CN114138923B - 一种构建地质图知识图谱的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于地质图谱构建技术领域，提供了一种构建地质图知识图谱的方法，包括以下步骤：步骤（1）：地质体实体提取及地质体类型识别；步骤（2）：地质界面实体提取及其类型识别；步骤（3）：断裂构造实体提取及其类型识别；步骤（4）：地质实体与地质实体的关系提取，所述地质实体与地质实体的关系包括空间位置关系、相对时间关系、物质组成关系和成因关系；步骤（5）：生成知识图谱数据库。本发明可将地质图信息以知识图谱的形式表达，不仅具有基本的图网络结构，更具有规范的地质语义连接规则，极大的提高了地质图语义表达的效果，使计算机能够有效处理、分析、理解和应用地质图中包含的地质知识和信息，同时也可以提高地质人员对地质图的理解和认识。
Description
技术领域
本发明属于地质图谱构建技术领域，尤其涉及一种构建地质图知识图谱的方法。
背景技术
知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，通过“实体-关系-实体”的形式组织和表达信息。知识图谱可以表达重要地质特征、成因、地质演化、矿产形成和矿床分布等方面的重要信息，是进行地质研究、矿产地质调查和矿产预测的地质知识库。地质图主要表达了通过区域地质调查、矿产地质调查所获取的地球表面的地质知识，如：地层单元、岩体、断裂等知识和信息，以往地质图所包含的地质知识主要通过人工的方式进行综合分析，主要用于地质规律挖掘、成因分析和矿产资源预测。图神经网络越来越受到重视，为有效使用知识图谱创造了良好条件。因此，把构建地质图知识图谱对实现智能地质分析和智能找矿预测提供了重要基础条件。
目前，机器学习方法对地质图的智能识别技术更多地集中在图像本身像素点、颜色差异、分辨率等图像的组成结构单元上，但一幅图像所传达的实际信息和知识远多于图像几何结构信息的表达效果，地质图更是如此。地质图的基本内容包括地理要素和地质要素两部分内容，绘图要素包括点、线、区（面）三种文件。其中地理地图既有测量控制点、坐标网等基本的数学要素，也有水系、地貌等基本的自然地理要素，地质要素更包括了地层、断裂、岩体等具有一定时间和空间跨度的信息。
现有的知识图谱技术，多集中于文本信息的组织和开发，缺乏对如何将以图形形式表达的地质图转化为知识图谱的技术方法。而地质图本身包含了丰富的地质知识和信息，是地质科学的“信息宝库”，在地质数据分析中不能有效利用地质图中所包含的知识和信息，将在很大程度上影响地质研究成果的有效性。针对此，本发明研发了一种地质图的知识表示方法，通过提取地质图中所包含的地质实体及关系，将地质图信息以知识图谱的形式表达，不仅具有基本的图网络结构，更具有规范的语义连接规则，极大的提高了地质图语义表达的效果，使计算机能够有效处理、分析、理解和应用地质图中包含的知识和信息，同时也可以提高地质人员对地质图的理解和认识。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种构建地质图知识图谱的方法，旨在解决目前机器学习方法对地质图的智能分析技术无法完全有效的识别和利用地质图中的知识和信息的问题。
本发明实施例是这样实现的，一种构建地质图知识图谱的方法，包括以下步骤：
步骤（1）：地质体实体提取及地质体类型识别；
步骤（2）：地质界面实体提取及其类型识别；
步骤（3）：断裂构造实体提取及其类型识别；
步骤（4）：地质实体与地质实体的关系提取，所述地质实体与地质实体的关系包括空间位置关系、相对时间关系、物质组成和成因关系；
步骤（5）：生成知识图谱数据库。
进一步的技术方案，所述步骤（1）中的地质体类型识别方法为，根据地质图空间数据库给出的地质体的名称、形成时代、岩性描述信息，基于自然语言模型，获取地质体的数字化表示，训练地质实体类型识别深度学习模型，对地质体类型进行识别，把地质体划分为沉积地质体、侵入地质体、火山地质体和变质地质体及其子类，确定每个地质体所属的标签类型，为构建地质图知识图谱提供实体标签信息。
进一步的技术方案，所述步骤（2）中的地质界面类型包括地层界面、侵入界面、岩性界面、岩相界面、沉积相界面和构造界面等若干大类，每个所述大类包括平行不整合、角度不整合、沉积不整合、侵入和硅钙面等若干子类。
进一步的技术方案，在所述步骤（2）中，从空间数据库提取弧段两侧地质体信息，每个弧段代表一段地质界面，基于NLP技术，采用卷积神经网络构建地质界面类型识别深度学习模型，并进行界面识别。
进一步的技术方案，所述步骤（3）中的断裂构造类型包括张性断裂、压性断裂、左旋压扭性断裂、右旋压扭性断裂、左旋张扭性断裂、右旋张扭性断裂。
进一步的技术方案，在所述步骤（3）中，从空间数据库提取断裂构造的几何信息和属性信息，采用卷积神经网络构建断裂构造类型识别深度学习模型，并进行断裂构造类型识别。
进一步的技术方案，在所述步骤（4）中，所述空间位置关系包括确定相对距离关系、确定相对方位关系、确定相对走向关系和确定相对倾向倾角关系。其中，所述相对距离关系是指一个地质实体到另一地质实体的最小距离，所述相对方位关系是指一个地质要素相对于另一个地质要素的方位，所述相对走向关系是指一个地质体相对于另一个地质体的走向之间的相对关系，所述相对倾向倾角关系是指一个地质体的倾向倾角与地层倾向倾角之间的关系。根据地质体、地质界面、断裂的空间位置信息及产状信息，通过空间位置分析确定地质实体之间的相对距离关系、确定相对方位关系、确定相对走向关系和确定相对倾向倾角关系。
进一步的技术方案，在所述步骤（4）中，所述相对时间关系包括同期、之前、之后三种关系。根据地质体的时代、相对空间位置关系、切割关系确定地质实体之间的相对时间关系。
进一步的技术方案，在所述步骤（4）中，所述物质组成关系包括源于、非源于两种关系，其中来源于关系包括成矿物质来源于、成矿热液来源于等关系。根据地质实体的主要元素、微量元素、稀土元素、同位素信息，通过物质来源相关性分析，如富集、迁移等关系确定地质实体之间的物质来源关系。
本发明实施例提供的一种构建地质图知识图谱的方法，采用地质图实体提取、地质实体标签确定和地质实体之间关系分析，把地质图所包含的信息和知识转化为知识图谱，有效地将地质图件转为计算机可以理解和计算的形式，并以知识图谱的形式组织图件信息可以采用知识图谱分析方法对地质研究、区域地质研究、矿产地质调查与矿产勘查领域进行地质要素的关系、成因机制、地质规律和成矿规律进行分析，实现基于知识的找矿预测方法。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种构建地质图知识图谱的方法中的地质图知识图谱构建流程图；
图2为本发明实施例提供的一种构建地质图知识图谱的方法中的地质图知识图谱与基础地质图谱的关联显示图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述。
如图1-2所示，针对地质图的知识和信息的抽取，主要从实体、关系、属性三方面进行抽取，抽取的内容为文本数据和几何数据两种，将地质图所表示的地质体（区数据）、地质界线（弧段数据）、断裂（线数据）、矿床（点数据）作为实体进行抽取。在地质图中，几何数据主要有区数据、弧段数据、线数据、点数据四种。其中，文本数据为点数据的一种，主要为地质图中的注释说明。地质体实体的属性信息抽取内容为地质体的时代、地层单元名称或岩体名称、岩性组合、建造类型等；地质界面（弧段）的属性抽取内容为地质界面类型等；地质实体的关系提取内容包括空间关系、时间关系、成因关系等。构建地质图知识图谱的方法，主要包括以下步骤：
步骤（1）：地质体实体提取及地质体类型分析。地质图上表示的主要地质实体包括：沉积地质体、火成地质体、变质地质体、矿体。通过解析地质图空间数据库，可以提取地质体信息。地质实体类型为地质体所属的类型标签。地质体实体类型分为沉积地质体、火成地质体、变质地质体、矿体等大类。根据地质体的时代、岩性描述和地层单元名称，地质体实体大类可以进一步划分为亚类。每个亚类可以进一步分为子类，如侵入体可以进一步分为深成侵入体、浅成侵入体和超浅成侵入体，或分为基性侵入体、中性侵入体和酸性侵入体等。可以根据岩性描述，基于自然语言模型（BERT、XLNET等），获取地质实体的数字化表示，训练地质实体类型识别深度学习模型，获取每个地质实体类型，确定每个地质体的所属的标签类型，为构建地质图知识图谱提供实体标签信息。
步骤（2）地质界面实体提取及其类型识别。从地质图空间数据库提取弧段信息，每个弧段代表一段地质界面。地质界面类型可以分为地层界面、侵入界面、岩性界面、岩相界面、沉积相界面、构造界面等大类，各大类又可进一步细分为：平行不整合、角度不整合、沉积不整合、侵入、硅钙面等子类。通过从空间数据库提取弧段两侧地质体信息（时代和岩性描述等），基于NLP技术，采用卷积神经网络构建地质界面类型识别深度学习模型，并进行界面类型识别。
步骤（3）断裂构造实体提取及其类型识别。从地质图空间数据库提取断裂构造属性信息和空间位置信息。断裂构造的属性信息包括断裂名称、走向、性质、特征描述、活动时期。断裂的空间位置信息包括断裂控制点的空间坐标信息。根据断裂熟悉信息和空间位置信息，进行断裂构造几何分析、运动学和动力学分析确定断裂构造实体的类型。
步骤（4）：地质实体与地质实体关系提取。
1）空间位置关系
①确定相对距离关系：距离关系是指一个地质实体到另一地质实体的最小距离，指示了空间相关性，如一个矿床到另一个矿床的网格单元中心点到弧段的最短距离，该属性代表了给定空间位置与地质体或地质界面的空间位置关系。通常一个空间位置距成矿地质体的距离越近，成矿相关性越密切、成矿的可能性越大。
②确定相对方位关系：表示一个地质要素相对于另一个地质要素的方位，包括北、北北东、北东、北东东、东、南东东、南东、南南东、南、南南西、南西、南西西、西、北西西、北西和北北西16个方向；如地质图信息中表示燕山期花岗岩体位于某矿床的北东35°，相对距离与相对方位信息结合起来可以确定一个地质体相对另一个地质体的确切空间位置。
③确定相对走向关系：表示一个地质体相对于另一个地质体的走向之间的相对关系，包括:平行、斜交和垂直，如断裂走向与岩体边界走向的关系，如果断裂走向与岩体边界走向斜交，且岩体为成矿地质体，则断裂构造可能为成矿流体的运移通道，有利于成矿床的形成。将上述地质现象转为知识图谱，并通过添加关系属性设定走向之间的相对关系，并引入图算法计算地质要素的关联性
④相对倾向倾角关系：表示一个地质体的倾向倾角与地层（断裂等）倾向倾角之间的关系，包括倾向相同或倾向相反等关系。如果两个地质体的倾向、倾角相近，则表明这两个地质体在空间位置具有一致性。
2）相对时间关系。表示地质图上两个实体在形成时间的相对关系，可将如一个地层单元是实体的形成时代比某个成矿侵入岩体的形成时代早，该地层单元可能为赋矿地层，反之该地层单元与成矿的关系不大，这类时间关系，通过设置具体的时间阈值限定图谱中关系的先后。
3）物质组成关系。表示地质图上某个地质实体与另一个地质实体在物质组成方面的关联性。例如，如果图件信息中一条含矿岩脉与侵入岩体在物质组成上（主要元素、微量元素、稀土元素和同位素）具有相关性，在图谱中往往具有相同的社区聚类。
4）成因关系。表示地质图上某个地质实体与另一个地质实体在成因方面的关联性，包括相关和不相关两种关系。如果一个地质实体与另一个地质实体是在同一构造作用过程中形成的，则这两个地质体具有成因联系。根据地质实体的相对空间位置、形成时间、物质组成方面的相关性，采用深度学习模型可以确定地质体之间的成因联系。
步骤（5）生成知识图谱数据库。采用图数据库，根据前述提取的地质实体、地质实体的属性、地质实体与地质实体的关系，生成由实体节点和关系表达的地质图知识图谱。并把地质图知识图谱与地质知识图谱合并，使地质图知识图谱能与基础地质知识关联起来。此处地质知识图谱的实体与关系主要是从地质图点数据中提取的关于成矿地质背景、成矿规律、成矿模式、以及找矿模式的知识表达。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种构建地质图知识图谱的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤（1）：地质体实体提取及地质体类型识别，其中，地质体实体类型包括沉积地质体、侵入体、岩脉和矿体；通过解析地质图空间数据库，提取地质体信息，地质实体类型为地质体所属的类型标签，地质体实体类型分为沉积地质体、火成地质体、变质地质体和矿体；根据地质体的时代、岩性描述和地层单元名称，地质体实大类进一步划分为亚类；每个亚类进一步分为子类；根据岩性描述，基于自然语言模型，获取地质实体的数字化表示，训练地质实体类型识别深度学习模型，获取每个地质实体类型，确定每个地质体的所属的标签类型，为构建地质图知识图谱提供实体标签信息；
步骤（2）：地质界面实体提取及其类型识别，其中，地质界面实体类型包括平行不整合、角度不整合、沉积不整合、侵入界面、沉积相界面和硅钙面；从地质图空间数据库提取弧段信息，每个弧段代表一段地质界面；地质界面类型分为地层界面、侵入界面、岩性界面、岩相界面、沉积相界面和构造界面，各大类进一步细分为：平行不整合、角度不整合、沉积不整合、侵入和硅钙面的子类；通过从空间数据库提取弧段两侧地质体信息，基于NLP技术，采用卷积神经网络构建地质界面类型识别深度学习模型，并进行界面类型识别；
步骤（3）：断裂构造实体提取及其类型识别，其中，断裂构造实体类型包括张性断裂、压性断裂、左旋压扭性断裂、右旋压扭性断裂、左旋张扭性断裂和右旋张扭性断裂；从地质图空间数据库提取断裂构造属性信息和空间位置信息；断裂构造的属性信息包括断裂名称、走向、性质、特征描述、活动时期；断裂的空间位置信息包括断裂控制点的空间坐标信息；根据断裂熟悉信息和空间位置信息，进行断裂构造几何分析、运动学和动力学分析确定断裂构造实体的类型；
步骤（4）：地质实体与地质实体的关系提取，所述地质实体与地质实体的关系包括空间位置关系、相对时间关系、物质组成关系和成因关系，其中，1）空间位置关系：
①确定相对距离关系：距离关系是指一个地质实体到另一地质实体的最小距离，指示了空间相关性，代表了给定空间位置与地质体或地质界面的空间位置关系；
②确定相对方位关系：表示一个地质要素相对于另一个地质要素的方位，包括北、北北东、北东、北东东、东、南东东、南东、南南东、南、南南西、南西、南西西、西、北西西、北西和北北西16个方向；将相对距离与相对方位信息结合起来确定一个地质体相对另一个地质体的确切空间位置；
③确定相对走向关系：表示一个地质体相对于另一个地质体的走向之间的相对关系，包括：平行、斜交和垂直，将其转为知识图谱，并通过添加关系属性设定走向之间的相对关系，并引入图算法计算地质要素的关联性；
④相对倾向倾角关系：表示一个地质体的倾向倾角与地层倾向倾角之间的关系，包括倾向相同或倾向相反关系；如果两个地质体的倾向、倾角相近，则表明这两个地质体在空间位置具有一致性；
2）相对时间关系：表示地质图上两个实体在形成时间的相对关系，通过设置具体的时间阈值限定图谱中关系的先后；
3）物质组成关系：表示地质图上某个地质实体与另一个地质实体在物质组成方面的关联性；
4）成因关系：表示地质图上某个地质实体与另一个地质实体在成因方面的关联性，包括相关和不相关两种关系；如果一个地质实体与另一个地质实体是在同一构造作用过程中形成的，则这两个地质体具有成因联系；根据地质实体的相对空间位置、形成时间、物质组成方面的相关性，采用深度学习模型确定地质体之间的成因联系；
步骤（5）：生成知识图谱数据库，其中，采用图数据库，根据地质实体、地质实体的属性、地质实体与地质实体的关系，生成由实体节点和关系表达的地质图知识图谱；并把地质图知识图谱与地质知识图谱合并，使地质图知识图谱能与基础地质知识关联起来；地质知识图谱的实体与关系是从地质图点数据中提取的关于成矿地质背景、成矿规律、成矿模式、以及找矿模式的知识表达。
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