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大数据背景下粒度分布沉积信息挖掘方法进展

袁瑞

袁瑞. 大数据背景下粒度分布沉积信息挖掘方法进展[J]. 沉积学报. doi: 10.14027/j.issn.1000-0550.2023.117
引用本文: 袁瑞. 大数据背景下粒度分布沉积信息挖掘方法进展[J]. 沉积学报. doi: 10.14027/j.issn.1000-0550.2023.117
Progress on Mining Methods of Sedimentological Information from Grain-Size Distribution Under the Background of Big Data[J]. Acta Sedimentologica Sinica. doi: 10.14027/j.issn.1000-0550.2023.117
Citation: Progress on Mining Methods of Sedimentological Information from Grain-Size Distribution Under the Background of Big Data[J]. Acta Sedimentologica Sinica. doi: 10.14027/j.issn.1000-0550.2023.117

大数据背景下粒度分布沉积信息挖掘方法进展

doi: 10.14027/j.issn.1000-0550.2023.117
基金项目: 国家级-国家自然科学基金(42202113)

Progress on Mining Methods of Sedimentological Information from Grain-Size Distribution Under the Background of Big Data

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出版历程
  • 收稿日期:  2023-09-12
  • 网络出版日期:  2023-12-06

目录

    大数据背景下粒度分布沉积信息挖掘方法进展

    doi: 10.14027/j.issn.1000-0550.2023.117
      基金项目:  国家级-国家自然科学基金(42202113)

    摘要: 【意义】沉积物颗粒的大小反映了颗粒的搬运方式、沉积过程和沉积环境等沉积因素,利用粒度分布数据揭示现代和古代沉积环境是沉积学研究的基础之一。经典的粒度分析方法一直存在定量化不足和多解性突出的缺陷。随着数学理论的完备和计算机的发展,非传统的粒度分布沉积学分析技术为定量表征沉积属性提供了新思路。【进展】系统梳理了沉积物粒级划分标准、粒度参数计算和传统沉积环境分析方法,重点介绍了粒度分布聚类和多重分形的基本原理和应用方法,对比论述了基于概率密度函数的单个粒度分布分解和基于端元模型的粒度分布数据集分解的次总体分离方法及工具。【结论与展望】最终归纳了粒度分布沉积学分析面临的问题及其大数据特点,展望了粒度分布沉积学研究的两个发展方向,包括粒度分布沉积信息的智能挖掘和大数据库的建设。在大数据背景下,粒度分布大数据技术将为深度挖掘沉积属性提供新引擎。

    English Abstract

    袁瑞. 大数据背景下粒度分布沉积信息挖掘方法进展[J]. 沉积学报. doi: 10.14027/j.issn.1000-0550.2023.117
    引用本文: 袁瑞. 大数据背景下粒度分布沉积信息挖掘方法进展[J]. 沉积学报. doi: 10.14027/j.issn.1000-0550.2023.117
    Progress on Mining Methods of Sedimentological Information from Grain-Size Distribution Under the Background of Big Data[J]. Acta Sedimentologica Sinica. doi: 10.14027/j.issn.1000-0550.2023.117
    Citation: Progress on Mining Methods of Sedimentological Information from Grain-Size Distribution Under the Background of Big Data[J]. Acta Sedimentologica Sinica. doi: 10.14027/j.issn.1000-0550.2023.117

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