摘要
本发明公开了一种煤系战略性金属协同勘查方法,属于战略性金属矿产技术领域,包括以下步骤:S1、数据收集与预处理;S2、多源数据融合:对得到数据进行特征提取和特征融合;S3、智能分析与预测:构建煤系金属矿体识别与预测模型,进行训练和优化,进行矿体预测分析;S4、三维可视化与验证:对S3得到的预测结果进行三维建模,并对预测结果进行验证。本发明通过多源数据融合与智能分析,缩短了勘查周期,提高了勘查效率,提高对煤系战略性金属矿产资源预测的准确性和可靠性,降低了资源评估误差,从而为煤系战略性金属矿产靶区优选与综合勘查示范工程提供技术支撑。
技术关键词
勘查方法
地球物理勘探数据
金属矿
机器学习算法
地球化学勘探
三维可视化技术
空间分布特征
矿产技术
支持向量机
识别特征
随机森林
三维模型
格网
资料
钻孔
校正
误差
周期
资源
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效应评价方法
描述符
机器学习算法
质谱成像数据
成体干细胞衍生
智能化故障
监测方法
历史故障信息
历史运行数据
传感器
机器学习算法
识别设备运行状态
工业物联网设备
标记设备
异常数据
功耗
参数
优化CPU性能
处理器控制技术
机器学习算法
元素
智能匹配算法
工资管理系统
关系
数据筛选功能