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龙图腾网获悉核工业二九0研究所申请的专利一种基于AI模型进行成矿流体迁移预测的找矿方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119691402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411847344.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于AI模型进行成矿流体迁移预测的找矿方法是由李俊;叶松鑫;刘斌;吴建勇;祁家明;李海东;胡鹏设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI模型进行成矿流体迁移预测的找矿方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于AI模型进行成矿流体迁移预测的找矿方法，涉及矿产资源勘查技术领域。所述方法包括：获取目标成矿的地质数据和流体数据；基于所述地质数据和所述流体数据进行关联分析，并提取关联特征；根据所述地质数据、所述流体数据和所述关联数据进行AI模型构建及训练，将训练好的模型确定为成矿流体迁移预测模型，并利用所述成矿流体迁移预测模型确定成矿流体的迁移路径和矿质沉淀位置；根据所述地质数据、所述成矿流体的迁移路径和矿质沉淀位置进行三维模型构建，并对基于三维模型的成矿流体迁移过程进行可视化展示。本发明能够提高对成矿流体迁移的预测准确度。

本发明授权一种基于AI模型进行成矿流体迁移预测的找矿方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI模型进行成矿流体迁移预测的找矿方法，其特征在于，包括： 获取目标成矿的地质数据和流体数据；所述地质数据包括地质、地球物理、地球化学和遥感数据；所述流体数据包括温度、压力和流体成分； 基于所述地质数据和所述流体数据进行关联分析，并提取关联特征； 根据所述地质数据、所述流体数据和所述关联特征进行AI模型构建及训练，将训练好的模型确定为成矿流体迁移预测模型，并利用所述成矿流体迁移预测模型确定成矿流体的迁移路径和矿质沉淀位置； 根据所述地质数据、所述成矿流体的迁移路径和矿质沉淀位置进行三维模型构建，并对基于三维模型的成矿流体迁移过程进行可视化展示； 所述成矿流体迁移预测模型的构建及训练过程包括： 基于注意力机制和生成对抗网络构建AI模型的预训练网络；所述预训练网络包括依次连接的输入层、隐藏层和输出层；所述隐藏层包括依次连接的卷积层、循环层和全连接层； 利用所述地质数据、所述流体数据和所述关联特征对所述预训练网络进行训练，并利用Dropout或L2正则化来防止网络过拟合，当训练后的网络满足设定迭代条件或准确度时，则确定训练好的网络为所述成矿流体迁移预测模型； 在进行AI模型构建及训练之前，还包括：对所述地质数据和所述流体数据进行预处理；所述预处理采用数值重采样算法或异常值动态筛除算法； 所述数值重采样算法的处理过程为： 首先对所述地质数据和所述流体数据的有效性和合理性进行判断：设定有效性和合理性的范围阈值，并当所述地质数据和所述流体数据满足所述范围阈值时进入下一步； 然后在设定时间长度内分别对所述地质数据和所述流体数据进行连续性检测：当所述地质数据和所述流体数据存在丢点时，利用二次拉格朗日插值进行补充，得到重采样数据； 最后采用窗函数法构建FIR数字滤波器，并利用所述FIR数字滤波器对所述重采样数据进行滤波处理，得到有效数据； 所述异常值动态筛除算法的处理过程为： 根据设定缓存时间将所述地质数据和所述流体数据放入不同缓冲区进行暂存，对完成暂存的缓冲区，令设定缓冲区内的数据依次出栈，并与有效性和合理性的设定范围阈值进行动态异常检测，筛除异常值，得到有效数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人核工业二九0研究所，其通讯地址为：512026 广东省韶关市武江区西联镇科技工业园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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