本發(fā)明涉及資源儲量估算，尤其涉及基于高階空間模擬的固體礦產(chǎn)資源儲量估算方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著全球礦產(chǎn)資源勘探和開發(fā)的不斷深入，精確的礦產(chǎn)資源儲量估算成為礦產(chǎn)資源管理與開發(fā)的核心技術(shù)之一。目前，廣泛應(yīng)用的礦產(chǎn)資源儲量估算方法主要依賴于傳統(tǒng)地質(zhì)模型和統(tǒng)計分析，通常采用二維或簡單的三維模型對礦體形態(tài)、空間分布及品位進(jìn)行估算。

2、但是經(jīng)發(fā)明人探索，現(xiàn)有技術(shù)仍然存在至少以下缺陷：

3、現(xiàn)有的固體礦產(chǎn)資源儲量估算方法主要依賴于傳統(tǒng)的地質(zhì)模型和統(tǒng)計分析，通常采用二維或簡單的三維模型來估算礦體的形態(tài)和分布。然而，這些方法在處理礦體復(fù)雜形態(tài)和不規(guī)則空間分布時存在較大的局限性。尤其是在多尺度、多屬性的地質(zhì)環(huán)境下，傳統(tǒng)方法難以準(zhǔn)確刻畫礦體的內(nèi)部特征，導(dǎo)致儲量估算結(jié)果往往存在較大的偏差，無法滿足現(xiàn)代礦產(chǎn)資源管理對高精度估算的需求。

4、第二，現(xiàn)有技術(shù)中缺乏對儲量估算結(jié)果不確定性的系統(tǒng)分析。傳統(tǒng)方法多采用線性模型，忽略了地質(zhì)數(shù)據(jù)中的非線性特征和區(qū)域性差異，無法有效應(yīng)對數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲和不確定因素。由于未能充分考慮不同地質(zhì)假設(shè)下的儲量波動范圍，現(xiàn)有的估算結(jié)果在實際應(yīng)用中可靠性較低，容易導(dǎo)致決策失誤和資源浪費。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于上述目的，本發(fā)明提供了基于高階空間模擬的固體礦產(chǎn)資源儲量估算方法及系統(tǒng)。

2、基于高階空間模擬的固體礦產(chǎn)資源儲量估算方法，包括以下步驟：

3、s1，數(shù)據(jù)采集與融合：從目標(biāo)礦區(qū)收集多種地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)，包括鉆孔數(shù)據(jù)、樣品分析數(shù)據(jù)和地質(zhì)結(jié)構(gòu)圖，對不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，并通過高維降噪技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化；

4、s2，礦體形態(tài)識別：利用拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析方法識別礦體的形態(tài)復(fù)雜性，自動提取關(guān)鍵幾何特征；

5、s3，三維建模：采用高階非線性空間插值方法，在處理后的地質(zhì)數(shù)據(jù)和拓?fù)浞治鼋Y(jié)果的基礎(chǔ)上構(gòu)建礦體的三維模型，處理邊界不規(guī)則性和內(nèi)部復(fù)雜性，生成具有多尺度特征的模型；

6、s4，自適應(yīng)網(wǎng)格化：根據(jù)區(qū)域地質(zhì)特征，在三維建模過程中，自適應(yīng)調(diào)整網(wǎng)格密度和結(jié)構(gòu)；

7、s5，多尺度模擬與不確定性分析：基于三維模型進(jìn)行多尺度模擬，調(diào)整模型參數(shù)以反映礦體的體積、形態(tài)和空間分布；結(jié)合非參數(shù)貝葉斯統(tǒng)計方法和蒙特卡洛模擬，對儲量估算結(jié)果進(jìn)行不確定性分析，量化誤差并提供可信區(qū)間；

8、s6，屬性預(yù)測與優(yōu)化：采用深度學(xué)習(xí)模型對礦體內(nèi)部的地質(zhì)屬性進(jìn)行預(yù)測，結(jié)合多尺度模擬結(jié)果，自動提取特征，優(yōu)化預(yù)測模型；

9、s7，儲量估算：根據(jù)三維模型和屬性預(yù)測結(jié)果，采用高階積分方法計算礦產(chǎn)資源儲量，對不同區(qū)域?qū)傩圆町愡M(jìn)行加權(quán)計算。

10、可選的，所述s1中包括：

11、s11，數(shù)據(jù)采集：從目標(biāo)礦區(qū)內(nèi)不同地點和深度處，使用地質(zhì)勘探設(shè)備收集地質(zhì)數(shù)據(jù)，包括鉆孔數(shù)據(jù)、樣品分析數(shù)據(jù)和地質(zhì)結(jié)構(gòu)圖；鉆孔數(shù)據(jù)包括巖石樣本和地層記錄，樣品分析數(shù)據(jù)包括礦物成分和化學(xué)分析結(jié)果，地質(zhì)結(jié)構(gòu)圖包括斷層和褶皺結(jié)構(gòu)圖；

12、s12，數(shù)據(jù)預(yù)處理：對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、缺失值填補和異常值檢測；

13、s13，數(shù)據(jù)融合：采用多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將來自不同來源和尺度的地質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，結(jié)合空間坐標(biāo)系統(tǒng)一各類數(shù)據(jù)的空間信息，消除不同數(shù)據(jù)源之間的偏差；

14、s14，高維降噪：對融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理，消除數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲和冗余信息；

15、s15，數(shù)據(jù)規(guī)范化：通過歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)，將不同量綱的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同一量綱，并將數(shù)據(jù)的分布調(diào)整為標(biāo)準(zhǔn)形式。

16、可選的，所述s2中包括：

17、s21，地質(zhì)數(shù)據(jù)的拓?fù)浠D(zhuǎn)換：將預(yù)處理后的地質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行拓?fù)浠D(zhuǎn)換，將礦體的空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如鉆孔數(shù)據(jù)、樣品分析數(shù)據(jù)）轉(zhuǎn)化為拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括節(jié)點（表示礦體的空間點）和邊（表示這些點之間的關(guān)系），從而形成礦體的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型；

18、s22，持久性同調(diào)分析：對生成的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型應(yīng)用持久性同調(diào)分析，計算礦體的拓?fù)洳蛔兞?，如betti數(shù)（表示礦體中的空洞數(shù)）、持久性條形碼（表示不同拓?fù)涮卣鞯姆€(wěn)定性和重要性），定量描述礦體形態(tài)的復(fù)雜性，持久性條形碼圖表展示了不同尺度下礦體形態(tài)的穩(wěn)定特征，幫助識別礦體內(nèi)部的重要幾何形態(tài)；

19、s23，幾何特征提?。涸诔志眯酝{(diào)分析結(jié)果的基礎(chǔ)上，自動提取礦體的關(guān)鍵幾何特征；

20、s24，幾何特征的驗證與優(yōu)化：將提取的幾何特征與已有地質(zhì)模型比對和驗證，通過回歸分析，驗證幾何特征的準(zhǔn)確性和地質(zhì)相關(guān)性，當(dāng)存在偏差時，調(diào)整持久性同調(diào)分析的參數(shù)，優(yōu)化最終的形態(tài)識別結(jié)果；

21、s25，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與輸出：將經(jīng)過驗證的幾何特征整理并轉(zhuǎn)化為參數(shù)化描述，輸出用于后續(xù)三維建模的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，并生成用于預(yù)測和模擬的幾何特征報告。

22、可選的，所述s3中包括：

23、s31，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與初步插值：將處理后的地質(zhì)數(shù)據(jù)和經(jīng)過拓?fù)浞治鎏崛〉膸缀翁卣鬏斎氲饺S建模系統(tǒng)中，采用線性插值對地質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步三維插值，生成基礎(chǔ)的礦體空間分布模型，為后續(xù)的高階插值提供基礎(chǔ)參考；

24、s32，高階非線性插值算法選擇：根據(jù)礦體的形態(tài)復(fù)雜性和地質(zhì)特征，選擇高階非線性插值算法權(quán)衡插值精度和模型復(fù)雜度，高階非線性插值算法包括樣條插值、多項式插值和徑向基函數(shù)插值；

25、s33，邊界不規(guī)則性處理：對礦體模型的邊界區(qū)域進(jìn)行特別處理，引入邊界條件約束，精確擬合礦體的邊界形態(tài)，對邊界處的數(shù)據(jù)稀疏區(qū)，采用邊界修正法進(jìn)行補充插值；

26、s34，內(nèi)部復(fù)雜性處理：在模型內(nèi)部區(qū)域，識別地質(zhì)特征的復(fù)雜性區(qū)域，應(yīng)用多尺度插值技術(shù)，在不同尺度上進(jìn)行插值計算，對內(nèi)部復(fù)雜區(qū)域進(jìn)行局部細(xì)化插值；

27、s35，多尺度模型生成與整合：結(jié)合不同尺度下的插值結(jié)果，生成多尺度三維模型，使用模型整合技術(shù)，將不同尺度的模型無縫結(jié)合成一個整體模型，對不同尺度的插值模型進(jìn)行平滑處理與權(quán)重分配；

28、s36，模型優(yōu)化與驗證：通過模擬退火算法優(yōu)化生成的三維模型，將最終生成的三維模型與已知的地質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證，對比計算殘差；

29、s37，三維模型輸出：將驗證后的三維模型轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)地質(zhì)模型格式，生成模型報告，記錄建模過程中的關(guān)鍵參數(shù)和結(jié)果。

30、可選的，所述s4中包括：

31、s41，區(qū)域地質(zhì)特征分析：在三維建模前，對目標(biāo)區(qū)域的地質(zhì)特征進(jìn)行詳細(xì)分析，識別出影響礦體形態(tài)的關(guān)鍵地質(zhì)因素，并確定地質(zhì)因素對網(wǎng)格劃分的影響范圍，通過地質(zhì)統(tǒng)計方法評估區(qū)域內(nèi)地質(zhì)特征的空間變化率，制定網(wǎng)格劃分策略；

32、s42，初步網(wǎng)格劃分：采用均勻網(wǎng)格對礦體模型進(jìn)行初步的網(wǎng)格劃分，生成初始網(wǎng)格模型，分析網(wǎng)格劃分的效果和識別需要細(xì)化的區(qū)域；

33、s43，自適應(yīng)網(wǎng)格密度調(diào)整：動態(tài)調(diào)整網(wǎng)格密度，在地質(zhì)特征變化劇烈的區(qū)域增加網(wǎng)格密度；在地質(zhì)特征平緩的區(qū)域，減少網(wǎng)格密度，采用梯度密度函數(shù)算法，以自適應(yīng)方式對網(wǎng)格進(jìn)行精細(xì)調(diào)整；

34、s44，網(wǎng)格結(jié)構(gòu)優(yōu)化：在調(diào)整網(wǎng)格密度的同時，對網(wǎng)格的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，根據(jù)區(qū)域地質(zhì)特征，應(yīng)用四面體網(wǎng)格生成技術(shù)，優(yōu)化網(wǎng)格單元的形狀和尺寸；

35、s45，邊界區(qū)域網(wǎng)格處理：使用邊界細(xì)化算法對邊界形態(tài)復(fù)雜的區(qū)域進(jìn)行細(xì)化；

36、s46，網(wǎng)格模型驗證與調(diào)整：通過對比初始三維模型和網(wǎng)格模型的幾何誤差，評估網(wǎng)格化的效果，誤差過大或局部網(wǎng)格過于復(fù)雜，進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

37、可選的，所述s5中包括：

38、s51，多尺度模型參數(shù)設(shè)定：根據(jù)三維模型的復(fù)雜性和區(qū)域地質(zhì)特征，設(shè)置不同尺度的模擬參數(shù),定義模型的全局尺度和局部尺度參數(shù)，捕捉礦體整體結(jié)構(gòu)和局部細(xì)節(jié)；

39、s52，多尺度模擬實施：在全局尺度上進(jìn)行模擬，捕捉礦體的宏觀結(jié)構(gòu)和總體形態(tài)，在局部尺度上進(jìn)行模擬，識別礦體內(nèi)部的微觀特征和細(xì)節(jié)變化，通過多尺度迭代，優(yōu)化模型的細(xì)節(jié)；

40、s53，模型參數(shù)優(yōu)化：在多尺度模擬過程中，應(yīng)用梯度下降法對模型參數(shù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，不斷調(diào)整模擬參數(shù)，最小化模擬結(jié)果與實際地質(zhì)數(shù)據(jù)之間的差異；

41、s54，非參數(shù)貝葉斯不確定性分析：在多尺度模擬完成后，結(jié)合非參數(shù)貝葉斯統(tǒng)計方法對模擬結(jié)果進(jìn)行不確定性分析；

42、s55，蒙特卡洛模擬：采用蒙特卡洛模擬方法，對儲量估算進(jìn)行隨機(jī)采樣分析，通過隨機(jī)樣本的模擬計算，生成儲量估算的頻率分布圖，識別儲量估算結(jié)果中的高風(fēng)險區(qū)和低風(fēng)險區(qū)；

43、s56，不確定性量化與結(jié)果輸出：綜合非參數(shù)貝葉斯分析和蒙特卡洛模擬的結(jié)果，量化儲量估算的總誤差，并生成詳細(xì)的不確定性分析報告，輸出包含儲量估算值的概率分布圖、置信區(qū)間和關(guān)鍵風(fēng)險指標(biāo)。

44、可選的，所述s54中包括：

45、s541，先驗分布設(shè)定：設(shè)定關(guān)鍵參數(shù)的先驗分布，采用非參數(shù)貝葉斯方法表示這些先驗分布；

46、s542，貝葉斯模型構(gòu)建：結(jié)合多尺度模擬結(jié)果和設(shè)定的先驗分布，建立貝葉斯統(tǒng)計模型，應(yīng)用貝葉斯定理更新先驗分布以得到后驗分布；

47、s543，馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣：使用馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法對后驗分布進(jìn)行采樣，通過生成大量樣本，近似計算后驗分布的各項統(tǒng)計量，更新參數(shù)，通過迭代生成足夠多的樣本，逼近真實的后驗分布；

48、s544，不確定性量化：基于后驗分布的馬爾科夫鏈蒙特卡洛樣本，計算關(guān)鍵統(tǒng)計量，包括均值和方差，量化儲量估算的不確定性；

49、s545，波動范圍評估：評估不同地質(zhì)假設(shè)下的儲量估算結(jié)果波動范圍，分析參數(shù)對儲量估算的敏感性，確定關(guān)鍵參數(shù)對估算結(jié)果的影響；

50、s546，概率分布生成：基于采樣結(jié)果，生成儲量估算結(jié)果的概率分布圖，顯示不同儲量估算值出現(xiàn)的概率密度，幫助理解估算結(jié)果的風(fēng)險和不確定性；

51、s547，結(jié)果驗證與調(diào)整：將非參數(shù)貝葉斯分析的結(jié)果與地質(zhì)專家的判斷進(jìn)行對比驗證，調(diào)整先驗分布，重新進(jìn)行采樣和分析。

52、可選的，所述s6中包括：

53、s61，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與特征工程：從多尺度模擬結(jié)果中提取礦體內(nèi)部的地質(zhì)屬性數(shù)據(jù)，并結(jié)合已有地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化和特征選擇；

54、s62，深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建：基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，選擇并構(gòu)建適合地質(zhì)屬性預(yù)測的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置模型的輸入層、多個隱藏層和輸出層，充分捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系；

55、s63，模型訓(xùn)練與驗證：將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集，使用訓(xùn)練集對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過反向傳播算法和優(yōu)化技術(shù)，逐步調(diào)整模型參數(shù)，最小化預(yù)測誤差，在驗證集中評估模型性能；

56、s64，特征自動提?。涸谀Ｐ陀?xùn)練過程中，利用深度學(xué)習(xí)模型的層次結(jié)構(gòu)自動提取數(shù)據(jù)中的高級特征，反映復(fù)雜的地質(zhì)屬性，通過卷積操作識別空間特征，提高模型對復(fù)雜地質(zhì)現(xiàn)象的理解；

57、s65，模型優(yōu)化：根據(jù)驗證結(jié)果，進(jìn)行模型優(yōu)化，調(diào)節(jié)模型超參數(shù)，調(diào)整模型結(jié)構(gòu)；

58、s66，模型評估與調(diào)整：使用測試集對最終模型進(jìn)行全面評估，計算評估指標(biāo)，確定模型的預(yù)測精度，表現(xiàn)不佳時進(jìn)行調(diào)整，重新訓(xùn)練模型，直到獲得穩(wěn)定且高精度的預(yù)測結(jié)果；

59、s67，最終模型輸出與應(yīng)用：將經(jīng)過優(yōu)化和驗證的深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于礦體的全局預(yù)測，生成完整的地質(zhì)屬性預(yù)測結(jié)果，生成詳細(xì)的模型報告，記錄關(guān)鍵參數(shù)和優(yōu)化過程。

60、可選的，所述s7中包括：

61、s71，礦體分區(qū)與權(quán)重設(shè)定：基于三維模型和屬性預(yù)測結(jié)果，將礦體劃分為多個具有不同地質(zhì)屬性的區(qū)域，為每個區(qū)域設(shè)定權(quán)重，考慮區(qū)域內(nèi)的地質(zhì)屬性、礦石品位和密度；

62、s72，高階積分計算：選擇并應(yīng)用適當(dāng)?shù)母唠A積分方法，對各個分區(qū)內(nèi)的礦產(chǎn)資源量進(jìn)行積分計算；

63、s73，局部儲量匯總：根據(jù)各分區(qū)的積分結(jié)果，計算出每個區(qū)域的儲量，將各個區(qū)域的儲量加權(quán)匯總，得到整個礦體的總儲量；

64、s74，結(jié)果驗證與輸出：將儲量估算結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)或其他模型結(jié)果進(jìn)行驗證，調(diào)整計算參數(shù)，輸出儲量估算結(jié)果，并生成詳細(xì)報告，記錄計算過程和結(jié)果。

65、一種基于高階空間模擬的固體礦產(chǎn)資源儲量估算系統(tǒng)，用于實現(xiàn)上述的一種基于高階空間模擬的固體礦產(chǎn)資源儲量估算方法，包括數(shù)據(jù)采集與融合模塊、礦體形態(tài)識別模塊、三維建模模塊、自適應(yīng)網(wǎng)格化模塊、多尺度模擬與不確定性分析模塊、屬性預(yù)測與優(yōu)化模塊以及儲量估算模塊，其中；

66、所述數(shù)據(jù)采集與融合模塊從目標(biāo)礦區(qū)收集多種地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)，包括鉆孔數(shù)據(jù)、樣品分析數(shù)據(jù)和地質(zhì)結(jié)構(gòu)圖，對不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，并通過高維降噪技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化；

67、所述礦體形態(tài)識別模塊利用拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析方法識別礦體的形態(tài)復(fù)雜性，自動提取關(guān)鍵幾何特征；

68、所述三維建模模塊采用高階非線性空間插值方法，在處理后的地質(zhì)數(shù)據(jù)和拓?fù)浞治鼋Y(jié)果的基礎(chǔ)上構(gòu)建礦體的三維模型，處理邊界不規(guī)則性和內(nèi)部復(fù)雜性，生成具有多尺度特征的模型；

69、所述自適應(yīng)網(wǎng)格化模塊根據(jù)區(qū)域地質(zhì)特征，在三維建模過程中，自適應(yīng)調(diào)整網(wǎng)格密度和結(jié)構(gòu)；

70、所述多尺度模擬與不確定性分析模塊基于三維模型進(jìn)行多尺度模擬，調(diào)整模型參數(shù)以反映礦體的體積、形態(tài)和空間分布；結(jié)合非參數(shù)貝葉斯統(tǒng)計方法和蒙特卡洛模擬，對儲量估算結(jié)果進(jìn)行不確定性分析，量化誤差并提供可信區(qū)間；

71、所述屬性預(yù)測與優(yōu)化模塊采用深度學(xué)習(xí)模型對礦體內(nèi)部的地質(zhì)屬性進(jìn)行預(yù)測，結(jié)合多尺度模擬結(jié)果，自動提取特征，優(yōu)化預(yù)測模型；

72、所述儲量估算模塊根據(jù)三維模型和屬性預(yù)測結(jié)果，采用高階積分方法計算礦產(chǎn)資源儲量，對不同區(qū)域?qū)傩圆町愡M(jìn)行加權(quán)計算。

73、本發(fā)明的有益效果：

74、本發(fā)明，通過引入高階空間模擬技術(shù)，有效解決了傳統(tǒng)方法在處理復(fù)雜地質(zhì)環(huán)境時的局限性。通過高階非線性空間插值和自適應(yīng)網(wǎng)格化技術(shù)，本發(fā)明能夠精確刻畫礦體的形態(tài)和空間分布，特別是在不規(guī)則邊界和復(fù)雜內(nèi)部結(jié)構(gòu)的處理上，表現(xiàn)出更高的精度。

75、本發(fā)明，創(chuàng)新性地結(jié)合了多尺度模擬與不確定性分析，通過非參數(shù)貝葉斯統(tǒng)計和蒙特卡洛模擬，全面評估儲量估算結(jié)果的可靠性。與傳統(tǒng)方法相比，本發(fā)明能夠有效量化地質(zhì)數(shù)據(jù)中的不確定性，提供儲量估算結(jié)果的置信區(qū)間，增強了儲量預(yù)測的可信度，從而在不同地質(zhì)假設(shè)下確保結(jié)果的穩(wěn)定性。

76、本發(fā)明，通過采用深度學(xué)習(xí)模型對礦體內(nèi)部屬性進(jìn)行預(yù)測，并結(jié)合多尺度模擬結(jié)果，自動提取特征并優(yōu)化模型。這種高度集成的儲量估算方法不僅提高了精度，還增強了方法的適應(yīng)性和應(yīng)用范圍，為礦產(chǎn)資源的精細(xì)化管理提供了更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。