检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李晓晖[1,2] 袁峰[1,2,4] 马良[3] 唐敏慧[3] 张明明[1,2] 周涛发[1,2] 贾蔡[1,2] 胡训宇
机构地区:[1]合肥工业大学资源与环境工程学院合肥230009 [2]安徽省矿产资源与矿山环境工程技术研究中心合肥工业大学合肥230009 [3]安徽省公益性地质调查管理中心合肥230091 [4]中国科学院新疆生态与地理研究所新疆矿产资源与研究中心乌鲁木齐830011
出 处:《地质科学》2017年第3期755-770,共16页Chinese Journal of Geology(Scientia Geologica Sinica)
基 金:国家重点研发计划项目(编号:2016YFC0600209)、中央高校基本科研业务费专项资金、国家自然科学基金重点国际合作研究项目(编号:41320104003)、国家自然科学基金项目(编号:41402287,41402289,41672069)和中国科学院“西部之光”人才培养引进计划项目资助.
摘 要:摘要隐伏矿体三维成矿定量预澳0是以多元地学大数据为基础的矿产预测新技术与方法。本文基于隐伏矿体三维成矿定量预测的实际需要及相关方法步骤,采用集成二次开发的方式,设计实现了一套可在三维环境下基于大数据开展定量化成矿预测工作的软件系统。本文阐述了系统的总体架构及开发方式,并对系统中各个功能模块的设计及实现过程进行详细阐述。系统融合了当前三维成矿定量预测研究的最新方法及成果,内含数据库管理、三维地球物理正演、三维空间分析以及三维预测评价等功能模块,能够对多元地学大数据进行集成和分析预测。为了验证系统的适用性和有效性,该系统被应用于长江中下游成矿带钟姑矿田三维成矿定量预测研究,相关成果表明系统的建立不但能够深化和发展三维成矿预测理论,也为新时期基于大数据的隐伏矿体找矿勘探工作提供了新方法及有力工具。3D mineral prospectivity modelling is a new technique and method for mineral deposit prediction based on the multi-geological big data. In order to meet the requirement the requirement of targeting the concealed orebody, based on the theory of mineral prospectivity modelling, this paper developed a software system which can be used to model the prospectivity in 3D by adopting integration secondary development approach. This paper describes the overall system architecture and development approach, and detailed represents the the various functional modules within the system. This system combines most of the new approach and outcomes about 3D mineral prospectivity modelling, including database management model, 3D geophysical forward modelling model, 3D spatial analysis model and 3D prospectivity mapping model, can be used to integrate, analyses multi-geological big data. In order to verify the suitability and effectiveness of this system, this paper introduces a case studies of Zhonggu orefield within Middle and Lower Yangtze metallogenic belt. The results show that this software not only be able to deepen and develop the theory of 3D mineral prospectivity modelling, but also provides a new method and powerful tool to delineate the prospectivity targets in 3D based on big data for future mineral exploration.
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