210Po法在粤北青障山地区花岗岩型铀矿找矿中的应用研究

为扩大粤北花岗岩型铀矿找矿成果,以青嶂山矿集区1:5万210Po测量数据为依据,研究了210Po法在粤北花岗岩型铀矿找矿中的异常特征及应用效果。结合研究区地质特征,应用趋势面分析等数理统计方法对数据进行处理,结果表明:趋势面分析消除了不同铀含量的地质背景对提取210Po异常的影响;210Po法与地面伽马能谱、氡气测量、 AMT组合应用对寻找花岗岩区深部隐伏矿体具有良好的效果,多种测量方法均出现峰值的部位,为含矿构造带或铀矿体产出部位;经钻探工程验证,在210Po法及相关方法异常区揭露到铀矿工业矿段,210Po法在粤北花岗岩型铀矿勘查中具有较大的指导意义。     

铀矿地质云平台应用示范系统设计与实现

随着"数字核工业"重点战略任务建设的全面展开,中国铀业有限公司负责承建的"数字铀矿山"工作也在稳步进行。数字铀矿山建设包括数字铀矿勘查和数字铀矿采冶两部分,其中数字化勘查业务依托于铀矿地质云平台,总体目标是实现从野外数据采集到数据入库管理、从数据分析到三维成矿预测、从预测评价专题图件到地质勘查精准部署的流程化。铀矿地质云平台应用示范系统以数字化铀矿勘查为服务对象,集成二连盆地主要研究区地质勘查成果资料,采用符合开放地理空间信息联盟(Open Geospatial Consortium,简称OGC)标准的开源技术,实现铀矿多元信息数据的分布式管理和共享。通过开展铀矿地质云平台数据建设,研究铀矿大数据采集、汇聚、清洗与分析挖掘技术,建立天然铀大数据标准规范体系和与业务深度融合的大数据应用服务体系,为未来全面构建核工业铀矿地质云平台,实现数字铀矿山的高效共享和精准服务,做好前期技术及功能的探索性工作。     

大数据时代铀矿勘查数字化和发展方向探讨

文章介绍了大数据的概念和铀矿大数据的目标任务,总结了数字铀矿勘查系统应用情况,归纳了野外地质工作数字化数据流程及结构、机助制图等地质数据处理关键技术,指出了数字铀矿勘查系统主要特点,对野外数据采集中语音输入识别、铀矿大数据智能化应用前景进行了探讨。     

遥感数据及航放、航磁数据处理浅析

以某区遥感数据、航放数据和航磁数据处理为例,阐述了遥感数据处理的基本思路、波谱特征分析及采用的处理方法;探索了遥感数据与航放数据、航磁数据融合的处理方法;分析了其处理成果的地质意义。它不仅对研究区地质环境研究及铀矿找矿具有一定意义,而且对其他地区的应用也有参考价值。     

黄陵地区中生代含煤岩系油气与铀成矿的耦合关系

为了明确黄陵地区中生代含煤岩系油气与铀成矿的耦合关系,进行了钻孔与剖面的野外地质调查、钻孔资料与实验数据的分析与处理、油气藏与铀矿（点）信息的综合整理,系统研究了中生代含煤岩系构造–沉积体系、铀矿地质特征和油气地质特征,从油气藏与铀矿（点）的空间分布关系、含烃流体与铀的伴生蚀变矿物的成因关系以及烃源岩生烃与铀成矿的时间关系展开讨论。研究表明:中生代含煤岩系铀矿（点）多分布在基岩剥蚀边界或小型断裂附近,且水平投影位于油气有利相带周缘;烃类流体组分及煤层气的中间产物可能参与氧化还原反应,生成黄铁矿、方解石等与铀矿物具有密切伴生关系的矿物;中生代含煤岩系烃源岩主生烃期和排烃期总体早于铀矿主成矿期,烃类流体可能通过运移影响铀成矿作用。      

大数据时代铀矿资源预测评价的技术方法探讨

文章介绍了大数据的概念及特点,从大数据采集、预处理、存储与管理、分析与挖掘、可视化与应用5个方面分析了大数据的分析与处理关键技术,结合铀矿资源预测评价现状,提出了大数据时代铀矿地质云的构建,探讨了大数据时代铀矿资源预测评价技术方法,对如何应用大数据理念和技术,科学挖掘铀矿资源预测的有效信息,以实现铀矿资源的定量预测,具有十分重要的意义。     

可地浸砂岩型铀矿测井资料自动化处理解释系统的开发研究

在阐述了可地浸砂岩型铀矿测井资料自动化处理解释系统应用软件的开发背景、设计思路和特点的基础上，详细介绍了该测井系统的数据预处理模块、岩性识别模块、孔隙度和渗透率预测模块、伽玛测井解释模块、测斜数据处理模块、成果输出模块等6大模块的主要功能。测井系统开发完成后，在多个铀矿地质勘查项目中应用，其解释结果准确、成果图件美观且解释速度快，取得了良好的应用效果。     

数字化铀矿勘查服务平台数据资源共享与安全策略

随着“数字核工业”建设的全面铺开,数据资源成为铀矿地质勘查业务中不可或缺的核心生产要素。核工业北京地质研究院基于开源软件架构,研发了基于统一架构、研产一体的“数字化铀矿勘查服务平台”,该平台是基于各类实用型软件功能和丰富的勘查数据资源开展数据共享与应用,在铀矿地质勘查工作中提高勘查效率和准确性的一种服务型软件系统。为了满足铀矿地质勘查不同类型的数据及服务需求,建立了一套较为健全的数据资源和服务体系,提供了一批基础地质、铀矿勘查物化探等相关数据资源,并严格划分数据权限和用户权限,实现根据数据所有权划分审批权限的功能。同时,在国家网络安全和信息安全的要求下,开展了数据安全策略研究,以保障平台安全稳定运行。面向四代勘查项目,面向铀矿地质勘查领域,初步构建了“快速存储、方便查询、灵活调用、共享发布、动态更新、分析应用”的数据资源管理、共享和应用服务平台。     

铀矿地质系统辐射环境监测仪器比对试验

铀矿地质系统辐射环境监测仪器比对试验王天明，王乐力，余新山（核工业西北地质局２０３所陕西咸阳７１００００）为了促进铀矿地质系统辐射环境监测技术规范化，比较合理的使用铀矿勘探初期地面ｙ辐射测量资料，检验辐射环境监测仪器性能和监测方法，并为一些没有专用的...     

拓展核地质系统实验室改革的市场目标

在铀矿地质几十年的找矿和科研生产工作中,各地质大队和研究院所的实验室曾经发挥了重要作用,为普查找矿、矿床储量计算和大量科研项目的研究提交了许多高质量的数据。随着铀矿地质队伍转民的开始,利用自身的人才和技术设备优势,积极参与市场竞争,已成了核地质系统实...     

开发利用地理信息系统(GIS)综合分析地学信息进行矿产预测

众所周知,矿产资源预测是综合地学信息,进行优选靶区的有效手段之一。随着地学工作的深入和勘探技术的发展,已获取了大量的多源地学信息,如地质、地球物理、地球化学和遥感等资料。怎样从这众多的资料中提取有用信息进行综合分析,达到矿产资源预测的目的,一直是地学界探索的课题。过去,应用人工的方法来进行此项工作,不但费力、投资大,而且难以达到预期的效果,方法技术也不利于推广。如今,高速、高质量的计算机已趋于普及,使应用计算机技术高效地处理堆积如山的资料成为可能,尤其是近些年发展起来的地理信息系统(GIS),为综合处理地学资料的矿产资源预测的方法技术,开拓了广阔的前景。地理信息系统是一种计算机系统的应用软件,它集数据库管理和图像分析技术为一体,以空间数据迭加分析为重要特征。地学工作者进行矿产资源预测时,通常是从多源地学资料中提取有用信息,再应用专家知识,结合数学方法,如逻辑运算、贝叶斯(Bayes)规则等,建立预测模型,以模型的推理网格为线索,利用地理信息系统有效的空间分析手段,把各种证据图层综合迭加,最终产生以概率为指标的矿产资源预测图,高概率指示有利的矿产资源远景区,可作为勘探者和决策者进行勘查规划的依据。     

综合信息解译图件智能化处理模型

解译过程的智能化实现，一直是综合信息矿产预测理论与实践中所关注的问题。本文根据综合信息解译的特点，分析了实现智能化过程的基本方法，设计了开发智能解译系统的模型。本模型集图像分析与处理技术和专家系统技术为一体，体现了解译过程的本质特征。文中论述了它们的基本任务和要求。本模型对建造不同研究内容、不同解译任务的智能化系统具有指导作用     

青海省生态环境分区的遥感应用研究

地处青藏高原东北部的青海省，地形地势独特，生态环境多样。但由于地域辽阔，环境条件恶劣等原因使得对其生态环境总体现状特征了解甚少。笔者利用多时像、多元遥感数据，在计算机图像处理系统支持下，通过不同图像处理方法实验，优选使用了美国Landsat-5TM7.4.1图像提取了反映生态环境综合特征的遥感因子，参考过渡因子以及非遥感因子特征，对青海省生态环境进行了遥感分区，共划分出2个生态环境大区，7个亚区和31个小区。通过这一生态环境分区性遥感应用研究，不仅对青海省生态环境现状有了宏观性的了解，而且还达到了对应用中的相关技术方法进行了讨论的目的。     

洪水灾害风险管理广义熵智能分析的理论框架

基于洪水灾害风险管理的背景分析,提出用广义分布函数及其广义熵理论统一描述、物理解析洪水灾害风险管理系统的各种不确定性信息。基于洪水灾害风险形成机制和风险管理理论与水利科学、信息科学、智能科学综合集成途径,提出由洪水灾害孕灾环境和致灾因子危险性广义熵智能分析、承灾体易损性广义熵智能分析、承灾体灾情广义熵智能分析和风险决策广义熵智能分析组成的洪水灾害风险管理广义熵智能分析的初步理论框架及其主要研究内容,在其它灾害风险管理中具有一定的参考应用价值。     

我国科学试验卫星像片的2次开发及应用

本文着重阐述了应用计算机图像处理系统把科学试验卫星黑白像片信息源转换成数字数据源；介绍了对这些数据进行计算机处理、转换（如由黑白变成彩色的转换、多数据复合等）和获得的影像效果，介绍了这些经处理的影像在伊犁盆地可地浸砂岩型铀矿床中的应用及取得的新进展，展示了我国科学试验卫星像片２次开发及应用的前景。     

遥感和多源地学数据图像处理技术及在地质找矿中的应用

图像处理技术用于遥感、物探、化探、地质、矿产和地理等多种数据的综合处理具有广阔的前景。它灵活、方便，可快速、直观、定量地从综合信息中发现和提取那些用常规方法难于获取的地质矿产信息，以便科学地进行基础地质研究和矿产资源综合评价。本文介绍了用图像处理技术在Ｉ２Ｓ／１０１大型数字图像处理系统中处理多源地学数据的方法及优越性。     

遥感卫星图像中线性地质特征的自动提取

从卫星遥感图像上识别和提取与地质构造有关的线性特征是遥感技术在第四纪地质学中的一个很重要的应用方向。现有的遥感技术多采用单波段遥感图像,提取的线性特征通常不够完整。本文介绍一种用多波段遥感图像提取线性地质特征的方法。此方法采用作者研究开发的一种线性特征网络提取和分析系统,称为LINDA系统。结果表明,多波段线性特征提取方法比已有的单波段方法得到了更为满意的线性特征结果。     

北京地区重磁数据计算机图像处理及地质效果

介绍了对北京地区重力和磁力数据进行计算机图像处理的技术及流程,解译了重磁数据图像处理结果,分析了重磁数据计算机图像处理的地质效果,得到了一些对北京地区成矿预测有益的新认识     

IsoSpike: Improved Double‐Spike Inversion Software

The double‐spike approach for correction of instrumental mass bias in mass spectrometry data is well established. However, there is very little consistency within the scientific community in terms of double‐spike data reduction. Double‐spike solutions require computer calculation, using either geometric or algebraic approaches, and are often performed using spreadsheet calculations that vary from group to group and between isotope systems. Here, we present IsoSpike, a generalised computer procedure for the processing of double‐spike mass spectrometry data, built as an add‐on for the Iolite data‐reduction package ( www.iolite.org.au ). Use of this software permits visualisation of mass spectrometry data in a time window, and rigorous treatment and screening of data. Additionally, IsoSpike uses an integration‐by‐integration approach where the double‐spike calculations are performed on every integration within an analysis, providing straightforward quantification of uncertainties on double‐spike‐corrected isotope ratios. The advantages of this approach over traditional methods are discussed here. Platinum stable isotope data are presented as an example data set, although the procedure is applicable to any double‐spike system. IsoSpike is freely available from www.isospike.org .     

Vectorial fuzzy logic: A novel technique for enhanced mineral prospectivity mapping,with reference to the orogenic gold mineralisation potential of the Kalgoorlie Terrane,Western Australia

Modern exploration is a multidisciplinary task requiring the simultaneous consideration of multiple disparate geological, geochemical and geophysical datasets. Over the past decade, several research groups have investigated the role of Geographic Information Systems as a tool to analyse these data. From this research, a number of techniques has been developed that allow the extraction of exploration‐relevant spatial factors from the datasets. The spatial factors are ultimately condensed into a single prospectivity map. Most techniques used to construct prospectivity maps tend to agree, in general, as to which areas have the lowest and highest prospectivities, but disagree for regions of intermediate prospectivity. In such areas, the prospectivity map requires detailed interpretation, and the end‐user must normally resort to analysis of the original datasets to determine which conjunction of factors results in each intermediate prospectivity value. To reduce this burden, a new technique, based on fuzzy logic principles, has been developed for the integration of spatial data. Called vectorial fuzzy logic, it differs from existing methods in that it displays prospectivity as a continuous surface and allows a measure of confidence to be incorporated. With this technique, two maps are produced: one displays the calculated prospectivity and the other shows the similarity of input values (or confidence). The two datasets can be viewed simultaneously as a three‐dimensional perspective image in which colour represents prospectivity and topography represents confidence. With the vectorial fuzzy logic method, factors such as null data and incomplete knowledge can also be incorporated into the prospectivity analysis.