基于重磁三维建模与机器学习的成矿预测方法——以朱溪外围为例

三维地质建模是实现深部矿产勘查突破的重要途径,通过对控矿地质体建模,可以直观刻画控矿要素之间关系,实现矿集区“透明化”,进行深部找矿及预测.本文利用赣东北矿集区及外围1：5万重力数据和1：5万航磁数据,开展位场分离获取用于重磁反演的异常数据,再分析物性和岩性之间的关系,完成人机交互重磁反演,最后通过剖面建立朱溪矿区及邻区的三维地质模型.在三维模型建立的基础上,利用BP神经网络,选用随机单元作为样本训练,对朱溪矿区进行成矿预测并获得以下主要认识：(1)获得了赣东北矿集区朱溪外围的三维地质-地球物理模型,获取了地下5 km深度的岩体、地层的三维空间形态;(2)利用BP神经网络对矿集区进行成矿预测,得到了矿集区不同位置的成矿有利度分布图,成矿有利单元与前人划分的成矿远景区大致相符,为赣东北矿区继续找矿提供了依据,也为类似矿集区寻找深部金属资源提供了思路和技术．     

基于传输函数的二/三维全时空连续海洋中尺度涡旋流场实时可视化

海洋中尺度涡旋可视化可以将海洋中尺度涡旋的运动规律以图形图像等直观的方式加以展现,是研究海洋中尺度涡旋强有力的工具。然而,现有的可视化方法存在一些不足,如时空连续可视化框架中的流线不能表现全时空连续的运动过程,应用到海洋涡旋提取的特征值受阈值影响严重,交互式传输函数依赖用户经验等。为解决已有的不足,本文首次提出了全时空连续框架和传输函数标准形态模式,将基于区域的涡旋提取技术(?准则)应用到海洋中尺度涡旋可视化中,并提出了全时空连续可视化框架二维及三维的GPU实现方案。实验结果表明,本文的可视化方案达到了实时可交互的级别,对于海洋中尺度涡旋交互式可视化具有重要意义。