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相似文献
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1.
数学地质是地质学和数学相结合的一门较年轻的边缘学科.它是应用数学方法解决地质学基础理论及其实际应用的一个地质学分枝.数学地质的主要工具是电子计算技术. 几年来,数学地质主要在以下几方面得到了发展和应用:①矿产资源统计预测;②地质统计学;③预测地质学;④地质工作的自动化控制(地质数据库);⑤数学地质程序、程序系统及地质计算语言;⑥数学地质在沉积  相似文献   

2.
数学地质的主要进展和发展趋势   总被引:3,自引:5,他引:3  
刘承祚 《地质论评》1996,42(4):364-368
数学地质是地质学的一个重要的新分支。本文涉及数学地质在几个领域的主要进展,分形、耗散结构、灰色系统模型和模糊数学在地质学中的应用。分形已成功地应用于准晶体微粒结构、断层系统和地质构造分布、多孔介质、地质体表面粗糙度和其他问题研究。耗散结构已应用于矿物离解过程、热液成矿作用动力学、混合岩成因以及地壳地幔的结构和运动等的研究。灰色系统理论在水文地质、工程地质、环境地质和矿床预测的很多问题中得到应用。模糊数学是解决很多地质问题的有用的定量工具。最后,讨论了数学地质的进一步发展趋势。  相似文献   

3.
使用各种数学方法,解决传统地质学问题,就是数学地质。数学地质作为一门新兴的应用性学科,是与电子计算技术的广泛应用和推广分不开的,至今只有15-20年的历史。目前数学地质大体包括三方面的内容: 1、用统计方法解决各种地质学中的分类、对比、予测和推断问题; 2、地质过程的计算机(数学)模拟; 3、地质资料的存贮和索取。本文列举了用统计方法对超基性岩体进行评价和铬铁矿找矿工作中的几个应用例子,并试图避开严格的数学推导和统计学术语,对一些地质常用的统计方法进行粗浅的几何解释,  相似文献   

4.
杨华林  张斌 《四川地质学报》2001,21(1):50-52,49
斜坡稳定性,归根结底是斜坡发生变形破坏的可能性程度。而斜坡稳定性受制于众多地质因素的综合作用,因而用经典的数学方法进行多因素且较为切合实际的评价是相当困难的。模糊数学方法能较好地解决上述问题,其显著优点是能处理大量的定性资料及模糊地质信息,因此,我们选择模糊数学方法进行达川地区的斜坡稳定性评价。  相似文献   

5.
邱芹军  段雨希  田苗  吴麒瑞  马凯  陶留锋  谢忠 《地质论评》2024,70(2):2024020022-2024020022
地质图件及其附属资源(如描述文本)作为地质知识的重要存储媒介,蕴含着大量的地学知识及专家经验知识及隐式知识。快速精准地对多模态地质数据进行知识规范化定义、形式化表达、语义化关联和精准化推理是目前地学知识抽取及挖掘的前沿。当前,海量的地学数据中图件及附属描述信息知识分布零散,图件中的信息无法有效地与描述信息进行关联并提供知识服务。本文以多模态地质数据为数据源,建立了多源数据驱动下的地质图知识表达模型,通过地质基础知识、规则知识及决策知识来表达图件中蕴含的显隐式地质知识,从语义、空间、属性三个维度表示地质对象间的关系;并基于领域知识针对地质图件及描述信息开展了地质实体及关系的精准抽取及存储研究,最后以江西省于都县银坑幅G50E011007图幅150000矿产地质调查矢量数据为例进行了验证与分析,实验结果验证了本文所提出的知识表达模型及知识抽取方法, 能够较好地解决地质知识建模中图文关联弱、知识挖掘不充分等问题。  相似文献   

6.
李毓芳 《地球科学》2001,26(2):134-134,166
地质科学 ,在六大自然科学 (即天文、地质、生物、数学、物理、化学 )中居第二位 ,与五大学科交叉 ,据路甬祥[1 ] ,在世界科技前沿七大领域 (即生命科学、物质材料科学、地球科学、环境科学、数学、大科学、交叉科学 )中居第三位 ,亦是材料科学、环境科学的重要组成部分 .地质科学在信息、材料、能源、农业、医药、空间、海洋、国家安全 8个方面中 ,同样是无所不在 .  中国地质科学名称 ,据柴育成等[2 ] ,地质学二级学科共列 1 8个 :1 .古生物学 (含古人类 ) ;2 .地层学 ;3.矿物学 ;4.岩石学 ;5.矿床学 ;6.沉积学 ;7.石油地质学 ;8.煤田地…  相似文献   

7.
数学地质在1997~1999年期间的主要进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘承祚 《地质论评》2000,46(Z1):1-5
数学地质是地质学的一个重要的新分支.本文主要介绍数学地质在1997~1999年期间的主要进展,其内容主要涉及"数字地球"概念建立并向数学地质引进以后得到的新启示.地质统计学在近年来取得的新进展以及计算机地质图形学、地理信息系统(GIS)、人工神经网络、灰色系统理论、突变论、小波变换、遗传算法、遗传规划在地质学中的应用和取得的新进展.  相似文献   

8.
近十年是科学研究从问题驱动向数据驱动转变的转折时期,科学研究的第四范武—数据密集型科学发现应势而生.这期间,大数据与人工智能算法的引入使数学地球科学实现跨越式发展,并正在改变地质学.机器学习是使计算机具有智能的根本途径.深度学习,即多层神经网络的方法,是一种实现机器学习的技术,是过去几年大数据与数学地球科学研究的最重要的热点.贝叶斯网络是贝叶斯公式和图论结合的产物,可用来建立矿床地质的成因网络,进而理解矿床成因.地质大图形问题可以转化为大型的复杂网络空间问题和社区结构问题,社区分析技术可用于地震预报、地质网络分析、特殊地质现象识别、矿床预测.关联规则和推荐系统算法在地质研究中已有成功的应用实例.化探数据及其异常经常包含复杂和非线性模式,深度学习在智能识别与提取复杂地质条件下地球化学异常具有优异的能力,卷积神经网络、堆叠自编码机等是较为常用和有效的方法.非线性矿产资源预测、基于GIS和三维地质建模的三维成矿预测及相应的软件系统得到持续改进.三维虚拟仿真建模技术的应用实现了多模态、跨尺度地学虚拟现实与多维交互,地质过程数值模拟等已有创新性进展.区块链技术以及OneGeology、玻璃地球、深时数字地球等大地质科学计划,将在整合全球地质大数据、共享全球地学知识、推动数学地球科学学科发展方面起到重大的推动作用.  相似文献   

9.
地质事件产生的原因以及地质事件间的时空联系可以通过数学逻辑方法来研究。通过模拟不同地质事件、现象间的因果联系,设计出一套数学方法对其研究。以这些方法为基础的一套计算机技术总体结构是由所要研究的问题,特别是这些问题的数学特征来决定。计算步骤依一定的条件可以进行改变和组合。这些条件包括:a)数据类型(定性、定量  相似文献   

10.
地质构造变形数值模拟研究的原理、方法及相关进展   总被引:4,自引:0,他引:4  
地质构造变形数值模拟实验研究是遵循自然科学规律,依据数学、物理学、化学等学科中已为人们认识的规律为原理;依靠计算机先进的综合处理系统;以固体地球科学资料为基础所构建的地质模型为实验研究本体。因而,地质构造变形数值模拟是采用数学物理方法对相关地质学问题的科学描述,并采用理论分析和数值模拟实验方法,对所描述的相关地质学过程进行定量化求解。由于数值模拟可以综合利用其它学科的研究成果,建立和模拟不受时空限制的各种地质模型,为定量化地解决一些复杂的地质学问题,提供有效的分析工具,已经引起了国内外地学界的重视和深入研究。数值模拟实验研究方法的发展,将极大地促进我国地学界从采用了多年的传统的描述性研究方法向科学的定量化研究方法的转变。  相似文献   

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