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龍圖騰網獲悉中核第四研究設計工程有限公司申請的專利一種基于區域鈾資源的礦田分區方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119849892B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510330474.0，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種基于區域鈾資源的礦田分區方法是由霍晨琛;蘇學斌;楊潤生;于寶民;孫剛友;任賽;肖詩偉;趙凱培;劉曉明;吳衛芳設計研發完成，并于2025-03-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于區域鈾資源的礦田分區方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于區域鈾資源的礦田分區方法。本發明是一種基于空間聚類方法對鈾礦田的區域鈾礦進行資源整合的利用方法，具體是：本發明采用兩步聚類方法來實現，第一步是基于礦床三維塊體模型，進行各礦床內鈾資源聚類，形成類簇，類簇的數量遠小于塊體模型數量；第二步是在各礦床內鈾資源聚類的基礎上，在礦田范圍內基于礦床的空間分布，進行礦床的聚類，實現礦田分區。采用本發明方法對礦田分區后，后續在鈾礦開采過程中可實現對礦田資源的充分利用，可減少“呆礦”的數量，對區域鈾資源整合后，還能提高開采過程及后續廢物處理等的自動化智能化水平，降低開采成本，利于環境保護。

本發明授權一種基于區域鈾資源的礦田分區方法在權利要求書中公布了：1.一種基于區域鈾資源的礦田分區方法，其特征是，包括如下步驟： S1：構建基于鈾資源的礦田內所有礦床礦體的三維塊體模型； S2：提取礦田內各礦床礦體三維塊體模型屬性信息作為輸入數據； S3：通過基于密度的聚類算法DBSCAN，確定各礦床適配參數，各礦床適配參數包括鄰域半徑和成為核心對象的在鄰域半徑內的最少點數； S4：采用基于密度的聚類算法DBSCAN對各礦床內礦體進行聚類，得到礦床內礦體聚類結果； S5：將步驟S4中各礦床內礦體聚類結果作為輸入數據，通過層次聚類算法HAC對礦田內礦床進行聚類，最終實現基于區域鈾資源的礦田分區； 步驟S2具體是：利用礦業軟件提取各礦床礦體三維塊體模型的三維空間坐標、品位、尺寸大小作為輸入數據； 步驟S3包括以下步驟： S301：選取三維塊體模型的三維空間坐標和品位形成4維度的屬性信息數據，并依據該4維度的屬性信息數據確定k近鄰算法中的k值；k=2×維度-1； S302：計算出每個三維塊體模型到距其第k近的點的距離，將這些距離從大到小排序并繪制k-distance圖； S303：從k-distance圖上找到變化趨勢急劇變化位置的距離，作為鄰域半徑的取值； S304：設成為核心對象的在鄰域半徑內的最少點數為k+1； S305：按上述步驟遍歷礦田內所有礦床，基于DBSCAN算法確定礦田各礦床適配參數； 步驟S4包括以下步驟： S401：將各礦床適配參數帶入到DBSCAN算法中進行求解，基于三維塊體模型得到聚類后的類簇； S402：確定各礦床礦體聚類類簇的中心空間坐標、平均品位、包含塊體數量、資源權重屬性指標，其中資源權重為類簇內包含的各塊體模型體積與對應塊體品位的乘積之和； 步驟S5包括以下步驟：將各礦床內礦體聚類結果作為輸入數據，采用層次聚類算法HAC的linkage函數中Ward方法進行礦田范圍內鈾資源空間聚類，得到礦床聚類結果； Ward方法是通過最小化類簇內方差總和來尋找最佳的類簇間合并方法，具體是： ①計算每個類簇的ESS； ②枚舉所有可能的類簇兩兩分組情形，并計算所有可能的每兩個類簇合并后ESS的增量△ESS； ③選擇增量△ESS最小的兩個類簇合并； ④重復以上過程直到類簇數量減少到1； ESS的計算公式如下所示： 式中，X ij 表示第i個類簇的第j個特征值，為第j維特征的均值，ρ為特征維度，n為類簇數量；特征維度是四維，即ρ=4；四維特征維度分別為：步驟S402中所得中心空間坐標對應的三個維度以及資源權重對應的一個維度。

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