[發明專利]一種基于隨機森林的硫酸鉀生產鹽池地形預測模型方法

有效

• 申請號: 202110694746.7
• 申請日: 2021-06-23
• 公開（公告）號: CN113256695B
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發明（設計）人: 劉軍;黃日邊;張美娟
• 申請（專利權）人: 武漢工程大學
• 主分類號: G06T7/50
• 分類號: G06T7/50;G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/02
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 張力波

本發明涉及一種基于隨機森林的硫酸鉀生產鹽池地形預測模型方法，基于隨機森林的硫酸鉀生產鹽池地形預測模型方法，包括獲取無人船采集的鹽池地形點云數據，對采集的數據進行預處理，得到可以用于訓練模型的數據；將的訓練模型的數據制作成數據集，并基于隨機森林回歸分析的方法，得到數據集訓練模型；將得到的數據集訓練模型進行參數調優和驗證，得到最終的鹽池地形預測模型；將得到的鹽池地形預測模型對待預測區域的點云數據進行預測，得到預測結果。有益效果：能代替無人船無法采集的點云數據，自動對無法采集的區域進行智能預測，得到更精確的鹽池地形三維模型，從而對工業生產中硫酸鉀生產鹽池的礦量做出更準確的預估。

技術領域

本發明屬于人工智能和礦物化工技術領域，具體涉及一種基于隨機森林的硫酸鉀生產鹽池地形預測模型方法。

背景技術

羅布泊鹽湖是我國迄今為止發現的最大的硫酸鎂亞型含鉀鹵水礦床，鉀鹽儲量近期為1億噸，遠景儲量為2．5億噸。依托于新疆羅布泊獨特的鉀鹽資源，國投羅鉀公司建立了年產120萬噸規模硫酸鉀生產線，公司一直專注于我國硫酸鉀事業的發展，是目前世界最大的硫酸鉀生產基地。基于國投羅鉀生產工藝路徑，研究和掌握該公司鹽田二次成礦規律，清晰掌握鹽田礦量賦存狀態，將經驗上升為理論，并以此指導鹽田生產實際，成為制約國投羅鉀公司擴大產能、提升硫酸鉀質量的關鍵性技術問題。研究鹽田鹵水品位分布規律，建立鹽田品位分布數學模型和鹽田礦量分布模型，采用鹽田開采可視化智能配礦，實現鹽田生產的定量管理，對合理開發利用鹽湖資源，提高企業經濟效益和可持續發展將具有重要意義。

發明內容

本發明為了解決上述技術問題提供基于隨機森林的硫酸鉀生產鹽池地形預測模型方法，能代替無人船無法采集的點云數據，自動對無法采集的區域進行智能預測，得到更精確的鹽池地形三維模型，從而對工業生產中硫酸鉀生產鹽池的礦量做出更準確的預估。

本發明解決上述技術問題的技術方案如下：本基于隨機森林的硫酸鉀生產鹽池地形預測模型方法包括

S1：獲取無人船采集的鹽池地形點云數據，對采集的數據進行預處理，得到可以用于訓練模型的數據；

S2：將步驟S1得到的訓練模型的數據制作成數據集，并基于隨機森林回歸分析的方法，得到數據集訓練模型；

S3：將步驟S2得到的數據集訓練模型進行參數調優和驗證，得到最終的鹽池地形預測模型；

S4：將步驟S3得到的鹽池地形預測模型對待預測區域的點云數據進行預測，得到預測結果。

有益效果：將獲取的原始鹽池點云數據進行預處理，可以篩除不合法的點和異常點的數據，還可以分析出更多有用信息的數據以及對預測影響更大的信息，便于根據得到的鹽池點云數據制作數據集，從而便于獲得預測準確率更高的分類模型；其中，隨機森林算法是一種逼近離散函數值的方法，它是一種典型的分類方法，首先對數據進行處理，利用歸納算法生成可讀的規則和隨機森林，然后使用決策對新數據進行分析，隨機森林算法的優點分類精度高，生成的模式簡單且對噪聲數據有很好的健壯性。因而是目前應用最為廣泛的歸納推理算法之一，在數據挖掘中受到研究者的廣泛關注；因此，基于隨機森林回歸的方法得到的預測模型，能有效提高鹽池點云數據重建出模型的精確度，再通過對預測模型的參數調優和驗證，獲得最終的鹽池地形預測模型，從而對工業生產中硫酸鉀生產鹽池的礦量做出更準確的預估。

進一步，步驟S1中，所述點云數據包括經度、緯度和深度。

進一步，步驟S1中，所述預處理包括均值濾波，中值濾波去除超出水面的點云數據和不合理的點云數據，然后對預處理的點云數據采用PCA數據降維處理。

進一步，步驟S2的具體步驟包括：

步驟2.1：將所有鹽池點云數據制作成數據集，并將所述數據集隨機分成訓練集、測試集和驗證集；