一、GEOCHE MISTRY（论文文献综述）
范堡程,张晶,孟广路,薛仲凯,吴欢欢,曹积飞,刘明义,洪俊,唐卫东,刘天航,MиpзoeB TaBφик,Xacaзoдa Caóзaли[1]（2022）在《帕米尔构造结锂矿资源潜力评价——基于1:100万地球化学调查》文中研究说明帕米尔构造结夹持于塔吉克盆地与塔里木盆地之间,是印度板块与欧亚板块碰撞形成的巨大山结,由西侧的兴都库什山、中部的帕米尔高原、东侧的昆仑山3部分组成,它们经历了相同的地质演化历史。近年来,在西部的兴都库什地区发现了帕斯古斯塔、贾马纳克等大型、超大型伟晶岩型锂矿,在东侧的西昆仑地区发现了大红柳滩、俘虏沟等具大型、超大型远景的伟晶岩型锂矿,而在中部的帕米尔地区由于前期工作程度较低,目前还没有成型的锂矿床,但在该地区发育大量的伟晶岩脉。笔者在成矿规律认识的基础上,基于1∶100万地球化学调查数据,利用地球化学块体理论对帕米尔构造结进行了锂资源潜力评价,认为中部的帕米尔高原同样具有发育大型、超大型伟晶岩型锂矿的潜力,东部的西昆仑大红柳滩一带也具有巨大的找矿潜力,帕米尔构造结有望构成世界级"锂矿带"。
王朝阳,王涛,林寿发,Ceesvan STAAL[2]（2022）在《阿巴拉契亚造山带(纽芬兰岛)阿克利巨型花岗岩基地球化学填图及其成矿制约》文中研究说明阿巴拉契亚造山带加拿大纽芬兰岛东南部发育一晚泥盆纪阿克利巨型花岗岩基（～2500 km2）。该岩基侵位于甘德和阿瓦隆地块的多佛-赫米蒂奇湾巨型断层带之间,内部发育钨-锡-钼矿床及相关的矿化。本文锆石年代学研究显示,岩基中Tolt单元侵位于378±2 Ma,各单元年龄基本一致,为同期岩浆多次侵位的产物。岩基中主要岩石类型以富硅、富碱、弱过铝质花岗岩为特征,主体显示高分异I型花岗岩特点,分异晚期显示出A型花岗岩地化特点。岩浆演化受结晶分异作用和局部上地壳同化混染共同控制。本文依据前人发表的423件样品的地球化学数据,开展有关地球化学和指标的填图,将岩基划分为低硅相、过渡相和高硅相三个区域,分别分布于岩基东西部边缘、中部及南部。其演化程度由东西边缘向南,特别是向南部矿化程度高的部位有增高的趋势。地球化学填图显示,大离子亲石元素Rb、稀土元素Y、高场强元素Nb、Th、U和挥发性元素F的富集也显示类似的空间变化规律,整体具有沿多佛-赫米蒂奇湾巨型断层带（缝合带）走向近南北向演化的趋势,可能显示了缝合带不同的基底组成,或岩浆具向南的演化趋势。岩基中钨-锡-钼矿化与岩浆分异演化程度、流体含量及挥发分组分密切相关,Rb/Sr比值>20的区域与钨-锡-钼矿化位置一致。据此推测,Rb/Sr比值>20的Rencontre Lake单元南部、Sage Pond单元及Hungry Grove单元部分区域可能具有良好的成矿潜力。本文提供的研究实例表明地球化学填图可以系统地揭示一个岩基地球化学的变化特征及其对成矿的制约规律。
王斌,罗彦军,孟广路,张晶,张海迪,陈博,何子鑫[3]（2022）在《吉尔吉斯斯坦Au、Cu、Pb、Zn、W、Sn矿床潜力评价——基于1∶100万地球化学数据》文中提出吉尔吉斯斯坦是中亚天山金属成矿带的重要组成部分,矿产资源丰富,金属矿产种类齐全。吉尔吉斯斯坦国家尺度（1∶100万）地球化学填图覆盖了吉尔吉斯斯坦全境约19万km2,分析测试了69种元素,填补了吉尔吉斯斯坦国家尺度地球化学填图空白,为吉尔吉斯斯坦基础地质、矿产开发、环境保护、农业生产等多个方面研究提供了基础地球化学数据支撑。根据区域地质构造演化、地球化学背景,将研究区划分为5个构造地球化学分区。结合地质背景,通过对主要成矿元素地球化学参数统计分析认为:吉尔吉斯斯坦是Au、Cu、Pb、Sb、Sn、W、Ag等元素的有利成矿区。地球化学异常分布特征明显,北天山Au、Cu、Pb、Zn、Ag、Be、As等元素异常强度高;中天山以费尔干纳断裂为界,西部富集Au、Cu、Cr、Mo、Co,东部富集Au、W、Sn、Co、Cr、Ni;南天山西段集中分布Cu、Co、Cr、Ni、Au、As、Sb、Hg等元素,东段则以W、Sn、Bi元素组合分布为特点。分析成矿显着度,认为吉尔吉斯斯坦最具有找矿潜力的地区为中天山恰特卡尔地区,该区寻找铜、铅、金、钨的潜力巨大。其次,南天山东段撒雷贾兹地区也具有很好的找矿潜力,该区是寻找金、铜、钨、锡十分有利的地区。南天山西段和塔拉斯—纳伦地区找矿潜力也较好,是金、铜、铅、锌等多金属矿的有利找矿区。
朱鑫,汪实,陈恩[4]（2021）在《雷州半岛土壤地球化学基准值研究》文中进行了进一步梳理基于珠江下游基本农田土地质量地球化学调查数据,对雷州半岛872件深层土壤样中的54项元素或指标含量进行分析,并与地壳、中国土壤C层元素和广东省土壤C层元素含量（12项指标）进行对比,讨论了不同成土母质类型的土壤地球化学基准值特征。雷州半岛深层土壤元素变异性较大,元素地球化学基准值整体不高,不同成土母质类型的土壤地球化学基准值差异明显。深层土壤元素继承了成土母质的地球化学特征,体现了区域地质背景与成土母质类型的多样性,以火山岩类风化物为成土母质的深层土壤富集铁族元素、分散元素,花岗岩类风化物富集造岩元素、钨钼族元素、放射性元素和稀有稀土元素。
杨军,项剑桥,徐春燕,李春诚,闫加力,郑金龙,潘可亮[5]（2021）在《湖北省土地质量地球化学调查进展与展望》文中认为基于湖北省土地质量地球化学调查所获得的大量调查评价资料,回顾工作背景,总结土壤和灌溉水地球化学特征、土壤环境质量风险评价、耕地地球化学质量等级评定、耕地质量变化趋势、富硒锌锗资源状况、创新调查评价方法技术、科学合理化建议等主要成果,介绍服务地方经济建设、国土空间规划、国土科学管理、生态文明建设和乡村振兴战略等5个方面的成果应用,提出对湖北省土地质量地球化学调查工作的未来展望。
喻超,王英鹏,王增辉,蔡青,王红晋,任文凯[6]（2021）在《山东省聊城市“聊茌东”都市区地球化学背景值研究》文中认为基于大比例尺土地质量地球化学调查获取的海量数据对于区县级地球化学背景值研究具有重要意义。通过对聊城市东昌府区、茌平区和东阿县调查获取的表层土壤分析数据进行统计,得出了基于调查区、地质单元、土壤类型单元和行政区单元等表层土壤各指标的地球化学背景值,并与聊城市和山东省进行对比。结果表明:调查区绝大部分指标总体分布均匀,Hg、S、Se、I、Cd、P含量变化相对较大;背景值与聊城市和山东省相比大致相当或偏高,分别有14项和16项指标的地球化学背景值高于全市和全省,仅Al2O3略低于全省背景值。调查区的主要地质单元第四纪单县组、巨野组和鱼台组各指标地球化学背景值均与全区一致;黑土湖组和黄河组均有7项指标低于全区,仅黄河组CaO略高于全区。调查区土壤类型单元中潮土、脱潮土、盐化潮土、草甸盐土和碱化潮土中绝大部分指标地球化学背景值与全区一致;I元素在脱潮土中略高于全区,在草甸盐土和盐化潮土中略低于全区;S元素在草甸盐土中略高于全区;草甸风沙土和冲积土分别有21项和8项指标低于全区,仅CaO在冲积土中略高于全区。行政区划单元背景值中东昌府区和茌平区与全区背景值一致,东阿县仅P和I略低于全区,CaO略高于全区。
苏俸可[7]（2022）在《晋北王官屯地区地球化学异常特征及找矿前景》文中指出王官屯地区位于山西省重要的阳高-王官屯多金属成矿带上,区内地球化学异常显着,具有较好的成矿地质背景。为进一步研究王官屯地区找矿前景,对研究区开展了1:5万水系沉积物地球化学测量工作。本文以“晋北王官屯地区地球化学异常特征及找矿前景”为题,通过对地球化学数据统计,计算与分析了各元素的参数特征,圈定了研究区内的元素组合异常和综合异常。本文对研究区的地球化学异常特征进行了解释评价,结合成矿地质背景,圈定了成矿远景区和找矿靶区,分析了区内找矿标志和找矿前景。研究表明,区内Pb、Au、Bi、W、Mo、Ag是区内的重点找矿元素;区内晚侏罗世岩体、岩脉和中三叠世岩浆岩是区内主要的含矿地质体;研究区内的褐铁矿化、硅化、铅化等矿化带显着,是该区找矿的重要标志。圈定了地球化学综合异常7处。其中,ASI-1甲类组合异常的元素组合为Pb、Zn、Ag、Sb、W、As,ASI-2甲类组合异常的元素组合为Pb、Ag、As、Sb、Cd、Zn、W,ASI-3乙类组合异常的元素组合为Pb、Ag、Zn、Bi、Cu、Au,ASI-4乙类组合异常的元素组合为Pb、Ag、Bi、As、Hg、Cu、Au,ASI-5乙类组合异常的元素组合为Au、Cu、Hg,ASI-6乙类组合异常的元素组合为Au、Ag、Cu、Zn、W,ASI-7乙类组合异常的元素组合为Au、Ag、Cu、Zn、Bi。结合综合异常的分布规律和成矿地质条件,划定出榆林口铅B类成矿远景区,筛选出Y1重点找矿靶区,其中,ASI-1、ASI-2两处综合异常的成矿前景最好,有寻找铅等多金属矿的潜力。
梅丽辉,马逸麟[8]（2021）在《江西省萍乡—新余地区地球化学分区特征》文中研究指明依据《江西省萍乡—新余地区1:25万多目标区域地球化学调查》项目表层土壤地球化学元素分析测试结果,根据不同元素组合特征将萍乡—新余地区划分为北部、中部和南部3个地球化学区和9个亚区,充分反应了表层土壤中元素空间分布的区域属性特征,表现了元素区域地球化学背景的含量及二维空间的变化规律,为研究区域地质背景和地理景观环境提供地球化学信息依据。
吕岩[9]（2021）在《基于机器学习系列方法的铁矿化地球化学异常识别 ——以吉林省浑江地区为例》文中认为吉林省浑江地区是吉林省重要的矿产资源基地,该地区铁矿产资源丰富,目前已发现铁矿点20余处。本文在基于吉林浑江地区区域地质概况及区域地球化学勘查等地质研究资料的基础上,将机器学习中的孤立森林、单类支持向量机和随机森林以及群体智能中的布谷鸟算法、蝙蝠算法、天牛须算法和蚁群算法模型相结合,构建5种地球化学异常识别综合方法,包括:基于微小扰动的最大-最小蚁群算法模型、反向布谷鸟优化孤立森林模型、自适应差分蝙蝠优化单类支持向量机模型、竞争天牛须优化随机森林模型和层次聚类-奇异性分析-自组织特征映射神经网络模型,以上5种模型的构建均运用于研究区1∶20万水系沉积物地球化学数据,对该区域内与铁矿化相关的地球化学异常信息进行识别及提取,应用结果显示:5种综合模型在研究区的地球化学异常信息识别方面均取得了良好的效果,同时丰富了吉林浑江地区地球化学异常识别的方法体系,最终可为吉林浑江地区找矿工作提供更为有效的技术手段,对该区进一步的铁矿产资源远景靶区预测提供一定的科学依据及指导意义。1.构建了反向布谷鸟优化孤立森林模型在以往地球化学异常研究工作中,通常采用人工试错法来确定孤立森林的最优参数组合,然而人工试错法很难找到全局最优参数。反向布谷鸟优化孤立森林模型则利用了布谷鸟搜索算法在路径寻优和求解最优这两方面的能力来实现参数自动优化的目的,利用搜索性能和获取全局最优解的能力,进而提升整体模型的性能。2.构建了自适应差分蝙蝠优化单类支持向量机模型该模型利用基于差分进化和自适应改进的蝙蝠算法与单类支持向量机结合,利用差分进化算法在每次迭代的过程中产生更优的解,利用自适应改进算法优化蝙蝠算法速度公式和差分算法的变异和交叉过程,达到提升收敛精度和速度的目的,从而使整个模型性能提升。3.构建了竞争天牛须优化随机森林模型该模型利用天牛须算法具有运算规模小并且寻优高效的特点,将其与随机森林模型相结合,从而实现随机森林最优参数组合自动寻找;再引入竞争机制,使其放弃适应度值低的个体并且平衡种群总体数目,从而避免局部最优解,使得整体模型性能提升。4.构建了层次聚类-奇异性分析-自组织特征映射神经网络相结合的多元地球化学异常识别模型层次聚类-奇异性分析-自组织特征映射神经网络模型利用层次聚类分析对成矿元素的丛集特征进行分析,利用奇异性分析方法进行信息增强,最后利用自组织特征映射神经网络完成地球化学异常识别。综合模型在地球化学异常识别方面克服了传统方法忽略空间数据结构特征和需要人工处理相关特征等不足,在数据层面进行系统聚类和信息增强,确保了自组织特征映射神经网络模型异常识别结果的准确性和稳定性。5.构建了基于微小扰动的最大-最小蚁群算法模型微小扰动最大-最小蚁群算法模型主要基于蚁群算法,通过引入“最大-最小”机制和“微小随机扰动”机制,以此增强迭代效率、避免出现过早收敛,在此基础上,可快速达到全局最优效果。在实际应用中,采用ROC曲线、AUC、约登指数（Youden index）、异常区矿点数占研究区矿点总数百分比等指标来衡量这5种模型的异常识别性能,通过计算结果发现:在多元素地球化学异常识别方面,层次聚类-奇异性分析-自组织特征映射神经网络模型整体性能最优,自适应差分蝙蝠优化单类支持向量机模型次之。在单元素地球化学异常识别方面,基于微小扰动的最大-最小蚁群算法模型也取得了良好效果;上述5种模型均可为研究区与铁矿化相关的地球化学异常识别和资源预测研究提供技术与方法。
李程[10]（2021）在《深部地质地球化学三维定量矿产预测方法研究 ——以西秦岭早子沟金矿为例》文中研究指明深地资源勘查是国家战略需求,深部地质地球化学三维定量矿产预测的方法研究可为该需求提供重要的技术支撑。成矿空间三维精细化建模、深部成矿有利地质地球化学信息深层次提取与推断和大深度段定量成矿预测是三维定量矿产预测需要解决的三个核心的科学问题。鉴于此,论文采用了基于三维显式建模与隐式建模相结合的地质地球化学三维可视化展示、基于多重分形含量-体积（C-V）模型的原生晕地球化学元素空间分布规律研究、基于数据驱动和知识驱动的成分数据分析框架的原生晕地球化学元素组合特征提取与推断、基于机器学习和深度学习的大深度段定量矿产预测的系列方法。具体如下:（1）针对成矿空间三维精细化建模的科学问题,通过三维显式建模与三维隐式建模相结合的方式构建深部三维地质地球化学模型,在浅表数据丰富区采用显式建模方式尽可能地控制建模精度,在大深度段数据匮乏区,采用地质约束的隐式建模方式推断深部控矿要素的空间展布。构建了地形、矿体、岩体及构造的三维地质模型,分别构建了基于显式建模和隐式建模的原生晕数据体模型和深部定量矿产预测的可视化模型,为深部定量预测提供了可视化支撑。（2）针对深部成矿有利地质地球化学信息深层次提取与推断的科学问题,以非线性理论为指导,探讨多重分形模式下三维地球化学异常提取的方法,提取了成矿空间12种成矿相关原生晕地球化学元素的空间异常特征,为成矿空间元素分布、分带与组合特征的研究奠定了数据基础;研究了基于成分数据分析的元素组合特征提取方法,基于数据驱动的成分数据分析框架,定量提取了控矿构造对应的地球化学元素组合（Sb-Hg）,为深部控矿构造的推断提供了数据支持;基于知识驱动的成分数据分析框架定量提取了前缘晕（As-Sb-Hg）、近矿晕（Au-Ag-Cu-Pb-Zn）和尾晕（W-Mo-Co-Bi）的元素组合,为深部原生晕结构解析提供了量化指标。在以上分析的基础上,构建了三维原生晕模型,通过与常规剖面原生晕方法的对比,圈定了深部靶位,为深部定量矿产预测提供了定性参考。（3）针对大深度段定量成矿预测的科学问题,以矿床成矿模式为依托,定量提取了深部地质地球化学找矿标志,构建了深部地质地球化学找矿模型,设计了用于深部定量矿产预测的最大熵模型、高斯混合模型和卷积神经网络模型三种机器学习和深度学习的定量矿产预测模型,以构造缓冲区、控矿构造元素组合Hg-Sb、主成矿元素Au、近矿晕元素组合Au-Ag-Cu-Pb-Zn、前缘晕和尾晕元素组合比值（As-Sb-Hg）/（W-Mo-Bi）五个找矿指标为输入变量,对大深度段矿体赋存地段开展了定量、定位、定概率的矿产预测。论文形成的深部地质地球化学三维定量矿产预测方法体系是以早子沟金矿成矿空间原生晕地球化学数据为依托,在充分剖析地质成矿规律的基础上,在定量提取地质地球化学找矿标志,构建深部地质地球化学找矿模型,开展大深度段定量矿产预测的思路下形成的研究成果。值得一提的是,2021年早子沟科研深钻在深部取得了显着的找矿成果,该深钻一方面验证了本论文深部预测的可信度,另一方面在加入深钻数据的基础上,为深部定量预测提供了新的找矿方向。
二、GEOCHE MISTRY（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、GEOCHE MISTRY（论文提纲范文）
（1）帕米尔构造结锂矿资源潜力评价——基于1:100万地球化学调查（论文提纲范文）
| 1 地质背景及锂矿分布特征 |
| 1.1 地质背景 |
| 1.2 锂矿分布特征 |
| 2 理论基础 |
| 3 地球化学块体的圈定方法 |
| 4 主要Li元素地球化学块区地质特征 |
| 4.1 大红柳滩地球化学块体区 |
| 4.2 塔尼玛西山-阿克赛钦地球化学块体区(Ⅱ2) |
| 4.3 喀喇昆仑地球化学块体 |
| 4.4 米特拉姆-红旗拉甫地球化学块体 |
| 5 地球化学块体成矿潜力分析 |
| 6 结论 |
（2）阿巴拉契亚造山带(纽芬兰岛)阿克利巨型花岗岩基地球化学填图及其成矿制约（论文提纲范文）
| 1 区域地质背景 |
| 2 岩基地质特征 |
| 3 岩基内各个单元时代 |
| 3.1 前人年龄 |
| 3.2 本文新测锆石年龄 |
| 4 地球化学填图及其分析 |
| 4.1 数据来源与评价 |
| 4.2 岩石地球化学特征 |
| 4.3 地球化学填图 |
| 5 讨论 |
| 5.1 岩基-单元年代学及其对岩浆演化的启示 |
| 5.2 岩浆演化 |
| 5.3 岩浆时空演化对W-Sn-Mo矿分布的制约 |
| 6 结论 |
（3）吉尔吉斯斯坦Au、Cu、Pb、Zn、W、Sn矿床潜力评价——基于1∶100万地球化学数据（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 区域概况 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 样品采集 |
| 2.2 分析测试 |
| 2.3 图件编制 |
| 3 构造地球化学分区 |
| 4 成矿元素地球化学特征 |
| 4.1 元素参数统计 |
| 4.2 元素富集系数 |
| 4.3 元素分异特征 |
| 4.4 成矿有利度 |
| 4.5 地球化学异常分布特征 |
| 1) 北天山： |
| 2) 中天山： |
| 3) 南天山： |
| 4.6 异常显着度 |
| 5 找矿潜力评价 |
| 6 结论 |
（4）雷州半岛土壤地球化学基准值研究（论文提纲范文）
| 1 研究区概况 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 样品采集方法 |
| 2.2 样品处理与测试 |
| 2.3 数据处理与综合研究 |
| 2.3.1 土壤地球化学基准值确定方法 |
| 2.3.2 土壤元素富集与贫化判定标准 |
| 2.3.3 变异系数确定方法 |
| 3 研究区土壤地球化学基准值 |
| 3.1 深层土壤地球化学特征 |
| 3.2 深层土壤元素富集与贫乏特征 |
| 4 不同成土母质土壤地球化学基准值 |
| 4.1 第四纪松散沉积物元素地球化学基准值 |
| 4.2 沉积岩类风化物元素地球化学基准值 |
| 4.3 变质岩类风化物元素地球化学基准值 |
| 4.4 火山岩类风化物元素地球化学基准值 |
| 4.5 花岗岩类风化物元素地球化学基准值 |
| 5 结论 |
（5）湖北省土地质量地球化学调查进展与展望（论文提纲范文）
| 1 工作背景 |
| 1.1 国内外现状 |
| 1.2 湖北省工作部署 |
| 1.3 调查进展 |
| 1.4 方法技术 |
| 1.4.1 技术思路 |
| 1.4.2 样品采集与分析 |
| 2 主要成果 |
| 2.1 土壤和灌溉水地球化学特征 |
| 2.1.1 土壤地球化学特征 |
| 2.1.2 灌溉水地球化学特征 |
| 2.2 土壤环境质量风险评价 |
| 2.3 耕地质量地球化学等级评定 |
| 2.4 耕地质量变化趋势 |
| 2.5 富硒锌锗资源状况 |
| 2.6 创新调查评价方法技术 |
| 2.7 调查评价应用科学合理化建议 |
| 3 成果应用与未来展望 |
| 3.1 成果应用 |
| 3.1.1 服务地方经济建设 |
| 3.1.2 服务国土空间规划 |
| 3.1.3 服务国土科学化管理 |
| 3.1.4 服务生态文明建设 |
| 3.1.5 服务乡村振兴战略 |
| 3.2 未来展望 |
| 3.2.1 调查评价技术革新 |
| 3.2.2 成果表达创新 |
| 3.2.3 “金土地”工程实施 |
| 3.2.4 调查与研究融合 |
| 4 结论 |
| (1) 系统查明调查区土地质量的新情况。 |
| (2) 基本掌握调查区土地资源的新优势。 |
| (3) 初步揭示调查区耕地质量变化的新趋势。 |
| (4) 创新耕地质量调查评价方法技术的新体系。 |
| (5) 提出土地利用科学合理化的新建议。 |
（6）山东省聊城市“聊茌东”都市区地球化学背景值研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 概述 |
| 1.1 自然地理 |
| 1.2 地质概况 |
| 1.3 土壤类型 |
| 1.4 土地利用类型 |
| 2 工作方法 |
| 2.1 样品采集 |
| 2.2 样品分析 |
| 3 地球化学背景值 |
| 3.1 全区地球化学背景值 |
| 3.2 主要地质背景单元地球化学背景值 |
| 3.3 主要土壤类型单元地球化学背景值 |
| 3.4 行政区单元地球化学背景值 |
| 4 结论 |
（7）晋北王官屯地区地球化学异常特征及找矿前景（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究概况及发展趋势 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 发展趋势 |
| 1.3 研究区以往工作程度 |
| 1.3.1 基础地质调查 |
| 1.3.2 区域物探、化探地质工作 |
| 1.3.3 矿产地质勘查工作 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 完成实物工作量 |
| 第二章 区域地质概况 |
| 2.1 区域地层 |
| 2.1.1 新太古界 |
| 2.1.2 古元古界 |
| 2.1.3 中元古界 |
| 2.1.4 中生界 |
| 2.1.5 新生界 |
| 2.2 区域构造 |
| 2.2.1 变质基底构造 |
| 2.2.2 燕山期构造 |
| 2.2.3 喜马拉雅期构造 |
| 2.3 区域岩浆岩 |
| 2.3.1 侵入岩 |
| 2.3.2 火成岩 |
| 2.4 区域变质岩 |
| 第三章 研究区地球化学特征 |
| 3.1 地球化学特征概述 |
| 3.2 元素地球化学特征 |
| 3.3 不同地质单元元素地球化学参数特征 |
| 3.3.1 不同地质单元样品统计 |
| 3.3.2 不同地质单元元素分配特征 |
| 3.3.3 不同地质单元元素富集程度 |
| 3.4 综合地球化学异常及评价 |
| 3.4.1 综合异常圈定 |
| 3.4.2 主要综合异常特征及解释 |
| 第四章 矿产特征 |
| 4.1 区域矿产概况 |
| 4.2 成矿条件分析 |
| 第五章 矿产资源潜力评价 |
| 5.1 远景区的圈定及解释 |
| 5.1.1 榆林口铅B类成矿远景区 |
| 5.2 找矿靶区圈定及特征 |
| 5.2.1 Y1找矿靶区 |
| 5.3 找矿标志 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 主要成果 |
| 6.2 存在问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士期间取得的成果 |
（9）基于机器学习系列方法的铁矿化地球化学异常识别 ——以吉林省浑江地区为例（论文提纲范文）
| 指导教师对博士论文的评阅意见 |
| 指导小组对博士论文的评阅意见 |
| 答辩决议书 |
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和选题依据 |
| 1.2 研究现状和目前存在的问题 |
| 1.2.1 地球化学异常识别方法研究现状 |
| 1.2.2 机器学习和群体智能在地球化学异常识别的应用现状 |
| 1.3 研究内容与研究方案 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究方案和技术路线 |
| 1.4 主要研究成果和创新点 |
| 1.5 完成工作量 |
| 第2章 区域地质矿产特征 |
| 2.1 区域地质 |
| 2.1.1 地层 |
| 2.1.2 构造 |
| 2.1.3 侵入岩 |
| 2.2 区域矿产 |
| 2.3 区域地球物理特征 |
| 2.4 区域地球化学特征 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 单元素地球化学异常识别方法研究 |
| 3.1 数据组成 |
| 3.2 ROC曲线 |
| 3.3 传统方法 |
| 3.3.1 均值±2倍标准差方法原理 |
| 3.3.2 实验过程和结果 |
| 3.4 基于微小扰动的最大-最小蚁群算法 |
| 3.4.1 算法背景 |
| 3.4.2 蚁群算法原理 |
| 3.4.3 最大-最小蚁群算法原理 |
| 3.4.4 基于微小扰动的最大-最小蚁群算法 |
| 3.4.5 基于微小扰动的最大-最小算法单元素地球化学异常建模 |
| 3.4.6 实验结果 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 多元素地球化学异常识别机器学习方法研究 |
| 4.1 数据构成 |
| 4.1.1 数据统计 |
| 4.1.2 训练样本 |
| 4.2 反向布谷鸟优化孤立森林 |
| 4.2.1 算法研究背景 |
| 4.2.2 孤立森林原理 |
| 4.2.3 布谷鸟搜索算法 |
| 4.2.4 反向学习机制 |
| 4.2.5 反向布谷鸟优化孤立森林原理 |
| 4.2.6 反向布谷鸟优化孤立森林建模 |
| 4.2.7 结果分析 |
| 4.3 自适应差分蝙蝠优化单类支持向量机 |
| 4.3.1 算法背景 |
| 4.3.2 单类支持向量机原理介绍 |
| 4.3.3 蝙蝠算法 |
| 4.3.4 差分进化算法 |
| 4.3.5 自适应改进 |
| 4.3.6 自适应差分蝙蝠优化单类支持向量机原理 |
| 4.3.7 自适应差分蝙蝠优化单类支持向量机建模 |
| 4.3.8 结果分析 |
| 4.4 竞争天牛须优化随机森林 |
| 4.4.1 算法背景 |
| 4.4.2 随机森林原理 |
| 4.4.3 天牛须搜索算法原理 |
| 4.4.4 竞争天牛须优化随机森林原理 |
| 4.4.5 竞争天牛须优化随机森林建模 |
| 4.4.6 结果分析 |
| 4.5 层次聚类-奇异性分析-自组织特征映射神经网络 |
| 4.5.1 层次聚类-奇异性分析-自组织特征映射神经网络原理 |
| 4.5.2 层次聚类(Hierarchical Clustering) |
| 4.5.3 奇异性分析 |
| 4.5.4 自组织特征映射神经网络 |
| 4.5.5 层次聚类-奇异性分析-自组织特征神经网络建模 |
| 4.5.6 结果分析 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 单元素和多元素地球化学异常识别对比分析 |
| 5.1 单元素和多元素地球化学异常识别算法模型结果对比分析 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究成果 |
| 6.2 存在问题与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）深部地质地球化学三维定量矿产预测方法研究 ——以西秦岭早子沟金矿为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 定量矿产预测理论概述 |
| 1.2.2 地球化学信息提取方法研究现状 |
| 1.2.3 三维地质建模方法研究现状 |
| 1.2.4 三维定量矿产预测方法研究现状 |
| 小结 |
| 1.3 存在的主要问题 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 研究区地质背景与矿床特征 |
| 2.1 大地构造背景 |
| 2.1.1 大地构造位置 |
| 2.1.2 大地构造演化 |
| 2.2 区域地质背景 |
| 2.2.1 区域地层 |
| 2.2.2 区域岩浆岩 |
| 2.2.3 区域构造 |
| 2.2.4 区域变质作用 |
| 2.2.5 区域矿产 |
| 2.3 矿区地质特征 |
| 2.3.1 矿区地层 |
| 2.3.2 矿区构造 |
| 2.3.3 矿区岩浆岩 |
| 2.4 矿床地质 |
| 2.4.1 矿体 |
| 2.4.2 矿化特征 |
| 2.4.3 矿床蚀变带特征 |
| 2.4.4 成矿期次 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 理论方法 |
| 3.1 含量-体积(C-V)多重分形模型 |
| 3.2 成分数据分析方法 |
| 3.2.1 成分数据理论基础 |
| 3.2.2 连续二值分解技术 |
| 3.2.3 地球化学成分数据分析框架 |
| 3.3 空间插值算法研究 |
| 3.3.1 区域化变量 |
| 3.3.2 三维变异函数分析 |
| 3.3.3 三维克里金插值 |
| 3.4 基于机器学习的定量矿产预测方法 |
| 3.4.1 最大熵模型 |
| 3.4.2 高斯混合模型 |
| 3.4.3 卷积神经网络 |
| 第4章 三维地质地球化学建模与原生晕数据分析 |
| 4.1 三维建模数据库构建 |
| 4.2 三维地质建模 |
| 4.2.1 三维地形模型 |
| 4.2.2 三维矿体模型 |
| 4.2.3 三维构造模型 |
| 4.2.4 三维岩体模型 |
| 4.3 三维原生晕数据体模型构建与数据分析 |
| 4.3.1 描述性统计分析 |
| 4.3.2 三维原生晕数据体建模 |
| 4.3.3 基于多重分形C-V模型的三维原生晕异常数据体建模 |
| 4.3.4 基于数据驱动的成分数据分析及其元素组合特征提取 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 原生晕分带模式研究与三维原生晕模型构建 |
| 5.1 剖面原生晕模型构建与深部预测 |
| 5.1.1 剖面原生晕地球化学元素异常分布特征 |
| 5.1.2 剖面原生晕地球化学元素分带特征 |
| 5.1.3 剖面原生晕地球化学参数特征 |
| 5.1.4 剖面原生晕地球化学模型及成矿预测 |
| 5.2 三维原生晕模型构建与预测 |
| 5.2.1 基于隐式建模的三维原生晕地球化学元素空间分布规律研究 |
| 5.2.2 基于知识驱动的原生晕地球化学元素在组合提取 |
| 5.2.3 三维原生晕模型与深部预测 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 深部定量矿产预测 |
| 6.1 成矿条件分析与深部地质地球化学找矿模型构建 |
| 6.1.1 成矿条件分析与早子沟成矿模型 |
| 6.1.2 早子沟金矿深部地质地球化学找矿模型 |
| 6.2 基于机器学习和深度学习的深部定量矿产预测 |
| 6.2.1 训练样本构建 |
| 6.2.2 ROC曲线 |
| 6.2.3 最大熵预测结果与不确定性评价 |
| 6.2.4 高斯混合模型预测结果与不确定性评价 |
| 6.2.5 卷积神经网络预测结果与不确定性评价 |
| 6.3 对比分析靶位圈定 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
四、GEOCHE MISTRY（论文参考文献）
- [1]帕米尔构造结锂矿资源潜力评价——基于1:100万地球化学调查[J]. 范堡程,张晶,孟广路,薛仲凯,吴欢欢,曹积飞,刘明义,洪俊,唐卫东,刘天航,MиpзoeB TaBφик,Xacaзoдa Caóзaли. 西北地质, 2022(01)
- [2]阿巴拉契亚造山带(纽芬兰岛)阿克利巨型花岗岩基地球化学填图及其成矿制约[J]. 王朝阳,王涛,林寿发,Ceesvan STAAL. 地质学报, 2022
- [3]吉尔吉斯斯坦Au、Cu、Pb、Zn、W、Sn矿床潜力评价——基于1∶100万地球化学数据[J]. 王斌,罗彦军,孟广路,张晶,张海迪,陈博,何子鑫. 物探与化探, 2022(01)
- [4]雷州半岛土壤地球化学基准值研究[J]. 朱鑫,汪实,陈恩. 华东地质, 2021(04)
- [5]湖北省土地质量地球化学调查进展与展望[J]. 杨军,项剑桥,徐春燕,李春诚,闫加力,郑金龙,潘可亮. 资源环境与工程, 2021(06)
- [6]山东省聊城市“聊茌东”都市区地球化学背景值研究[J]. 喻超,王英鹏,王增辉,蔡青,王红晋,任文凯. 山东国土资源, 2021(12)
- [7]晋北王官屯地区地球化学异常特征及找矿前景[D]. 苏俸可. 河北地质大学, 2022
- [8]江西省萍乡—新余地区地球化学分区特征[A]. 梅丽辉,马逸麟. 江西地学新进展2021-江西省地质学会第十一次会员代表大会暨江西省地质学会2021年学术年会论文集, 2021
- [9]基于机器学习系列方法的铁矿化地球化学异常识别 ——以吉林省浑江地区为例[D]. 吕岩. 吉林大学, 2021
- [10]深部地质地球化学三维定量矿产预测方法研究 ——以西秦岭早子沟金矿为例[D]. 李程. 成都理工大学, 2021