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金矿资源量灰色建模预测法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文应用灰色预测的理论,在给出了矿床定性预测-灰色关联分析预测法的基础上,提出了矿床资源量定量预测-灰色GM(1,1)拓扑预测法。理论分析和预测结果表明,该方法适用于矿床的定量预测,为预测金矿资源提供了科学依据。 相似文献
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通过研究鄂西地区典型沉积型磷矿矿床成矿特征,总结其成矿规律,选取含磷岩系下震旦统陡山沱组含磷岩系的分布、岩相古地理、古构造、岩石组合、陡山沱组地层厚度、南沱组冰碛砾岩厚度作为预测要素变量;运用秩相关系数法分析各预测要素,确定矿床的定位预测要素的重要变量区间。最终基于MRAS软件,通过特征分析法对预测要素进行分析,确定了34个A类预测区。 相似文献
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建立以建造分析为基础的矿床成矿规律和预测一找矿模式,确切划分成矿带、矿区、矿田、矿段和评价其潜在资源量并以预测一找矿综合方式配合相应阶段的地质勘探工作,是目前金属矿产成矿预测和评价工作的新趋势。本文讨论了铜一镍矿床、斑岩铜矿床以及黄铁矿类矿床的地质背景、分布规律、预测模式,以及预测图件的内容和预测方法有关的问题。 相似文献
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本文对隐伏矿床在国内外的定义、分类与特点进行了讨论,对隐伏矿床的分类的认识应从三维转变到四维,时间使得隐伏矿床的分类相互转化,因此对隐伏矿床的分类应结合当下实际情况。经过长期的野外实践总结,在大数据时代与3S科技背景下,在传统的隐伏矿床预侧理论与勘查技术方法上,提出以大数据成矿预侧理论指导找矿,以空间数据库、移动GIS和物化探设备集成的高效找矿技术方法,成为当今快速评价中小矿山企业远景区成矿潜力的重要理论与技术方法,探讨不同地区、不同矿床类型的勘查技术方法组合应是进一步研究的重点。传统的隐伏矿床成矿预测理论与方法在3S科技背景下趋向于大数据成矿预测与移动GIS勘查技术方法方向发展,应加强成矿预测理论与方法彼此之间的有效衔接、转化与应用,朝着多元成矿预测理论、多元勘查技术方法、多源信息数据集成成矿预测发展。 相似文献
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由于矿床定位影响因子较多,并且这些因子与矿床位置间存在着非常复杂的非线性关系,所以一直以来,矿床定位只能实现定性化预测。RBF神经网络可以实现从输入到输出的高度非线性映射,能够使矿床预测由定性预测发展为定量预测。这里应用RBF神经网络法对浙江某地区铅锌矿进行了综合物化探找矿预测,结果表明,该方法具有很高的准确率,与实际地质情况吻合率很高,可以定量用作对隐伏矿床的预测。 相似文献
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矿产预测是矿产资源潜力评价的最终目标和最重要环节。预测要素选取是矿产预测的重中之重,其主要是在典型矿床预测模型的基础上,初步拟选预测要素变量,通过分析已知矿床(点)与预测要素之间的关系,通过定性和定量分析,从而优选出对成矿有利、贡献较大的因素作为预测要素。 相似文献
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本文在研究以往地质资料的基础上,结合我省该类型找矿方面的实践,建立了具有较实用性的矿床预测类型和找矿预测区。并就加强甘肃省火山岩型铜矿的找矿提出了6条建议。 相似文献
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按照矿床模型综合地质信息矿产预测方法,在收集、研究辽宁省大比例尺地质、物探、化探、遥感资料、数据的基础上,根据不同矿产预测评价模型划分不同预测区,并结合综合信息矿产预测理论圈定铅锌矿成矿远景区,使用地质参数体积法估算预测资源量.在此基础上,按照不同深度、不同级别、不同精度、可利用性、预测模型、矿床式进行预测资源量的定量分析,为今后铅锌矿的勘查工作提供参考. 相似文献
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探讨油气储层地质信息的特点及利用地理信息系统GIS(Geographical Infomation System)进行储层评价的优越性,通过储层综合评价数据库的建立,以GIS的空间数据分析为手段,利用GIS的特征提取与特征合并功能,提取隐含在地质、地球物理及测试等数据中的判别有利储层的特征信息。通过G1S的拓扑叠加功能分析各储层综合评价因素的相关性,对研究区进行储层综合评价。 相似文献
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丹凤三角地区是东秦岭的主要铀成矿带之一,目前已发现伟晶岩型和热液型铀矿多处,通过开展航磁、重力、TM影像、地面伽玛能谱、地质等多元信息综合处理及分析研究,初步总结出与伟晶岩型铀矿有关的加里东期重熔混合花岗岩的空间展布,以及伟晶岩型铀矿的多元信息组合模式,并指出铀矿远景区。 相似文献
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汉江河谷旬阳段区域滑坡规律及斜坡不稳定性预测 总被引:4,自引:0,他引:4
基于斜坡工程地质测绘和实验室分析,文中讨论了研究地段区域滑坡规律。引入信息量及二态变量回归分析建立了斜坡不稳定性两种预测模型。文章重点论证和提出了影响因素筛选、多边形网格单元划分的原则及预测精度评价的原理方法。编制了斜坡不稳定性分区图,检验表明其预测精度高;两预测分区图对比表明有很好的一致性。 相似文献
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建立了某矿区水源地当前和未来不同时期地下水开采量评价的预测型线性规划模型,得到了不同时期的最大开采量及相应的最优运行方案,为矿区发展规划提供了决策依据。 相似文献
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自由表面多次波压制(SRME)方法是海洋地震数据处理中的关键步骤。当存在崎岖海底条件时,绕射波十分发育,常规SRME算法很难将复杂绕射多次波有效消除。对压制效果较差的多次波进行成因分析,首先基于f-x EMD波场分离算法,将全数据分解为反射部分和绕射部分,再对其进行多次波预测,获得绕射预测多次波子集:反射-绕射预测多次波、绕射-反射预测多次波和绕射-绕射预测多次波。然后,改进常规SRME算法的迭代过程,在SRME的迭代过程中使用与原数据中多次波更加匹配的绕射多次波子集进行多次波压制。与常规SRME算法的对比结果表明,改进的SRME算法在理论数据和实际数据处理中对多次波的压制都取得更好的效果。 相似文献