基于成矿条件数值模拟和支持向量机算法的深部成矿预测——以粤北凡口铅锌矿为例

随着计算机科学和地质大数据技术的迅猛发展,数值模拟和机器学习已成为当今地学领域定量发展的重要前沿方向。数值模拟综合运用了研究区地质、构造、地球物理、地球化学等多源信息,将成矿条件与过程进行量化模拟分析,对研究成矿动力学演化过程及成矿响应有重要意义,可对已有成矿要素/信息在时空上进行扩展/外推,扩大了成矿预测信息的广度和深度,为解决深部成矿预测中获取深部信息难题提供了一种可能的有效途径。支持向量机是一种重要的机器学习分类算法,它具有简洁、方便、高效和计算结果较稳定等特点,在众多领域中得以成功应用,是成矿预测中多源信息提取与融合的一种可靠的技术手段。为了充分利用数值模拟与机器学习的优势,本文提出将计算机数值模拟方法和机器学习(即支持向量机算法)相结合来进行深部成矿预测的新方法。以粤北凡口超大型铅锌矿为例,首先,对凡口矿区勘探线剖面进行构造应力场模拟;进而,以已知钻孔数据作为训练集和测试集,运用支持向量机算法对模拟结果中的不同参量(也即模拟所得的成矿条件)进行训练学习;最后,建立相应的定量找矿预测模型对研究区(或剖面)外围和深部找矿进行预测评价。研究结果表明,本文所建立的预测模型精确度和召回率都较好,预测结果显示出了三个成矿可能较大的区域,说明数值模拟技术和机器学习算法结合应用的效果较好。这种新的成矿预测方法为深部找矿预测提供了一种可行的新思路和新途径,可以有效地拓展运用到其他矿区、其他类型矿床的深部找矿预测工作中。     

升力面方法预报全方向推进器的非定常水动力性能

本文研究了全方向推进器非定常水动力性能的升力面预报方法,基于势流理论和格林定理建立了全方向推进器非定常水动力性能计算的数学模型,然后利用非定常涡格法对全方向推进器的非定常水动力性能进行了数值预报。本文的计算结果和日本水池模型试验结果、升力线方法计算结果对比表明,本文的计算值与试验值吻合良好。     

矢量剪切技术在地质三维建模中的应用

三维地质建模方法是地学三维模拟与可视化系统的核心和难点。基于BSP树的矢量剪切的原理及算法,提出了利用矢量剪切技术快速构建复杂的地质体开挖模型,可视化表达地质体内部信息的方法,并以地质开挖工程及三维地层分析为例,验证了算法的高效性和实用性。     

基于电场矢量有限元三维高频大地电磁倾子响应与感应矢量研究

一个或多个异常体的识别与区分及边界的确定是电磁法探测中提高分析精度的难点。本文利用基于电场的矢量有限元开展了复杂模型三维倾子响应及感应矢量研究。实感应矢量对电流聚集方向的指向性与分析频率的趋肤深度及介质的相对电性大小有关,通过这种指向性能有效地判定异常体的上界面和多个不同性质异常体的存在,但难以对下界面进行判定;虚感应矢量反映了感应电流(涡流)的流动方向,不同电阻率的地质体其感应电流的大小和方向不同,利用虚感应矢量的旋转方向、中心轴及分析频率的探测深度可有效地确定异常体的中心和上下界面。虚感应矢量相对于趋肤深度具有反映更大探测深度的能力,能有效地显示深部异常体对感应电流大小和方向的影响。数值模拟结果表明:虚感应矢量对异常体的识别与区分优于传统的电阻率和倾子参数。     

高光谱遥感影像支持向量机分类中噪声影响的研究

为了验证噪声对支持向量机分类器性能的影响,对"SVM可以有效用于含噪声和不确定性数据"这一观点进行定量分析评价,采用国产OMISII传感器获得的高光谱遥感数据进行了试验,为了更好地比较SVM分类器的抗噪性,先对原始数据进行支持向量机分类,然后在高光谱遥感影像中人为添加不同比例的椒盐噪声和条带噪声,然后进行支持向量机分类...     

以地块分类为核心的冬小麦种植面积遥感估算

以提高冬小麦种植面积估算精度为目标,选取种植结构复杂的都市农业区,采用QuickBird影像数字化农田地块边界,以多时相TM影像为核心数据源,以地块为基本分类单元,进行不同特征向量组合、不同分类器的冬小麦地块分类方法研究,并对比分析了基于地块分类和基于像元分类的冬小麦种植面积估算精度。研究结果表明,基于地块分类的冬小麦种植面积估算方法的总量精度和位置精度均高于像元分类;植被指数和纹理信息的引入有助于进一步提高地块分类精度;支持向量机与最大似然均能得到高达97%的总量精度和90%的位置精度,支持向量机地块分类所需的训练样本量远低于最大似然,因此支持向量机更加适合于冬小麦地块分类;冬小麦错分与漏分情况大多发生在细碎地块,其面积总量较小,而大地块错分和漏分较少,因此相对于像元分类,地块分类能在整个区域能得到较高的冬小麦位置精度和总量精度。     

Scaling of motion and governing equations for baroclinic large-scale motions in equatorial ocean

PROPOSALOFPROBLEMTheequatorialoceanicdynamicsintightconnectionwiththeEINinoeventshasbeenthefocusoftheoceanographer'sattention.Asabasisofequatorialoceanicdynamics,theconventionaltheoryoftheequatoriallytrappedwaves,whichwerefertothetrappedwavetheoryinextensiveliteratureuptodate(Matsuno,1966;Blandford,1966;MunkandMoors,1968;WunschandGill,1976;MoorsandPhilandet,1977;Eriksen,1985;Pedlosky,1987),hasbeenprogressivelydevelopedandemployed.However,thedetailedinvestigationsrevealthattheproper…     

紫金山金铜矿初始地应力场反演分析

初始地应力是影响工程边坡、硐室和地基岩体稳定性的重要因素之一,也是工程设计需要的基本指标之一。根据紫金山矿区地应力的实测资料,利用支持向量机和模拟退火算法对初始地应力场进行反演分析,一方面用支持向量机代替有限元计算,提高了计算分析速度;另一方面用模拟退火算法代替传统的优化算法,避免优化过程中目标函数陷入局部极小值而无法继续寻优的状态,提高了反演的效率精度。通过实测点的计算应力值与现场实测值的比较,两者在量值和方向上接近,表明该方法较合理地反映了初始地应力场的分布规律,能够满足矿区设计和研究的需要。     

基于球面剖分格网的矢量数据组织模型研究

针对球面剖分格网系统的优势和目前矢量数据存储方式存在的缺陷,提出基于球面剖分格网系统的矢量数据组织模型,以期更有效地存储和管理大范围多模式的矢量数据.主要讨论了矢量对象在不同格网层次下的剖分组织方法及其重构表达问题,并创新性地提出了球面矢量交换文件格式(SVE).同时,基于球面剖分格网系统设计了矢量数据的空间拓扑关系构建模式及多层次表达方式,为球面的矢量对象空间分析奠定了理论基础.     

测井岩性识别新方法研究

为了更好地解决测井岩性识别问题,引入了一种基于粒子群优化的支持向量机算法.通过实际测井资料和岩性剖面资料进行学习训练支持向量机,并利用粒子群优化算法对支持向量机参数进行优化,建立了测井岩性识别的支持向量机模型,应用该方法对准噶尔盆地某井的测井岩性进行识别,并将该方法的识别结果与BP神经网络方法的识别结果进行了比较,结果表明该方法优于BP神经网络方法,具有识别正确率高、收敛速度快、推广能力强等优点.