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龙图腾网获悉中国建筑材料工业地质勘查中心江西总队申请的专利一种利用数字孪生技术的矿产资源预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120805717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511020206.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种利用数字孪生技术的矿产资源预测方法及系统是由聂水龙;王辎鹏;陈生金;关小强;廖林设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用数字孪生技术的矿产资源预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及资源预测技术领域，具体涉及一种利用数字孪生技术的矿产资源预测方法及系统。一种利用数字孪生技术的矿产资源预测系统，包括：矿产数字孪生体构建模块、模拟数据填充模块、矿产资源预测模块和更新模块。本发明通过蒙特卡洛建模生成大量地质模型样本，引入回溯与前向地质演化机制，在符合地质过程约束的样本中筛选最优目标样本，以其填充未勘测体素；通过上述方法，使数字孪生体不仅具备静态三维属性映射能力，还具备随地质演化过程调整的状态演绎能力，从而显著增强了后续AI预测模型对矿体赋存概率的表达精度与稳定性，有效提升了矿产资源预测系统在稀疏控制、复杂构造与高不确定性场景下的泛化能力。

本发明授权一种利用数字孪生技术的矿产资源预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种利用数字孪生技术的矿产资源预测方法，其特征在于，包括： 基于矿区的历史勘测数据构建矿产数字孪生体，矿产数字孪生体包括若干个体素，且控制锚点对应的体素关联一个勘测特征数据； 针对矿产数字孪生体中未关联勘测特征数据的体素进行模拟数据填充，具体内容为：通过蒙特卡洛采样建模确定若干组模拟地质模型样本，模拟地质模型样本中包括矿产数字孪生体中的控制锚点对应的体素以及基于概率分布采样填充对应的体素，针对每个模拟地质模型样本进行回溯演化操作和前向演化操作，得到演化地质模型样本，基于演化地质模型样本中的控制锚点对应的体素与矿产数字孪生体中的控制锚点对应的体素之间的差异确定目标地质模型样本，将目标地质模型样本中控制锚点对应的体素通过矿产数字孪生体中的控制锚点对应的体素进行替换，得到完整矿产数字孪生体； 基于完整矿产数字孪生体执行矿产资源预测操作，具体内容为：基于完整矿产数字孪生体构建对应的矿场地质图结构，再将矿场地质图结构送入矿产资源预测网络进行处理，得到每个体素对应的矿产资源标记信息，矿产资源标记信息包括体素对应的矿产资源标签和赋存概率值； 针对每个模拟地质模型样本进行回溯演化操作和前向演化操作，得到演化地质模型样本，具体包括如下函数： 在模拟地质模型样本中每个体素对应的勘测特征数据或者模拟特征数据末尾添加体素对应的位置信息，构建对应的模拟节点特征向量，并将所有模拟节点特征向量按照体素对应编号顺序从上至下拼接成第一模拟地质特征图，并在距离小于距离阈值的两个体素之间构建模拟特征边，基于模拟特征边构建模拟地质邻接矩阵，将第一模拟地质特征图和模拟地质邻接矩阵送入回溯演化网络进行处理，输出对应的第二模拟地质特征图，回溯演化网络基于图卷积神经网络建立； 再将第二模拟地质特征图和模拟地质邻接矩阵送入前向演化网络进行处理，输出对应的演化地质模型样本；前向演化网络基于图卷积神经网络建立； 针对回溯演化网络和前向演化网络进行训练，具体包括如下步骤： 获取若干份演化训练样本，演化训练样本中包括前地质特征图和后地质特征图；将所有演化训练样本组成演化训练集； 通过演化训练集对回溯演化网络进行训练，训练期间，以演化训练样本中的后地质特征图作为输入，以演化训练样本中的前地质特征图作为训练目标，判断是否符合训练条件，若是满足训练条件，输出训练好的回溯演化网络；否则，通过演化训练集继续对回溯演化网络进行训练； 通过演化训练集对前向演化网络进行训练，训练期间，以演化训练样本中的前地质特征图作为输入，以演化训练样本中的后地质特征图作为训练目标，判断是否符合训练条件，若是满足训练条件，输出训练好的前向演化网络；否则，通过演化训练集继续对前向演化网络进行训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国建筑材料工业地质勘查中心江西总队，其通讯地址为：334000 江西省上饶市信州区凤凰东大道501号1幢；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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