矿产资源定量评价中文本数据挖掘研究

矿产资源定量评价工作的目的是从试验、观测、收集到的大量的各类专题数据中,提取相对应的专题信息。长期的地质工作积累了大量的原始数据,其中文本型的定性数据在地质数据中占了很大的分量,但是在常规的地质定量评价工作中针对这类数据的处理方法却很有限。文本型数据挖掘是现今数据挖掘的热点问题之一,为了充分利用前人所积累的文档报告,并有效地从中提取各类信息,这里提出了一种矿产地质数据库中文本数据挖掘的方法。在数据挖掘过程中,空间数据属性的小规模文本数据挖掘主要分四步进行,即数据挖掘相关的预处理;基于关键字的属性分解;属性归纳和关联规则分析。其中,挖掘关联规则问题可以分解为以下两个问题:1找出存在于数据库D中的所有频繁项集(或物品集)。频繁项集的支持度support应不小于用户或领域专家给定的最小支持度minsup阈值;2利用频繁项集生成强关联规则。根据定义,这些规则必须满足最小支持度minsup和最小可信度(置信度)minconf。对于每个频繁项集A,如BA,B,且Confidenceminconf,则构成关联规则B(A-B)。在文本的研究工作中开发了相应的软件系统,取得了较好的应用效果。属性数据是空间数据库的重要组成部分,它所荷载的专业方面的信息量是常规型数值数据所无法比拟的。如果能够进一步实现深层次属性数据挖掘,那么常规的信息源将得到极大的扩充,地质数据分析的层次也将会提升到一定的高度。     

基于CART算法的三维成矿预测研究——以安徽白象山矿区为例

把地质大数据和人工智能技术引入矿产资源定量评价及成矿预测体系中,提高了海量地质数据的有效信息挖掘,弥补了传统方法的不足。本文基于白象山矿区基础地质资料和物化探成果资料,利用三维地质体建模技术和三维空间分析技术,量化三维控矿因素,建立了一种基于CART 算法的三维成矿预测模型。通过在白象山矿区的实验表明：该模型能较好的定位已知矿体,并且预测出在已知矿体北部、东部、东北部、西部、南部和东南部具有较高的成矿概率,可圈定找矿靶区。该模型将地质大数据应用于找矿勘探工作,具有纯数据驱动、预测精度高、预测结果可靠等优点。研究发现,该模型的预测效果与训练数据集的数量、矿控因素提取、决策树深度等有关。     

三维成矿定量预测系统设计与应用实例研究

隐伏矿体三维成矿定量预测是以多元地学大数据为基础的矿产预测新技术与方法。本文基于隐伏矿体三维成矿定量预测的实际需要及相关方法步骤,采用集成二次开发的方式,设计实现了一套可在三维环境下基于大数据开展定量化成矿预测工作的软件系统。本文阐述了系统的总体架构及开发方式,并对系统中各个功能模块的设计及实现过程进行详细阐述。系统融合了当前三维成矿定量预测研究的最新方法及成果,内含数据库管理、三维地球物理正演、三维空间分析以及三维预测评价等功能模块,能够对多元地学大数据进行集成和分析预测。为了验证系统的适用性和有效性,该系统被应用于长江中下游成矿带钟姑矿田三维成矿定量预测研究,相关成果表明系统的建立不但能够深化和发展三维成矿预测理论,也为新时期基于大数据的隐伏矿体找矿勘探工作提供了新方法及有力工具。     

地学信息三维定量化提取与集成——以河南栾川钼矿区为例

三维地质建模与找矿靶区优选是当前国际地学研究的热点和难点。利用三维可视化技术和数学建模方法,通过自主研发GeoCube三维矿产资源预测与评价软件,实现了栾川钼矿区三维地学信息定量化提取与集成。在此基础上,开展多种数学建模方法集成对比及其网格单元划分的不确定性分析,认为证据权法具有稳健的三维空间集成分析特征,其三维环境中的预测远景靶区为该区深部找矿定位、定量研究提供了科学依据。研究成果为中国老矿山深部成矿定量预测技术方法研究提供借鉴。     

地学信息三维定量化提取与集成——以河南栾川钼矿区为例

三维地质建模与找矿靶区优选是当前国际地学研究的热点和难点。利用三维可视化技术和数学建模方法,通过自主研发GeoCube三维矿产资源预测与评价软件,实现了栾川钼矿区三维地学信息定量化提取与集成。在此基础上,开展多种数学建模方法集成对比及其网格单元划分的不确定性分析,认为证据权法具有稳健的三维空间集成分析特征,其三维环境中的预测远景靶区为该区深部找矿定位、定量研究提供了科学依据。研究成果为中国老矿山深部成矿定量预测技术方法研究提供借鉴。     

三维成矿预测数据整合过程不确定性研究——以宁芜盆地钟姑矿田为例

基于多元地学大数据的三维成矿预测方法是开展深部找矿预测的新方法和新手段,也是当前成矿预测领域的研究热点之一。然而,大数据具有高维、混杂、非精确等特点,其分析处理过程面临多重不确定性。多元地学大数据整合是三维成矿预测的最终环节,其存在的不确定性将直接作用于预测结果,影响进一步的找矿应用和风险评估。本文以宁芜盆地钟姑矿田为例,从大数据思维出发,定量分析和度量预测要素和数学模型在数据整合过程中存在的不确定性及对三维成矿预测结果的影响。结果显示,断裂构造、背斜轴部等预测要素的不确定性对三维成矿预测结果的影响最为强烈;数据整合模型中,较之Logistic回归模型和证据权重模型,神经网络模型可能具有更高的不确定性程度。进一步工作可通过增强上述预测要素的可靠性和有效性、采用更多的数据整合模型进行更为全面的不确定性分析和评价,以获得更为可靠的三维成矿预测成果,从而降低成矿预测和找矿勘探风险。     

大数据环境下内蒙古浩布高地区铅锌多金属矿智能矿产预测研究

传统机器学习算法已广泛应用于矿产预测,但面对地质大数据的高维稀疏、不平衡小样本等特性仍缺乏有效处理和分析的方法,设计适合地质大数据特点的机器学习算法是智能矿产预测亟需解决的新问题。本文以内蒙古浩布高地区的铅锌多金属矿产预测为例,提出了一种面向地质大数据的半监督协同训练矿产预测模型。首先对研究区地质找矿信息和地球化学异常信息进行定量分析,提取断裂构造、二叠系地层、燕山期侵入岩、地层与岩体接触带、围岩蚀变及Pb、Zn、Sn、Cu地球化学异常共9种找矿因子。然后利用递归特征消除法优选找矿因子组合,不包括Sn异常在内的8个找矿因子组合被选为最优组合。最后,利用支持向量机和随机森林算法作为基分类器进行半监督协同训练矿产预测,绘制成矿概率分布图。ROC曲线和预测度曲线分析结果表明,半监督协同训练模型的AUC值和预测效率都高于随机森林和支持向量机模型。研究结果也为大数据环境下的智能矿产预测提供了一种新的思路。     

内蒙古浩尧尔忽洞金矿三维建模与深部成矿预测

内蒙古浩尧尔忽洞金矿位于华北克拉通北缘,是我国黑色岩系金矿的典型代表,其赋存于白云鄂博群比鲁特组的碳质板岩中,品位低而可采储量大.针对金矿增储保障问题,本文以矿床模型和"三位一体"找矿预测方法为指导,采用三维建模可视化技术,首先,构建了浩尧尔忽洞金矿三维找矿模型,实现了矿区的透明化、立体化;其次,开展了地球物理电磁联合...     

珲春市草帽顶子矿泉水评价

草帽顶子矿泉水为偏硅酸矿泉水．含有钴、锶等多种人体必需的微量元素,是一处优质天然矿泉水。起源于大气降水．矿化时间约15年．流量较大,具有重要的开发利用价值．     

基于数据科学的矿产资源定量预测的理论与方法探索

矿产资源预测已从定性走向了定量,从数据稀疏型走向了数据密集型,亟须数据科学支撑.本文在前人研究基础上,讨论了基于数据科学的矿产资源定量预测理论与方法,该方法的理论基础为相关性理论与异常理论,前者采用监督的机器学习方法挖掘地质找矿大数据与矿床的相关性为预测未发现矿床提供了理论基础;后者采用非监督的机器学习方法识别地质找矿...     

Landslide catastrophes and disaster risk reduction: A GIS framework for landslide prevention and management

A detailed and accurate inventory map of landslides is crucial for quantitative hazard assessment and land planning. Traditional methods relying on change detection and object-oriented approaches have been criticized for their dependence on expert knowledge and subjective factors. Recent advancements in high-resolution satellite imagery, coupled with the rapid development of artificial intelligence, particularly data-driven deep learning algorithms (DL) such as convolutional neural networks (CNN), have provided rich feature indicators for landslide mapping, overcoming previous limitations. In this review paper, 77 representative DL-based landslide detection methods applied in various environments over the past seven years were examined. We analyze the structures of different DL networks, discuss on five main application scenarios, and assess both the advancements and limitations of DL in geological hazard analysis. The results indicated that the increasing number of articles per year reflects growing interest in landslide mapping by artificial intelligence, with U-Net-based structures gaining prominence due to their flexibility in feature extraction and generalization. Finally, we explored the hindrances of DL in landslide hazard research based on the above research content. Challenges such as black-box operations and sample dependence persist, warranting further theoretical research and future application of DL in landslide detection.     

基于GIS的矿产资源综合定量评价

简述了矿产资源的基本属性、与评价有关的矿产资源的某些概念,以及地质、地球物理、地球化学和遥感信息在资源评价中的作用;分别介绍了新开发的中国重要成矿区带资源评价基础空间数据库及其管理系统、金属矿产资源勘查评价系统的基本功能;阐述了矿产综合定量勘查评价的方法流程。总之,基于GIS的矿产资源综合定量评价的过程,事实上是借助专用的GIS系统进行数据收集、信息提取、信息集成,最终应用综合致矿信息实施找矿靶区定量圈定和评价的过程。     

中国铅锌矿产资源成矿特征与资源潜力评价

近年来经济的快速发展导致铅锌矿产资源需求大量增加,使得我国的铅锌资源储备形势依然严峻。基于此,在全国开展铅锌矿产资源潜力评价工作,通过总结铅锌矿地质矿产成果,掌握铅锌矿产资源现状,预测未查明的铅锌矿产资源潜力,能够更好地满足未来铅锌矿产资源规划部署及合理利用的需要。在系统梳理全国29个省级行政单位铅锌矿产资源潜力评价成果的基础上,总结中国铅锌矿时空分布规律特征,结合传统的矿床模型以及全国重要矿产预测类型划分方案划分了铅锌矿矿产预测类型,将全国铅锌矿划分为9类矿产预测类型,分别是层控碳酸盐岩型（MVT）、碳酸盐岩细碎屑岩型（SEDEX）、砂砾岩型、沉积改造型、陆相火山岩型、海相火山岩型、岩浆热液型、夕卡岩型和风化壳型;分析了重要成矿区带的铅锌矿矿产预测类型、成矿时代,总结了各成矿区带主要类型铅锌矿区域预测要素,建立了主要类型铅锌矿区域预测模型。结合全国大地构造相图、全国成矿区带图以及全国各级预测区分布图等资料,划分了15个铅锌矿成矿省和47个Ⅲ级成矿区带,以成矿省(成矿区带)为主线开展矿产资源潜力评价和预测工作,为勘查部署提供依据。     

基于数字矿床模型的西藏玉龙斑岩型铜矿三维定位定量预测

西藏玉龙铜矿是世界级的超大型斑岩型铜矿,位于迄今中国发现的最大的斑岩型铜矿带上。目前对于这一令人瞩目的铜矿区的研究大多建立在二维的基础上。鉴于此,以“数字矿床”技术为手段,结合西藏玉龙矿区的地质特征,以Micromine 软件作为平台,选择合适的建模方法,构建起玉龙斑岩型铜矿区的数字矿床模型,开展资源的三维定位定量预测。研究表明,西藏玉龙铜矿Ⅰ号矿体体积大、品位低、资源量最多,外围的Ⅱ号和Ⅴ号矿体由于次生氧化,体积小而品位高,具有可观的富矿资源和优先开采的价值。对实例的研究也表明,基于数字矿床模型的研究方法在现代的矿产资源开发中具有明显的优势,有着较高的推广和应用价值。     

基于数字矿床模型的西藏玉龙斑岩型铜矿三维定位定量预测

西藏玉龙铜矿是世界级的超大型斑岩型铜矿,位于迄今中国发现的最大的斑岩型铜矿带上。目前对于这一令人瞩目的铜矿区的研究大多建立在二维的基础上。鉴于此,以"数字矿床"技术为手段,结合西藏玉龙矿区的地质特征,以Micromine软件作为平台,选择合适的建模方法,构建起玉龙斑岩型铜矿区的数字矿床模型,开展资源的三维定位定量预测。研究表明,西藏玉龙铜矿Ⅰ号矿体体积大、品位低、资源量最多,外围的Ⅱ号和Ⅴ号矿体由于次生氧化,体积小而品位高,具有可观的富矿资源和优先开采的价值。对实例的研究也表明,基于数字矿床模型的研究方法在现代的矿产资源开发中具有明显的优势,有着较高的推广和应用价值。     

基于数字矿床模型的新疆可可托海3号脉 三维定位定量研究

以数字矿床为手段,进行资源三维定位、定量研究是危机矿山隐伏矿体找矿的新思路和新方法。在对可可托海3号伟晶岩脉的地质模型、成矿规律进行研究和总结的基础上,以Mincromine软件为平台建立了3号脉9个共生结构带的三维实体模型,并利用钻孔数据开展隐伏矿体的定位定量研究。结果表明。可可托海3号脉仍有较好的开发利用潜力,矿体中大于工业品住的BeO保有资源量60t,预测资源量63t。可为矿山的复采提供4～5年的资源保证。在矿脉的外围及深部,大于边界品位的BeO远景资源量1118t,Li20大于边界品位的资源量241t,显示3号脉具有良好的深入勘探开发的前景。对实例的研究也表明,基于数字矿床模型的研究方法在危机矿山找矿中具有独特的优势。     

中国锡矿床时空分布特征与潜力评价

锡矿是中国传统优势矿种,但是近年来遇到了找矿潜力区不足和找矿方向不明等问题,急需进一步分析和总结其地质特征、成矿规律和资源潜力,为今后地质找矿工作提供借鉴。文中采用矿床模型综合地质信息预测方法,在各省区锡矿资源潜力预测成果的基础上,以MapGIS为平台,进行数据库汇总与综合分析研究。首先,基于全国893处锡矿产地数据的统计分析,初步总结了中国锡矿时空分布特征,岩浆岩、构造和地层等控矿因素。其次,根据锡矿床及预测区的空间分布和大地构造单元,划分了44个锡矿成矿区带。再次,将锡矿的预测类型划分为石英脉型、锡石硫化物型、夕卡岩型、云英型、伟晶岩型、火山岩型和砂矿型,并建立了主要锡矿类型的预测模型。最后,在全国范围累计圈定1 179个最小预测区,累计预测资源量1 861.13×104 t。根据锡矿区域成矿特征,将最小预测区归并为405个二级预测区,并进一步合并为109个锡矿三级预测区,其中找矿潜力大的湖南香花岭-千里山和塔山-大义山、云南个旧和薄竹山-都龙、内蒙古黄冈梁等5个三级预测区可优先部署锡矿勘查工作。预测结果还表明锡矿在500 m以浅的找矿空间里仍有很大资源潜力,因此,找矿工作应注重深浅结合,在重视老矿山深部外围找矿的同时,还应重视覆盖区和非传统锡矿类型等新领域的找矿勘查。     

试论成矿系列与矿产资源评价

成矿系列研究的内容是矿床的区域成矿规律,研究目的之一是根据矿床的自然分类原则指导地质找矿,确定找矿目标和可能的范围.矿产资源评价的工作内容是依据这一理论,结合物探、化探、遥感、数学等工具,确定出与已知成矿系列相类似区域的成矿可能性,从而达到预测找矿的目的.成矿系列理论为矿产资源评价提供指导,矿产资源评价则为成矿系列理论的实际应用提供平台;同时,矿产资源评价的结果也是对成矿系列理论的验证,可据此完成对成矿规律认识的修正,两者相辅相成.在中国新一轮25种重要矿产资源预测评价工作中,明确提出了要以成矿系列理论为指导,开展未发现的矿产资源的潜力评价.通过该项目的实施,将实现两者的有机结合,使成矿预测工作更有成效,同时,将使成矿系列的研究更加深入.     

Research on quantitative assessment of climate change risk at an urban scale: Review of recent progress and outlook of future direction

Cities are not only major contributors to global climate change but also stand at the forefront of climate change impact. Quantifying and assessing the risk potentially induced by climate change has great significance for cities to undertake positive climate adaptation and risk prevention. However, most of the previous studies focus on global, national or regional dimensions, only a few have attempted to examine climate change risk at an urban scale and even less in the case of a recent literature review. As a result, a quantitative assessment of climate change risk for cities remains highly challenging. To fill this gap, the article makes a critical review of the recent literature on urban-scale climate change risk assessment, and classifies them into four major categories of studies which jointly constitute a stepwise modelling chain from global climate change towards urban-scale risk assessment. On this basis, the study summarizes the updated research progresses and discusses the major challenges to be overcome for the seamless coupling of climate simulation between different scales, the reproduction of compound climate events, the incorporation of non-market and long-lasting impacts and the representation of risk transmission insides or beyond a city. Furthermore, future directions to advance quantitative assessment of urban-scale climate change risk are highlighted, with fresh insights into improving study methodology, enriching knowledge of climate change impact on city, enhancing abundance and accessibility to data, and exploring the best practice to provide city-specific climate risk service.     

Research on quantitative assessment of climate change risk at an urban scale: Review of recent progress and outlook of future direction

Cities are not only major contributors to global climate change but also stand at the forefront of climate change impact. Quantifying and assessing the risk potentially induced by climate change has great significance for cities to undertake positive climate adaptation and risk prevention. However, most of the previous studies focus on global, national or regional dimensions, only a few have attempted to examine climate change risk at an urban scale and even less in the case of a recent literature review. As a result, a quantitative assessment of climate change risk for cities remains highly challenging. To fill this gap, the article makes a critical review of the recent literature on urban-scale climate change risk assessment, and classifies them into four major categories of studies which jointly constitute a stepwise modelling chain from global climate change towards urban-scale risk assessment. On this basis, the study summarizes the updated research progresses and discusses the major challenges to be overcome for the seamless coupling of climate simulation between different scales, the reproduction of compound climate events, the incorporation of non-market and long-lasting impacts and the representation of risk transmission insides or beyond a city. Furthermore, future directions to advance quantitative assessment of urban-scale climate change risk are highlighted, with fresh insights into improving study methodology, enriching knowledge of climate change impact on city, enhancing abundance and accessibility to data, and exploring the best practice to provide city-specific climate risk service.