用于预测煤中稀土矿产资源靶区的方法及电子设备转让专利
申请号 : CN202110520269.2
文献号 : CN112948445B
文献日 : 2021-07-23
发明人 : 乔军伟 , 宁树正 , 张建强 , 杜芳鹏 , 黄少青
申请人 : 中国煤炭地质总局勘查研究总院
摘要 :
权利要求 :
1.一种用于预测煤中稀土矿产资源靶区的方法,其特征在于,所述方法包括:获取待预测区域内的煤炭样品的样品采集信息以及所述煤炭样品中的样品稀土含量值,所述样品采集信息包括样品采集坐标和样品煤层编号;
基于所述样品采集信息,检索煤中稀土元素空间数据库,所述煤中稀土元素空间数据库基于预设区域内典型煤炭样品的煤质基础数据构建,所述煤质基础数据包括各所述典型煤炭样品的采集信息和稀土含量值;
若所述煤中稀土元素空间数据库中存在与所述样品采集信息匹配的参考典型煤炭样品,将所述参考典型煤炭样品的稀土含量值作为参考值,所述参考典型煤炭样品符合如下条件:所述参考典型煤炭样品的采集信息所表征的预置井田范围或预置矿区范围与所述样品采集坐标所在的预置井田范围或预置矿区范围相同,且所述参考典型煤炭样品的采集信息中的煤层编号与所述样品煤层编号的差值小于第一预设阈值;
若所述样品稀土含量值不小于所述参考值中的最小值,将所述样品采集坐标输入预先构建的煤中稀土元素成矿区模型,所述煤中稀土元素成矿区模型包括基于煤系矿产数据和煤田地质数据预测出的成矿区带;
若所述样品采集坐标表征的采集范围与所述成矿区带存在重叠区域,基于所述样品稀土含量值、所述样品采集坐标以及所述重叠区域中典型煤炭样品的煤质基础数据,预测出所述待预测区域内的稀土矿产资源靶区。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述样品稀土含量值、所述样品采集坐标以及所述重叠区域中典型煤炭样品的煤质基础数据,预测出所述待预测区域内的稀土矿产资源靶区包括:
从所述稀土元素空间数据库中检索出采集于所述重叠区域内的典型煤炭样品的煤质基础数据;
基于所述样品稀土含量值、所述样品采集坐标以及所述重叠区域中典型煤炭样品的煤质基础数据,生成稀土含量元素等值线图;
基于预设的预测阈值,从所述稀土含量元素等值线图中确定出稀土矿产资源靶区,所述预测阈值不大于所述样品稀土含量值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述稀土元素空间数据库基于如下步骤构建:
获取所述预设区域内的历史煤炭样品的采集信息和煤质化验结果;
从所述煤质化验结果中提取出各所述历史煤炭样品的稀土含量值;
若所述历史煤炭样品的稀土含量值大于预设的稀土含量阈值,将该历史煤炭样品确定为典型煤炭样品;
将所述典型煤炭样品的采集信息和稀土含量值结合为该典型煤炭样品的煤质基础数据;
基于所述煤质基础数据与所述典型煤炭样品的对应关系,构建稀土元素空间数据库。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:若所述煤中稀土元素空间数据库中不存在与所述样品采集信息匹配的参考典型煤炭样品,且所述样品稀土含量值大于所述稀土含量阈值,则执行如下步骤:在所述样品采集坐标表征的采集范围内进行多次重复采样,并测量多次重复采样得到的煤炭样品中的稀土含量值;
若多次重复采样得到的煤炭样品中的稀土含量值与所述样品稀土含量值的差值小于第二预设阈值,基于所述样品采集信息和所述样品稀土含量值,更新所述稀土元素空间数据库。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:若所述样品采集坐标表征的采集范围与所述成矿区带不存在重叠区域,在所述样品采集坐标表征的采集范围内进行多次重复采样,并测量多次重复采样得到的煤炭样品中的稀土含量值;
若多次重复采样得到的煤炭样品中的稀土含量值与所述样品稀土含量值的差值小于第二预设阈值,基于所述样品采集信息和所述样品稀土含量值,更新所述稀土元素空间数据库以及所述煤中稀土元素成矿区模型。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:若所述待预测区域内的所有煤炭样品的样品稀土含量值均小于所述参考值中的最小值,确定所述待预测区域中不存在稀土矿产资源靶区。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述煤炭样品包括可采煤层中煤炭、夹矸及煤层顶底板、有机页岩、共伴生矿产赋存地层岩石。
8.根据权利要求1至7之一所述的方法,其特征在于,所述样品采集信息还包括所述煤炭样品的图像和描述信息。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:一个或多个处理器;
存储装置,其上存储有一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1‑8中任一所述的用于预测煤中稀土矿产资源靶区的方法。
10.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1‑8中任一所述的用于预测煤中稀土矿产资源靶区的方法。
说明书 :
用于预测煤中稀土矿产资源靶区的方法及电子设备
技术领域
背景技术
内的基础数据,在基础数据的基础上分析计算煤样品中各类稀土元素的含量,并画出区域
内煤中稀土元素含量的等值线图,之后综合沉积学、构造学和煤地质学等领域内的专业知
识分析煤中稀土元素的物源条件、沉积环境及后期构造热演化史,并结合经验圈定煤中稀
土元素矿产资源的找矿靶区。
发明内容
品采集信息包括样品采集坐标和样品煤层编号;基于样品采集信息,检索煤中稀土元素空
间数据库,煤中稀土元素空间数据库基于预设区域内典型煤炭样品的煤质基础数据构建,
煤质基础数据包括各典型煤炭样品的采集信息和稀土含量值;若煤中稀土元素空间数据库
中存在与样品采集信息匹配的参考典型煤炭样品,将参考典型煤炭样品的稀土含量值作为
参考值,参考典型煤炭样品符合如下条件:参考典型煤炭样品的采集信息所表征的预置井
田范围或预置矿区范围与样品采集坐标所在的预置井田范围或预置矿区范围相同,且参考
典型煤炭样品的采集信息中的煤层编号与样品煤层编号的差值小于第一预设阈值;若样品
稀土含量值不小于参考值中的最小值,将样品采集坐标输入预先构建的煤中稀土元素成矿
区模型,煤中稀土元素成矿区模型包括基于煤系矿产数据和煤田地质数据预测出的成矿区
带;若样品采集坐标表征的采集范围与成矿区带存在重叠区域,基于样品稀土含量值、采集
坐标以及重叠区域中典型煤炭样品的煤质基础数据,预测出待预测区域内的稀土矿产资源
靶区。
据库中检索出采集于重叠区域内的典型煤炭样品的煤质基础数据;基于样品稀土含量值、
样品采集坐标以及重叠区域中典型煤炭样品的煤质基础数据,生成稀土含量元素等值线
图;基于预设的预测阈值,从稀土含量元素等值线图中确定出稀土矿产资源靶区,预测阈值
不大于样品稀土含量值。
含量值;若历史煤炭样品的稀土含量值大于预设的稀土含量阈值,将该历史煤炭样品确定
为典型煤炭样品;将典型煤炭样品的采集信息和稀土含量值结合为该典型煤炭样品的煤质
基础数据;基于煤质基础数据与典型煤炭样品的对应关系,构建稀土元素空间数据库。
在采集坐标表征的采集范围内进行多次重复采样,并测量多次重复采样得到的煤炭样品中
的稀土含量值;若多次重复采样得到的煤炭样品中的稀土含量值与样品稀土含量值的差值
小于第二预设阈值,基于样品采集信息和样品稀土含量值,更新稀土元素空间数据库。
到的煤炭样品中的稀土含量值;若多次重复采样得到的煤炭样品中的稀土含量值与样品稀
土含量值的差值小于第二预设阈值,基于样品采集信息和样品稀土含量值,更新稀土元素
空间数据库以及煤中稀土元素成矿区模型。
理器实现上述任一实施例中用于预测煤中稀土矿产资源靶区的方法。
样品,将参考典型煤炭样品的稀土含量值作为参考值;若样品稀土含量值不小于参考值中
的最小值,将样品采集坐标输入预先构建的煤中稀土元素成矿区模型;若样品采集坐标表
征的采集范围与成矿区带存在重叠区域,基于样品稀土含量值、采集坐标以及重叠区域中
典型煤炭样品的煤质基础数据,预测出待预测区域内的稀土矿产资源靶区。降低了预测煤
中稀土矿产资源靶区的难度以及对研究人员专业经验的依赖性,有助于提高预测煤中稀土
矿产资源靶区的效率和准确度。
附图说明
具体实施方式
义。
包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
从服务器接收待预测区域内的稀土矿产资源靶区。
膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时,可以安装在上述
所列举的电子设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块,也
可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
据服务器。后台数据服务器可以对接收到的煤炭样品的样品采集信息和样品稀土含量值与
参考典型煤炭样品的煤质基础数据进行对比、并将样品采集信息输入煤中稀土元素成矿区
模型以预测煤中稀土矿产资源靶区等处理,并将处理结果(例如预测出的待预测区域内的
稀土矿产资源靶区)反馈给终端设备。
来提供分布式服务的多个软件或软件模块,也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做
具体限定。
录每份煤炭样品的采集坐标(例如可以是GPS(全球定位系统)坐标)和采集深度,然后根据
采集深度确定煤炭样品的样品煤层编号,即可得到每份煤炭样品的样品采集信息。之后,对
各个煤炭样品进行元素分析,确定出煤炭样品中各稀土元素的含量之和,即可得到每个煤
炭样品的样品稀土含量值。
体还可以是图1中所示的服务器,服务器可以通过网络从终端设备获取各个煤炭样品的样
本采集信息和样本稀土含量值,以执行后续步骤。
有助于提高煤炭样品的代表性。
可以拓展煤炭样品的特征维度。
的典型煤炭样品的煤质基础数据,可以通过编号对典型煤炭样品进行标识,每一个编号均
对应一条煤质基础数据。例如,可以采用Oracle或MySQL等关系型数据库。
接收云端服务器返回的检索结果。
如可以包括各种类型的测试指标,例如煤层厚度、成煤时代和煤新型等;煤炭样品中各种组
分及元素的含量;煤炭样品的物理性质,例如可以包括密度、着火点等;煤炭样品的化学性
质,例如可以包括灰融特性发热量等。
典型煤炭样品的采集信息中的煤层编号与样品煤层编号的差值小于第一预设阈值。
质环境与成矿条件相似,因而可以将参考典型煤炭样品的稀土含量作为参考值,以此预测
煤炭样品所处的位置是否具备成矿条件。
的典型煤炭样品,然后再将样品煤层编号和第一预设阈值作为筛选条件,将煤层编号的差
值不小于第一预设阈值的典型煤炭样品过滤掉,剩下的典型煤炭样品即为参考典型煤炭样
品。然后,从参考典型煤炭样品对应的煤质基础数据中提取出参考典型煤炭样品的稀土含
量值,作为参考值。
成矿区模型可以表征稀土矿产资源分布的一般规律,相应的,成矿区带可以表征存在稀土
矿产资源的概率较大的区域。
用图像的形式,并将基于煤系矿产数据和煤田地质数据预测出的成矿区带在图像中标记出
来。
源靶区。
处的位置不存在稀土矿产资源靶区。若待预测区域内的所有煤炭样品的样品稀土含量值均
小于参考值中的最小值,则可以确定待检测区域中不存在稀土矿产资源靶区。
域内的稀土矿产资源靶区。
矿产资源的概率较大的区域。
标以及样本采集坐标,并将稀土含量值最高的典型煤炭样本的采集坐标和样本采集坐标围
成的区域与待检测区域的重叠部分确定为待预测区域内的稀土矿产资源靶区。
样得到的煤炭样品中的稀土含量值;若多次重复采样得到的煤炭样品中的稀土含量值与样
品稀土含量值的差值小于第二预设阈值,基于样品采集信息和样品稀土含量值,更新稀土
元素空间数据库以及煤中稀土元素成矿区模型。
征,此时可以将煤炭样品的采集数据导入稀土元素空间数据库,以丰富稀土元素空间数据
库中的数据量,并根据样品采集信息修正煤中稀土元素成矿区模型中的成矿区带,以提高
煤中稀土元素成矿区模型中成矿区带的精度,进而提高预测煤中稀土矿产资源靶区的准确
度。
若将煤炭样品的采集数据导入稀土元素空间数据库,可能会将噪声数据引入稀土元素空间
数据库,进而影响稀土元素空间数据库中数据的准确度。
库中存在与样品采集信息匹配的参考典型煤炭样品,将参考典型煤炭样品的稀土含量值作
为参考值;若样品稀土含量值不小于参考值中的最小值,将样品采集坐标输入预先构建的
煤中稀土元素成矿区模型;若样品采集坐标表征的采集范围与成矿区带存在重叠区域,基
于样品稀土含量值、采集坐标以及重叠区域中典型煤炭样品的煤质基础数据,预测出待预
测区域内的稀土矿产资源靶区。降低了预测煤中稀土矿产资源靶区的难度以及对研究人员
专业经验的依赖性,有助于提高预测煤中稀土矿产资源靶区的效率和准确度。
产资源靶区中稀土矿产的分布范围所占的比例越大且稀土元素的含量也越高。预测阈值越
低,预测出的稀土矿产资源靶区的范围越大,稀土矿产资源靶区中稀土矿产的分布范围所
占的比例越小且稀土元素的含量也越高。,
绘制稀土含量元素等值线图,并以此预测的稀土矿产资源靶区的步骤,可以进一步提高预
测煤中稀土矿产资源靶区的效率和准确度。
的位置信息、地质信息、物理性质和化学性质等。作为示例,可以获取全国范围内所有历史
煤炭样品的采集信息和煤质化验结果。
不具备稀土成矿的基础条件,如此可以将不具备稀土成矿的基础条件的历史煤炭样品过滤
掉,以免将噪声数据引入稀土元素空间数据库,进而影响数据的准确度。
值,则执行如下步骤:在采集坐标表征的采集范围内进行多次重复采样,并测量多次重复采
样得到的煤炭样品中的稀土含量值;若多次重复采样得到的煤炭样品中的稀土含量值与样
品稀土含量值的差值小于第二预设阈值,基于样品采集信息和样品稀土含量值,更新稀土
元素空间数据库。
骤201中得到的煤炭样品可以表征待预测区域内煤炭的总体特征,则将样品采集信息和样
品稀土含量值导入稀土元素空间数据库,一方面可以丰富稀土元素空间数据库中的数据
量,进而预测煤中稀土矿产资源靶区的准确度,另一方面可以避免引入噪声数据,影响稀土
元素空间数据库中数据的准确度。
值的历史煤炭样品的数据集成到数据库中,根据煤炭样品的采集信息即可检索出与之匹配
的参考典型,可以提高煤炭样品的采集数据与典型煤炭样品数据的对比效率。
如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)等等的移
动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图6示出的终端设备仅仅是一个示
例,不应对本发明的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中,还存储有电子设备
600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相
连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
动器等的输出装置607;包括例如磁带、硬盘等的存储装置608;以及通信装置609。通信装置
609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具
有各种装置的电子设备600,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以
替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置,也可以根
据需要代表多个装置。
上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实
施例中,该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装,或者从存储装置608
被安装,或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时,执行本发明的实施
例的方法中限定的上述功能。需要说明的是,本发明的实施例所述的计算机可读介质可以
是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读
存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或
器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有
一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器
(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD‑
ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明的实施例中,计算机
可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置
或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明的实施例中,计算机可读信号介质可以包括
在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种
传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的
组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该
计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或
者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,
包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备:获取待预测区域内的煤炭样品的样品采集
信息以及煤炭样品中的样品稀土含量值,样品采集信息包括样品采集坐标和样品煤层编
号;基于样品采集信息,检索煤中稀土元素空间数据库,煤中稀土元素空间数据库基于预设
区域内典型煤炭样品的煤质基础数据构建,煤质基础数据包括各典型煤炭样品的采集信息
和稀土含量值;若煤中稀土元素空间数据库中存在与样品采集信息匹配的参考典型煤炭样
品,将参考典型煤炭样品的稀土含量值作为参考值,参考典型煤炭样品符合如下条件:参考
典型煤炭样品的采集信息所表征的预置井田范围或预置矿区范围与样品采集坐标所在的
预置井田范围或预置矿区范围相同,且参考典型煤炭样品的采集信息中的煤层编号与样品
煤层编号的差值小于第一预设阈值;若样品稀土含量值不小于参考值中的最小值,将样品
采集坐标输入预先构建的煤中稀土元素成矿区模型,煤中稀土元素成矿区模型包括基于煤
系矿产数据和煤田地质数据预测出的成矿区带;若样品采集坐标表征的采集范围与成矿区
带存在重叠区域,基于样品稀土含量值、采集坐标以及重叠区域中典型煤炭样品的煤质基
础数据,预测出待预测区域内的稀土矿产资源靶区。
Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语
言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立
的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或
服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包
括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如
利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用
于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标
注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上
可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注
意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执
行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令
的组合来实现。
替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。