本發明涉及礦山開采規劃與管理，尤其涉及一種礦山地質資源儲量管理方法。

背景技術：

1、現有的礦山地質資源儲量管理方法通常構建的是靜態地質模型，無法反映礦山開采過程中地質條件的變化，缺乏礦山資源儲量管理動態更新機制。隨著開采的進行，新的地質信息不斷被揭露，而靜態模型無法及時吸收這些新信息，導致模型精度下降，影響儲量評估和開采規劃的準確性。

2、現有方法多采用確定性模型進行儲量評估，例如塊段模型法，將每個塊段的品位視為一個確定值。然而，地質數據本身存在很大的不確定性，例如鉆孔數據分布稀疏、測量誤差等，這些不確定性并未在傳統方法中得到充分考慮，影響了資源儲量管理的準確性。

3、綜上所述，現有的方法缺乏動態更新機制和儲量評估方法單一的問題亟待解決。

技術實現思路

1、基于此，有必要提供一種礦山地質資源儲量管理方法，以解決至少一個上述技術問題。

2、為實現上述目的，一種礦山地質資源儲量管理方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：采集礦山地質多源數據，并進行多源數據預處理，得到融合地質數據；對融合地質數據進行地質語義特征提取，并進行語義重構，得到語義地質單元；

4、步驟s2：利用融合地質數據構建變異函數；根據變異函數進行儲量概率計算，得到單元概率數據；根據單元概率數據進行貝葉斯推斷，并進行單元儲量概率生成，得到單元儲量概率；

5、步驟s3：對語義地質單元進行開采單元構建，得到開采單元；根據開采單元以及單元儲量概率進行開采優化目標函數構建，得到綜合目標函數；根據開采單元進行約束函數構建，得到約束函數；根據綜合目標函數和約束函數對開采單元進行多目標優化求解，并進行開采方案評估，得到目標開采方案；

6、步驟s4：根據目標開采方案開采過程模擬，得到開采績效數據集；對開采績效數據集進行開采差異分析，得到差異分析報告；根據差異分析報告以及語義地質單元進行地質模型修正，得到修正地質模型。

7、本發明通過整合多源地質數據，并提取關鍵的地質語義特征，構建語義地質單元。首先，獲取來自不同來源的地質數據，如鉆孔數據、地質圖、地球物理數據等，并進行預處理，包括數據清洗、格式轉換、坐標統一等，以消除數據差異，形成融合地質數據。然后，從融合數據集中提取地質語義特征，例如巖性、礦物成分、結構構造等，并利用這些特征對地質空間進行語義重構，劃分出具有相似地質屬性的語義地質單元，最終形成語義地質單元。基于語義地質單元進行變異函數模型分析，量化地質屬性的空間變異性和相關性。然后，利用變異函數構建儲量概率模型，例如基于貝葉斯網絡的概率模型，將地質屬性、空間相關性和儲量之間的關系以概率形式表達。最后，利用貝葉斯推斷方法，結合先驗信息和單元概率模型，生成單元儲量概率，對每個語義地質單元的儲量進行概率化估計。根據語義地質單元和礦山開采技術參數，構建開采單元，將礦體劃分為可開采的單元。然后，基于開采單元和單元儲量概率，構建開采優化目標函數，例如最大化凈現值、最小化開采成本等，并將開采約束條件轉化為數學表達式，形成約束函數。最后，利用多目標優化算法，例如遺傳算法、模擬退火算法等，對開采單元進行多目標優化求解，并對得到的開采方案進行評估，最終確定目標開采方案。根據目標開采方案、語義地質單元和開采單元，構建礦山開采模擬環境。然后，在模擬環境中進行開采過程仿真，并收集開采績效數據，例如產量、品位、成本等。接下來，將模擬得到的開采績效數據與實際開采數據進行對比分析，找出差異，并根據差異分析報告確定地質模型需要修正的參數。最后，根據修正目標選擇合適的修正方法，對語義地質單元進行模型參數調整，并進行模型驗證和評估，最終生成修正的地質模型集。因此，本發明提供了一種礦山地質資源儲量管理方法，通過構建一個動態反饋的閉環系統，并采用概率儲量評估方法，有效地解決了現有地質資源儲量管理方法缺乏動態更新機制和儲量評估方法單一的問題。準確地反映礦山資源的變化，提高資源利用率，降低生產成本。

8、優選地，步驟s1包括以下步驟：

9、步驟s11：采集礦山地質多源數據；對礦山地質多源數據進行多源數據預處理，得到融合地質數據；

10、步驟s12：對融合地質數據進行初始三維地質模型構建，并進行網格初步劃分，得到初始地質網格模型；

11、步驟s13：根據初始地質網格模型對融合地質數據進行地質語義特征提取，得到地質特征向量集；

12、步驟s14：根據地質特征向量集對初始地質網格模型進行地質語義分割，得到初始語義單元集；

13、步驟s15：對初始語義單元集進行語義地質單元優化，得到語義地質單元。

14、本發明通過獲取和預處理礦山地質多源數據，形成融合地質數據，消除了數據來源和格式的差異，為后續地質建模和分析提供了統一、規范的數據基礎，提高了數據的一致性和可靠性。基于融合地質數據構建初始三維地質模型并進行網格劃分，將礦體和圍巖的幾何形態和空間分布數字化，形成了便于計算機處理和分析的初始地質網格模型，為后續的地質語義特征提取和分割奠定了基礎。從初始地質網格模型中提取地質語義特征，并將這些特征量化成地質特征向量集，實現了地質信息的數字化表達，為后續的地質語義分割提供了必要的輸入數據。利用地質特征向量集對初始地質網格模型進行地質語義分割，將礦體劃分成不同的初始語義單元，初步實現了地質體的分類和識別，為后續的儲量估算和開采規劃提供了基礎單元。通過對初始語義單元集進行優化，例如合并相似單元、拆分復雜單元、調整邊界等，使語義地質單元更加符合地質規律和實際開采情況，提高了地質模型的精度和實用性，為后續的儲量管理提供了更可靠的地質單元劃分結果。

15、優選地，步驟s2包括以下步驟：

16、步驟s21：確定語義地質單元的關鍵地質屬性；

17、步驟s22：根據變異函數對語義地質單元進行基于貝葉斯網絡結構的儲量概率計算，得到單元概率數據；

18、步驟s23：根據單元概率數據進行貝葉斯推斷，并進行參數更新，得到更新概率數據；

19、步驟s24：根據更新概率數據對語義地質單元進行儲量概率分布生成，得到單元儲量分布；

20、步驟s25：對單元儲量分布進行單元儲量概率生成，得到單元儲量概率。

21、本發明通過基于變異函數和語義地質單元構建了貝葉斯網絡結構的儲量概率模型，將地質屬性、空間相關性和儲量之間的復雜關系以概率的形式表達，為更全面、更精確地評估儲量不確定性提供了有效方法。利用貝葉斯推斷和新增勘探數據對單元概率數據進行參數更新，得到了更新概率數據，使得儲量概率模型能夠不斷地學習和改進，提高了模型的預測精度和適應性，使儲量評估結果更貼近實際情況。根據更新概率數據生成了每個語義地質單元的儲量概率分布，將儲量以概率分布的形式表達，而不是單一的確定性數值，更全面地反映了儲量的不確定性，為后續的開采決策提供了更可靠的信息。通過對單元儲量分布進行整理和規范化，生成了單元儲量概率，以結構化的形式存儲了所有單元的儲量不確定性信息，為后續的開采優化提供了便捷的數據接口和更規范的數據輸入，提高了開采規劃的效率和準確性。

22、優選地，步驟s3包括以下步驟：

23、步驟s31：獲取礦山開采技術參數以及開采約束條件；根據礦山開采技術參數對語義地質單元進行開采單元構建，得到開采單元；

24、步驟s32：根據開采單元以及單元儲量概率進行開采優化目標函數構建，得到綜合目標函數；

25、步驟s33：對開采約束條件進行數學表達式轉換，并根據開采單元以及礦山開采技術參數進行約束函數構建，得到約束函數；

26、步驟s34：將綜合目標函數和約束函數作為優化算法的輸入，對開采單元進行基于多目標優化算法的多目標優化求解，得到開采序列解集；

27、步驟s35：對開采序列解集進行開采方案生成，得到開采方案；

28、步驟s36：對開采方案進行開采方案評估，并進行帕累托最優解分析，得到目標開采方案。

29、本發明通過獲取礦山開采技術參數和約束條件，并基于這些參數對語義地質單元進行開采單元構建，得到了更符合實際開采情況的開采單元，為后續的開采優化奠定了基礎，使優化結果更具實用性。根據開采單元和單元儲量概率構建了開采優化目標函數，將礦山的多個開采目標（如儲量最大化、品位均衡、地質結構穩定性、開采效率）整合到一個綜合目標函數中，實現了多目標的同步優化，使開采方案更符合礦山的整體利益。將開采約束條件轉化為數學表達式，并構建了約束函數，將實際開采中的各種限制因素納入優化模型，保證了開采方案的可行性，避免了違反安全規定或超出礦山生產能力的情況。利用多目標優化算法對開采單元進行優化求解，得到了pareto最優解集，提供了一系列兼顧多個目標的開采方案，為決策者提供了更多選擇，使決策過程更加靈活和科學。將開采序列解集轉化為具體的開采方案，細化了開采計劃，包括開采順序、時間安排、資源分配等，使開采方案更具操作性和指導意義，便于實際執行。通過對開采方案進行評估和pareto最優解分析，得到了最終的目標開采方案，綜合考慮了多個目標和約束條件，實現了礦山資源的優化配置和可持續開采，最大化了礦山的經濟效益和社會效益。