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本文以能源和大宗矿产资源消费与经济发展的"S"形规律为基础,总结并讨论了发达国家经济社会发展过程中,人均能源和矿产资源消费增长的极限及其与基础设施建设、城市化水平、社会财富积累以及经济结构变化的关系;指出人类对美好生活的物质追求是推动能源和矿产资源消费增长的原动力,从农业社会、工业社会到后工业化社会,随着经济发展,即人均收入或人均GDP的不断提高,城市化率、基础设施建设和社会财富积累水平持续提升,大宗商品或资源性产品消费将陆续进入准近饱和状态,消费结构的改变,致使铁、铜、铝等大宗矿产在工业化中期开始陆续到达人均消费极限值,并引起产业结构调整升级,推动经济结构变迁;进入后工业化发展阶段,以服务业为主体的国民经济体系逐渐使人均能源消费增长到达极限值;强调国家集团或大国资源消费增长极限的到来是导致全球性矿产资源消费增长周期结束的根本原因。 相似文献
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中国重要矿产资源的需求预测 总被引：36，自引：22，他引：14
以往对矿产资源的中长期需求预测,大都基于纯数学模型或情景分析对已有数据的经验外推。由于缺乏对工业化过程矿产资源消费需求基本规律的把握,预测结果几乎无一例外地存在巨大偏差。笔者在深入分析工业化经济增长与矿产资源消费需求的相关关系、基本规律和模式的基础上,探讨了工业化过程中矿产资源消费从怎样的初始值通过什么样的方式到达多高的峰值,进而提取经济增长与矿产资源消费需求的模式参数,预测了中国未来30a能源、钢、铜、铝、锌的消费需求。 相似文献
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本文以全球发达国家近100年的铅消费历史为研究基础,剖析了美国、英国、日本等典型国家的铅消费轨迹,拟合了典型国家人均铅消费量的曲线方程,发现其都具有"S"形消费规律。在此规律基础上,标定了铅消费三个关键点:起飞点、转折点、零增长点,并给出了各个关键点与产业结构、城市化、汽车工业发展之间的内涵解释。运用"S"形消费规律,对中国未来20年的铅需求进行预测,预测了中国铅需求峰值位置,及对应的铅需求量,预测结果显示:2022年前后中国铅需求达到峰值,届时铅需求量约为590万吨,人均铅需求量为4.13 kg,随后铅消费开始缓慢下降。本文在中长期尺度上对中国铅需求进行定量预测,为我国未来铅资源开发规模与冶炼产业结构调整提供宏观背景和依据。 相似文献
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工业部门作为终端能源消费中三大主要部门之一,对经济发展具有重要作用。本文系统分析了15个发达经济体100多年来工业部门终端能源消费与人口和经济发展(GDP)的关系,发现随着人均GDP的增长,工业部门的人均终端能源消费显现缓慢增长、加速增长、减速增长到零增长或负增长的"S"形轨迹,并可分为高、中、低三个类型。通过重点解剖美、日、德、法和意大利等典型国家工业部门终端能源消费与经济发展的历史,标定了不同类型"S"形曲线的起飞点、转折点和零增长点,讨论了工业部门终端能源消费与能源消费强度、二产比例、城市化率和人均钢铁消费的内在联系,建立了"S"形曲线的一般性数学模型。工业部门终端能源消费与经济发展定量关系的确定对于国家,特别是发展中国家把握工业化过程能源消费趋势、预测能源需求和制定相关能源政策具有重要意义。 相似文献
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中国磷矿资源需求预测 总被引：5，自引：0，他引：5
世界上约66%的磷矿石用于生产磷肥,磷矿的合理开采和利用直接关系国家粮食安全以及人类的生存发展,磷矿工业的可持续发展对化肥工业和农业生产均具有重要意义。本文通过对典型工业化国家人均磷肥消费与人均GDP倒"U"形规律的分析,结合我国历史磷肥消费状况、氮磷钾科学施肥比例以及未来经济发展趋势,分三种经济增长情景(即高增长、参考和低增长)对我国未来的磷肥需求进行预测,并根据磷矿消费结构,进一步估算了磷矿资源的需求。根据本研究的预测结果,中国磷肥需求峰值预计可能在2020—2025年到来,届时磷肥需求可能达到1700~1800万吨(折P2O5100%),磷矿石需求总量可能达到2000~2100万吨(折P2O5100%)。这一预测结果将会对指导磷肥的合理施用,以及磷矿的可持续开发利用起到积极作用。 相似文献
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非线性成矿预测理论: 多重分形奇异性-广义自相似性-分形谱系模型与方法 总被引：24，自引：0，他引：24
介绍了“奇异性-广义自相似性-分形谱系”(“3S”: Singularity-generalized self-Similarity-fractal Spectrum)为核心的多重分形现代成矿预测理论与模型(Multifractal Mineralization Prediction Theory and Models)的基本内容和前沿研究方向.讨论了作为非线性、复杂性理论的重要领域之一, 多重分形理论所提供的“奇异性-广义自相似性-分形谱系”等概念和相关的模型.这些新概念和模型不仅能够合理地描述成矿系统、成矿过程、成矿富集规律、矿产资源时空分布, 还提供了定量模拟和识别成矿异常(地质、地球物理、地球化学、遥感异常)的有效模型和实用方法.将多重分形原理与成矿过程、矿产资源分布规律、矿产资源信息获取研究相结合, 可形成具有良好应用前景的现代成矿预测理论与模型.采用该多重分形矿产资源预测理论和在此基础上所开发的专用地学非线性空间信息GeoDASGIS技术, 对国内外多个金属成矿区带进行了矿产资源勘查与评价, 均取得了较理想的预测效果, 表明对开展矿产资源勘查和评价是有效和可行的. 相似文献
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径向基函数神经网络需水预测研究 总被引：1，自引：1，他引：1
在分析山西省历年用水量和人均用水量的基础上，建立径向基函数神经网络需水预测模型，采用最近邻聚类学习算法确定径向基函数的宽度、选取聚类中心和权值。采用丰富的需水预测因子作为模型的输入，网络输出需水预测值。预测结果表明，径向基函数神经网络需水预测模型运算速度快，有较高的预测精度。需水预测可为水资源规划和配置提供依据。 相似文献
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大数据思维下的矿产资源评价 总被引：6，自引：3，他引：3
以大数据时代的预测思维方法,结合重要矿产资源潜力评价具体工作,探索了矿产资源预测评价的基本理论基础。认为大数据的相关性预测方法和常用的综合信息矿产预测方法是一致的,矿产预测模型理论、多学科信息相关性分析、预测地质求异理论、矿产区域趋势分析方法是矿产资源评价的四项基本理论。总结了在数字化、信息化时代矿产资源预测评价的主要工作流程。建立数字化预测数据平台、根据预测矿产模型进行数据清洗、编制预测要素图件、建立预测模型、圈定预测靶区和成矿远景区、进行资源潜力估算等是预测评价的基本任务与流程。 相似文献
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近年来,随着全球能源消耗的增加,对新能源的开发和利用日益重要。地热资源作为一种清洁环保的新能源已经开始引起广泛的关注,对岩土材料的热性质研究也逐渐受到国内外学者的重视。土的热性质包括热传导系数、热扩散系数和比热容。其中,热传导系数作为其中最重要的性质,它不仅决定了热量在土体中的传播速度和土体温度场的分布,同时也是各种地热泵、能量桩等建筑热工结构设计中需要考虑的主要参数之一。首先介绍了土热传导系数的工程背景和研究意义,描述了土中的热量传播方式和类型,阐述了热传导系数的概念,并分析了土热传导系数的各种影响因素（含水率、密度、矿物成分、温度等）。在此基础上,总结了目前国内外土热传导系数模型的研究现状,并对各个模型的优缺点进行了简要的分析和评价。最后,提出了对土传导系数及模型研究的建议和展望。 相似文献
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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大数据蕴含的地质异常为预测矿床提供了理论依据。该理论与方法强调地质找矿大数据和机器学习的重要性,其中,数据种类的多样性及数据精度和质量会影响预测结果的好坏,机器学习可提高特征提取与信息集成融合效率。此外,本文讨论了基于数据科学的矿产资源定量预测理论与方法的技术框架、特征提取、数据集成融合方法,以及该理论与方法引入的不确定性。 相似文献
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粤港澳大湾区（以下简称大湾区）水资源现状及其演化规律关系到该区社会经济的高质量发展。本文对大湾区"9市+2区"近10年的社会经济与水资源现状及其协同演化规律进行分析研究。结果显示：目前大湾区供水主要依赖地表水，水资源的分布与区域经济发展不协调，作为区域发展核心引擎的香港、澳门、深圳（极度缺水）以及广州（重度缺水）人均水资源量过低。广州、佛山、中山、东莞（>80%）以及深圳（>40%）水资源开发利用程度高，水资源供需压力大。通过归因分析得到大湾区的水资源利用现状与社会经济的协同规律：产业结构影响用水结构以及水资源开发利用程度，控制用水效率。区域内产业结构与发展趋势，及其与世界湾区的对比分析验证了产业结构理论中的"配第-克拉克定理"。随着大湾区经济持续的发展与产业结构优化，大湾区用水效率将提高，人均用水量会逐步降低。同时城市公共用水、生活用水需求量将持续上升，需确保大湾区供水设施，供水量及供水安全满足未来社会经济发展需求。 相似文献
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黄河流域是中国重要能源和粮食主产区,然而水资源短缺已成为制约能源、粮食发展的关键要素。为优化流域水资源、能源、粮食之间的关系,引入协同学原理构建水资源-能源-粮食整体分析框架,建立具有总分结构、互馈关联的协同优化模型,采用多要素均衡智能算法,提出黄河流域粮食生产、能源开发与水资源调配一体优化的布局方案。结果表明,通过水资源-能源-粮食协同优化,2030年增加流域供水量23.98亿m3;优化了流域粮食生产布局,人均粮食产量提高12%;优选了能源产业规模和结构,煤炭开采、石油加工和火电总装机分别增加了2.86倍、4.08倍和0.80倍;在满足生活、生态环境用水的同时实现了粮食增收、能源增产。 相似文献
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在大数据蓬勃发展的时代背景下,矿产资源定量预测作为地质大数据的核心部分,其综合分析挖掘多元信息的基本思路与大数据的理念不谋而合。以四川拉拉铜矿为例,开展基于机器学习的三维矿产资源定量预测。通过建立三维地质模型,提取成矿有利信息,构建研究区定量预测模型;基于"立方块预测模型"找矿方法,采用机器学习随机森林算法,计算出研究区成矿概率分布,以此圈定出5个找矿远景区。结果表明,随机森林具有更高的预测准确度与稳定性,且能够对控矿要素重要性做出定量评价。该研究成功地将机器学习应用于三维矿产定量预测,为今后的矿产资源预测评价做出了积极的探索。 相似文献