Statistical Evaluations in Exploration for Mineral Deposits pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Wellmer, F. W.

出品人:

页数:379

译者:Large, D.

出版时间:

价格:$ 95.99

装帧:HRD

isbn号码:9783540612421

丛书系列:

图书标签:

矿床勘探
统计评估
地球统计学
资源评估
矿产资源
勘探地球化学
地球物理勘探
数据分析
矿业
地质统计学

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具体描述

Statistical evaluations of exploration data are the basis for decisions to be made at various stages of an exploration project. In contrast to other geostatistical books, Statistical Evaluations in Exploration for Mineral Deposits focuses not only on theory, but examples are also given, frequently originating from experience in mineral exploration by the author who worked worldwide for a mining company. Together with its companion volume, Economic Evaluations in Exploration, the book illustrates methods used in exploration campaigns and mining activities. It is intended as a vademecum for geologists who are forced to make quick decisions regarding an exploration project. It also addresses scientists and students involved in teaching or in mineral economic evaluations, recommendations or decisions.

《统计评估在矿藏勘探中的应用》是一部专注于现代地质研究方法与技术发展的深度浅书。本书系统探讨了统计学在矿资源勘探过程中的重要性，详细解析了数据收集、分析和预测的全流程。它不仅介绍了经典统计模型的理论基础，还结合实际案例展示了其在降低勘探风险、优化成本控制方面的应用价值。书中深入讲解了空间分析方法与地质统计技术，帮助读者理解如何利用大数据和高精度工具提升矿藏评估的科学性。内容层面覆盖广泛，从基础概念到实际操作，力求为读者提供全面的理论指导与实践参考。本书还系统介绍了常用的探测技术与统计分析方法，如回归分析、分类算法和空间插值模型等，并结合最新研究成果，探讨其在矿产资源评价中的具体应用场景。通过丰富的数据示例和图表展示，使复杂理论更加直观易懂。这本书不仅面向地质工程专业学者，还特别面向行业从业人员，帮助他们掌握现代统计工具在矿藏勘探中的实际运用。内容严谨、结构清晰，既有基础知识的讲解，又包含前沿技术的应用视角。读者可以通过这些详细阐述，更全面地了解统计方法如何提升地质决策的科学性和准确性。书中的每个章节都经过精心设计，力求符合科研与工程实践的双重需求。无论是初学者还是经验丰富的勘探从业者，都能从中获取有价值的知识。作者特别注重理论与实践的结合，通过实际案例分析和数据解读，使读者能够更好地理解统计评估在矿藏探测、资源预测及经济评估中的作用。此外，本书还强调了跨学科合作的重要性，指出地质学、计算机科学和环境工程等领域如何协同运用统计技术进行综合分析。这种多学科视角不仅拓宽了知识边界，还为读者提供了更广阔的应用舞台。整个内容结构紧凑有条理，逻辑清晰，每个部分都经过深思熟虑，以确保信息传达的准确性和可读性。书中对最新研究动态进行了全面梳理，从人工智能与大数据融合到机器学习算法的应用，使内容始终具有时效性。同时，作者还特别强调统计评估在环境影响评估、风险预测及可持续开发中的作用，体现出书中对行业前景和社会责任的高度关注。这些特点使得这本书成为矿产资源研究领域的重要参考文献之一。通过详细的解释与实例展示，这本书不仅传达了统计方法在勘探中的巨大潜力，还为读者提供了切实可行的操作指南，帮助他们更有效地应对复杂多变的矿藏评估环境。总体而言，它是一部兼具学术深度与实际应用价值的权威著作，适合广大从业者和科研人员深入学习。