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专利名称：一种综合地质勘探信息管理系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202411050620.6

专利申请（专利权）人：中铁资源集团勘察设计有限公司
权利人地址：河北省廊坊市广阳区廊万路九号

专利发明（设计）人：郭有劲,董明华,张诏飞,刘志亮,席伟,吴昱诚,王海峰

专利摘要：本发明涉及地质数据管理技术领域，具体为一种综合地质勘探信息管理系统，系统包括：非线性动态数据建模模块将地层振动与压力变化的时间序列数据转换为多维相空间，通过延迟坐标映射地质内部动态结构，分析重构的多维相空间中的关键转折点，生成地质动态吸引子图。本发明中，通过非线性动态数据建模，能有效捕捉地质内部的动态变化，分析和预测地质结构的关键转折点，构建基于物理和化学特性的岩层连续性网络，使得对岩层间的连续性和潜在断层的监测更为直观和实时，进一步强化了对地质结构稳定性的评估，应用高级降维技术对地质数据进行处理，有效减少了数据处理的复杂度同时保留了关键信息，从而使得地质特征的提取更加高效和准确。

主权利要求：
1.一种综合地质勘探信息管理系统，其特征在于，所述系统包括：非线性动态数据建模模块将地层振动与压力变化的时间序列数据转换为多维相空间，通过延迟坐标映射地质内部动态结构，分析重构的多维相空间中的关键转折点，生成地质动态吸引子图；
地层连续性动态评估模块利用所述地质动态吸引子图，结合岩石的物理和化学特性，构建并实时更新无向图或有向图的节点与边，监测岩层连续性和潜在断层，通过实时计算节点间的最短路径和识别强连通分量，评估网络的稳定性指标，生成地层连续性网络图；
高维数据降维分析模块利用所述地层连续性网络图中的结构特征，应用局部线性嵌入与等距映射对高维地质数据进行降维，提取关键地质特征，建立降维地质特征集；
地质变化模式预测模块基于所述降维地质特征集，分析关键地质结构和动态变化模式，识别地质结构变化趋势，进行地质事件的发展趋势预测，生成地质事件预测分析结果。
2.根据权利要求1所述的综合地质勘探信息管理系统，其特征在于，所述地质动态吸引子图的获取步骤具体为：将地层振动与压力变化的时间序列数据转换为多维数据点集，使用公式：将时间序列数据映射为高维空间，生成多维数据点集；
其中， 代表时刻 的数据， 为时间间隔， 为维度数；
利用所述多维数据点集，采用公式：
计算数据点间的欧氏距离，生成距离矩阵；
其中， 表示数据点 和 之间的距离， 为维度数， 为时间间隔；
从所述距离矩阵中筛选关键转折点，采用公式：获取关键转折点集合；
其中， 表示被选中的数据点集合， 表示点 与点 间的距离， 为每对点 和之间的权重，根据数据点相对重要性或连接强度设定；
基于所述关键转折点集合，使用公式：构建地质动态吸引子图；
其中， 表示地质动态吸引子图的定量描述， 为数据点， 是缩放参数，用于调整距离的影响力，使吸引力更敏感或更抑制。
3.根据权利要求2所述的综合地质勘探信息管理系统，其特征在于，所述地层连续性网络图的获取步骤具体为：根据所述地质动态吸引子图和岩石的物理与化学特性，将吸引子图和特性数据融合，采用公式：生成初步的地层网络图；
其中，代表初步地层网络图， 代表节点，代表边， 代表地质动态吸引子图，代表物理特性数据，代表化学特性数据；
利用所述初步的地层网络图，计算节点间的最短路径，采用公式：计算节点间最短路径，生成节点间最短路径分析结果；
其中， 代表节点 和 之间的最短路径， 代表边的权重，代表调节参数；
利用所述节点间最短路径分析结果，识别网络中的强连通分量，采用公式：其中 为阈值，生成强连通分量分析结果；
其中，代表强连通分量， 代表节点，和 代表差异化节点，代表阈值；
整合所述节点间最短路径分析结果和强连通分量分析结果，采用公式：生成地层连续性网络图；
其中， 代表地层连续性网络图， 代表强连通分量， 代表节点间最短路径， 代表网络稳定性指标。
4.根据权利要求3所述的综合地质勘探信息管理系统，其特征在于，所述降维地质特征集的获取步骤具体为：利用所述地层连续性网络图中的结构特征，应用局部线性嵌入方法，采用公式：计算局部邻域嵌入，生成局部嵌入映射结果；
其中， 代表权重， 代表数据点；
结合所述局部嵌入映射结果，使用等距映射法，通过公式：优化全局地质数据的距离映射，生成等距映射结果；
其中， 代表核心距离调整因子；
整合所述局部嵌入映射结果和等距映射结果，使用公式：优化降维过程，生成降维结果；
其中， 代表调节系数；
从所述降维结果中提取关键地质特征，使用公式：生成降维地质特征集；
其中， 代表地质特征。
5.根据权利要求4所述的综合地质勘探信息管理系统，其特征在于，所述地质事件预测分析结果的获取步骤具体为：基于所述降维地质特征集，分析关键地质结构，采用公式：计算关键地质结构的显著性，生成关键地质结构分析结果；
其中， 代表关键地质结构分析结果， 表示相关系数， 表示特征项，代表特征数量；
根据所述关键地质结构分析结果，分析动态变化模式，采用公式：对地质结构变化趋势进行量化，生成动态变化模式分析结果；
其中， 代表动态变化模式分析结果， 表示变化率， 代表关键地质结构分析结果，代表特征数量；
利用所述动态变化模式分析结果，采用公式：确定最显著的变化趋势，生成地质结构变化趋势识别结果；
其中， 代表地质结构变化趋势识别结果， 表示趋势强度；
基于所述地质结构变化趋势识别结果，进行地质事件的发展趋势预测，采用公式：整合所有变化趋势，生成地质事件预测分析结果；
其中， 代表地质事件预测分析结果， 表示预测参数， 代表地质结构变化趋势识别结果，代表特征数量。 说明书 : 一种综合地质勘探信息管理系统技术领域[0001] 本发明涉及地质数据管理技术领域，尤其涉及一种综合地质勘探信息管理系统。背景技术[0002] 地质数据管理技术领域涉及收集、存储、处理、分析和解释与地球结构、成分和历史相关的数据。这些数据通常来源于地质勘探，如地震测量、钻探和地面采样。该领域的关键任务是将大量的地质信息系统化和数字化，以支持矿产勘探、油气田开发、地质灾害预防等多种应用。地质数据管理系统能够帮助科学家和工程师通过地图、三维模型和其他分析工具更好地理解地下结构和物质分布。此外，这一技术领域还包括数据的可视化、共享和更新，确保数据在科研和商业决策中的准确性和实时性。[0003] 其中，综合地质勘探信息管理系统是指一种集成的技术解决方案，用于管理和分析地质勘探过程中产生的各种数据。这种系统的主要用途是为地质勘探提供数据支持，包括地震数据、地层数据、样品分析结果等，从而使地质学家和勘探工程师能够有效地评估地下资源的分布情况和开发潜力。系统通常包括数据采集、存储、处理和可视化功能，使用户能够创建综合的地质模型和进行复杂的数据分析，以指导实际的勘探和开发活动。[0004] 现有技术在处理大规模地质数据时往往面临处理速度慢和准确性不足的问题。特别是在对地震数据和地层信息进行分析时，传统方法可能无法有效识别出数据中的微小变化和复杂模式，从而影响地质结构和资源评估的准确性。此外，缺乏有效的动态监测工具导致对岩层连续性和潜在断层的识别不够及时，进而影响到开采策略和灾害预防的决策效率。这种技术局限性在紧急情况下尤为明显，如在地质灾害迫在眉睫时，现有系统的响应时间和处理能力可能不足以提供必要的支持，增加了风险管理的难度。发明内容[0005] 本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种综合地质勘探信息管理系统。[0006] 为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种综合地质勘探信息管理系统包括：[0007] 非线性动态数据建模模块将地层振动与压力变化的时间序列数据转换为多维相空间，通过延迟坐标映射地质内部动态结构，分析重构的多维相空间中的关键转折点，生成地质动态吸引子图；[0008] 地层连续性动态评估模块利用所述地质动态吸引子图，结合岩石的物理和化学特性，构建并实时更新无向图或有向图的节点与边，监测岩层连续性和潜在断层，通过实时计算节点间的最短路径和识别强连通分量，评估网络的稳定性指标，生成地层连续性网络图；[0009] 高维数据降维分析模块利用所述地层连续性网络图中的结构特征，应用局部线性嵌入与等距映射对高维地质数据进行降维，提取关键地质特征，建立降维地质特征集；[0010] 地质变化模式预测模块基于所述降维地质特征集，分析关键地质结构和动态变化模式，识别地质结构变化趋势，进行地质事件的发展趋势预测，生成地质事件预测分析结果。[0011] 作为本发明的进一步方案，所述地质动态吸引子图的获取步骤具体为：[0012] 将地层振动与压力变化的时间序列数据转换为多维数据点集，使用公式：[0013][0014] 将时间序列数据映射为高维空间，生成多维数据点集；[0015] 其中， 代表时刻 的数据， 为时间间隔， 为维度数；[0016] 利用所述多维数据点集，采用公式：[0017][0018] 计算数据点间的欧氏距离，生成距离矩阵；[0019] 其中， 表示数据点 和 之间的距离， 为维度数， 为时间间隔；[0020] 从所述距离矩阵中筛选关键转折点，采用公式：[0021][0022] 获取关键转折点集合；[0023] 其中， 表示被选中的数据点集合， 表示点 与点 间的距离， 为每对点 和 之间的权重，根据数据点相对重要性或连接强度设定；[0024] 基于所述关键转折点集合，使用公式：[0025][0026] 构建地质动态吸引子图；[0027] 其中， 表示地质动态吸引子图的定量描述， 为数据点， 是缩放参数，用于调整距离的影响力，使吸引力更敏感或更抑制。[0028] 作为本发明的进一步方案，所述地层连续性网络图的获取步骤具体为：[0029] 根据所述地质动态吸引子图和岩石的物理与化学特性，将吸引子图和特性数据融合，采用公式：[0030][0031] 生成初步的地层网络图；[0032] 其中， 代表初步地层网络图， 代表节点， 代表边， 代表地质动态吸引子图，代表物理特性数据，代表化学特性数据；[0033] 利用所述初步的地层网络图，计算节点间的最短路径，采用公式：[0034][0035] 计算节点间最短路径，生成节点间最短路径分析结果；[0036] 其中， 代表节点 和 之间的最短路径， 代表边的权重，代表调节参数；[0037] 利用所述节点间最短路径分析结果，识别网络中的强连通分量，采用公式：[0038][0039] 其中 为阈值，生成强连通分量分析结果；[0040] 其中，代表强连通分量， 代表节点，和 代表差异化节点，代表阈值；[0041] 整合所述节点间最短路径分析结果和强连通分量分析结果，采用公式：[0042][0043] 生成地层连续性网络图；[0044] 其中， 代表地层连续性网络图，代表强连通分量， 代表节点间最短路径，代表网络稳定性指标。[0045] 作为本发明的进一步方案，所述降维地质特征集的获取步骤具体为：[0046] 利用所述地层连续性网络图中的结构特征，应用局部线性嵌入方法，采用公式：[0047][0048] 计算局部邻域嵌入，生成局部嵌入映射结果；[0049] 其中， 代表权重， 代表数据点；[0050] 结合所述局部嵌入映射结果，使用等距映射法，通过公式：[0051][0052] 优化全局地质数据的距离映射，生成等距映射结果；[0053] 其中， 代表核心距离调整因子；[0054] 整合所述局部嵌入映射结果和等距映射结果，使用公式：[0055][0056] 优化降维过程，生成降维结果；[0057] 其中， 代表调节系数；[0058] 从所述降维结果中提取关键地质特征，使用公式：[0059][0060] 生成降维地质特征集；[0061] 其中， 代表地质特征。[0062] 作为本发明的进一步方案，所述地质事件预测分析结果的获取步骤具体为：[0063] 基于所述降维地质特征集，分析关键地质结构，采用公式：[0064][0065] 计算关键地质结构的显著性，生成关键地质结构分析结果；[0066] 其中， 代表关键地质结构分析结果， 表示相关系数， 表示特征项，代表特征数量；[0067] 根据所述关键地质结构分析结果，分析动态变化模式，采用公式：[0068][0069] 对地质结构变化趋势进行量化，生成动态变化模式分析结果；[0070] 其中， 代表动态变化模式分析结果， 表示变化率， 代表关键地质结构分析结果，代表特征数量；[0071] 利用所述动态变化模式分析结果，采用公式：[0072][0073] 确定最显著的变化趋势，生成地质结构变化趋势识别结果；[0074] 其中， 代表地质结构变化趋势识别结果， 表示趋势强度；[0075] 基于所述地质结构变化趋势识别结果，进行地质事件的发展趋势预测，采用公式：[0076][0077] 整合所有变化趋势，生成地质事件预测分析结果；[0078] 其中， 代表地质事件预测分析结果， 表示预测参数， 代表地质结构变化趋势识别结果，代表特征数量。[0079] 与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：[0080] 本发明中，通过非线性动态数据建模，能有效捕捉地质内部的动态变化，分析和预测地质结构的关键转折点。构建基于物理和化学特性的岩层连续性网络，使得对岩层间的连续性和潜在断层的监测更为直观和实时，进一步强化了对地质结构稳定性的评估。应用高级降维技术对地质数据进行处理，有效减少了数据处理的复杂度同时保留了关键信息，从而使得地质特征的提取更加高效和准确。上述处理手段不仅优化了数据分析流程，还增强了对地质事件发展趋势的预测能力，为地质勘探和相关决策提供了更为科学的数据支持。附图说明[0081] 图1为本发明的系统流程图；[0082] 图2为本发明地质动态吸引子图的获取步骤流程图；[0083] 图3为本发明地层连续性网络图的获取步骤流程图；[0084] 图4为本发明降维地质特征集的获取步骤流程图；[0085] 图5为本发明地质事件预测分析结果的获取步骤流程图。具体实施方式[0086] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。[0087] 在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。实施例[0088] 请参阅图1，一种综合地质勘探信息管理系统包括：[0089] 非线性动态数据建模模块将地层振动与压力变化的时间序列数据转换为多维相空间，通过延迟坐标映射地质内部动态结构，分析重构的多维相空间中的关键转折点，生成地质动态吸引子图；[0090] 地层连续性动态评估模块利用地质动态吸引子图，结合岩石的物理和化学特性，构建并实时更新无向图或有向图的节点与边，监测岩层连续性和潜在断层，通过实时计算节点间的最短路径和识别强连通分量，评估网络的稳定性指标，生成地层连续性网络图；[0091] 高维数据降维分析模块利用地层连续性网络图中的结构特征，应用局部线性嵌入与等距映射对高维地质数据进行降维，提取关键地质特征，建立降维地质特征集；[0092] 地质变化模式预测模块基于降维地质特征集，分析关键地质结构和动态变化模式，识别地质结构变化趋势，进行地质事件的发展趋势预测，生成地质事件预测分析结果。[0093] 地质动态吸引子图具体包括关键转折点、多维相空间、延迟坐标映射，地层连续性网络图具体包括无向图或有向图的节点与边、岩层连续性、潜在断层，降维地质特征集具体包括关键地质特征、高维地质数据、结构特征，地质事件预测分析结果具体包括关键地质结构、动态变化模式、地质事件发展趋势。[0094] 请参阅图2，地质动态吸引子图的获取步骤具体为：[0095] 将地层振动与压力变化的时间序列数据转换为多维数据点集，使用公式：[0096][0097] 将时间序列数据映射为高维空间，生成多维数据点集；[0098] 其中， 代表时刻 的数据， 为时间间隔， 为维度数；[0099] 利用多维数据点集，采用公式：[0100][0101] 计算数据点间的欧氏距离，生成距离矩阵；[0102] 其中， 表示数据点 和 之间的距离， 为维度数， 为时间间隔；[0103] 从距离矩阵中筛选关键转折点，采用公式：[0104][0105] 获取关键转折点集合；[0106] 其中， 表示被选中的数据点集合， 表示点 与点 间的距离， 为每对点 和 之间的权重，根据数据点相对重要性或连接强度设定；[0107] 基于关键转折点集合，使用公式：[0108][0109] 构建地质动态吸引子图；[0110] 其中， 表示地质动态吸引子图的定量描述， 为数据点， 是缩放参数，用于调整距离的影响力，使吸引力更敏感或更抑制。[0111] 公式：[0112][0113] 参数详解[0114] ：单一时刻 的数据值，假设为地层振动的强度。[0115] ：时间间隔，用于定义数据点在时间序列中的采样间隔。[0116] ：嵌入维度，即在向量中包括的延迟时间序列的数量。[0117] 算例[0118] 假设 为地震监测的强度值，时间 的数据点为5.0，时间间隔 设置为1小时，嵌入维度 设置为3。[0119] 计算流程：[0120] 时，[0121] 时，假设[0122] 时，假设[0123] 因此，[0124] 这个向量反映从时间 开始的三个连续时间点的地震强度值。[0125] 公式：[0126][0127] 参数详解[0128] 差异化时间序列的起始点。[0129] 嵌入维度。[0130] 算例[0131] 继续使用数据 和 。[0132] 计算流程：[0133][0134][0135][0136][0137][0138] 距离值表示向量 和 之间的欧氏距离，反映这两个时间序列点之间的拟合度程度。[0139] 公式：[0140][0141] 参数详解：[0142] ：被选中的数据点集合。[0143] ：数据点 和 之间的距离。[0144] ：每对点 和 之间的权重，根据其相对重要性或连接强度设定。[0145] 算例[0146] 假设选择了三个数据点 ，并假设这些点的权重为1（即所有点之间的关系同等重要）。[0147] 从已经计算出的 ，假设 。[0148] 计算流程：[0149][0150][0151][0152][0153] 这个值表示数据点集合 中所有点之间的加权距离总和。选择使该值最小的关键转折点集合 ，在这个算例中，因为权重相同，所以所有点的总和相同，直接获取关键转折点集合 。[0154] 公式：[0155][0156] 参数详解[0157] ：地质动态吸引子图的定量描述。[0158] ：数据点。[0159] ：缩放参数，用于调整距离的影响力。[0160] ：数据点 和 之间的距离。[0161] 算例[0162] 假设 设置为1，已知 ，并假设它们的距离如下：[0163][0164][0165][0166] 计算流程：[0167] 对于每个点 ，计算其吸引子值。[0168] 计算 的吸引子值：[0169][0170][0171][0172][0173][0174] 吸引子值：[0175] 计算 的吸引子值：[0176][0177][0178][0179][0180] 吸引子值：[0181] 计算 的吸引子值：[0182][0183][0184][0185][0186] 吸引子值：[0187] 计算地质动态吸引子图 :[0188][0189] 这个值 表示地质动态吸引子图的总吸引力，反映了所有关键转折点的综合吸引力。[0190] 请参阅图3，地层连续性网络图的获取步骤具体为：[0191] 根据地质动态吸引子图和岩石的物理与化学特性，将吸引子图和特性数据融合，采用公式：[0192][0193] 生成初步的地层网络图；[0194] 其中， 代表初步地层网络图， 代表节点， 代表边， 代表地质动态吸引子图，代表物理特性数据，代表化学特性数据；[0195] 利用初步的地层网络图，计算节点间的最短路径，采用公式：[0196][0197] 计算节点间最短路径，生成节点间最短路径分析结果；[0198] 其中， 代表节点 和 之间的最短路径， 代表边的权重，代表调节参数；[0199] 利用节点间最短路径分析结果，识别网络中的强连通分量，采用公式：[0200][0201] 其中 为阈值，生成强连通分量分析结果；[0202] 其中，代表强连通分量， 代表节点，和 代表差异化节点，代表阈值；[0203] 整合节点间最短路径分析结果和强连通分量分析结果，采用公式：[0204][0205] 生成地层连续性网络图；[0206] 其中， 代表地层连续性网络图，代表强连通分量， 代表节点间最短路径，代表网络稳定性指标。[0207] 公式：[0208][0209] 其中：[0210] ：代表节点。[0211] ：边集合，由吸引子图 和岩石的化学特性 派生。[0212] ：地质动态吸引子图，假设由之前的步骤计算得出。[0213] ：一个函数，结合物理 和化学 特性以定义边的权重。[0214] 计算过程：[0215] 假设地质动态吸引子图 包含3个节点，每个节点代表一个地点的岩石样本。节点间的连通性由物理距离 和化学拟合度 决定。边的权重是由特性综合计算得出的。例如：[0216] 节点1和节点2之间的物理距离 单位 化学相似度 。[0217] 假设 ，这意味着较近且化学上相似的节点之间的边权重较大。[0218] 计算节点1和节点2之间的边权重：[0219][0220] 因此，初步地层网络图 被构建为包括具有上述权重的节点和边。[0221] 公式：[0222][0223] 其中：[0224] ：边的权重。[0225] ：调节路径敏感度的系数，假设 。[0226] 计算过程：[0227] 假设除了上述节点1和节点2之间的连接外，还有节点2和节点3之间的连接，其权重 为0.005。需要捕捉节点1到节点3的最短路径。[0228] 直接路径：[0229] 通过节点2，权重计算如下：[0230][0231] 因此，节点1和节点3之间的最短路径的权重为0.000495。[0232] 公式：[0233][0234] 其中：[0235] ：阈值，设为 。[0236] 计算过程：[0237] 对于每个节点，计算所有其他节点到此节点的路径权重的倒数之和，并检查其是否大于阈值 。[0238] 对于节点1：[0239][0240] 因为 节点1不属于任何强连通分量。[0241] 通过类似的计算，可以确定其他节点是否属于强连通分量。[0242] 公式：[0243][0244] 其中：[0245] ：网络稳定性指标，假设通过前面的分析得出 。[0246] 计算过程：[0247] 结合所有节点间的最短路径和强连通分量的信息，以及网络稳定性指标 ，构建最终的地层连续性网络图。此图能够展示节点之间的连接强度和网络的总体稳定性。[0248] 请参阅图4，降维地质特征集的获取步骤具体为：[0249] 利用地层连续性网络图中的结构特征，应用局部线性嵌入方法，采用公式：[0250][0251] 计算局部邻域嵌入，生成局部嵌入映射结果；[0252] 其中， 代表权重， 代表数据点；[0253] 结合局部嵌入映射结果，使用等距映射法，通过公式：[0254][0255] 优化全局地质数据的距离映射，生成等距映射结果；[0256] 其中， 代表核心距离调整因子；[0257] 整合局部嵌入映射结果和等距映射结果，使用公式：[0258][0259] 优化降维过程，生成降维结果；[0260] 其中， 代表调节系数；[0261] 从降维结果中提取关键地质特征，使用公式：[0262][0263] 生成降维地质特征集；[0264] 其中， 代表地质特征。[0265] 公式：[0266][0267] 参数详解：[0268] ：权重系数，表示数据点 和 的相对重要性或连接强度。[0269] 高维空间中的数据点。[0270] 计算流程和示例：[0271] 假设有三个数据点 ，且权重系数。计算 如下：[0272][0273][0274][0275] 将值代入公式：[0276][0277] 结果7.6代表了基于给定权重的局部线性嵌入总距离，可用于进一步的数据分析和特征提取。[0278] 公式：[0279][0280] 参数详解：[0281] ：核心距离调整因子，用于调整点 和 之间的距离感知。[0282] ：欧氏距离计算。[0283] 计算流程和示例：[0284] 使用相同的数据点 ，且。计算 如下：[0285][0286][0287][0288] 将值代入公式：[0289][0290] 结果9代表了基于给定距离调整因子的全局距离总和，用于全局优化数据映射。[0291] 公式：[0292][0293] 参数详解[0294] 和 是调节系数，用于平衡局部嵌入和全局映射在降维结果中的影响。[0295] 和 分别为上述计算得到的局部嵌入和全局映射的结果。[0296] 计算流程和示例[0297] 假设结果分别是 和 ，如果设置 和 ，则：[0298][0299][0300] 将值代入公式：[0301][0302] 结果8.44代表综合了局部和全局信息的降维数据集，用于进一步的分析和特征提取。[0303] 公式：[0304][0305] 参数详解[0306] 代表从综合降维数据集中提取的关键地质特征。[0307] 计算流程和示例[0308] 假设结果 被用识别数据集中的关键特征。这里简化模型，假设识别三个关键特征 。具体提取方法依赖于所采用的特征提取技术，例如主成分分析(PCA)。[0309] 假设这些特征分别表示数据集中的主要变化方向或聚类中心等。例如，如果 表示一个通过降维处理后的地质数据集， 分别代表地层密度、矿物含量和地质年代等关键指标。[0310] 请参阅图5，地质事件预测分析结果的获取步骤具体为：[0311] 基于降维地质特征集，分析关键地质结构，采用公式：[0312][0313] 计算关键地质结构的显著性，生成关键地质结构分析结果；[0314] 其中， 代表关键地质结构分析结果， 表示相关系数， 表示特征项，代表特征数量；[0315] 根据关键地质结构分析结果，分析动态变化模式，采用公式：[0316][0317] 对地质结构变化趋势进行量化，生成动态变化模式分析结果；[0318] 其中， 代表动态变化模式分析结果， 表示变化率， 代表关键地质结构分析结果，代表特征数量；[0319] 利用动态变化模式分析结果，采用公式：[0320][0321] 确定最显著的变化趋势，生成地质结构变化趋势识别结果；[0322] 其中， 代表地质结构变化趋势识别结果， 表示趋势强度；[0323] 基于地质结构变化趋势识别结果，进行地质事件的发展趋势预测，采用公式：[0324][0325] 整合所有变化趋势，生成地质事件预测分析结果；[0326] 其中， 代表地质事件预测分析结果， 表示预测参数， 代表地质结构变化趋势识别结果，代表特征数量。[0327] 公式：[0328][0329] 参数解释与推导过程：[0330] ：关键地质结构的分析结果，量化每个结构的显著性。[0331] ：关键地质结构的相关系数，表示每个特征在地质分析中的重要性。[0332] ：从降维地质特征集中提取的地质特征。[0333] ：特征的总数。[0334] 算例：[0335] 假设有三个特征 ，相关系数 ，特征值 。[0336] 计算过程：[0337][0338] 结果解析：[0339] 得到的 代表基于权重相关系数和特征值计算得出的关键地质结构的显著性评分。[0340] 公式：[0341][0342] 参数解释与推导过程：[0343] ：动态变化模式分析结果，表示地质结构变化的趋势量化。[0344] ：时间序列分析得到的变化率，量化每个地质结构随时间的变化强度。[0345] ：已知关键地质结构的显著性评分。[0346] 算例：[0347] 使用之前步骤的 值和假设的变化率 。[0348] 计算过程：[0349][0350] 结果解析：[0351] 代表关键地质结构随时间的变化趋势评分。[0352] 公式：[0353][0354] 参数解释与推导过程：[0355] ：地质结构变化趋势识别结果，表示所有变化趋势中最显著的一个。[0356] 表示单个趋势的强度。[0357] 算例：[0358] 假设三个趋势强度 。[0359] 计算过程：[0360][0361] 结果解析：[0362] 表示三个趋势中，最显著的趋势强度为5。[0363] 公式：[0364][0365] 参数解释与推导过程：[0366] ：地质事件预测分析结果，综合所有趋势预测地质事件的预估发展。[0367] ：预测参数，表示多趋势的预测权重。[0368] ：最显著趋势强度。[0369] 算例：[0370] 假设预测参数 和之前的 。[0371] 计算过程：[0372][0373] 结果解析：[0374] 表示综合多趋势得到的地质时间的总预测评分。[0375] 以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

专利地区：河北

专利申请日期：2024-08-01

专利公开日期：2024-11-19

专利公告号：CN118568446B