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人工智能找矿预测系统(IMP)

发布时间: 2022-10-10

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式： 合作开发
成果类型： 发明专利
行业领域：
电子信息技术,采矿业,信息安全技术,通信技术,煤炭开采和洗选业
成果介绍
本成果基于新- -代信息技术，研发出了人工智能找矿预测系统，发明了“一种地质图的向量化表示方 法(专利申请号: ***)”，突破了地质信息在找矿预测中难以应用的问题;发明了“- -种基 于深度学习的嗅探智能找矿预测方法(专利申请号: ***) ”。开发完成了集成多种方法的智 能找矿预测系统(***) ，实现了地质图网格化、智能地质解释、智能地质成矿地质分析、矿床模型知识图谱、矿产预测等五大功能。完成了《智能找矿预测技术方法指南(讨论稿)》的编写。
成果亮点
实现了自编码网络、卷积神经网络、孪生网络等深度学习找矿预测模型。开发了基于高分遥感影像的萤石矿找矿方法。确定了评价智能找矿预测方法有效性的指标和方法。基于勘查区找矿预测理论，建立104个主要矿床模型的知识图谱。 针对国家战略性矿产资源，在甘肃崖湾-大桥、甘肃寨上-马坞、甘肃龙首山、河北崇礼、广西金秀、新疆东昆仑-阿尔金等地区进行了智能找矿预测，圈定了40余个有利找矿预测区，其中在所圈定的甘肃崖湾-大桥矿集区的饮马河北预测区、甘肃龙首山等预测区得到了钻探验证。
团队介绍
吉林大学地球科学学院薛林福教授科研团队，申请发明专利2项:-种地质图的向量化表示方法(专利申请号: ***)一种基于深度学习的嗅探智能找矿预测方法(专利申请号: ***) 。发表论文8篇:其中SCI论文1篇，EI论文5篇， 核心论文2篇。
成果资料
产业化落地方案
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成果综合评价报告

评价单位：- (-) 评价时间：2022-11-09

姚振辉

重庆理工大学

教授

综合评价

智能工厂的应用，对电网、空气、公路等监测网络的实施，传感器的发展领域一直在不断的扩大。计划落地后，现在又提出人工智能飞进千家万户，家用产品会变得越来越智能，万物互联时代正在飞速的发展，未来人们的生活可能方方面面都离不开最基础的传感器。这对于传感器行业来说，是莫大的机遇。 机遇往往伴随着挑战，传感器行业也面临着很多问题，如何研发出符合市场潮流和计划中要求的传感器？如何让传感器在同类传感器中脱颖而出？只有跟随时代发展的潮流，才能有正确的方向，掌握了核心技术，才能立于不败之地，对于传感器行业来说，只有抓住这个机遇，注重研发和市场需求，才能更上一层楼。
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