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[發(fā)明專利]一種礦石質(zhì)量檢測方法、裝置和計算機可讀存儲介質(zhì)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010403071.1 申請日: 2020-05-13
公開(公告)號: CN111721713A 公開(公告)日: 2020-09-29
發(fā)明(設(shè)計)人: 袁杰;于皓;張杰;高古明;陳秀坤 申請(專利權(quán))人: 上海明略人工智能(集團)有限公司
主分類號: G01N21/25 分類號: G01N21/25;G01N33/24
代理公司: 北京安信方達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11262 代理人: 王康;龍洪
地址: 200232 上海市徐*** 國省代碼: 上海;31
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 礦石 質(zhì)量 檢測 方法 裝置 計算機 可讀 存儲 介質(zhì)
【說明書】:

本申請實施例公開了一種礦石質(zhì)量檢測方法、裝置和計算機可讀存儲介質(zhì),該方法包括:獲取關(guān)于待檢測礦石的礦石特征矩陣以及訓練好的礦石質(zhì)量檢測模型;將礦石特征矩陣輸入礦石質(zhì)量檢測模型;將礦石質(zhì)量檢測模型的輸出結(jié)果作為待檢測礦石的質(zhì)量檢測結(jié)果;礦石質(zhì)量檢測模型是以表征礦石金屬含量的顏色特征對應(yīng)的礦石特征數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)集,對預設(shè)的機器學習模型進行訓練獲得的。通過該實施例方案,實現(xiàn)了不依賴于實驗儀器和專業(yè)的監(jiān)測人員,利用機器學習算法來快速、有效地預測礦石中金屬的含量,利用軟測量的技術(shù)大大改善了傳統(tǒng)工作效率低下的方式,提高了工作效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本文涉及礦石檢測技術(shù),尤指一種礦石質(zhì)量檢測方法、裝置和計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

科學技術(shù)的進步和社會需求的多樣化,使得開發(fā)利用礦產(chǎn)資源的范圍不斷擴大,礦產(chǎn)品種類別也不斷增多。可供開采利用的礦物(體)也稱為礦床。固態(tài)礦床一般由有用的礦石礦物(如銅礦中的含銅礦物)和經(jīng)濟價值不大的脈石礦物構(gòu)成。礦石的成分往往比較復雜,一般描述時,常指出其主要成分。礦石中含有某種有用礦物成分多,叫做高品位礦(或富礦),反之稱為低品位礦(或貧礦)。

礦石資源是人類賴以生存和發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ),對國民經(jīng)濟的發(fā)展起著極為重要的作用。因此如何有效的提升礦石金屬含量檢測方法具有很大的意義。

目前,礦石中金屬含量的監(jiān)測主要通過一些傳統(tǒng)的監(jiān)測方法,例如:物相分析法、巖石全分析、粘土分析法、化學分析法、光薄片鑒定法、巖石鑒定等等。但是基于目前化工、物理等手段的監(jiān)測方法耗時較長。

物相分析的方法分為兩種:一種是基于化合物化學性質(zhì)的不同,利用化學分析的手段,研究物相的組成和含量的方法,如用氫氟酸溶解法來測定硅酸鋁制品中莫來石及玻璃相含量的分析方法,稱為物相分析的化學法。另一種是根據(jù)化合物的光性、電性等物理性質(zhì)的差異,利用儀器設(shè)備,研究物相的組成和含量的方法,成為物相分析的物理法。

粘土分析法:通過染色分析、X射線晶體結(jié)構(gòu)分析、X射線衍射分析、差熱分析、光譜分析、激光顯微光譜分析、電子顯微鏡分析、電子探針X射線顯微分析等,主要研究粘土中的礦物組成、結(jié)構(gòu)和成因,闡明物質(zhì)的來源及其形成環(huán)境等。

現(xiàn)有技術(shù)方案都是基于化學或者物理的實驗分析方法,依賴于現(xiàn)有的實驗儀器和專業(yè)的監(jiān)測人員,同時分析時間較長,無法短時大量地對礦石金屬含量進行估計。

發(fā)明內(nèi)容

本申請實施例提供了一種礦石質(zhì)量檢測方法、裝置和計算機可讀存儲介質(zhì),能夠不依賴于實驗儀器和專業(yè)的監(jiān)測人員,快速、有效地檢測出礦石中金屬的含量,大大改善傳統(tǒng)工作效率低下的檢測方式,提高工作效率。

本申請實施例提供了一種礦石質(zhì)量檢測方法,所述方法可以包括:

獲取關(guān)于待檢測礦石的礦石特征矩陣以及訓練好的礦石質(zhì)量檢測模型;

將所述礦石特征矩陣輸入所述礦石質(zhì)量檢測模型;

將所述礦石質(zhì)量檢測模型的輸出結(jié)果作為所述待檢測礦石的質(zhì)量檢測結(jié)果;

其中,所述礦石質(zhì)量檢測模型是以表征礦石金屬含量的顏色特征對應(yīng)的礦石特征數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)集,對預設(shè)的機器學習模型進行訓練獲得的。

本申請實施例還提供了一種礦石質(zhì)量檢測裝置,可以包括處理器和計算機可讀存儲介質(zhì),所述計算機可讀存儲介質(zhì)中存儲有指令,當所述指令被所述處理器執(zhí)行時,實現(xiàn)上述的礦石質(zhì)量檢測方法。

本申請實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì),其上存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的礦石質(zhì)量檢測方法。

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