逻辑信息法在金矿预测中的运用

随着国民经济发展的需要,目前,矿产资源总量预测已作为地质工作的基本任务之一。在进行矿产资源总量预测的诸方法中,逻辑信息法是适用于定性或半定量数据的一种数学分析方法。苏联学者近十几年来一直研究它并成功地应用于矿床预测,据报道预测矿床的可靠性已达95％以上。逻辑信息法的主要优点在于能最大限度地利用地质信息,从定性或半定量的资料入手达到定量预测的目的。     

地质特征法在矿产资源预测中的应用

矿产资源预测是数学地质的一个重要内容，地质特征法通过分析模型单元中各地质变量对模型产生影响的一些特征及内在联系求得各地质变量的权系数，打破了以往用纯数学的方法求解地质变量权系数问题。在全省的铁矿资源预测中使用了地质特征法，对粤西－粤北的沉积或火山沉积变质型磁铁矿浆进行了Ｇ级资源储量预测，在圈定的２６８个单元中，经过筛选共选得１６个有利于成矿单元，最终预测粤西－粤北区沉积或火山沉积变质型磁铁矿Ｇ级资     

蒙特卡洛法在矿产资源预测评价中的应用

矿产资源预测评价是地质科学应用发展的一个重要方面。预测评价的科学性,要考虑到以下事实: (1)地质作用、地质过程的复杂性。所进行的以物理——化学作用为主的过程很少达到平衡状态,大多数过程未达到平衡就在一个或更多个特定的时间点上停止了。 (2)矿床形成过程受两个法则的支配,即地质结构性法则与概率法则。     

矿产资源总量预测若干问题

矿产资源总量预测是近年来地质科学面临的重大课题之一.由于矿物原料生产和消费的迅速增长,矿产资源的保证问题受到人们的普遍关注.为了正确估计矿产资源形势,妥善制定矿产资源政策,合理安排国家建设计划,必须对矿产资源的数量做出尽可能正确的估计,并对这些矿产资源的可利用性做出经济的和技术的评价.     

矿化富集中心的数学模型及在矿产资源总量预测中的应用

一、矿化富集中心的数学模型 本文讨论互不相交的任意椭圆形矿化富集中心与矿床（点）空间分布模型的关系,比如在图1中,一些大小不一的椭圆形矿化富集中心组成NNE向的条带。当然,本文所讨论的矿化富集中心既可以呈有方向性的排列,也可以呈不规则状排列,矿化富集中心的长短轴比例也可以是任意的。     

逻辑信息法及其在滇中铜矿远景区预测中的应用

逻辑信息法是一种以控制论和数理逻辑为基础的分类和模型识别(推断)方法。它适用于处理描述型的定性资料,而成矿预测中所处理的,大部分正是这类资料。值得指出的是,逻辑信息法甚至在掌握已知条件不多的情况下也能得出研究对象的明确结论。它不象大多数多元统计方法那样要求原始数据遵从诸如正态分布等严格的条件。一、选择地质变量和建立原始数据矩阵选择地质变量的依据是成矿地质理论和实际找矿经验,目的是在所有地质变量中挑出与     

丰度法在钒钛磁铁矿资源总量预测中的应用

将丰度法作为矿产资源评价的标准方法,首先是O.塞伦克和A.L.克拉克在1978年提出来的。一般有两种作法:①大区域者利用各元素的丰度和储量相关关系进行预测。美国地质调查局局长V.E.麦凯尔维利用这种关系预测各种矿产可回收资源量和全美各种矿产资源总量;②小区域者利用富集系数。该系数为研究程度较高地区的矿床金属总量与背景金属     

矿床模型法在吉林省镍矿资源总量预测中的应用

矿床模型法是一种较密切依赖地质成矿理论和成矿规律进行资源总量预测的方法。在吉林省已完成镍矿区划的基础上,按其所圈定的远景区分别建立了矿田模型、矿带模型和全省单元模型。运用适当的数学方法计算出E、F、G三级预测储量。在总量预测中重新圈定了成矿远景区,并对镍矿的重要控矿因素和     

关联分析在矿产资源预测中的应用

本文提出了应用关联分析对矿产资源进行直接和间接预测的方法.特别是在己知矿床或已知含矿单元稀少的情况下进行矿产资源预测,关联分析具有一定的优越性.     

相关系数及其在矿产资源预测中的应用

定量变量和定性变量之间相关亲疏程度的度量研究一直未被重视。本文提出几种“C—D”相关系数,它们有效地刻划了定量变量与定性变量之间的亲疏程度。另外,针对现有定性变量的相关系数只重定性变量之“形”而忽视其“质”的缺憾,本文提出几种“D”相关系数,以充分挖掘定性变量中所蕴含的有用信息。最后,给出这些相关系数在矿产资源预测中的应用实例。     

逻辑信息法在宁镇地区找矿中的应用

本文运用逻辑信息方法阐述了岩体蚀变组合与矽卡岩型铁、铜矿床之间的内在规律,并以此做出推测,其结果与实际情况基本吻合。蚀变组合可以反映矿种,亦能指示其矿床规模。     

特征分析在镍矿资源总量预测中的应用

特征分析(亦称决策模拟)是一种多元统计分析方法。其基本原理是定量类比,通过建立控制区,分析控矿地质条件的重要性。即查明控制区内变量相互间的相关性,以确定各地质特征的权值,然后与预测区进行相似性的比较,求得联系度,以此来表示预测对象的成矿可能性,并据此圈出有利的成矿远景区。国外用此方法已成功地圈定出勘探靶区,并在探索半隐伏或隐伏矿床方面,已取得了成功的经验。我们通过对镍矿总量预测方法的研究,将特征分析与其它数学方法相结     

矿产资源总量预测和开展经济评价的问题

地质矿产部于1983年开始,在以往有关工作的基础上,开展了全面的矿产资源总量预测工作.这也是在全国成矿远景区划的基础上,对矿产地质工作提出的一项新任务.     

矿产资源总量预测地质数据的预处理问题

矿产资源总量预测是矿产资源经济研究的重要组成部分，是实现矿产资源经济研究综合化、定量化的工具和手段．本文在考虑矿产资源总量预测的基础上，对其地质数据进行了初步分析，提出了具体预测处理方法与建议，供有关人员参考。     

逻辑信息法在评价重砂异常中的应用

重砂异常的评价,是区域调查的重要组成部分,以往多根据异常强度、地质条件、矿物对找矿的指示意义、伴生矿物以及与其他异常的相互关系,将异常定性地分成几个级别.这种定性评价异常的方法,往往带有主观因素.本次在进行戴家汇幅1∶5万重砂测量中,为找寻铜矿,试用逻辑信息法对重砂异常进行评价,取得了较好的效果. 逻辑信息法是苏联学者康斯坦丁诺夫等近年提出的,在苏联已成功地运用于预测矿床产出的可能规模.该方法的具体步骤为:①建立标志总体;②建立研究对象的原始数据表;③建立地质对象的变异序列;④     

秩特征分析方法在矿产资源预测中的应用

提出了一种新的矿产资源靶区定位预测的统计方法—秩特征分析方法。该方法以地质变量之间秩相关分析为基础,根据地质变量集合中某一地质变量与其余地质变量之间总的秩相关程度来度量该变量的重要性大小,根据每个地质变量在统计单元（万能的资源靶区）上的取值情况计算单元成矿联系度,,再根据单元成矿联系度相对大小评价优选矿产资源靶区。该统计方法可以同时使用定性、定量和半定量三种地质变量,减少了由于数据离散化而造成的地质信息丢失,可以最大限度地利用各种类型地质变量所提供的有用信息。     

蒙特卡洛模型在矿产资源量预测中的应用

蒙特卡洛法是根据统计抽样理论,通过对随机变量函数的概率模拟、统计试验来进行近似求解的方法。矿产资源无论是作为地质过程的产物还是作为地质观测结果都具有随机性,对资源量的估算一般受概率法则的支配,因而是一定概率意义下的估算。蒙特卡洛方法能够正确地模拟随机变量的分布,再现其取值规律。文章结合实例阐述了蒙特卡洛模型在矿产资源量预测中的应用。