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龙图腾网获悉中核第四研究设计工程有限公司申请的专利一种基于区域铀资源的矿田分区方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119849892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510330474.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于区域铀资源的矿田分区方法是由霍晨琛;苏学斌;杨润生;于宝民;孙刚友;任赛;肖诗伟;赵凯培;刘晓明;吴卫芳设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区域铀资源的矿田分区方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于区域铀资源的矿田分区方法。本发明是一种基于空间聚类方法对铀矿田的区域铀矿进行资源整合的利用方法，具体是：本发明采用两步聚类方法来实现，第一步是基于矿床三维块体模型，进行各矿床内铀资源聚类，形成类簇，类簇的数量远小于块体模型数量；第二步是在各矿床内铀资源聚类的基础上，在矿田范围内基于矿床的空间分布，进行矿床的聚类，实现矿田分区。采用本发明方法对矿田分区后，后续在铀矿开采过程中可实现对矿田资源的充分利用，可减少“呆矿”的数量，对区域铀资源整合后，还能提高开采过程及后续废物处理等的自动化智能化水平，降低开采成本，利于环境保护。

本发明授权一种基于区域铀资源的矿田分区方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区域铀资源的矿田分区方法，其特征是，包括如下步骤： S1：构建基于铀资源的矿田内所有矿床矿体的三维块体模型； S2：提取矿田内各矿床矿体三维块体模型属性信息作为输入数据； S3：通过基于密度的聚类算法DBSCAN，确定各矿床适配参数，各矿床适配参数包括邻域半径和成为核心对象的在邻域半径内的最少点数； S4：采用基于密度的聚类算法DBSCAN对各矿床内矿体进行聚类，得到矿床内矿体聚类结果； S5：将步骤S4中各矿床内矿体聚类结果作为输入数据，通过层次聚类算法HAC对矿田内矿床进行聚类，最终实现基于区域铀资源的矿田分区； 步骤S2具体是：利用矿业软件提取各矿床矿体三维块体模型的三维空间坐标、品位、尺寸大小作为输入数据； 步骤S3包括以下步骤： S301：选取三维块体模型的三维空间坐标和品位形成4维度的属性信息数据，并依据该4维度的属性信息数据确定k近邻算法中的k值；k=2×维度-1； S302：计算出每个三维块体模型到距其第k近的点的距离，将这些距离从大到小排序并绘制k-distance图； S303：从k-distance图上找到变化趋势急剧变化位置的距离，作为邻域半径的取值； S304：设成为核心对象的在邻域半径内的最少点数为k+1； S305：按上述步骤遍历矿田内所有矿床，基于DBSCAN算法确定矿田各矿床适配参数； 步骤S4包括以下步骤： S401：将各矿床适配参数带入到DBSCAN算法中进行求解，基于三维块体模型得到聚类后的类簇； S402：确定各矿床矿体聚类类簇的中心空间坐标、平均品位、包含块体数量、资源权重属性指标，其中资源权重为类簇内包含的各块体模型体积与对应块体品位的乘积之和； 步骤S5包括以下步骤：将各矿床内矿体聚类结果作为输入数据，采用层次聚类算法HAC的linkage函数中Ward方法进行矿田范围内铀资源空间聚类，得到矿床聚类结果； Ward方法是通过最小化类簇内方差总和来寻找最佳的类簇间合并方法，具体是： ①计算每个类簇的ESS； ②枚举所有可能的类簇两两分组情形，并计算所有可能的每两个类簇合并后ESS的增量△ESS； ③选择增量△ESS最小的两个类簇合并； ④重复以上过程直到类簇数量减少到1； ESS的计算公式如下所示： 式中，X ij 表示第i个类簇的第j个特征值，为第j维特征的均值，ρ为特征维度，n为类簇数量；特征维度是四维，即ρ=4；四维特征维度分别为：步骤S402中所得中心空间坐标对应的三个维度以及资源权重对应的一个维度。

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