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龍圖騰網獲悉中國地質大學(北京)申請的專利一種基于地質“大模型”的成礦異常提取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：CN120336807B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510400620.2，技術領域涉及：G06F18/213；該發明授權一種基于地質“大模型”的成礦異常提取方法是由陳建平;劉暢;周冠云;朱恒華;崔子佳;劉春華;郝興中;劉柏含;馬瑜宏;祝培剛;王瑋;代欣設計研發完成，并于2025-04-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于地質“大模型”的成礦異常提取方法在說明書摘要公布了：本發明屬于固體礦產勘探技術領域，具體涉及一種基于地質“大模型”的成礦異常提取方法。相對傳統的基于深度學習的成礦預測方法，能夠解決陌生工作區找礦預測中工作程度低、地質資料少、已發現礦點少等條件下的實際問題。該方法通過建立空間映射打通語義空間與特征空間，構建“大模型”與“大數據”的轉換橋梁，從而在極少樣本的情況下實現知識與數據雙驅動的找礦遠景區圈定。

本發明授權一種基于地質“大模型”的成礦異常提取方法在權利要求書中公布了：1.一種基于地質“大模型”的成礦異常提取方法，其特征在于，包括如下步驟： S1.構建文本和空間數據庫：確定成礦異常提取的目標礦區的檢索主題，通過數據采集工具進行文本大數據發現和空間大數據發現，分別得到地質語料和地質圖件，經預處理后得到文本數據庫和矢量圖層庫；其中，文本數據庫作為語料，矢量圖層庫用于空間連接； S2.構建知識圖譜：確定待構建知識圖譜的本體及本體中的實體類型，利用信息抽取預訓練模型對文本數據庫進行信息抽取，獲得“實體-關系-實體”三元組，構建知識圖譜的節點和邊，形成知識圖譜；其中，所述節點即實體，所述邊即關系； S3.預測模型訓練：利用知識圖譜嵌入技術對得到的知識圖譜進行特征空間建模，對卷積神經網絡模型進行訓練，建立數據到知識空間的映射，得到訓練后的預測模型； S4.利用訓練好的預測模型進行成礦預測和成礦異常提取； 其中，S3所述利用知識圖譜嵌入技術對得到的知識圖譜進行特征空間建模的具體步驟為：提取知識圖譜中所有實體和關系，采用知識圖譜嵌入工具訓練實體和關系的向量表示，將實體和關系的嵌入向量映射到語義空間中，實現特征空間建模； S3所述對卷積神經網絡模型進行訓練的具體方法為： 1將實現特征空間建模后的模型中實體的數據特征與對應的語義標簽配對，構建由成對的語義和數據構成的樣本對集合作為訓練集，對卷積神經網絡編碼器CNN進行訓練； 2每次訓練時，從訓練集中選擇不同語義的樣本對各一個，將數據部分通過卷積神經網絡獲得特征向量，并計算語義和數據特征的余弦相似度，形成相似度矩陣； 3通過梯度下降法更新CNN編碼器，通過優化使相似度矩陣中對角線上的值在橫縱方向上都最大，即屬于同一樣本對的樣本之間相似度最大，屬于不同樣本對的樣本之間相似度最小； 4重復步驟3直至模型收斂，即損失函數的值不再顯著下降，得到訓練后的預測模型；其中，在訓練過程中，保存性能最佳的模型參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國地質大學(北京)，其通訊地址為：100083 北京市海淀區學院路29號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。