Page 103 - 运鑫服饰画册

基于车联网、大数据的融合创新应用研究 PAGE/102

5. 深部矿产资源预测大数据并行化处理研究

项目简介

四川省科技计划项目（应用基础研究）“深部矿产资源预测大数据并行化处理研究” ，根据原生晕地球化学元素含量
的异常分布规律特征，结合线性和非线性数学方法，建立原生晕地球化学异常极值理论模型，在此基础上进行并行化改造，
以此建立大数据并行化软件处理平台，对矿产资源数据进行分布式、高效率、精确化的处理和分析，科学划分元素分带序列，
提取找矿标志，实施深部矿产预测。

①高性能并行化大数据平台研究

针对地质数据种类繁多，格式类型不统一，标准难以整齐划，课题的实施需要处理非结构化、半结构化、结构化地质
数据，从而需要对高性能并行化处理大数据平台进行研究，来完成矿产资源数据处理和分析、存储管理等功能。课题通过
对 Hadoop 进行系统研究，采用 HDFS 对各类地质数据进行分布式存储和管理，在 MapReduce 上建立矿产资源预测并
行算法模型，以此构建出具有并行、分布、高效率的 Hadoop 高性能并行大数据平台，如下图，进行矿产资源数据分析处理。

应用层 矿产资源领域

资源服务接口

资源服务调度

计算资源
处理层
MapReduce高性能并行计算
存储资源（HDFS）
结构化 半结构化 非结构化
数据 数据 数据

操作系统

数据资源
资源层 服务器
数据库 算法库 知识库

Hadoop 高性能矿产资源数据并行处理平台构架

②地球化学元素分布规律研究

进行矿产资源靶区预测的有效定位，需要对矿区矿床形成的地球化学背景，元素空间分布规律，成矿成晕的元素组合
特征进行深入研究，分析不同成矿期的叠加晕和原生晕分带特征，建立原生晕模式与找矿标志的盲矿体预测模型。在此基
础上，进一步研究成矿元素的分布规律和矿体的分布规律得关联性，以此丰富原生晕地球化学的信息来源，增强原生晕找
矿能力。