大数据思维下的矿产资源评价

被引：87

作者：

肖克炎 ^{[1
]}

孙莉 ^{[1
]}

李楠 ^{[1
]}

王琨 ^{[2
]}

范建福 ^{[1
]}

丁建华 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国地质科学院矿产资源研究所

[2] 中国地质大学(北京)地球科学与资源学院

来源：

地质通报 | 2015年 / 34卷 / 07期

关键词：

大数据; 矿产预测; 资源评价; 矿床模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

P628 [数学勘探]; P624 [地质勘探];

学科分类号：

070403 [天体物理学]; 071208 [科技遗产与数字人文];

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。

引用

页码：1266 / 1272

页数：7

共 49 条

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