一种基于人工智能的地质勘探流体监测系统的制作方法

本发明涉及流体监测，具体而言，涉及一种基于人工智能的地质勘探流体监测系统。

背景技术：

1、目前，由于天气原因和地质原因，山体时不时会出现山体滑坡，使人民的生命安全和财产安全受到一定的危害，目前的山体滑坡是提前对山体可能出现的滑坡进行预警，但是没有出现准确的预警信息和准确的山体滑坡出现的具体流体类型，因此，人们对山体滑坡的信服度不高，为此，提出一种基于人工智能的地质勘探流体监测系统，以解决对山体的流体的类型判断不准确，未能准确及时预警的技术问题。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种基于人工智能的地质勘探流体监测系统，解决了对山体的流体的类型判断不准确，未能准确及时预警的技术问题。

2、根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于人工智能的地质勘探流体监测系统，该系统可以包括：天气环境参数获取单元、地质环境参数获取单元、信息预处理单元、第一处理单元和第二处理单元。

3、天气环境参数获取单元，用于获取目标区域的天气环境参数，并将天气环境参数传递至信息预处理单元。

4、地质环境参数获取单元，用于获取目标区域的地质环境参数，并将地质环境参数传递至信息预处理单元。

5、信息预处理单元，用于基于天气环境参数和地质环境参数，预测目标区域发生流体时流体的第一类别，并将第一类别发送至第二处理单元。

6、第一处理单元，用于基于天气环境参数和地质环境参数，获取目标区域发生流体时的目标图像信息，基于目标图像信息，得到目标图像信息的第二类别，并将第二类别发送至第二处理单元。

7、第二处理单元，用于基于第一类别和第二类别，确定目标区域的流体的目标类型和预警信息。

8、可选地，基于天气环境参数和地质环境参数，预测目标区域发生流体时流体的第一类别，包括：获取目标区域的历史天气参数和历史地质参数；基于历史天气参数和历史地质参数，得到目标区域的历史流体类型；将历史天气参数与天气环境参数进行对比，得到第一对比结果；将历史地质参数和地质环境参数进行对比，得到第二对比结果；基于第一对比结果、第二对比结果和历史流体类型，预测目标区域发生流体时流体的第一类别。

9、可选地，基于第一对比结果、第二对比结果和历史流体类型，预测目标区域发生流体时流体的第一类别，包括：根据第一公式预测目标区域发生流体时流体的第一类别，其中，y′为目标区域发生流体时流体的第一类别，y为历史流体类型，a为第一对比结果，b为第二对比结果。

10、可选地，基于目标图像信息，得到目标图像信息的第二类别，包括：将目标图像信息输入至目标卷积神经网络中，得到目标图像信息对应的概率值；基于目标图像信息对应的概率值，得到目标图像信息的第二类别。

11、可选地，将目标图像信息输入至目标卷积神经网络中，得到目标图像信息对应的概率值，包括：获取目标区域发生流体时拍摄到的历史流体图像信息；将历史流体图像信息进行分类，得到分类后的历史流体图像信息；将历史流体图像信息输入至搭建的目标卷积神经网路中进行训练，得到训练成功的目标卷积神经网络；训练成功的目标卷积神经网络对目标图像信息进行处理，得到目标图像信息对应的概率值。

12、可选地，目标卷积神经网络包括：1个输入层、6个卷积层、4个池化层、2个级联层、2个展平层、2个分类层和一个平均分类层，其中，6个卷积层分别为第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层和第六卷积层，4个池化层分别为第一池化层、第二池化层、第三池化层和第四池化层，2个级联层分别为第一级联层和第二级联层，2个展平层分别为第一展平层和第二展平层，2个分类层分别为第一分类层和第二分类层。

13、可选地，目标卷积神经网络的处理过程如下：第一卷积层对输入层进行处理，得到第一处理特征；第二卷积层对输入层进行处理，得到第二处理特征；第一池化层对第一处理特征进行池化，得到第一池化特征；第二池化层对第二处理特征进行池化，得到第二池化特征；第三卷积层对第一池化特征进行处理，得到第三处理特征；第四卷积层对第二池化特征进行处理，得到第四处理特征；第三池化层对第三处理特征进行池化，得到第三池化特征；第四池化层对第四处理特征进行池化，得到第四池化特征；第五卷积层对第三池化特征进行处理，得到第五处理特征；第六卷积层对第四池化特征进行处理，得到第六处理特征；第一级联层将第一处理特征和第五处理特征进行特征融合，得到第一融合特征；第二级联层将第二处理特征和第六处理特征进行融合，得到第二融合特征；第一展平层对第一融合特征进行处理，得到第一展平特征；第二展平层对第二融合特征进行处理，得到第二展平特征；第一分类层对第一展平特征进行分类，得到第一分类结果；第二分类层对第二展平特征进行分类，得到第二分类结果；平均分类层对第一分类结果和第二分类结果进行平均，得到目标分类结果。

14、可选地，基于第一类别和第二类别，确定目标区域的流体的目标类型和预警信息，包括：当第一类别和第二类别相同时，将第一类别确定为目标区域的流体的目标类型；将第一类别的预警信息确定为目标区域的预警信息。

15、本发明实施例中，通过天气环境参数获取单元，获取目标区域的天气环境参数，并将天气环境参数传递至信息预处理单元；地质环境参数获取单元，用于获取目标区域的地质环境参数，并将地质环境参数传递至信息预处理单元；信息预处理单元，用于基于天气环境参数和地质环境参数，预测目标区域发生流体时流体的第一类别，并将第一类别发送至第二处理单元；第一处理单元，用于基于天气环境参数和地质环境参数，获取目标区域发生流体时的目标图像信息，基于目标图像信息，得到目标图像信息的第二类别，并将第二类别发送至第二处理单元；第二处理单元，用于基于第一类别和第二类别，确定目标区域的流体的目标类型和预警信息，解决了对山体的流体的类型判断不准确，未能准确及时预警的技术问题，达到了对山体的流体的类型判断准确，能准确且及时预警的技术效果。

16、本发明的优点：

17、本发明与现有的技术相对比，通过根据目标区域的天气环境参数和地质环境参数进行运算，得到目标区域发生流体时的流体的第一类别，根据目标卷积神经网络对目标区域发生流体时的目标图像进行处理，得到目标区域发生流体时的流体的第二类别，根据第一类别和第二类别，得到目标区域的流体的目标类型和预警信息，这样通过两次对目标区域的流体的类型进行判断，使目标区域的流体类别判断更加准确，增加人们对流体类型的信任，减少人民财产和安全的损失。

技术特征：

1.一种基于人工智能的地质勘探流体监测系统，其特征在于，包括：天气环境参数获取单元、地质环境参数获取单元、信息预处理单元、第一处理单元和第二处理单元；

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的地质勘探流体监测系统，其特征在于，所述基于所述天气环境参数和所述地质环境参数，预测所述目标区域发生流体时流体的第一类别，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的地质勘探流体监测系统，其特征在于，所述基于所述第一对比结果、所述第二对比结果和所述历史流体类型，预测所述目标区域发生流体时流体的第一类别，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的地质勘探流体监测系统，其特征在于，所述基于所述目标图像信息，得到所述目标图像信息的第二类别，包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的地质勘探流体监测系统，其特征在于，所述将所述目标图像信息输入至目标卷积神经网络中，得到所述目标图像信息对应的概率值，包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的地质勘探流体监测系统，其特征在于，所述目标卷积神经网络包括：1个输入层、6个卷积层、4个池化层、2个级联层、2个展平层、2个分类层和一个平均分类层，其中，所述6个卷积层分别为第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层和第六卷积层，所述4个池化层分别为第一池化层、第二池化层、第三池化层和第四池化层，2个级联层分别为第一级联层和第二级联层，2个展平层分别为第一展平层和第二展平层，2个分类层分别为第一分类层和第二分类层。

7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的地质勘探流体监测系统，其特征在于，所述目标卷积神经网络的处理过程如下：

8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的地质勘探流体监测系统，其特征在于，所述基于所述第一类别和所述第二类别，确定所述目标区域的流体的目标类型和预警信息，包括：

技术总结本发明公开了一种基于人工智能的地质勘探流体监测系统，该系统包括：天气环境参数获取单元，用于获取目标区域的天气环境参数，并将天气环境参数传递至信息预处理单元；地质环境参数获取单元，用于获取目标区域的地质环境参数，并将地质环境参数传递至信息预处理单元；信息预处理单元，用于基于天气环境参数和地质环境参数，预测目标区域发生流体时流体的第一类别，并将第一类别发送至第二处理单元。本发明解决了对山体的流体的类型判断不准确，未能准确及时预警的技术问题。技术研发人员：牛水源,刘金勇,黄伟荣受保护的技术使用者：山东省物化探勘查院技术研发日：技术公布日：2024/6/11