【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及地質(zhì)數(shù)據(jù)分析，具體涉及一種復(fù)雜數(shù)據(jù)處理高效和及時(shí)、人工干預(yù)少、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性高的基于ai算法的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法。
技術(shù)介紹
1、地質(zhì)工作中，會(huì)采用野外調(diào)查、鉆探槽探等山地工程、地球物理探測(cè)、地球化學(xué)探測(cè)、遙感、分析測(cè)試和綜合研究等多種手段收集地質(zhì)數(shù)據(jù)，從而形成涵蓋了多學(xué)科、多尺度、多分辨率、多用途的地質(zhì)、地理、地球物理、地球化學(xué)、地形測(cè)繪等專業(yè)數(shù)據(jù)集合，為研究探索地球表層及地球的物質(zhì)構(gòu)成、結(jié)構(gòu)及演化提供數(shù)據(jù)支撐。
2、地質(zhì)數(shù)據(jù)分析是指對(duì)地質(zhì)領(lǐng)域所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性、科學(xué)性的處理，以及分析和解釋的一系列技術(shù)和手段，在地質(zhì)學(xué)、礦產(chǎn)資源勘探、工程建設(shè)、地質(zhì)災(zāi)害防治等多個(gè)領(lǐng)域都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。由于地質(zhì)數(shù)據(jù)通常具有復(fù)雜性、多樣性和海量性等特點(diǎn)，而現(xiàn)有地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法大多是基于單機(jī)開(kāi)發(fā)的地質(zhì)分析模型進(jìn)行計(jì)算，需要通過(guò)各類地質(zhì)分析模型與方法工具的加工和轉(zhuǎn)換，才能形成有價(jià)值的地質(zhì)認(rèn)識(shí)或發(fā)現(xiàn)，因而對(duì)于大規(guī)模的地質(zhì)數(shù)據(jù)集，其不僅計(jì)算速度較慢，無(wú)法快速生成分析結(jié)果，從而難以應(yīng)用于需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景；而且由于在計(jì)算過(guò)程中還需要人工介入諸如數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化等大量工作，使得數(shù)據(jù)的分析效率較低，并且數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性難以有效保證。此外，現(xiàn)有地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法大多只能基于歷史地質(zhì)數(shù)據(jù)的分析而產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的結(jié)果，無(wú)法對(duì)未來(lái)地質(zhì)現(xiàn)象進(jìn)行預(yù)測(cè)，或者雖然能夠?qū)ξ磥?lái)地質(zhì)現(xiàn)象進(jìn)行預(yù)測(cè)，但由于其無(wú)法自行進(jìn)行適應(yīng)性迭代升級(jí)，因此其對(duì)未來(lái)地質(zhì)現(xiàn)象預(yù)測(cè)的結(jié)果準(zhǔn)確性較低，實(shí)際應(yīng)用價(jià)值不大。
3、為此，尋求一種復(fù)雜數(shù)據(jù)處理高效和
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本專利技術(shù)提供了一種復(fù)雜數(shù)據(jù)處理高效和及時(shí)、人工干預(yù)少、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性高的基于ai算法的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法。
2、本專利技術(shù)是這樣實(shí)現(xiàn)的：包括數(shù)據(jù)采集和整合、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析和解釋、ai模型構(gòu)建、模型評(píng)估和優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)和分析、ai分析結(jié)果、ai模型迭代改進(jìn)步驟，具體內(nèi)容為：
3、a、數(shù)據(jù)采集和整合：采集不同來(lái)源的地質(zhì)數(shù)據(jù)，然后將采集的數(shù)據(jù)整合為統(tǒng)一格式和結(jié)構(gòu)；
4、b、數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)前述整合后的數(shù)據(jù)預(yù)處理，提取預(yù)處理后數(shù)據(jù)中的特征或?qū)傩裕?/p>
5、c、數(shù)據(jù)分析和解釋：根據(jù)前述提取的特征或?qū)傩?，?duì)前述預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及解釋；
6、d、ai模型構(gòu)建：選擇合適的ai算法，根據(jù)選定的算法構(gòu)建ai模型，然后使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練ai模型；
7、e、模型評(píng)估和優(yōu)化：使用測(cè)試集數(shù)據(jù)評(píng)估ai模型，根據(jù)評(píng)估結(jié)果優(yōu)化ai模型；
8、g、深度學(xué)習(xí)和分析：通過(guò)nlp技術(shù)和/或數(shù)據(jù)建模方法對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和分析；
9、h、ai分析結(jié)果：根據(jù)前述數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，對(duì)地質(zhì)現(xiàn)象進(jìn)行解釋和建模，并提供決策支持；
10、j、ai模型迭代改進(jìn)：定期或根據(jù)需要，對(duì)地質(zhì)ai模型進(jìn)行迭代改進(jìn)。
11、進(jìn)一步地，所述a步驟包括以下分步驟：
12、a1、確定數(shù)據(jù)類型：確定需要收集的地質(zhì)數(shù)據(jù)類型；
13、a2、收集數(shù)據(jù)：使用手動(dòng)輸入、自動(dòng)化傳感器和/或數(shù)據(jù)庫(kù)查詢從各種來(lái)源收集數(shù)據(jù)；
14、a3、數(shù)據(jù)整合?。簩⑹占降臄?shù)據(jù)采用gis技術(shù)整合到一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)或數(shù)據(jù)庫(kù)中，或者利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，將收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和規(guī)律，然后整合為統(tǒng)一的格式和結(jié)構(gòu)。
15、進(jìn)一步地，所述b步驟包括以下分步驟：
16、b1、數(shù)據(jù)預(yù)處理：去除a步驟整合后數(shù)據(jù)中的重復(fù)數(shù)據(jù)、缺失值、異常值；
17、b2、數(shù)據(jù)整合ⅱ：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)整合為統(tǒng)一的度量單位或范圍；
18、b3、數(shù)據(jù)提取：從上述整合后的數(shù)據(jù)中提取預(yù)設(shè)的特征或?qū)傩浴?/p>
19、進(jìn)一步地，所述c步驟包括以下分步驟：
20、c1、特征分析：分析b步驟中提取的各特征或?qū)傩詫?duì)ai模型預(yù)測(cè)結(jié)果的影響程度；
21、c2、可視化展示：使用可視化技術(shù)展示前述數(shù)據(jù)特征分析的結(jié)果；
22、c3、異常處理：識(shí)別預(yù)處理后數(shù)據(jù)中的異常值或異常情況，并解釋其地質(zhì)意義。
23、進(jìn)一步地，所述d步驟包括以下分步驟：
24、d1、算法選擇：根據(jù)前述的數(shù)據(jù)分析，從深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法中選擇一種作為ai算法；
25、d2、構(gòu)建ai模型：根據(jù)選定的ai算法構(gòu)建包括輸入層、隱藏層和輸出層的ai模型；
26、d3、ai模型訓(xùn)練：使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練ai模型，根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)來(lái)優(yōu)化模型性能。
27、進(jìn)一步地，所述e步驟包括以下分步驟：
28、e1、ai模型評(píng)估：首先尋找具有相似地質(zhì)特征和分布的數(shù)據(jù)集作為測(cè)試集，隨即使用測(cè)試集數(shù)據(jù)輸入ai模型，比較ai模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果，計(jì)算ai模型的準(zhǔn)確率、召回率和/或f1-score指標(biāo)，評(píng)估ai模型在測(cè)試集上的表現(xiàn)；
29、e2、ai模型優(yōu)化：根據(jù)前述評(píng)估結(jié)果，調(diào)整ai模型的參數(shù)或結(jié)構(gòu)。
30、進(jìn)一步地，所述g步驟包括以下可選的項(xiàng)目：
31、g1、深度學(xué)習(xí)：利用訓(xùn)練好的ai模型對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和關(guān)聯(lián)，為地質(zhì)現(xiàn)象的解釋和建模提供有力支持；
32、g2、nlp輔助：利用nlp技術(shù)，從預(yù)處理后的文本數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息及識(shí)別文本數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)和模式，然后基于提取的信息和識(shí)別的趨勢(shì)，自動(dòng)生成地質(zhì)報(bào)告，為地質(zhì)學(xué)家提供快速、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)解讀和分析結(jié)果；
33、g3、圖像分類：通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，從預(yù)處理后的航空和衛(wèi)星圖像中識(shí)別地質(zhì)特征，并從巖石和礦物的圖像中分類地質(zhì)相。
34、更進(jìn)一步地，所述g1分步驟包括以下工步：
35、g11、通過(guò)ai模型直接學(xué)習(xí)地震數(shù)據(jù)到速度模型的映射，通過(guò)端到端的代理模型或數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與物理驅(qū)動(dòng)結(jié)合的方法，提高反演的精度和速度；
36、g12、通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別地貌圖中的地貌特征，提高地貌分類和特征識(shí)別的準(zhǔn)確性。
37、進(jìn)一步地，所述h步驟包括以下分步驟：
38、h1、解釋和建模：根據(jù)ai模型的分析結(jié)果，對(duì)構(gòu)造演化、巖性分布和/或礦產(chǎn)資源預(yù)測(cè)的地質(zhì)現(xiàn)象進(jìn)行解釋和建模；
39、h2、決策支持：根據(jù)前述解釋和建模，為地質(zhì)勘探、資源開(kāi)發(fā)及環(huán)境保護(hù)提供包括勘探區(qū)域選擇、資源儲(chǔ)量評(píng)估和/或地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警的決策支持。
40、進(jìn)一步地，所述j步驟包括以下分步驟：
41、j1、應(yīng)用反饋：收集地質(zhì)學(xué)家和領(lǐng)域?qū)＜业姆答佉庖?jiàn)，了解模型在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)；
42、j2、模型迭代：根據(jù)反饋意見(jiàn)和新的地質(zhì)數(shù)據(jù)，對(duì)ai模型進(jìn)行迭代和改進(jìn)。
43、本專利技術(shù)的有益效果為：
44、1、本專利技術(shù)的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法通過(guò)內(nèi)置合適的ai模型，相較于現(xiàn)有本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于AI算法的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于包括數(shù)據(jù)采集和整合、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析和解釋、AI模型構(gòu)建、模型評(píng)估和優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)和分析、AI分析結(jié)果、AI模型迭代改進(jìn)步驟，具體內(nèi)容為：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于AI算法的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述A步驟包括以下分步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于AI算法的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述B步驟包括以下分步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于AI算法的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述C步驟包括以下分步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于AI算法的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述D步驟包括以下分步驟：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于AI算法的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述E步驟包括以下分步驟：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于AI算法的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述G步驟包括以下可選的項(xiàng)目：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述基于AI算法的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述G1分步驟包括以下工步：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于AI算法的地質(zhì)
10.根據(jù)權(quán)利要求1至9任意一項(xiàng)所述基于AI算法的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述J步驟包括以下分步驟：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于ai算法的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于包括數(shù)據(jù)采集和整合、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析和解釋、ai模型構(gòu)建、模型評(píng)估和優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)和分析、ai分析結(jié)果、ai模型迭代改進(jìn)步驟，具體內(nèi)容為：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于ai算法的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述a步驟包括以下分步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于ai算法的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述b步驟包括以下分步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于ai算法的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述c步驟包括以下分步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于ai算法的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析方法，其特征...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：孫貴遠(yuǎn)，張俊平，胡其全，李棟，楊紫文，馬超，蔡君，錢開(kāi)龍，楊林，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：昆明冶金研究院有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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