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摘要：本发明提供了一种铀浓度主控因子的诊断方法、装置、设备及可读存储介质，涉及地浸采铀技术领域，包括获取开采区的第一信息；根据预设的铀浓度预测模型基于期望梯度算法构建并训练得到铀浓度主控井位计算模型；将第一信息输入所述铀浓度主控井位计算模型，输出期望梯度数据，所述期望梯度数据包括所述待诊断铀浓度数据对各井位流量的期望梯度值以及所述待诊断铀浓度数据对各注水井酸度的期望梯度值；基于所述期望梯度数据和各井位的位置分布绘制流量期望梯度分布图和酸度期望梯度分布图，根据流量期望梯度分布图和酸度期望梯度分布图识别出待诊断铀浓度数据的铀浓度主控井位。本发明可实时判断开异常铀浓度的诱因，为地浸采铀异常诊断提供工具。
主权项：1.一种铀浓度主控因子的诊断方法，其特征在于，包括：获取开采区的第一信息，所述第一信息包括所有井位的流量数据、所有注水井的酸度数据和待诊断铀浓度数据，所述待诊断铀浓度数据为单个开采井的铀浓度数据或所有开采井的总铀浓度数据，所述第一信息为时间序列数据；根据预设的铀浓度预测模型基于期望梯度算法构建并训练得到铀浓度主控井位计算模型，包括：通过CNN和LSTM构建混合神经网络模型，所述混合神经网络模型为所述预设的铀浓度预测模型；通过积分公式、积分梯度计算公式、概率密度函数和微分公式构建期望梯度计算函数；将所述期望梯度计算函数中所述积分梯度计算公式的函数映射替换为所述预设的铀浓度预测模型，得到替换后的期望梯度计算函数，所述替换后的期望梯度计算函数为所述铀浓度主控井位计算模型；将第一信息输入所述铀浓度主控井位计算模型，输出期望梯度数据，所述期望梯度数据包括所述待诊断铀浓度数据对各井位流量的期望梯度值以及所述待诊断铀浓度数据对各注水井酸度的期望梯度值；基于所述期望梯度数据和各井位的位置分布绘制流量期望梯度分布图和酸度期望梯度分布图，根据所述流量期望梯度分布图和酸度期望梯度分布图识别出待诊断铀浓度数据的铀浓度主控井位。
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百度查询： 核工业北京化工冶金研究院 铀浓度主控因子的诊断方法、装置、设备及可读存储介质
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