[發明專利]一種鈾礦鉆孔布爾型和數值型信息的關聯規則分析方法

在審

• 申請號: 202110647129.1
• 申請日: 2021-06-10
• 公開（公告）號: CN113535801A
• 公開（公告）日: 2021-10-22
• 發明（設計）人: 李瀚波;葉發旺;方茂龍;余長發;楊云漢
• 申請（專利權）人: 核工業北京地質研究院
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/2455;G06F16/22;G06F16/28
• 代理公司: 核工業專利中心 11007
• 代理人: 陳麗麗

本發明屬于鈾礦領域，具體涉及一種鈾礦鉆孔布爾型和數值型信息的關聯規則分析方法，包括：讀入不同礦化級別鉆孔的成礦要素數據，并進行數據預處理；將成礦要素數據中的數值型屬性轉換為布爾型屬性；對處理后的成礦要素和鉆孔礦化級別進行二值化轉換；設置關聯規則計算參數，進行關聯規則計算；對計算出的關聯規則結果進行分析和選擇。本發明方法將定性的蝕變強度信息與定量的地層、砂體結構信息結合在一起分析其關聯性，有利于更加全面的分析成礦要素關聯信息。

技術領域

本發明屬于鈾礦領域，具體涉及一種鈾礦鉆孔布爾型和數值型信息的關聯規則分析方法。

背景技術

在大數據時代，數據挖掘是非常關鍵的工作。大數據分析和數據挖掘是一項從大量的記錄數據中提取有價值的、人們感興趣的知識，這些知識是隱含的、事先未知的有用信息，提取的知識一般可表示為概念、規則、規律、模式等形式。關聯規則是當前數據挖掘研究的重要方法之一，它反映一個事物與其他事物之間的相互依存性和關聯性。如果兩個或者多個事物之間存在一定的關聯關系，那么其中一個事物就能夠通過其他事物預測。典型的關聯規則發現問題是對超市中的貨籃數據進行分析。通過發現顧客放入貨籃中的不同商品之間的關系來分析顧客的購買習慣。

在傳統鈾成礦分析中，往往利用鈾成礦理論對已知鈾礦化及相關成礦要素進行定性分析，而忽視了成礦要素信息之間的內在關聯，而這些信息間本身存在的聯系可能能夠揭示一些新的規律。在其它礦種的成礦要素分析中，涉及到單一的數值型要素的關聯規則分析。但是在實際成礦要素分析中，往往既包含數值型數據，也包含布爾型數據，需要把這兩種類型數據結合起來分析。布爾型關聯規則處理的值都是離散的、種類化的，它顯示了這些變量之間的關系，鈾成礦要素中經常包含布爾型數據，如鉆孔的褐鐵礦化的級別為“高”，裂隙發育程度為“低”，這些離散化、種類化的屬性即為布爾型數據。而鉆孔在特定地層的地層厚度為350米，涉及的地層厚度為數值類型，即為數值型數據。

同時，傳統的成礦要素關聯規則分析沒有將已知礦化按照不同類別來分類分析，這樣無法分析不同礦化級別下成礦要素的內在關聯信息。本發明將按照不同的礦化級別鉆孔作為樣本來組織數據，可以分析不同級別下成礦要素的內在關聯信息。將鉆孔的不同礦化級別作為關聯規則后項，各種成礦要素作為關聯規則前項，可以按照不同礦化級別分類分析與成礦要素之間的關聯性。如可以分析鉆孔為最高級別的“工業孔”時，各成礦要素之間的關聯；而當一些成礦要素出現關聯時，鉆孔為“無礦孔”或者“異?？住?。這樣有利于更加系統和細化的分析成礦要素之間的關系。

如何按照不同礦化級別鉆孔方式組織成礦要素數據，并將其中布爾型和數值型數據整合在一起，通過關聯規則分析成礦要素和成礦級別之間的關聯性，是本方面重點解決的問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種鈾礦鉆孔布爾型和數值型信息的關聯規則分析方法，該方法按照不同礦化級別鉆孔方式組織成礦要素數據，并將其中布爾型和數值型數據整合在一起，將鉆孔的不同礦化級別作為關聯規則后項，各種成礦要素作為關聯規則前項，按照不同礦化級別分類分析與成礦要素之間的關聯性。本發明提出了布爾型和數值型混合要素信息的關聯規則分析方法，成礦要素既可包含數值型數據，也可以包含布爾型數據，即可以同時使用關聯分析方法分析定性和定量的成礦信息。在本發明中，將定性的蝕變強度信息與定量的地層、砂體結構信息結合在一起分析其關聯性，有利于更加全面的分析成礦要素關聯信息。同時，本發明還提出了按照不同礦化級別鉆孔方式組織成礦要素數據，將鉆孔的不同礦化級別作為關聯規則后項，各種成礦要素作為關聯規則前項，可按照不同礦化級別分類分析與成礦要素之間的關聯性。

實現本發明目的的技術方案：一種鈾礦鉆孔布爾型和數值型信息的關聯規則分析方法，所述方法包括以下步驟：

步驟1、讀入不同礦化級別鉆孔的成礦要素數據，并進行數據預處理；

步驟2、將成礦要素數據中的數值型屬性轉換為布爾型屬性；

步驟3、對步驟2處理后的成礦要素和鉆孔礦化級別進行二值化轉換；