一种基于加权非负矩阵分解的矿产预测方法

提出了一种新颖的基于加权非负矩阵分解的矿产预测方法,运用非负矩阵分解的非负性、降维性及稀疏性对多维矿产数据进行处理。通过R型聚类分析,按照变量相似度将变量聚合成群,对相关性高的元素的聚类结果进行加权非负矩阵分解得到基向量,进行回归分析验证基向量用于矿产预测的有效性。最后,以广东省新寮岽铜多金属矿区数据为例,通过基向量预测圈定异常,绘制矿产预测分布图,得到明显的异常区域,取得了好的预测结果。     

大数据环境下内蒙古浩布高地区铅锌多金属矿智能矿产预测研究

传统机器学习算法已广泛应用于矿产预测,但面对地质大数据的高维稀疏、不平衡小样本等特性仍缺乏有效处理和分析的方法,设计适合地质大数据特点的机器学习算法是智能矿产预测亟需解决的新问题。本文以内蒙古浩布高地区的铅锌多金属矿产预测为例,提出了一种面向地质大数据的半监督协同训练矿产预测模型。首先对研究区地质找矿信息和地球化学异常信息进行定量分析,提取断裂构造、二叠系地层、燕山期侵入岩、地层与岩体接触带、围岩蚀变及Pb、Zn、Sn、Cu地球化学异常共9种找矿因子。然后利用递归特征消除法优选找矿因子组合,不包括Sn异常在内的8个找矿因子组合被选为最优组合。最后,利用支持向量机和随机森林算法作为基分类器进行半监督协同训练矿产预测,绘制成矿概率分布图。ROC曲线和预测度曲线分析结果表明,半监督协同训练模型的AUC值和预测效率都高于随机森林和支持向量机模型。研究结果也为大数据环境下的智能矿产预测提供了一种新的思路。     

非负矩阵分解及在地学中的应用

非负矩阵分解（NMF）是重要的矩阵分解算法与数据降维工具。介绍了NMF的背景、定义、原理及特征。在已有NMF算法分类的基础上,总结当前流行的NMF算法及研究进展,综述NMF在地学领域中的应用,主要包括高光谱图像的处理与矿产资源预测。对NMF算法的研究方向进行了预测和展望。     

Shearlet域稀疏约束地震数据重建

在地震数据处理流程中,通常对不规则的、稀疏的或者缺失的地震数据进行插值处理,通过插值方法来避免多次波的预测错误和成像假频等现象,使地震数据处理更加精准。Shearlet变换是一种多尺度变换,具有最佳的稀疏性、方向性以及局部化特性。将Shearlet变换与基于Landweber加速下降迭代方法结合起来对地震数据进行插值,在保证求解精度的同时提高了计算效率。信号和噪声在Shearlet域具有不同的分布特点,通过阈值法压制随机噪声,可提高算法的抗噪性。此外,采用jitter采样的方式,更好地压制了假频信息。理论和实际地震数据验证了该方法的有效性。     

非负矩阵分解方法在水系沉积物地球化学数据处理中应用

鉴于水系沉积物地球化学数据可以表示为非负矩阵,这使得利用非负矩阵分解(NMF)方法处理该类数据成为可能.介绍了非负矩阵分解方法的基本原理和方法,讨论了基于非负矩阵分解方法处理水系沉积物地球化学数据的可能和效果.以个旧水系沉积物地球化学数据为例,运用NMF方法和主成分分析(PCA)方法对其进行异常分析,并对这两种方法的处理结果进行了比较,发现NMF方法对于处理水系沉积物地球化学数据是一种有效的方法.尽管这两种方法各自有其优越性,但就本实例数据而言,NMF方法优于PCA方法.     

基于PSO-DSRVM的边坡变形预测

为了建立高精度的边坡位移预测模型,文章采用基于粒子群优化(PSO)的双稀疏相关向量机(DSRVM)建立边坡稳定性和影响因素之间的非线性关系。双稀疏相关向量机是在变分和相关向量机(RVM)框架下提出的一种多核组合优化的方法,相比于RVM和其他多核学习方法,DSRVM不仅有更少的训练时间,并且能够得到更高的预测精度。由于DSRVM的核参数对预测效果的影响较大,文章采用粒子群算法实现多个核参数的优化选取并应用于边坡位移预测。最后将本文提出的基于粒子群优化的双稀疏相关向量机(PSO-DSRVM)预测结果与极限学习机(ELM)和小波神经网络(WNN)预测结果进行对比,通过均方根误差(RMSE)、复相关系数(R²)和平均相对预测误差(ARPE)进行评价,验证了PSO-DSRVM模型在边坡变形预测上的可行性。     

基于数据再生与空间重构的岩土体变形行为预测

针对岩土体变形行为预测中观测数据的有限性以及信息的不完备性,提出以分段插值或Boostrap重采样对有限观测数据再生以增强数据细节信息,以坐标变换或状态空间重构改变时序数据的表示形式,并重写原有不显著的规律的研究方法。在深入分析方法中重采样、混沌辨识、相空间重构的嵌入维数和延迟时间等关键技术的基础上,分别采用支持向量机、径向基函数前向型神经网络（RBF）以及反馈型神经网络（Elman）,对3组不同特征工程算例的岩土体变形时序在数据再生和空间重构前后进行预测对比研究。结果表明,变形时序的数据再生与重构能够极大地扩充数据细部特征信息和凸显岩土体变形演化的本质规律,以此数据建立的SVM预测模型,其可靠性和准确性优于以原始数据SVM、RBF和Elman建模预测效果。     

一种基于核学习的储集层渗透率预测新方法

基于核学习的支持向量机,是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法,具有完备的理论基础。这里提出了核学习技术在储集层非均质特性描述中渗透率参数预测的新用途。在复杂地层中,基于支持向量机的智能和自适应模式识别能力而建立了常规测井多参数信息输入的渗透率预测模型,然后对实际油田储集层渗透率进行了预测。与常规线性回归模型预测结果相对比,所提出的方法更易于使用,很少受不确定因素的影响,并具有较强的信息整合能力以及更高的预测准确性和可信度。     

基于数据科学的矿产资源定量预测的理论与方法探索

矿产资源预测已从定性走向了定量,从数据稀疏型走向了数据密集型,亟须数据科学支撑。本文在前人研究基础上,讨论了基于数据科学的矿产资源定量预测理论与方法,该方法的理论基础为相关性理论与异常理论,前者采用监督的机器学习方法挖掘地质找矿大数据与矿床的相关性为预测未发现矿床提供了理论基础;后者采用非监督的机器学习方法识别地质找矿大数据蕴含的地质异常为预测矿床提供了理论依据。该理论与方法强调地质找矿大数据和机器学习的重要性,其中,数据种类的多样性及数据精度和质量会影响预测结果的好坏,机器学习可提高特征提取与信息集成融合效率。此外,本文讨论了基于数据科学的矿产资源定量预测理论与方法的技术框架、特征提取、数据集成融合方法,以及该理论与方法引入的不确定性。     

基于深度学习的深层次矿化信息挖掘与集成

矿产预测的核心是对地学空间数据进行特征提取与集成融合,当前的研究热点和前沿聚焦于深层次矿化信息特征提取与集成。进入大数据时代,如何基于机器学习开展深层次矿化信息挖掘与集成是当前矿产预测的前沿领域。本文介绍了基于机器学习的矿产预测与评价研究的主要内容,深度学习的基本原理,以及深度学习在地球化学异常识别和多源找矿信息集成融合中的应用。研究结果表明,深度学习可有效识别和提取地球化学异常,并能对地质、地球物理、地球化学等多源地学数据进行特征提取、集成融合及找矿远景区圈定。尽管如此,如何把深度学习与地质约束有机结合,使其既能有效挖掘与集成深层次矿化信息,又符合地质认知,还需要更加深入的研究。     

Définition d'une limite multicritère ; stratigraphie du passage Campanien–Maastrichtien du site géologique de Tercis (Landes,SW France)Definition of a multi-criteria boundary; stratigraphy of the Campanian–Maastrichtian interval of the geological site at Tercis (Landes,SW France)

Lithostratigraphy, physicochemical stratigraphy, biostratigraphy, and geochronology of the 77–70 Ma old series bracketing the Campanian–Maastrichtian boundary have been investigated by 70 experts. For the first time, direct relationships between macro- and microfossils have been established, as well as direct and indirect relationships between chemo-physical and biostratigraphical tools. A combination of criteria for selecting the boundary level, duration estimates, uncertainties on durations and on the location of biohorizons have been considered; new chronostratigraphic units are proposed. The geological site at Tercis is accepted by the Commission on Stratigraphy as the international reference for the stratigraphy of the studied interval. To cite this article: G.S. Odin, C. R. Geoscience 334 (2002) 409–414.     

Quaternary stresses revealed by calcite twinning inversion: insights from observations in the Savonnières underground quarry (eastern France)

Calcite samples were extracted both from the rock matrix and the superficial coating of a karstified fault plane of an underground quarry, located in the eastern border of the Paris basin. The karstification is dated as Quaternary. Analysis of mechanical calcite twinning reveals that only the calcite matrix has also undergone a compression trending WNW that can be attributed to the Mio-Pliocene alpine collision. Both coating and matrix have undergone a strike-slip regime with σ₁ roughly trending north–south, that could correspond to the regional present-day state of stress, a strike-slip compression rather trending NNW, modified by local phenomena. To cite this article: M. Rocher et al., C. R. Geoscience 335 (2003).     

HYDROGEOLOGY

正20141756 Chen Ruige(Mathematical College,China University of Geosciences,Beijing100083,China);Zhou Xun Numerical Simulation of Groundwater Level Fluctuation in a Coastal Confined Aquifer with Sloping Initial Groundwater Level Induced by the Tide(Geological Bulletin of China,ISSN1671-2552,CN11-4648/P,32(7),2013,p.1099-1104,6 illus.,16 refs.) Key words:confined water,groundwater level     

METAMORPHIC PETROLOGY

正20141408 Cai Jia(Institute of Geology,Chinese Academy of Geological Sciences,Beijing100037,China);Liu Fulai Petrogenesis and Metamorphic P-T Conditions of Garnet-Spinel-Biotitebearing Paragneiss in Danangou Area,Daqingshan-Wulashan Metamorphic Complex Belt(Acta Petrologica Sinica,ISSN1000-0569,CN11-1922/P,29(7),     

SERIALS

正~~     

GEOPHYSICAL EXPLORATION

正20142386An Guoying(China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resources,Beijing 100083,China)Application of Satellite Remote Sensing in Regional Hydrogeological Investigation:Taking Cenozoic Strata in Wenquan Sheet(1∶250 000)of Karakoram Range as an Example(Geosci-     

QUATERNARY GEOLOGY & GEOMORPHOLOGY

正20141016An Chengbang(Key Laboratory of Western China’s Environmental Systems,Ministry of Education,Lanzhou University,Lanzhou 730000,China);Zhao Yongtao Lake Records during the Last Glacial Maximum from Xinjiang,NW China and Their Climatic Impli-     

PETROLEUM GEOLOGY

正20141538 Cao Qing(School of Earth Sciences and Engineering,Xi’an Petroleum University,Xi’an 710065,China);Zhao Jingzhou Characteristics and Significance of Fluid Inclusions from Majiagou Formation,Yichuan Huangling Area,Ordos Basin(Advances in Earth Science,ISSN1001-8166,CN62-1091/P,28(7),2013,p.819-828,7 illus.,3 tables,43 refs.)     

GEOCHEMISTRY

正20142002 Wei Hualing(Institute of Geophysical and Geochemical Exploration,Chinese Academy of Geological Sciences,Langfang065000,China);Zhou Guohua Element Content and Mineral Compositions in Different Sizes of Soil in Tongling Area,Anhui Province(Geological Bulletin of China,ISSN1671-2552,CN11-4648/P,32(11),2013,p.1861     

ENGINEERING GEOLOGY

正20141768 An Shaopeng(Institute of Rock and Soil Mechannics,Chinese Academy of Sciences,Wuhan 430071,China);Wei Lide Experimental Study on Mechanical Behavior of Xigeda Formation Siltstone and Structure Interface(Journal of Engineering Geology,ISSN1004-9665,CN11-3249/P,21(5),2013,p.702-708,9illus.,1 table,16 refs.)