矿产资源评价系统(MRAS)在全国矿产资源潜力评价中的应用

矿产预测是矿床模型综合地质信息预测方法体系的重要组成部分,矿产预测的成果也是矿产资源潜力评价的重要目标。MRAS作为矿产预测最重要的辅助决策系统,了解其在矿产预测工作中的基本方法和流程,对于矿床模型综合地质信息预测方法体系在全国矿产资源潜力评价项目中的正确应用是很重要的。现对MRAS在矿产预测中的应用做详细的介绍。     

矿产资源评价系统(MRAS)在全国矿产资源潜力评价中的应用

矿产预测是矿床模型综合地质信息预测方法体系的重要组成部分,矿产预测的成果也是矿产资源潜力评价的重要目标。MRAS作为矿产预测最重要的辅助决策系统,了解其在矿产预测工作中的基本方法和流程,对于矿床模型综合地质信息预测方法体系在全国矿产资源潜力评价项目中的正确应用是很重要的。现对MRAS在矿产预测中的应用做详细的介绍。     

基于GIS的固体矿产资源潜力评价

矿产资源潜力评价成果对提高矿产勘查工作的经济效益具有重要意义,从20世纪70年代起各国就相继开展不同规模的矿产资源潜力评价工作.矿产资源预测评价方法经过30多年的发展,形成了一套相对成熟的方法.基于GIS的矿产资源潜力评价方法,通过对各种地质信息的数字化,实现成矿信息的定量化识别与提取,最终实现对矿产资源位置的圈定、数...     

矿产资源国情调查数据库设计实现与大数据集成平台建设

矿产资源国情调查数据库建设工作贯穿整个矿产资源实地调查、测量、核实、三维建模、报告编制等流程，需要实现国情调查工作全程信息化、智能化，制定国情调查数据库技术要求，建立一套先进的多维时空数据采集入库、实时校验、人机交互质检、汇交、集成管理、动态更新的技术体系。开发国情调查时空数据管理云平台，实现地学时空数据等结构化数据、非结构化数据集成管理、知识图谱构建、智能分析等功能。研究成果为全面掌握我国矿产资源家底、保障国家矿产资源安全供应与经济可持续发展、对矿产资源有效实施保护监督与合理利用提供了坚实的数据基础。     

大数据思维下的矿产资源评价

以大数据时代的预测思维方法,结合重要矿产资源潜力评价具体工作,探索了矿产资源预测评价的基本理论基础。认为大数据的相关性预测方法和常用的综合信息矿产预测方法是一致的,矿产预测模型理论、多学科信息相关性分析、预测地质求异理论、矿产区域趋势分析方法是矿产资源评价的四项基本理论。总结了在数字化、信息化时代矿产资源预测评价的主要工作流程。建立数字化预测数据平台、根据预测矿产模型进行数据清洗、编制预测要素图件、建立预测模型、圈定预测靶区和成矿远景区、进行资源潜力估算等是预测评价的基本任务与流程。     

山东省矿产资源潜力评价综合信息集成技术方法探讨

矿产资源潜力评价项目要求对提交的各预测矿种成果图件及对应的文档附件进行集成汇总。根据山东省实际,利用集成软件GeoPEX和数据库软件MS SQL Server ,对16种矿产的信息集成技术方法进行探讨。通过投影转换、图件导入、文档导入等模块,建成规范化的省级矿产资源潜力评价信息集成数据库,以方便对成果进行管理、维护和利用。     

基于网格单元的总合式和非总合式结合的区域矿产资源潜力评价方法

区域矿产资源潜力有总合式评价和非总合式评价两大类方法.总合式评价方法简便易行,可以得到一个区域的资源潜力总量的估计,但是没有其在区域中的空间位置信息,区域矿产资源潜力评价早期主要是用总合式评价方法.随着资料数据的积累,特别是计算机和GIS技术的应用,能给出空间位置信息的非总合式评价越来越多的用于区域矿产资源潜力评价.非总合式评价主要把区域划分成同形等大的单元,在圈定成矿远景区单元基础上,用类比方法对成矿远景区单元进行矿产资源潜力数量预测评价.总合式矿产资源潜力评价是区域矿产资源潜力评价的主要方法,可以对区域内潜在的矿产资源量进行预测,但是只有一个总量,没有区域内矿产资源空间分布信息,不能结合各局部空间具体情况进行各种环境经济社会评价,因此需要将其预测的资源量空间定位化.非总合式矿产资源潜力评价虽然能够定位,但因其是用控制单元的探明资源量进行类比外推,所以无法对已知矿产资源量的单元内潜在的矿产资源量进行预测.提出了用基于网格单元的总合式和非总合式方法结合的矿产资源潜力评价方法,解决了总合式方法单元资源量预测值的空间定位和分配问题.并且以云南铅锌矿为例进行了计算,既得到了总量也得到了其空间分布量,修正了非总合式预测方法的不足,特别适用于对矿产资源进行环境、经济、社会等评价或者联合评价.以云南铅锌矿产资源潜力评价为实例进行了应用,得到初步结果.      

矿产资源调查数据处理与综合分析子系统设计

矿产资源调查数据处理与综合分析子系统是基于 GIS 技术服务于矿产资源勘查、评价工作的计算机综合系统,它能在地质专家的指导下和计算机硬、软件的支持下,高效地完成数据的准备、空间数据库建设、成矿地质环境分析、找矿信息提取与综合、矿产资源评价与预测(包括找矿远景区圈定、矿产资源潜力评价、靶区优先与工作部署),并能对结果进行综合显示和各种输出.设计了矿产资源调查数据处理与综合分析子系统的数据流程和系统结构,并在全国选取了7个不同成矿地质背景、不同工作程度、不同矿种的重要成矿区带进行示范研究,结果显示矿产资源调查数据处理与综合分析子系统的数据结构合理,系统功能模块划分得当,其功能涵盖了数据处理、信息提取、信息综合和成果表达,适用于矿产预测评价的各个阶段.     

2013年度中国地质调查10大进展

<正>1、全国矿产资源潜力评价圆满收官全国矿产资源潜力评价是我国一项重要的矿产资源国情调查,对我国长期形成的浩如烟海的地质调查数据,通过现代信息技术进行处理,系统预测了我国25个重要矿种资源潜力,为找矿突破战略行动提供重要支撑。其中包括硫、磷、钾、硼、萤石、重晶石等六种化工矿产资源。2、我国南海钻获高纯度新类型天然气水合物(略)3、页岩气调查评价开辟我国非常规油气新领域(略)4、全面完成省会级城市浅层地温能调查评价(略)     

贵州省矿产资源国情调查内容与工作方法

为摸清矿产资源储量“家底”,保障矿业经济高质量发展和推动建立矿产资源定期调查评价制度,在全国试点调查取得经验基础上,贵州省全面开展非油气矿产资源国情调查工作,对全省各类矿产资源数量、质量、结构和空间分布情况以及未利用、已利用和压覆状况开展系统调查与评价,掌握全省矿产资源供给能力和开发利用潜力。其调查内容与方法技术总体遵循现行技术标准的最新规定和要求,本文围绕查明矿产资源与潜在矿产资源两方面的调查内容,采用资料收集与整理、采矿权清理、内业整理、外业调查以及数据汇总的技术方法,系统开展数据库建设、调查成果汇总和专题评价与研究,进一步总结出一套基于贵州省情的矿产资源国情调查工作思路与方法,可为全省矿产资源储量数据“两库衔接”、动态更新以及矿产资源管理“一张图”等应用服务提供重要支撑。     

地质资料管理存在的风险及内部控制的建立

内部控制可以理解为股份公司的内部合理的规章制度,是强化企业管理,建立现代企业制度不可或缺的要求,中石化地质资料管理也要按照内部控制的框架设置控制环境、进行风险评价、采取控制活动及进行信息沟通和实施监督管理,逐步实现从“人治”管理向制度化管理的转变。     

GLDAS月降水数据在中国区的适用性评估

全球陆面数据同化系统(GLDAS)是全球变化与水循环研究的重要数据源之一.对比分析了1979—2012年间GLDAS多套降水数据与中国地面观测逐月降水数据所反映的中国降水趋势变化空间特征,采用相关系数、平均偏差、相对绝对误差和均方根误差4个指标,从时间变化和空间分布特征两个方面,对GLDAS降水数据在中国区域的数据质量进行了系统评估.结果表明:GLDAS-1的几套数据在时间上具有明显不连续性,1996年数据质量严重异常,2000年数据质量也较差,而且,不论是GLDAS-1数据,还是GLDAS-2数据,都存在前期(1979—1995年)与实测数据吻合度高于后期(1997年以后)的现象;GLDAS数据在中国东部湿润区的质量高于在西部干旱区;从相关性与误差指标来看,GLDAS-1数据质量略优于GLDAS-2(主要体现在1995年以前时段),但是GLDAS-2在数据一致性、数据质量季节稳定性及对趋势性描述能力方面则明显优于GLDAS-1数据.     

地勘项目成果评审时的电子数据验收

在目前地质、矿产勘查项目成果验收时大多注重项目的纸质文字报告、设计(或工作方案)、数表、图件等成果,往往忽视了成果中非常重要的内容——电子数据.本文第2节在给出电子数据的定义后,表述了电子数据的格式.第3节论述了电子数据的验收内容.第4节则叙述了电子数据的验收程序.需要强调的是,电子数据是项目成果的重要组成部分,是当前地勘项目成果管理的主要内容之一.电子数据的验收结论也是整个成果评审的一个重要依据.只有电子数据按相关标准、规范验收并妥善归档后,地勘项目成果验收才能真正宣告结束.地勘项目成果才能得到长期、安全的保存和应用.     

Metrics for the comparative analysis of geospatial datasets with applications to high-resolution grid-based population data

Geospatial data sciences have emerged as critical requirements for high-priority application solutions in diverse areas, including, but not limited to, the mitigation of natural and man-made disasters. Three sets of metrics, adopted or customized from geo-statistics, applied meteorology and signal processing, are tested in terms of their ability to evaluate geospatial datasets, specifically two population databases commonly used for disaster preparedness and consequence management. The two high-resolution, grid-based population datasets are the following: The LandScan dataset available from the Geographic Information Science and Technology (GIST) group at the Oak Ridge National Laboratory (ORNL), and the Gridded Population of the World (GPW) dataset available from the Center for International Earth Science Information Network (CIESIN) group at Columbia University. Case studies evaluate population data across the globe, specifically, the metropolitan areas of Washington DC, USA, Los-Angeles, USA, and Houston, USA, and London, UK, as well as the country of Iran. The geospatial metrics confirm that the two population datasets have significant differences, especially in the context of their utility for disaster readiness and mitigation. While this paper primarily focuses on grid based population datasets and disaster management applications, the sets of metrics developed here can be generalized to other geospatial datasets and applications. Future research needs to develop metrics for geospatial and temporal risks and associated uncertainties in the context of disaster management. The U. S. Government’s right to retain a non-exclusive, royalty-free license in and to any copyright is acknowledged.     

空间数据存储研究及其在岩石圈深部探测数据中的应用

深部地球物理探测数据是岩石圈结构研究的重要资料,然而由于地学数据本身的多来源、多学科、海量等特点阻碍了数据的共享,而GIS技术恰好以强大的多学科交叉和空间数据处理功能为数据发布提供了新的途径。在GIS中信息的显示和分析方法都取决于地理信息数据模型,因此在利用GIS技术建立数据共享平台时,建立一个符合数据体查询和分析要求的数据模型尤为重要。笔者对几种空间数据存储方式和主流的空间数据模型进行了深入研究,最终结合深部地球物理探测数据的特点,以Geodatabase为基础建立了一个数据模型,为数据发布奠定了基础。     

大数据时代数字找矿与定量评价

这是一个科技飞速发展的时代,也是一个数据爆炸的时代。不同学科领域及不同类型工作都需要针对其特点开发和建立自己的数据科学,培养各自领域的科学人才。通过对大数据时代概念和形成的深入理解,将其引入到地学领域的研究工作中,从而提出数字找矿的概念,实现数学地质到数字地质的飞跃,弥补传统定性找矿的缺陷,结合四大找矿系统理论,对矿产预测做出科学的定量评价与分析,是未来的必然发展趋势。     

基于大数据的上海市人居环境适宜性评价

人居环境是居民生活和社会发展的重要基础,科学量化人居环境适宜性有助于引导区域人口规划,促进人口与资源协调发展。本文基于大数据,运用GIS技术,从居住环境、社会环境、经济环境和生态环境四个方面构建综合评价指标体系,以1 km栅格为基本单元,对上海市人居环境适宜性进行空间测度评价。结果表明:上海市人居环境指数介于-1.79~45.57之间,空间分布上呈现中心城区向周边区域递减的态势,整体分布趋势与人口密度相关性较高。高值区主要集中在中心城区一带,土地面积较小,人口密度大,承载压力较大;发展潜力较高的中等适宜区主要涉及外环及新城区域,土地面积大,是未来人口导向的潜力区。     

探讨基于CitusDB的地质资料集群和大数据架构

地质资料是地质工作形成的重要成果资料,具有可被重复开发利用、能够长期提供服务的功能。然而,因地质资料的分散式管理,使得地质资料信息存储分散,“孤岛”式服务的现象普遍存在,缺乏资料信息共享、综合利用的机制和手段,制约着地质资料信息潜在价值的有效发挥。地质资料信息服务集群化旨在通过信息领域前沿技术,对地质资料进行集成集群和深度开发,将分散、孤立的地质资料进行分布式汇集,全方位多角度解读、展现、挖掘地质资料信息,充分发挥地质资料服务于经济社会发展的作用。长期的地质调查工作,已经形成了多专业、数据格式多样的海量地质资料,信息服务的集群化必将面临地质大数据相关的技术问题。介绍了地质资料信息服务集群化模式,分析了CitusDB软件的分布式大数据运行机理,探讨了基于CitusDB软件的地质资料集群和大数据服务架构,可为地质大数据与信息服务提供一定的参考。     

大数据与地质资料信息服务:需求、产品、技术、共享

地质工作需加强成果服务水平、扩大服务范围、转变服务方式,开展地质资料信息大数据服务迫在眉睫。以地质资料信息服务为主线,需求、技术、共享为分支,开展新形势下地质调查成果深层分析,研究地质调查成果体系建设方案,对需求转换方式、地质产品理论实践研究、地质成果共享等进行详细论述,充分研究地质大数据思想下的地质资料信息服务。     

全国铀矿资源潜力评价重力数据处理与研究

通过对全国39个铀成矿带和29个预测区的重力数据处理、重力异常提取、地质构造推断,为全国铀矿资源潜力评价提供了构造单元、断裂构造、岩体范围及深度、盆地范围和地层结构等预测要素。总结了铀成矿环境的重力场特征,与热液成矿作用有关的铀矿（花岗岩型、火山岩型、及部分碳硅泥岩型）主要位于区域重力场从高场向低场过渡的部位或偏向低场区域,主要成矿要素花岗岩岩体、火山盆地均表现为重力低场;大型砂岩型铀矿成矿盆地位于区域重力场的高场区域,而蚀源区则为低场,盆地边缘或内部的隆起区一般位于剩余重力高场区;与上述各类型铀成矿有密切关系的断裂构造在重力场中显示为梯度带、不同性质重力异常的分界线、串珠状异常或条带状异常。