大数据背景下粒度分布沉积信息挖掘方法进展

作     者：袁瑞 

作者机构：长江大学地球物理与石油资源学院 

出 版 物：《沉积学报》 (Acta Sedimentologica Sinica)

年 卷 期：2023年

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 0709[理学-地质学] 07[理学] 

基　　金：国家自然科学基金项目（42202113） 

主　　题：大数据 粒度分布 沉积信息 智能挖掘 

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。