大数据思维下的矿产资源评价

• 作者: 丁建华 孙莉 李楠 王琨 肖克炎 范建福
• 来源期刊: 地质通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 大数据 矿产预测 资源评价 矿床模型
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 页码范围: 1266-1272
• 页数: 7页
• 分类号: P612|P628
• 字数: 7355字
• 语种: 中文

摘要

以大数据时代的预测思维方法,结合重要矿产资源潜力评价具体工作,探索了矿产资源预测评价的基本理论基础.认为大数据的相关性预测方法和常用的综合信息矿产预测方法是一致的,矿产预测模型理论、多学科信息相关性分析、预测地质求异理论、矿产区域趋势分析方法是矿产资源评价的四项基本理论.总结了在数字化、信息化时代矿产资源预测评价的主要工作流程.建立数字化预测数据平台、根据预测矿产模型进行数据清洗、编制预测要素图件、建立预测模型、圈定预测靶区和成矿远景区、进行资源潜力估算等是预测评价的基本任务与流程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖克炎	中国地质科学院矿产资源研究所	173	2593	29.0	42.0
2	李楠	中国地质科学院矿产资源研究所	42	402	12.0	18.0
3	丁建华	中国地质科学院矿产资源研究所	53	818	16.0	27.0
4	孙莉	中国地质科学院矿产资源研究所	32	448	12.0	20.0
5	范建福	中国地质科学院矿产资源研究所	9	83	3.0	9.0