综合致矿地质异常信息提取与集成

矿床及其周围局部和区域的地质、地球物理和地球化学以及遥感地质等勘查信息构成认识成矿规律和资源潜力评价的基础.矿产资源综合定量评价首先涉及到以建立地质成矿概念模型为基础的地质、地球化学、地球物理以及遥感地质等单学科异常信息的提取与集成, 然后是对多学科异常信息的综合提取与集成, 最后应用综合致矿信息定量圈定找矿靶区, 评价资源潜力.阐述了综合地质异常数字找矿过程中综合致矿地质异常信息提取、信息关联、信息转换和信息集成的基本概念.强调实现“由地质异常体特征到空间地质异常信息模型, 再根据空间异常信息模型推断地质异常体特征”这一信息双向转换的重要意义.结果表明: (1) 综合致矿地质异常概念模型是选择资源评价变量和建立综合地质异常数字找矿模型的基础; (2) 非线性方法技术是提取隐蔽矿化信息的有效手段; (3) 综合致矿地质异常概念模型与数字找矿数学模型的有机结合是实现数字找矿突破的关键; (4) 应用综合致矿异常信息模拟矿产资源潜力的过程实质上是一个信息逐渐提取与集成的过程, 亦是一个空间数据→空间信息→知识决策的过程.      

矿产资源定量评价中文本数据挖掘研究

矿产资源定量评价工作的目的是从试验、观测、收集到的大量的各类专题数据中,提取相对应的专题信息。长期的地质工作积累了大量的原始数据,其中文本型的定性数据在地质数据中占了很大的分量,但是在常规的地质定量评价工作中针对这类数据的处理方法却很有限。文本型数据挖掘是现今数据挖掘的热点问题之一,为了充分利用前人所积累的文档报告,并有效地从中提取各类信息,这里提出了一种矿产地质数据库中文本数据挖掘的方法。在数据挖掘过程中,空间数据属性的小规模文本数据挖掘主要分四步进行,即数据挖掘相关的预处理;基于关键字的属性分解;属性归纳和关联规则分析。其中,挖掘关联规则问题可以分解为以下两个问题:1找出存在于数据库D中的所有频繁项集(或物品集)。频繁项集的支持度support应不小于用户或领域专家给定的最小支持度minsup阈值;2利用频繁项集生成强关联规则。根据定义,这些规则必须满足最小支持度minsup和最小可信度(置信度)minconf。对于每个频繁项集A,如BA,B,且Confidenceminconf,则构成关联规则B(A-B)。在文本的研究工作中开发了相应的软件系统,取得了较好的应用效果。属性数据是空间数据库的重要组成部分,它所荷载的专业方面的信息量是常规型数值数据所无法比拟的。如果能够进一步实现深层次属性数据挖掘,那么常规的信息源将得到极大的扩充,地质数据分析的层次也将会提升到一定的高度。     

基于GIS技术的康滇地区铅锌矿资源潜力预测

根据四川省铅锌矿资源潜力评价空间数据库成果,应用GIS评价技术研究了康滇地区典型铅锌矿矿床的地质-地球物理-地球化学特征、找矿标志及成因,提取了成矿有利的地质信息、构造信息、物探信息及化探信息等,进行康滇地区铅锌矿的资源潜力预测,建立了成矿模式和找矿模型。根据铅锌矿的时空分布规律预测了找矿远景区,在康滇地区圈定了5个矿集区、7个重点找矿远景区,确定主攻类型为黑区式和大梁子式,其次为小石房式和乌依式。     

基于MRAS的证据权重法在香格里拉地区的综合信息成矿预测

在成矿地质背景分析和以普朗斑岩型铜矿为主的典型矿床研究基础上,通过对香格里拉地区已知矿床点与区域地质、重力、航磁、水系沉积物、重砂和遥感等数据资料再次处理及与解译成果的空间关联分析,确定斑岩型铜多金属矿的找矿标志,以此为依据提取和构置各类地学综合成矿信息预测变量。基于MRAS证据权重法,以2 km×2 km网格单元计算得到的后验概率,最大值与最小值4级优选分级评价了研究区斑岩型铜多金属矿的A、B、C 3个级别的找矿预测远景区。结果显示,普朗特大型斑岩型铜矿,红山夕卡岩-斑岩型铜矿,目前已取得重要找矿进展的松诺、欠虽、亚杂等铜多金属矿床点和具有较大找矿潜力的拉巴铜矿点均落在A级远景区。这表明综合信息成矿预测图直观表达了香格里拉地区斑岩型铜多金属矿成矿系列总体找矿潜力。     

矿床成矿系列综合信息预测理论方法及其应用

矿产资源是人类生存发展的物质基础。迄今我国科学家已经发现173个矿种, 形成了大量的地质资料与科研成果。本文在全国潜力评价工作的基础上, 总结形成了矿床成矿系列综合信息预测理论方法体系, 该体系以矿床成矿系列、成矿分析、综合信息矿产预测理论为基础, 以区域综合信息编图、综合信息预测模型构建及矿产资源定量预测为主要内容, 通过构建地质空间数据库、圈定矿预测类型和工作区、编制专题预测底图-综合信息预测要素图、建立综合信息预测模型, 进而进行矿产资源的定位-定量预测, 开展矿产资源的潜力评价研究。最后本文以熊耳山金矿为例, 运用该理论方法开展区域矿产资源定量预测, 为矿产资源预测提供参考意义。     

矿产资源潜力评价在我国的发展

无论是“矿产资源潜力评价”,还是“成矿预测”、“总量预测”、“成矿区划”,其目标、任务、采用的理论和方法、以及编制的图件都是相似的,都可纳入矿产资源潜力评价的范畴。矿产资源潜力评价是以成矿地质理论为依据,应用有关技术方法,在成矿地质条件有利地区对潜在矿     

基于地质异常的甘肃省铅锌矿成矿定量预测

查明地质异常是成矿预测的基础、找矿的前提、靶区圈定的依据。本文以"三联式"成矿预测理论为指导,着重探讨了甘肃省铅锌矿地质、地球物理以及地球化学异常的识别、提取与圈定,运用定量分析方法,厘定地质异常与铅锌矿种之间的关联,在此基础上,运用证据权成矿预测方法实现对甘肃省铅锌矿床的成矿定量预测及成矿远景区圈定。     

全国固体矿产资源区划数据库建设

为建立全国固体矿产资源成矿远景区划数据库,使全国性资源评价规划工作计算机化,也为在新一轮国家矿产资源潜力评价中引入现代新技术新方法打下重要基础,文章应用GIS技术管理空间数据的有效手段,建立了基于GIS的区划空间数据库,以助于区划地质成果资料的充分、有效利用,开发的数据库可以在新一轮全国成矿远景区划中使用.     

基于GIS的矿产预测地质解译空间信息集成

利用我国海量地质标准基础数据库中的数字地质图和矿产图,通过基于GIS的地质解译空间集成地质信息,将其用于综合信息矿产预测。以地质解译系统对内蒙大兴安岭南段1∶20万成矿预测的应用为案例,阐述地质信息的空间提取与集成过程：首先在建立地质字典库实现地质空间信息共享的基础上,通过矿化密集区对地质模型的分类图层进行空间分析,建立地质成矿空间信息库和图库;然后,基于典型矿床圈定模型单元,通过模型单元与地质成矿空间信息库和图库的空间分析,建立地质找矿模型;最后,基于地质单元对地质成矿空间信息库和图库的二次空间集成,完成预测模型的地质空间信息提取与集成。将本方法应用在银矿案例的综合信息矿产预测靶区评价上,得到可供进一步查证的新增靶区比已知靶区增加了近5倍。     

东天山斑岩铜矿资源潜力评价

在对东天山斑岩铜矿进行资源潜力评价的过程中,引进和吸收了国内外同行的研究成果,提出了成矿系列综合信息矿产资源潜力评价方法.该方法以成矿系列理论、成矿动力学理论以及综合信息矿产资源评价理论为依托,充分利用地质、地球物理、地球化学、卫星遥感等多元数据,将成矿作用与特定的成矿地质环境联系起来,结合综合信息在区域空间上的展布特点,开展不同矿化类型的成矿信息提取,最后使用GIS背景下开发的矿产资源评价系统(MRAS)圈定成矿靶区,预测资源潜力.作者在东天山地区运用此方法对斑岩铜矿进行了示范性预测,野外验证结果显示,预测效果较好,说明该方法具有推广使用的价值.     

空间数据挖掘系统及其应用

近年来，空间数据挖掘系统的开发及应用已取得了极大的进展。文章在介绍已有空间数据挖掘系统的基础上，简述了空间数据挖掘与空间数据仓库、空间数据挖掘与地理信息系统的关系，阐述了空间数据挖掘的智能分析及其应用，探讨了目前空间数据挖掘系统开发及应用中存在的主要问题及未来的主要研究方向。     

空间数据挖掘技术

近年来，伴随着空间信息获取技术的快速发展，不同类型的空间数据库以及数据库中的数据量正在不断增长，如何从这些海量数据中提取出隐含的信息和知识已成为人们研究的热点。空间数据挖掘就是为了解决这一科学问题而提出的。该文在回顾已有空间数据挖掘规则的基础上。指出了空间数据挖掘过程中存在的主要问题，进而探讨了未来空间数据挖掘的主要研究方向。     

New algorithms for shoreline monitoring from coastal video systems

Video systems have become widely used all around the world in coastal monitoring strategies, allowing both high temporal and spatial sampling frequency, with low logistic and costs efforts. The present paper deals with a new tool for coastal images processing, aimed at the automatic shoreline detection and data analysis. The tool is composed by a shoreline detection routine implemented in a web-application, addressed at images processing (i.e. shoreline extraction and geo-rectification), data analysis and sharing results about beach actual state and shore evolution in quasi-real time. The Shoreline Detection Model (SDM) is based on a new algorithm, implementing image-processing procedures, which allows extracting the sea/land boundary from automatic segmented Timex images. The SDM calibration and validation has been performed on different coastal images derived from a video monitoring system installed at Alimini (Lecce, IT) in 2005, by comparing automatic shoreline contours with the manual detected ones. Moreover, in December 2015, new video monitoring systems were installed in South Italy (Porto Cesareo and Torre Canne, Apulia region), at sandy beaches affected by erosion phenomena. The application of the SDM on images recorded by the new systems has allowed testing the model feasibility at sites characterized by different morphological features and geographical exposition. The present describes in detail the SDM algorithm and the image processing procedures used. The results of the model calibration and validation performed at Alimini and the tests performed at Porto Cesareo on first images are reported.     

空间数据仓库决策支持系统技术研究

本文讨论如何将各种应用系统的空间数据整合在一起,搭建空间数据仓库,对空间数据中存在的非显式知识、空间关系等进行挖掘提取。介绍了数据仓库的基本框架、模型的构建、空间数据知识。     

Research and application of cluster and association analysis in geochemical data processing

For applications of data mining techniques in geosciences, through mining spatial databases which are constructed with geophysical and geochemical data measured in fields, critical knowledge, such as the spatial distribution of geological targets, the geophysical and geochemical characteristics of geological targets, the differentiation among the geological targets, and the relationship among geophysical and geochemical data, can be discovered. Due to the complexity of geophysical and geochemical data, traditional mining methods of cluster analysis and association analysis have limitations in processing complex data. In this paper, a clustering algorithm based on density and adaptive density-reachable is presented which has the ability to handle clusters of arbitrary shapes, sizes, and densities. For association analysis, mining the continuous attributes may reveal useful and interesting insights about the data objects in geoscientific applications. An approach for distance-based quantitative association analysis is presented in this paper. Experiments and applications indicate that the algorithm and approach are effective in real-world applications.     

Association Rule Discovery and Its Applications

ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＤａｔａｍｉｎｉｎｇｏｒｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎｄａｔａｂａｓｅ (ＫＤＤ)ｈａｓｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓａｔｔｒａｃｔｅｄａｌｏｔｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｔｈｅｄａｔａｂａｓｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙ .Ｔｈｅｉｎｔｅｒｅｓｔｉｓｍｏｔｉｖａｔｅｄｂｙｔｈｅｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄｄａｔａｔｈａｔｍａｎｙｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｓｎｏｗｈａｖｅｔｈｅｉｒｂｕｓｉ ｎｅｓｓ .Ｆｏｒｉｎｓｔａｎｃｅ,ｓｕｐｅｒｍａｒｋｅｔｓｓｔｏｒｅｅｌｅｃ…     

数据挖掘技术在地矿信息系统中的应用探讨

介绍了数据挖掘技术及其模式，列举了几种常用类型，阐述了地矿信息系统数据挖掘技术的必要性和可行性，并对它在地矿信息系统中的应用进行了展望。     

基于GIS的矿山空间数据库的建立

矿山在生产过程中积累的大量数据是进行矿床分带性及矿体空间分布研究最基本和最重要的资料,如何对这些资料进行有效的管理是充分利用这些资料对矿床外围及深部进行成矿预测的关键。我们在阐述了地理信系统（ＧＩＳ）的基本技术和功能的基础上,着重介绍了基于地理信息系统的矿山空间数据库的建立方法,并给出了江西银山多金属矿数据库系统实例。     

Developing a Geological Management Information System： National Important Mining Zone Database

INTRODUCTIONGeographic information systems (GIS) is a newtechnology of storing and processing spatial informa-tion , which can combine graphics with many types ofdatabase .It can also exhibit accurate and real spaceinformation with charts and texts according to actualneed ,and canintegrate geographic locations and cor-related data attributes as an organic whole .Geoscien-tists have shown GIS to be a very useful tool in theanalysis of geoscience problems (Zhao et al .,2004 ;Singer ,1993…     

固化淤泥重塑土力学性质及其强度来源

对不同水泥掺加量的固化淤泥及其重塑土进行了无侧限抗压强度试验和直接剪切试验,并对固化土和重塑土的应力-应变关系曲线、无侧限抗压强度、黏聚力和内摩擦角进行了比较分析。结果表明：随着水泥量和龄期的增加,固化淤泥的脆性增强,塑性减弱;重塑土的应力-应变关系受水泥量和龄期的影响不大,随着应变的增加,应力增长缓慢,塑性变形非常大。固化土的无侧限抗压强度、黏聚力均随着水泥量和龄期的增加而增大,而内摩擦角则有减小的趋势。重塑土相对于原状土无侧限抗压强度和黏聚力都有较大程度的折减,并且水泥量和龄期越大,折减越多;内摩擦角随着水泥量和龄期的增加有小幅度提高。重塑土强度主要来源于破碎固化土团间的摩擦和咬合作用,因此,在固化淤泥重塑土的实际工程应用中,初始固化土的处理强度不应太高。