一种基于机器学习的煤田地质异常体精准定位与智能预测方法

本发明涉及煤矿勘探技术领域，具体为一种基于机器学习的煤田地质异常体精准定位与智能预测方法，包括S1.多源地质数据集成；S2.数据处理与特征增强；S3.机器学习建模；S4.靶点优化与动态验证；S5.地质建模与风险分级。该基于机器学习的煤田地质异常体精准定位与智能预测方法，构建深度域联合数据集，整合地震振幅、岩性编码、裂隙指数、断层距离场等多维度特征，并通过特征增强技术实现多源数据融合与物理约束机器学习；基于预测方差锁定高不确定性区域，通过高斯过程代理模型动态更新靶点，实现靶向钻探与动态闭环优化；构建多属性风险融合模型通过风险因子输出四级风险图，指导注浆资源优先投放高危区，实现风险分级预警处理。