一种基于深度学习的岩石勘探的预测方法和系统

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
一种基于深度学习的岩石勘探的预测方法和系统
申请号:CN202410728973
申请日期:2024-06-06
公开号:CN118298124B
公开日期:2024-09-24
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的岩石勘探的预测方法和系统,方法包括:确定采集坐标和勘探区域三维图像模型,获取岩石样本;采集岩石样本的光谱图像数据;通过预设岩石成分识别模型对光谱图像数据进行分析,确定采集坐标的岩石成分数据;将相邻采集坐标的中间坐标确定为第一坐标,对包含第一坐标的相邻采集坐标的岩石成分数据进行分析,确定第一坐标的预测岩石成分数据;将采集坐标的岩石成分数据、第一坐标的预测岩石成分数据导入勘探区域三维图像模型,建立岩石成分分布三维图像模型。本发明通过采集坐标的岩石样本的岩石成分数据对勘探区域的岩石成分分布情况进行预测,建立三维图像模型,对勘探区域的岩石、矿物分布情况进行可视化展示。
技术关键词
坐标 三维图像模型 数据 样本 光谱检测设备 采集设备 标记 计算方法 光谱设备 预测系统 分析模块 计划 网格