宋相龙
- 作品数：43 被引量：87H指数：7
- 供职机构：中国地质科学院矿产资源研究所更多>>
- 发文基金：中国地质调查局地质调查项目国家自然科学基金国土资源公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术矿业工程经济管理更多>>
- 一种矿集区尺度区域三维地质建模方法及系统
- 本发明公开了矿集区尺度区域三维地质建模方法及系统。该方法包括：获取地质调查数据，所述地质调查数据包括地层区特征数据、构造线特征数据、产状点特征数据、钻孔特征数据、勘探线特征数据、槽探特征和坑道特征数据；定义地层与地层之间...
- 李楠肖克炎宋相龙孙莉丁建华王琨阴江宁范建福崔宁
- 文献传递
- 一种智能地质成矿要素提取方法
- 李苍柏宋相龙肖克炎李楠
- 西天山备战铁矿成岩年代厘定及矿床成因研究被引量：15
- 2013年
- 运用同位素定年技术厘定西天山备战铁矿成岩年代,结合成矿地质背景研究矿床成因。通过对备战铁矿矿带南侧花岗斑岩样品中分选出的锆石单矿物颗粒进行锆石U-Pb法同位素定年,获得谐和年龄为(301.36±0.39)Ma。初步认为备战铁矿成岩时代为晚石炭世早期。结合区域构造背景认为,备战铁矿成矿环境为晚石炭世裂谷闭合环境,成矿岩浆形成于海陆交互相。矿石与围岩在成因上有联系,来自富集地幔,喷发过程中含矿岩浆与陆壳物质或花岗岩发生混染,形成铁矿床。综合分析认为,该矿床为火山沉积后期矽卡岩化改造富集型磁铁矿床。
- 韩琼弓小平毛磊宋相龙刘学良潘展超苏虎
- 关键词：成矿年代矿床成因地质意义
- 一种智能地质成矿要素提取方法
- ＜正＞1.引言矿产资源是人们社会生活赖以生存的物质基础,也是不可再生的自然资源组成部分。随着社会的持续发展,矿产资源需求量也越来越大。但是地表矿的日趋减少,矿产勘查向着隐伏的、难识别的、富矿和新类型矿的趋势发展。因此,单...
- 李苍柏宋相龙肖克炎李楠
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- 矿政管理与矿业经济可持续发展战略研究
- 弓小平潘展超韩琼宋相龙苏虎凤骏磊李潇林斌张燕波
- “矿政管理与矿业经济可持续发展战略研究”是《新疆维吾尔自治区矿产资源可供性分析及对策研究》、《矿产资源与矿政管理》、《伊犁哈萨克自治州州直矿业经济可持续发展战略研究》、《矿产资源行政管理》等4个项目的主要成果集成。通过全...
- 关键词：
- 关键词：矿产资源矿政管理矿业可持续发展
- 一种地质剖面图的生成方法
- 本发明公开一种地质剖面图的生成方法，该方法基于地质知识建立协同克立格方程组矩阵；根据协同克立格方程组矩阵建立二维地质剖面图；根据协同克立格方程组矩阵建立三维地质模型剖面图。本发明首先基于地质知识建立协同克立格方程组矩阵，...
- 李楠肖克炎宋相龙孙莉丁建华王琨阴江宁范建福崔宁
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- 一种三维地质几何模型不确定性评价方法
- ＜正＞1.引言随着地表矿、浅部矿的日益减少,地质找矿难度日益增大且找矿效果日益降低,与此同时,国内矿产勘查态势和资源潜力评价表明,地球深部具有巨大找矿前景,因此向地球深部找矿进军是今后矿产资源潜力预测评价重要发展趋势。与...
- 李楠李苍柏宋相龙花卫华肖克炎
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- 西天山式可布台铁矿火山岩地球化学特征、成岩时代厘定及其构造意义被引量：11
- 2014年
- 式可布台铁矿位于西天山阿吾拉勒铁矿成矿带西段,是此矿带极具代表性的铁矿床。主要赋存于以凝灰岩为主的石炭系上统伊什基里克组火山岩中。本文通过对式可布台矿区的火山岩进行岩石地球化学和LA-ICPMS锆石U-Pb测年分析来探讨火山岩形成的构造环境与成岩时代。地球化学分析表明大多数火山岩样品显示为高钾钙碱性系列;主量元素表明矿区火山岩主要由安山岩、英安岩、流纹英安岩组成,为钙碱性系列;微量元素和稀土元素表明矿区火山岩产出的构造环境为火山岛弧;LA-ICPMS锆石U-Pb测年显示火山岩的206Pb/238U加权平均年龄分别为(301±1)Ma和(313±2)Ma,表明该区的火山岩为晚石炭世早期。结合区域地质资料,认为矿区内出露的高钾钙碱性系列火山岩可能属于俯冲过程末期大陆岛弧岩浆作用的产物,其岩石的形成与构造岛弧环境有关,主体与下石炭统大哈拉军山组火山岩岩石化学特征相似。
- 李潇林斌弓小平马华东韩琼宋相龙谢磊凤骏王建设
- 关键词：LA-ICPMS地球化学
- 基于勘探线剖面数据的三维地质建模方法、系统及设备
- 本发明公开一种基于勘探线剖面数据的三维地质建模方法、系统及设备，涉及地质勘探技术领域，该方法包括：采集目标矿区的勘探线剖面数据，所述勘探线剖面数据包括多个二维剖面图；对所述勘探线剖面数据进行预处理，确定预处理后各所述二维...
- 肖克炎李程孙莉李楠宋相龙尹世涛唐瑞董旭朝
- 深度学习在地质学上的应用被引量：10
- 2018年
- 自Hinton等使用基于卷积神经网络的深度学习模型赢得Image Net分类比赛以来,深度学习的研究席卷了各个行业。通过介绍深度学习的历史,探索国内地质行业中深度学习模型的使用情况,并介绍深度学习的基础概念(如神经元、神经网络、监督学习和无监督学习等)以及深度学习基础模型中的2个重要网络:深度信念网络(DBN)和卷积神经网络(CNN)。在此基础上,类比深度学习在医学等相关领域的应用,提出了深度学习在地质上的几点应用:利用深度学习在计算机视觉上表现出的强大能力,可以对遥感图像进行聚类、对岩石样品图像进行分类、对岩石薄片数据进行描述;利用深度学习对原始数据表现出的强大识别能力,处理地质异常数据,从而确定成矿靶区的可能位置;利用深度学习的特点,对地震前的声信号数据进行处理,从而判断出地震发生前的剩余时间。
- 李苍柏范建福宋相龙
- 关键词：神经元神经网络无监督学习卷积神经网络
