一种基于机器学习的矿石智能开采控制方法及系统

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一种基于机器学习的矿石智能开采控制方法及系统
申请号:CN202510874384
申请日期:2025-06-27
公开号:CN120725221A
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于机器学习的矿石智能开采控制方法及系统,涉及矿业智能化技术领域,包括,基于卷积神经网络模型和支持向量机模型,构建矿区地质模型,将矿体地质特征图输入矿区地质模型中,生成地质分析报告;通过贝叶斯更新法,将矿体地质特征图和地质分析报告进行融合,得到地质力学图谱;通过数据融合技术和实时分析算法,将地质力学图谱与开采区域实时监测数据进行结合,分析矿石开采风险要素,并动态调整矿石开采策略生成优化矿石开采指令。通过将矿区地质环境数据转化为高质量的图数据库节点和边,并利用复杂网络分析技术识别关键地质特征,显著提高了矿石开采的效率、安全性和科学决策能力。
技术关键词
开采控制方法 矿石 实时监测数据 卷积神经网络模型 网络分析技术 支持向量机模型 数据融合技术 节点 关联分析方法 地下水 报告 图谱 空间数据分析方法 Dijkstra算法 数值转换方法 数据分析模块 插值技术 裂缝 数据完整性检查
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