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大数据科学研究范式是大数据时代的必然结果。在大数据时代,地质学研究正面临着前所未有的挑战与机遇,亟需地质大数据分析的基础支撑。本文介绍若干种有价值的地质大数据分析工具及其应用。知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能力,为大数据时代信息的知识化组织和智能应用提供了有效工具。它旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,构成一张巨大的语义网络图,以节点表示实体或概念,边则由属性或关系构成。机器学习与卷积神经网络模型仍然是当前地质大数据研究的热点。演化算法借鉴了自然界中生物进化与自适应过程的思想,是一种基于种群的元启发式最优化算法。它具有无需先验知识、能在全局范围内进行隐并行搜索的优点,可以用来精确地获取大数据中隐含的演化趋势与时空特征。图形社区发现技术将网络划分为若干个内部节点相似社区,为分析和理解网络提供有力的技术支持。随着空间分辨率、时间分辨率和辐射分辨率不断提高,遥感技术已广泛成为地质数据获得的主要技术手段。遥感大数据的数据存取和智能处理是最重要的发展方向。这些地质大数据分析方法已有成功的应用案例,并将广泛用于各种地质研究,如城市土壤污染智能监测、模拟、管控与预警研究,得益于地质大数据研究支撑系统的恰当选择以及地质大数据技术的强力支持,建立了可解释的多源多层城市土壤污染知识图谱,源于多源异构大数据有效融合的主要障碍正在去除。 相似文献
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扬子地块西北缘二叠系-中三叠统层序地层与沉积相展布 总被引:1,自引:0,他引:1
扬子地块西北缘二叠系-中三叠统以大套碳酸盐岩地层为主。本文应用碳酸盐岩层序地层学理论和方法,通过地震、露头、岩心和测井资料分析,在二叠系-中三叠统识别出升隆侵蚀不整合面、海侵上超层序不整合面、水下沉积间断层序不整合面、局部暴露层序不整合面等4种沉积层序界面,并将二叠系-中三叠统划分为11个三级层序23个体系域。通过层序地层对比,建立了研究区层序地层格架,在格架内分析了不同体系域的沉积相特征,认为台缘礁滩相和台内滩相为有利储集相带,且前者主要发育于层序Ⅰ的高位体系域(栖霞组),以及层序Ⅴ和层序Ⅵ的海浸体系域(长兴组和飞仙关组)。 相似文献
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湘西北地区早奥陶世生物礁岩成岩作用及储集性 总被引:1,自引:1,他引:0
湘西北地区早奥陶世生物礁岩经历了六种主要的成岩作用,胶结作用,溶解作用,硅化作用,压实压溶作用,白云石化作用和裂隙作用,礁岩中丰富的有机质使深埋藏环境的深部溶解作用,白云石化作用和压溶作用增强,可产生大量次生孔隙,提高了储层的孔隙度,在负向浅埋藏过程中,次生孔隙被充填,胶结,致使地表礁岩的储层特征很差,但深埋藏的礁岩有可能仍估是油气的良好储层,成岩作用控制着礁岩的孔隙演化和储集性能,礁岩中已发生过进油事件。 相似文献
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针对机载LiDAR目标提取中建筑物与树木难以有效区分的问题,该文提出了一种基于坡度自适应穿透率和张量投票的建筑物检测方法。在利用滤波和高差阈值去除地面点和矮小地物点的基础上,采用坡度自适应穿透率作为区分建筑物和植被的主要特征,较好地突出了建筑物点和树木点在空间分布上的密度差异;设计基于张量投票的投票算法,对坡度自适应穿透率特征进行邻域投票,以促进相邻点之间特征信息的传递,增强了该特征对于植被和建筑物的可分性。采用ISPRS提供的测试数据进行实验,结果表明,该方法能有效地区分建筑物和树木点,提取的建筑物完整度达94.6%,准确度达98.3%。 相似文献
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