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71.
成矿预测:从二维到三维   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着矿产资源勘探方法以及计算机科学技术的不断发展,成矿预测的理论和方法已从定性发展至定量,从二维拓展到三维。近十年来,随着深部矿产资源勘探工作的推进,三维成矿预测研究得到了迅猛发展,相关理论与方法也已逐步走向成熟。本文总结了国内外二维成矿预测研究的现状,同时对近十年来国内外学者在三维地质建模技术、三维成矿预测方法等方面的主要成果和进展做了系统总结和分析。目前,国内外多个地区已相继开展了三维成矿预测工作,并成功圈定多个深部找矿靶区,相关成果为深部找矿勘探工作提供了新的方法和方向。在此基础上,本文对未来三维成矿预测的发展趋势进行展望,相较于传统的二维成矿预测,三维成矿预测往往受限于三维预测信息的缺乏。如何更好的挖掘二维数据在深度方向的指示能力,将二维数据推演至三维环境,利用数值模拟、机器学习等方法开展数据挖掘、充分发挥已有数据的内蕴信息将在未来推动三维成矿预测理论的深入发展,提高三维成矿预测的理论方法及应用实践水平。  相似文献   
72.
建立三维矿体模型是数字矿山、智慧矿山的基础.针对经典径向基函数曲面重建算法在原始数据稀疏时出现曲面边界自拟合及模型不连续现象,提出了一种集成多种机器学习模型的径向基函数曲面复杂矿体三维建模方法.该方法利用Stacking模型学习矿体轮廓线离散化点云数据的分布特征,建立表征矿体模型几何信息的有向点集;在此基础上提取边界点及法向量,通过Hermite型径向基函数建立隐式场,最后基于行进四面体算法建立三维矿体模型.与轮廓线拼接法、经典径向基函数曲面重建算法、简单克里金插值法相比,该方法能够有效减少曲面边界自拟合现象,减少模型多余孔洞,提高模型的连续性;建立的模型所切轮廓线与原始轮廓线相似度达75.14%,与人工干预程度较高的显式模型相当;在体积表征上与显式模型的差距达到最低.  相似文献   
73.
使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0~72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SCMOC)和EC产品;MLT在山区的误差较平原大,但山区的订正幅度大于平原,日最高气温的订正幅度大于日最低气温的订正幅度;4—9月MLT、SCMOC、EC产品的平均绝对误差(MAE)日变化都呈现了白天偏高、夜间偏低、午后凸起的单峰特征,MLT的MAE值较SCMOC和EC产品的更低,并且在转折性天气中仍具有优势;站点检验与格点检验结论一致,基于格点建模的气温预报产品对站点预报同样得到了订正。机器学习在格点气温的模式订正方面可以作为一个行之有效的手段。  相似文献   
74.
目的:探究基于增强CT纹理分析技术联合机器学习在腮腺腺淋巴瘤与混合瘤鉴别中的应用。方法:回顾性分析40例于本院手术并有完整病理资料的腮腺腺淋巴瘤与混合瘤患者,其中腺淋巴瘤组21例,混合瘤组19例。运用Mazda软件在增强CT静脉期图像上手动勾画病灶最大层面ROI区;应用Fisher系数、POE+ACC、MI及三者联合应用(FPM)的方法,筛选出最佳纹理参数,通过ROC曲线评估其诊断效能;最后采用RDA、PCA和LDA、NDA四种机器学习算法进行分类分析,并分析不同算法的诊断效能。结果:纹理特征参数中腺淋巴瘤组的WavEnHH_s-4、GrVariance、45dgr_Fraction低于混合瘤组,WavEnLL_s-4、GrSkewness高于混合瘤组,且均在组间有统计学意义。ROC曲线显示WavEnLL_s-4的敏感性与特异性较为平衡,AUC值、敏感性、特异性分别为0.797、84.2%、76.2%,具有良好诊断效能;RDA、PCA、LDA、NDA算法的误判率范围分别为30.0%~37.5%、30.0%~37.5%、7.5%~37.5%、5.0%~12.5%,其中误判率最低的是FPM...  相似文献   
75.
近年来基于冠状动脉CT血管成像衍生的无创血流储备分数(FFRCT)是心血管成像的一项重大进步,血流储备分数能够识别病变特异性缺血,并为血运重建的临床决策提供信息,充当有创性冠状动脉造影(ICA)的把关人。本文旨在综述FFRCT的研究进展,并简要探讨存在的局限性。   相似文献   
76.
孔隙型碳酸盐岩储层的化学及机械沉积作用使得各沉积微相空间上不具备碎屑岩储层沉积微相明确的几何形态和外部结构,且不同成因储层的物性差异明显。依据常规的沉积微相建模方法难以如实地再现不同微相复杂的空间展布规律,进而也降低了相控属性建模的精度。本文以中东H油田白垩系Mishrif组生物碎屑灰岩为研究对象,通过开展波阻抗、孔隙度和渗透率的反演,利用机器学习的方法建立研究区的三维沉积微相模型。在此基础上,通过不同微相的变差函数分析,开展相控属性建模。结果表明,利用机器学习方法建立的沉积微相模型符合海相碳酸盐岩台地相序变化规律,充分体现了微相的空间形态和各微相间的接触关系,以沉积微相为约束条件建立的储层属性模型不仅满足了模拟结果与已知数据的概率一致性问题,又能分相带反映储层的空间变化特征。  相似文献   
77.
不同生活型水生植物对水环境的影响和碳固持能力不同,开展大尺度范围内不同生活型水生植物的时空分布和动态变化研究,是全面掌握湖泊水生态环境变化趋势、准确核算水生生态系统碳源/碳汇的前提。以长江中下游10 km2以上(共131个)的湖泊为研究对象,基于野外调查和先验知识,通过光谱分析,研发了不同生活型水生植物遥感高精度机器学习识别算法,解析了长江中下游湖泊群不同生活型水生植物的时空变化规律。研究表明,长江中下游湖泊群不同生活型水生植物遥感监测精度为0.81,Kappa系数为0.74;1986—2020年长江中下游湖泊群水生植物面积为2541.58~4571.42 km2,占湖泊总面积的15.99%~28.77%,沉水植物是优势类型(Max1995=2649.21 km2,Min2005=921.38 km2),其次是挺水植物(Max2005=1779.44 km2,Min2020=569.05 km2)和浮叶植物(Max2015=685.68 km2,Min2000=293.04 km2);水生植物主要分布在长江干流流域湖泊群,其次是鄱阳湖流域、洞庭湖流域、太湖流域和汉江流域;变化趋势上,1986—2020年长江中下游湖泊群水生植物面积呈现先增长(1986—1995年)、后下降(1995—2010年)、再增加(2010年后)的趋势。本研究可为长江中下游湖泊群生态环境调查及水环境管理提供重要参考。  相似文献   
78.
随着大数据和机器学习的成熟和推广应用,人工神经网络在地球物理测井预测储层参数中得到重视.本文引入迁移学习进行测井储层参数预测,以孔隙度预测神经网络模型和孔隙度含水饱和度联合预测神经网络模型为基础模型,分别以渗透率及含水饱和度预测作为目标任务进行迁移学习,以提升储层参数预测效果和效率.文中详细阐述了基于迁移学习的测井储层...  相似文献   
79.
蒋鹏  胡轶佳  钟中  孙源  吕硕 《气象科学》2023,43(5):569-577
将前冬的500 hPa位势高度、向外长波辐射和海表温度的年际增量作为预测因子,建立基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的非线性预测模型,对中国160个测站夏季降水展开预测研究,并与基于线性奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的预测模型进行效果对比。结果表明:CNN在1981—2020年的交叉检验中所回报的降水平均PS评分和距平相关系数(ACC)分别为74.33和0.12,比SVD高2.15和0.06,说明CNN比SVD在整体上对夏季降水具有更好的预测能力。其中,CNN对SVD预测较好年份的预测效果提升较为明显,对SVD预测较差的年份则改进不大。CNN对中国降水预测存在一定的系统性偏差,订正后CNN对拉尼娜年的降水预测改进较大。结果表明,基于年际增量法的CNN预测模型展示出较好的潜在应用价值。  相似文献   
80.
本文以北京城市交通为例,选取北京城市路网数据,计算城市路网介数中心性,以反映城市各道路路段的通达情况;并利用北京出租车GPS定点数据,计算实际的交通轨迹。传统的路网介数中心性主要依据各路段最短路径的比重评价理论上的道路通达性,而本文以网络介数中心性为基础,提出动态介数的方法,从城市各路段交通量比重的角度评价各道路实际拥堵情况。利用两个介数的对比能够全面客观地反映交通拥堵状况,提高交通拥堵指数的参考价值,并为城市建设规划决策及道路改建等方案提供依据,有利于缓解城市道路交通拥堵现状。  相似文献   
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