面向多金属结核资源评价的大数据挖掘与融合

李维禄; 高思宇; 杨锦坤; 韩春花; 韦广昊; 孔敏

doi:10.13278/j.cnki.jjuese.20230166

吉林大学学报(地球科学版) ›› 2025, Vol. 55 ›› Issue (01) : 340 -350. DOI: 10.13278/j.cnki.jjuese.20230166

面向多金属结核资源评价的大数据挖掘与融合

李维禄, 高思宇, 杨锦坤, 韩春花, 韦广昊, 孔敏

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

PDF (6962K)

摘要

深海多金属结核资源的预测评价已走向数据科学范式，急需开展深层次找矿-示矿大数据挖掘与融合。通过分析讨论深海矿产资源评价的研究进展，以及大数据分析在矿产资源评价领域的应用，探索了面向多金属结核资源评价的大数据挖掘与融合技术方法，提出了多金属结核资源地质模型知识谱系分析、多源异构资源-环境数据特征信息挖掘、基于大数据空间决策分析的融合集成，以及多金属结核资源评价对比验证等关键技术流程。大数据挖掘与融合技术方法创新性分析常规/非常规资源评价数据及其与矿床的相关关系，构建符合地质约束的大数据空间决策支持推理模型，实现多源异构资源评价信息的特征提取和融合集成，为深海矿产资源评价提供了基于大数据分析的技术解决途径。大数据挖掘与融合技术研究可提高深海矿产资源评价的精度和效率，对深海资源-环境等数据的高效利用、新多金属结核矿区的勘探评价以及其他深海矿种的预测评价具有重要的理论价值和实践意义。