1.一种伸展背景下的铀矿圈定方法，其特征在于，包括：

S1.获取目标地点内预设时间范围内的历史地质数据，得到历史地质数据集；历史地质数据集包含有若干份历史地质监测数据；若干份历史地质监测数据按时间序列排列，并记录获取每份历史地质监测数据时对应的地质数据位置信息；基于历史地质数据集和铀矿圈定先导模型，得到铀矿圈定先导数据集；基于铀矿圈定先导数据集确定地质传感器的位置，得到铀矿圈定传感器位置选择库；

S2.基于铀矿圈定传感器位置选择库在目标地点内部署地质传感器；每隔预设时间间隔f获取实时地质监测数据，得到实时地质监测数据；将前t次实时地质监测数据组合得到预测铀矿圈定数据集；基于预测铀矿圈定数据集和铀矿圈定趋势面分析模型，得到预测铀矿圈定趋势面；基于预测铀矿圈定趋势面利用群体优化算法选取局部钻探点，进行铀矿局部钻探，得到局部钻探结果；基于局部钻探结果继续进行铀矿圈定筛选，直到得到铀矿圈定结果；

铀矿圈定先导模型包括有数据预处理层、数据分析层和结果输出层；

数据预处理层用于对历史地质数据集进行预处理并补全缺失的数据，得到预处理地质数据集；

数据分析层用于对预处理地质数据集利用BP神经网络模型进行分析，得到铀矿圈定预测结果；将预处理地质数据集和对应的铀矿圈定预测结果组合，得到铀矿圈定先导数据集；

结果输出层用于输出铀矿圈定先导数据集；

在数据预处理层中得到预处理地质数据集的具体步骤，包括：

R1.将历史地质数据集按地质数据位置信息进行分类，得到M个待补全历史地质数据集Dm，m=1，2，…，M；M表示所有地质数据位置信息的位置数量；

R2.对待补全历史地质数据集Dm利用数据插值法针对预设时间范围进行数据补全，得到待处理历史地质数据集Cm；

R3.将待处理历史地质数据集Cm进行预处理，得到预处理历史地质数据集Em；将M个预处理历史地质数据集Em组合，得到预处理地质数据集；

训练铀矿圈定先导模型中数据分析层的具体步骤，包括：

获取若干带有目标值标注的预处理历史地质数据集，目标值为是否含有铀矿；将若干预处理历史地质数据集组合得到铀矿圈定先导训练集；

将铀矿圈定先导训练集输入到铀矿圈定先导模型中对数据分析层以目标值为目标进行训练，得到铀矿圈定预测结果；将铀矿圈定预测结果和目标值进行比对，得到预测准确率；若预测准确率达到误差标准范围，则输出训练好的数据分析层，即为铀矿圈定先导模型中的数据分析层；否则，利用铀矿圈定先导训练集继续进行模型训练；

铀矿圈定趋势面分析模型包括有铀矿数据预处理层，特征提取层，趋势面建立层和趋势面结果输出层；

铀矿数据预处理层用于对预测铀矿圈定数据集进行预处理，得到预处理预测铀矿圈定数据集；

特征提取层用于对预处理预测铀矿圈定数据集进行特征提取，得到预测铀矿圈定数据集特征值；

趋势面建立层用于对预测铀矿圈定数据集特征值进行趋势面分析，得到预测铀矿圈定趋势面；

趋势面结果输出层用于输出预测铀矿圈定趋势面。

2.根据权利要求1所述的一种伸展背景下的铀矿圈定方法，其特征在于，基于预测铀矿圈定趋势面利用群体优化算法选取局部钻探点的具体步骤，包括：建立K个局部钻探点个体Zk，k=1，2，…，K；每个局部钻探点个体Zk中包含有n个局部钻探点；将K个局部钻探点个体Zk组合得到局部钻探点迭代种群；设置最大迭代次数；

根据局部钻探点迭代种群中的局部钻探点个体Zk和预测铀矿圈定趋势面进行模拟计算，得到铀矿圈定趋势值；将铀矿圈定趋势值作为局部钻探点个体Zk的适应度Sk；

基于所有局部钻探点个体Zk的适应度Sk对局部钻探点迭代种群进行选择，重组和变异操作，对局部钻探点迭代种群进行更新；

当到达最大迭代次数时，输出适应度最大对应的局部钻探点个体Zk，即为最优局部钻探点个体，根据最优局部钻探点个体确定局部钻探点。

3.根据权利要求2所述的一种伸展背景下的铀矿圈定方法，其特征在于，基于预测铀矿圈定趋势面利用群体优化算法选取局部钻探点中的群体优化算法为遗传算法。

4.一种伸展背景下的铀矿圈定系统，其特征在于，所述系统应用上述权利要求1‑3任一项所述的一种伸展背景下的铀矿圈定方法，包括：铀矿圈定先导模块，用于部署铀矿圈定先导模型，获取目标地点内预设时间范围内的历史地质数据，得到历史地质数据集；历史地质数据集包含有若干份历史地质监测数据；若干份历史地质监测数据按时间序列排列，并记录获取每份历史地质监测数据时对应的地质数据位置信息；基于历史地质数据集和铀矿圈定先导模型，得到铀矿圈定先导数据集；基于铀矿圈定先导数据集确定地质传感器的位置，得到铀矿圈定传感器位置选择库；

铀矿圈定分析模块，用于部署铀矿圈定趋势面模型，基于铀矿圈定传感器位置选择库在目标地点内部署地质传感器；每隔预设时间间隔f获取实时地质监测数据，得到实时地质监测数据；将前t次实时地质监测数据组合得到预测铀矿圈定数据集；基于预测铀矿圈定数据集和铀矿圈定趋势面分析模型，得到预测铀矿圈定趋势面；

铀矿圈定局部钻探模块，用于基于预测铀矿圈定趋势面利用群体优化算法选取局部钻探点，进行铀矿局部钻探，得到局部钻探结果；基于局部钻探结果继续进行铀矿圈定筛选，直到得到铀矿圈定结果。