区域矿产预测中的小单元法和矿化模型系列

• 作者: 范继璋 陈明
• 来源期刊: 地质论评
• 学科: 地球科学
• 关键词: 矿产资源 预测 小单元法 矿化模型系列 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2000,（z1）
• 页码范围: 92-96
• 页数: 5页
• 分类号: P5
• 字数: 4962字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0371-5736.2000.z1.016

摘要

用各种异常圈定的靶区可进一步划分成含矿与非含矿两大类,尽量剔除非含矿部分是降低预测风险的关键.由于地质、地球物理、地球化学和遥感影像特征在隐伏资源体上方与非含矿区并无显著差异,高精度的识别和预测工具十分重要;无矿模型对剔除非含矿异常有特殊意义;使用"小单元法"和"矿化模型系列"除了可以预测资源量外,还可更细致地预测资源体的品位、埋深和空间形态等.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈明		42	259	9.0	15.0
2	范继璋	长春科技大学数学地质研究所	3	21	2.0	3.0