基于地质大数据理念的模型驱动矿产资源定量预测

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• 责任者：于萍萍 ; 陈建平 ; 柴福山 ; 郑啸 ; 于淼 ; 徐彬
• 主题词：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
• 年：2015
• 作者单位：中国地质大学(北京);北京市国土资源信息研究开发重点实验室;中国地质调查局发展研究中心;中国科学院遥感与数字地球研究所;
• 刊：地质通报
• 期：7

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。