| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 地质统计学的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 地质统计学在我国的发展现状 | 第11-12页 |
| 1.4 SURPAC软件介绍 | 第12页 |
| 1.5 研究的内容及技术流程 | 第12-13页 |
| 1.5.1 研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.5.2 技术路线 | 第13页 |
| 1.6 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 矿体品位插值理论与方法 | 第14-30页 |
| 2.1 传统品位插值方法 | 第14-18页 |
| 2.1.1 三角形法 | 第14页 |
| 2.1.2 最近样品法 | 第14-15页 |
| 2.1.3 距离N次方反比法 | 第15页 |
| 2.1.4 地质统计方法在品位插值中的优点 | 第15-18页 |
| 2.2 地质统计学的基本理论 | 第18-24页 |
| 2.2.1 区域化变量 | 第18页 |
| 2.2.2 区域化变量的三种假设 | 第18-20页 |
| 2.2.3 变异函数和变异曲线 | 第20-21页 |
| 2.2.4 变异函数的理论模型 | 第21页 |
| 2.2.5 套合结构 | 第21-24页 |
| 2.3 克立格品位插值方法 | 第24-29页 |
| 2.3.1 克立格法 | 第24-26页 |
| 2.3.2 克立格方程组 | 第26-27页 |
| 2.3.3 克立格方差 | 第27-28页 |
| 2.3.4 克立格方程组的矩阵表示 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 地质数据库的构建 | 第30-38页 |
| 3.1 SURPAC地质数据库 | 第30-31页 |
| 3.2 CLK矿体地质数据库的构建 | 第31-36页 |
| 3.2.1 CLK钼矿矿区地质概况 | 第31-32页 |
| 3.2.2 数据资料准备 | 第32-33页 |
| 3.2.3 数据的预处理 | 第33-34页 |
| 3.2.4 数据库结构的构建 | 第34-36页 |
| 3.3 数据的导入 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 CLK钼矿体品位变化特征分析与预测 | 第38-51页 |
| 4.1 品位变化特征分析模型 | 第38-40页 |
| 4.1.1 样品长度统计及样品组合 | 第38-39页 |
| 4.1.2 理论变异函数模型构建 | 第39-40页 |
| 4.1.3 交叉验证 | 第40页 |
| 4.2 品位空间分布可视化模型 | 第40-42页 |
| 4.2.1 矿体实体模型 | 第41-42页 |
| 4.2.2 块体模型及品位插值预测 | 第42页 |
| 4.3 CLK矿体MO元素品位空间分布特征分析实验 | 第42-47页 |
| 4.3.1 Mo元素样品的长度统计分布及样品组合 | 第42-43页 |
| 4.3.2 Mo元素组合样品品位分布分析 | 第43-44页 |
| 4.3.3 Mo元素品位全向变异函数 | 第44页 |
| 4.3.4 Mo元素品位变异函数模型 | 第44-46页 |
| 4.3.5 交叉验证实验 | 第46页 |
| 4.3.6 实验小结 | 第46-47页 |
| 4.4 CLK矿体MO元素品位插值预测实验 | 第47-49页 |
| 4.4.1 建立CLK矿体模型 | 第47-48页 |
| 4.4.2 建立CLK块体模型 | 第48页 |
| 4.4.3 Mo元素品位空间分布可视化模型 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 个人简历 | 第58页 |