一、地质科学数据库开始运行（论文文献综述）
周永章,左仁广,刘刚,袁峰,毛先成,郭艳军,肖凡,廖杰,刘艳鹏[1]（2021）在《数学地球科学跨越发展的十年：大数据、人工智能算法正在改变地质学》文中认为近十年是科学研究从问题驱动向数据驱动转变的转折时期,科学研究的第四范式—数据密集型科学发现应势而生。这期间,大数据与人工智能算法的引入使数学地球科学实现跨越式发展,并正在改变地质学。机器学习是使计算机具有智能的根本途径。深度学习,即多层神经网络的方法,是一种实现机器学习的技术,是过去几年大数据与数学地球科学研究的最重要的热点。贝叶斯网络是贝叶斯公式和图论结合的产物,可用来建立矿床地质的成因网络,进而理解矿床成因。地质大图形问题可以转化为大型的复杂网络空间问题和社区结构问题,社区分析技术可用于地震预报、地质网络分析、特殊地质现象识别、矿床预测。关联规则和推荐系统算法在地质研究中已有成功的应用实例。化探数据及其异常经常包含复杂和非线性模式,深度学习在智能识别与提取复杂地质条件下地球化学异常具有优异的能力,卷积神经网络、堆叠自编码机等是较为常用和有效的方法。非线性矿产资源预测、基于GIS和三维地质建模的三维成矿预测及相应的软件系统得到持续改进。三维虚拟仿真建模技术的应用实现了多模态、跨尺度地学虚拟现实与多维交互,地质过程数值模拟等已有创新性进展。区块链技术以及OneGeology、玻璃地球、深时数字地球等大地质科学计划,将在整合全球地质大数据、共享全球地学知识、推动数学地球科学学科发展方面起到重大的推动作用。
王桔[2]（2020）在《鄂尔多斯盆地砂岩型铀矿成矿过程随机模型研究》文中认为砂岩型铀成矿系统的研究一直是全世界铀矿开采、勘探的热点问题,亦成为数字地质科学研究的重点。解决数字地质科学的复杂性问题,需要创建模型将问题定量化、标准化,同时将地质过程（时间与空间）程度刻画更为精确。因此,应用地质过程随机模型来表达地学意义,更具有适应性和学术价值。本文从砂岩型铀矿成矿系统复杂性分析入手,在前人研究成果基础上,进行尝试的一种探索性研究。砂岩型铀矿是在表生地质作用下,由周缘不同含铀母岩蚀源区提供的铀及相关元素历经风化、剥离、水解、迁移、沉积、聚集等一系列深时演化过程,在地表土壤及水系中形成了分散晕或水系沉积物,代表元素迁移痕迹,这种地球化学数据具有多元多期次叠加过程,建立网格采样所形成的离散样本空间也具有叠加性。由于盆地周缘与盆地之间地形地貌上的差异性原因,含矿流体迁移方向总体上由高地形向低地形释放能量。因此,体现在地球化学元素离子网格数据特征上,可抽象为物质质点的定向移动（有限制的布朗运动）,由于移动过程的定向性,可认为空间质点性质与其源头相邻上方质点有关,也就是说按照流体运行方向,空间质点的性状仅与其上游邻点表现出极强的相关性,而与上游间隔点或下游间隔点无关或弱相关,这种空间运行状态启发我们,元素质点运动呈现极强的无记忆性,也即遵守马尔可夫性。鉴于取样网格离散性质,可以认为元素离子迁移质点构成马尔可夫链;盆地沉积地层分布在空间秩序上呈现无后效性,也即地层当前层只与它紧邻下覆层分布有关,与其它地层层序号无关,因此可将盆地沉积地层视为具有马尔可夫性。这正是本文运用马尔可夫链来度量和解释铀及相关地球化学元素表征迁移演化及铀矿盆地地层建造空间分布的原因。可将整个成矿过程划分为:以测井数据马尔可夫链模型和以地球化学元素迁移过程马尔可夫链模型,两大随机模型组合为标志的砂岩型铀矿成矿过程空间分布的研究。从而佐证砂岩型铀矿表生成矿系统马尔可夫链模型,在砂岩型铀矿资源定量评价中的地位与支撑作用。论文内容属于国家973计划《中国北方巨型砂岩铀成矿带陆相盆地沉积环境与大规模成矿作用》项目中第5课题《基于大数据的铀资源潜力评价》（课题编号:2015CB453005）的组成部分。以鄂尔多斯盆地钻孔测井数据及地球化学元素作为数据支撑,创建钻孔测井数据马尔可夫链模型和地球化学元素迁移过程马尔可夫链模型两大随机模型,并根据结果度量盆地内部沉积相结构及含矿地层特征分析,并解释盆地外围铀及相关元素表征迁移演化过程,最终为陆相盆地砂岩型铀矿地球化学元素迁移能力分析及成矿过程估算提供理论依据。其主要成果如下:1.以钻孔测井数据为案例的地层状态空间马尔可夫链模型分析（1）利用钻孔测井数据,建立铀矿赋矿地层的马尔可夫链模型,并通过地层转移概率计算确定各地层岩性状态的转移大小;（2）应用钻孔测井数据,建立赋矿地层的马尔可夫熵,揭示地层岩性转移概率随机性发生的规律;（3）对钻孔测井数据进行标准化处理,建立砂岩型铀矿地层钻孔测井数据贝叶斯模型,推断盆地砂泥结构;（4）根据钻孔测井曲线图的曲线形状,判断目标区的岩性状态和砂体内部结构以及沉积相对砂岩铀矿化控制;2.基于铀及相关地球化学元素离散取样数据的马尔可夫链模型分析（1）对地球化学元素进行预处理并剔除“奇异值”,通过地球化学元素关联性分析,以硼（B）、铀（U）、钒（V）三个关联性较高元素为例,建立元素迁移的马尔可夫转移概率模型,绘制含量二维图及转移概率三维图;（2）通过地球化学元素迁移马尔可夫转移概率,绘制以硼（B）、铀（U）、钒（V）三个元素为例的元素转移路径图,并应用聚类分析,将三元素转移路径聚类为三条主要线束路径并叠加。
吴冲龙,刘刚,周琦,张夏林,徐凯[3]（2020）在《地质科学大数据统合应用的基本问题》文中研究说明进行地质科学大数据统合利用,涉及一系列理论、方法和技术问题,包括:多源多类异质异构地质数据的采集、存储和管理问题;数据汇聚、集成和结构化、可视化转换问题;数据同化、融合问题和深度挖掘、广度聚联问题;地质大数据有效利用的方式、方法和途径问题,以及云服务的模式和系统架构问题。所面对的挑战是实现结构化-半结构化-非结构化数据、静态勘查数据与动态监测数据的一体化存储、管理、处理和应用,以及大数据与小数据、混杂性数据与精确性数据、模型与数据、有模型与无模型、关联关系和因果关系的矛盾与统一问题。
杨星辰,吴珍汉,张素梅,高曦,韩乐乐,丁伟翠,杨艳,张宇,叶梦旎,杨亚琦[4]（2020）在《地质图数据库现状与地质制图发展趋势》文中研究说明地质图是地质信息最重要的载体之一,凝聚了人们对地质理论的研究成果和对地质过程的理解。随着大数据时代的到来,地质制图的指导理论和方法手段发生了翻天覆地的变化,全球的科学家运用新方法新技术建立了OneGeology、OpenGeoscience、NGMDB、地质云等一系列地质图相关的优秀数据库,这些数据库的有效运行为全球的地质工作者提供了海量的地学数据和便捷的信息服务。此次研究重点调研了国内外已有的地质图相关数据库及运行情况,为Deep-Time Digital Earth （DDE）计划整合全球地质图相关数据库、建设相关数据平台提供经验和基础;同时,回顾了地质制图的发展历史,介绍了与地质制图相关的技术手段和常用软件;最后,为了满足大数据时代经济社会对地质图信息资料服务的需求,结合DDE相关任务,对深化国际合作编图、创新计算机智能地质制图及网络共享服务等核心技术提出了新的展望。
张颖慧,王涛,焦守涛,郭磊,范润龙,王杨刚,张建军[5]（2020）在《国内外岩浆岩数据库现状与应用前景》文中指出超过三分之二的地壳岩石是由来自深部的岩浆作用形成,岩浆岩记录的信息是深时数字地球（Deep-time Digital Earth,DDE）特别是深部过程研究的重要载体。岩浆岩分布范围广,样品众多,分析、定年相对方便和精确,易于数据累积。在过去的十多年,全球科学家建立了EarthChem、GEOROC、DataView等多个优秀的岩浆岩数据库。随着大数据时代的到来,地球科学也在经历向地球系统科学的重大转变。如何进一步整合分散在研究机构和个人手中的越来越多的数据,建立能服务大数据和人工智能方法的数据平台,推动地球科学研究由理论驱动的传统因果推理方法向数据驱动的大数据方法转变,是新的很有希望的突破点。文章系统介绍了目前国内外已有的岩浆岩相关数据库及其运行情况,为未来DDE计划整合全球海量岩浆岩数据,建设开放、共享、统一的大数据平台提供经验和基础。同时,也列举了以岩浆岩大数据驱动的科学研究的典型实例,并结合DDE相关任务,对利用岩浆岩大数据和人工智能进一步解决四维地球深部圈层物质构成、交换与动力学这一关键科学问题提出新的展望。
刘娟[6]（2019）在《沂蒙山世界地质公园的可持续发展研究》文中研究说明世界地质公园是在联合国教科文组织领导下建立的,主要目的是通过地质公园建设,保护地质遗迹,保护自然环境,促进地质公园及区域经济的可持续发展。建设世界地质公园是一项系统复杂的工程,面临的问题多,需要严格按照联合国教科文组织世界地质公园建设标准,以可持续发展理念为指导开展工作。本文依托沂蒙山世界地质公园申报项目,在野外考察、公园规划编制等工作以及以联合国世界地质公园章程和操作指南为基础上,以沂蒙山世界地质公园为研究对象,首先对沂蒙山地质公园的发展概况进行了概述,然后对沂蒙山地质公园的可持续发展优势进行分析,再以沂蒙山地质公园创建世界地质公园的过程中存在的问题和应对措施为参考,结合联合国教科文组织专家现场考察评估建议,提出沂蒙山世界地质公园发展策略。本文旨在通过探讨沂蒙山世界地质公园的可持续发展,为沂蒙山世界地质公园内的未来的地质遗迹保护和建设发展提供理论依据,同时也为其他地质公园的开发和建设提供借鉴。本文获得认识如下:1.系统的分析并总结了沂蒙山世界地质公园可持续发展的优势,包括区位条件,地质遗迹、自然和人文资源,前人研究成果及合作基础三大方面。2.对沂蒙山世界地质公园建设中存在的问题进行了分析,主要包括公园区域差异大、管理体系不够完善、资源与环境保护不到位、地质公园建设力度不足、社区融入不深、地质公园规划不尽完善、科普科研活动开展不足的七方面的问题。3.针对沂蒙山世界地质公园存在的问题,按照可持续发展理念,结合沂蒙山世界地质公园评估专家意见,提出了地质公园可持续发展策略,主要包括加大地质公园的科学研究、维护与更新基础设施、提升地质公园规划管理能力、强化地质公园建设理念、打造地质公园产品和品牌、加大旅游产品的开发、进一步提升地质科普教育、实现“数字地质公园”、加强与国内外地质公园之间的联系、资金筹措方案等,为地质公园可持续发展进行理论指导,并为其它地质公园建设规划提供借鉴。
何禹潼[7]（2018）在《地质分析数据库研究及应用》文中研究表明地质分析数据可以有效反映地球的物质组成、内部构造、外部特征、各圈层之间的相互作用和演变历史等,对地球科学研究有着非常重要的意义。通过地质分析数据库的构建和数据的积累,使得地质分析数据可以被有效的再利用,研究人员可以基于海量数据,采用统计分析、数据挖掘等技术手段对数据进行挖掘和分析,为地质研究带来新的方式方法。为实现该目标,本文对地质分析测试数据内容、背景信息内容、质量描述信息内容开展了研究和分类,基于地质分析数据内容,采用模块化理论设计了地质分析数据库理论模型、概念模型及逻辑模型,该模型可以存储不同类型的地质分析数据,提高了地质分析数据模型的通用性和可扩展性。针对仪器测试数据源及文献数据源开展了地质分析数据入库方法研究,使得仪器测试产生的数据及文献中的数据可以高效的存入数据库中,为不同来源地质分析数据得以高效的存入数据库提供技术支持。开发了地质分析数据服务平台,研究了基于Web GIS的多边形区域实时检索方法,基于Echarts的数据可视化方法及基于权限管理的数据上传及管理方法,为研究人员共享数据,处理数据提供方便的、高效的窗口。同时,基于库中数据,采用统计分析方法,针对华北克拉通地质年龄问题开展了应用研究。
王斌[8]（2018）在《中国地质钻孔数据库建设及其在地质矿产勘查中的应用》文中进行了进一步梳理GIS技术的发展,推动了我国地质领域的信息化革命。地质钻孔资料是基础性、公益性的地质数据信息。建国以来,我国形成海量钻孔资料,但大部分以纸介质形式分散保管在各基层单位,造成钻孔资料利用不便、利用效率低、价值未发挥等。钻孔数据具有多源异构、空间分布等特征,决定GIS技术可以在钻孔数据集成、管理和服务方面发挥重要作用。本文基于GIS技术对钻孔数据库建设中的方法、技术和数据应用等进行分析研究,解决钻孔数据库建设中数据一体化管理和便捷利用等技术问题。本文的主要研究内容和取得的成果如下:1、以地质钻孔数据为对象,研究地质钻孔数据分类规则、数据标准化约束规则等,用结构化系统设计方法研究地质钻孔数据模型、空间数据图层划分标准等,应用于钻孔数据库设计。2、研究钻孔数据组织方式、数据集成方法和技术,首次建成全国地质钻孔数据库,实现全国范围内钻孔数据的统一管理,解决海量钻孔数据集成汇聚中的技术问题。3、研建地质钻孔数据质量控制体系,应用于地质钻孔数据库建设工作,解决地质钻孔数据质量控制问题。4、研发基于C/S与B/S混合结构的覆盖地质钻孔数据采集、管理、制图和服务全流程的地质钻孔数据管理服务系统,并在全国推广应用,有效解决海量地质钻孔数据的高效管理、发布和共享利用方面的技术和方法问题。5、从服务政府部门地质工作部署的角度,研究我国地质钻探工作程度,圈定地质钻探程度等级空间范围。从矿产资源潜力预测应用的角度,以毕力赫金矿为例,建立矿区地质模型,提出金矿资源成矿远景区和地质找矿方向建议,为地质钻孔数据库的推广应用提供示范借鉴。同时,验证系统的可用性和可靠性。
王鹏,黄树桃,王驹,赵永安,邬伦,蔡恒,高敏,王洪斌[9]（2017）在《高放废物处置预选区地学信息数据模型构建》文中研究表明针对高放废物地质处置选址与场址评价阶段的信息化建设工作,采用GIS技术、数据管理技术、数据分析技术等,旨在基于地学信息数据模型的构建,建立统一的、一体化的、高度综合的高放废物地质处置预选区地学信息库,以覆盖地质、水文地质、地球物理、地球化学等多学科研究内容。着重讨论了预选区地学信息数据模型建设的方法和技术,并通过预选区地学信息库的工程实例说明了数据模型的成功应用。预选区地学信息数据模型的建设可以为场址筛选、场址性能评价等研究工作提供技术支持,对高放废物地质处置研发工作的推进也将起到积极作用。
詹仁斌,张雨晨[10]（2017）在《国际地层委员会（ICS）——章程2017》文中指出目录1.序言和定义2.目的和目标3.组织4.执行委员会5.分会6.特设委员会7.工作组8.下设机构的建立与解散9.任期、选举和投票10.职业规范11.批准12.会议13.年报14.国际地层委员会网站15.地质生物多样性数据库16.章程的执行与修订1序言和定义国际地层委员会（International Commission on Stratigraphy,简称ICS）隶属于国际地质科学联合会（International Union of Geological Sciences,简称IUGS）,国际地质科学联合会于1961年在法国巴黎成立,隶属于科学联盟国际委员会（International Council of Scientific Unions,简称ICSU）。
二、地质科学数据库开始运行（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、地质科学数据库开始运行（论文提纲范文）
（1）数学地球科学跨越发展的十年：大数据、人工智能算法正在改变地质学（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 深度学习与人工智能地质学 |
| 1.1 机器学习、深度学习 |
| 1.2 人工智能地质学 |
| 1.3 知识图谱 |
| 2 大数据挖掘 |
| 2.1 高维数据 |
| 2.2 大图形数据 |
| 2.3 关联规则与推荐系统算法 |
| 3 地球化学异常识别与提取 |
| 4 矿产资源预测与评价 |
| 4.1 非线性矿产资源预测 |
| 4.2 基于GIS的矿产预测 |
| 4.3 基于三维地质建模的三维成矿预测 |
| 5 地质虚拟现实 |
| 6 地质过程模拟 |
| 6.1 多点地质统计学 |
| 6.2 地球动力学数值模拟 |
| 6.3 成矿地质过程数值模拟 |
| 7 区块链技术应用 |
| 8 大地质科学计划 |
| 8.1 OneGeology |
| 8.2 玻璃地球 |
| 8.3 化学地球 |
| 8.4 深时数字地球(DDE) |
| 9 展望 |
（2）鄂尔多斯盆地砂岩型铀矿成矿过程随机模型研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及选题依据 |
| 1.2 论文选题的科学意义 |
| 1.3 论文研究目标、内容及科学问题 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 科学问题 |
| 1.4 论文的项目支撑与数据支撑 |
| 1.5 论文研究方案及技术路线 |
| 1.6 论文完成的工作量 |
| 1.7 论文主要创新点 |
| 1.8 小结 |
| 第2章 地质学随机模型研究的国内外现状 |
| 2.1 随机过程表达原理概述 |
| 2.2 随机模型的分类 |
| 2.2.1 正态分布模型 |
| 2.2.2 高斯分布模型 |
| 2.2.3 泊松分布模型 |
| 2.2.4 自相关与互相关条件下的白噪声与有色噪声模型 |
| 2.2.5 马尔可夫过程/马尔可链模型 |
| 2.2.6 一维随机游走 |
| 2.3 地质时间/空间的随机过程表达原理概述 |
| 2.4 地质随机模型应用分类及研究的国内外现状 |
| 2.5 马尔可夫链在地学中的研究现状 |
| 2.6 马尔可夫链蒙特卡罗模拟法在矿产资源评价中的研究现状 |
| 2.6.1 马尔可夫链蒙特卡罗随机模拟 |
| 2.6.2 马尔可夫链蒙特卡罗随机模拟在矿产资源评价中的研究现状 |
| 2.7 小结 |
| 第3章 区域地质特征及成矿条件分析 |
| 3.1 区域地质背景 |
| 3.2 区域构造特征 |
| 3.3 盆地基底及盖层特征 |
| 3.3.1 盆地基底特征 |
| 3.3.2 盆地盖层特征 |
| 3.4 砂岩型铀矿成矿及勘探研究现状 |
| 3.5 盆地砂岩成铀条件与成矿系统 |
| 3.6 盆地沉积相与铀矿赋存的空间关系 |
| 3.6.1 盆地铀成矿沉积相 |
| 3.6.2 盆地铀成矿沉积环境 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 砂岩型铀矿盆地钻孔测井数据的随机模型研究 |
| 4.1 钻孔测井数据伽玛值与放射性元素品位的相关性 |
| 4.1.1 伽玛值(GR)与铀元素(U)品位的关系 |
| 4.1.2 伽玛值(GR)与镭元素(Ra)品位的关系 |
| 4.1.3 伽玛值(GR)与钍元素(Th)品位的关系 |
| 4.2 砂岩型铀矿赋矿地层的马尔可夫链模型表达 |
| 4.2.1 实例计算 |
| 4.2.2 结果分析 |
| 4.3 砂岩型铀矿赋矿地层的马尔可夫熵分析 |
| 4.3.1 熵的概念 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 4.4 砂岩型铀矿地层钻孔测井数据贝叶斯模型分析 |
| 4.4.1 贝叶斯原理分析 |
| 4.4.2 砂岩型铀矿地层钻孔测井数据的伽玛值标准化处理 |
| 4.4.3 结果分析 |
| 4.5 盆地最佳砂泥比分析 |
| 4.6 盆地沉积相分析 |
| 4.7 小结 |
| 第5章 砂岩型铀矿盆地地球化学元素随机模型研究 |
| 5.1 地球化学元素马尔可夫过程模型原理 |
| 5.2 研究区地理环境 |
| 5.3 研究区地质特征 |
| 5.4 地球化学元素迁移过程的马尔可夫链转移概率模型 |
| 5.4.1 数据组成 |
| 5.4.2 数据预处理 |
| 5.4.3 地球化学元素关联性分析 |
| 5.4.4 基于马尔可夫链模型的地球化学元素迁移实例计算 |
| 5.5 结果分析 |
| 5.5.1 B、U、V三元素含量分析 |
| 5.5.2 马尔可夫链转移路径结果分析 |
| 5.6 转移路径线束聚类分析(Cluster Analysis) |
| 5.6.1 计算方法 |
| 5.6.2 结果分析 |
| 5.7 小结 |
| 第6章 鄂尔多斯盆地地球化学数据随机模型的地质解释 |
| 6.1 马尔可夫过程的地学依据与地质认识 |
| 6.2 泊松分布模型验证地球化学元素迁移及地质意义 |
| 6.3 马尔可夫链C—K方程转移概率模型分析及成铀地质解释 |
| 6.4 鄂尔多斯盆地东缘地球化学随机模型分析的误差估计 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 结论 |
| 7.1 研究成果 |
| 7.2 存在问题 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在读期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）地质科学大数据统合应用的基本问题（论文提纲范文）
| 1 地质大数据的采集管理 |
| 2 地质大数据的最佳载体 |
| 3 地质大数据的挖掘方法 |
| (1)时空数据挖掘的任务和内容 |
| (2)时空数据挖掘的基本方法 |
| (3)地质大数据挖掘算法模型 |
| 4 地质大数据的应用试验 |
| 4.1 黔东北地区锰矿床找矿勘探的实际情况 |
| 4.2 用数据驱动方法追踪黔东北锰矿床找矿过程 |
| (1)黔东北找矿过程追踪的数据驱动工作流程 |
| (2)黔东北锰矿区成矿背景研究过程的数据驱动追踪 |
| (3)黔东北锰矿局部成矿条件研究的数据驱动追踪 |
| 4.3 基于数据驱动的黔东北找矿勘探历程追踪总结 |
| 5 地质大数据的服务模式 |
| (1)地质数据云服务概述 |
| (2)微服务架构特征评介 |
| (3)微服务平台的研发与应用 |
| 6 结 论 |
（4）地质图数据库现状与地质制图发展趋势（论文提纲范文）
| 1 重要地质图数据库及运行服务 |
| 1.1 OneGology |
| 1.2 OpenGeoscience |
| 1.3 NGMDB |
| 1.4 地质云 |
| 2 地质制图发展现状 |
| 2.1 地质编图与地质图数据库建设 |
| 2.2 常用GIS软件 |
| 2.2.1 Arc GIS |
| 2.2.2 MapGIS |
| 2.3 数字地质调查 |
| 3 发展趋势展望 |
| 3.1 深化国际合作编图 |
| 3.2 地质图计算机识别和矢量化信息拾取 |
| 3.3 全球数字地质图元数据库设计及标准化 |
| 3.4 数字地质图智能融合与网络共享服务 |
| 3.5 三维地质制图及工程应用 |
| 4 结论 |
（5）国内外岩浆岩数据库现状与应用前景（论文提纲范文）
| 1 已有岩浆岩相关数据库及运行概况 |
| 1.1 EarthChem |
| (1）数据发布和保存 |
| (2）数据挖掘与分析 |
| (3）样品识别和元数据保存 |
| 1.2 Pet DB |
| 1.3 NAVDAT |
| 1.4 GEOROC |
| 1.5 Date View |
| 1.6 各国地质调查机构的岩浆岩相关数据库 |
| 1.7 中国岩浆岩相关数据库 |
| 2 基于岩浆岩大数据的科学研究实例 |
| 2.1 岩浆岩大数据揭示超大陆聚散、循环和动力学机制 |
| 2.2 岩浆岩大数据揭示板块俯冲样式转变 |
| 2.3 同位素数据揭示深部物质结构与地壳生长 |
| 2.4 岩浆岩的自然分布、岩石命名分类和大地构造环境识别 |
| 2.4.1 岩浆岩的自然分布和岩石分类命名 |
| 2.4.2 岩浆岩构造环境判别 |
| 3 展望 |
| 3.1 地壳的起源与生长演化规律 |
| 3.2 地球深部物质组成三维架构与演变 |
| 3.3 岩浆演化、超大陆聚散及深部动力学 |
| 3.4 岩浆岩分类与构造环境 |
| 4 结论 |
（6）沂蒙山世界地质公园的可持续发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外地质公园建设现状 |
| 1.2.2 国内地质公园建设现状 |
| 1.2.3 前人的研究成果 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容、方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 完成工作量 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 地形地貌 |
| 2.3 地质概况 |
| 2.3.1 地层 |
| 2.3.2 地质构造 |
| 2.4 社会经济概况 |
| 2.5 公园发展概况 |
| 2.5.1 沂蒙山国家地质公园的发展 |
| 2.5.2 沂蒙山世界地质公园发展概况 |
| 3 沂蒙山世界地质公园可持续发展优势分析 |
| 3.1 可持续发展概述 |
| 3.1.1 可持续发展概念及内涵 |
| 3.1.2 联合国可持续发展目标 |
| 3.2 地质公园与可持续发展 |
| 3.3 沂蒙山世界地质公园可持续发展的优势分析 |
| 3.3.1 区位优势 |
| 3.3.2 资源优势 |
| 3.4 研究成果和合作基础 |
| 4 地质公园规划建设中存在的问题及采取的措施 |
| 4.1 存在的问题 |
| 4.1.1 公园区域差异大,管理体系不够完善 |
| 4.1.2 资源保护及环境整治问题 |
| 4.1.3 社区融入问题 |
| 4.1.4 地质公园建设力度不足 |
| 4.1.5 地质公园规划不尽完善 |
| 4.1.6 科普科研活动开展不足 |
| 4.1.7 宣传力度不足 |
| 4.2 所采取的措施及效果 |
| 4.2.1 加强地质公园硬件和软件的建设 |
| 4.2.2 调整地质公园园区,保证园区的完整性 |
| 4.2.3 健全工作机制,明确责任分工 |
| 4.2.4 地质遗迹分级保护,完善基础保护设施 |
| 4.2.5 夯实基础工作,开展互动交流学习 |
| 4.2.6 加大科学普及,社区融入,推进地质公园建设 |
| 5 沂蒙山世界地质公园可持续发展策略 |
| 5.1 沂蒙山世界地质公园评估意见 |
| 5.2 发展对策 |
| 5.2.1 加大科学研究力度 |
| 5.2.2 维护与更新基础设施 |
| 5.2.3 提升地质公园规划管理能力 |
| 5.2.4 强化地质公园建设理念 |
| 5.2.5 打造地质公园产品和品牌 |
| 5.2.6 建立和开发科研科普基地、科普路线 |
| 5.2.7 进一步提升地质科普教育 |
| 5.2.8 完善信息中心建设,实现“数字地质公园” |
| 5.2.9 加强与国内外地质公园之间的联系 |
| 5.2.10 多渠道争取建设资金 |
| 5.3 沂蒙山世界地质公园旅游市场发展分析 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）地质分析数据库研究及应用（论文提纲范文）
| 提要 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 地质分析技术研究背景 |
| 1.1.2 地质分析数据库研究背景及意义 |
| 1.2 地质分析数据库研究现状及存在问题 |
| 1.2.1 研究现状 |
| 1.2.2 存在问题 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 地质分析数据库模型研究与设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 测试数据内容研究 |
| 2.2.1 地质分析仪器分类 |
| 2.2.2 地质分析数据内容研究及分类 |
| 2.3 背景信息研究 |
| 2.4 质量描述信息研究 |
| 2.5 地质分析数据模型结构设计 |
| 2.5.1 地质分析数据模块划分定义 |
| 2.5.2 地质分析数据模块接口设计 |
| 2.5.3 地质分析数据库理论模型 |
| 2.5.4 地质分析数据库概念模型 |
| 2.5.5 地质分析数据库逻辑模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 仪器测试数据入库方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 分析仪器数据格式解析 |
| 3.2.1 EPMA成分数据文件格式研究 |
| 3.2.2 SHIRMP同位素年龄测试文件格式研究 |
| 3.2.3 XRF矿物物相定量测试文件格式研究 |
| 3.2.4 SEM结构测试文件格式研究 |
| 3.3 仪器测试数据入库系统研发 |
| 3.3.1 仪器测试数据入库系统总体架构 |
| 3.3.2 仪器测试数据入库系统实现 |
| 3.4 背景信息入库方法研究 |
| 3.4.1 背景信息记录需求分析 |
| 3.4.2 背景信息记录移动应用程序总体架构 |
| 3.4.3 背景信息记录移动应用程序实现 |
| 3.5 仪器测试数据入库实例 |
| 3.5.1 SHRIMP仪器测试数据入库实例 |
| 3.5.2 EPMA测试数据入库实例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 地质分析文献数据入库方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 地质分析文献特点研究 |
| 4.2.1 地质分析文献研究范围 |
| 4.2.2 SHRIMP地质分析文献特点研究 |
| 4.3 SHRIMP地质分析文献数据提取模型 |
| 4.3.1 基于内容、语法、语义分析数据抽取模型 |
| 4.3.2 模型优化 |
| 4.3.3 SHRIMP地质分析文献数据提取模型测试 |
| 4.4 地质分析文献数据自动检索方法研究 |
| 4.4.1 文献检索技术 |
| 4.4.2 基于网络爬虫技术的SHRIMP文献自动检索方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 地质分析数据服务平台研发 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于WebGIS的数据检索方法的研究 |
| 5.2.1 需求分析 |
| 5.2.2 WebGIS技术研究 |
| 5.2.3 基于WebGIS地质分析数据检索方法实现 |
| 5.2.4 检索效率测试 |
| 5.3 基于角色-权限机制的数据管理模块 |
| 5.4 基于Echarts数据可视化模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 地质分析数据库应用实例 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 地质分析数据库在华北克拉通南缘地质年龄研究中的应用 |
| 6.2.1 数据内容提取 |
| 6.2.2 结果与讨论 |
| 6.3 地质分析数据库在冀东黄柏峪—羊崖山地区地质背景研究中的应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 全文总结 |
| 7.1 主要研究成果及创新性工作 |
| 7.2 存在的主要问题及下一步建议 |
| 参考文献 |
| 作者简介及攻博期间发表的学术论文与科研成果 |
| 致谢 |
（8）中国地质钻孔数据库建设及其在地质矿产勘查中的应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 国内外地质钻孔数据库建设现状 |
| 1.2.1 地理信息系统发展概况 |
| 1.2.2 国内外地质钻孔数据库建设现状 |
| 1.3 研究目标和研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线和方法 |
| 1.5 主要完成工作量 |
| 1.6 主要成果和创新点 |
| 第2章 地质钻孔数据模型研究 |
| 2.1 地质钻孔数据特征 |
| 2.2 地质钻孔数据内容和分类标准 |
| 2.2.1 数据源 |
| 2.2.2 数据库内容确定的基本原则 |
| 2.2.3 数据采集内容 |
| 2.2.4 数据分类标准 |
| 2.2.5 数据库建设总体思路 |
| 2.3 数据标准化与约束规则 |
| 2.4 数据代码字典 |
| 2.5 地质钻孔数据模型 |
| 2.5.1 数据概念模型 |
| 2.5.2 数据结构模型 |
| 2.6 地质钻孔图层划分 |
| 第3章 地质钻孔数据集成 |
| 3.1 地质钻孔数据组织 |
| 3.2 地质钻孔数据集成工作流程 |
| 3.3 地质钻孔数据采集汇聚 |
| 3.3.1 资料的收集与整理 |
| 3.3.2 资料预处理 |
| 3.3.3 图表资料数字化处理 |
| 3.3.4 数据采集入库 |
| 3.3.5 数据转换与投影变换 |
| 3.3.6 数据整理与检查 |
| 3.4 地质钻孔数据集成成果 |
| 第4章 地质钻孔数据质量控制体系 |
| 4.1 数据质量控制概念 |
| 4.2 数据质量控制目标 |
| 4.3 数据质量检查与验收要求 |
| 4.3.1 数据质量检查要求 |
| 4.3.2 数据质量验收要求 |
| 4.4 数据质量检查内容 |
| 4.5 数据生产过程质量控制 |
| 4.5.1 采集阶段质量控制 |
| 4.5.2 验收阶段质量控制 |
| 4.5.3 复核复检阶段质量控制 |
| 4.5.4 监督检查质量控制 |
| 4.6 数据质量检查方法和手段 |
| 4.6.1 质量控制方法 |
| 4.6.2 质量检查方式 |
| 4.6.3 检查手段 |
| 4.7 数据质量评价方法 |
| 第5章 基于GIS的地质钻孔数据管理服务系统集成 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.2 系统建设目标 |
| 5.3 系统总体设计 |
| 5.3.1 逻辑架构设计 |
| 5.3.2 技术架构设计 |
| 5.3.3 系统运行环境要求 |
| 5.3.4 数据库设计 |
| 5.3.5 接口设计 |
| 5.3.6 平台技术的选择 |
| 5.3.7 系统主要功能设计 |
| 5.4 系统主要功能与实现 |
| 5.5 系统应用 |
| 第6章 地质钻孔数据应用示范研究 |
| 6.1 地质钻探程度分析 |
| 6.1.1 地质钻探工作程度总体特征 |
| 6.1.2 地质钻探工作程度分布特征 |
| 6.2 1:5万和1:25万图幅地质钻孔数据集成情况分析 |
| 6.2.1 1:5万图幅地质钻孔数据集成情况分析 |
| 6.2.2 1:25万图幅地质钻孔数据集成情况分析 |
| 6.3 矿产资源潜力预测——以内蒙古自治区毕力赫金矿为例 |
| 6.3.1 区域地质 |
| 6.3.2 矿区地质 |
| 6.3.3 矿床地质特征 |
| 6.3.4 矿区三维地质模型构建 |
| 6.3.5 矿区成矿远景区预测 |
| 第7章 结论 |
| 7.1 主要成果与认识 |
| 7.2 存在问题与建议 |
| 7.2.1 存在问题 |
| 7.2.2 下一步工作建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录一：附表 |
| 附录二：附图 |
| 附录三：个人简历 |
（9）高放废物处置预选区地学信息数据模型构建（论文提纲范文）
| 1 数据分类及编码 |
| 2 数据模型构建 |
| 2.1 数据模型逻辑设计 |
| 2.2 数据模型物理设计 |
| 2.3 数据库命名规则 |
| 3 数据模型实现 |
| 3.1 数据表组织 |
| 3.2 数据模型应用实现 |
| 4 结语 |
（10）国际地层委员会（ICS）——章程2017（论文提纲范文）
| 目录 |
| 1序言和定义 |
| 2目的和目标 |
| 3 组织 |
| 4 执行委员会 |
| 4.1 主席 |
| 4.2 副主席 |
| 4.3 秘书长 |
| 4.4 前主席 |
| 4.5 情报官员 |
| 4.6 图形官员 |
| 5. 分会 |
| 5.1 组成 |
| 5.2 官员 |
| 5.3 结果 |
| 5.4 其他机构 |
| 6 特设委员会 |
| 7 工作组 |
| 7.1 工作组 |
| 7.2 官员与成员 |
| 7.3 结果 |
| 7.4 选举 |
| 7.5 项目期限 |
| 8 国际地层委员会组成机构的建立与解散 |
| 8.1 分会 |
| 8.2 特设委员会 |
| 8.3 工作组 |
| 9 任期, 选举和投票 |
| 9.1 官员的任期 |
| 9.2 选举委员的任期 |
| 9.3 国际地层委员会执行委员会的选举 |
| 9.4 分会管理委员会的选举 |
| 9.5 工作组领导的选举 |
| 9.6 分会或工作组选举委员的选举 |
| 9.7 国际地层委员会的选举程序 |
| 1 0 职业规范 |
| 1 1 批准 |
| 1 1.1 国际地层委员会的审批 |
| 1 1.2 国际地质科学联合会的审批 |
| 1 2 会议 |
| 1 3 年度报告 |
| 1 3.1 分会、工作组和特设委员会的报告 |
| 1 3.2 国际地层委员会的报告 |
| 1 4 作为官方数据库的国际地层委员会网站 |
| 1 5. 地质生物多样性数据库 (GBDB) |
四、地质科学数据库开始运行（论文参考文献）
- [1]数学地球科学跨越发展的十年：大数据、人工智能算法正在改变地质学[J]. 周永章,左仁广,刘刚,袁峰,毛先成,郭艳军,肖凡,廖杰,刘艳鹏. 矿物岩石地球化学通报, 2021(03)
- [2]鄂尔多斯盆地砂岩型铀矿成矿过程随机模型研究[D]. 王桔. 吉林大学, 2020(03)
- [3]地质科学大数据统合应用的基本问题[J]. 吴冲龙,刘刚,周琦,张夏林,徐凯. 地质科技通报, 2020(04)
- [4]地质图数据库现状与地质制图发展趋势[J]. 杨星辰,吴珍汉,张素梅,高曦,韩乐乐,丁伟翠,杨艳,张宇,叶梦旎,杨亚琦. 高校地质学报, 2020(01)
- [5]国内外岩浆岩数据库现状与应用前景[J]. 张颖慧,王涛,焦守涛,郭磊,范润龙,王杨刚,张建军. 高校地质学报, 2020(01)
- [6]沂蒙山世界地质公园的可持续发展研究[D]. 刘娟. 中国地质大学(北京), 2019(02)
- [7]地质分析数据库研究及应用[D]. 何禹潼. 吉林大学, 2018(04)
- [8]中国地质钻孔数据库建设及其在地质矿产勘查中的应用[D]. 王斌. 中国地质大学(北京), 2018(08)
- [9]高放废物处置预选区地学信息数据模型构建[J]. 王鹏,黄树桃,王驹,赵永安,邬伦,蔡恒,高敏,王洪斌. 核科学与工程, 2017(06)
- [10]国际地层委员会（ICS）——章程2017[J]. 詹仁斌,张雨晨. 地层学杂志, 2017(03)