矿床大数据及智能矿床模型研究背景与进展

发布时间：2018-04-11 19:42

  本文选题：大数据 + 智能矿床模型　； 参考：《矿物岩石地球化学通报》2017年02期

【摘要】：大数据是"未来的新石油",Nature和Science相继出版专刊来探讨大数据带来的挑战和机遇。大数据的特征是数据规模大,并经常呈异构多模态、复杂关联、动态涌现等特点,需要高效计算模型和方法。大数据-智能矿床研究刚刚起步,需对多维、异构、隐性大数据的高效存储、管理、集成、融合与深度挖掘,需人工智能方法——机器学习、深度学习、可视分析的应用。贝叶斯网络是成因建模的一个革命性工具,可以用来揭示矿床的成因机制及它们背后的规律。来自地质调查、监测数据获得的与"矿"有关的大数据,通过迭代计算,可以不断完善所建立的矿床模型,并且通过云计算技术,使得世界各地的矿床研究团队共同参与,引发矿床模型研究方式的变革。
[Abstract]:Big data is the New Petroleum of the Future. The Nature and Science have published special journals to discuss the challenges and opportunities brought by big data.Big data is characterized by a large scale of data, and is often heterogeneous multi-modal, complex correlation, dynamic emergence and other characteristics, which requires efficient computing models and methods.Big data-intelligent deposit research has just started. It needs the application of high efficiency storage, management, integration, fusion and deep mining of multidimensional, heterogeneous and recessive big data, and the application of artificial intelligence method-machine learning, deep learning and visual analysis.Bayesian network is a revolutionary tool for genetic modeling, which can be used to reveal the genetic mechanism of ore deposits and the laws behind them.Big data, who is related to "mines" obtained from geological surveys and monitoring data, through iterative calculations, can continuously refine the deposit model that has been established, and through cloud computing technology, involve ore deposit research teams from all over the world.The research mode of ore deposit model is changed.
【作者单位】： 中山大学地球环境与地球资源研究中心;广东省地质过程与矿床资源探查重点实验室;中山大学数学与计算科学学院;
【基金】：国家重点研发计划重点专项课题(2016YFC0600506)
【分类号】：P628

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本文编号：1737404