蔡煜琦，虞航，李曉翠，劉佳林，章展銘

（核工業(yè)北京地質(zhì)研究院，中核集團鈾資源勘查與評價技術(shù)重點實驗室，北京 100029）

隨著信息化與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代的來臨不僅改變了人們的生活，也改變了人們對人類活動的記錄方式，從而出現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)?；谝延械臄?shù)據(jù)、從數(shù)據(jù)出發(fā)，依靠人工智能方法，運用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)技術(shù)，從海量數(shù)據(jù)中提取信息、挖掘有價值的信息一直是科學(xué)研究中的核心問題?！按髷?shù)據(jù)”是一種海量數(shù)據(jù)的集合，也是一種信息資產(chǎn)，需要通過專業(yè)化的技術(shù)處理方法從海量的數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息。

地球科學(xué)由早期的定性描述到現(xiàn)今的定量分析，從地質(zhì)與數(shù)學(xué)結(jié)合而成的數(shù)學(xué)地質(zhì)到地質(zhì)與信息技術(shù)結(jié)合的數(shù)字地質(zhì)，已成為應(yīng)用信息技術(shù)最密集的科學(xué)領(lǐng)域之一，被認定為是數(shù)據(jù)密集型科學(xué)［1-2］。地質(zhì)科學(xué)家對地質(zhì)數(shù)據(jù)研究的熱衷一貫如初，在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時代背景下，地質(zhì)數(shù)據(jù)的集成研究更顯得重中之重。因此，為了向國家、政府、企業(yè)、學(xué)術(shù)團體與社會公眾提供數(shù)據(jù)分析、挖掘、組織、管理等服務(wù)，“地質(zhì)云”的構(gòu)建則勢在必行。

礦產(chǎn)資源預(yù)測評價是地質(zhì)學(xué)家、資源勘探工作者對地球表面具有經(jīng)濟價值的礦產(chǎn)可能存在的空間位置進行科學(xué)研究，開展預(yù)測和資源潛力的綜合評價，也是指導(dǎo)國家、政府以及行業(yè)部門制定礦產(chǎn)資源勘查、開發(fā)、保護等相關(guān)資源政策的依據(jù)［3］。我國于2006年啟動“全國礦產(chǎn)資源潛力評價”項目，完成了對全國25 種重要礦產(chǎn)資源進行定性、定位、定量的預(yù)測，形成了我國礦產(chǎn)資源預(yù)測評價領(lǐng)域的地質(zhì)數(shù)據(jù)庫，為利用大數(shù)據(jù)的預(yù)測思維和技術(shù)體系進一步提升礦產(chǎn)資源預(yù)測的準確度與精細化奠定了堅實的基礎(chǔ)。

新時期人們對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用程度提出了更高的要求，如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)理念和技術(shù)手段，對地學(xué)領(lǐng)域形成的海量數(shù)據(jù)有效地組織和使用，科學(xué)挖掘有用信息，使其產(chǎn)生更高的價值和效率，并應(yīng)用于礦產(chǎn)資源的預(yù)測評價，更好地服務(wù)于社會，具有十分重要的意義。由此，筆者探討了大數(shù)據(jù)時代鈾礦資源預(yù)測評價的技術(shù)方法。

1 大數(shù)據(jù)的概念及特點

1.1 大數(shù)據(jù)概念

大數(shù)據(jù)（Big Data）作為當(dāng)前研究技術(shù)最熱門的話題，與智能手機、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等概念一樣已經(jīng)廣泛滲透到人們生活、科研工作的各個領(lǐng)域。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時代，掌握大數(shù)據(jù)、使用大數(shù)據(jù)為人們提供了商業(yè)機遇和技術(shù) 挑 戰(zhàn)［4-5］。維克托·邁爾-舍恩伯格等［6］指出：世界的本質(zhì)就是數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)將開啟一次重大的時代轉(zhuǎn)型。大數(shù)據(jù)作為第四范式，研究領(lǐng)域十分廣闊，而大數(shù)據(jù)發(fā)展的核心動力來源于人類測量、記錄和分析世界的渴望。對“大數(shù)據(jù)”的定義，麥肯錫全球研究所給出的是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合［7］。

1.2 大數(shù)據(jù)特點

對于大數(shù)據(jù)特點，目前認識不一，但大多傾向于4V 或5V 特征。趙鵬大［1］院士概括為5V，即大數(shù)據(jù)具有規(guī)模性（Volume）、多樣性（Variety）、價值性（Value）、高速性（Velocity）和真實性（Veracity）的特點。與以往海量數(shù)據(jù)相比，大數(shù)據(jù)體現(xiàn)在規(guī)模巨大的同時，更加強調(diào)數(shù)據(jù)的內(nèi)涵與屬性，強調(diào)從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、挖掘信息后獲得的巨大價值。

規(guī)模性：是指數(shù)據(jù)的體量，指代大型數(shù)據(jù)集，其規(guī)模一般在10 TB 級左右，甚至更大，達到PB 級的數(shù)據(jù)量；

多樣性：是指構(gòu)成數(shù)據(jù)種類多、格式多，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

價值性：是指數(shù)據(jù)價值，通過對地質(zhì)、構(gòu)造、環(huán)境、水文、礦產(chǎn)資源等各種類型地質(zhì)數(shù)據(jù)處理與信息挖掘，提取有用信息，實現(xiàn)某種地質(zhì)服務(wù)的目標(biāo)。

高速性：是指數(shù)據(jù)處理速度快，采用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)可對數(shù)據(jù)量非常龐大的數(shù)據(jù)集，做到快速、實時處理。

真實性：是指獲取、擁有的數(shù)據(jù)是否真實、可靠。

2 大數(shù)據(jù)分析與處理關(guān)鍵技術(shù)

大數(shù)據(jù)分析與處理的關(guān)鍵技術(shù)一般包括大數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理與預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)分析與挖掘和可視化與應(yīng)用5個方面［8］，其基本概括總結(jié)了大數(shù)據(jù)分析、信息挖掘與處理技術(shù)框架及流程。其中數(shù)據(jù)存儲與管理是大數(shù)據(jù)處理流程中的基礎(chǔ)，是開展有用信息提取的保障；如何從海量大數(shù)據(jù)中挖掘“價值信息”，即數(shù)據(jù)分析與挖掘是大數(shù)據(jù)處理流程中的核心，數(shù)據(jù)可視化是實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)展示和應(yīng)用的關(guān)鍵。

系統(tǒng)梳理鈾礦資源潛力評價工作，利用大數(shù)據(jù)開展鈾礦資源預(yù)測評價，可歸納出大數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)流程包括鈾礦資源潛力評價大數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化與應(yīng)用5個方面（圖1）。

2.1 大數(shù)據(jù)采集

地質(zhì)數(shù)據(jù)具有復(fù)雜的數(shù)據(jù)構(gòu)成，對于地質(zhì)體及地質(zhì)體所展示的現(xiàn)象描述一般都由其所代表的部分抽樣數(shù)據(jù)或地質(zhì)、地球化學(xué)、地球物理、遙感等不同專業(yè)數(shù)據(jù)來表征。定量數(shù)據(jù)包括連續(xù)型、離散型、方向型和坐標(biāo)型等，定性數(shù)據(jù)包括二態(tài)數(shù)據(jù)、三態(tài)數(shù)據(jù)和多態(tài)數(shù)據(jù)等。

數(shù)據(jù)采集包括兩方面的數(shù)據(jù)。一是前人研究成果資料，主要是指以紙介質(zhì)存儲的地質(zhì)調(diào)查與科研成果報告、基礎(chǔ)地質(zhì)和專題圖件、圖片等以及不同格式存儲的電子文件；二是指通過正在實施的地質(zhì)勘查、科學(xué)研究等工作，對野外地質(zhì)調(diào)查、地球物理勘探、地球化學(xué)測量、遙感解譯、室內(nèi)巖礦分析測試、測井?dāng)?shù)據(jù)和地質(zhì)專題圖件、礦產(chǎn)資源等各類空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的數(shù)字化采集。對于前人工作與研究成果形成的紙介質(zhì)資料需要進行掃描、矢量化形成電子文檔，以備對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

圖1 鈾礦資源預(yù)測評價大數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)流程Fig.1 Technic flowchart of Big Data analysis and processing for uranium resources prediction and evaluation

2.2 大數(shù)據(jù)預(yù)處理

大數(shù)據(jù)的預(yù)處理是指對收集獲取的多源海量地學(xué)信息數(shù)據(jù)進行分類、整理，將包含重復(fù)數(shù)據(jù)的進行排序，合并清洗相同數(shù)據(jù)。對不同類別的文檔按照一定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行處理，采用分布式文件系統(tǒng)存儲；選擇機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)挖掘有價值的信息，同時對獲取的信息數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換，利用分布式數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)進行重新組織構(gòu)建數(shù)據(jù)庫。根據(jù)數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)與大數(shù)據(jù)緩存技術(shù)，開發(fā)數(shù)據(jù)引擎，建立可便捷、高速訪問的數(shù)據(jù)索引文件，供文本數(shù)據(jù)分析和信息的深度挖掘。

2.3 大數(shù)據(jù)存儲與管理

地質(zhì)大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以用二維表格來實現(xiàn)邏輯表達，此類數(shù)據(jù)的存儲與管理相對來說不存在較大的困難。相比而言，現(xiàn)有的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)種類繁雜（包含doc 和wps 等文檔、GIS 矢量數(shù)據(jù)文件、pdf、jpg 柵格等眾多格式），內(nèi)容多樣，且數(shù)據(jù)量巨大，常以文件目錄形式分散存儲，文件小而碎。這種碎片化、非結(jié)構(gòu)化的存儲方式不僅導(dǎo)致對數(shù)據(jù)的查詢、統(tǒng)計、更新等操作低效，而且更不利于對數(shù)據(jù)的檢索、文獻的閱讀和信息的挖掘等，從而影響對這些內(nèi)容豐富的數(shù)據(jù)共享與應(yīng)用。因此，建立地質(zhì)數(shù)據(jù)庫對地質(zhì)數(shù)據(jù)有效地存儲與管理是構(gòu)建地質(zhì)云的基礎(chǔ)。

近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，不少學(xué)者提出了針對海量大數(shù)據(jù)的收集、儲存、管理、分析和共享非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的有效技術(shù)手段，為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲與管理提供了新的思路。陳建平、崔寧等［9-10］提出利用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，可對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行快速處理，并將其轉(zhuǎn)化成為半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)信息提取應(yīng)用。例如，對圖件按圖例顏色，或花紋符號進行匹配，對文本類資料不同內(nèi)容（如構(gòu)造、地貌等）和段落標(biāo)記屬性。李朝奎等［11］提出在MapGis K9 與Oracle 10G 基礎(chǔ)上創(chuàng)建空間數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建的思路，對文檔數(shù)據(jù)采用分類存儲方式進行管理，對圖件數(shù)據(jù)采用金字塔索引方式進行存儲管理。李超嶺、李豐丹等［12-13］提出分布式數(shù)據(jù)庫，將空間數(shù)據(jù)和非空間數(shù)據(jù)結(jié)合起來，實現(xiàn)了對空間數(shù)據(jù)和非空間數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的有序化管理，也為大數(shù)據(jù)信息挖掘奠定了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.4 大數(shù)據(jù)分析與信息挖掘

大數(shù)據(jù)分析與信息挖掘的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法。地球科學(xué)領(lǐng)域?qū)ΦV產(chǎn)資源預(yù)測要素的提取得到了研究者越來越多的重視。超級計算硬件、軟件的發(fā)展，為大數(shù)據(jù)的分析與信息挖掘提供了有利平臺?；诓煌臄?shù)據(jù)類型和格式研發(fā)了數(shù)據(jù)預(yù)處理、高維數(shù)據(jù)降維、機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)等相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘算法。

目前，地質(zhì)大數(shù)據(jù)分析主要集中在前處理和檢索查詢方面，即地質(zhì)數(shù)據(jù)庫建立階段，對地質(zhì)描述、地質(zhì)數(shù)據(jù)、地質(zhì)圖表、地質(zhì)認識等價值巨大的地質(zhì)綜合資料深度分析與挖掘的能力建立還處于探索階段。然而，地質(zhì)礦產(chǎn)資源評價、地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測預(yù)警、地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測及防護等重要業(yè)務(wù)是對地質(zhì)云服務(wù)范疇的進一步要求，因此，基于地質(zhì)模型、地質(zhì)理論模型開展地質(zhì)大數(shù)據(jù)深度分析與挖掘?qū)⑹侵匾慕鉀Q思路。

2.5 大數(shù)據(jù)可視化與應(yīng)用

數(shù)據(jù)可視化是需求者對大數(shù)據(jù)成果展示與應(yīng)用的根本要求，是對復(fù)雜地質(zhì)現(xiàn)象形象化的展示。大部分地質(zhì)數(shù)據(jù)又是一個較為抽象的概念，因此地質(zhì)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是地質(zhì)云易于使用、易于理解、易于被接受的重要解決途徑之一。

原始的統(tǒng)計圖表、原始的地質(zhì)圖件等一維或二維的表達形式是一種快速認識數(shù)據(jù)集的捷徑，是地質(zhì)數(shù)據(jù)可視化的重要手段。但是原始的統(tǒng)計圖表和地質(zhì)圖件只能呈現(xiàn)基本信息，隱藏在一維或二維內(nèi)的三維空間信息不能很好的傳達，因此，地質(zhì)云在數(shù)據(jù)可視化上必須滿足在原始的一維或二維的基礎(chǔ)上建立一個立體的、動態(tài)的、實時的、允許交互的三維空間信息傳達的要求，而長期以來基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)、3S 技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和三維建模技術(shù)等為主建立起的地質(zhì)模型和地質(zhì)理論模型是數(shù)據(jù)三維可視化的重要組成。此外，動畫、視頻影音等也是對數(shù)據(jù)加以可視化解釋的技術(shù)手段。

應(yīng)用于礦產(chǎn)資源預(yù)測評價中對大數(shù)據(jù)分析，主要是通過從地球科學(xué)大數(shù)據(jù)（含地質(zhì)、物化探、遙感、水文地質(zhì)和礦產(chǎn)資源）中挖掘出有用信息，在建立的成礦模式基礎(chǔ)上，與成礦要素、預(yù)測要素相關(guān)聯(lián)，進一步建立成礦模型或預(yù)測評價模型，再通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，進而應(yīng)用到礦產(chǎn)資源的預(yù)測中。

3 大數(shù)據(jù)下鈾礦地質(zhì)云的構(gòu)建

3.1 地質(zhì)云構(gòu)建背景及意義

2008 年和2011 年《Nature》 和《Science》雜志先后出版了“大數(shù)據(jù)”和“數(shù)據(jù)處理”專刊，介紹了海量數(shù)據(jù)對當(dāng)今社會帶來的挑戰(zhàn)和機遇，并從互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟學(xué)等領(lǐng)域進行了論述；2011 年，世界著名咨詢機構(gòu)美國麥肯錫公司發(fā)布了 《大數(shù)據(jù)：下一個創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的前沿》；2015 年9 月，中國政府印發(fā)了 《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，明確推動大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用。

我國地質(zhì)工作者在長期的地質(zhì)與礦產(chǎn)資源調(diào)查、礦產(chǎn)資源評價、地質(zhì)科學(xué)研究與規(guī)劃制定、地球物理測量、地球化學(xué)測量等工作中獲取了海量科學(xué)數(shù)據(jù)資料，是一筆寶貴的社會財富，也是我國可以開展地質(zhì)領(lǐng)域“大數(shù)據(jù)”研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)［14］。為實現(xiàn)各類地質(zhì)、地球物理、地球化學(xué)信息數(shù)據(jù)的社會化共享，挖掘地質(zhì)、地球物理、地球化學(xué)等數(shù)據(jù)的潛在應(yīng)用價值，滿足不同專業(yè)人員和社會大眾對地質(zhì)信息的不同需求，在大數(shù)據(jù)時代發(fā)展的背景下，借鑒大數(shù)據(jù)技術(shù)的思維及數(shù)據(jù)處理方式，部分學(xué)者提出了建立我國的“地質(zhì)云”［9］。

地質(zhì)云是基于地質(zhì)大數(shù)據(jù)、云計算等現(xiàn)代信息技術(shù)、計算機技術(shù)，充分利用野外地質(zhì)調(diào)查、地球物理勘查、地球化學(xué)勘查、遙感地質(zhì)解譯、礦產(chǎn)資源調(diào)查評價、水文地質(zhì)調(diào)查、地形地貌等地學(xué)數(shù)據(jù)，以尋找礦產(chǎn)資源滿足國民經(jīng)濟需求，服務(wù)經(jīng)濟社會發(fā)展為目標(biāo)的綜合性服務(wù)平臺。

構(gòu)建地質(zhì)云可對地表每一點上產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等數(shù)字化地質(zhì)數(shù)據(jù)進行信息提取、知識挖掘等，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的“增值”。地質(zhì)云構(gòu)建的意義不僅可用來存儲和管理海量的地質(zhì)數(shù)據(jù)，有別于以往的數(shù)據(jù)庫，而且可為礦產(chǎn)資源勘查部署、實施找礦突破戰(zhàn)略行動提供數(shù)據(jù)分析、信息挖掘［9］。

3.2 大數(shù)據(jù)下鈾礦地質(zhì)云構(gòu)建

地球科學(xué)實驗學(xué)屬于數(shù)據(jù)密集型科學(xué)，廣泛存在不同類型的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)涵蓋基礎(chǔ)地質(zhì)調(diào)查、礦產(chǎn)資源勘探、地球物理勘探、地球化學(xué)測量、遙感地質(zhì)調(diào)查、水文地質(zhì)調(diào)查、地形測量等各種方面。這些數(shù)據(jù)往往具有多源性、異構(gòu)性、時空性、隨機性、模糊性、非線性等特征。因此，地球科學(xué)大數(shù)據(jù)涵蓋了長期積累的大量的海量地學(xué)數(shù)據(jù)，具有較強的專業(yè)性。

鈾礦地質(zhì)云包括鈾礦資源勘查開發(fā)、科學(xué)研究所獲得的核心基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、成果數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)的整理與分類，充分利用已有的化學(xué)分析、測井等獲得的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時對地球科學(xué)特有的如礦物、巖石、礦床、巖心照片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)手段進行處理，使非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而方便信息挖掘。

鈾礦地質(zhì)云與長期基于地質(zhì)數(shù)據(jù)庫的鈾成礦信息分析不同。針對鈾礦地質(zhì)云中地質(zhì)大數(shù)據(jù)所具有的地、物、化、遙等數(shù)據(jù)的多樣性，存在獲取的多維數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并用等特點，在分析應(yīng)用、信息挖掘過程中需采用大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)方法。另一方面，鈾礦地質(zhì)云的構(gòu)建與當(dāng)前主流的物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析也不盡相同，幾十年來，長期的鈾礦地質(zhì)調(diào)查與鈾成礦理論與勘查技術(shù)研究形成了內(nèi)容豐富、專業(yè)性強的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，隨著多年來地質(zhì)信息化工作的積累，鈾礦地質(zhì)云客觀地需要專業(yè)局域網(wǎng)的構(gòu)建、數(shù)據(jù)共享平臺的搭建（圖2）。因此，地質(zhì)云構(gòu)建緊密圍繞鈾礦資源管理、鈾礦勘查部署決策和服務(wù)社會的應(yīng)用需求。研發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)包括：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的信息提取與挖掘分析，結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混合存儲與管理、大數(shù)據(jù)共享平臺、數(shù)據(jù)傳輸、可視化等。

圖2 鈾礦勘查地質(zhì)云的構(gòu)建框架Fig.2 The construction frame of geological cloud for uranium exploration

4 討論

4.1 礦產(chǎn)預(yù)測評價理論

礦產(chǎn)預(yù)測基本理論方法的發(fā)展與不同階段的礦產(chǎn)資源評價計劃相聯(lián)系。如20 世紀90年代的全國第2 輪區(qū)劃工作，趙鵬大等［15］總結(jié)了以“求異”作為尋求新礦床的地質(zhì)異常成礦預(yù)測理論，王世稱等［16-17］發(fā)展了地物化遙綜合信息礦產(chǎn)預(yù)測理論，朱裕生［18］總結(jié)了成礦預(yù)測方法。2006 年，全國重要礦產(chǎn)資源潛力評價項目立項，葉天竺等［19］在綜合研究國內(nèi)外礦產(chǎn)預(yù)測理論與技術(shù)方法的基礎(chǔ)上，提出了礦床模型綜合信息預(yù)測方法體系，完成了全國23 種礦產(chǎn)的潛力評價。肖克炎等［3］根據(jù)自然界因果理論、趨勢理論、事物信息變化聯(lián)系性理論，總結(jié)出礦產(chǎn)預(yù)測四大基本理論。因此，每一次大的礦產(chǎn)資源評價計劃推動了新的預(yù)測理論發(fā)展與技術(shù)方法創(chuàng)新。

4.1.1 礦產(chǎn)預(yù)測地質(zhì)模型理論

礦產(chǎn)預(yù)測地質(zhì)模型理論是應(yīng)用礦床模型進行科學(xué)預(yù)測，也是地質(zhì)專家最常用的預(yù)測方法，如20 世紀80 年代美國本土資源評價運用麥卡門礦床模型法，并通過特征分析進行定量預(yù)測。美國學(xué)者Singer 以建立全球礦床描述性模型為出發(fā)點，提出了全球“三部式”評價方法。礦產(chǎn)預(yù)測地質(zhì)模型理論符合事物的因果理論，主要是通過礦床學(xué)研究查明礦床的形成環(huán)境、成因機理，進而提煉預(yù)測要素進行科學(xué)預(yù)測。由于世界上礦床成因復(fù)雜，類型多樣，一個礦床往往具多成因性，不同的研究者對礦床成因的認識不一致。因此，某一礦床存在多種成因的觀點，對使用礦產(chǎn)預(yù)測地質(zhì)模型理論開展預(yù)測評價工作提出了挑戰(zhàn)，評價會得出多樣性乃至不正確的結(jié)果。礦產(chǎn)預(yù)測地質(zhì)模型理論在開展預(yù)測評價工作時，要始終以模型為樣板，基于大數(shù)據(jù)挖掘有價值的找礦信息，再通過相似類比方法，識別、挖掘多元找礦信息中與模型區(qū)最相似的地區(qū)和資源潛力［20-25］。

4.1.2 礦產(chǎn)預(yù)測相關(guān)性理論

礦產(chǎn)預(yù)測相關(guān)性理論是指圍繞整個礦產(chǎn)地質(zhì)調(diào)查評價，基于礦產(chǎn)資源發(fā)現(xiàn)與勘查產(chǎn)生的地質(zhì)、地球物理、地球化學(xué)、遙感、礦產(chǎn)等海量的地學(xué)數(shù)據(jù)所隱含的反映礦產(chǎn)形成與礦床類型的直接、間接信息進行預(yù)測的理論。相關(guān)性分析的主體是預(yù)測礦床類型以及該類型礦床產(chǎn)出的空間位置。因此，開展地質(zhì)、地球物理、地球化學(xué)、遙感和礦產(chǎn)等大數(shù)據(jù)相關(guān)性方法研究以獲取成礦相關(guān)性就顯得尤為重要。王世稱等［17］提出綜合信息礦產(chǎn)預(yù)測方法體系，就是充分運用了地質(zhì)、地球物理、地球化學(xué)、遙感和礦產(chǎn)資源等多源信息的融合，其預(yù)測思路和大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)方法相似。在采用礦產(chǎn)預(yù)測相關(guān)性理論進行礦產(chǎn)資源預(yù)測的難點主要在于地質(zhì)工作不平衡而導(dǎo)致的信息不對稱、礦產(chǎn)成因觀點不同而構(gòu)建的模型不一致以及使用物化遙信息時的多解性。

4.1.3 礦產(chǎn)預(yù)測趨勢理論

礦產(chǎn)預(yù)測趨勢理論是指在礦產(chǎn)預(yù)測過程中，通過研究礦床的時空變化趨勢而進行預(yù)測的方法。研究人員在詳細分析礦床產(chǎn)出地質(zhì)背景與成礦特征的基礎(chǔ)上，根據(jù)礦體在走向和傾向上的變化趨勢，進一步預(yù)測礦體向深部和邊部的延伸情況，從而達到探邊摸底，預(yù)測找礦方向的目的。由于礦床的形成與產(chǎn)出的地質(zhì)體在時間、空間上的變化既有隨機性，又有相關(guān)趨勢性，因此，礦產(chǎn)預(yù)測趨勢理論要求在找礦勘查與礦產(chǎn)預(yù)測時，常常通過研究一個地區(qū)某礦床形成隨時間、空間的變化趨勢，總結(jié)控制礦床產(chǎn)出的關(guān)鍵要素與成礦規(guī)律，再依據(jù)變化趨勢選擇移動平均法、趨勢分析法或地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)方法開展定量研究。趨勢預(yù)測理論是大數(shù)據(jù)相關(guān)性理論在空間、時間上的相關(guān)性延伸與補充。

4.1.4 礦產(chǎn)預(yù)測求異性理論

礦產(chǎn)預(yù)測求異性理論的實質(zhì)是趙鵬大等［26］率先提出的地質(zhì)異常預(yù)測理論，即在某一地區(qū)礦產(chǎn)勘查過程中，通過地質(zhì)、地球物理、地球化學(xué)和遙感信息處理，圈定各類地質(zhì)異常，特別是致礦地質(zhì)異常來進行成礦預(yù)測。求異是在相似類比情況下，通過篩選出礦床定位機制與已知礦床不同的標(biāo)志，識別未知區(qū)與已知礦床不同的成礦信息，或者存在明顯的地質(zhì)形邊，異常穩(wěn)壓等特殊地質(zhì)現(xiàn)象的地質(zhì)環(huán)境，進而推斷預(yù)測區(qū)或其周邊存在新類型、新礦種［27］。基于成礦系列理論的成礦預(yù)測方法，其實質(zhì)也是礦產(chǎn)預(yù)測求異。

4.2 鈾礦資源預(yù)測評價技術(shù)方法

大數(shù)據(jù)時代的到來，提升了對數(shù)據(jù)的存儲與管理，比如對結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和管理；創(chuàng)新了大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)方法，開展了分布式計算與大數(shù)據(jù)一體化等核心技術(shù)。因此，在具體應(yīng)用領(lǐng)域更加強調(diào)數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。隨著國內(nèi)外對大數(shù)據(jù)存儲管理、處理技術(shù)方法的不斷創(chuàng)新應(yīng)用，國內(nèi)地學(xué)領(lǐng)域研究者借鑒大數(shù)據(jù)技術(shù)的架構(gòu)模式，對比礦產(chǎn)資源預(yù)測評價技術(shù)方法的工作流程，提出了針對大數(shù)據(jù)的礦產(chǎn)資源預(yù)測評價技術(shù)方法。

國內(nèi)研究最具代表性的學(xué)者肖克炎研究員、于萍萍博士提出了大數(shù)據(jù)技術(shù)的方法流程、預(yù)測方法等。肖克炎等［3］認為前人運用的數(shù)字化礦產(chǎn)資源評價工作流程與大數(shù)據(jù)技術(shù)方法流程基本一致，包括6 方面的內(nèi)容，即：礦產(chǎn)預(yù)測地學(xué)數(shù)據(jù)庫建立；礦床類型與礦產(chǎn)預(yù)測類型劃分；成礦要素與預(yù)測要素的厘定、信息挖掘與預(yù)測要素圖編制；成礦模式與綜合信息預(yù)測評價模型建立；礦產(chǎn)預(yù)測區(qū)圈定、優(yōu)選及資源量估算；成礦規(guī)律研究與地質(zhì)找礦勘查部署建議。于萍萍等［28］提出了模型驅(qū)動的礦產(chǎn)資源定量預(yù)測評價方法，將礦產(chǎn)資源預(yù)測評價理論與成礦規(guī)律和成礦預(yù)測理論相結(jié)合，構(gòu)建找礦預(yù)測模型，拓展了定量表征控礦地質(zhì)因素和找礦標(biāo)志的新變量。

在大數(shù)據(jù)思維的影響下，與傳統(tǒng)礦產(chǎn)資源預(yù)測評價技術(shù)相比，大數(shù)據(jù)時代鈾資源預(yù)測評價技術(shù)方法流程基本保持一致，但在預(yù)測評價中應(yīng)突出鈾資源預(yù)測評價大數(shù)據(jù)的構(gòu)建、大數(shù)據(jù)的信息挖掘技術(shù)、鈾成礦模式與預(yù)測評價模型三維可視化技術(shù)、大數(shù)據(jù)的平臺構(gòu)建與定量預(yù)測。

4.2.1 鈾資源預(yù)測評價大數(shù)據(jù)構(gòu)建

鈾資源預(yù)測評價大數(shù)據(jù)構(gòu)建包括鈾資源勘查資料的收集整理、數(shù)據(jù)的存儲與管理以及數(shù)據(jù)庫的建設(shè)。

1）資料收集、整理。鈾資源勘查涉及不同比例尺、不同精度的時空數(shù)據(jù)，總量巨大［29］。要系統(tǒng)收集研究區(qū)所有地質(zhì)勘查相關(guān)資料信息，包括各種比例尺的地質(zhì)圖數(shù)據(jù)、鈾礦產(chǎn)地數(shù)據(jù)、鈾成礦特征數(shù)據(jù)、典型鈾礦床數(shù)據(jù)、鈾成礦規(guī)律研究數(shù)據(jù)、鈾礦床模式、區(qū)域成礦模式和預(yù)測評價模型資料。鈾資源勘查數(shù)據(jù)類型多，包括地質(zhì)調(diào)查、航空放射性測量、航空電磁測量、放射性水化學(xué)、遙感地質(zhì)解譯與異常信息、地球化學(xué)測量等面積性調(diào)查數(shù)據(jù)。在資料收集的上，對各類資料進行分類、整理。

2）數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)庫建設(shè)。利用Hadoop等大數(shù)據(jù)處理軟件，將非結(jié)構(gòu)化文檔大數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化處理，按照分布式文件系統(tǒng)存儲；轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式，并按照分布式數(shù)據(jù)庫要求進行重新組織，構(gòu)建可高速訪問的數(shù)據(jù)索引層，建立起分布式地學(xué)多源數(shù)據(jù)庫（地質(zhì)云）。

4.2.2 鈾資源預(yù)測評價大數(shù)據(jù)信息挖掘

1）大數(shù)據(jù)清洗技術(shù)是鈾礦勘查與資源評價大數(shù)據(jù)技術(shù)研究中最重要的關(guān)鍵技術(shù)。鈾資源預(yù)測評價涉及鈾礦勘查過程中獲取的各類數(shù)據(jù)，存在質(zhì)量參差不齊的情況，通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)解析、數(shù)據(jù)離散等手段，實現(xiàn)鈾資源預(yù)測評價數(shù)據(jù)的預(yù)處理；再通過大數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，消除重復(fù)數(shù)據(jù)、噪聲數(shù)據(jù)，補充遺漏數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型、連續(xù)數(shù)據(jù)的離散化、空值的替代、數(shù)據(jù)子集的隨機抽取等，從而把數(shù)據(jù)處理成適合于數(shù)據(jù)挖掘的形式［29］。

2）利用統(tǒng)計學(xué)、模式識別、人工智能、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，基于建立的分布式地學(xué)多源數(shù)據(jù)庫，從海量多類多層次的時空數(shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù)中挖掘用于預(yù)測與建模的鈾成礦有利信息，揭示蘊含在大數(shù)據(jù)背后的相關(guān)關(guān)系和演化趨勢，進而編制多元信息綜合異常分布圖，為圈定找礦遠景區(qū)提供依據(jù)。

4.2.3 鈾成礦模式與預(yù)測評價模型三維可視化

1）基于地學(xué)信息數(shù)據(jù)庫、地質(zhì)信息綜合分析與物化遙綜合信息挖掘，剖析鈾成礦作用及關(guān)鍵控制因素與預(yù)測標(biāo)志，建立鈾成礦模式與預(yù)測評價模型。

2）在對研究區(qū)地質(zhì)背景與鈾成礦特征深入研究基礎(chǔ)上，對某一典型礦床或同一類型礦床的成礦作用從四維空間進行的高度概括與總結(jié)。預(yù)測評價模型是在鈾成礦模式基礎(chǔ)上，依據(jù)主要控礦條件，選擇合適的變量類型，構(gòu)建預(yù)測要素（變量）圖層結(jié)構(gòu)，并將地質(zhì)要素與三維GIS 技術(shù)結(jié)合，通過一定算法（如立方體塊）進行賦值，對各個變量進行成礦有利條件的分析與提取，使其成為三維找礦預(yù)測模型重要的找礦信息變量。

4.2.4 鈾資源預(yù)測評價大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建與定量預(yù)測

1）鈾資源預(yù)測評價大數(shù)據(jù)平臺包括對大數(shù)據(jù)的管理、數(shù)據(jù)處理、信息挖掘、預(yù)測評價、決策服務(wù)等功能，能夠?qū)崿F(xiàn)鈾礦地質(zhì)數(shù)據(jù)到信息、信息到知識、知識到智慧的數(shù)據(jù)開發(fā)與信息轉(zhuǎn)換，服務(wù)于鈾資源預(yù)測與資源潛力定量動態(tài)評價［29］。

2）定位、定量鈾礦資源預(yù)測評價。在大數(shù)據(jù)平臺上，通過三維空間分析技術(shù)對研究區(qū)及其深部成礦模型、找礦模型及數(shù)學(xué)模型深入分析和修正，其后提取并建立預(yù)測模型，再選擇適合的數(shù)學(xué)（如信息量法、證據(jù)權(quán)法）或其他分析方法如深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，對鈾成礦有利地段各預(yù)測單元所包含的信息數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理，計算得到各預(yù)測單元的找礦有利度，統(tǒng)計有利度的分布區(qū)間，根據(jù)其分布特征，選定有利度下限，進一步計算各預(yù)測單元潛在資源量，從而實現(xiàn)深部礦產(chǎn)資源的定量評價。

5 結(jié)語

1）鈾資源預(yù)測評價大數(shù)據(jù)分析與處理流程包括大數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理、存儲與管理、分析與信息挖掘以及可視化與應(yīng)用5 個方面，而分布式計算與大數(shù)據(jù)一體化等核心技術(shù)的應(yīng)用，提升了對海量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化地學(xué)大數(shù)據(jù)的存儲和管理，數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的廣泛應(yīng)用，是鈾資源預(yù)測評價的核心內(nèi)容。

2）在大數(shù)據(jù)思維的影響下，大數(shù)據(jù)時代鈾資源預(yù)測評價技術(shù)方法流程基本保持一致，在預(yù)測評價中應(yīng)突出鈾資源預(yù)測評價大數(shù)據(jù)的構(gòu)建、大數(shù)據(jù)的信息挖掘技術(shù)、鈾成礦模式與預(yù)測評價模型三維可視化技術(shù)、大數(shù)據(jù)的平臺構(gòu)建與定量預(yù)測。