【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地质信息系统领域，尤其涉及一种勘探作业数据采集和质检的管理方法及系统。
技术介绍
1、地质勘探是指通过对地壳内部结构、地质特征和资源分布等进行调查和研究，以获取地质信息和资源信息的科学活动；数据采集是地质勘探的一个重要环节，通过采集和分析各种地质数据，可以帮助地质学家了解地质构造的情况；高密度电法是地球物理勘探中常用的一种电法方法，也被称为电阻率方法，它通过在地下注入电流以及测量地下的电位差，来研究地下的电阻率分布，从而推断地下的地质结构和物性特征。
2、当前地球物理勘探对庞大的采集道数、高性能的数字化检波单元和复杂的排列布设等提出了越来越高的要求，而仪器盲采数据，采集到的数据具有数量多、体积大、无效数据多的特点，给数据融合系统提出了更高的考验，如何在短时间内快速查找到所需的数据成为摆在节点仪器前面的难题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种勘探作业数据采集和质检的管理方法及系统，建立适用于地貌众多的、可推广使用的多源勘探辅助工具，解决区域内crt地质资源的不平衡对作业的采集响应慢的问题。为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：
2、一种勘探作业数据采集和质检的管理系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据存储模块、多源勘探知识库、策略网络处理模块、价值网络处理模块；
3、数据采集模块用于从至少两个数据源勘探采集作业数据；
4、数据存储模块用于存储数据预处理后的作业数据；
5、
6、所述多源勘探知识库包括多源勘探采集的规则集合；
7、策略网络处理模块输入作业在t时刻的状态，通过策略网络中机器学习算法输出为t时刻至t+1时刻作业的采集方案集合，其中t为正整数；
8、所述策略网络处理模块至少包括第一机器学习节点、第二机器学习节点和第三机器学习节点；
9、价值网络处理模块输入作业在t时刻的状态和t时刻至t+1时刻作业的采集方案，通过价值网络中机器学习算法输出为t+1时刻该方案的价值指标，通过主成分分解，得到各项价值指标的值，将各项价值指标赋权计算方案价值反馈值，并输出方案价值反馈值最高的采集方案。
10、优选地，多源勘探知识库定期获取多源勘探规则数据，规则数据包括多源勘探的诊疗指南、多源勘探的潜在不适当开采标准、多源勘探的工具说明书、多源勘探评价规则，并通过agree ii系统的方法评价规则数据质量，根据规则数据质量形成多源勘探规则集。
11、优选地，根据agree ii系统得到的规则集，建立知识神经网络，输入历史作业数据，通过深度自编码器进行无监督学习，获取降维后的多源勘探的知识库。
12、优选地，定期获取多源勘探的价值指标，系统选择预设数量的作业获益性、损害性、花销、适用性对价值指标进行评分，根据各方评价对价值指标进行迭代到一致；价值指标的权重由逐级评价比率分析法（swara）进行确定。
13、优选地，依靠第一机器学习节点对作业输入状态进行状态元素抽取，得到初始状态，其中，所述第一机器学习节点中除尾部时刻外的其他节点的输出为中间特征；
14、依靠第二机器学习节点的第一子节点对所述初始状态以及所述中间特征进行状态元素抽取，得到中间采集状态，并依靠所述第二机器学习节点的第二子节点对所述中间采集状态进行采集依从性等级划分，生成采集依从性值，所述采集依从性值用于表征作业入院后采集过程的依从性结果属于各采集依从性等级的区间分布，所述作业入院后采集过程的依从性结果用于表征所述作业输入状态中的任意一个状态明显转移点的状态变换率以及所述状态明显转移点在所述作业输入状态中所处的位置；
15、基于所述采集依从性值以及状态方案匹配表得到状态转移表，所述状态方案匹配表用于表征作业输入状态与作业最佳采集方案之间的映射关系，所述作业输入状态包括输入状态明显转移点的状态变换率、所述输入状态明显转移点在作业状态变化数据中所处的位置和所述输入状态明显转移点所属的采集依从性等级，所述状态转移表用于表征所述作业入院后采集过程的依从性结果与目标作业最佳采集方案之间的映射关系；
16、根据所述作业输入状态以及所述状态转移表，得到与所述作业输入状态对应的作业采集状态变化数据；
17、优选地，所述价值网络处理模块从所述作业的指标数据获取多个勘探指标相关值，当多个勘探指标相关值满足第一条件时，获取所述作业的采集方案监控依从值；
18、如果所述作业的采集过程的依从性低，则所述勘探依据采集过程的依从性预测模型对所述作业进行实时监控，继续监控多个勘探初期采集方案，如果经采集过程的依从性预测模型确认经过预设天数后，所述多个勘探指标相关值满足第一条件，认定所述作业出现采集方案失效，对所述作业需要进行采集方案监控调整部署；
19、当所述作业的采集过程的依从性高时，认定所述作业出现采集方案失效，直接对所述作业进行采集方案监控调整部署；
20、对所述作业进行采集方案监控调整部署时，依据勘探采集方案类型和所述类型下的勘探采集方案，得到多个勘探第一调整部署采集方案；
21、所述作业依据所述多个勘探第一调整部署采集方案，对多个所述采集设备进行提醒策略配置。
22、优选地，对策略网络处理模块输出的采集方案和价值网络处理模块输出的方案价值反馈值，按照置信区间上界算法（ucb）进行排序，根据排序结果输出预设数量的采集方案和价值反馈值。
23、优选地，策略网络处理模块的策略网络和价值网络处理模块的价值网络的结构至少图神经网络（gnn）、长短期记忆网络（lstm）、门控循环单元网络（gru）、卷积神经网络（cnn）中的一个或多个，当存在多个网络结构时，采用网络嫁接技术融合多个网络。
24、优选地，策略网络处理模块的策略网络和价值网络处理模块的价值网络在训练时采用异步、多线程、分布式的训练模式，将多个勘探获取的数据单独进行训练，得到各个勘探的策略网络和价值网络。
25、优选地，系统至少包括sdk接口、http接口中的一种。
26、优选地，策略网络和价值网络在训练时采用注意力机制（attention），并通过反向传播算法调整注意力机制中变量的权重。
27、与现有技术相比，本专利技术的有益效果：
28、1、地貌众多地质卫生服务机构的技术水平和资源相对不足，而本方案辅助决策系统的应用能够减少地质资源不平衡带来的差距；
29、2、本方案使用循证规则对作业按特征分类，使得模型的结果规范在指南和法律认可文件的框架内，避免了法律风险，具有更高的地貌众多实用价值，且更容易得到推广；
30、3、本方案采用多个价值指标评价采集方案，解决了单一评价指标不适宜作为决策参考的问题；
31、4、本方案充分考虑作业状态变化数据决策过程，可加快处本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种勘探作业数据采集和质检的管理系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据存储模块、多源勘探知识库、策略网络处理模块、价值网络处理模块；
2.如权利要求1所述的一种勘探作业数据采集和质检的管理系统，其特征在于，
3.如权利要求1所述的一种勘探作业数据采集和质检的管理系统，其特征在于，所述策略网络处理模块至少包括第一机器学习节点、第二机器学习节点和第三机器学习节点；
4. 如权利要求3所述的一种勘探作业数据采集和质检的管理系统,其特征在于，根据AGREE II系统得到的规则集，建立知识神经网络，输入历史作业数据，通过深度自编码器进行无监督学习，获取降维后的多源勘探的知识库；
5.如权利要求3所述的一种勘探作业数据采集和质检的管理系统,其特征在于，所述价值网络处理模块从所述作业的指标数据获取多个勘探指标相关值，当多个勘探指标相关值满足第一条件时，获取所述作业的采集方案监控依从值；
6.如权利要求1所述的一种勘探作业数据采集和质检的管理系统,其特征在于，对策略网络处理模块输出的采集方案和价值网络处理模块输出的
7.如权利要求1所述的一种勘探作业数据采集和质检的管理系统,其特征在于，策略网络处理模块的策略网络和价值网络处理模块的价值网络的结构至少图神经网络、长短期记忆网络、门控循环单元网络、卷积神经网络中的一个或多个，当存在多个网络结构时，采用网络嫁接技术融合多个网络。
8.如权利要求1所述的一种勘探作业数据采集和质检的管理系统,其特征在于，策略网络处理模块的策略网络和价值网络处理模块的价值网络在训练时采用异步、多线程、分布式的训练模式，将多个勘探获取的数据单独进行训练，得到各个勘探的策略网络和价值网络。
9.如权利要求1所述的一种勘探作业数据采集和质检的管理系统,其特征在于，系统至少包括SDK接口、HTTP接口中的一种；
10.一种勘探作业数据采集和质检的管理方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种勘探作业数据采集和质检的管理系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据存储模块、多源勘探知识库、策略网络处理模块、价值网络处理模块；
2.如权利要求1所述的一种勘探作业数据采集和质检的管理系统，其特征在于，
3.如权利要求1所述的一种勘探作业数据采集和质检的管理系统，其特征在于，所述策略网络处理模块至少包括第一机器学习节点、第二机器学习节点和第三机器学习节点；
4. 如权利要求3所述的一种勘探作业数据采集和质检的管理系统,其特征在于，根据agree ii系统得到的规则集，建立知识神经网络，输入历史作业数据，通过深度自编码器进行无监督学习，获取降维后的多源勘探的知识库；
5.如权利要求3所述的一种勘探作业数据采集和质检的管理系统,其特征在于，所述价值网络处理模块从所述作业的指标数据获取多个勘探指标相关值，当多个勘探指标相关值满足第一条件时，获取所述作业的采集方案监控依从值；
6.如权利要求1所述的一种勘探作业数据采集和质...
【专利技术属性】
技术研发人员：李世安，张丹凤，卢晓康，李兰，孟伟，
申请(专利权)人：海油来博天津科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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