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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... 相似文献
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基于MapObjects野外地质数据采集系统设计与实现 总被引:5,自引:0,他引:5
野外地质数据采集系统是计算机辅助区域地质调查系统的一个重要组成部分,由于没有合适的数据采集的地质模型和数学模型,使常规十分简单的地质现象用计算机辅助进行数据采集、存贮、处理显得十分困难.文章通过以点为核心的数据采集模型,利用数据库前端与后端分离技术、动态模型技术、元数据、数据字典技术、数据分块存储、共享技术,在Visual Basic 6.0与MapObjects相结合的环境下,研发了地质数据采集系统,有效的把老三件(地质锤、罗盘、放大镜)与新三件(笔记本、GPS、数码相机)有机的结合起来,实现了地质数据的方便采集、存贮、处理及输出. 相似文献
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多重分形理论能够有效地分析地球化元素局部富集和贫化规律。对取自个旧高松矿田的1 783件断裂构造地球化学样品的13种元素进行了多重分形统计以及局部奇异性方法分析。结果表明:多重分形维谱函数α-f(α)曲线呈连续上凸的特征,曲线的不对称反映了元素局部富集程度差异,并据此将13种元素划分为包含Sn、Cu、Pb、Ag、As、Mn在内的主要成矿元素组合以及包含Zn、Sb、Cd、W、Mo、Bi、Hg的次要成矿元素或伴生元素组合。多重分形的特征值τ″(1)以及Dq的变化规律表明:在主要成矿元素中,Sn在断裂空间上局部富集程度最高,其次为Ag,而Cu相对最低,各元素的τ″(1)值与对应的变异系数的大小具有较为显著的相关性;各元素在空间上的奇异性指数α增强了地球化学富集地段的指示信息,可以作为判别局部富集的重要参数。运用多重分形方法可揭示矿化元素局部富集的奇异性特征以及空间局部富集规律。 相似文献
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“协优”成矿预测方法的理论探索与实践 总被引:2,自引:0,他引:2
根据西藏野外地质工作难度大、工作程度极低、找矿信息少且获取极其困难这一实际, 在认真学习、吸收前辈成矿预测理论精髓及大量找矿实践和理论思考的基础上, 基于系统性、关联性、目标一致性、不充足判据的充足化、复杂与精确的反比性原则, 提出了西部工作程度极低地区快速逼近找矿目标的“协优”成矿预测法, 即只要优选出少量相互关联、目标一致、最能揭示某种类型成矿本质特征的关键信息组合, 就可能导致该类型矿床被发现.强调直接信息的先导作用及少数相互关联信息的明确指示意义, 突出信息与预测目标的一致性, 这样可有效减少信息的不确定性和多解性, 从而降低找矿风险.试图从另一个视角、另一种思路来认识和探讨西部工作程度极低地区的成矿预测问题.该方法应用于冈底斯、北喜马拉雅及念青唐古拉等成矿带的勘查实践, 找矿取得了巨大突破.这对促进冈底斯相邻地区乃至整个西部地区的找矿评价、技术方法进步等具有重要的参考与借鉴意义. 相似文献
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地质调查剖面图的机助设计制图 总被引:1,自引:0,他引:1
地质模型和数学模型的建立是解决问题的关键,从而使“计算机辅助野外地质调查系统”更便利、高效地适用于野外地质工作。实测剖面图是地质调查中,经常用到的技术方法和手段,以利对地质现象更清楚的认识。三联点构造描述方法及剖面图制作,是计算机辅助地质调查中十分重要的研究内容。本文探讨了三联点构造野外描述的内容及顺序、构造级别的划分等。对此选择VisualC++为开发工具,设汁了实测剖面图子系统。分为数据录入模块、图形绘制模块及成果数据管理模块。同时介绍了实测剖面图的数据结构及图层划分,提出了实现数据录人模块和图形模块的方法。 相似文献
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基于MapGIS的地质遗迹管理信息系统的设计与实现 总被引:4,自引:0,他引:4
地质遗迹管理信息系统利用地理信息系统技术、数据库技术,整合地质遗迹(地质公园)数据库和基础地理、地质、生态环境、旅游资源、管理规划等空间数据库,全面掌握地质遗迹保护、地质公园建设等方面的现状和规划情况,便于管理地质遗迹(地质公园)保护和建设的信息,为制定国家、区域或省市自然保护区规划和其他专项规划提供数据支持。地质遗迹管理信息系统应遵循点源信息系统的设计原则,以主题式关系数据库系统和空间数据库系统为基础,以空间信息和属性信息管理为核心,实现数据库与GIS的有效集成;并用C/S与B/S相结合的方式,使系统在局域网和广域网都能安全运行,满足用户的需求。 相似文献
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三联点构造地质变量的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
地质变量的研究包括地质数据类型、地质变量类型、地质变量的选取原则和方法、地质变量变换的方法.着重对三联点构造的3个基础模型变量的选取及用数学统计方法处理变量提供思路并提出了应用前景. 相似文献
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左仁广 《矿物岩石地球化学通报》2019,(1):53-60,I0003
矿产预测的核心是对地学空间数据进行特征提取与集成融合,当前的研究热点和前沿聚焦于深层次矿化信息特征提取与集成。进入大数据时代,如何基于机器学习开展深层次矿化信息挖掘与集成是当前矿产预测的前沿领域。本文介绍了基于机器学习的矿产预测与评价研究的主要内容,深度学习的基本原理,以及深度学习在地球化学异常识别和多源找矿信息集成融合中的应用。研究结果表明,深度学习可有效识别和提取地球化学异常,并能对地质、地球物理、地球化学等多源地学数据进行特征提取、集成融合及找矿远景区圈定。尽管如此,如何把深度学习与地质约束有机结合,使其既能有效挖掘与集成深层次矿化信息,又符合地质认知,还需要更加深入的研究。 相似文献