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向杰: 作品数：18 被引量：83H指数：6; 供职机构：中国地质大学（北京）更多>>; 发文基金：中国地质调查局地质调查项目国土资源公益性行业科研专项北京市教委资助项目更多>>; 相关领域：天文地球自动化与计算机技术文化科学经济管理更多>>

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安徽铜陵地区隐伏矿体三维定量预测: 铜陵矿集区是我国重要的有色金属基地。随着地表及浅部矿产资源大量开发利用,深部矿和隐伏矿的找寻成为目前该地区找矿的主要方向。近年来,越来越多的研究者开始从三维的角度预测隐伏矿体的存在。本次研究通过全面收集安徽铜陵矿集区地质...; 向杰; 关键词：三维地质建模; 文献传递

野外地质三维综合信息平台及其数据集成与可视化方法: 本发明公开了一种野外地质三维综合信息平台及其数据集成与可视化方法，包括：浏览查询与查询结果输出模块：实现了二和三维综合可视化浏览与模型数据查询和显示。综合地质信息查询及结果输出模块：包括所有地层模型、构造模型、岩体模型与...; 陈建平田毅向杰胡桥李诗邱俊秀郑彦威于萍萍; 文献传递

无人机遥感技术在北京首云铁矿储量动态监测中的应用被引量：17: 2018年; 如何快速、准确、廉价地开展矿山监测一直是国土资源遥感领域的研究热点。以北京首云铁矿为例,首先在2014年8月和2016年10月分别对其进行了无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)野外调查;然后,利用无人机摄影测量技术(UAV structure from motion,Sf M)获取了高精度的数字地表模型(digital surface model,DSM)以及数字正射影像图(digital orthophoto map,DOM);最后,利用改进的地形变化算法(DSM of difference,Do D)快速计算出矿山动用储量体积变化,通过乘以该矿山平均含矿率、矿石平均体重以及矿石平均品位即得到储量变化。研究结果表明,对于露天开采的矿区,利用无人机遥感技术能够快速、准确计算出矿山动用储量,实现对露天矿山动用储量的动态监测,为矿山储量动态监测以及矿山环境监测提供了新的思路。; 向杰向杰陈建平赖自力赖自力刘静谢帅; 关键词：摄影测量动态监测

非线性离散推测模型找矿预测方法: 本发明公开了一种非线性离散推测模型找矿预测方法，通过确定控矿要素的最佳组合数与最佳收缩距离，解决了满足较多控矿要素组合的区域范围小、较少控矿要素组合的区域范围大，收缩距离值过小导致最终圈定的成矿有利区个数多且分布离散、收...; 陈建平柴福山胡桥徐彬于萍萍向杰郑啸安文通; 文献传递

离子吸附型稀土矿快速经济评价方法: 本发明为一种离子吸附型稀土矿快速经济评价方法，通过进行地质勘查，采集目标矿区的地质勘查钻孔数据及钻孔采样化验数据，建立矿床钻孔数据库；利用钻孔数据进行矿体三维建模，通过克里格法进行品位插值得到矿床块体模型；通过大量采集矿...; 赵汀向杰刘超唐杰张传基

一种Web3D网络交流平台及其建设方法: 本发明公开了一种Web3D网络交流平台及其建设方法，包括：借助公开数据以及中国地质调查局的相关新闻资讯，集成了无人机数据、遥感数据、GIS数据、DEM等多源、多尺度、多维度的数据，搭建了交流平台的多维显示界面。采用Web...; 李诗陈建平田毅郑彦威向杰; 文献传递

非线性离散推测模型找矿预测方法: 本发明公开了一种非线性离散推测模型找矿预测方法，通过确定控矿要素的最佳组合数与最佳收缩距离，解决了满足较多控矿要素组合的区域范围小、较少控矿要素组合的区域范围大，收缩距离值过小导致最终圈定的成矿有利区个数多且分布离散、收...; 陈建平柴福山胡桥徐彬于萍萍向杰郑啸安文通

基于机器学习的三维矿产定量预测——以四川拉拉铜矿为例被引量：20: 2019年; 在大数据蓬勃发展的时代背景下,矿产资源定量预测作为地质大数据的核心部分,其综合分析挖掘多元信息的基本思路与大数据的理念不谋而合。以四川拉拉铜矿为例,开展基于机器学习的三维矿产资源定量预测。通过建立三维地质模型,提取成矿有利信息,构建研究区定量预测模型;基于"立方块预测模型"找矿方法,采用机器学习随机森林算法,计算出研究区成矿概率分布,以此圈定出5个找矿远景区。结果表明,随机森林具有更高的预测准确度与稳定性,且能够对控矿要素重要性做出定量评价。该研究成功地将机器学习应用于三维矿产定量预测,为今后的矿产资源预测评价做出了积极的探索。; 向杰陈建平肖克炎李诗张志平张烨; 关键词：矿产预测三维建模

基于AlexNet网络的二维找矿预测——以松桃—花垣地区沉积型锰矿为例被引量：9: 2019年; 在大数据的时代背景下,地质大数据逐渐趋于复杂化的模式与其间的空间关联性为基于机器学习算法的矿产资源定量预测带来了更大的挑战。利用深度卷积网络算法优异的分析性能来提取不同成矿条件下多种二维要素图层的空间分布特征与关联性是一项非常有意义的探索性实验。以松桃-花垣地区沉积型锰矿为例,利用深度卷积神经网络模型AlexNet挖掘Mn元素、沉积相、大塘坡组出露、断裂及水系的空间分布与锰矿矿床的就位空间的耦合相关性,以及不同的控矿要素之间的相关性,以此训练出二维矿产预测分类模型。经过训练后,可以得到验证准确率88.89%,召回率为66.67%,损失值0.08的深度卷积神经网络分类模型。应用该模型对未知区进行二维成矿预测,共圈定出91、96、154、184号4个成矿远景区,其中91号和154号的区域含矿概率为1,96号含矿概率为0.5。由此可见,预测区具有很大概率存在尚未发现的矿床。; 李诗陈建平向杰张志平张烨; 关键词：大数据找矿预测卷积神经网络