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龙图腾网获悉天津华勘集团有限公司申请的专利一种基于地质三维建模的找矿靶区预测方法和系统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：CN119850863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510322614.X，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种基于地质三维建模的找矿靶区预测方法和系统是由罗志波;高亚龙;贾琦;李运崇;刘建权;艾羽;孙双海;薛清泼;陈京玉;张计武;李宗瑾;马文强;康维刚;穆顺要;张振霖;矣昊江;方时明设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于地质三维建模的找矿靶区预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于地质三维建模的找矿靶区预测方法和系统，涉及矿产资源勘查技术领域，包括：获取目标地区的地质、地球物理、地球化学及遥感数据并进行预处理，生成建模数据集进行地质建模；通过三维地质模型结合深度学习构建岩性分类模型，提取浅部岩性特征对目标地区深部岩性进行预测；根据目标地区深部岩性的预测结果、深部地球物理数据及三维地质模型筛选成矿因子，生成成矿预测因子集；基于图卷积网络建立找矿预测模型，将成矿预测因子集导入获取成矿分布预测结果，进行三维找矿靶区圈定。本发明通过多源地质数据与地质三维建模进行深部岩性地层预测，并使用图卷积神经网络进行靶区圈定，提高找矿靶区预测的效率和精度，降低勘查成本。

本发明授权一种基于地质三维建模的找矿靶区预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于地质三维建模的找矿靶区预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标地区的地质、地球物理、地球化学及遥感数据，将获取的数据进行预处理，生成建模数据集，基于所述建模数据集进行目标地区的地质建模，生成三维地质模型； 通过所述三维地质模型结合深度学习构建岩性分类模型，提取目标地区的浅部岩性特征，利用所述浅部岩性特征对目标地区深部岩性进行预测； 根据目标地区深部岩性的预测结果、深部地球物理数据及三维地质模型筛选成矿因子，并构建最佳成矿因子组合生成成矿预测因子集； 基于图卷积网络建立找矿预测模型并进行训练，将所述成矿预测因子集导入所述找矿预测模型获取成矿分布预测结果，进行三维找矿靶区圈定； 构建最佳成矿因子组合生成成矿预测因子集，具体为： 获取控矿地质条件对应的成矿因子，随机生成成矿因子组合构建初始种群，使用改进的蜣螂优化算法对成矿因子组合进行寻优，在初始种群中引入混沌映射对初始蜣螂位置进行优化； 通过成矿因子组合的分类准确率及特征维度构建目标函数，使用所述目标函数正向关联适应度函数，根据适应度函数更新不同行为状态蜣螂个体的位置； 在不同行为状态蜣螂个体的位置更新过程中添加反向学习策略及自适应非线性步长控制策略，所述反向学习策略获取每个蜣螂个体的反向位置，合并混沌种群和反向种群求解蜣螂个体的位置信息，所述自适应非线性步长控制策略根据迭代次数自适应控制搜索步长，精细化控制蜣螂个体的位置更新； 并利用随机系数与反向学习策略及自适应非线性步长控制策略结合，当所述随机系数小于预设阈值时，使用自适应非线性步长控制策略进行位置更新，否则，使用反向学习策略进行位置更新； 迭代优化后获取改进后蜣螂优化算法输出的最优解，根据所述最优解确定各控矿地质条件对应的最佳成矿因子组合，作为成矿预测因子集； 基于图卷积网络建立找矿预测模型并进行训练，将所述成矿预测因子集导入所述找矿预测模型获取成矿分布预测结果，具体为： 根据成矿预测因子集在已完成的地质、物探、化探及探矿工作实例数据中提取特征变量值，获取不同成矿预测因子的特征变量值与成矿分布的关系，构建成矿分布与不同成矿预测因子的图表示，提取邻接矩阵； 同时根据实例数据结合矿体分布的三维地质模型与不同成矿因子的三维地质模型的交集情况获取矿体分布对应不同成矿预测因子的特征变量值范围，获取不同成矿预测因子的概率分布函数； 使用图卷积网络建立找矿预测模型对所述图表示进行学习，根据所述邻接矩阵及状态更新权重矩阵更新节点信息，获取更新后的节点特征向量； 根据成矿预测因子集获取目标地区的特征变量值，通过不同成矿预测因子的概率分布函数获取目标地区的特征变量值对应的概率分布值，使用所述概率分布值对邻接矩阵进行处理，获取动态邻接矩阵； 根据所述动态邻接矩阵和状态更新权重矩阵进行节点信息的更新，获取最终节点特征向量，将最终节点特征向量导入全连接层获取成矿分布预测结果。

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