征值数据。
5.根据权利要求1所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤4包括：
步骤4.1、将步骤3.7获取的规则待预测点的特征值数据yuce.xlsx导入步骤2.3获取的神经网络模型model.xml；
步骤4.2、选择神经网络模型model.xml的输入数据，计算获取标签属性列，并将计算后的表格保存为表yuceL.xlsx；
步骤4.3、在表yuceL.xlsx中增加属性列“预测值”，并将增加属性列“预测值”后的表记为yuceL1.xlsx。
6.根据权利要求1所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤5包括：
步骤5.1、根据表yuceL1.xlsx中的经纬度坐标值X、Y，生成待预测区预测后的规则矢量点集合，记为yuce.shp；
步骤5.2、利用yuce.shp属性中的“预测值”属性进行插值，获取研究区的砂岩型铀成矿概率图。
7.根据权利要求2所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤1.2中栅格数据包括：地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力。
8.根据权利要求2所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤1.3中drill_1.shp文件属性表中的属性字段包括：矿化级别、地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力。
9.根据权利要求2所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤1.5中drill_2.shp文件属性表中的属性字段包括：矿化级别、地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力、遥感解译断裂和土壤氡气。
10.根据权利要求2所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤1.6中铀成矿样本数据为Excel表格格式，记为yangben.xlsx。
11.根据权利要求3所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤2.1中神经网络模型训练的标签数据为“矿化级别”字段数据。
12.根据权利要求3所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤2.1中神经网络模型训练的特征数据包括“地层厚度”、“砂体厚度”、“含砂率”、“底板埋深”、“航放U”、“航放U/TH”、“剩余重力”、“布格重力”、“遥感解译断裂”和“土壤氡气”。
13.根据权利要求3所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤2.2具体为：设置神经网络体系结构，神经网络隐藏层数设置为2层，激活函数设置为双曲正切，优化算法选择梯度下降法，70％的数据作为训练数据，30％的数据作为模型检验数据。
14.根据权利要求4所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤3.2中栅格数据包括：地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力。
15.根据权利要求4所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤3.3中yuce_1.shp文件属性表中的属性字段包括：地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力。
16.根据权利要求4所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤3.5中yuce_2.shp文件属性表中的属性字段包括：地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力、遥感解译断裂和土壤氡气。
17.根据权利要求4所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤3.7中待预测点的特征值数据为Excel表格格式，记为yuce.xlsx。
18.根据权利要求4所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤3.7中待预测点的特征值数据包括地层厚度、砂体厚度、含砂率、底板埋深、航放U、航放U/TH、剩余重力、布格重力、遥感解译断裂、土壤氡气、经度X、纬度Y。
19.根据权利要求5所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤4.2中神经网络模型model.xml的输入数据包括：规则待预测点的特征值数据yuce.xlsx中的列“地层厚度”、“砂体厚度”、“含砂率”、“底板埋深”、“航放U”、“航放U/TH”、“剩余重力”、“布格重力”、“遥感解译断裂”、和“土壤氡气”。
20.根据权利要求5所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤4.2中标签属性列包括：“矿化级别”和“可信度”。
21.根据权利要求5所述的一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法，其特征在于，所述步骤4.3中“预测值”的计算公式为：“预测值”＝“矿化级别”ד可信度”。
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