李智

摘 要：本文對大數(shù)據(jù)在地質(zhì)礦產(chǎn)中的應用進行分析，明確了計算機性能下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應用的必要性，能夠清晰的觀測到地下礦區(qū)的具體位置與范圍，希望為關(guān)注此話題的人提供有效的參考。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；地質(zhì)礦產(chǎn)；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

0 引言

大數(shù)據(jù)技術(shù)是指在積累大量的歷史數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進行合理的分析，獲取相關(guān)信息，大數(shù)據(jù)在地質(zhì)礦產(chǎn)中應用的主要方法為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過對數(shù)據(jù)的聚類、關(guān)聯(lián)、分類與預測進行分析，并結(jié)合地質(zhì)礦產(chǎn)的特點進行論述。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概述

數(shù)據(jù)挖掘又稱為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦，一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法篩選出隱藏其中的人們需要的信息，主要利用計算機技術(shù)對大量的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索等數(shù)據(jù)處理。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在地質(zhì)礦產(chǎn)中的應用主要用于整合大量復雜的數(shù)據(jù)，并從大量的數(shù)據(jù)中提取相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，為地質(zhì)礦產(chǎn)的開發(fā)提供科學性、精確性較強的數(shù)據(jù)資源，提高地質(zhì)礦產(chǎn)工作的工作效率。一方面，地質(zhì)礦產(chǎn)挖掘過程中會涉及較為大量的數(shù)據(jù)資源，具體的推理過程較為復雜，需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)借助計算機技術(shù)對數(shù)據(jù)進行快速的處理，提高數(shù)據(jù)整合的精準度。另一方面，龐大的數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性較為復雜，用于解釋地質(zhì)礦產(chǎn)的數(shù)據(jù)管關(guān)聯(lián)更為復雜，需要通過各類建模、公式分析等，對數(shù)據(jù)進行整合分析，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用能夠通過參數(shù)設(shè)置快速篩選復雜的信息數(shù)據(jù)，理清眾多繁雜數(shù)據(jù)的相關(guān)聯(lián)性，地質(zhì)礦產(chǎn)工作的開展可以直接將各項數(shù)據(jù)帶入到大數(shù)據(jù)建設(shè)的模型中進行計算，并利用大數(shù)據(jù)技術(shù)直接利用模型展現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)聯(lián)性[1]。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體方法

2.1聚類分析法

聚類分析法是指對大量的數(shù)據(jù)進行聚類分析，最為常見的聚類分析法為K-means算法，其主要原理為根據(jù)特征向量，將地質(zhì)礦產(chǎn)中的特征向量分給與其最為相近的聚類中心，聚類中心與分配給其的對象被稱為一個聚類，K-means算法的中的每一聚類會根據(jù)聚類中心中包含的數(shù)據(jù)對象進行重新的計算，該過程在算法技術(shù)的推動下將會不斷重復直到滿足某個終止條件為止。該方法的應用特點之一是可以根據(jù)人們的需求進行算法的設(shè)計，K-means算法的中的特征向量、終止條件等都可以根據(jù)人們的需求，通過數(shù)據(jù)設(shè)置得出最終的數(shù)據(jù)信息，并應用到地質(zhì)礦產(chǎn)的挖掘工作中。另外，K-means算法的應用使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)算法的應用更加具有科學性。

2.2關(guān)聯(lián)分析法

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使用的關(guān)聯(lián)分析法主要原理為分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，兩個數(shù)據(jù)或多個數(shù)據(jù)的變量之間存在一定的關(guān)聯(lián)性，則表示兩個數(shù)據(jù)相互關(guān)聯(lián)，挖掘地質(zhì)礦產(chǎn)中潛在的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，能夠?qū)Φ刭|(zhì)礦產(chǎn)中的各項數(shù)據(jù)進行精準度較高的預測，從而提升地質(zhì)礦產(chǎn)的相關(guān)工作效率。關(guān)聯(lián)的規(guī)則可用A=>B來表示，以地質(zhì)礦產(chǎn)中的數(shù)據(jù)分析為例，選擇地質(zhì)礦產(chǎn)挖掘過程中產(chǎn)量最高的幾類礦石，觀察數(shù)據(jù)變量之間的相關(guān)規(guī)律，如A礦石出現(xiàn)后，B礦石出現(xiàn)的情況隨之提高，二者之間的變量呈現(xiàn)正相關(guān)，由此可以判斷A礦石周圍有很大的概率存在B礦石，在地質(zhì)礦產(chǎn)挖掘過程中會通過礦石之間的關(guān)聯(lián)性對地下的礦石層進行概率性的判斷，以達到預判的目的?；蚶肁^B[sup]=>C[conf]來表達數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，其中sup表示支持度，conf表示置信度，主要的表述模式事件A和事件B發(fā)生后事件C發(fā)生的幾率，在地質(zhì)礦產(chǎn)工作中的主要應用為A區(qū)域出現(xiàn)一種礦石，A區(qū)域周邊出現(xiàn)其他類礦產(chǎn)的幾率是多少，數(shù)據(jù)挖掘法利用相關(guān)的數(shù)據(jù)公式信息求得具體的事件發(fā)生概率，有效提高地質(zhì)礦產(chǎn)的工作質(zhì)量與工作效率，以此提高地質(zhì)礦產(chǎn)企業(yè)的整體競爭力。

2.3分類與估計法

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中數(shù)據(jù)的分類是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，將地質(zhì)礦產(chǎn)中大量的歷史數(shù)據(jù)進行分類，建立相應的分類模型，地質(zhì)礦石中可根據(jù)礦石的珍貴程度、可應用程度以及具體的質(zhì)量水平進行分類，在地質(zhì)礦石的開采過程中可根據(jù)具體的優(yōu)良率進行合理的開采計劃安排。估計法是指根據(jù)地質(zhì)礦石的一項數(shù)據(jù)對相關(guān)的數(shù)據(jù)進行估計，如根據(jù)一類礦石的數(shù)量，估計另一類礦石的具體數(shù)量，或根據(jù)一類礦石的數(shù)量，估計另一類礦石存在的幾率等，估計法的應用需要建立在一定的數(shù)據(jù)分類與數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)之上，估計的數(shù)值會隨著數(shù)值的精準度越加精準，以此保障地質(zhì)礦石開采工程的效益最大化。

2.4預測法

地質(zhì)礦石相關(guān)工程中的數(shù)據(jù)挖掘法對預測法的應用主要通過數(shù)據(jù)分類與估計得出數(shù)據(jù)模型，利用數(shù)據(jù)模型對地質(zhì)礦石的未知變量進行預測，預測法在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中主要作用為幫助地質(zhì)礦石預測具體的礦石數(shù)量、礦石區(qū)域與礦石的產(chǎn)量，地質(zhì)礦產(chǎn)的開采工程也可以通過預測法對具體的開采過程的效益、成本消耗、產(chǎn)量等數(shù)據(jù)進行預測，預知地質(zhì)礦產(chǎn)開采的收益對比，明確預測法的準確幾率。該類預測結(jié)果需要在礦石開采結(jié)束后才能得以驗證，通過對預測結(jié)果的驗證預知預測的準確性，為今后的地質(zhì)礦產(chǎn)的相關(guān)變量預測做出充分的準備[2]。

2.5描述與可視化法

描述與可視化是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在地質(zhì)礦產(chǎn)中的較為直觀的表現(xiàn)形式，能夠?qū)?shù)據(jù)分析的結(jié)果通過Yonghong Z-Suite等工具進行展現(xiàn)，使得數(shù)據(jù)分析結(jié)果更加清晰可見，在地質(zhì)礦產(chǎn)工作中主要應用遙感信息技術(shù)進行相關(guān)數(shù)據(jù)的提取，采用TM1、TM4、TM5、TM7波段組合提取地質(zhì)礦產(chǎn)中含羥基（OH-）、含碳酸根離子等物質(zhì)的蝕變反應，并通過各類鐵離子的遙感異常記錄相關(guān)的遙感數(shù)據(jù)，將各類數(shù)據(jù)進行聚類分析，將分析結(jié)果通過數(shù)據(jù)模型的形式呈現(xiàn)出來，可以清晰的觀測到地質(zhì)礦產(chǎn)的具體分布情況，數(shù)據(jù)模型能夠清晰的描述地質(zhì)礦產(chǎn)中各類礦石的具體分布，地質(zhì)礦產(chǎn)的工作人員可根據(jù)數(shù)據(jù)模型進行開采圖紙的繪制，劃定礦靶區(qū)，將地質(zhì)礦產(chǎn)的具體開采步驟可視化，以此提高地質(zhì)礦產(chǎn)相關(guān)工作的工作效率。地質(zhì)礦產(chǎn)的數(shù)據(jù)挖掘需要大量的歷史數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)分析的依據(jù)，采用TM、ETM技術(shù)可以相對精準的分析出遙感信息，并結(jié)合非遙感信息進行合理的推算，以此求得圖像類數(shù)據(jù)，增加地質(zhì)礦產(chǎn)的可視化。

3 結(jié)束語

總而言之，大數(shù)據(jù)在地質(zhì)礦產(chǎn)中的應用技術(shù)主要為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過聚類分析法、關(guān)聯(lián)分析法、分類與估計法、預測法、描述與可視化法等方法的應用，對地質(zhì)礦產(chǎn)中的大量遙感數(shù)據(jù)與非遙感數(shù)據(jù)進行整合處理，為地質(zhì)礦產(chǎn)工程提供科學性、準確性較強的預測數(shù)據(jù)，提高地質(zhì)礦產(chǎn)工作的整體質(zhì)量與水平。

參考文獻

[1]鄒志友.地質(zhì)大數(shù)據(jù)背景下礦產(chǎn)資源的評價與預測方法探究[J].世界有色金屬，2018（19）：114-115.

[2]李文魁.淺析大數(shù)據(jù)在地質(zhì)礦產(chǎn)中的應用[J].世界有色金屬，2017（03）：52-53.