模糊优化理论驱动的煤炭储量高效估算与可视化

本文主要探讨了在煤炭资源储量估算过程中存在的问题，这些问题源于传统的估算方法未能充分考虑构建煤炭资源的可视化模型。传统的处理方式可能导致数据去噪效果不佳，从而影响储量估算的精度和效率。为解决这一问题，研究者提出了基于模糊最优化理论的煤炭资源储量估算方法。 首先，研究者利用Surpac软件对原始的地质勘探数据进行详尽的整理和编辑，构建一个精确的勘探数据库。这是整个流程的基础，确保了后续分析的准确性。通过与块体模型相结合，如采用距离幂法或普通克里格法，研究人员能够有效地确定煤炭资源在空间上的分布和变化规律，进一步为储量估算提供可靠的依据。 接下来，该方法的核心环节是构建煤炭资源储量的三维可视化模型。三维可视化技术使得煤炭资源的分布情况更为直观，有助于发现潜在的地质结构特征，同时也有利于数据的清洗和噪声的剔除。在这个阶段，模糊最优化理论被引入，它是一种处理不确定性和不精确性问题的有效工具。通过模糊最优化方法，可以对数据库中的异常数据进行平滑处理，减少噪声的影响，提高了储量估算的可靠性。 最后，经过数据去噪后的煤炭资源储量，研究人员采用了加权平均法进行估算。这种方法综合考虑了各个数据点的权重，确保了储量估计结果的稳健性和准确性。通过实验证明，这种基于模糊最优化理论的方法在数据去噪方面表现出色，显著提升了煤炭资源储量估算的效率和精度。 本文提出的煤炭资源储量估算方法不仅解决了传统方法存在的问题，还展示了如何利用现代信息技术和优化理论相结合，提升煤炭资源储量管理的科学性和有效性。这对于煤炭行业的储量评估工作具有重要的实践意义和理论价值。