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融合知识图谱的矿产资源定量预测
被引量：
11
1
作者
王成彬
王明果
+3 位作者
王博
陈建国
马小刚
蒋恕
《地学前缘》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期26-36,共11页
大数据和人工智能极大地促进了矿产勘查的发展,创新了矿产预测研究范式,提升了地质找矿大数据的挖掘与集成能力。在资源定量预测领域,知识-数据联合驱动的综合信息智能预测已逐渐成为行业共识,如何实现数据和知识联合驱动是目前亟待解...
大数据和人工智能极大地促进了矿产勘查的发展,创新了矿产预测研究范式,提升了地质找矿大数据的挖掘与集成能力。在资源定量预测领域,知识-数据联合驱动的综合信息智能预测已逐渐成为行业共识,如何实现数据和知识联合驱动是目前亟待解决的问题。知识图谱可以整合多源、异构的地质找矿大数据,其中蕴含的知识和规则在驱动地球科学领域的知识发现方面具有重要的发展潜力。本文针对大数据和人工智能时代对资源定量预测智能化和自动化的需求,结合知识图谱相关技术的特点,探讨融合知识图谱技术的矿产资源定量预测智能化和自动化的可行性和技术方法路线。重点剖析面向矿产预测的成矿-勘查系统多时序全要素知识图谱构建和基于知识图谱从“求同”和“求异”的角度建立找矿预测模型,知识图谱中的知识嵌入到地物化遥异常信息提取的方法,以及融合知识图谱的资源定量预测工作的机遇和挑战。拟希望将知识图谱中知识表达和推理融入到矿产资源定量预测技术方法流程中,协助地质专家来确定矿产预测模型,提高矿产预测的自动化和智能化。
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关键词
知识图谱
资源定量预测
矿产预测智能化
地质大数据
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职称材料
数据预处理技术在地学大数据中应用
被引量：
14
2
作者
王成彬
马小刚
陈建国
《岩石学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期303-313,共11页
大数据时代随着数据的爆发式增长,在带来可供研究的海量数据的同时,也带来巨量的噪声和冗余数据。在地学领域,由于研究方向和技术方法手段的多样化,产生了数据量巨大和类型众多的地学数据集合。在地学信息的研究过程中,经常碰到地学信...
大数据时代随着数据的爆发式增长,在带来可供研究的海量数据的同时,也带来巨量的噪声和冗余数据。在地学领域,由于研究方向和技术方法手段的多样化,产生了数据量巨大和类型众多的地学数据集合。在地学信息的研究过程中,经常碰到地学信息孤岛,分图幅地学数据边界系统误差和地学文档的非结构化问题。在对地学数据进行信息的提取和挖掘之前,必须根据研究目的对地学大数据进行预处理,使冗余、复杂的大数据转为结构化、准确、可用的数据。本文以地学大数据的预处理技术为切入点,从地学数据交互标准与语义、数据调平、地质图接边和文本结构化等四个研究方面,分析阐述目前地学大数据挖掘方面存在的问题及主要的解决手段,同时也对多元数据融合在大数据中的应用进行了阐述。希望通过本文对地学大数据预处理技术的探讨,能对地学大数据的挖掘有所帮助。
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关键词
地学大数据
数据预处理
数据调平
地图接边
文本数据结构化
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职称材料
题名
融合知识图谱的矿产资源定量预测
被引量：
11
1
作者
王成彬
王明果
王博
陈建国
马小刚
蒋恕
机构
中国地质
大学
(武汉)地质过程与矿产资源国家重点实验室/自然资源部资源定量评价与信息工程重点实验室
云南省地矿测绘院有限公司云南地质大数据中心
中国地质
大学
(武汉)资源学院
爱达荷大学计算机系
出处
《地学前缘》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期26-36,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFF0801202,2023YFC2906404,2022YFF0801201)
国家自然科学基金项目(41902305)
+2 种基金
新疆维吾尔自治区重点专项(2022A03009-3)
战略性矿产资源潜力智能评价湖北省创新群体项目(2023AFA001)
“云找矿”应用支撑能力技术研究项目(YNGH[2023]-155)。
文摘
大数据和人工智能极大地促进了矿产勘查的发展,创新了矿产预测研究范式,提升了地质找矿大数据的挖掘与集成能力。在资源定量预测领域,知识-数据联合驱动的综合信息智能预测已逐渐成为行业共识,如何实现数据和知识联合驱动是目前亟待解决的问题。知识图谱可以整合多源、异构的地质找矿大数据,其中蕴含的知识和规则在驱动地球科学领域的知识发现方面具有重要的发展潜力。本文针对大数据和人工智能时代对资源定量预测智能化和自动化的需求,结合知识图谱相关技术的特点,探讨融合知识图谱技术的矿产资源定量预测智能化和自动化的可行性和技术方法路线。重点剖析面向矿产预测的成矿-勘查系统多时序全要素知识图谱构建和基于知识图谱从“求同”和“求异”的角度建立找矿预测模型,知识图谱中的知识嵌入到地物化遥异常信息提取的方法,以及融合知识图谱的资源定量预测工作的机遇和挑战。拟希望将知识图谱中知识表达和推理融入到矿产资源定量预测技术方法流程中,协助地质专家来确定矿产预测模型,提高矿产预测的自动化和智能化。
关键词
知识图谱
资源定量预测
矿产预测智能化
地质大数据
Keywords
knowledge graph
mineral resource quantitative forecasting
intelligent mineral forecasting
geo-logical big data
分类号
P628 [天文地球—地质矿产勘探]
P612 [天文地球—矿床学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
数据预处理技术在地学大数据中应用
被引量：
14
2
作者
王成彬
马小刚
陈建国
机构
中国地质
大学
地质过程与矿产资源国家重点实验室
爱达荷大学计算机系
出处
《岩石学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期303-313,共11页
基金
本文受国家重点研发计划项目(2017YFC0601500、2017YFC0601504)、公益性行业科研专项(201511079-02)和“十二五”科技支撑计划项目(2011BAB06808-02)联合资助.感谢中山大学周永章教授和编辑部对大数据与数学地球科学专辑的精心安排.感谢三位审稿人对论文提出的宝贵的修改意见和建议.同时感谢牟欣博士(UniversityofIdaho)在论文写作过程中提供的建议和帮助.
文摘
大数据时代随着数据的爆发式增长,在带来可供研究的海量数据的同时,也带来巨量的噪声和冗余数据。在地学领域,由于研究方向和技术方法手段的多样化,产生了数据量巨大和类型众多的地学数据集合。在地学信息的研究过程中,经常碰到地学信息孤岛,分图幅地学数据边界系统误差和地学文档的非结构化问题。在对地学数据进行信息的提取和挖掘之前,必须根据研究目的对地学大数据进行预处理,使冗余、复杂的大数据转为结构化、准确、可用的数据。本文以地学大数据的预处理技术为切入点,从地学数据交互标准与语义、数据调平、地质图接边和文本结构化等四个研究方面,分析阐述目前地学大数据挖掘方面存在的问题及主要的解决手段,同时也对多元数据融合在大数据中的应用进行了阐述。希望通过本文对地学大数据预处理技术的探讨,能对地学大数据的挖掘有所帮助。
关键词
地学大数据
数据预处理
数据调平
地图接边
文本数据结构化
Keywords
Geoscience big data
Data pre-processing
Data leveling
Edge processing of geological map
Structuralization ofliterature data
分类号
P628.4 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合知识图谱的矿产资源定量预测
王成彬
王明果
王博
陈建国
马小刚
蒋恕
《地学前缘》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
数据预处理技术在地学大数据中应用
王成彬
马小刚
陈建国
《岩石学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
14
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职称材料
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