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随着矿产勘查工作由浅部矿向深部隐伏矿、由易识别矿向难识别矿发展,找矿难度日益增大,地质专家越来越重视新理论、新方法、新技术的应用。深度学习作为人工智能的前沿领域/技术,对于实现矿产资源预测“智能化预测评价”具有得天独厚的优势。本文以陕西省镇安县西部钨钼矿集区单元素化探异常原始数据为基础,提出了基于深度学习的钨钼矿产评价方法。该方法以归一化地球化学数据作为模型训练数据,通过深度学习中深度自编码网络方法实现异常值提取进而识别重点成矿有利地段,实现矿产资源找矿远景区定性预测。研究结果表明,在对957条单元素化探异常原始数据分类且做好模型标签后,整个过程在计算机的“黑盒子”中自动完成学习和预测,相较于传统预测研究方法,本文方法具有自动化程度高和客观性强的特征。此外,本文利用已知矿点构建训练数据集,采用随机森林方法对预测区进行矿产资源找矿靶区预测圈定,为进一步缩小找矿靶区范围提供科学依据。 相似文献
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蓄能器容积的变化与夯管锤的工作过程是紧密联系在一起的,由于活塞的前后运动以及在运动过程中的每一时刻所需要的油量不同的,理想状态就要通过蓄能器的容积变化来调节,就是说蓄能器的容积变化要与夯管锤的冲击振动相耦合。简要介绍了油压夯管锤结构原理,分别解释了油压夯管锤蓄能器与夯管锤的容积压力耦合。 相似文献
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科学数据是国家重要战略资源,数据共享是这种资源有效开发利用的手段之一,也是当今科学研究范式向数据密集型转变的重要基础。现代信息技术与勘查方法的深度融合,使得地质勘查和地学研究领域被急速推向大数据时代,亟需从宏观层面上进行科学管理。欧美一些国家通过颁布政策方针及铺设数据基础设施等方式,推动着本国地质大数据管理的有效实施。文章对美、英、澳、加四国地质调查局的数据管理工作方面做了调查,从数据管理范围、数据政策、战略计划、重要数据库及主要数据工具等方面现状进行了介绍与分析,并对中国地质调查行业数据管理工作提出了一些建议:(1)数据管理政策应采用自顶向下设计,自底向上实施;(2)数据开放共享、融合交流是世界地调机构的发展趋势;(3)大力推进地质云建设,三位一体实现大数据治理;(4)促进数据共享基础设施建设,通过参与国际治理争取拿到更多的话语权。 相似文献
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Doklady Earth Sciences - Complex petrophysical, paleomagnetic, and tectonophysical studies undertaken at the primary diamond deposit of the Komsomolsk pipe, Daldyn-Alakitsk region (DAR), Yakutsk... 相似文献
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海南琼海烟塘梅岭铜钼矿床地质特征 总被引:1,自引:0,他引:1
琼海烟塘梅岭铜钼矿床位于海南五指山隆起东北侧的一个“角砾岩筒”中,该“角砾岩筒”的形成受南北向、东西向构造一岩浆岩带控制,与燕山期花岗闪长岩、花岗闪长斑岩关系密切。工业矿体主要集中在岩筒边缘接触带附近,共发现大小铜、钼矿体23个,矿体多呈透镜状、脉状,全为盲矿体,埋深数十米至400余米。矿石为细脉浸染状,Cu品位0.4%~0.9%,Mo品位0.01%~0.1%。蚀变带可粗略划分为钾化带、石英-绢云母化带和青盘岩化带,可能属斑岩型矿床。 相似文献