地质勘探中的数据采集与分析;地质勘探数据概述
数据采集前期准备
地球物理数据采集方法
地球化学数据采集技术
遥感与地质填图技术
数据采集流程管理
数据预处理关键技术;数据存储与管理体系
数据分析核心技术方法
数据可视化应用实践
典型场景案例分析
质量评估与优化改进
技术挑战与应对策略
未来技术发展趋势;地质勘探数据概述;数据采集的核心意义与作用;地球物理数据;勘探全流程数据需求分析;数据采集前期准备;区域地质资料整合;;多技术联合采集方案设计;地球物理数据采集方法;地震勘探技术实施要点;重力与磁法勘探现场操作;CSAMT（可控源音频大地电磁法）适用于中深部勘探（1-3km），采用16-8192Hz频段；MT（大地电磁法）用于深部结构研究，需采集0.001-1000Hz天然场信号。布极方向需与构造走向成45°夹角。;地球化学数据采集技术;;;同位素分析样品处理规范;遥感与地质填图技术;多光谱遥感数据解译方法;无人机倾斜摄影三维建模;采用电子化野外手簿（如GeoMapper软件），统一记录点位坐标、岩性描述、构造产状等数据，确保数据可追溯性与格式兼容性。;数据采集流程管理;标准化操作流程（SOP）设计;;极端环境安全作业预案;数据预处理关键技术;噪声干扰消除算法应用;;异常值检测与校正策略;数据存储与管理体系;分布式存储架构设计;利用NLP和机器学习算法，自动提取地质报告中的关键元数据（如经纬度、岩层属性），并生成标准化标签，提升数据检索效率。;;数据分析核心技术方法;;机器学习岩性识别算法;;数据可视化应用实践;二维/三维综合成图技术;动态数据看板开发应用;VR/AR地质模型交互展示;典型场景案例分析;金属矿产勘探数据闭环;应用深度学习模型（如ResNet、Transformer）处理TB级三维地震数据，融合测井曲线、岩石物理参数，实现储层孔隙度与渗透率预测准确率达92%，较传统方法提升3倍。;;质量评估与优化改进;数据可靠性验证方法;;基于AI的自动化质控;技术挑战与应对策略;复杂地形数据补偿算法;边缘计算架构;设备故障应急替代方案;未来技术发展趋势;智能传感与边缘计算;;;