低空无人化探一体化地质勘查系统及勘查方法

技术领域

[0001] 本发明属于地质勘查技术领域，具体涉及低空无人化探一体化地质勘查系统，本发明还涉及基于上述勘查系统的低空无人化探一体化地质勘查方法。

背景技术

[0002] 矿产资源被誉为“工业食粮”，地质勘查则为工业发展提供矿产资源，而地球化学探矿（以下简称“化探”）作为地质勘查的核心手段之一，在矿产资源勘查中发挥着不可替代的作用。目前，我国化探整体技术水平已跻身国际第一梯队，在区域地球化学填图精度、覆盖规模等关键领域更是领先全球，应用于矿产勘查的成效尤为显著。然而，受技术模式、环境条件等多重因素制约，我国化探行业始终面临诸多亟待破解的痛点：其一，成本压力居高不下，采样、化验及人力成本占比高达60%以上，导致大面积、高密度的采样与分析工作难以实施，严重制约了化探技术的推广应用及矿产资源勘查的整体成效；其二，高度依赖人力，作业安全风险突出，勘查人员需在高原、荒漠、陡峭山区等复杂恶劣地形开展高强度体力劳动，滑坠、野生动物袭击等安全事故时有发生，极大威胁勘查人员人身安全；其三，作业效率存在明显瓶颈，传统化探采用“人力采样-送检分析”的传统模式，采样、运输、化验全流程周期漫长，难以满足新     时期矿产资源勘查快速找矿发现的实际需求；其四，传统区域化探采样密度及化探数据仅仅0.25-1个/平方公里，化探普查水系沉积物采样密度及化探数据仅仅4-8个/平方公里、土壤采样密度及化探数据仅仅8-20个/平方公里，而绝大多数工业矿床面积不足1平方公里，传统化探采样及数据密度不足，难以满足找矿勘查实际需要。

[0003] 当前，无人机技术与AI技术已逐步应用到地质勘查领域，为行业转型升级提供了新的可能。现有方法主要有航空遥感、航空磁测、航空电磁测量、航空重力测量、航空放射性测量、航空地震。低空无人机技术在化探领域的应用尚处于空白状态。

发明内容

[0004] 本发明的目的是提供低空无人化探一体化地质勘查系统，解决了传统化探人力依赖度高、风险大、效率低、成本高、化探数据稀疏的问题。

[0005] 本发明的另一目的是提供低空无人化探一体化的地质勘查方法。

[0006] 本发明所采用的第一种技术方案是，低空无人化探一体化地质勘查系统，包括：化探勘查数据处理单元：用于对勘查区域的基础地质数据进行分析形成化探普查设计方案；
原位化探机器人：用于对目标区域进行化探普查及初步筛查；
无人机化探采样机器人：用于对化探普查异常区域进行化探详查，开展样品采样并对样品进行原位检测；
无人机存储及飞控移动作业单元：提供原位化探机器人和无人机化探采样机器人的飞行控制和停载平台并为其提供能源补充；
所述原位化探机器人以工业级低空无人机为载具，集成有光谱分析仪，光谱分析仪上集成有激光诱导击穿光谱传感器；
无人机化探采样机器人以工业级低空无人机为载具，集成有采样分析组件；采样分析组件包括X射线荧光光谱传感器、拉曼光谱传感器，用于对样品进行检测分析。

[0007] 本发明第一种技术方案的特征还在于，化探勘查数据处理单元还用于对原位化探机器人化探普查及初步筛查获得的化探数据、无人机化探采样机器人化探详查获取的化探数据，进行综合分析处理确定矿致异常。

[0008] 无人机存储及飞控移动作业单元上还集成有作业飞行控制指挥单元、数据收集传输单元、边缘计算单元、卫星通信模块、样品收集单元；作业飞行控制指挥单元与化探勘查数据处理单元、原位化探机器人和无人机化探采样机器人信号连接，用于接收化探勘查数据处理单元的指令并对原位化探机器人和无人机化探采样机器人进行作业指挥与全流程作业监控；数据收集传输单元与原位化探机器人和无人机化探采样机器人信号连接；边缘计算单元用于对原位化探机器人和无人机化探采样机器人采集的数据进行初步清洗和标准化；样品收集单元用于对无人机化探采样机器人携带回的样品进行临时存储。

[0009] 本发明所采用的第二种技术方案是，低空无人化探一体化地质勘查方法，包括以下步骤：

S1，获取勘查区域的基础地质资料，将其导入化探勘查数据处理单元，形成化探普查设计方案；

S2，原位化探机器人依据化探普查设计方案对目标区域进行高密度化探数据采集完成初步筛查，并将初步筛查高密度化探数据传输至化探勘查数据处理单元；

S3，化探勘查数据处理单元对初步筛查高密度化探数据进行处理分析，圈定异常区域，形成化探详查设计；

S4，无人机化探采样机器人飞行至异常区域根据化探详查设计进行采样和检测，检测结果传输至化探勘查数据处理单元；

S5，化探勘查数据处理单元对获取的化探详查数据进行处理和分析，获得勘查区域的矿致异常。

[0010] 本发明第二种技术方案的特征还在于，步骤S1中基础地质资料包括勘查区域的地质图、遥感影像资料、区域物探和化探资料；化探普查设计方案包括勘查范围、采样点密度和采样点位的布局。

      [0011] 步骤S3具体包括以下步骤：

      S301，针对初步筛查高密度化探数据，采用自编码器做数据预处理与清洗，筛掉仪器噪声和极强污染点，得到清洗后的有效数据集并标记异常噪声点。

     S302，结合清洗后的有效数据集和采样点对应的地质单元属性，用图神经网络搭建采样点空间拓扑关系并聚合特征，再通过高斯混合模型拟合概率分布，为不同地质单元确定适配的自适应异常下限；
     S303，基于有效采样点的元素浓度、各地质单元的自适应异常下限，以及断层和岩体接触带的地质构造坐标，利用深度神经网络进行空间插值模型，并在损失函数中引入地质界线惩罚项，使插值曲面在跨越地质构造时产生合理浓度突变，据此圈定等值线，生成不同元素的元素浓度网格和受地质约束的浓度等值线矢量图；
     S304，基于生成的元素浓度网格和浓度等值线矢量图，通过多边形拓扑识别锁定闭合异常圈，计算闭合异常圈的面积、浓度均值、峰值、衬度与规模；
     S305，对经过步骤S304处理后的多元素浓度网格矩阵进行标准化处理，通过主成分分析实现正交降维，提取成矿相关的共生元素组合并划分异常内中外分带，得到元素组合主成分空间载荷图与综合异常分带数据；
     S306，将多源数值与空间特征进行融合对齐，通过多模态大模型完成序列交互与多任务解码，输出化探异常区域。

[0012] 步骤S304通过离散像素积分计算闭合异常圈的面积，浓度均值与峰值基于闭合异常圈范围进行统计，进而计算出异常的衬度与规模参数；面积计算公式如下式所示：
式中，A代表闭合异常圈的几何面积，Ω代表由异常下限等值线围成的闭合空间区域， 与 代表空间坐标的微元；衬度计算公式如下式所示：式中， 代表计算得到的异常衬度， 代表网格矩阵在坐标 处的元素
浓度值， 代表该异常区域对应的局部自适应异常下限值。

[0013] 步骤S306先通过多层感知机将多源数值与空间特征映射至多模态大模型词嵌入空间，再将对齐特征、文本词向量、分类标记拼接为序列并送入Transformer解码器交互融合，最后完成异常等级分类；其中，特征对齐公式如下式所示：式中， 代表对齐后的综合特征向量， 代表数值与空间特征向量的拼接，  代表投影层的权重矩阵 , 代表偏置向量， 代表激活函数；输出时，利用 对应的隐藏状态进行异常等级分类，表达式如下式所示：式中， 代表异常的概率分布， 代表最后一层[CLS]的隐藏状态向量，
代表分类头权重与偏置。

[0014] 步骤S5中对获取的化探详查数据进行处理和分析具体为，将化探详查数据代入步骤S301中，依次执行步骤S301 S306，得到矿致异常定性分类结论。~

[0015] 还包括以下步骤：S6，获取到勘查区域的矿致异常时，将矿致异常样品送实验室分析验证。

[0016] 本发明的有益效果是：（1）本发明通过构建“低空无人化探”的新型地质勘查系统，极大减少人工对野外高风险区域的采样参与，通过原位化探机器人和无人机化探采样机器人即可实现区域内的现场元素分析和样品采样，无需大量工作人员进入高原、荒漠、陡峭山区等恶劣地形及海外高危区域，大幅降低野外作业安全风险，从根本上解决传统化探的人身安全问题。

[0017] 原位化探机器人，以工业级低空无人机为载具，集成搭载高精准光谱分析仪，实现低空原位高密度化探分析、快速发现化探异常，较传统1:5万化探普查方法的工作效率大幅提高，并且大幅度降低了成本，化探数据的采集密度及采集化探数据也相较传统方法大幅增加。

[0018] 无人机化探采样机器人同样以工业级低空无人机为载具，搭载定制化自动采样装置，实现土壤、岩石碎屑采样的无人化、自动化、机械化采样，提高工作效率的同时降低了化探作业成本以及野外作业安全风险。

[0019] （2）本发明通过原位化探机器人现场扫描分析的元素数据实时传输至化探勘查数据处理单元，并基于大模型对化探数据进行分析圈定化探异常区域，无需传统化探的采样，大幅缩短数据的获取周期及成本，随后通过快速部署化探采样机器人到异常区开展化探详查，原位光谱分析和采样查证化探异常，快速高效率确定矿致异常。

[0020] 本发明还为原位化探机器人和无人机化探采样机器人提供了无人机存储单元，为无人机机器人提供电力燃料补充、样品临时存储，以及与化探勘查数据处理单元的数据传输，同时通过卫星通信模块保障偏远区域的信号连接，实现多无人机机器人的协同作业指挥与全流程作业监控，确保勘查工作高效。