首页|期刊导航|世界有色金属|基于深度学习的多源地学数据融合在矿产资源潜力评价中的应用研究

基于深度学习的多源地学数据融合在矿产资源潜力评价中的应用研究OA

Application Research of Multi-source Geological Data Fusion Based on Deep Learning in Mineral Resource Potential Evaluation

中文摘要英文摘要

矿产资源潜力评价是矿产地质勘查工作中较为重要的一个环节,如何基于深度学习的多源地学数据融合成果助力服务于矿产地质勘查工作的应用和研究也是矿产地质从业者较为关心的话题,笔者根据自身工作经验对此方法总结和研究,为矿山地质勘查方法提供新思路.

Mineral resource potential evaluation is an important part of mineral geological exploration work.How to use deep learning based multi-source geological data fusion results to assist in the application and research of mineral geological exploration work is also a topic of concern for mineral geological practitioners.Based on my own work experience,the author summarizes and studies this method,providing new ideas for mining geological exploration methods.

农仕华;王帆博;甘能俭

广西壮族自治区矿产资源储量评审中心,广西 南宁 530028广西山源矿业信息咨询服务有限公司,广西 南宁 530000广西壮族自治区矿产资源储量评审中心,广西 南宁 530028

天文与地球科学

矿山资源多源地学数据融合潜力评价应用研究

mining resourcesMulti source geological data fusionPotential evaluationapplied research

《世界有色金属》 2026 (9)

19-21,3

评论