【摘 要】
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二维勘探线地质剖面是分析地质体、地质构造的空间结构或属性,是实现矿产资源预测和评价的基础。然而数据的稀缺,使我们无法获得覆盖整个研究区的二维剖面,即无法获取整个研究区的地下构造分布模式与地质特征。通过有效提取二维地质剖面中的构造分布特征与岩体特征,利用随机模拟方法生成大量二维剖面,可以辅助推测研究区内地质体、构造的空间展布与属性,更充分理解研究区的构造、岩体、矿体的耦合特征。为此,本研究提出了将深
【机 构】
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中山大学地球科学与工程学院,广州 510275;广东省地球动力作用与地质灾害重点实验室,广州 510275
【出 处】
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第五届全国矿田构造与深部找矿预测学术研讨会
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二维勘探线地质剖面是分析地质体、地质构造的空间结构或属性,是实现矿产资源预测和评价的基础。然而数据的稀缺,使我们无法获得覆盖整个研究区的二维剖面,即无法获取整个研究区的地下构造分布模式与地质特征。通过有效提取二维地质剖面中的构造分布特征与岩体特征,利用随机模拟方法生成大量二维剖面,可以辅助推测研究区内地质体、构造的空间展布与属性,更充分理解研究区的构造、岩体、矿体的耦合特征。为此,本研究提出了将深度卷积对抗生成网络(DeepConvolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)技术引入地质剖面随机生成领域。
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