【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及资源储量估算，尤其涉及基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法及系统。
技术介绍
1、随着全球矿产资源勘探和开发的不断深入，精确的矿产资源储量估算成为矿产资源管理与开发的核心技术之一。目前，广泛应用的矿产资源储量估算方法主要依赖于传统地质模型和统计分析，通常采用二维或简单的三维模型对矿体形态、空间分布及品位进行估算。
2、但是经专利技术人探索，现有技术仍然存在至少以下缺陷：
3、现有的固体矿产资源储量估算方法主要依赖于传统的地质模型和统计分析，通常采用二维或简单的三维模型来估算矿体的形态和分布。然而，这些方法在处理矿体复杂形态和不规则空间分布时存在较大的局限性。尤其是在多尺度、多属性的地质环境下，传统方法难以准确刻画矿体的内部特征，导致储量估算结果往往存在较大的偏差，无法满足现代矿产资源管理对高精度估算的需求。
4、第二，现有技术中缺乏对储量估算结果不确定性的系统分析。传统方法多采用线性模型，忽略了地质数据中的非线性特征和区域性差异，无法有效应对数据中的随机噪声和不确定因素。由于未能充分考虑不同地质假设下的储量波动范围，现有的估算结果在实际应用中可靠性较低，容易导致决策失误和资源浪费。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法及系统。
2、基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，包括以下步骤：
3、s1，数据采集与融合：从目标矿区收集多种地质勘探数据，包
4、s2，矿体形态识别：利用拓扑数据分析方法识别矿体的形态复杂性，自动提取关键几何特征；
5、s3，三维建模：采用高阶非线性空间插值方法，在处理后的地质数据和拓扑分析结果的基础上构建矿体的三维模型，处理边界不规则性和内部复杂性，生成具有多尺度特征的模型；
6、s4，自适应网格化：根据区域地质特征，在三维建模过程中，自适应调整网格密度和结构；
7、s5，多尺度模拟与不确定性分析：基于三维模型进行多尺度模拟，调整模型参数以反映矿体的体积、形态和空间分布；结合非参数贝叶斯统计方法和蒙特卡洛模拟，对储量估算结果进行不确定性分析，量化误差并提供可信区间；
8、s6，属性预测与优化：采用深度学习模型对矿体内部的地质属性进行预测，结合多尺度模拟结果，自动提取特征，优化预测模型；
9、s7，储量估算：根据三维模型和属性预测结果，采用高阶积分方法计算矿产资源储量，对不同区域属性差异进行加权计算。
10、可选的，所述s1中包括：
11、s11，数据采集：从目标矿区内不同地点和深度处，使用地质勘探设备收集地质数据，包括钻孔数据、样品分析数据和地质结构图；钻孔数据包括岩石样本和地层记录，样品分析数据包括矿物成分和化学分析结果，地质结构图包括断层和褶皱结构图；
12、s12，数据预处理：对采集到的数据进行初步处理，包括数据格式转换、缺失值填补和异常值检测；
13、s13，数据融合：采用多源数据融合技术，将来自不同来源和尺度的地质数据进行融合处理，结合空间坐标系统一各类数据的空间信息，消除不同数据源之间的偏差；
14、s14，高维降噪：对融合后的数据进行降噪处理，消除数据中的随机噪声和冗余信息；
15、s15，数据规范化：通过归一化或标准化技术，将不同量纲的数据转换为同一量纲，并将数据的分布调整为标准形式。
16、可选的，所述s2中包括：
17、s21，地质数据的拓扑化转换：将预处理后的地质数据进行拓扑化转换，将矿体的空间结构数据（如钻孔数据、样品分析数据）转化为拓扑网络结构，包括节点（表示矿体的空间点）和边（表示这些点之间的关系），从而形成矿体的拓扑结构模型；
18、s22，持久性同调分析：对生成的拓扑结构模型应用持久性同调分析，计算矿体的拓扑不变量，如betti数（表示矿体中的空洞数）、持久性条形码（表示不同拓扑特征的稳定性和重要性），定量描述矿体形态的复杂性，持久性条形码图表展示了不同尺度下矿体形态的稳定特征，帮助识别矿体内部的重要几何形态；
19、s23，几何特征提取：在持久性同调分析结果的基础上，自动提取矿体的关键几何特征；
20、s24，几何特征的验证与优化：将提取的几何特征与已有地质模型比对和验证，通过回归分析，验证几何特征的准确性和地质相关性，当存在偏差时，调整持久性同调分析的参数，优化最终的形态识别结果；
21、s25，数据准备与输出：将经过验证的几何特征整理并转化为参数化描述，输出用于后续三维建模的结构数据，并生成用于预测和模拟的几何特征报告。
22、可选的，所述s3中包括：
23、s31，数据准备与初步插值：将处理后的地质数据和经过拓扑分析提取的几何特征输入到三维建模系统中，采用线性插值对地质数据进行初步三维插值，生成基础的矿体空间分布模型，为后续的高阶插值提供基础参考；
24、s32，高阶非线性插值算法选择：根据矿体的形态复杂性和地质特征，选择高阶非线性插值算法权衡插值精度和模型复杂度，高阶非线性插值算法包括样条插值、多项式插值和径向基函数插值；
25、s33，边界不规则性处理：对矿体模型的边界区域进行特别处理，引入边界条件约束，精确拟合矿体的边界形态，对边界处的数据稀疏区，采用边界修正法进行补充插值；
26、s34，内部复杂性处理：在模型内部区域，识别地质特征的复杂性区域，应用多尺度插值技术，在不同尺度上进行插值计算，对内部复杂区域进行局部细化插值；
27、s35，多尺度模型生成与整合：结合不同尺度下的插值结果，生成多尺度三维模型，使用模型整合技术，将不同尺度的模型无缝结合成一个整体模型，对不同尺度的插值模型进行平滑处理与权重分配；
28、s36，模型优化与验证：通过模拟退火算法优化生成的三维模型，将最终生成的三维模型与已知的地质数据进行验证，对比计算残差；
29、s37，三维模型输出：将验证后的三维模型转换为标准地质模型格式，生成模型报告，记录建模过程中的关键参数和结果。
30、可选的，所述s4中包括：
31、s41，区域地质特征分析：在三维建模前，对目标区域的地质特征进行详细分析，识别出影响矿体形态的关键地质因素，并确定地质因素对网格划分的影响范围，通过地质统计方法评估区域内地质特征的空间变化率，制定网格划分策略；
32、s42，初步网格划分：采用均匀网格对矿体模型进行初步的网格划分，生成初始网格模型，分析网格划分的效果和识别需要细化的区域；
33、s43，自适应网格密度调整：动态调整网格密度，在地质特征变化剧烈的区域增加网格密度；在地质特征平缓的区域，减少网格密度，采用梯度密度函数算本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，其特征在于，所述S1中包括：
3.根据权利要求1所述的基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，其特征在于，所述S2中包括：
4.根据权利要求1所述的基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，其特征在于，所述S3中包括：
5.根据权利要求1所述的基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，其特征在于，所述S4中包括：
6.根据权利要求1所述的基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，其特征在于，所述S5中包括：
7.根据权利要求6所述的基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，其特征在于，所述S54中包括：
8.根据权利要求1所述的基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，其特征在于，所述S6中包括：
9.根据权利要求1所述的基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，其特征在于，所述S7中包括：
10.基于高阶空间模拟的
...【技术特征摘要】
1.基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，其特征在于，所述s1中包括：
3.根据权利要求1所述的基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，其特征在于，所述s2中包括：
4.根据权利要求1所述的基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，其特征在于，所述s3中包括：
5.根据权利要求1所述的基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，其特征在于，所述s4中包括：
6.根据权利要求1所述的基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，其特征在于，所述s5中包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：杨阳，李予红，孙勇刚，刘聪，甄春波，尚晓雨，张淼鑫，李锋，陈龙，张闯，刘泽，杨科，董硕，张建池，赵晓杰，安娜，闫天玺，任禹，赵楠，刘彦辉，
申请(专利权)人：河北省地质矿产勘查开发局国土资源勘查中心河北省矿山和地质灾害应急救援中心，
类型：发明
国别省市：
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