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1.
矿产勘查储量估算三维可视化原型系统的开发   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
随着计算机图形学技术和数据库技术的迅猛发展和成熟,将计算机三维可视化技术和地质统计学储量估算方法相结合,形成先进实用的资源勘查软件工具是目前国内地学信息研究的重要方向,也具有重要的实际价值。文章论述了矿产勘查储量估算三维可视化原型系统开发的一些技术思路和流程及要解决的关键技术问题,并对系统的功能进行了简单的描述,最后对存在的问题进行了探讨。  相似文献
2.
大数据思维下的矿产资源评价   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
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
3.
成矿区带是具有丰富矿产资源及其潜力的成矿地质单元。全国重要固体矿产重点成矿区带数据集是在以往矿产区划研究工作经验的基础上,结合矿产资源潜力评价成果,建立的一套完整的数据集。本数据集借助23个矿种圈定的成矿靶区、重要矿产地、物化遥异常等信息,基于最新的90个三级成矿区带,划分了26个全国固体矿产勘查重点成矿区带,其中主要包括:主要拐点坐标、面积、典型矿床、重要矿产资源潜力(矿种、累计查明资源量、预测资源量)、成矿远景区(远景区名称、主攻矿种、主攻矿种类型)、新发现(或有重大进展)矿产地等方面数据。该数据集不仅是对已经取得的矿产资源区划和资源潜力评价工作的整理和总结,也为科学地引导国家地质找矿部署工作提供理论基础。  相似文献
4.
自Hinton等使用基于卷积神经网络的深度学习模型赢得Image Net分类比赛以来,深度学习的研究席卷了各个行业。通过介绍深度学习的历史,探索国内地质行业中深度学习模型的使用情况,并介绍深度学习的基础概念(如神经元、神经网络、监督学习和无监督学习等)以及深度学习基础模型中的2个重要网络:深度信念网络(DBN)和卷积神经网络(CNN)。在此基础上,类比深度学习在医学等相关领域的应用,提出了深度学习在地质上的几点应用:利用深度学习在计算机视觉上表现出的强大能力,可以对遥感图像进行聚类、对岩石样品图像进行分类、对岩石薄片数据进行描述;利用深度学习对原始数据表现出的强大识别能力,处理地质异常数据,从而确定成矿靶区的可能位置;利用深度学习的特点,对地震前的声信号数据进行处理,从而判断出地震发生前的剩余时间。  相似文献
5.
武夷山Cu- Pb- Zn多金属成矿带是华夏地块内的重要成矿区域,长期处于全球超大陆聚散与南北大陆离散拼合的交接转换地带,拥有复杂多样的成矿环境和有利的成矿条件,需要重点部署找矿勘查工作。文章从研究区构造演化历史出发,分析了该成矿带区域成矿地质背景,并在此基础上建立了成矿谱系。作者根据全国矿产资源潜力评价成果,经汇总和综合分析,同时结合新的找矿理论和找矿进展,对本成矿带下一步矿产勘查工作提出了部署建议,建议主攻矿种为:稀土、萤石、铜、钼、铅、锌、锡、金、银等,主攻类型为:风化淋积型稀土矿、斑岩型铜钼金矿、沉积改造型铅锌银多金属矿、岩浆热液型萤石矿以及与酸性岩浆有关的热液型钨锡铋钼铌钽矿等,并在成矿带内圈定了19个找矿远景区,其中8个为重点远景区,11个为一般远景区。  相似文献
6.
比利亚谷超大型铅锌银矿位于海拉尔-根河中生代火山盆地北西缘地区。该矿床赋存于上诛罗统满克头鄂博组酸性火山岩中受NW向断裂构造控制主矿体呈脉状产出。火山岩围岩及主要矿石矿物的微量稀土分析显示其整体趋势相似:具有富集Rb、Th等大离子亲石元素,而亏损Sr、Nb、Ta等高场强元素的特点,表明其均产于板内构造环境。不同之处为:1.矿石矿物的稀土微量元素总量明显小于火山岩围岩;2.火山岩围岩呈现出明显的负Eu异常,而矿石矿物则具有强弱不等的正Eu异常。综合分析认为比利亚谷铅锌银矿为火山-次火山热液型矿床,其主要成矿作用与晚侏罗世-早白垩世(140Ma左右)火山活动有着密切联系,区域地质背景上对应于构造体制大转折的晚期,但是成矿期后矿体受到了120Ma大规模岩浆活动的影响,本期岩浆活动是区域岩石圈快速减薄引起,产生了一期深变质作用以及壳幔相互作用有关的深部流体活动,受其强烈改造,引起了矿石矿物微量稀土元素含量的改变。  相似文献
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