CN118035847B - 一种基于地质矿产勘查的数据提取方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及地质矿产勘查技术领域，具体为一种基于地质矿产勘查的数据提取方法及系统，包括以下步骤：基于原始地质勘探数据，采用地质Z得分标准化方法和地质时间序列分析技术，进行数据预处理。本发明中，通过Z得分和时间序列同步对地质勘探原始数据进行预处理，维持完整性并确保分析准确，卷积神经网络深度挖掘空间特征，增强岩性边界与断层识别，门控递归单元优化递归神经网络精确追踪地质特征演变，提供质量高的时间序列分析，自适应遗传算法与模拟退火策略提高参数设置合理性，时间注意力机制增强的长短期记忆网络提升矿产资源预测的准确性与鲁棒性，为资源开发规划提供强数据支撑。
Description
技术领域
本发明涉及地质矿产勘查技术领域，尤其涉及一种基于地质矿产勘查的数据提取方法及系统。
背景技术
地质矿产勘查主要涉及对地球表面以下的矿产资源进行探测、评估和开发的一系列活动。这些活动包括地质调查、矿产勘查、矿石选冶试验、环境影响评价等。
其中，基于地质矿产勘查的数据提取方法是一种在地质矿产勘查过程中，通过对采集到的大量数据进行分析和处理，提取出有用信息的方法。这些信息包括但不限于矿体的位置、规模、品位、形状等。这些数据的提取和分析，可以帮助地质工作者更准确地了解矿床的分布情况，为矿产资源的开发提供科学依据。其主要目的是为了提高地质矿产勘查的效率和精度。通过对大量的地质数据进行深入的分析和处理，可以有效地减少人为因素的影响，提高数据分析的准确性，从而提高矿产资源勘查的成功率。为了达成这样的效果，一般会通过地质调查和矿产勘查，数据分析和处理、制定出科学合理的矿产资源开发方案等手段达成。
现有的勘探数据分析方法在数据预处理方面往往缺乏有效的整合与同步机制，导致数据的不完整性和信息丢失，影响分析结果的准确性。在提取空间特征方面，常规方法未能充分利用深度学习技术，从而限制了对地质结构复杂性的认识。在时间特征分析上，缺乏对地质变化动态捕捉的有效手段，导致时序数据的分析不够深入。此外，传统勘探参数的优化通常是基于经验而非算法优化，这导致勘探策略不够灵活，参数设置存在偏差，且现有的预测模型往往忽略了时间维度的重要性，未能在矿产资源预测中充分考虑时间序列的影响，从而降低了模型的预测性能和应用价值。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于地质矿产勘查的数据提取方法及系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于地质矿产勘查的数据提取方法，包括以下步骤：
S1：基于原始地质勘探数据，采用地质Z得分标准化方法和地质时间序列分析技术，进行数据预处理，所述地质Z得分标准化方法自适应地质数据中的异常值和非线性特征，所述地质时间序列分析技术针对地质数据中的季节性和周期性变化进行优化，生成预处理后的多源勘探数据集；
S2：基于所述预处理后的多源勘探数据集，采用地质空间分析专用的卷积神经网络，网络通过特定的滤波器和池化层来提取地质结构信息，包括岩层、断裂和矿脉的空间分布，生成地质勘探空间特征提取数据；
S3：基于所述地质勘探空间特征提取数据，采用地质时间序列分析专用门控递归单元网络，针对地质数据的时间变化特点进行优化，包括周期性地质事件和演化过程，生成时间序列特征提取数据；
S4：整合所述地质勘探空间特征提取数据与时间序列特征提取数据，采用地质数据融合策略，所述地质数据融合策略参照地质数据的空间和时间特性，强化数据间的关联分析，生成综合勘查特征信息；
S5：基于所述综合勘查特征信息，采用地质勘探参数定制的自适应遗传算法与模拟退火策略，所述模拟退火策略针对地质勘探中的参数调整，包括探测深度、角度和频率，进行优化，生成优化后的勘探参数；
S6：基于所述优化后的勘探参数和综合勘查特征信息，采用地质时间注意力机制增强的长短期记忆网络，所述长短期记忆网络针对地质数据的时间相关性进行优化，预测矿产资源的时空分布，生成矿产资源分布预测模型；
所述预处理后的多源勘探数据集具体为勘探数据经过缩放、去噪和插值处理后的同步数据集，所述地质勘探空间特征提取数据包括地质层次的结构特征、岩性边界和断层分布，所述时间序列特征提取数据具体指反映地质特征随时间演化的序列数据，所述优化后的勘探参数包括勘探设备布局、采样频率和数据采集参数，所述矿产资源分布预测模型具体为预测未来时间段内的矿产分布和矿产储量的动态模型。
作为本发明的进一步方案，基于原始地质勘探数据，采用地质Z得分标准化方法和地质时间序列分析技术，进行数据预处理，所述地质Z得分标准化方法自适应地质数据中的异常值和非线性特征，所述地质时间序列分析技术针对地质数据中的季节性和周期性变化进行优化，生成预处理后的多源勘探数据集的步骤具体为：
S101：基于原始地质勘探数据，采用数据清洗算法，进行数据质量提升，并生成清洗后的数据；
S102：基于所述清洗后的数据，采用Z得分标准化方法，进行数据规模化处理，并生成标准化地质勘探数据；
S103：基于所述标准化地质勘探数据，采用时间序列同步技术，进行时间点对齐，并生成时间同步的数据集；
S104：基于所述时间同步的数据集，采用插值和格式统一算法，并生成预处理后的多源勘探数据集。
作为本发明的进一步方案，基于所述预处理后的多源勘探数据集，采用地质空间分析专用的卷积神经网络，网络通过特定的滤波器和池化层来提取地质结构信息，包括岩层、断裂和矿脉的空间分布，生成地质勘探空间特征提取数据的步骤具体为：
S201：基于所述预处理后的多源勘探数据集，构建并训练卷积神经网络模型，提取空间特征，并生成空间特征学习模型；
S202：基于所述空间特征学习模型，应用模型于数据集，进行地质结构信息的提取，并生成初步空间特征数据；
S203：基于所述初步空间特征数据，采用主成分分析技术，生成细化空间特征数据；
S204：基于所述细化空间特征数据，进行特征融合，并生成地质勘探空间特征提取数据。
作为本发明的进一步方案，基于所述地质勘探空间特征提取数据，采用地质时间序列分析专用门控递归单元网络，针对地质数据的时间变化特点进行优化，包括周期性地质事件和演化过程，生成时间序列特征提取数据的步骤具体为：
S301：基于所述地质勘探空间特征提取数据，构建时间序列分析框架，并生成时间序列分析框架；
S302：基于所述时间序列分析框架，搭建并训练门控递归单元模型，进行时间依赖性分析，并生成时间特征学习模型；
S303：基于所述时间特征学习模型，进行时间序列的特征提取，并生成初步时间序列特征数据；
S304：基于所述初步时间序列特征数据，进行模型调优，并生成时间序列特征提取数据。
作为本发明的进一步方案，整合所述地质勘探空间特征提取数据与时间序列特征提取数据，采用地质数据融合策略，所述地质数据融合策略参照地质数据的空间和时间特性，强化数据间的关联分析，生成综合勘查特征信息的步骤具体为：
S401：基于所述地质勘探空间特征提取数据和时间序列特征提取数据，进行特征权重分配，以确定其在综合特征中的重要性，生成特征权重分配数据；
S402：基于所述特征权重分配数据，利用加权融合策略，融合空间和时间特征，生成加权融合特征数据；
S403：基于所述加权融合特征数据，对加权融合特征数据进行主成分分析，生成降维后的勘查特征数据；
S404：整合所述降维后的勘查特征数据，生成包含空间信息和时间动态的综合勘查特征信息。
作为本发明的进一步方案，基于所述综合勘查特征信息，采用地质勘探参数定制的自适应遗传算法与模拟退火策略，所述模拟退火策略针对地质勘探中的参数调整，包括探测深度、角度和频率，进行优化，生成优化后的勘探参数的步骤具体为：
S501：基于所述综合勘查特征信息，采用自适应策略，初始化遗传算法参数，并确定初始化的遗传算法参数；
S502：基于所述初始化的遗传算法参数，采用遗传算法优化技术，进行勘探参数的进化搜索，并得到遗传算法优化的参数集合；
S503：基于所述遗传算法优化的参数集合，采用模拟退火算法，进行局部搜索优化，并生成模拟退火优化后的勘探参数；
S504：基于所述遗传算法优化的参数集合和模拟退火优化后的勘探参数，采用混合优化策略，整合全局与局部优化结果，并生成优化后的勘探参数。
作为本发明的进一步方案，基于所述优化后的勘探参数和综合勘查特征信息，采用地质时间注意力机制增强的长短期记忆网络，所述长短期记忆网络针对地质数据的时间相关性进行优化，预测矿产资源的时空分布，生成矿产资源分布预测模型的步骤具体为：
S601：基于所述优化后的勘探参数和经验证的综合勘查特征信息，构建LSTM网络结构，包括层次和单元配置，并确定LSTM网络结构；
S602：基于所述LSTM网络结构，集成时间注意力机制，构建时间注意力机制增强的LSTM模型；
S603：基于所述时间注意力机制增强的LSTM模型，进行模型训练和调优，采用交叉验证确保模型泛化能力，并生成训练优化的LSTM模型；
S604：基于所述训练优化的LSTM模型，结合多维数据，执行时空分布预测，利用模型结果生成矿产资源分布的预测图，并得到矿产资源分布预测模型。
一种基于地质矿产勘查的数据提取系统，所述基于地质矿产勘查的数据提取系统用于执行上述基于地质矿产勘查的数据提取方法，所述系统包括数据预处理模块、空间特征提取模块、时间特征分析模块、特征综合模块、参数优化模块、模型构建模块、预测分析模块。
作为本发明的进一步方案，所述数据预处理模块基于原始地质勘探数据，采用数据清洗和Z得分标准化处理，进行数据质量提升和量纲影响降低，并通过时间序列同步与插值算法保持数据完整性，生成预处理后的多源勘探数据集；
所述空间特征提取模块基于预处理后的多源勘探数据集，采用卷积神经网络 模型提取空间特征，并运用图像处理技术细化特征表示，通过特征融合确保特征准确性，生成地质勘探空间特征提取数据；
所述时间特征分析模块基于地质勘探空间特征提取数据，构建时间序列分析框架，并训练门控递归单元模型进行时间依赖性分析，通过模型调优提高分析的准确性，生成时间序列特征提取数据；
所述特征综合模块基于地质勘探空间特征提取数据和时间序列特征提取数据，进行特征权重分配，利用加权融合策略和主成分分析，降维勘查特征数据，生成综合勘查特征信息；
所述参数优化模块基于综合勘查特征信息，应用自适应策略初始化遗传算法参数，利用遗传算法和模拟退火算法进行参数优化，并采用混合优化策略整合全局与局部优化结果，生成优化后的勘探参数；
所述模型构建模块基于优化后的勘探参数和综合勘查特征信息，构建LSTM网络结构，集成时间注意力机制构建增强模型，进行模型训练和调优，生成训练优化的LSTM模型；
所述预测分析模块基于训练优化的LSTM模型，执行时空分布预测，并利用模型结果生成矿产资源分布的预测图，生成矿产资源分布预测模型。
作为本发明的进一步方案，所述数据预处理模块包括数据清洗子模块、标准化处理子模块、时间对齐子模块、数据完整性子模块；
所述空间特征提取模块包括特征学习子模块、特征细化子模块、特征融合子模块；
所述时间特征分析模块包括时间序列框架子模块、时间依赖性分析子模块、模型调优子模块；
所述特征综合模块包括权重分配子模块、加权融合子模块、主成分分析子模块；
所述参数优化模块包括参数初始化子模块、遗传算法优化子模块、模拟退火子模块、混合优化子模块；
所述模型构建模块包括网络结构构建子模块、时间注意力集成子模块、模型训练调优子模块；
所述预测分析模块包括时空预测子模块、结果生成子模块、模型评估子模块。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过结合Z得分标准化和时间序列同步技术对原始地质勘探数据进行预处理，保持了数据的完整性，确保了后续分析的准确性。采用卷积神经网络深度提取空间特征，提高了识别地质结构信息的能力，加强了模型对于岩性边界和断层分布的理解深度。门控递归单元优化的递归神经网络能够精准捕捉地质特征随时间的演变，为地质变化提供了高质量的时间序列分析。在特征信息整合阶段，加权融合策略的应用，结合了空间与时间信息，为数据提供了全面的视角。自适应遗传算法与模拟退火策略的组合，提高了勘探参数设置的合理性。而时间注意力机制增强的长短期记忆网络在预测矿产资源时空分布上的应用，提升了预测模型的准确性和鲁棒性，为矿产资源的合理开发与规划提供了有力的数据支撑。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图；
图2为本发明的S1细化流程图；
图3为本发明的S2细化流程图；
图4为本发明的S3细化流程图；
图5为本发明的S4细化流程图；
图6为本发明的S5细化流程图；
图7为本发明的S6细化流程图；
图8为本发明的系统流程图；
图9为本发明的系统框架示意图。
具体实施方式
实施例
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于地质矿产勘查的数据提取方法，包括以下步骤：
S1：基于原始地质勘探数据，采用地质Z得分标准化方法和地质时间序列分析技术，进行数据预处理，地质Z得分标准化方法自适应地质数据中的异常值和非线性特征，地质时间序列分析技术针对地质数据中的季节性和周期性变化进行优化，生成预处理后的多源勘探数据集；
S2：基于预处理后的多源勘探数据集，采用地质空间分析专用的卷积神经网络，网络通过特定的滤波器和池化层来提取地质结构信息，包括岩层、断裂和矿脉的空间分布，生成地质勘探空间特征提取数据；
S3：基于地质勘探空间特征提取数据，采用地质时间序列分析专用门控递归单元网络，针对地质数据的时间变化特点进行优化，包括周期性地质事件和演化过程，生成时间序列特征提取数据；
S4：整合地质勘探空间特征提取数据与时间序列特征提取数据，采用地质数据融合策略，地质数据融合策略参照地质数据的空间和时间特性，强化数据间的关联分析，生成综合勘查特征信息；
S5：基于综合勘查特征信息，采用地质勘探参数定制的自适应遗传算法与模拟退火策略，模拟退火策略针对地质勘探中的参数调整，包括探测深度、角度和频率，进行优化，生成优化后的勘探参数；
S6：基于优化后的勘探参数和综合勘查特征信息，采用地质时间注意力机制增强的长短期记忆网络，长短期记忆网络针对地质数据的时间相关性进行优化，预测矿产资源的时空分布，生成矿产资源分布预测模型；
地质Z得分标准化方法采用Z得分标准化数据预处理技术，用于将地质数据转换为具有标准化分数的形式，通过考虑数据的均值和标准差来调整每个数据点，确保数据集具有零均值和单位方差，有助于减少异常值的影响，并标准化数据的规模，使之适合进一步分析；地质时间序列分析技术采用时间序列分析技术，用于分析时间顺序排列的数据点，对地质勘探中季节性和周期性变化进行分析，有助于识别和利用地质数据中的时间相关模式，如周期性地质事件，从而为勘探决策提供更深入的洞察；地质空间分析专用的卷积神经网络采用卷积神经网络深度学习模型，通过使用滤波器和池化层来提取和学习图像或空间数据中的特征，分析在地质勘探中的地质结构，如岩层、断裂和矿脉的空间分布，从而为资源定位提供关键信息；地质时间序列分析专用门控递归单元网络采用递归神经网络，针对地质数据，能够有效处理时间序列数据，捕捉长期和短期的时间依赖，对周期性地质事件和演化过程进行建模；地质数据融合策略采用数据融合方法，能够是提高数据分析的准确性和可靠性，通过融合空间和时间特征数据，增强了地质数据间的关联分析，提供了更全面的勘探信息；地质勘探参数定制的自适应遗传算法与模拟退火策略采用遗传算法和模拟退火是两种优化算法，用于在给定的参数空间中寻找最优解，在地质勘探中，这些算法可用于优化探测参数，如深度、角度和频率，从而提高资源探测的效率和准确性；地质时间注意力机制增强的长短期记忆网络采用长短期记忆网络，能够处理长时间序列数据，同时注意力机制则是一种模型结构，主要用于加强模型对于信息中重要内容的关注，降低对于不重要部分的关注；在地质时间序列的处理上，注意力机制可以帮助长短期记忆网络模型更好地识别并关注有价值的时间态特征，如某个特定时点的重要地质事件等，能够够针对地质数据的时间相关性进行优化，并更好地捕获长期和短期的关联规律，以及关注重要的时间段和事件，适合用来进行地质事件的序列预测、矿产资源的时空分布预测等相关任务，从而生成更加准确和有效的矿产资源分布预测模型。
预处理后的多源勘探数据集具体为勘探数据经过缩放、去噪和插值处理后的同步数据集，地质勘探空间特征提取数据包括地质层次的结构特征、岩性边界和断层分布，时间序列特征提取数据具体指反映地质特征随时间演化的序列数据，优化后的勘探参数包括勘探设备布局、采样频率和数据采集参数，矿产资源分布预测模型具体为预测未来时间段内的矿产分布和矿产储量的动态模型。
运用了Z得分标准化、时间序列同步技术、卷积神经网络、门控递归单元优化的递归神经网络等先进技术，为矿产资源勘查带来了多重有益效果，通过数据预处理保证了多源勘探数据的完整性与可用性，利用卷积神经网络深度学习提取空间特征，有效获取了地质结构信息，包括地质层次的结构特征、岩性边界和断层分布，采用门控递归单元优化的递归神经网络进行时间特征分析，捕捉了地质特征随时间的变化，生成时间序列特征提取数据，通过加权融合策略整合了空间与时间信息，生成了勘查特征信息，并通过自适应遗传算法与模拟退火的组合策略，优化了勘探参数，涵盖了勘探设备布局、采样频率和数据采集参数等方面，借助时间注意力机制增强的长短期记忆网络，实现了矿产资源时空分布的精准预测，结合多维数据，生成了矿产资源分布预测模型，可用于预测未来时间段内的矿产分布和矿产储量，能够在地质矿产勘查中大幅提升了数据质量与完整性，提取了更为丰富的地质信息，综合考虑了时空因素，优化了勘探参数，最终实现了更为准确的资源分布预测，为资源勘查及开采提供了坚实可靠的科学依据。
请参阅图2，基于原始地质勘探数据，采用地质Z得分标准化方法和地质时间序列分析技术，进行数据预处理，地质Z得分标准化方法自适应地质数据中的异常值和非线性特征，地质时间序列分析技术针对地质数据中的季节性和周期性变化进行优化，生成预处理后的多源勘探数据集的步骤具体为：
S101：基于原始地质勘探数据，采用数据清洗算法，进行数据质量提升，并生成清洗后的数据；
S102：基于清洗后的数据，采用Z得分标准化方法，进行数据规模化处理，并生成标准化地质勘探数据；
S103：基于标准化地质勘探数据，采用时间序列同步技术，进行时间点对齐，并生成时间同步的数据集；
S104：基于时间同步的数据集，采用插值和格式统一算法，并生成预处理后的多源勘探数据集。
对原始地质勘探数据进行严格的数据清洗，采用算法识别和处理异常值、缺失值和重复值，得到清洗后的数据，采用Z得分标准化方法，对清洗后的数据进行规模化处理，这一过程中，每个特征都被独立地转化为Z得分，消除了不同特征间尺度的差异，确保了数据的可比性和一致性，利用时间序列同步技术，确保不同数据源的时间点得以对齐，保证数据在时间上的一致性，使得不同数据源的信息能够在相同的时间点上进行比较和分析，在时间同步的数据集上进行插值和格式统一处理，填补可能存在的缺失值，并确保所有数据的格式一致，确保了数据集的完整性和一致性。
请参阅图3，基于预处理后的多源勘探数据集，采用地质空间分析专用的卷积神经网络，网络通过特定的滤波器和池化层来提取地质结构信息，包括岩层、断裂和矿脉的空间分布，生成地质勘探空间特征提取数据的步骤具体为：
S201：基于预处理后的多源勘探数据集，构建并训练卷积神经网络模型，提取空间特征，并生成空间特征学习模型；
S202：基于空间特征学习模型，应用模型于数据集，进行地质结构信息的提取，并生成初步空间特征数据；
S203：基于初步空间特征数据，采用主成分分析技术，生成细化空间特征数据；
S204：基于细化空间特征数据，进行特征融合，并生成地质勘探空间特征提取数据。
根据预处理后的多源勘探数据集，构建一个卷积神经网络模型，该模型包括多个卷积层、池化层和全连接层，通过训练这该模型，可以提取出空间特征，并生成一个空间特征学习模型，将空间特征学习模型应用于数据集，进行地质结构信息的提取，且可以使用已经训练好的模型对数据进行预测，得到初步的空间特征数据，基于初步空间特征数据，采用图像处理技术进行细化操作包括图像增强、滤波、边缘检测等方法，进一步提取出更精细的空间特征数据，可以通过将不同来源的特征数据进行组合或加权平均等方式将细化空间特征数据进行特征融合，生成的地质勘探空间特征提取数据可以用于后续的地质结构分析和预测。
请参阅图4，基于地质勘探空间特征提取数据，采用地质时间序列分析专用门控递归单元网络，针对地质数据的时间变化特点进行优化，包括周期性地质事件和演化过程，生成时间序列特征提取数据的步骤具体为：
S301：基于地质勘探空间特征提取数据，构建时间序列分析框架，并生成时间序列分析框架；
S302：基于时间序列分析框架，搭建并训练门控递归单元模型，进行时间依赖性分析，并生成时间特征学习模型；
S303：基于时间特征学习模型，进行时间序列的特征提取，并生成初步时间序列特征数据；
S304：基于初步时间序列特征数据，进行模型调优，并生成时间序列特征提取数据。
基于地质勘探空间特征提取数据，构建一个时间序列分析框架，该框架可以包括将空间特征数据转换为时间序列数据的步骤，以及定义时间依赖性的模型结构，在时间序列分析框架的基础上，搭建并训练门控递归单元模型，该模型可以通过引入门控机制来控制信息的流动，从而更好地捕捉时间依赖性，通过训练模型，生成一个时间特征学习模型，使用时间特征学习模型对时间序列数据进行特征提取，得到初步的时间序列特征数据，时间序列特征数据可以反映地质特征随时间的变化趋势和周期性，根据初步时间序列特征数据，进行模型调优，包括调整模型的超参数、增加正则化项等方法，提高模型的性能和泛化能力，生成的时间序列特征提取数据可以用于后续的地质分析和预测任务。
请参阅图5，整合地质勘探空间特征提取数据与时间序列特征提取数据，采用地质数据融合策略，地质数据融合策略参照地质数据的空间和时间特性，强化数据间的关联分析，生成综合勘查特征信息的步骤具体为：
S401：基于地质勘探空间特征提取数据和时间序列特征提取数据，进行特征权重分配，以确定其在综合特征中的重要性，生成特征权重分配数据；
S402：基于特征权重分配数据，利用加权融合策略，融合空间和时间特征，生成加权融合特征数据；
S403：基于加权融合特征数据，对加权融合特征数据进行主成分分析，生成降维后的勘查特征数据；
S404：整合降维后的勘查特征数据，生成包含空间信息和时间动态的综合勘查特征信息。
基于地质勘探空间特征提取数据和时间序列特征提取数据，进行特征权重分配，通过统计分析、领域知识等方式确定每个特征在综合特征中的重要性，并生成相应的特征权重分配数据，利用加权融合策略，根据特征权重分配数据对空间和时间特征进行融合，采用简单的线性加权方法，将每个特征乘以其对应的权重，然后将加权后的特征相加得到加权融合特征数据，对加权融合特征数据进行主成分分析降维，主成分分析可以通过线性变换将高维特征数据转化为低维表示，同时保留尽可能多的原始信息，通过选择主要的成分，可以降低数据的维度，并生成降维后的勘查特征数据。整合降维后的勘查特征数据，生成包含空间信息和时间动态的综合勘查特征信息。通过将所有的特征数据按照一定的顺序或结构进行组合，形成一个综合的数据集。这个数据集可以用于后续的地质分析和预测任务。
请参阅图6，基于综合勘查特征信息，采用地质勘探参数定制的自适应遗传算法与模拟退火策略，模拟退火策略针对地质勘探中的参数调整，包括探测深度、角度和频率，进行优化，生成优化后的勘探参数的步骤具体为：
S501：基于综合勘查特征信息，采用自适应策略，初始化遗传算法参数，并确定初始化的遗传算法参数；
S502：基于初始化的遗传算法参数，采用遗传算法优化技术，进行勘探参数的进化搜索，并得到遗传算法优化的参数集合；
S503：基于遗传算法优化的参数集合，采用模拟退火算法，进行局部搜索优化，并生成模拟退火优化后的勘探参数；
S504：基于遗传算法优化的参数集合和模拟退火优化后的勘探参数，采用混合优化策略，整合全局与局部优化结果，并生成优化后的勘探参数。
基于综合勘查特征信息，采用自适应策略来初始化遗传算法的参数，并动态地调整遗传算法的参数，提高优化的效果。确定初始化的遗传算法参数后，使用遗传算法优化技术对勘探参数进行进化搜索。遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制，不断迭代搜索最优解。在每次迭代中，根据适应度函数评估每个个体的优劣，并根据一定的选择、交叉和变异操作生成新一代的个体。经过多轮迭代后，可以得到一组遗传算法优化的参数集合。基于遗传算法优化的参数集合，采用模拟退火算法进行局部搜索优化。模拟退火算法通过引入随机扰动来跳出局部最优解。通过多次迭代和扰动，可以得到一组模拟退火优化后的勘探参数。将遗传算法优化的参数集合和模拟退火优化后的勘探参数进行整合，采用混合优化策略来生成最终的优化后的勘探参数。这可以通过简单的加权平均或更复杂的组合方法来实现。最终的优化后的勘探参数可以用于实际的勘探任务中。
请参阅图7，基于优化后的勘探参数和综合勘查特征信息，采用地质时间注意力机制增强的长短期记忆网络，长短期记忆网络针对地质数据的时间相关性进行优化，预测矿产资源的时空分布，生成矿产资源分布预测模型的步骤具体为：
S601：基于优化后的勘探参数和经验证的综合勘查特征信息，构建LSTM网络结构，包括层次和单元配置，并确定LSTM网络结构；
S602：基于LSTM网络结构，集成时间注意力机制，构建时间注意力机制增强的LSTM模型；
S603：基于时间注意力机制增强的LSTM模型，进行模型训练和调优，采用交叉验证确保模型泛化能力，并生成训练优化的LSTM模型；
S604：基于训练优化的LSTM模型，结合多维数据，执行时空分布预测，利用模型结果生成矿产资源分布的预测图，并得到矿产资源分布预测模型。
基于优化后的勘探参数和经验证的综合勘查特征信息，构建LSTM网络结构。包括确定网络的层次结构和单元配置，例如选择输入层、隐藏层和输出层的节点数，以及使用何种类型的LSTM单元。在LSTM网络结构的基础上，集成时间注意力机制，构建时间注意力机制增强的LSTM模型。时间注意力机制可以帮助模型在处理时序数据时更加关注重要的时间步，从而提高预测的准确性。通过引入注意力权重，模型可以根据不同的时间步分配不同的权重，使得模型能够更好地捕捉到矿产资源时空分布的变化。使用训练数据集对时间注意力机制增强的LSTM模型进行训练和调优。可以使用交叉验证等技术来评估模型的泛化能力，并根据评估结果进行参数调整和优化。通过多次迭代训练和调优，可以得到一个训练优化的LSTM模型。利用训练优化的LSTM模型结合多维数据进行矿产资源时空分布预测。根据已有的数据和模型，可以对未来时间段的矿产资源分布进行预测，并生成相应的预测图。这些预测结果可以用于指导实际的矿产资源勘探和开发工作。
请参阅图8，一种基于地质矿产勘查的数据提取系统，基于地质矿产勘查的数据提取系统用于执行上述基于地质矿产勘查的数据提取方法，系统包括数据预处理模块、空间特征提取模块、时间特征分析模块、特征综合模块、参数优化模块、模型构建模块、预测分析模块。
数据预处理模块基于原始地质勘探数据，采用数据清洗和Z得分标准化处理，进行数据质量提升和量纲影响降低，并通过时间序列同步与插值算法保持数据完整性，生成预处理后的多源勘探数据集；
空间特征提取模块基于预处理后的多源勘探数据集，采用卷积神经网络 模型提取空间特征，并运用图像处理技术细化特征表示，通过特征融合确保特征准确性，生成地质勘探空间特征提取数据；
时间特征分析模块基于地质勘探空间特征提取数据，构建时间序列分析框架，并训练门控递归单元模型进行时间依赖性分析，通过模型调优提高分析的准确性，生成时间序列特征提取数据；
特征综合模块基于地质勘探空间特征提取数据和时间序列特征提取数据，进行特征权重分配，利用加权融合策略和主成分分析，降维勘查特征数据，生成综合勘查特征信息；
参数优化模块基于综合勘查特征信息，应用自适应策略初始化遗传算法参数，利用遗传算法和模拟退火算法进行参数优化，并采用混合优化策略整合全局与局部优化结果，生成优化后的勘探参数；
模型构建模块基于优化后的勘探参数和综合勘查特征信息，构建LSTM网络结构，集成时间注意力机制构建增强模型，进行模型训练和调优，生成训练优化的LSTM模型；
预测分析模块基于训练优化的LSTM模型，执行时空分布预测，并利用模型结果生成矿产资源分布的预测图，生成矿产资源分布预测模型。
通过数据预处理模块的应用，原始地质勘探数据经过数据清洗和Z得分标准化处理，从而提升了数据质量并降低了量纲影响，保证了数据的可比性，时间序列同步与插值算法的使用保持了数据的完整性，填补了可能存在的缺失数据，使得分析更加准确和全面，空间特征提取模块采用卷积神经网络模型，有助于捕捉地质勘探数据中的空间模式和关联。通过图像处理技术的细化特征表示，确保了特征的准确性，从而生成了具有实质意义的地质勘探空间特征提取数据，时间特征分析模块构建了时间序列分析框架，并训练门控递归单元模型，以进行时间依赖性分析，能够提供矿产资源的演化和变化趋势，特征综合模块在地质勘探空间特征提取数据和时间序列特征提取数据的基础上进行特征权重分配，采用加权融合策略和主成分分析，实现了对勘查特征数据的降维处理，生成了综合的勘查特征信息，在参数优化模块的应用下，通过遗传算法和模拟退火算法对勘查参数进行优化，保证了模型的性能达到最优状态，自适应策略和混合优化策略的整合进一步增强了模型的稳定性和准确性，通过模型构建模块的LSTM网络结构和时间注意力机制的集成，训练和调优了LSTM模型，使其能够更好地处理时间序列数据，提高了模型的预测性能，预测分析模块基于训练优化的LSTM模型，执行了时空分布预测，生成了矿产资源分布的预测图，能够更全面展现矿产资源的分布情况，提高了地质勘探数据的质量和预测精度，为矿产资源的分布和变化趋势提供了更准确的解读。
请参阅图9，数据预处理模块包括数据清洗子模块、标准化处理子模块、时间对齐子模块、数据完整性子模块；
空间特征提取模块包括特征学习子模块、特征细化子模块、特征融合子模块；
时间特征分析模块包括时间序列框架子模块、时间依赖性分析子模块、模型调优子模块；
特征综合模块包括权重分配子模块、加权融合子模块、主成分分析子模块；
参数优化模块包括参数初始化子模块、遗传算法优化子模块、模拟退火子模块、混合优化子模块；
模型构建模块包括网络结构构建子模块、时间注意力集成子模块、模型训练调优子模块；
预测分析模块包括时空预测子模块、结果生成子模块、模型评估子模块。
数据清洗子模块负责对原始地质勘探数据进行去除异常值、缺失值处理等操作，以提高数据质量；标准化处理子模块采用Z得分标准化方法对数据进行量纲影响降低，使得不同特征具有可比性；时间对齐子模块通过时间序列同步与插值算法保持数据完整性，确保数据的时序关系；数据完整性子模块用于检查预处理后的多源勘探数据集的完整性，确保数据的准确性。特征学习子模块采用卷积神经网络模型对预处理后的多源勘探数据集进行特征提取，以捕捉空间特征；特征细化子模块运用图像处理技术对提取到的特征进行进一步细化，提高特征表示的准确性；特征融合子模块将细化后的特征进行融合，确保特征的准确性和完整性，时间序列框架子模块构建时间序列分析框架，为后续的时间依赖性分析提供基础；时间依赖性分析子模块训练门控递归单元模型，对地质勘探空间特征提取数据进行时间依赖性分析，以捕捉矿产资源时空分布的变化规律；模型调优子模块通过调整模型参数和结构，提高时间依赖性分析的准确性，权重分配子模块根据综合勘查特征信息的重要性，对地质勘探空间特征提取数据和时间序列特征提取数据进行特征权重分配；加权融合子模块利用加权融合策略将分配权重后的特征进行融合，生成综合勘查特征信息；主成分分析子模块采用主成分分析方法对综合勘查特征信息进行降维处理，减少特征维度，提高模型的效率和准确性。参数初始化子模块应用自适应策略初始化遗传算法参数，为遗传算法优化提供初始解；遗传算法优化子模块利用遗传算法对优化后的勘探参数进行全局搜索和优化；模拟退火子模块采用模拟退火算法对遗传算法优化结果进行局部搜索和优化，以进一步提高参数的优化效果；混合优化子模块采用混合优化策略整合全局与局部优化结果，生成最终的优化后的勘探参数。网络结构构建子模块基于优化后的勘探参数和综合勘查特征信息，构建LSTM网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数和类型；时间注意力集成子模块在LSTM网络结构中集成时间注意力机制，以增强模型对时间序列数据的关注度；模型训练调优子模块对构建的LSTM模型进行训练和调优，以提高模型的预测性能。时空预测子模块基于训练优化的LSTM模型，执行矿产资源时空分布的预测；结果生成子模块利用预测结果生成矿产资源分布的预测图；模型评估子模块对生成的矿产资源分布预测模型进行评估，以验证模型的准确性和可靠性。
Claims (9)
1.一种基于地质矿产勘查的数据提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于原始地质勘探数据，采用地质Z得分标准化方法和地质时间序列分析技术，进行数据预处理，所述地质Z得分标准化方法自适应地质数据中的异常值和非线性特征，所述地质时间序列分析技术针对地质数据中的季节性和周期性变化进行优化，生成预处理后的多源勘探数据集；
基于所述预处理后的多源勘探数据集，采用地质空间分析专用的卷积神经网络，网络通过特定的滤波器和池化层来提取地质结构信息，包括岩层、断裂和矿脉的空间分布，生成地质勘探空间特征提取数据；
基于所述地质勘探空间特征提取数据，采用地质时间序列分析专用门控递归单元网络，针对地质数据的时间变化特点进行优化，包括周期性地质事件和演化过程，生成时间序列特征提取数据；
整合所述地质勘探空间特征提取数据与时间序列特征提取数据，采用地质数据融合策略，所述地质数据融合策略参照地质数据的空间和时间特性，强化数据间的关联分析，生成综合勘查特征信息；
基于所述综合勘查特征信息，采用地质勘探参数定制的自适应遗传算法与模拟退火策略，所述模拟退火策略针对地质勘探中的参数调整，包括探测深度、角度和频率，进行优化，生成优化后的勘探参数；
基于所述优化后的勘探参数和综合勘查特征信息，采用地质时间注意力机制增强的长短期记忆网络，所述长短期记忆网络针对地质数据的时间相关性进行优化，预测矿产资源的时空分布，生成矿产资源分布预测模型；
所述预处理后的多源勘探数据集具体为勘探数据经过缩放、去噪和插值处理后的同步数据集，所述地质勘探空间特征提取数据包括地质层次的结构特征、岩性边界和断层分布，所述时间序列特征提取数据具体指反映地质特征随时间演化的序列数据，所述优化后的勘探参数包括勘探设备布局、采样频率和数据采集参数，所述矿产资源分布预测模型具体为预测未来时间段内的矿产分布和矿产储量的动态模型。
2.根据权利要求1所述的基于地质矿产勘查的数据提取方法，其特征在于，基于原始地质勘探数据，采用地质Z得分标准化方法和地质时间序列分析技术，进行数据预处理，所述地质Z得分标准化方法自适应地质数据中的异常值和非线性特征，所述地质时间序列分析技术针对地质数据中的季节性和周期性变化进行优化，生成预处理后的多源勘探数据集的步骤具体为：
基于原始地质勘探数据，采用数据清洗算法，进行数据质量提升，并生成清洗后的数据；
基于所述清洗后的数据，采用Z得分标准化方法，进行数据规模化处理，并生成标准化地质勘探数据；
基于所述标准化地质勘探数据，采用时间序列同步技术，进行时间点对齐，并生成时间同步的数据集；
基于所述时间同步的数据集，采用插值和格式统一算法，并生成预处理后的多源勘探数据集。
3.根据权利要求1所述的基于地质矿产勘查的数据提取方法，其特征在于，基于所述预处理后的多源勘探数据集，采用地质空间分析专用的卷积神经网络，网络通过特定的滤波器和池化层来提取地质结构信息，包括岩层、断裂和矿脉的空间分布，生成地质勘探空间特征提取数据的步骤具体为：
基于所述预处理后的多源勘探数据集，构建并训练卷积神经网络模型，提取空间特征，并生成空间特征学习模型；
基于所述空间特征学习模型，应用模型于数据集，进行地质结构信息的提取，并生成初步空间特征数据；
基于所述初步空间特征数据，采用主成分分析技术，生成细化空间特征数据；
基于所述细化空间特征数据，进行特征融合，并生成地质勘探空间特征提取数据。
4.根据权利要求1所述的基于地质矿产勘查的数据提取方法，其特征在于，基于所述地质勘探空间特征提取数据，采用地质时间序列分析专用门控递归单元网络，针对地质数据的时间变化特点进行优化，包括周期性地质事件和演化过程，生成时间序列特征提取数据的步骤具体为：
基于所述地质勘探空间特征提取数据，构建时间序列分析框架，并生成时间序列分析框架；
基于所述时间序列分析框架，搭建并训练门控递归单元模型，进行时间依赖性分析，并生成时间特征学习模型；
基于所述时间特征学习模型，进行时间序列的特征提取，并生成初步时间序列特征数据；
基于所述初步时间序列特征数据，进行模型调优，并生成时间序列特征提取数据。
5.根据权利要求1所述的基于地质矿产勘查的数据提取方法，其特征在于，整合所述地质勘探空间特征提取数据与时间序列特征提取数据，采用地质数据融合策略，所述地质数据融合策略参照地质数据的空间和时间特性，强化数据间的关联分析，生成综合勘查特征信息的步骤具体为：
基于所述地质勘探空间特征提取数据和时间序列特征提取数据，进行特征权重分配，以确定其在综合特征中的重要性，生成特征权重分配数据；
基于所述特征权重分配数据，利用加权融合策略，融合空间和时间特征，生成加权融合特征数据；
基于所述加权融合特征数据，对加权融合特征数据进行主成分分析，生成降维后的勘查特征数据；
整合所述降维后的勘查特征数据，生成包含空间信息和时间动态的综合勘查特征信息。
6.根据权利要求1所述的基于地质矿产勘查的数据提取方法，其特征在于，基于所述综合勘查特征信息，采用地质勘探参数定制的自适应遗传算法与模拟退火策略，所述模拟退火策略针对地质勘探中的参数调整，包括探测深度、角度和频率，进行优化，生成优化后的勘探参数的步骤具体为：
基于所述综合勘查特征信息，采用自适应策略，初始化遗传算法参数，并确定初始化的遗传算法参数；
基于所述初始化的遗传算法参数，采用遗传算法优化技术，进行勘探参数的进化搜索，并得到遗传算法优化的参数集合；
基于所述遗传算法优化的参数集合，采用模拟退火算法，进行局部搜索优化，并生成模拟退火优化后的勘探参数；
基于所述遗传算法优化的参数集合和模拟退火优化后的勘探参数，采用混合优化策略，整合全局与局部优化结果，并生成优化后的勘探参数。
7.根据权利要求1所述的基于地质矿产勘查的数据提取方法，其特征在于，基于所述优化后的勘探参数和综合勘查特征信息，采用地质时间注意力机制增强的长短期记忆网络，所述长短期记忆网络针对地质数据的时间相关性进行优化，预测矿产资源的时空分布，生成矿产资源分布预测模型的步骤具体为：
基于所述优化后的勘探参数和经验证的综合勘查特征信息，构建LSTM网络结构，包括层次和单元配置，并确定LSTM网络结构；
基于所述LSTM网络结构，集成时间注意力机制，构建时间注意力机制增强的LSTM模型；
基于所述时间注意力机制增强的LSTM模型，进行模型训练和调优，采用交叉验证确保模型泛化能力，并生成训练优化的LSTM模型；
基于所述训练优化的LSTM模型，结合多维数据，执行时空分布预测，利用模型结果生成矿产资源分布的预测图，并得到矿产资源分布预测模型。
8.一种基于地质矿产勘查的数据提取系统，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的基于地质矿产勘查的数据提取方法，所述系统包括数据预处理模块、空间特征提取模块、时间特征分析模块、特征综合模块、参数优化模块、模型构建模块、预测分析模块；
所述数据预处理模块基于原始地质勘探数据，采用数据清洗和Z得分标准化处理，进行数据质量提升和量纲影响降低，并通过时间序列同步与插值算法保持数据完整性，生成预处理后的多源勘探数据集；
所述空间特征提取模块基于预处理后的多源勘探数据集，采用卷积神经网络 模型提取空间特征，并运用图像处理技术细化特征表示，通过特征融合确保特征准确性，生成地质勘探空间特征提取数据；
所述时间特征分析模块基于地质勘探空间特征提取数据，构建时间序列分析框架，并训练门控递归单元模型进行时间依赖性分析，通过模型调优提高分析的准确性，生成时间序列特征提取数据；
所述特征综合模块基于地质勘探空间特征提取数据和时间序列特征提取数据，进行特征权重分配，利用加权融合策略和主成分分析，降维勘查特征数据，生成综合勘查特征信息；
所述参数优化模块基于综合勘查特征信息，应用自适应策略初始化遗传算法参数，利用遗传算法和模拟退火算法进行参数优化，并采用混合优化策略整合全局与局部优化结果，生成优化后的勘探参数；
所述模型构建模块基于优化后的勘探参数和综合勘查特征信息，构建LSTM网络结构，集成时间注意力机制构建增强模型，进行模型训练和调优，生成训练优化的LSTM模型；
所述预测分析模块基于训练优化的LSTM模型，执行时空分布预测，并利用模型结果生成矿产资源分布的预测图，生成矿产资源分布预测模型。
9.根据权利要求8所述的基于地质矿产勘查的数据提取系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括数据清洗子模块、标准化处理子模块、时间对齐子模块、数据完整性子模块；
所述空间特征提取模块包括特征学习子模块、特征细化子模块、特征融合子模块；
所述时间特征分析模块包括时间序列框架子模块、时间依赖性分析子模块、模型调优子模块；
所述特征综合模块包括权重分配子模块、加权融合子模块、主成分分析子模块；
所述参数优化模块包括参数初始化子模块、遗传算法优化子模块、模拟退火子模块、混合优化子模块；
所述模型构建模块包括网络结构构建子模块、时间注意力集成子模块、模型训练调优子模块；
所述预测分析模块包括时空预测子模块、结果生成子模块、模型评估子模块；
数据清洗子模块负责对原始地质勘探数据进行去除异常值、缺失值处理等操作，以提高数据质量；标准化处理子模块采用Z得分标准化方法对数据进行量纲影响降低，使得不同特征具有可比性；时间对齐子模块通过时间序列同步与插值算法保持数据完整性，确保数据的时序关系；数据完整性子模块用于检查预处理后的多源勘探数据集的完整性，确保数据的准确性；
特征学习子模块采用卷积神经网络模型对预处理后的多源勘探数据集进行特征提取，以捕捉空间特征；特征细化子模块运用图像处理技术对提取到的特征进行进一步细化，提高特征表示的准确性；特征融合子模块将细化后的特征进行融合，确保特征的准确性和完整性，时间序列框架子模块构建时间序列分析框架，为后续的时间依赖性分析提供基础；时间依赖性分析子模块训练门控递归单元模型，对地质勘探空间特征提取数据进行时间依赖性分析，以捕捉矿产资源时空分布的变化规律；模型调优子模块通过调整模型参数和结构，提高时间依赖性分析的准确性，权重分配子模块根据综合勘查特征信息的重要性，对地质勘探空间特征提取数据和时间序列特征提取数据进行特征权重分配；加权融合子模块利用加权融合策略将分配权重后的特征进行融合，生成综合勘查特征信息；主成分分析子模块采用主成分分析方法对综合勘查特征信息进行降维处理，减少特征维度，提高模型的效率和准确性；
参数初始化子模块应用自适应策略初始化遗传算法参数，为遗传算法优化提供初始解；遗传算法优化子模块利用遗传算法对优化后的勘探参数进行全局搜索和优化；模拟退火子模块采用模拟退火算法对遗传算法优化结果进行局部搜索和优化，以进一步提高参数的优化效果；混合优化子模块采用混合优化策略整合全局与局部优化结果，生成最终的优化后的勘探参数；
网络结构构建子模块基于优化后的勘探参数和综合勘查特征信息，构建LSTM网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数和类型；时间注意力集成子模块在LSTM网络结构中集成时间注意力机制，以增强模型对时间序列数据的关注度；模型训练调优子模块对构建的LSTM模型进行训练和调优，以提高模型的预测性能；
时空预测子模块基于训练优化的LSTM模型，执行矿产资源时空分布的预测；结果生成子模块利用预测结果生成矿产资源分布的预测图；模型评估子模块对生成的矿产资源分布预测模型进行评估，以验证模型的准确性和可靠性。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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