【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于矿山地质建模领域，更具体地说，尤其涉及基于多数据来源露天矿山地质建模方法。同时，本专利技术还涉及基于多数据来源露天矿山地质建模系统。
技术介绍
1、随着矿产资源开发技术的不断进步，露天矿山的勘探与开采活动变得更加精确和高效。地质建模是露天矿山设计和开采规划的重要环节，其准确性直接影响到资源评估、开采方案的制定以及矿山安全生产。传统的地质建模方法通常依赖于单一的数据来源，如地表地质调查或钻探结果，这往往导致模型在复杂地质结构下的局限性和不准确性。
2、在现有技术中，虽然遥感数据和地球物理数据已经开始被纳入地质建模过程中，但这些数据的集成和利用效率仍然较低。数据来源之间的融合不够充分，导致地质模型无法全面反映矿区的实际地质情况。此外，二维建模方式无法直观展示复杂的地质构造，而三维建模过程则可能过于繁琐且对操作人员的专业要求较高；
3、因此，我们提出基于多数据来源露天矿山地质建模方法及系统，针对上述问题进行解决。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于多数据来源露天矿山地质建模方法及系统，能够集成多种地质数据来源、自动化程度高、操作简便且能准确反映露天矿区地质结构，实现数据的有效融合、提供三维地质结构的直观展示，并能应用于露天矿山的勘探、设计和开采过程中，以提高资源的利用效率和矿山的安全生产水平。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于多数据来源露天矿山地质建模方法，
4、s1、收集地质数据来源，包括但不限于地表地质调查数据、钻探数据、遥感数据和地球物理数据；
5、s2、对收集到的地质数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换和数据融合；
6、s3、利用地理信息系统，将预处理后的地质数据进行空间分析和可视化展示；
7、s4、结合学习算法，对地质数据进行解释和分类，提取地质特征；
8、s5、根据提取的地质特征，构建露天矿山地质模型，包括地层分布、岩石性质、矿体形态；
9、s6、对构建的地质模型进行验证和优化，以提高模型的准确性和可靠性；
10、s7、将优化后的地质模型应用于露天矿山的勘探、设计和开采过程中。
11、优选的，步骤s1具体为：
12、s11、规划和设计地质数据收集计划：根据露天矿山勘探和开发的需求，制定详细的地质数据收集计划，包括确定数据收集的地域范围、所需数据的种类及其分辨率和精度要求；
13、s12、地表地质调查数据收集：组织地质专家团队进行实地勘查，记录岩性、地层序列、断层、褶皱地表地质信息，其中，采集岩石、矿物和土壤样品进行实验室分析；
14、s13、钻探数据获取：在预定位置进行钻探作业，并收集钻孔资料，包括岩心、测井数据、钻孔轨迹；
15、s14、遥感数据获取：利用卫星或航空摄影获取矿区的遥感图像，通过解析遥感图像，得到大范围的结构特征、地形地貌、植被覆盖信息；
16、s15、地球物理数据采集：实施地震、电磁、重力地球物理探测，获得地球物理场的数据；
17、s16、多源数据整合与管理：将所有收集到的数据进行归档和存储，建立综合的地质数据库，保证数据的完整性和可查询性；
18、s17、质量控制：对收集到的数据进行质量检查，确保其准确性和可靠性，剔除错误和异常数据。
19、优选的，步骤s2具体为：
20、s21、数据清洗：
21、识别和修正数据中的错误或不一致，填补缺失值、纠正明显的录入错误；
22、标准化不同来源的数据格式，将不同单位或编码系统的数据转换为统一的标准格式；
23、剔除与地质建模无关或质量低下的数据，确保数据的质量符合建模要求；
24、s22、格式转换：
25、将收集到的各类数据转换成统一的格式，以便于后续处理和使用，包括将文本数据转换为数值数据，或将非结构化数据转换为结构化数据；
26、确保所有数据的坐标系、投影系统和比例尺一致；
27、s23、数据融合：
28、整合来自不同来源但覆盖同一地区或相同地质体的数据，消除重复信息，并合并相关属性；
29、应用多源数据融合方式结合来自地表调查、钻探、遥感和地球物理探测的数据。
30、优选的，步骤s3具体为：
31、s31、数据加载与格式转换：
32、将预处理后的数据导入地理信息系统；
33、确保所有数据在地理信息系统中正确对齐，并拥有一致的坐标参考系统和投影设置；
34、s32、空间分析：
35、进行空间分析，以揭示地质数据的地理分布特征和模式，包括通过缓冲区分析来识别特定地质特征的空间范围，或者使用叠加分析来比较不同数据集间的关系；
36、应用空间统计方法，如热点分析或空间自相关分析，来识别地质特征的聚集区域或趋势；
37、s33、可视化展示：
38、利用地图制作工具创建各种类型的地图，点状图、条带图、热力图，以直观地展现地质数据的特征；
39、根据需要定制地图的颜色、符号和标签，确保地图既美观又具有信息量；
40、生成交互式地图，允许用户根据不同的参数筛选和查看数据，增加用户体验。
41、优选的，步骤s4具体为：
42、1)计算各个地质类别在数据集中出现的频率，所述各个地质类别包括不同类型的矿体、不同年代的地层；
43、2)对于每个特征和类别，计算在该类别中出现该特征值的概率，所述特征包括岩石类型、矿物含量、地质年代；
44、3)计算给定特征向量下，样本属于各个类别的后验概率，计算式为：
45、
46、式中，p(c∣x)是后验概率，p(x|c)是样本x在类别c下的条件概率，p(c)是类别c的先验概率，p(x)是样本x的概率，其中，由于p(x)对于所有类别都是相同的，因此省略不计；
47、4)对于每个待分类的样本，计算其属于各个类别的后验概率，然后选择具有最大后验概率的类别作为该样本的预测类别。
48、优选的，步骤s5具体为：
49、使用训练数据来训练svm模型；表达式为：
50、k(x,xi)＝exp(-γ||x-xi||2)；
51、式中，k(x,xi)是衡量两个数据点在特征空间中相似度的函数，通过调整参数γ，控制相似度的敏感度，x和xi是两个数据点，γ是核参数。
52、优选的，步骤s6中，所述对构建的地质模型进行验证和优化表达式为：
53、受限于αi≥0和
54、式中，αi是拉格朗日乘子，通过训练过程得到，表示每个支持向量的重要性；
55、yi是支持向量的类别标签，即每个支持向量对应的实际类别；
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于多数据来源露天矿山地质建模方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多数据来源露天矿山地质建模方法，其特征在于，步骤S1具体为：
3.根据权利要求1所述的基于多数据来源露天矿山地质建模方法，其特征在于，步骤S2具体为：
4.根据权利要求1所述的基于多数据来源露天矿山地质建模方法，其特征在于，步骤S3具体为：
5.根据权利要求1所述的基于多数据来源露天矿山地质建模方法，其特征在于，步骤S4具体为：
6.根据权利要求1所述的基于多数据来源露天矿山地质建模方法，其特征在于，步骤S5具体为：
7.根据权利要求1所述的基于多数据来源露天矿山地质建模方法，其特征在于，步骤S6中，所述对构建的地质模型进行验证和优化表达式为：
8.基于多数据来源露天矿山地质建模系统，所述系统用于实现权利要求1-7任一所述的方法，其特征在于，该系统包括：
9.根据权利要求8所述的基于多数据来源露天矿山地质建模系统，其特征在于：所述空间分析与可视化模块还包括二维、三维地质建模功能，以提供更直观
...【技术特征摘要】
1.基于多数据来源露天矿山地质建模方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多数据来源露天矿山地质建模方法，其特征在于，步骤s1具体为：
3.根据权利要求1所述的基于多数据来源露天矿山地质建模方法，其特征在于，步骤s2具体为：
4.根据权利要求1所述的基于多数据来源露天矿山地质建模方法，其特征在于，步骤s3具体为：
5.根据权利要求1所述的基于多数据来源露天矿山地质建模方法，其特征在于，步骤s4具体为：
6.根据权利要求1所述的基于多数据来源露天矿山地质建模方法，其特征在于，步骤s5具体为：
7.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈亮，吴干华，高咏，王宏杰，周鑫，韩颖，陆叶，李响，何愿，陈晓成，邢月龙，王磊，陆远航，杨永飞，
申请(专利权)人：中国建筑材料工业地质勘查中心江苏总队，
类型：发明
国别省市：
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