基于數(shù)據(jù)挖掘的地質(zhì)礦產(chǎn)智能檢測系統(tǒng)設(shè)計及應(yīng)用

摘要:隨著國家的發(fā)展越來越好,礦產(chǎn)資源越來越少,礦產(chǎn)的相關(guān)工作已經(jīng)非常的困難。在這種情況下,想要更好的發(fā)現(xiàn)礦產(chǎn),那么只能采用更加的先進的技術(shù),其中核心的內(nèi)容就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),這是因為在礦產(chǎn)勘查中,往往需要進行數(shù)據(jù)的比對,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠更好的完成相關(guān)的比對,從而確保礦產(chǎn)的發(fā)掘更加的簡單。關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;地質(zhì)礦產(chǎn);智能檢測系統(tǒng)設(shè)計;應(yīng)用引言礦產(chǎn)資源的智能開采能夠合理緩解礦產(chǎn)資源緊缺的問題。目前絕大部分礦產(chǎn)資源開采過程的監(jiān)測主要采取傳統(tǒng)的檢測手段,這種方法的智能化較低,誤差值較大,及時性也無法得到有效保證。與此同時,功能強大的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在礦山智能檢測中的應(yīng)用范非常有限,急需在社會各界大面積推廣和普及。現(xiàn)在的智能檢測系統(tǒng)缺少一個實時的檢測體制和信息處理系統(tǒng),在礦產(chǎn)智能檢測系統(tǒng)的設(shè)計、管理等軟件構(gòu)造上依然還存在著諸多問題。所以基于數(shù)據(jù)挖掘的地質(zhì)礦產(chǎn)智能檢測系統(tǒng)的研究是智能檢測系統(tǒng)長遠發(fā)展的一個極其重要的研究方向。1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡介1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的目的與應(yīng)用領(lǐng)域采用數(shù)據(jù)挖掘分析數(shù)據(jù)的原因。目前在人們對于數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析的過程中發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)中存在一定的關(guān)聯(lián),但是這種關(guān)聯(lián)性需要定量的分析通過推導(dǎo)的方式來進行科學(xué)說明顯得相對困難,其主要體現(xiàn)在兩個方面的問題,第一數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性較為復(fù)雜,特別是用于解釋現(xiàn)實事件數(shù)據(jù)中間的關(guān)聯(lián)性較為復(fù)雜,其建模和分析過程相對較難,第二則是由于數(shù)據(jù)本身的量比較大。在具體實施的過程中進行逐步的推理顯得較為復(fù)雜。因此研究人員基于此種考慮,提出了采用數(shù)據(jù)挖掘的方法來研究數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性。其基本模式是直接用數(shù)據(jù)來進行模型的訓(xùn)練,通過將大量的數(shù)據(jù)帶入到解釋模型中對于模型進行訓(xùn)練和辨識模型中的參數(shù),最終使得模型能夠表示數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)。因此對于數(shù)據(jù)挖掘而言,采用數(shù)據(jù)進行模型的訓(xùn)練過程大多是迭代算法,進行反復(fù)的迭代和訓(xùn)練。而目前計算機的快速發(fā)展已經(jīng)能夠適應(yīng)于大量的反復(fù)迭代計算,這也為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用和普及提供了有利基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)目前已經(jīng)應(yīng)用在大量的行業(yè),例如交通管理、醫(yī)療、金融以及刑事案件偵破等。例如金融行業(yè)可以應(yīng)用在客戶需求分析和預(yù)測上,其方式則是通過大量的歷史數(shù)據(jù)中客戶與銀行之間的金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行數(shù)據(jù)挖掘。從而實現(xiàn)對于用戶使用金融產(chǎn)品習(xí)慣的挖掘,對于銀行指定金融產(chǎn)品組合和研發(fā)新的金融產(chǎn)品都具有一定的促進作用。在刑事案件偵破上則可以通過大量的卷宗進行分析和聚類,從而對于刑事案件進行分類,包括案件性質(zhì)、犯罪人作案動機以及作案手法等。而在新的刑事案件發(fā)生時則可以通過聚類分析將新的案件劃入到對應(yīng)的類別中,從而預(yù)測作案人員的作案手法和作案動機等等?？偠灾?目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析和預(yù)測的一種可靠手段,由于計算機的快速發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)的普及,數(shù)據(jù)挖掘所需要的外部條件已經(jīng)日趨完善。并且目前而言已經(jīng)由大量的領(lǐng)域開始應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行本專業(yè)內(nèi)的研究。1.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法數(shù)據(jù)挖掘的方法可以分別聚類分析、關(guān)聯(lián)分析幾個方面,由于篇幅有限本文將著重介紹聚類和關(guān)聯(lián)分析兩種方法。聚類分析方法。所謂聚類分析則是在對數(shù)據(jù)大量統(tǒng)計的基礎(chǔ)上采用對應(yīng)的算法進行聚類分析,目前最為常見的算法是K-means算法。其原理是采用對應(yīng)的特征向量度量方法對于樣本進行度量得到每個樣本的特征向量,而后通過設(shè)定初始簇的方式將新的樣本不斷加入到對應(yīng)的簇中,一邊進行分類一邊不斷修正簇的中心特征向量。采用這樣逐步修正的方式讓分類的標準更加準確。聚類分析一般用于分類、預(yù)測等領(lǐng)域。2基于數(shù)據(jù)挖掘的地質(zhì)礦產(chǎn)智能檢測系統(tǒng)軟件設(shè)計

數(shù)據(jù)采集模塊。在數(shù)據(jù)采集模塊中,有必要對上板、礦層的位移距離以及巖體內(nèi)部應(yīng)力值等進行采集,由于這些數(shù)據(jù)是連續(xù)不斷且持續(xù)變化的,因而需要采取內(nèi)觸方式,通過NIDAQmax完成數(shù)據(jù)的智能采集。(2)數(shù)據(jù)分析模塊。數(shù)據(jù)分析模塊主要是用于對傳感器輸出信號進行有效分析。首先將采集到的電子信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄬?yīng)的應(yīng)力值,并據(jù)此得出這些物理性質(zhì)的變化速率以及加速度,之后評判這些數(shù)據(jù)是否超過預(yù)警值。(3)元數(shù)據(jù)管理模塊。元數(shù)據(jù)管理模塊主要是用于對生成元數(shù)據(jù)信息進行單獨編輯,另外,元數(shù)據(jù)庫作為元數(shù)據(jù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享的信息來源,元數(shù)據(jù)的管理工作有必要對元數(shù)據(jù)庫進行日常維修和監(jiān)管,以確保元數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)集合的有效來源而實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,因而必須涵蓋數(shù)據(jù)提交、數(shù)據(jù)瀏覽、數(shù)據(jù)查詢以及數(shù)據(jù)管理等內(nèi)容。(4)報表自動生成模塊。地下礦床回采工作需要設(shè)計單位、輸送單位、爆破單位等多個部門的統(tǒng)籌合作,各個單位之間的信息交流一般是以報表為主,假如報表間的格式差異較大,就會加大現(xiàn)場工作人員的工作量。3礦產(chǎn)地質(zhì)信息挖掘與評價系統(tǒng)的功能礦產(chǎn)地質(zhì)信息挖掘與評價系統(tǒng)在功能上主要由三個基本部分組成,即空間數(shù)據(jù)庫管理、空間數(shù)據(jù)挖掘、礦產(chǎn)資源評價。該系統(tǒng)具備數(shù)據(jù)挖掘、空間分析、礦產(chǎn)評價數(shù)據(jù)輸入管理以及礦產(chǎn)綜合評價等多種功能。系統(tǒng)的功能框圖如圖3所示:圖1礦產(chǎn)地質(zhì)信息挖掘與評價系統(tǒng)功能框圖由圖1可得出,空間數(shù)據(jù)庫記錄地質(zhì)、遙感數(shù)據(jù)、地球化學(xué)、地球物理及測試定量化等原始數(shù)據(jù),由空間數(shù)據(jù)管理功能、空間數(shù)據(jù)分析功能、空間數(shù)據(jù)挖掘功能三部分組成。空間數(shù)據(jù)管理功能與分析功能主要用于對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進行瀏覽、處理和分析等;空間數(shù)據(jù)挖掘功能則是要從海量的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)中,提取和綜合那些隱含的、有用的信息,為礦產(chǎn)資源的勘查與研究提供指導(dǎo)。數(shù)據(jù)不同,其挖掘的方法也不盡相同,要做到具體情況具體分析。資源評價分析功能建立在空間數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上,對區(qū)域礦產(chǎn)資源進行分析評價,結(jié)合空間數(shù)據(jù)分析結(jié)果,形成成礦靶區(qū)的確立。(1)空間數(shù)據(jù)的管理:采取ADO數(shù)據(jù)庫的訪問技術(shù),使得圖形數(shù)據(jù)和其歲對應(yīng)的屬性數(shù)據(jù)建庫能夠?qū)崿F(xiàn),并且進行數(shù)據(jù)庫相關(guān)數(shù)據(jù)的錄入、編輯、查詢、導(dǎo)出及維護等。(2)空間數(shù)據(jù)的分析:多源數(shù)據(jù)采樣、圖像地理的坐標變換、多源圖像疊置分析、最短路徑的計算、緩沖區(qū)的操作等。(3)空間數(shù)據(jù)的挖掘:采用科學(xué)的方法將空間數(shù)據(jù)進行分析與挖掘,發(fā)現(xiàn)那些隱含的、有用的空間規(guī)則與模式,并通過空間數(shù)據(jù)引擎實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián),為礦產(chǎn)資源的評價提供一定程度的指導(dǎo)和有效輔助。(4)資源評價功能:評價系統(tǒng)當(dāng)中評價方法是其中重要的關(guān)鍵部分,其好壞直接影響到評價的結(jié)果,從而對下一步的工作方向也形成影響。對于評價系統(tǒng)而言,選擇合適的評價方法,要結(jié)合系統(tǒng)最終評價目的與評價地區(qū)數(shù)據(jù)資料來決定。(5)可視化功能:是數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)與評價分析成果的顯示。通過三維數(shù)據(jù)體的方式對構(gòu)造和重力以及航磁異常空間變化相關(guān)地理信息進行觀察。結(jié)語我國當(dāng)前大部分的地區(qū)都在積極的進行科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用,在目前來看,對于大部分的企業(yè)而言,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都非常的核心,這樣可以很好的解決企業(yè)對于數(shù)據(jù)處理的問題。在礦產(chǎn)公司的發(fā)展中,數(shù)據(jù)的對比和刪選更是非常關(guān)鍵的,能夠很好的了解地下礦產(chǎn)的種類,從而保證礦產(chǎn)能更好的被挖掘。從而能夠全面的提升礦產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)濟發(fā)展速度。但是一直以來,我國礦產(chǎn)公司在此方面的工作都存在很大的問題。