[發明專利]一種電性成像結果中異常體邊界智能識別方法

有效

• 申請號: 202210154804.1
• 申請日: 2022-02-21
• 公開（公告）號: CN114241229B
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 范濤;李萍;張鵬;李淵;趙睿;劉磊;李宇騰;蔣必辭
• 申請（專利權）人: 中煤科工集團西安研究院有限公司
• 主分類號: G06V10/762
• 分類號: G06V10/762;G06K9/62;G01V3/38
• 代理公司: 西安恒泰知識產權代理事務所 61216
• 代理人: 李婷

1.一種電性成像結果異常體邊界智能識別方法，其特征在于：該方法包括如下步驟：

步驟1：對電磁法探測數據進行反演成像，形成曲線圖、散點圖、等值線圖、熱力圖、等值面圖、形體渲染圖其中一種或幾種及相應的繪圖數據文件；

步驟2：根據成像圖特征，選擇聚類算法；

步驟3：提取繪圖數據文件中的幅值項數據；如果需要確定最佳聚類數目，則對幅值項數據進行組內平方誤差和計算，繪制拐點圖確定最佳聚類數目；

步驟4：確定聚類數k后，在樣本中隨機選取k個點，作為每一類的中心點；

步驟5：計算剩余n-k個樣本點到每個聚類中心的距離，針對每一個樣本點，將它歸到和它距離最近的聚類中心所屬的類；

步驟6：重新計算每個聚類中心的位置：根據步驟5得到n個點分別對應的所屬的類，對每一個類內的所有點對應的數據幅值取平均值，計算出新的聚類中心；

步驟7：重復步驟5、步驟6，直到所有的新聚類中心滿足設定的終止條件；

步驟8：輸出每一個新聚類中心所屬的類的幅值邊界和類中心值；

步驟9：將每一個新聚類中心所屬的類中的數據幅值，全部更改為該類中心點幅值，并按照原始數據順序重新生成新的繪圖數據文件；

步驟10：對新的繪圖數據文件成像圖采用不同顯示方式區別各個類別，標示出各類別的邊界，其中幅值最小或最大的類即為目標異常體。

2.如權利要求1所述的電性成像結果異常體邊界智能識別方法，其特征在于：所述的步驟1形成曲線圖、散點圖、等值線圖、熱力圖、等值面圖、形體渲染圖及相應的繪圖數據文件為一維數據組、二維數據組或三維數據組。

3.如權利要求1所述的電性成像結果異常體邊界智能識別方法，其特征在于：所述的步驟3繪圖數據文件中的幅值項數據，根據地球物理電磁法成像結果不同，選擇包括電阻率、電導率、相位、磁導率、場強、極化率、介電常數、波速、密度、深度、厚度、距離其中一種或多種幅值項。

4.如權利要求1所述的電性成像結果異常體邊界智能識別方法，其特征在于：所述的步驟9，或者將每一個新聚類中心所屬的類中的數據幅值，全部更改成為設定的數值，確保每個新聚類中心所屬的類設定數值不同即可，并按照原始數據順序重新生成新的繪圖數據文件。

5.如權利要求1所述的電性成像結果異常體邊界智能識別方法，其特征在于：所述的步驟10，對新的繪圖數據文件成像圖各個類別區分顯示方式為色彩差異、形狀差異、紋理差異或圖文差異。