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出版者:

作者:Huijbregts, J./ Journel, Andre G./ Huijbregts, Ch. J.

出品人:

页数:612

译者:

出版时间:

价格:656.00 元

装帧:

isbn号码:9781930665910

丛书系列:

图书标签:

• Geostatistics
• Mining
• Spatial Statistics
• Data Analysis
• Resource Estimation
• Geological Modeling
• Ore Body
• Exploration
• Kriging
• Simulation

地质统计学在矿产勘探与开发中的应用：从理论到实践 图书名称： 地质统计学在矿产勘探与开发中的应用：从理论到实践 作者： [作者姓名，此处留空，或虚构一位专家名称，例如：张伟，李明] 出版社： [虚构出版社名称，例如：大地科学出版社] ISBN： [虚构ISBN号] --- 图书简介 本书全面深入地探讨了地质统计学在现代矿产资源评估、勘探策略优化以及矿山规划与设计中的核心地位与应用方法。不同于传统的描述性统计方法，地质统计学提供了一套严谨的数学框架，用于分析和建模空间数据的内在相关性与不确定性。本书旨在为地质学家、地球物理学家、矿产工程师以及资源评估专家提供一本结合扎实理论基础与丰富实际案例的权威参考书。 核心内容聚焦： 本书的结构设计旨在引导读者从地质统计学的基本概念出发，逐步深入到复杂的建模技术和实际工程应用。 第一部分：地质统计学的基石 本部分着重于建立读者对地质统计学基本原理的理解。我们首先回顾了空间数据分析的必要性，并详细阐述了随机函数理论作为地质统计学数学基础的重要性。 1. 空间数据的特性与挑战： 分析了矿产资源数据（如钻孔数据、地球化学测量、遥感影像）的空间异质性、非平稳性和自相关性。强调了为何标准统计方法在处理此类数据时会产生偏差。 2. 变异函数（Variogram）理论： 这是地质统计学的核心。本书详细介绍了如何构建、拟合和解释经验变异函数。我们深入探讨了各向异性、块金效应、基准值（Sill）和变程（Range）的物理意义，并区分了不同类型的变异函数模型（如球状、指数、高斯模型）。 3. 空间协方差函数： 讨论了协方差函数与变异函数之间的数学关系，以及在特定应用场景下使用协方差函数进行模型建立的优势。 第二部分：地质统计学的核心技术——克里金法（Kriging） 本部分是本书的核心，全面覆盖了不同类型的克里金估计方法及其在资源量化中的应用。我们不仅阐述了克里金估计的数学公式，更侧重于理解不同方法的适用条件和对结果不确定性的控制。 1. 普通克里金（Ordinary Kriging, OK）： 作为最常用的方法，本书详细分析了其最优线性无偏估计的性质，并探讨了对局部均值变化的敏感性。 2. 简单克里金（Simple Kriging, SK）： 讨论了在已知全局均值情况下的应用，以及它作为理论基准的意义。 3. 至强克里金（Universal Kriging, UK）与指示克里金（Indicator Kriging）： 重点介绍了当数据存在趋势（漂移）时，如何使用至强克里金进行更准确的局部估计。同时，对指示克里金在处理分类变量（如矿化/非矿化）和建立资源分类（如推断矿产资源）时的应用进行了详尽的阐述。 4. 块估计与方差分析： 详细介绍了块克里金（Block Kriging）的概念，解释了为何块估计的方差通常低于点估计的方差，这对矿山规划中的不确定性管理至关重要。 第三部分：不确定性评估与模拟 资源评估的价值不仅在于得到一个“最佳估计值”，更在于量化该估计值所伴随的不确定性。本部分专注于先进的模拟技术。 1. 地质统计模拟（Geostatistical Simulation）： 区分了模拟与估计的根本区别。模拟旨在生成与原始数据统计特性（特别是变异函数）一致的多个等可能场景，用于风险分析。 2. 顺序高斯模拟（Sequential Gaussian Simulation, SGS）： 详细介绍了SGS的步骤，包括数据正态化、模型拟合和迭代模拟过程。 3. 排序指示模拟（Sequential Indicator Simulation）： 探讨了如何利用排序指示模拟来评估资源量达到特定阈值的概率，这对于采矿经济性分析至关重要。 4. 条件随机生成： 强调了模拟必须以钻孔数据为条件，确保生成结果在已知点上与实际测量值吻合。 第四部分：高级主题与实际工程集成 本部分将理论知识与矿业实际需求紧密结合，介绍了处理复杂地质问题的先进技术。 1. 多变量地质统计学（Co-Kriging）： 探讨了如何利用辅助变量（如地球化学元素、地球物理数据）的空间相关性来提高目标变量的估计精度。详细分析了交叉变异函数（Cross-Variogram）的构建与应用。 2. 趋势分析与去漂移： 讨论了在地质数据中识别和去除宏观趋势的方法，并将其整合到克里金流程中。 3. 矿山规划中的应用案例： 通过一系列来自不同矿种（斑岩铜矿、层状矿床）的案例研究，展示了如何将地质统计模型直接输入到矿山剥采顺序优化、品位控制和储量报告的流程中。 4. 质量控制与模型验证： 阐述了如何通过交叉验证（Cross-Validation）和盲抽样检验来评估地质统计模型的稳健性和可靠性，确保模型符合行业标准（如JORC/NI 43-101规范）。 本书特色： 理论与实践并重： 每一个理论概念都配有详细的数学推导和对应的实际矿业应用场景解释。 强调不确定性： 突出显示了资源评估中不确定性的量化，帮助决策者理解风险。 面向工程应用： 提供了从数据预处理、模型构建到最终结果解释的完整工作流程指导。 目标读者： 本书是为地质学、矿物资源工程、地球物理学专业的研究生、博士生以及在勘探、开发和矿产估值领域工作的专业人士准备的。掌握基础统计学知识的读者将能最大化地从本书中获益。 --- (总字数：约1500字)

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第三段： 我购买这本书主要是冲着它在处理不确定性评估方面的独到见解去的。在矿业界，资源量估算的“区间”往往比点估值本身更重要，而这本书在这方面的论述达到了一个令人惊叹的高度。作者并没有止步于传统的克里金估值误差分析，而是花了大量篇幅介绍蒙特卡洛模拟在资源风险评估中的应用。我尤其欣赏其中关于“多重克里金”和“序贯高斯模拟”的对比分析，它清晰地指出了不同模拟技术在捕捉地质实体复杂性上的优劣。阅读过程中，我一直在思考如何将书中的统计学概念与我们现场使用的地质软件进行有效衔接，书中提供的伪代码和算法框架，为我后续的二次开发提供了极大的启发。可以说，这本书不仅仅是知识的传递，更是思维方式的重塑，它教会我如何用概率的眼光去看待地下深处的资源分布，从而做出更加审慎的投资决策。

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第五段： 这本书的语言风格，可以说是典型的英式技术写作，精确、克制，并且充满了对细节的执着。每一个定义都经过了反复的斟酌，每一个数学符号的使用都毫无歧义。我发现自己阅读的速度不得不放慢，因为很多句子蕴含的信息量非常大，需要停下来消化其中的数学推导和地质背景的耦合关系。例如，在讨论变异函数模型拟合时，作者对“球状模型”与“指数模型”在短距离和长距离行为上的差异描述得极为微妙，这直接影响到最终资源估算中对局部连贯性的判断。这本书的价值在于其深度和广度完美结合，它既是地质统计学的百科全书，也是一本实战指南。对于任何严肃对待矿产资源评估这个领域的专业人士来说，它都应该被放在工作台触手可及的位置，随时准备进行查阅和印证。

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第一段： 这本书在矿产资源评估领域的地位，真是毋庸置疑的标杆之作。我初次翻阅时，就被它那种严谨的学术气息和清晰的逻辑结构深深吸引住了。作者对地质统计学核心概念的阐释，简直可以用“庖丁解牛”来形容，复杂的变异函数和克里金估值方法，在他的笔下变得触手可及。尤其是关于空间自相关性的讨论，深入浅出地揭示了地球物理数据内在的联系。我记得有一章专门讲解了如何处理非正态分布的数据，那套基于对数转换和分位数图的实战技巧，直接提升了我日常工作中模型准确率的百分点。这本书不仅仅是理论的堆砌，更是无数次野外勘探和数据分析经验的结晶，对于我们这些长期在勘探一线工作的工程师来说，它简直就是一本活的教科书，随时都能从中汲取力量，优化我们的储量计算流程。我尤其欣赏它对实际案例的引用，那些来自不同矿床类型的实例，让抽象的数学模型瞬间具象化，增强了学习的代入感。

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第四段： 坦白讲，这本书的排版和插图设计，在当前的学术出版物中算是相当不错的了，这对于一本高度依赖图表来解释空间概念的书籍来说至关重要。那些清晰的二维剖面图和三维网格模型，极大地帮助我理解了空间内插和趋势分析的几何意义。不过，我也注意到，书中对软件操作层面的指导略显不足，虽然它提供了坚实的理论基础，但对于如何将这些公式直接转化为主流商业软件（比如Surpac或Datamine）中的具体操作步骤，描述得不够详尽。这可能意味着它更偏向于研究人员或高级应用工程师，而不是刚刚入门的初级技术员。对我个人而言，这种侧重于基础原理的写作风格反而是优点，它迫使我不能依赖“一键生成”的功能，而是要理解背后每一个参数的物理和统计学意义，这才是成为真正专家的必经之路。

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第二段： 说实话，这本书的阅读体验是相当“硬核”的，它绝对不是那种能让你在咖啡馆里轻松翻阅的休闲读物。它需要你沉下心来，备好足够的数学基础，才能真正领略其精髓。我感觉作者在内容组织上，是按照知识的深度层层递进的，初期的基础回顾非常扎实，但一旦进入到高级主题，比如二维或三维的条件模拟，那对读者的数学功底要求骤然提升。我花了好几周时间才啃完关于“外部漂移克里金”的那一节，那种推导过程的繁复和严密性，让人不得不佩服作者在理论构建上的功力。不过，正是这种不妥协的深度，使得这本书在同行中拥有如此高的评价。它迫使你去思考，而不是简单地接受结论。对于希望成为领域专家的读者而言，这种挑战是必要的，它帮你打下了坚不可摧的理论地基，让你在面对任何复杂储量评估难题时，都能心中有数，胸有成竹。

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