一个混合子优化克里金模型及其在地质建模中的应用
Xiaonan Shi1, Yumo Wang2, Haoran Wu3
1Computer Science and Technology College, Xi'an University of Science and Technology, Xi'an, 710054, Shaanxi, China.
一个新的混合子优化Kriging模型 (HSSA) 增强了智能矿山的地质数据插值. 这种方法提高了3D地质建模的准确性和速度,这对于采矿和勘探至关重要.
科学领域:
- 地质工程是地质工程.
- 人工智能的人工智能
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 智能矿山需要大量的地质数据来进行3D建模.
- 对有限的钻探数据的插入对于准确的地质表现至关重要.
- 对于复杂的地质构造,现有的方法在准确性和效率方面面临挑战.
研究的目的:
- 为改进地质数据插值开发一种新的混合优化Kriging模型 (HSSA).
- 为了提高地质数据插值技术的准确性和融合速度.
- 支持创建精确的3D地平面模型用于采矿业务.
主要方法:
- 将混沌理论和莱维飞行集成到子算法的人口和位置更新中.
- 纳入金正弦优化算法来增强侦察和预警机制.
- 算法的相关性优化和解决Kriging变量函数参数以减少插值错误.
主要成果:
- 与其他群集智能算法相比,HSSA表现出卓越的准确性和融合速度.
- 与原来的Kriging插值算法相比,精度提高了8.4%.
- 使用HSSA成功生成了长旺煤矿的3D层级模型,验证了其适用性.
结论:
- HSSA显著提高了地质数据插入的准确性和效率.
- 该模型为煤矿开采和地质勘探中的3D平流图建模提供了强大的工具.
- HSSA显示了优化地质解释和相关行业的运营工作流程的巨大潜力.
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