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J-GLOBAL ID：201602274391748291   整理番号：16A0082123

地質学的ビッグデータ概念に基づく鉱物資源のモデル駆動型定量的予測と評価に関する研究【Powered by NICT】

Research on model-driven quantitative prediction and evaluation of mineral resources based on geological big data concept

著者 (6件)： Yu Pingping (China Univ. of Geosciences (Beijing), Beijing Key Lab. of Dev. and Res. for Land Resources Information, Beijing) ,  Chen Jianping (China Univ. of Geosciences (Beijing), Beijing Key Lab. of Dev. and Res. for Land Resources Information, Beijing) ,  Chai Fushan (China Univ. of Geosciences (Beijing), Beijing Key Lab. of Dev. and Res. for Land Resources Information, Beijing) ,  Zheng Xiao (Dev. and Res. Center of China Geological Survey, Beijing) ,  Yu Miao (Inst. of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Acad. of Sciences, Beijing) ,  Xu Bin (China Univ. of Geosciences (Beijing), Beijing Key Lab. of Dev. and Res. for Land Resources Information, Beijing)
資料名： Dizhi Tongbao  (Dizhi Tongbao)
巻： 34  号： 7  ページ： 1333-1343  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2674A  ISSN： 1671-2552  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ビッグデータ科学は新しい科学的パラダイムになってきている状況に関連して,本論文では鉱物資源のモデル駆動型定量的予測と評価の新しい方法と地質学的ビッグデータ概念に基づく鉱物資源予測の開発全体のプロセスモデリング技術の新しいアイデアを提示した。本研究では,真に地質ビッグデータ解析と計算機技術は地質学的ビッグデータマイニングを達成する2主線地質学理論のによる地質学的ビッグデータのための鉱物資源のデータマイニングと定量的予測と評価を実現した。この方法論の応用研究が異なる地域,異なるタイプの鉱化作用と青海省のクリマンタグ鉄と銅多金属鉱床のような異なる鉱物,山東省のJiaojia金鉱床と雲南省の箇旧市すず-多金属鉱床で行った。設計探査モデルワークフロー,良好な無機化情報を分析し,十分に抽出したを実装し,デジタル地質学的研究のための新しいアイデアとビッグデータ時代の鉱物資源の定量的予測と評価を提供することができた良い結果を得た。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *鉱物 ,  鉄 ,  *鉱物資源 ,  データマイニング ,  スズ ,  銅 ,  金鉱床 ,  鉱化作用 ,  *地質学 ,  無機化 ,  多金属鉱床 ,  *地質
準シソーラス用語： 雲南省 ,  山東省 ,  青海省 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 鉱床成因論  (DE09020W) ,  金属鉱床  (DE09030H)

タイトルに関連する用語 (9件)： 地質学 ,  ビッグデータ ,  概念 ,  鉱物資源 ,  モデル ,  定量 ,  予測 ,  評価 ,  研究