【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及海洋资源开发，尤其涉及一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法。
技术介绍
1、深海结壳资源因其富含稀有金属元素，具有重要的经济与战略价值，逐渐成为全球深海资源开发的热点，传统的深海资源勘探方法主要依赖于声学探测、磁场测量和地质采样，这些方法通常需要耗费大量时间与成本，且在大范围分布的深海环境中，数据的采集和处理面临极高难度，此外，深海环境复杂多变，不同深度、区域的结壳资源密度和成分差异显著，传统的单一数据源采集方法很难满足对资源分布的精确预测需求，影响了资源评估的准确性。
2、现有技术中针对深海结壳资源的评估方法大多缺乏对生态环境影响的综合考虑，尤其是在资源开发规划中，难以权衡资源开发与生态保护的需求，可能导致潜在的生态风险，特别是生态敏感区域的识别、资源开采对水质与生物群落的影响预测等方面，现有技术方法欠缺精准的评价和动态反馈机制，导致在资源开发优先级设定和环境保护措施上存在不确定性，因此，亟需一种能够在精准评估结壳资源分布的同时，将生态环境影响综合纳入考量的技术方案，以便为深海资源的可持续开发提供科学依据。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法。
2、一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，包括以下步骤：
3、s1：在目标深海区域布设多模态传感器，采集多波段声学数据、磁场数据和海水化学参数数据，并记录海洋生物活动数据和水体流速数据，生成初始环境数据集；
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5、s3：利用卷积神经网络对初始环境数据集中的声学和磁场数据进行处理，提取与结壳资源分布相关的深度和密度特征，生成结壳资源特征数据集；
6、s4：基于结壳资源特征数据集和环境基线数据库，采用生成对抗网络模拟不同资源开采情境下的生态影响变化，生成在生态敏感区域内的环境影响数据，形成生态影响反馈数据集；
7、s5：基于结壳资源特征数据集和生态影响反馈数据集，构建协同评价模型，通过设定权重计算不同数据特征的影响，输出结壳资源分布预测值和生态影响预测值，形成资源与生态协同评分结果；
8、s6：对协同评价模型进行动态更新，将每次采集到的新样本数据与协同评价模型中的参数进行匹配调整，以提升协同评价模型在不同时段和环境条件下的预测精度和适应性；
9、s7：根据协同评估模型的输出，生成目标区域的资源与生态影响分布图，并通过图形用户界面显示资源开发优先级和环境风险分布。
10、可选的，所述s1具体包括：
11、s11：在目标深海区域内；利用遥控潜水器或自主水下航行器分别在50米、100米、200米及300米的不同深度布设多模态传感器阵列，每个深度间隔的布设点之间保持100米的水平间距，以覆盖目标区域的环境特征变化；
12、s12：将所述多模态传感器的声学采集模块调整为多波段采集模式，设置低频、中频和高频三个采集通道，分别采集各频段的声学信号，并通过实时数据传输接口将采集的声学数据传输至上位机以形成多波段声学数据集；
13、s13：利用所述多模态传感器中的三轴磁力计模块，基于传感器布设位置的磁场分布特征，连续采集磁场数据，记录各布设点的磁场强度、方向变化和干扰因素，生成目标区域的磁场数据集；
14、s14：通过设置于多模态传感器上的水质检测模块，依次采集海水中的氧含量、ph值和金属离子浓度的化学参数数据，并对所采集的数据进行时间戳标记，将处理后数据生成海水化学参数数据集；
15、s15：在多模态传感器布设点设置生物监测模块，基于声学和光学检测技术识别并记录海洋生物活动特征，记录活动的生物种类、出现频率和活动强度，并生成海洋生物活动数据集；
16、s16：通过流速测量模块连续采集目标区域内的水体流速数据，记录水流方向、流速变化和水体压力信息，将各布设点的流速数据集成水体流速数据集；
17、s17：整合多波段声学数据集、磁场数据集、海水化学参数数据集、海洋生物活动数据集和水体流速数据集，对各数据集进行时间与空间的同步处理，生成初始环境数据集。
18、可选的，所述s2具体包括：
19、s21：从初始环境数据集中提取目标区域的多波段声学数据、磁场数据、海水化学参数数据、海洋生物活动数据和水体流速数据，作为k-means聚类算法的输入特征变量，并对各特征变量进行归一化处理，以确保数据特征的量纲一致；
20、s22：设置k-means聚类算法的聚类中心数量，根据目标区域的生态复杂性确定k值，优选为5至10个类别，用于代表不同生态环境特征区域；
21、s23：利用归一化后的各特征变量数据，通过k-means聚类算法进行计算，将初始环境数据集中的每个数据点划分至最接近的聚类中心，形成不同类别的环境特征区域，并生成分类标记；
22、s24：对生成的环境特征区域进行分析，依据海水化学参数、海洋生物活动密度以及水流速变化特征，识别出对生态敏感的区域，将其标记为资源开发中的优先保护区域，并记录该优先保护区域的空间坐标、特征数据和分类标签；
23、s25：将标记后的优先保护区域及各环境特征区域的数据导入环境基线数据库，保存每个区域的特征分类结果和环境参数作为基线数据。
24、可选的，所述s24具体包括：
25、s241：基于环境基线数据库中的海水化学参数，计算氧含量、ph值和金属离子浓度的平均值和标准差，以识别化学异常区域；设每个监测点的化学敏感度评分为；对于化学敏感度评分高于设定阈值的监测点，将其识别为化学特征显著的敏感区域；
26、s242：基于海洋生物活动密度数据，对每个监测点的生物活动频率f进行归一化处理，计算生物活动密度评分；当高于设定的生物密度阈值时，该监测点被标记为生物活跃的生态敏感点；
27、s243：基于水流速变化特征，计算每个监测点的流速变化率，以识别水流剧烈波动的敏感区域；若高于设定的变化率阈值时，则该监测点被识别为水流波动显著的敏感区域；
28、s244：结合所述化学敏感度评分、生物活动密度评分和流速变化率，将满足上述三个条件中至少两个的监测点标记为生态敏感区域；同时记录其空间坐标、综合特征评分和分类标签，并将该生态敏感区域标记为资源开发中的优先保护区域。
29、可选的，所述s3具体包括：
30、s31：将初始环境数据集中的声学数据和磁场数据进行预处理，通过数据归一化和噪声过滤方法去除异常数据和背景噪声，以获得高质量的输入数据；
31、s32：构建卷积神经网络模型，包括输入层、卷积层、池化层和全连接层，用于提取声学数据和磁场数据中的深度和密度特征；所述卷积层通本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，其特征在于，所述S24具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，其特征在于，所述S3具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，其特征在于，所述S4具体包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，其特征在于，所述S5具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，其特征在于，所述S53具体包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，其特征在于，所述S6具体包括：
10.
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，其特征在于，所述s24具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，其特征在于，所述s3具体包括：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘震，李超，杨耀民，王志毅，高祥兴，尹学兵，邵轶辉，
申请(专利权)人：国家深海基地管理中心，
类型：发明
国别省市：
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