[发明专利]一种地质层识别模型构建方法和地质层识别方法

说明书

本发明提供了一种地质层识别模型构建方法和地质层识别方法，涉及地质勘探技术领域，包括：分别获取勘察阶段的离线数据以及桩机在勘察阶段钻进地质层的随钻数据，其中，离线数据包括分别与地质层相关的地质报告和实地调研数据，随钻数据包括动力头扭矩、动力头转速和钻进压力；根据离线数据和勘察阶段的随钻数据构建多源数据集；根据多源数据集对预设机器学习模型进行训练，得到地质层识别模型。本发明使用的模型训练方法、地质层识别方法、装置及系统，将多源数据集作为将预设机器学习模型训练成地质层识别模型的数据源，保证了地质层识别模型的可靠性和准确性，克服了人工处理数据的效率低下的缺陷，有助于提升地质研究效率。

技术领域

本发明涉及地质勘探技术领域，具体而言，涉及一种地质层识别模型构建方法和地质层识别方法。

背景技术

地质勘探是指对某地区的地层、地貌、矿产等开展研究，以满足经济、国防和技术等需要，具体可涵盖地质测绘、地质遥感和水文地质等，地质勘探在地震预测、滑坡预测、矿产搜索和考古等诸多领域发挥重要作用。

目前，在一些场景下，地质勘探工作仍然依赖于人工与机械协作方式，例如，研究人员对某一地区进行实地勘探并对勘探的地质数据进行人工汇总及分析等数据处理，以支持轨道交通设计工作，在实地勘探过程中，需要桩机钻进地质层，以便实施钻孔和打桩等工作。但是，目前地质勘探效率较低。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题，为达上述目的，第一方面，本发明提供了一种地质层识别模型构建方法，其包括：

分别获取勘察阶段的离线数据以及桩机在所述勘察阶段钻进地质层的随钻数据，其中，所述离线数据包括分别与所述地质层相关的地质报告和实地调研数据，所述随钻数据包括动力头扭矩、动力头转速和钻进压力；

根据所述离线数据和所述勘察阶段的所述随钻数据构建多源数据集；

根据所述多源数据集对预设机器学习模型进行训练，得到地质层识别模型。

进一步地，所述根据所述离线数据和所述勘察阶段的所述随钻数据构建多源数据集包括：

确定与所述勘察阶段的所述随钻数据对应的采集时间；

将所述离线数据与所述采集时间和所述勘察阶段的所述随钻数据进行比对，确定所述勘察阶段的所述随钻数据与所述地质层之间的对应关系；

根据所述对应关系确定地质层标签；

根据所述离线数据和所述勘察阶段的所述随钻数据进行数据融合，得到所述多源数据集；

将所述地质层标签加入所述多源数据集。

进一步地，所述根据所述离线数据和所述勘察阶段的所述随钻数据进行数据融合包括：

对所述勘察阶段的所述随钻数据进行均值滤波；

对滤波后的随钻数据进行异常值过滤；

对过滤后的随钻数据进行分箱；

对分箱后的随钻数据进行特征提取；

对提取后的特征数据、所述离线数据和所述采集时间进行融合。

进一步地，所述对滤波后的随钻数据进行异常值过滤包括：

对滤波后的随钻数据进行基于时间维度的分类统计，得到统计数据，所述统计数据包括与所述动力头扭矩对应的扭矩统计数据、与所述动力头转速对应的转速统计数据以及与所述钻进压力对应的压力统计数据；

对所述统计数据进行分类均值计算，得到均值数据，所述均值数据包括与所述扭矩统计数据对应的扭矩均值、与所述转速统计数据对应的转速均值以及与所述压力统计数据对应的压力均值；