地质构造智能识别系统
专利号：CN202411433361.5
所属单位：中国地质大学（武汉）地质探测与人工智能联合实验室
技术领域：地质勘探·深度学习应用
技术分类： ▸ 基础算法层：残差注意力机制（Res-Attention）·Transformer架构 ▸ 应用技术层：多模态地质数据融合（遥感/测井/地震）
核心技术突破
-
多模态数据融合引擎
✅ 集成InSAR遥感影像、地震波反演数据、钻孔岩芯图像三模态输入 ✅ 开发动态权重分配算法，解决跨尺度数据（千米级构造至厘米级裂隙）兼容性问题
-
混合神经网络架构
▶ 采用ResNet50+Transformer混合架构，全局特征捕捉能力提升42% ▶ 嵌入残差注意力模块，聚焦断层边界与褶皱核部关键区域
-
三维地质知识图谱
🔺 构建包含200万节点（构造/岩性/矿产关联）的知识图谱 🔺 支持地质构造演化时序推演与成矿潜力智能评估
关键技术参数
| 评估维度 | 本系统 | 传统方法 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 断层识别精度（Dice系数） | 0.93 | 0.76 | +22% |
| 褶皱分类准确率 | 96.5% | 82.1% | +18% |
| 多源数据融合效率 | 18TB/小时 | 2.3TB/小时 | ×7.8 |
| 复杂构造响应时间 | 0.45秒/千平方公里 | 3.2秒/千平方公里 | ×7.1 |
典型应用场景
川藏铁路工程地质勘察
任务需求：识别横断山脉区域12类复杂构造（逆冲断层/走滑断层/推覆体）
实施效果： ✅ 构造误判率从人工判读的15%降至3.2% ✅ 指导隧道轴线优化，减少支护成本约1.2亿元
鄂西页岩气勘探
技术亮点： 🔺 融合三维地震数据与岩芯扫描图像，建立断裂带渗透率预测模型 🔺 识别隐蔽型小断层（<5m位移），钻井事故率降低73%
技术生态集成
-
硬件适配
▸ 支持NVIDIA A100 GPU集群（计算密度达45TFLOPS） ▸ 兼容国产鲲鹏920处理器（性能损耗<8%）
-
行业认证
◼ 通过自然资源部《智能地质勘探系统三级认证》 ◼ 入选2024年度中石油勘探开发研究院核心供应商名录
-
标准体系
✅ 参编《地质人工智能数据融合技术规范》（GB/T 41372-2024） ✅ 算法模块嵌入全国地质大数据平台（日均调用量超2.3万次）
知识产权布局
形成专利族（含3项PCT国际专利），技术参数超越斯伦贝谢Petrel平台构造识别模块
软件著作权"GeoAI Vision"系统已在15个省级自然资源部门部署，服务重大工程23项
