基于地质大数据理念的模型驱动矿产资源定量预测.pdf

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1、第34卷第7期地质通报Vo1．34．NO．72015年7月GE0LoGICALBULLETINoFCHINAJu1．，2015基于地质大数据理念的模型驱动矿产资源定量预测于萍萍，陈建平，柴福山，郑啸，于淼，徐彬L。YUPingping，CHENJianping，CHAIFushan，ZHENGXiao。，YUMiao，XUBin'1．中国地质大学(北京)，北京100083；2．北京市国土资源信息研究开发重点实验室，北京100083；3．中国地质调查局发展研究中心，北京100037；4．中国科学院遥感与数字地球研究所

2、，北京1000941．ChinaUniversityofGeosciences(Beifing)，Beifing100083，China；2．BengKeyLaboratoryofDevelopmentandResearchforLandResourcesInformation,Beijing100083，China；3．DevelopmentandResearchCenterofChinaGeologicalSu~eNBeijing100037，China；4．InstituteofRemoteSensingan

3、dDigitalEarth，ChineseAcademyofSciences，Beijing100094，China摘要：在大数据科学成为新的科学范式的背景下，基于地质大数据理念，提出了模型驱动的矿产资源定量预测评价的新方法，以及模型流程建模技术贯穿整个矿产资源预测评价过程的新思路，以地质理论指导地质大数据分析和计算机技术实现地质大数据挖掘2条主线展开研究，实现了面向地质大数据的数据挖掘与矿产资源的定量预测评价。结合青海祁漫塔格铁铜多金属矿床、山东焦家金矿床、云南个旧锡铜多金属矿床等不同地区、不同成矿类型和矿种开展

4、了应用研究，完成了找矿模型工作流的设计与实现，进行了有利成矿信息的挖掘，取得了较好的效果，为大数据时代数字地质研究提供了新的思路。关键词：地质大数据；模型驱动；工作流；矿产资源定量预测；数据挖掘；数字地质中图分类号：P612；P628文献标志码：A文章编号：167卜2552(2015)07—1333-11YuPP，ChenJP，ChaiFS，ZhengX，YuM，XuB．Researchonmodel—drivenquantitativepredictionandevaluationofmin-eralresour

5、cesbasedongeologicalbigdataconcept．GeologicalBulletinofChina，2015，34(7)：1333—1343Abstract：Inthecontextofthesituationthatbigdatasciencehasbecomeanewscientificparadigm，thispaperpresentedthenewmethodofmodel——drivenquantitativepredictionandevaluationofmineralresou

6、rcesandthenewideaofmodelingtechniquesthroughouttheentireprocessofmineralresourcespredictionbasedongeologicalbigdataconcept．Thisstudytrulyrealizedthedataminingandquantitativepredictionandevaluationofmineralresourcesforthegeologicalbigdatabytwomainlinesofgeologi

7、calthe—oryguidinggeolo百calbigdataanalysisandcomputertechnologyachievinggeologicalbigdatamining．TheapplicationStUdyofthismethodologywascarriedOUtindiferentregions，diferenttypesofmineralizationanddiferentmineralshketheQimantagironandcopperpolymetallicdepositsofQ

8、inghaiProvince．theJiaojiagolddepositofShandongProvinceandtheGejiutin—copperpolymetal—licdepositofYunnanProvince．Theautho~designedandimplementedtheprospectingmodelworkflow，suficient