位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
大数据思维下的矿产资源评价
  • ISSN号:1671-2552
  • 期刊名称:《地质通报》
  • 时间:0
  • 分类:P612[天文地球—矿床学;天文地球—地质学] P628[天文地球—地质矿产勘探;天文地球—地质学]
  • 作者机构:[1]中国地质科学院矿产资源研究所,北京100037, [2]中国地质大学(北京)地球科学与资源学院,北京100083
  • 相关基金:国土资源部公益性行业科研专项(编号:201511079-04)
中文摘要:

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。

英文摘要:

In this paper, the basic theoretical foundation of mineral resources prediction and evaluation is explored, with the prediction thinking method in the age of Big Data and the work of the mineral resources potential assessment in details. It is considered that the prediction method of the big data is relativity consistent with the common comprehensive information mineral prediction method. The four fundamental theories include mineral prediction model theory, multidisciplinary information correlation analysis, geological theory of dissimilation and trend analysis of mineral area. The main workflow of mineral resources assessment in the information age and digital era is summarized. The basic tasks and processes are building the data platform for digital prediction, data cleaning according to mineral prediction model, preparing the forecast figure, building prediction model, delineating metallogenic target area and minerogenic prospect, and estimating the potential resources.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《地质通报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国国土资源部
  • 主办单位:中国地质调查局
  • 主编:肖序常
  • 地址:北京市西城区阜外大街45号发展研究中心《地质通报》编辑部
  • 邮编:100037
  • 邮箱:dzhtb@263.net
  • 电话:010-58584255 58584211
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-2552
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4648/P
  • 邮发代号:2-767
  • 获奖情况:
  • 中国科技核心期刊,中国科技论文统计源期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国地质文献预评数据库,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:18988