礦產大數據分析

A. 大數據挖掘的三個關鍵

大數據挖掘的三個關鍵：首先是大數據，即海量數據，他相當於土地資源、礦產資源，含有豐富的信息、價值，重點在於其來源、領域，不同的採集方式、採集來源含的信息和方向不同，同時他還涉及標准和存儲；其次是思維，即分析數據的思路，包括模式、方向和創新等；第三是技術，即處理數據的技術，是數據處理的手段，包括演算法、算力、建模.每個時期他們的價值不同，大數據發展的初期思維和技術的價值大；發展的中期，三者同等重要；發展的成熟期，數據的價值更大。

B. 大數據案例分析:中國的大數據在哪裡

大數據案例分析:中國的大數據在哪裡

近幾年，大數據這個詞突然變得很火，不僅納入阿里巴巴、谷歌等互聯網公司的戰略規劃中，同時也在我國國務院和其他國家的政府報告中多次提及，大數據無疑成為當今互聯網世界中的新寵兒。那麼大數據到底為什麼這么火呢，難道它真的是從金星來？

現今的我們正處於時代轉型中，讓你意想不到的事情時常發生，就像富士、柯達膠卷這樣的百年企業會被時代所淘汰，由於科技的發展與互聯網的日益強大，數據將逐步取代舊事物，創造出新事物。這是一個不可遏制的發展趨勢，也是人類進步的標志。

隨著當下全球數據的增長已經到了一個高峰，數據的存儲單位不斷擴大，由此大數據的概念被重視，如何處理海量的繁雜數據就是這個時代轉型的關鍵所在。

只是，大數據給大多數人的感覺是，專業性強，操作繁瑣，完全屬於「高大上」的技術。普通人應該怎麼理解大數據？普通人又該怎麼玩大數據呢？今天，本文就給大家分析一下，大數據到底是個什麼鬼？

1、大數據引領生活

從矽谷到北京，大數據的話題正在被傳播。隨著智能手機以及「可佩帶」計算設備的出現，我們的行為、位置，甚至身體生理數據等每一點變化都成為了可被記錄和分析的數據。信息社會所帶來的好處是顯而易見的：每個人口袋裡都揣著一部手機，每台辦公桌上都放有一台電腦，每間辦公室內都擁有一個大型區域網。但是，信息本身的用處卻並沒有如此引人注目。半個世紀以來，隨著計算機技術全面融合社會生活，信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度，它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快。

互聯網時代，尤其是社交網路、電子商務與移動通信把人類社會帶入了一個「PB」（1024TB）為單位的結構與非結構數據信息的新時代。通過雲計算對大數據進行分析、預測，會使得決策更為精準，釋放出更多數據的隱藏價值。數據，這個21世紀人類探索的新邊疆，正在被雲計算發現、征服。

2、大數據的經典案例

數據正在成為巨大的經濟資產，成為新世紀的礦產與石油，將帶來全新的創業方向，商業模式和投資機會。然而大數據真正的應用核心是預測。以前單純依靠人類判斷力的領域都會被計算機系統所改變甚至取代，運用大數據的處理與分析，為我們的生活創造出前所未有的可量化的維度。對我們而言，危險不再是隱私的泄露，而是被預知的可能性。下面跟大家分享兩個非常經典的案例：

①中石油

客戶挑戰

▼銷售情況無法檢測

-銷售隊伍人員龐大,部門經理無法從龐大的銷售數據了解到銷售代表的銷售業績與KPI

-從宏觀角度發現問題時,無法精確定位發生問題的原因

-無法從各個角度對整體的銷售數據進行切片分析,擁有數據卻非掌握數據

▼無法根據市場走勢制定營銷策略

-只能根據粗淺的數據進行感性的市場判斷與決策,風險很大

-無法以數字化的方法對市場表現進行精確衡量,無法發現量價平衡的問題

-無法對市場下一步動向進行精確預測

解決方案

▼解決方案之全維度數據分析與挖掘

－時間、空間、維度、指標標准化，與業務強相關－聯動分析、鑽取分析、細節展示，多角度幫助深入挖掘問題，輔助決策－將智能分析結果通過QQ、微信、郵件、ERP寫入等相關的方式通知用戶，智能輔助決策

▼解決方案之綜合市場指數

-演算法獨特的市場綜合指數，數字化運營，不再拍腦袋決策-科學嚴謹的挖掘演算法，精確衡量市場走勢數據挖掘技術，預測未來

最終效果-銷售代表業績及潛力明晰

▼-銷售代表業績及潛力明晰、銷售數據實時掌控整個銷售團隊中，成功獲取：

1）銷售代表的綜合業績最好者2）銷售總額最高者3）毛利率額最高者4）具有潛力的銷售代表

▼-數據化掌控，制定營銷策略，總經理可以完成

1）從任意部門到各個大區、銷售代表和代理商的下鑽和上選分析2）實現多層次多維度數據的查詢3）從龐大的數據中挖掘重點客戶和潛在客戶，從而制定營銷策略

②沃爾瑪的搜索

這家零售業寡頭為其網站Walmart.com自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。

任何事情的發生，都會有蛛絲馬跡的前兆表露出來。如果人們不去關注一支股票行情走勢，就不會去買賣這支股票；如果人們不去詢問某件商品的價格，也很難產生購買行為；如果沒有悶熱的天氣，似乎就沒有透心涼的大雨。關於地震前種種異象，更是被許多書籍、文章大肆渲染。

假定有一種技術可以記錄下所有這些先兆，人們就獲得了未卜先知的能力。利用大數據技術，能夠廣泛採集各種各樣的數據類型，並進行統計分析，從而預測未來，大數據影響之深遠，波及之廣泛，遠非一般的信息技術可比。大數據預測應該被利用到生活的方方面面，尤其是在預測地震，泥石流等等，擁有先進技術的目的，就應該是人類造福，它的意義也應該在此；否則，所以的創造都是無用功。

大數據的利用，可以重新定位生產商與供應商的關系；可以通過商品本身收集數據並傳回製造商進行研究與開發；可以通過用戶交互提高服務；當文字變成數據，不僅人可以用之閱讀，機器也可用之分析……充分說明，第一，個人也好，公司也好，都需要與時俱進；第二，大數據的多樣性有待於更全面的開發，更好地服務於人們的生活。

大數據時代開啟了一場尋寶游戲，而人們對於數據的看法以及對於有因果關系向相關關系轉化時釋放出的潛在價值的態度，正是主宰這場游戲的關鍵。

大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。

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C. 地球上的礦物資源到底有多少，會被人類耗盡嗎

人類要發展必須依靠資源，而我們地球上的資源也不是無窮無盡的，我們每用一點就會少一點，因為現在的可再生能源還不是我們的主流能源，畢竟可再生能源的利用范圍是有限的，所以我們必須要對我們的發展做出可持續計劃。

可以這樣說世界目前處於高速發展的時期，我們需要更多的資源，世界人口基數比較龐大，利用的資源也是非常多的，還有許多浪費的，並且有的資源在利用的過程中會對我們的環境進行很大的破壞的，我們在利用這些礦物資源的時間一定要注意環保，保護我們為數不多的資源，保護我們生存已久的家園。

應用數字化技術優化采選工藝控制，實現設備大型化和規模化生產，降低生產成本，通過規模化開采，降低開采品位擴大資源量。開發新類型礦產資源如海底礦產資源、鹵水資源，甚至海水資源的勘探和利用技術。

為了我們美好的家園，為了我們更好的發展，我們需要對於我們的資源進行利用保護，這是為了我們的未來而努力的。

D. 大數據中心是什麼

問題一：大數據中心是什麼？中國最大的大數據中心在哪裡？ 你好！大數據中心，是指服務於大數據存儲、挖掘、分析和應用的數據中心。大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
目前，國內新建了許多大數據中心，規模不一。其中，網路和阿里巴巴的大數據中心名氣較大，此外，羅克佳華在鄂爾多斯和太原建設的大數據中心憑借北部省份的能源優勢，建成5萬平方米的全國單體面積最大的大數據中心，是目前亞洲最大的雲計算中心。

問題二：大數據是什麼意思？目前具體有些什麼應用？ 大數據的意思就是數據要在線，這樣你的數據才能有價值，用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據，電影里好多這種素材，比如人臉的搜索，人員的定位，人流的分析，運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多，只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。

問題三：什麼是大數據和大數據平台 大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據平台是為了計算，現今社會所產生的越來越大的數據量。以存儲、運算、展現作為目的的平台。

問題四：中國的大數據中心有哪些 沒什麼不同，只能說應用的領域和接觸的長短不同吧。如果還想知道更多的大數據問題，ITjob網有大數據的相關介紹，博客和論壇也有大數據的討論和觀點，你可以去看看。下面給你粘貼下大數據在中國和美國的應用時間和領域。希望能幫到你。
大數據在中國的發展相對比較年輕。2012年，中國 *** 在美國提出《大數據研究和發展計劃》並且批復了「十二五國家政務信息化建設工程規劃」，總投資額估計在幾百億，專門有人口、法人、空間、宏觀經濟和文化等五大資源庫的五大建設工程。我國的開放、共享和智能的大數據的時代才真正大面積的開始。
而美國 *** 將大數據視為強化美國競爭力的關鍵因素之一，把大數據研究和生產計劃提高到國家戰略層面。2012年3月，美國奧巴馬 *** 宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，這是繼1993年美國宣布「信息高速公路」計劃後的又一次重大科技發展部署。美國 *** 認為大數據是「未來的新石油與礦產」，將「大數據研究」上升為國家意志，對未來的科技與經濟發展必將帶來深遠影響。
Marketsand Markets公布的最新報告顯示，2013年至2018年，全球大數據市場的年復合增長率將為26%，從2013年的148.7億美元增長至463.4億美元。

問題五：什麼是大數據服務中心？ 我認為大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
大數據幫助 *** 實現市場經濟調控、公共衛生安全防範、災難預警、社會輿論監督；
大數據幫助城市預防犯罪，實現智慧交通，提升緊急應急能力；
大數據幫助醫療機構建立患者的疾病風險跟蹤機制，幫助醫葯企業提升葯品的臨床使用效果，幫助艾滋病研究機構為患者提供定製的葯物；
大數據幫助航空公司節省運營成本，幫助電信企業實現售後服務質量提升，幫助保險企業識別欺詐騙保行為，幫助快遞公司監測分析運輸車輛的故障險情以提前預警維修，幫助電力公司有效識別預警即將發生故障的設備；
大數據幫助電商公司向用戶推薦商品和服務，幫助旅遊網站為旅遊者提供心儀的旅遊路線，幫助二手市場的買賣雙方找到最合適的交易目標，幫助用戶找到最合適的商品購買時期、商家和最優惠價格；
大數據幫助企業提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少投資的風險，以及幫助企業提升廣告投放精準度；
大數據幫助娛樂行業預測歌手，歌曲，電影，電視劇的受歡迎程度，並為投資者分析評估拍一部電影需要投入多少錢才最合適，否則就有可能收不回成本；
大數據幫助社交網站提供更准確的好友推薦，為用戶提供更精準的企業招聘信息，向用戶推薦可能喜歡的游戲以及適合購買的商品。
其實，這些還遠遠不夠，未來大數據的身影應該無處不在，就算無法准確預測大數據終會將人類社會帶往到哪種最終形態，但我相信只要發展腳步在繼續，因大數據而產生的變革浪潮將很快淹沒地球的每一個角落。
未來的大數據除了將更好的解決社會問題，商業營銷問題，科學技術問題，還有一個可預見的趨勢是以人為本的大數據方針。人才是地球的主宰，大部分的數據都與人類有關，要通過大數據解決人的問題。
比如，建立個人的數據中心，將每個人的日常生活習慣，身體體征，社會網路，知識能力，愛好性情，疾病嗜好，情緒波動……換言之就是記錄人從出生那一刻起的每一分每一秒，將除了思維外的一切都儲存下來，這些數據可以被充分的利用：
醫療機構將實時的監測用戶的身體健康狀況；
教育機構更有針對的制定用戶喜歡的教育培訓計劃；
服務行業為用戶提供即時健康的符合用戶生活習慣的食物和其它服務；
社交網路能為你提供合適的交友對象，並為志同道合的人群組織各種聚會活動；
*** 能在用戶的心理健康出現問題時有效的干預，防範自殺，刑事案件的發生；
金融機構能幫助用戶進行有效的理財管理，為用戶的資金提供更有效的使用建議和規劃；
道路交通、汽車租賃及運輸行業可以為用戶提供更合適的出行線路和路途服務安排；
……
目前做大數據分析的產品有多瑞科輿情數據分析站系統，主要是側重對數據搜集和分析整理出報告。

問題六：數據中心，雲計算，大數據這三個詞之間有什麼區別和聯系 數據中心，簡稱機房，就是防止伺服器用的，其中雲計算的母伺服器（物理伺服器）也需要放置到機房。
雲計算，就是虛擬伺服器，也就是在物理伺服器上通過技術手段虛擬出若乾颱伺服器。
大數據，是指手上擁有的海量的數據信息，比如用戶購買記錄，用戶注冊記錄等等。

問題七：現在說的大數據是什麼意思 大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** ，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。可以被現代先進媒體記錄、採集和開發利用的數據集、數據流和數據體。
數聯網是大數據時代信息技術發展的重要產物，數聯網依託大數據，是大數據的應用模型，通過數聯網，用戶可以通過數聯網獲得全網數據融合的數據價值。

問題八：中國大數據中心在哪個城市 你好，中國數據中心有八大節點：北京、武漢、成都、廣州、上海、沈陽、西安、南京。
這幾個都是大數據中心，其中成都數據中心是中國電信全國8大節點之一，可支配帶寬資源豐富，與Chinanet骨幹網節點帶寬60G，CN2節點帶寬10G。機房內部網路全部採用千兆連接核心層與匯聚層，雙百兆冗餘到接入層的無瓶頸交換式結構，區域網採用千兆與百兆混合交換式可監控網路，中心網路設備確保高可靠性架構，做到無單點故障，分支網路提供冗餘設備及線路，可針對客戶數據傳輸，維護的需求提供XDSL，DDN，ISDN等多種接入手段，並能提供與國內Chinanet主要節點城市連接的長途專線。
聽說西普網路有這幾個節點的一手資源，希望能夠幫到你

問題九：大數據中心配幾個交換機 一般情況下有兩個核心交換機，然後看你數據中心的規模再添加多台接入交換機 ，接入交換機的數量不確定，對於接入交換機就不需要做主備了。我們一般一排機櫃有一個列頭，裡面放接入交換機。

問題十：國內大數據公司有哪些？ 大數據包涵很廣泛，涉及到很多方方面面，技術難度也很大，國內能做的公司不太多，我知道的有網路、華為、聯想、浪潮、電科華雲、騰訊、阿里巴巴、中科曙光等。

E. 西藏礦業前景分析西藏礦業 主力資金西藏礦業大數據診斷

在2021年的上半年中，關於金屬的價格而言不僅銅的價格創下了新高，鋁的價格也一樣創下了新高，其中鋁期貨價格創下了近十年的新高，有色金屬板塊也在慢慢變強，吸引許多人的眼光。那麼下面的時間我們就來談一談，板塊當中走勢較為強勁的一隻股票--西藏礦業。

在開始分析西藏礦業前，學姐這里整理好了一份關於有色金屬行業龍頭股名單分享給朋友們，直接點開便可查閱：寶藏資料：有色金屬行業龍頭股一覽表

一、從公司角度來看

公司介紹：西藏礦業它是由一家西藏國有礦業所研發出來的也是唯一上市的公司，主要營業的有6種項目:鉻鐵礦、鋰礦、銅礦、硼礦的開采、加工及銷售和貿易業務，以開發鋰資源為重點，使得鋰資源產業鏈得到延展。

大致了解完西藏礦業後，我們再來瞧一瞧該公司具備有哪些投資優勢？投資該公司對於我們來說是好是壞？

亮點一：具有資源和技術優勢

作為西藏自治區一級企業，西藏礦業最出彩的地方就是地區類礦產品資源的開發和儲備，在區內擁有足夠多的礦產資源，像鉻、 鋰、 銅等。

這些年下來積累了特別多的技術和經驗，就憑借著這些，對於鉻鐵礦和鋰資源，公司採用跟他相適應的獨特開采技術，在工藝過程中不產生有毒有害的三廢產生，不摻雜任何雜質離子，不會對鹽湖造成不好的影響。

然而在成本方面，依靠技術優勢，扎布耶鹽湖比國內其他鹽湖開發成本少20%，少於鋰礦提取價格50%-70%左右，成本要少很多。

亮點二：具有壟斷優勢

西藏礦業歸屬西藏最第一大的綜合性礦業公司，從以前那種只有單一的烙鐵礦生產，已經發展成了鉻，銅，鋰開采以及加工，是以銷售為主的三大支柱產業和以硼礦，以及銻礦等多礦種開采為輔的生產經營模式。

作為西藏最大的綜合性礦產企業，公司有著資源開採的專營權和特許經營權，在行業中處於壟斷經營的地位。

亮點三：擁有豐富的鋰資源

西藏礦業有對世界第三大、亞洲第一大鋰礦鹽湖之稱的西藏扎布耶鹽湖的唯一開采權，當前已經發覺了184.10萬噸鋰儲量，是已經含有了鋰、硼、鉀固、液並存的大型鹽湖礦床，其鹵水含鋰濃度僅低於智利阿塔卡瑪鹽湖，含鋰品排名世界第二，和世界同類鹽湖比起來它擁有的資源更優。

由於篇幅有限，我把更多關於深度報告和風險提示的內容總結在了這篇研報當中，點擊即可查看：【深度研報】西藏礦業點評，建議收藏！

二、從行業來看

在碳排放的相關政策的推動之下，明顯的給有色金屬供需兩端提供了優良的好處。就說金屬行業產能過剩的情況發生也會很少出現，有新的發展趨勢。

加上終端新能源汽車有著不斷攀升的市場佔有率，繼而電池裝機量在其的帶動下，會不斷提升，對鋰礦原材料的供給需求也會擴大。因此在西藏礦業未來的走向上，我覺得它還會更上一層樓。

但是文章具有一定的滯後性，朋友們要是想更加准確地了解西藏礦業未來的行情，下面有個鏈接直接點擊，到時候會有專業投顧給你診股,瞧瞧西藏礦業的估值具體是低估還是高估：【免費】測一測西藏礦業現在是高估還是低估？

應答時間：2021-10-31，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

F. 重要礦產潛力分析

我國成礦地質條件有利，但是礦產勘查工作程度總體較低，未查明資源豐富，找礦潛力很大。特別是近年來我國礦產勘查重大找礦成果已顯示出西部地區蘊藏巨大的資源潛力，東部地區深部找礦仍具有較大潛力，海域油氣資源和天然氣水合物資源潛力很大。

1.3.1 能源礦產未查明資源潛力分析

1.3.1.1 油氣資源

新中國成立以來，我國先後在200多個沉積盆地開展了油氣勘查工作，僅在34個盆地中見到了油氣顯示，在29個盆地中發現了工業油氣藏。截至2007年底，已在25個盆地中探明了油氣地質儲量，累計探明石油地質儲量277.40億噸，靜態剩餘技術可采儲量28.33億噸，探明程度為36%，勘查進入中期，探明儲量穩定增長；累計探明天然氣地質儲量7.3萬億立方米，靜態剩餘技術可采儲量3.2萬億立方米，天然氣探明程度為21%，勘查處於早期，儲量增長快。其中，陸上石油資源查明率相對較高，海上石油資源查明率很低。被一些專家稱為我國石油勘探的處女地預測資源前景很大的青藏高原羌塘盆地至今沒有開展鑽探。特別是一些新區新領域急需開展戰略調查評價。

從區域來看，我國東部區油氣勘探工作程度總體上還處在中期，其中老油氣區已經達到勘探成熟期；西部區油氣勘探工作程度總體上剛進入勘探中期，部分盆地還處在勘探初期；海洋大區油氣勘探工作程度總體上還處於勘探初期。青藏油氣區、南方油氣區、南華北油氣區、南海北部陸坡深水區、南沙海域、東海西部和東南部、黃海油氣勘探工作程度總體上還處在概查、局部普查評價階段。雖然東部油氣區勘探程度較高，但仍然有較大的勘探潛力，老油氣區的新層系和新領域（華北前古近系海相油氣領域、東北J₃-K₁斷陷盆地群）以及外圍盆地都是未來儲量增長的地區。西部地區、海域油氣資源豐富，探明率比較低，總體勘探工作程度還很低，勘探潛力很大，是未來儲量增長的基礎。

從勘探領域來看，我國石油的勘探工作程度總體要高於天然氣的勘探工作程度；陸相油氣區勘探工作程度總體要高於海相油氣區；新生界油氣領域的勘探工作程度總體要高於中、古生界的勘探工作程度。我國油氣勘探開發尚未進入深水領域。

根據2005年對全國常規油氣資源評價的結果，全國陸上和海域129個含油氣盆地地質資源量為895億噸，其中陸上和近海765億噸，遠海130億噸。截至2007年底，全國陸上和近海待查明石油地質資源量487億噸，可采資源量還有135億噸，其中東部佔34%，中部佔12%，西部佔28%，近海佔17%，主要集中在渤海灣、塔里木、松遼、鄂爾多斯、准噶爾、珠江口、柴達木7大盆地；全國陸上和海域129個含油氣盆地天然氣地質資源量為44萬億立方米，其中陸上和近海35萬億立方米。全國陸上和近海待查明天然氣地質資源量27.6萬億立方米，可采資源量還有17.9萬億立方米，其中東部佔5%，中部佔25%，西部佔36%，近海佔26%，主要集中在塔里木、四川、東海、鄂爾多斯、鶯歌海、柴達木、瓊東南、松遼8大盆地。待探明油氣資源品位變差，石油資源中38%為低滲透油和重油，天然氣資源中34.1%為低滲透氣。

1.3.1.2 煤炭資源

截至2007年底，全國累計查明煤炭資源儲量12832億噸，垂深2000m以淺的煤炭資源查明率僅為23%。其中，預測1000m以淺的煤炭資源查明程度僅45%，未查明的遠景資源量尚有1.58萬億噸；預測埋深1000～2000m的有2.71萬億噸煤炭資源，目前僅有極少資源被查明。從區域看，東部地區、南方地區煤炭地質勘查工作程度較高，勘查深度已經達到1500米左右；西部地區、北方地區煤炭地質勘查工作程度較低，勘查深度一般只有600～1000米，個別達到1200米。全國保有查明資源儲量11804億噸，其中基礎儲量3261.26億噸（其中高級別儲量有1767.90億噸），資源量8543.19億噸。以上表明，全國煤炭地質勘查工作程度總體還不高，全國2000m以淺還有77%的預測資源量待查明，全國1000m以淺還有55%的預測資源量待查明；還有大量的查明資源量需要進一步勘查提高儲量級別。其中，新疆資源潛力甚大，預測1000m以淺的未查明煤炭資源量就佔到全國的59%，但由於區位和水資源缺乏等原因，勘查開發程度很低。

1.3.1.3 煤層氣資源

我國煤層氣資源豐富，預測資源量達36.81萬億立方米。但我國煤層氣勘查工作程度很低，截至2007年底探明地質儲量僅1030.30億立方米，探明資源量僅為總資源量的0.3%。大量煤層氣資源在開發煤炭前沒有勘查和利用，被白白抽放掉，甚至造成大量的惡性安全事故和隱患。

1.3.1.4 其他能源礦產資源

初步調查表明，我國北方砂岩型鈾礦具有一定的找礦潛力，南方硬岩型鈾礦具有較大潛力。

我國油頁岩具有較大的潛力，有20個省和自治區、47個盆地分布有油頁岩資源。根據新一輪全國油頁岩資源評價結果，預測全國油頁岩資源總量為7199億噸，全國頁岩油資源總量為476億噸，可回收頁岩油資源量為120億噸。目前僅在15個省（區）計算了油頁岩探明儲量，查明資源量約1150億噸，其中基礎儲量67.2億噸。撫順、茂名、敦密盆地有一定的油頁岩查明了資源儲量規模並且已開發。松遼、鄂爾多斯、准噶爾3個盆地油頁岩資源最豐富。

我國油砂資源有一定的潛力。根據新一輪全國油砂資源評價結果，我國有24個含油砂的盆地，預測油砂油地質資源量59.70億噸，其中可采資源量22.58億噸，主要分布准噶爾、塔里木、鄂爾多斯、松遼、四川等大型盆地中。目前，我國僅對少數礦點進行了勘查，但尚未提交儲量；油砂資源勘探、儲量計算等技術規范尚處在空白階段。

我國有300萬平方千米的海洋經濟專屬海域，南海和東海存在大面積的水深大於300m的深水海域，具備天然氣水合物成藏的物理條件。其中，南海瓊東南、神狐、西沙、南沙等海域和東海沖繩海槽等深水海域資源潛力大，海底初步探測研究表明，其中蘊藏豐富的海底天然氣水合物。最近在南海採集到海底樣品，預示有很大的勘查前景。

我國地熱資源也比較豐富，勘查開發前景廣闊。全國地熱資源總量還沒有評價。全國經正式勘查並經國土資源儲量行政主管部門審批的地熱田為103處，提交的B+C級可采地熱資源量每年33283萬立方米；經初步評價的地熱田214個，D+C級地熱可采資源量每年約5億立方米。地熱遠景資源主要分布於蘇北盆地、南襄-江漢盆地、河套平原、蘇魯山地、太行山地中的斷陷盆地。我國油頁岩具有較大潛力，全國油頁岩預測資源總量為200億噸油當量；油砂資源有一定的潛力。

1.3.2 非能源礦產未查明資源潛力分析

我國幅員遼闊，地質構造復雜，成礦演化復雜多樣，非能源礦產齊全，地質條件有利。但根據重點礦種的資源潛力初步分析結果，重要固體礦產資源總體勘查程度不高。初步預測，鐵、銅、鋁、鉛、鋅、錳、鎳、鎢、錫、金等查明程度為26%～59%，平均為35%，約有2/3的資源待查明，資源勘查評價潛力較大。我國主要成礦區帶和全國重要礦產資源潛力尚待進一步調查。

我國礦產勘查工作程度分布極不均勻，造成查明的礦產資源分布也存在明顯差異。特別是西部地區地域遼闊，占陸地國土面積的2/3以上，查明的大中型礦床數僅佔全國的14%，大多屬於礦產勘查程度較低或空白區。如果將西部地區的礦產勘查工作程度整體提高到東部的目前水平，至少可使全國查明資源儲量增加1倍以上。

對565座大中型礦山的潛力調查顯示，192座具備資源潛力，佔34%，其中39座有望取得重大找礦突破，說明老礦山深部和外圍同樣具有巨大的找礦潛力。

到2007年底，全國各種重要礦產未查明資源潛力如下：

1）根據全國鐵礦總量預測，全國開展省級鐵礦總量預測的17個省市區鐵（礦石）未查明潛力700億噸（大部分省區預測500米以淺，部分省區1000米以淺）。估計全國1000米以淺的未查明資源量在1000億噸以上。西部新發現一批有價值的找礦線索，顯示找礦潛力較大，中東部近年實施的危機礦山找礦專項，在老礦山深部和外圍獲得突破，此外低品位鐵礦還有勘查潛力。

2）銅12000萬～15000萬噸。其中西南三江、雅魯藏布江、東天山等成礦區（帶）尋找大型、超大型銅礦潛力較大，老礦山深部尚有找礦潛力。

3）鋁土礦（礦石）40億噸。山西、河南、廣西、貴州、重慶等潛力較好。

4）鉛15000萬噸、鋅35000萬噸。西南三江、大興安嶺、秦嶺、鄂西湘西、川滇黔、閩中、阿爾泰南部、塔里木西南緣、念青唐古拉等許多地區潛力較大。

5）錳（礦石）16億噸。北方地區尋找沉積變質型錳礦有一定前景，西部地區勘查程度較低，找礦潛力較大。

6）鎳大於2000萬噸。資源遠景區主要為新疆、甘肅、吉林、四川等省區。

7）鎢（WO₃）500萬噸。主要分布在南嶺、新疆、甘肅等地。

8）錫1168萬噸。主要分布在南嶺、內蒙古東部、雲南、西藏、川西等地，老礦山周邊和深部仍有找礦潛力。

9）鉀鹽（KCl）9億噸。主要找礦重點為塔里木、羅布泊、柴達木等盆地。

10）金21000噸。膠東、華北地台北緣、秦嶺東段仍有很大潛力，西部地區主要分布在天山、秦嶺、祁連山、揚子地台西緣、滇黔桂鄰區、柴達木西北緣、東昆侖山、西藏等地。

總之，我國重要金屬礦產資源查明程度平均35%。與查明資源儲量相比較，在待查明的資源中，鐵、鋁等礦產仍有1倍的找礦潛力，銅、錳、鎳、錫等有約2倍的潛力。鉛、鋅、金等礦產的潛力更大，約為3倍。但是，找礦難度加大，勘查成本不斷增加。從全球找礦發現的規律來看，我國已經開始步入中等勘查難度階段。因此，要實現這些資源潛力，需要加大礦產調查與潛力評價力度，加大勘查投入，加快科技創新。

「十一五」以來，我國礦產勘查勢頭很好，2006～2007年，不少大宗緊缺礦產顯著增加了資源儲量。「十一五」後3年，通過加大對16個重要成礦區帶等的公益性地質調查投入、實施中央地質勘查基金，拉動和促進商業性礦產勘查蓬勃發展，有望實現礦產資源調查評價和勘查新的重大突破。

預期「十一五」新增資源儲量（333以上）：鐵礦石50億噸、銅1000萬噸、鋁土礦2億噸、鉛鋅2500萬噸、錳礦石1億噸、鎳50萬噸、鎢50萬噸、錫50萬噸、金1000噸、鉀鹽2億噸、磷（P₂O₅）5億噸。其中「十五」後3年新增資源儲量（333以上）：鐵礦石30億噸、銅600萬噸、鋁土礦1.2億噸、鉛鋅1500萬噸、錳礦石0.6億噸、鎳30萬噸、鉀鹽1.2億噸、磷（P₂O₅）3億噸。

「十一五」預期提交新發現小型以上規模礦產地2000處以上，其中大型規模以上後備勘查基地180處以上，有望形成30處可供國家規劃和建設的大型原材料基地，包括滇西北銅礦、新疆哈密銅鎳礦、西藏雅魯藏布江帶銅礦、羅布泊鉀鹽、湖南騎田嶺錫礦、豫西南鉛鋅銀礦、閩中鉛鋅礦、鄂西鉛鋅礦、大興安嶺中南段鉛鋅銀礦、塔里木西緣鉛鋅礦、新疆南部白乾湖鎢錫礦等地。

G. 紫金礦業基本面和技術面分析紫金礦業大數據分析股票紫金礦業股票手機牛叉診股

隨著疫情得到有效的控制，交通運輸業和製造業也慢慢恢復，由於基礎設施升級的幫助，原油、金屬礦石等大宗礦產的需求慢慢增加。今天就來和大家認真談談一個行業的優質企業--紫金礦業。

在開始分析紫金礦業前，我整理好的稀有採掘行業龍頭股名單分享給大家，點擊就可以領取：寶藏資料：採掘行業龍頭股名單

一、從公司角度來看

公司介紹：紫金礦業主營的是勘查與開發金、銅、鋅等礦產資源，適度延伸冶煉加工及貿易金融業務等。紫金礦業位居《福布斯》2021全球上市公司2000強第398位，全球金屬企業第9位、全球黃金企業第3位，是在國內擁有金、銅、鋅資源儲量最巨大的企業之一。

大概給大家說了紫金礦業的公司情況後，再來了解一下公司的出色之處有哪些？

優勢一、國內規模最大的礦業企業之一

紫金礦業集團股份有限公司是一家以金銅等金屬礦產資源勘查和開發為主的大型跨國礦業集團。紫金礦業的資產規模、營業收入和累計利稅均大於1300 億元，是國內礦業行業目前經濟效益最高、競爭力最強、金屬礦產資源擁有量最多的大型礦業企業之一。

優勢二、礦產品儲量位於國內前列

紫金礦業的主要金、銅、鋅資源儲量和礦產品產量已進入國內礦業前三名。公司重要礦業的投資項目不僅遍布國內14個省區，還涉及到海外12個國家，其中卡莫阿銅礦銅金屬資源儲量高達4369萬噸，是非洲第一大、全球第四大銅礦。公司擁有超過或接近一半集團總量的金、銅、鋅資源儲量和礦產品產量，（僅海外的數據），利潤貢獻率在集團佔比不低於三分之一，是我國在海外具有黃金和有色金屬資源量、礦產品產量最多的企業之一。

優勢三、以科技創新為核心競爭力，堅持高質量可持續發展

紫金礦業在地質勘查、濕法冶金、低品位難處理資源綜合回收利用、大規模工程化開發等方面具有豐富的實踐經驗和行業領先的技術優勢，獨立設立了"礦石流五環歸一"工程管理模式，而且，也是全球不太多的具備有系統自主技術與工程管理能力的跨國礦業企業。

紫金礦業也是將安全環保作為企業生存和發展的生命線，全面促使綠色礦山和生態文明建設，資源綜合利用水平和能耗指標長期以來在行業中是位於領先地位的。

由於篇幅受限，更多關於紫金礦業的深度報告和風險提示，我整理在這篇研報當中，點擊即可查看：【深度研報】紫金礦業點評，建議收藏！

二、從行業角度來看

通過有效的防疫措施、積極的財政刺激和寬松的貨幣政策這些有利措施，全球主要經濟體的GDP增速更進一步得到了回升，疊加供需長期持續不斷緊張，基本金屬價格均有較大幅度的提升。譬如銅，也是因為，全球主要經濟體恢復帶動基本金屬需求增加，現在銅金屬的主產地還因疫情受到干擾，導致礦山原料供不應求，從而推動價格不斷提高。

概括一下，紫金礦業公司，它作為採掘行業的翹楚，此時行業穩定增長的紅利，要很好的利用，有機會可以快速發展。但是文章具有一定的滯後性，如果想更准確地知道紫金礦業未來行情，直接點擊鏈接，有專業的投顧幫你診股，看下紫金礦業現在行情是否到買入或賣出的好時機：【免費】測一測紫金礦業還有機會嗎？

應答時間：2021-10-30，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

H. 大數據分析的具體內容有哪些

隨著互聯網的不斷發展，大數據技術在各個領域都有不同程度的應用
1、採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端(Web、App或者感測器形式等)的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2、導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3、統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4、挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測(Predict)的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

I. 大數據和預測分析的非常規性用途

大數據和預測分析的非常規性用途

在本文中，威爾?凱利將與我們分享一些關於大數據和預測分析，在多個行業的一些非常規的用途。

我們已經性接觸過眾多圍繞著大數據和預測分析的公約、挑戰、目前流行的思維理念、以及商業模式的文章了。然而，除了對於大數據的恐懼、懷疑、不確定性以及對於大數據概念的大肆炒作之外，目前，已經有一些企業開始把大數據分析技術用在一些非常規的領域了。

露天采礦挖掘數據追蹤

首先，讓我們來看看日立數據系統(HDS)如何利用大數據和預測分析來支持某些大型建設、采礦和交通運輸等行業的重工業應用的吧。當我與他們的產品規劃副總裁邁克爾?海;軟體產品的營銷高級主管薩拉?加德納;以及全球營銷的高級副總裁阿西姆?查希爾進行交流時，他們向我概述了大數據和預測分析如何在重型礦山設備上工作的。

這篇由薩拉?加德納撰寫的題為《日立數據機：露天礦數據挖掘》重點講述了日立是如何利用大數據來支持其露天礦數據挖掘機械工作的。我不是在談論數據的挖掘，而是說礦產的地下開采。加德納的文章中說明了一些極端例子：如數據機床推動了大數據和預測分析，進而幫助完成我們很多人都認為是非常規性的業務任務。

一些大數據業內人士將大數據和預測分析的應用程序在重型工業設備和運輸系統的運用視為未來整個大數據運用領域增長的一個主要因素。

提高電子商務客戶體驗

盡管零售商店行業的競爭已然十分激烈了，一些相同的問題也開始延伸到電子商務領域里。一家名為Bloomreach的創業公司旨在利用大數據來提高電子商務的客戶體驗。這是基於客戶的搜索習慣來提供客戶專屬頁面，而不是修改整個網站的用戶體驗。Bloomreach公司的技術側重於通過分析產品需求關注內容發現。

Bloomreach公司的首席執行官Rajdedatta向我介紹了該公司如何利用大數據技術來加強電子商務的客戶體驗。他們的技術人員在大型電子商務網站的後端，使他們能夠在保證強大的客戶體驗的同時，基於客戶搜索條件的最佳匹配來定製新產品登陸頁面。

雖然將大數據應用程序作為電子商務和客戶體驗的一部分可能看起來已經平常了。但這為我們指明了三個發展方向。第一個發展方向是大數據將向電子商務的世界的內容戰略家、信息建築師、設計師發起挑戰。第二個發展方向是大數據的流暢性將成為以後的電子商務人才的重要要求。第三個，也許是最重要的發展方向是電子商務網站後端的大數據技術將成為在搜索和網上銷售競爭中吸引顧客眼球所必須的技術。

收銀機和呼叫中心背後的應用分析

可能大數據最為知名的應用領域就是跟蹤客戶的行為了。然而，日立商業顯微鏡的大數據和預測分析適用於通過應用技術於大客戶服務中心和零售店的收銀機來分析客戶的另一面。

商業顯微鏡捕捉所謂的「情感時刻」，用感測器分析客戶在接受電話客服的發聲，或通過客戶的刷卡消費來統計客流量，通過工牌卡來了解客戶在於呼叫中心的哪位客服人員溝通。

在零售環境中，商業顯微鏡可以研究客流量，然後返回數據，幫助優化零售環境的布局。

大數據可以根據與顧客的互動來跟蹤客戶的行為，以便為企業提供可操作的信息，進而為顧客提供最佳的服務，贏得商業競爭。

實施NFL門票動態價格

大多數和我一樣住在華盛頓的Redskins橄欖球隊的球迷都非常熟悉人們在橄欖球賽季對於門票定價的投訴和抱怨。而其他地區的球迷對於他們當地的NFL球隊在每個賽季的門票定價也充滿了各種愛恨。NFL正在使用FICO的大數據和預測分析方法，以確定並實施動態的門票定價策略。

利用大數據和預測分析方法來實施動態定價可能比我們更了解消費者。只是，FICO和NFL才剛剛開始使用案例研究項目階段。如此規模的大數據和預測分析項目至少需要是在收集了一段時間的客戶需求、以及其他方面的消費需求才可以付諸實施。

提高企業溢價認購用戶留存率

今天，溢價認購市場面臨更多的挑戰。因為取消認購是用戶在時機成熟時削減預算的第一步。而一家初創型企業ScoutAnalytics正在應用大數據和預測分析，以幫助包括軟體即服務(SaaS)、信息服務和數字媒體等類型的企業改善他們的用戶留存率。

ScoutAnalytics公司宣稱他們在幫助企業提高溢價認購用戶留存率方面的營收增加了10%至15%。其可以作為一個數據樞紐，關聯到銷售配額，幫助銷售團隊獲取更多的經常性收入。

總結

在這篇文章中，我們向您展示了大數據和預測分析如何成為橫跨多個行業的非傳統的應用的基礎技術。盡管頻繁的採用大數據和預測分析還是一項挑戰，但這些非常規性的特殊的應用技術為我們展示了更好的個人、企業的未來。而在線生活也必將成為今天和未來更大的商業平台的一部分。

以上是小編為大家分享的關於大數據和預測分析的非常規性用途的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

J. 地質礦產勘探儲量估算工作及數據流程分析

一、工作流程分析

礦產資源勘查三維可視化儲量估算系統研製的基本目的是輔助完成對地質勘查獲得的關於勘探儲量計算的各種成果的綜合分析，實現儲量的可視化計算。礦產資源勘查三維可視化儲量估算系統資料庫結構及其流程，必須代表通行的礦產資源儲量估算評價流程。如第二章礦產儲量估算的需求分析所述，儲量估算在不同的勘探階段要求不同，但工作流程大體相似，可用如下圖表達：

圖3-1 勘探儲量估算工作流程

上述工作流程在礦產資源勘查三維可視化儲量估算系統（MRES）中可概括為如下過程：

1.數據管理（data management）

地質勘探獲取的各種勘探資料首先要通過合適的軟體工具進入三維系統，這些資料有圖形資料，如：地質圖、工程分布圖、地形等高線數據等，也有礦體各種工程獲得的分析數據，如：礦石的品位、比重等，還有關於三維地下岩石、岩性及厚度的描述。MRES系統應該對這些數據進行科學的管理，如表格數據的錄入、編輯、修改和查詢等。對於二維圖形數據，如地質圖等，可以通過GIS軟體矢量化後進入系統。另外系統還可以處理遙感影象及DEM數據，形成效果逼真的三維圖形。

2.單工程礦體圈定（ore body delineation in a drill）

三維可視化技術將各單工程所見地層、岩石、構造和礦體顯示在三維空間坐標中，按照國家儲量圈定規范，根據礦床的工業指標，如邊界品位、工業品位、可采厚度、夾石厚度及有害組分等，圈定單工程礦體的形態、厚度、位置等。系統在圈定過程中，既要可以根據規范自動圈定礦體，又要提供交互智能工具，用戶可以在工程圖上通過人機交互對話圈定礦體。

3.剖面礦體圈定（ore body delineation inprofile）

礦體連接是一項非常重要而且智能化高的工作，由於三維地質體的復雜性和人們認識的局限性，導致不同的地質專家圈定的結果可能不一樣，計算機只能提供半自動的輔助交互工具來幫助專家完成剖面礦體的連接，用戶可以使用方便實用的剖面編輯器完成礦體的半自動連接。

4.三維礦體圈定（ore body delineation）

將剖面連接，系統形成三維地質體，並使用多種方法進行可視化儲量計算。

5.礦體儲量估算（ore body reserve management）

完成各種儲量分析，如統計報表、采（盤）區儲量、品位噸位分析、經濟價值分析、虛擬勘探與開采等。

上述工作在系統中被稱為3DEM過程，MRES中可概括為如下工作流程：

圖3-2 MRES系統3DEM工作流程

二、系統中數據分析

1.勘探工程產生的數據

地學信息的可視化是將地質構造學、計算機圖形學和計算可視化等專業知識相結合，計算機可視化是方法，地質內容研究是目的。因此，從事這方面研究不僅要有專業的計算機科學理論，還要了解地學工作的內容。在進行系統分析及設計時，必須在地學方面找到依據。

在進行地質特徵提取之前，大致經過三個步驟：數據採集、數據相關性分析和數據集成。地質統計學的觀點認為，任何地學數據要與其所處的空間數據相結合，才能進行檢索、可視化、分析和操作。地質勘察獲取的數據資料是以鑽孔記錄或者測井記錄的形式保存的一些采樣數據，如：礦石的品位、廢石含量以及一些觀測特徵，如岩性等，都是沿著鑽孔取樣的結果。另外一類是定性描述地層邊界或上下底界線的數據資料，這種資料包括在地質普查中獲得的地質圖、剖面圖、構造線和地層結構面等。表3-1是一個典型的鑽探資料數據。

表3-1 鑽孔數據

圖3-3 鑽孔空間形態

可視化系統建模所使用的數據是阿舍勒礦區的，以此為例，做一重點分析。礦區的山地工程資料是三維地質建模最主要的原始資料（礦區的山地工程包括：鑽孔、槽探、平硐、沿脈、穿脈等，為了形象、方便及簡單地描述，以下均將山地工程簡稱為鑽孔），包括：一是鑽孔的空間位置信息（即鑽孔的測量數據）包括鑽孔在三維空間的起點坐標（X,Y,Z）以及鑽孔的長度；二是鑽孔在空間的位置變化信息，即鑽孔在空間的傾斜方向和傾角，這兩個資料描述了鑽孔在空間的形態，如圖3-3所示。三是鑽孔的地質資料及分析結果，即采樣信息：包括采樣位置、樣品代號、分析結果、樣品長度，還包括在充分了解鑽孔的地質資料基礎上劃分出的鑽孔的地質界線，包括岩性代號及地質代號。表3-2給出了了原始數據欄位的解釋。以阿舍勒礦區的原始數據為例，原始材料描述了三個表如表3-3所示，表3-4為鑽孔的空間總體位置信息，表3-5為鑽孔在空間的位置變化信息，表3-6為采樣信息及地質描述。

表3-2 信息欄位內容

表3-3 原始材料

表3-4 鑽孔的空間總體位置信息（部分）

表3-5 鑽孔在空間的位置變化信息（部分）

表3-6 采樣信息及地質資料（部分）

鑽孔位置信息表、采樣信息表及位置信息表ER關系圖如下：

圖3-4 數據表ER關系

2.其他相關數據

這些數據是指礦產勘探過程中所需的其他來源的數據，包括：

（1）地質圖。大比例尺地質圖數據，可以通過平面GIS軟體進行數字化進入系統；

（2）勘探工程分布圖。以GIS格式進入系統；

（3)DEM測量數據。專業的地形測量形成的高程數據，為形成地面高程模型提供數據；

（4）遙感影像。通常以某種圖像格式進入系統。

3.系統產生的中間數據

為完成三維儲量估算，會產生一些中間性成果數據，這些數據包括：

（1）鑽孔三維可視化文件。包括岩性、礦體顏色和位置等信息。

（2）剖面數據。通過鑽孔工程數據形成的勘探鑽孔剖面圖形數據。包括剖面鑽孔位置、圖形、分層和礦化信息等。

（3）曲面數據。通過礦體、地層連接形成地質體表面文件，包含有圖形、曲面對應的地質體等信息。

（4）體數據。由曲面組成地質體，每個地質體均賦有屬性。

（5）儲量晶格文件。晶格圖形、儲量、品位、估計參數、噸位等。

（6）成果圖件。礦體截面圖等。

這些數據在系統中可分成三類：表數據、三維圖形數據和二維圖形數據。

三、三維可視化系統的功能描述

三維建模及其相關信息可視化方法研究的成果都將在三維地學信息可視化系統中實現。因此，系統本身不僅要提供一般的地學可視化系統通用的分析和顯示的功能，也要具備一些面向礦產資源評價的功能。

三維地質模型理論的研究目的是為了最終開發出三維地學模擬軟體。項目將應用各種三維可視化控制項，著重研究三維空間地質體的智能編輯、投影轉換、三維空間投影圖的隱線隱面處理、三維圖形的裁剪處理、以地質實體的光照模型來逼真地顯示地質體三維空間形態，任意剖面圖的獲取、三維制圖圖示圖例庫及數字化制圖等。可視化系統初步設計中的主要交互功能包括：

（1）人工交互設計：主要用於創建和編輯設計目標。包括對點、線、面、多邊形、層等目標物體的編輯和操作，以及文字的編輯和操作。

（2）移動：任意在屏幕上一定圖形、圖像。

（3）放大、縮小：對操作對象進行任意倍數的放大、縮小，不僅包括給定倍數的放大、縮小，而且可以在屏幕上選擇任意區域范圍放大成屏幕的范圍。

（4）恢復：將經過放大、縮小、移動等操作的三維物體或二維物體恢復操做前的狀態。

（5）放映：允許製作動畫，並與其他功能結合操作。

（6）旋轉：提供三維圖形、圖像的真三維旋轉，可以繞X、Y、Z三軸的任意軸旋轉，並提供自動旋轉的功能。

（7）剖面移動：允許任意方向、任意角度、任意高程、任意位置進行剖面切制和任意厚度的塊段分割，並按照給定的步長移動剖面。

（8）固化和消隱：能將原始的、傾斜的多邊體、三角面體和柵格網狀模型顯示為固化的物體，使得空間物體看起來是三維的面體，且固化和消隱轉化方便。

（9）數據查詢：對於原始數據可進行查詢顯示，並作為活動的窗口，可任意移動和放大。

（10）全局視窗：提供一個全局或「鳥眼」的視窗，顯示原始的整屏，特別是在切制剖面後，顯示剖面的移動及其在平面的位置。

（11）隱藏、半隱藏、可視：可以方便地將屏幕上的物體成為隱藏、半隱藏、可視三種狀態，只有可視的物體才可以被編輯和操作。

（12）列印：針對一些常用的地質圖件，提供列印功能。

三維地學信息可視化系統不僅要管理圖形數據，還要能夠建立起礦體三維概念模型，智能化輔助完成三維地質建模分析及計算。進行礦產資源評價的核心目標就是進行儲量的計算，可視化系統的主要需求就是為完成儲量計算提供可視化的操作環境，例如計算過程及結果的顯示。設計的功能包括：

（1）三維模型功能：提供創建三維模型的各項功能。主要有柵格網狀表面模型、三角面模型、等值線模型。柵格網狀表面模型主要用於完成柵格網狀模型的建立和操作，包括等值線操作。三角面模型為主要的功能模塊，包括對二維、三維固化三角面模型的編輯及操作。等值線模型可以創建等值線、面，並對點、線、面進行操作。地下水模型：結合其他模型的選項精確建立復雜的地下水模型。

（2）分析交互功能：用於獲得詳細的交互點和目標、獲得統計數據、創建圖例、標繪數據信息、創建目標與文字、文件或ISIS資料庫的聯系。

（3）塊模型功能：用於儲量計算。包括創建儲量計算的空間范圍、顯示儲量計算的有關信息、切制地質剖面或塊段、添加計算公式、變異函數的計算、品位估算、儲量計算等與儲量計算有關的操作。

（4）地質屬性顯示功能：對相關的地質內容進行操作。包括鑽孔的操作，如創建、顯示、修改等；地球物理數據的處理及操作、斷層構造的操作、用柵格方法進行儲量計算、對樣品進行組合、樣品的顯示。