CN117252263B - 找矿模型可视化方法 - Google Patents
找矿模型可视化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117252263B CN117252263B CN202311541650.2A CN202311541650A CN117252263B CN 117252263 B CN117252263 B CN 117252263B CN 202311541650 A CN202311541650 A CN 202311541650A CN 117252263 B CN117252263 B CN 117252263B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- prospecting
- deposit
- model
- mine
- domain
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 title claims description 45
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 claims description 41
- 239000011707 mineral Substances 0.000 claims description 41
- 238000005065 mining Methods 0.000 claims description 9
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 8
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 3
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 abstract description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 4
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 125000001475 halogen functional group Chemical group 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000007794 visualization technique Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
- G06N5/022—Knowledge engineering; Knowledge acquisition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本申请涉及一种数据可视化处理方法,具体涉及一种找矿模型可视化方法,包括以下步骤:标识矿床域;基于找矿模型采用的找矿技术手段,将矿床域的外部区域沿矿床域的周向划分为多个找矿域,每个找矿域对应找矿模型中的一种找矿技术手段;基于找矿模型,确定每种找矿技术手段对应的至少一种找矿要素,利用找矿要素图形在相应的找矿域内对每种找矿要素进行标识。通过本申请提供的找矿模型可视化方法,能够实现对抽象的找矿模型的可视化,使得每种找矿要素对于找矿的贡献程度更为直观地被呈现。
Description
技术领域
本发明涉及一种数据可视化处理方法,特别涉及一种找矿模型可视化方法。
背景技术
找矿模型是对某一地区或某一类型矿床找矿规律的高度概括,它通常是一段抽象的、高度概况的文字描述或整理成相对规范的表格列表,包含了某一特定地区或特定类型矿床的找矿要素组合及特征描述。
发明内容
本申请的发明人发现,已有的找矿模型为抽象模型,不利于对找矿规律的理解,不能很好的反应矿床与找矿要素之间的关系。
本申请提供了一种找矿模型可视化方法,包括以下步骤:标识矿床域;基于找矿模型采用的找矿技术手段,将矿床域的外部区域沿矿床域的周向划分为多个找矿域,每个找矿域对应找矿模型中的一种找矿技术手段;基于找矿模型,确定每种找矿技术手段对应的至少一种找矿要素,利用找矿要素图形在相应的找矿域内对每种找矿要素进行标识。
通过本申请提供的找矿模型可视化方法,能够实现对抽象的找矿模型的可视化,使得每种找矿要素对于找矿的贡献程度更为直观地被呈现。
附图说明
通过下文中参照附图对本发明所作的描述,本发明的其它目的和优点将显而易见,并可帮助对本发明有全面的理解。
图1是本申请实施例的找矿模型可视化方法流程图;
图2示出了本申请实施例利用基本图形要素标识矿床区域、矿床域等的可视化示意图;
图3示出了在图2所示的可视化示意图的基础上利用基本图形要素标识找矿要素的示意图;
图4示出了在图3所示的可视化示意图的基础上利用找矿要素图形与矿床域之间的连线表示找矿要素与矿床相关程度的示意图;
图5示出了在图4所示的可视化示意图的基础上将找矿要素图形与构建找矿模型可视化属性表中的内容描述链接后的示意图。
需要说明的是,附图并不一定按比例来绘制,而是仅以不影响读者理解的示意性方式示出。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例的附图,对本发明的技术方案进行清晰、完整地描述。显然,所描述的实施例是本发明的一个实施例,而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例,本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,除非另外定义,本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。
在本发明实施例的描述中“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
参见图1,本申请的实施例提供了一种找矿模型可视化方法,包括步骤S100至步骤S300。
步骤S100:标识矿床域。
步骤S200:基于找矿模型采用的找矿技术手段,将矿床域的外部区域沿矿床域的周向划分为多个找矿域,每个找矿域对应找矿模型中的一种找矿技术手段。
步骤S300:基于找矿模型,确定每种找矿技术手段对应的至少一种找矿要素,利用找矿要素图形在相应的找矿域内对每种找矿要素进行标识。
本申请实施例通过基于找矿模型采用的找矿技术手段,将矿床域的外部区域沿矿床域的周向划分为多个找矿域,在相应的找矿域内利用找矿要素图形对每种找矿要素进行标识,能够使得每种找矿要素对于找矿的贡献程度更为直观地被呈现,更好的反应矿床与找矿要素之间的关系。
参见图2,在一些实施例中,在步骤S100中,可以在指定区域利用基本图形要素标识矿床域。具体地,可以新建一个平面,在平面的中部选择一个点作为中心点,在中心点处绘制一个小圆形,标注为矿床,该小圆形即为标识的矿床域。
在一些实施例中,在步骤S200中,可以根据找矿模型确定找矿技术手段的种类及数量,根据找矿技术手段的数量确定找矿域的数量,每个找矿域对应一个找矿技术手段。
表1示出了相关技术中的找矿模型。根据表1可知,该找矿模型示出的找矿技术手段包括:地质、物探、化探以及遥感这4种找矿技术手段。
表1 找矿模型
确定找矿技术手段的种类及数量后,可以在已标识出矿床域的平面上,将矿床域的外部区域沿着矿床域的周向划分为多个找矿域,找矿域的数量与找矿技术手段数量相同。
在一些实施例中,参见图2,当找矿技术手段的数量为4个时,多个找矿域可以为以矿床域为中心的4个象限。每一个象限对应一个找矿技术手段,例如,左上象限可以对应地质技术手段;右上象限可以对应遥感技术手段;左下象限可以对应物探技术手段;右下象限可以对应化探技术手段。可以用文字在相应的找矿域标识出对应的找矿技术手段。
在一些实施例中,在步骤S300中,利用找矿要素图形对每种找矿要素进行标识,包括:根据找矿要素与矿床之间的关系,确定每个找矿要素对应的多个属性;赋予找矿要素图形多个图形特征,每个图形特征对应找矿要素的一个属性,以使找矿要素图形能够表征每个找矿要素对应的多个属性。
在步骤S300之前,可以根据找矿模型确定找矿要素与矿床之间的关系;再根据找矿要素与矿床之间的关系,确定每个找矿要素对应的多个属性。通过找矿模型建立找矿要素与矿床之间的关系,以及根据找矿要素与矿床之间的关系,确定每个找矿要素对应的多个属性,使得利用本申请实施例的找矿模型可视化方法绘制的可视化图能够直观的体现出各找矿要素与矿床之间的关系。
可以根据找矿模型确定找矿要素的种类以及关于找矿要素的描述,从而确定找矿要素与矿床之间的关系,进而确定每个找矿要素对应的多个属性。
在一些实施例中,在步骤S300中,找矿要素的多个属性包括:找矿要素对矿床找矿指示程度、找矿要素与矿床相关程度、以及找矿要素与矿床的关联中的至少一个。
可以通过图形特征反应找矿要素与矿床之间的关系。
在一些实施例中,在步骤S300中,多个图形特征包括颜色、图形大小、图形与矿床域之间的距离、图形与矿床域之间连线的粗细程度中的至少一种。
在一些实施例中,使用颜色、图形大小、图形与矿床域之间的距离、图形与矿床域之间连线的粗细程度这些图形特征对找矿要素进行表示。赋予找矿要素图形多个图形特征后,可以根据图形特征将找矿要素图形绘制在找矿模型可视化图中。
在一些实施例中,找矿要素与矿床的关联包括:找矿要素参与矿床的形成或矿床的存在引起找矿要素的异常。
容易理解,对于不同的找矿要素,有些找矿要素参与矿床的形成,例如断裂找矿要素,断裂可以导致矿床的形成。有些找矿要素是因为矿床的存在,引起该要素的异常变化,例如原生晕找矿要素,矿床形成后,该区域的原生晕发生异常变化。可以将这两类找矿要素进行区分。
找矿要素与所述矿床的关联可以通过图形与矿床域之间的距离表示,具体地,可以通过在预设距离以内或预设距离外范围来表示。参见图2,可以在矿床域的外侧标识与矿床域同心的大圆形,通过将找矿要素绘制在大圆形内或大圆形外来指示找矿要素与矿床的关联。例如,位于大圆形内,表示该找矿要素参与了矿床的形成;位于大圆形外,表示因为矿床的存在而引起的异常。
参见图3,根据找矿模型确定每种找矿技术手段包含的各找矿要素,确定找矿要素的所对应的找矿域,根据找矿要素与矿床的关联,确定将找矿要素图形绘制在圆内或圆外;根据找矿要素与矿床之间的关系,确定每个找矿要素对应的多个属性;将表示找矿要素的找矿要素图形绘制在相应象限。
在一些实施例中,可以根据该找矿要素与矿床之间的指示程度,赋予找矿要素图形相应的大小尺寸。例如,较大的图形尺寸表示该找矿要素对矿床找矿指示意义大;中等的图形尺寸表示该找矿要素对矿床找矿指示意义一般;较小的图形尺寸表示该找矿要素对矿床找矿指示意义较小。
参见图4,在一些实施例中,可以根据该找矿要素与矿床相关程度,赋予找矿要素图形与矿床域连线的粗细。例如,较粗的连线表示该找矿要素与矿床直接相关;中等粗细的连线表示该找矿要素与矿床间接相关;较细的连线表示该找矿要素与矿床之间关系微弱。
找矿要素的多个属性还可包括找矿要素是否容易被发现。在一些实施例中,可以根据该找矿要素是否容易被发现,赋予找矿要素图形相应的颜色。例如,红色表示该找矿标志非常容易被发现;蓝色表示该找矿标志比较容易被发现;绿色表示该找矿标志不易被发现。
例如,断裂找矿要素的多个属性可以包括:找矿要素对矿床找矿指示程度、找矿要素与矿床相关程度、找矿要素是否容易被发现以及找矿要素与矿床的关联。
找矿要素断裂对应的图形要素所在的找矿域为左上象限(对应地质找矿技术手段),断裂参与矿床的形成,因此,图形要素在大圆形内;断裂对矿床找矿指示意义大,因此图形具有较大的图形尺寸;断裂与矿床直接相关,因此,图形与矿床域连线较粗;断裂非常容易被发现,因此图形的颜色为红色。断裂这一找矿要素在平面内绘制后的结果参见图4(图中未示出颜色)。
容易理解,找矿要素的属性越多,对找矿要素的表示越准确,但是其对应的图形特征也就越多,过多的图形特征容易导致找矿模型可视化图比较混乱,不够直观。本申请实施例为每个找矿要素对应四个属性,既能准确地刻画找矿要素,同时也不会因使用过多的图形特征,而导致找矿模型可视化图过于混乱。
在一些实施例中,在步骤S300前,找矿模型可视化方法还可以包括:构建找矿模型可视化属性说明表,找矿模型可视化属性说明表用于指示每个图形特征与对应属性的关系。表2是本申请实施例中构建的找矿模型可视化属性说明表。
表2找矿模型可视化属性说明表
在该找矿模型可视化属性说明表中,对于每一图形特征,可以利用数字将其代码化,从而更直观反应找矿要素对找矿工作的贡献程度,以及方便计算机自动绘图。例如,根据“距离远近”代码信息确认各个找矿要素图形所在位置,“1”表示圆内,“2”表示圆外;根据“要素大小”代码信息确认各个找矿要素图形的大小;根据“颜色”代码信息确认各个找矿要素图形的颜色。
例如,对于断裂找矿要素,基于对应属性与图形特征的关系,可以这样赋予其图形特征:该找矿要素参与了矿床的形成,则其距离图形特征的代码为1;该找矿要素对找矿指示意义大,则其要素大小图形特征的代码为1;该找矿要素与矿床直接相关,则其连线粗细图形特征的代码为1;该找矿标志非常容易被发现,则其颜色图形特征的代码为1。
在一些实施例中,在步骤S300前,找矿模型可视化方法还可以包括:构建找矿模型可视化属性表,找矿模型可视化属性表用于指示每个找矿要素对应的找矿要素描述、对应的找矿要素图形所在的找矿域以及对应的找矿要素图形具有的多个图形特征。
表3示出了根据本申请一个实施例的找矿模型可视化属性表。参见表3,该可视化属性表中指示了找矿要素图形的找矿要素对应的找矿要素描述、对应的找矿要素图形所在的找矿域以及对应的找矿要素图形具有的多个图形特征。例如,对于断裂找矿要素,其对应的找矿要素描述为:XX断裂转折部位;其对应的找矿要素域为四象限中的代码为1的象限,也即对应地质技术手段的左上象限;其具有的多个图形特征分别为:距离远近的图形特征的代码为1,要素大小图形特征的代码为1,连线粗细图形特征的代码为1,颜色图形特征的代码为1。在绘制找矿模型可视化图时,使用找矿模型可视化属性表辅助绘制,较为方便快捷。
表3找矿模型可视化属性表
在一些实施例中,找矿模型可视化方法还可以包括将找矿要素图形与构建找矿模型可视化属性表进行链接。在需要查看某个找矿要素的内容描述时,点击找矿要素图形即可查看表3中该找矿要素对应的内容,使本领域技术人员能够更加直观地查看找矿要素的内容描述。
在一些实施例中,可以将找矿要素图形与构建找矿模型可视化属性表中的内容描述进行链接,当选中找矿要素图形时,可以显示相应的内容描述。
例如,参见图5,点击“原生晕”找矿要素图形,可以查看到该找矿要素的内容描述为:Au元素异常,As、Sb、Hg等元素异常。
下面结合具体实施例,详细说明本申请的在成矿理论逻辑约束下的找矿模型可视化方法。
可视化方法具体包括以下步骤:步骤S1:构建找矿模型可视化属性表;步骤S2:绘制可视化模型;步骤S3:可视化模型信息挂载。
步骤1包括以下操作:建立找矿模型可视化属性说明表,根据找矿模型可视化属性说明表将传统的找矿模型(如表1所示)转化为如表3所示的找矿模型可视化属性表。表2可以为“找矿模型可视化属性说明表”的通用格式。如表2所示,找矿模型可视化属性说明表可以具有模型构成列、指标列、代码列以及含义列。
步骤2包括以下操作:
步骤2.1:如图2所示,绘制一个小圆形,标注为矿床;经过小圆形的中心绘制两条垂直相交的直线,将矿床外部的平面划分为4个象限,分别标注为地质、物探、化探和遥感;在小圆形外绘制一个同心的大圆形,将矿床外部的平面分为圆内区域和圆外区域。
步骤2.2:如图3所示,绘制各找矿要素图形,根据找矿模型可视化属性表和找矿模型可视化属性说明表中“四象限”代码信息确认各个找矿要素图形所在象限;根据“距离远近”代码信息确认各个找矿要素图形所在位置,“1”表示圆内,“2”表示圆外;根据“要素大小”代码信息确认各个找矿要素图形的大小;根据“颜色”代码信息确认各个找矿要素图形的颜色(图3至图5中未示出颜色)。
步骤S2.3:参见图4,绘制找矿要素图形与矿床图形的连线,根据找矿模型可视化属性表和找矿模型可视化属性说明表中“连线粗细”代码信息确认找矿要素图形与矿床图形之间连线的粗细。
步骤3包括以下操作:把找矿模型可视化属性表中“内容描述”的内容与步骤2绘制的找矿要素图形进行连接,点击“找矿要素图形”即可查看找矿模型可视化属性表中“内容描述”的内容。
本申请的方法可应用于矿业软件的开发和应用等方面。
对于本发明的实施例,还需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合以得到新的实施例。
以上,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种找矿模型可视化方法,其特征在于,包括以下步骤:
标识矿床域;
基于所述找矿模型采用的找矿技术手段,将所述矿床域的外部区域沿所述矿床域的周向划分为多个找矿域,每个所述找矿域对应所述找矿模型中的一种找矿技术手段;
基于所述找矿模型,确定每种所述找矿技术手段对应的至少一种找矿要素,利用找矿要素图形在相应的找矿域内对每种所述找矿要素进行标识;
其中,所述标识矿床域,包括:新建一个平面,在所述平面的中部选择一个点作为中心点,在所述中心点处绘制一个小圆形,标注为矿床,所述小圆形即为标识的矿床域;
所述利用找矿要素图形对每种所述找矿要素进行标识,包括:
根据所述找矿要素与所述矿床之间的关系,确定每个所述找矿要素对应的多个属性;
赋予所述找矿要素图形多个图形特征,每个所述图形特征对应所述找矿要素的一个属性,以使所述找矿要素图形能够表征所述每个所述找矿要素对应的多个属性。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个属性包括:所述找矿要素对矿床找矿指示程度、所述找矿要素与矿床相关程度、以及所述找矿要素与所述矿床的关联中的至少一个。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个图形特征包括颜色、图形大小、所述图形与所述矿床域之间的距离、所述图形与所述矿床域之间连线的粗细程度中的至少一种。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述找矿要素与所述矿床的关联包括:所述找矿要素参与所述矿床的形成或所述矿床的存在引起所述找矿要素的异常。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述找矿技术手段包括:地质、物探、化探和遥感。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述多个找矿域为以所述矿床域为中心的四个象限。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
构建找矿模型可视化属性说明表,所述找矿模型可视化属性说明表用于指示每个所述图形特征与对应属性的关系。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
构建找矿模型可视化属性表,所述找矿模型可视化属性表用于指示每个所述找矿要素对应的找矿要素描述、对应的找矿要素图形所在的找矿域以及对应的找矿要素图形具有的多个图形特征。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,还包括:
将所述找矿要素图形与所述构建找矿模型可视化属性表进行链接。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311541650.2A CN117252263B (zh) | 2023-11-17 | 2023-11-17 | 找矿模型可视化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311541650.2A CN117252263B (zh) | 2023-11-17 | 2023-11-17 | 找矿模型可视化方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117252263A CN117252263A (zh) | 2023-12-19 |
CN117252263B true CN117252263B (zh) | 2024-01-30 |
Family
ID=89137312
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311541650.2A Active CN117252263B (zh) | 2023-11-17 | 2023-11-17 | 找矿模型可视化方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117252263B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102314711A (zh) * | 2010-07-01 | 2012-01-11 | 中国地质科学院矿产资源研究所 | 矿产资源评价信息的三维可视化方法及其装置 |
CN108305184A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-07-20 | 安徽海螺集团有限责任公司 | 一种数字采矿软件平台 |
CN110297873A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-10-01 | 成都理工大学 | 一种矿床数字化信息分析展示系统及方法 |
CN113946950A (zh) * | 2021-10-12 | 2022-01-18 | 青海省第三地质勘查院 | 一种快速圈定金矿找矿靶区的方法 |
CN114399092A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-26 | 核工业北京地质研究院 | 一种基于地下水铀异常的砂岩型铀矿三维找矿预测方法 |
CN116737959A (zh) * | 2023-06-25 | 2023-09-12 | 中国地质大学(武汉) | 一种语义关系抽取训练语料快速构建方法和装置 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140040859A1 (en) * | 2007-07-13 | 2014-02-06 | Adobe Systems Incorporated | Generating and Presenting Property Editors |
AU2009251043A1 (en) * | 2009-01-07 | 2010-07-22 | The University Of Sydney | A method and system of data modelling |
US20200033504A1 (en) * | 2018-07-25 | 2020-01-30 | QPX Edge Ltd. | Hypothesis testing systems for detection of hidden features |
-
2023
- 2023-11-17 CN CN202311541650.2A patent/CN117252263B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102314711A (zh) * | 2010-07-01 | 2012-01-11 | 中国地质科学院矿产资源研究所 | 矿产资源评价信息的三维可视化方法及其装置 |
CN108305184A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-07-20 | 安徽海螺集团有限责任公司 | 一种数字采矿软件平台 |
CN110297873A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-10-01 | 成都理工大学 | 一种矿床数字化信息分析展示系统及方法 |
CN113946950A (zh) * | 2021-10-12 | 2022-01-18 | 青海省第三地质勘查院 | 一种快速圈定金矿找矿靶区的方法 |
CN114399092A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-26 | 核工业北京地质研究院 | 一种基于地下水铀异常的砂岩型铀矿三维找矿预测方法 |
CN116737959A (zh) * | 2023-06-25 | 2023-09-12 | 中国地质大学(武汉) | 一种语义关系抽取训练语料快速构建方法和装置 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
GIS支撑下的苍山龙宝山金矿床控矿因素分析;王敏, 王海芹, 王虹;山东国土资源(03);全文 * |
兰坪盆地成矿预测中的多源信息定量分析;廖崇高;矿床地质(03);全文 * |
浅谈隐伏矿体的寻找;何书跃, 李萍萍, 戴梅芳;西部探矿工程(09);全文 * |
黑龙江某铜矿地质特征及深部三维可视化成矿预测;林琳等;金属矿山(06);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117252263A (zh) | 2023-12-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9600563B2 (en) | Method and system for indexing, relating and managing information about entities | |
CN105279243B (zh) | 一种空间数据转换的方法及系统 | |
US8069412B2 (en) | Methods, systems, and products for mapping facilities data | |
Harper et al. | Deconstructing and restyling D3 visualizations | |
Vehlow et al. | Radial layered matrix visualization of dynamic graphs | |
EP1913493B1 (en) | Object association in a computer generated drawing environment | |
CN111259297A (zh) | 一种面向知识图谱的交互可视化方法、平台和系统 | |
US9384572B2 (en) | Data analysis system | |
US7432927B2 (en) | Extended portfolio chart drawing device, processing method and computer-readable medium recording a program of the same | |
US20050216826A1 (en) | Method of providing a concurrent overview and detailed display of industrial production facilities | |
US20070174482A1 (en) | Table format data processing method and table format data processing | |
CN108806472A (zh) | 电子地图中的道路渲染方法、装置和处理方法、装置 | |
CN112541049B (zh) | 高精地图处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品 | |
US20190266759A1 (en) | Method and System for Presentation of Risks | |
Shimabukuro et al. | Coordinated views to assist exploration of spatio-temporal data: A case study | |
CN111177497B (zh) | 层次数据的关联关系可视化处理方法、服务器及存储介质 | |
CN117252263B (zh) | 找矿模型可视化方法 | |
CN110619128B (zh) | 一种数字化工厂的建设方法 | |
US10719642B2 (en) | Automated generation of electronics schematics with single wire tracing | |
JP2002341930A (ja) | プラント設備のメンテナンスシステム | |
US7941759B2 (en) | Interactive analysis of network adjustment results | |
JPH07109614B2 (ja) | 地図情報処理方法 | |
CN114003680A (zh) | 一种适用于空间叠加分析的数据前处理方法 | |
CN105117821A (zh) | 一种基于分区分域的工控系统信息安全资产识别方法 | |
Zabarina | Spatial point pattern analysis and spatial interpolation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |