地质大数据应用与地质信息化发展的思考.pdf

第 2 5卷第 8期 2 0 1 6 年 8 月 中 国 矿 业 CHI NA M I NI NG M AGAZI NE Vo 1 2 5。 No 8 Au g 2 01 6 地质 大数据应用与地质信息化发展 的思考 黄少芳，刘晓鸿 ( 中国地质 大 学 ( 北 京) ，北京 1 0 0 0 8 3 ) 摘要 ：地质工作经过长期积 累形成 了 的海 量 的地 质资料 与数据 ， 具有 重要 的价值 。地质 数据具 有 多元 ( 源) 、 异构 、 时空性 、 相关性 、 随机性 、 模糊 性和非 线性等 特征 ， 具有 大数据特 点 ， 属 于大 数据范 畴。 由 于地质调查工作 和信 息技术发 展的融合 ， 促进 了地质大数据应用与地质信 息化发展 ， 地质信 息化进入基 于 大数据分析 与大数据应用 的数 据驱 动新 时代 。本文分 析 了当前地质 大数据 技术及 其应用 ， 提 出对地质 大 数据整合集成 ， 对多来源 、 多模态 、 多时态数据 的相关性 分析 、 数据挖 掘与关 联建模 ， 实 现基于大 数据 的可 视化与智能化 。对地质大数据支持 下的地质云平 台构 建 、 地质大 数据应 用服务 系统和标 准化建 设 的三 要 素 ， 进行了探讨 。 关键词 ：地质大数据 ；地质 资料 ；信息化 ；标准化 中图分 类号 ：G2 7 1 文 献标 识码 ：A 文章编号 ：1 0 0 4 4 0 5 1 ( 2 0 1 6 ) 0 8 0 1 6 6 0 5 Thin king a b o u t t h e a p p l ic a t io n o f g e o l o g ic a l b ig da t a a nd g e o l o g ic a l inf o r m a t io n d e v e l o p me nt H UANG Sh a o f a n g， LI U Xia o h on g ( Ch i n a Un i v e r s i t y o f Ge o s c i e n c e s ( B e i j i n g ) ，B e i j i n g 1 0 0 0 8 3 ，Ch i n a ) Ab s t r a c t ： M a s s iv e g e o l o g ic a l in f o r ma t io n a n d d a t a h a v e f o r me d b y t h e l o n g t e r m a c c u m u l a t io n o f ge ol o gic a l wor k， whic h h a s impor t a nt va l u e I t ha s t h e c ha r a c t e r is t ic s o f big d a t a a n d b e l o ng s t O t he c a t e go r y o f b ig d a t a ， Ge o l o g ic a l d a t a， wh ic h h a s ma n y f e a t u r e s s u c h a s mu l t iv a r ia t e ( Mu l t i s o u r c e ) ， h e t e r o g e n e o u s ， t e mp or a l ， r e l e v a nc e， r a ndo mne s s， f u z z ine s s a nd no nl in e a r I nt e g r a t ion of g e ol og ic a l s u r v e y an d inf o r mat io n t e c h n o l o g y h a s p r o mo t e d t h e d e v e l o p me n t o f a p p l ic a t io n o f b ig d a t a a n d g e o l o g ic a l in f o r ma t io n，a n d g e ol o gic a l inf or ma t io n g oe s int o a ne w e r a o f d a t a - dr iv e n whic h is b a s e d on big d a t a a na l yt ic a nd big da t a a p p l ic a t io n Th is p a p e r a n a l y z e s t h e c u r r e n t g e o l o g ic a l d a t a t e c h n o l o g y a n d it s a p p l ic a t io n s ， a n d p r o p o s e s t o int e g r a t e g e ol o gic a l d a t a in t e gr a t io n， me an whil e it c on duc t s c o r r e l a t io n a na l y s is， d a t a mining a nd a s s oc ia t e d mo d e l in g a b o u t mu l t i s o u r c e ，m u l t i mo d a l a n d m u l t i t e mp o r a l s t a t e d a t a Fin a l l y ，it imp l e me n t s t h e v is ua l iz a t io n a n d in t e l l ig e nt ， b a s e d o n big da t a Be s ide s， t h is pa pe r a l s o ha s d is c us s e d 3 e l e me nt s s up por t e d by g e ol o gic a l b ig da t a， whic h inc l u de ge ol og ic a l c l oud pl a t f or m bu il din g， g e ol o gic a l d a t a a pp l ic a t ion sy s t e m a nd s t a n da r diz a t ion of c ons t r u c t io n Ke y wo r ds ： ge ol og ic al big da t a； ge ol og ic al da t a； in f or ma t iz a t io n； s t a n da r diz a t i0n 地 质工 作 经 过 长 期 积 累 形 成 了 的海 量 的 地 质 资 料与 数据 ， 大 多 数 是 静 态 数 据 ， 此 外 还 有 动 态 数 据 ， 如地质灾害 、 地 质环境调查与监测 等形成大量 的实时动态数据 。当今大数据时代 ， 以大数据的思 维和理念 ， 应用大数据技术 ， 解决地 质大数据 的有 关 问题 ， 创 新 地 质 大 数 据 应 用 ， 实 现 地 质 大 数 据 价 值 。近期 ， 国务院印发 了 促进大数 据发展行动 纲 收稿 日期 ：2 O l 6 一 O 1 2 2 作者简介 ：黄少芳 ( 1 9 6 9 一) ， 女 ， 讲师 ， 从事 地质档 案管理与信 息化 研究 。E ma i l ： Hu a n g s f c u g b e d u C D 。 要 ( 国发 2 0 1 5 5 0号 ) ， 为 我 国 大 数 据 发展 进 行 了 顶层 设 计 ， 促 进 大 数 据 规 划 、 标 准 、 技 术 、 产 业 、 安 全 、 应 用协 同 发 展 。 国家 发 改 委 印 发 了 关 于 组 织 实施促进大数据 发展 重大工程的通知 ( 发 改办高 技 2 0 1 6 4 2号) ， 将重点支持大数据示范应用、 共享 开放 、 基础设施建设 ， 以及数据要 素流通。地 质调 查是获取地球数据和信息 的过程 ， 通过采用地 、 物、 化 、 遥 、 钻 等 各 种 地 质 手 段 和科 学 探 测 与 实 验 测 试 方法 ， 进行 各类 数 据 采集 、 获取 信 息 ， 基 于 大 数 据 的 现代地质调查 ， 加强对 地质大数据 的管理， 突破数 据处理与分析传统思维 ， 以提升服务经济社会发展 的能力和水平 ， 使地质工作迈人地球科学与大数据 第 8期 黄少芳 ，等 ：地质大数据应用与地质 信息化发展的思考 融合的新时代 。 1 大 数据 与地 质大 数 据 1 1 大数 据与 大数 据技 术 大数据还没有严格的科学定义 ， 是各种类 型复 杂 的结 构化 和 非结 构 化 数 据 集 ， 虽 意 指 数 据量 超 出 了传统尺度的规模 ， 但数据量还不是判断大数据 的 唯一标志 ， 大数据具 有 4 V 特点 ， 分别是体 量浩大 ( Vo l u me ) 、生 成 快 速 ( Ve l o c it y) 、模 态 繁 多 ( Va r i e t y ) 和价值 巨 大但 密 度 低 ( Va l u e ) 1 。大数 据 是应对数字化信息化时代 ， 面对数据量剧增而产生 的一种新数据技术 ， 面对这样一个全球数据爆炸性 的增长 ， 需要 一 套 全 新 的 数 据处 理 和分 析 技 术 。没 有 数据 ， 技 术 发 挥 不 了 作 用 。没 有 技 术 ， 数 据 也 只 能是一堆枯燥 的数字 ， 难 以上升 为认知与规 律， 更 难以实现数据价值的升值 。 地 质数 据往 往 首 先 是 原 始数 据 ， 如 通 过 区域 地 质 调查 、 地 球 物 理 调 查 、 地 球 化 学 调 查 、 地 质 钻 探 、 资 源勘 查 、 地 质 环 境 调 查 与 监 测 、 岩 石 矿 物 测 试 等 获取的数据 ， 都是原 始的第一手 地质资料数 据， 如 何 对这 些原 始数 据 进 行 进 一 步分 析 与 加 工 处 理 ， 整 合集成后提取具有更高价值的地质信息 ， 需要大数 据 新理 念 的指 导 和 大 数 据 新 技 术 的 应 用 。基 于 地 质 大数 据技 术 的 分 析 处 理 ， 通 过 化 散 为 整 、 化 异 构 为同构 ， 对非结构数 据和知识服 务进行建模 ， 实现 技 术转 化 和服务 创新 。 1 2 地质大数据及其特点 地质学属于数据密集型科 学， 地质数据获取难 度大成本高 ， 大量深地 、 深空、 深海和深时数据获取 难 度更 大 ， 地 质 数 据 具 有 多 元 ( 源 ) 、 异 构 、 时 空 性 、 相关性 、 随机性 、 模糊性和非线性等特征 ， 地质数据 的混合 性 、 变 异 性 、 相 关 性 等 随 时 空 变 迁 而 数 据 特 征各异_ 2 。地质数据具 有大数据典型特点 ， 随着科 学研究第四范式 的诞生 ， 将大数 据 的理念 、 技术和 方法应用于地质领域 ， 这种具有多源、 多元 、 异构等 复合型数据列入 大数据范畴 ， 即地质大数据 。地质 大数据是大数据 的重要 组成， 是地质调查工作 和信 息科学技术发展 、 融合 的结果 ， 包括地质观测数据、 探测数据、 实验测试数 据等 ， 具 体类型有地 质矿产 调查数据、 地球物理数据 、 地球化学数据 、 实验测试 数据 、 地质钻探数据 、 地质监测数据等 ， 涉及地球深 部的各个 圈层 ， 涉及地 球形成与 演化历史 ， 涉及地 球的物质组成 及其变化 ， 涉及矿 产资源 的形成 、 勘 查与开发利用 ， 涉及地质环境 的破坏与修复等。从 数 据类 型看 ， 地 质 大 数 据 类 型 多 样 ， 包 括 各 种 格 式 的矢量和栅格图件 、 文档以及视频数据等 。从数据 量看 ， 其数据量 巨大。从数据共 享看 ， 对海量 的多 样化数据进行汇聚， 应用 大数据技术对其进行加工 处理 。 地质大数据还具有其独特的专业数据特点： 地质大数 据多样性。从宏 观的地球物理等传 统地 质大数据需要大存储 、 大处理 ， 到微观地质学 的同 位素年代数据 ， 从原始声光 电磁的地质探测原始数 据到大数据集成处理 后的 图像、 图件等 ， 从数据 到 图像 、 从 图像到数据、 地质数据可以互联互通_ 3 ； 地质 大数 据 时空 属 性 。地 质 学具 有 时 空 属 性 ， 地 质 学研 究 的对 象 与 采 集 的数 据 具 有 空 间属 性 。地 质 数据更具有特定的时间性 ， 任何地质数据都会与地 质年代关联 ， 不 同地质时代和不 同地区 的岩石、 地 层、 矿床具有不同的分布特征 和规律 ， 因此 ， 地质数 据具有时空属性 ； 地质大数据的价值性。通过分 析数 据 可 以得 出如 何 抓 住 机 遇及 收获 价 值 ， 例 如 对 于大 量 的物化 探异 常数 据 与 综 合信 息 提 取 与 拓扑 ， 通过异常检查与验证 ， 找矿取得 新发现 ， 其经 济社 会价 值 巨大 。 1 3 大数据应用驱动地质工作变革与创新 数据产业是新兴产业 ， 也驱动 了数据革命 。在 大数 据 经济 时代 ， 科 学研 究 的范 式 正 由经 验 型 到 概 念 型 、 模 拟 型 向 数 据 密 集 型 的科 学 发 现 与 演 进 ， 产 生体量巨大 ， 并 蕴含重要价值 的数据集 ， 传统 的科 研流 程 、 方法 和技 术 正 在 发 生 重 大变 化 。掌 握 了数 据 ， 掌握了数据算法 ， 掌握 了数据的关联性 ， 就能够 决定 了数据的产业价值 。从 蒸汽机开始第一 次工 业革命 ， 到互联 网引发信息技术 革命 ， 当前是 以数 据为驱动的数据革命 。新兴 大数据与大数据技 术 应用成为信息化 发展 的强大驱动 ， 大数据是根本 ， 云计算是工具 ， 在信息化 与大数据并行的智能化创 新发展时代 ， 对于地质大数据 的管理和应用正在发 生深 刻 的乃至 颠覆 性 的变化 。 当前 ， 地 质 工 作 正 面 临 大 数 据 、 大 挑 战 、 大 变 革 ， 数据的真 实、 可靠 、 完整 、 全面是地质工作 的基 础 ， 数据就是价 值财富和创新 的资源， 从海量地 质 数据 的存储管理到地质知识发现， 并 通过智能化平 台提供服务l_ 4 。地质大数据给地质工作带来了新的 变革与创新机遇 ， 因此， 要重视数据 ， 特别要重视数 据在支撑决策 中的作用 ， 转变工 作决策模式 ， 重在 服务理念 与服务 方式 的创新 与变革。地质数据 的 数字化是基础 ， 最终 目的实现信 息化与智能化 ， 创 新开展知识管理和知识服务 ， 发挥地质大数据潜在 的知识价值 ， 建立和发展“ 用数据来说话 、 用数据来 管理 、 用数据来决策、 用数据来创新” 的数据环境与 1 6 8 中 国 矿业 第2 5 卷 文 化 。 2地质 大 数据应 用 与技术 创新 2 1 地 质 大数据 技术 与地 质大 数据 应用 大数据涵盖大数据 技术、 大数据 工程 、 大数据 应用等 ， 以其体量大 、 类 型多 、 变化快、 应 用价值高 为特征的数据集 ， 正在迅猛发展和快速增长。大数 据 技术 是数 据分 析 的前 沿 技 术 ， 是 对 大数 据 进 行 获 取 、 存储 、 分析、 处理等技术的总称 ， 是对数据 巨大、 来源分散、 格式多样 的数据进 行采集、 存 储和关联 分 析 ， 从 中发 现新 知 识 、 创 造 新 价值 、 提 升新 能力 的 新一代信息技术和服务 。大数据应用是 对大数据 进行挖掘与应用 ， 产生知识价值 的过程以及 在商业 领 域 的应用 。 地质大数据技术 主要包含数据信 息的采集与 传输转换 、 存储与管理 、 关联分析与数据挖掘 、 可视 与智能 、 共享与安全等l 5 。数据是数学形式记录， 本 身不具有具 体 的意义 ， 信息 是对数 据 的解 释和注 释， 赋含一定 的意义。从数据一 信 息一 知识 的演变是 人类认识 深化 、 内涵拓展 、 价 值提 升 的变化 过程。 大数据技术的意义， 并不在于掌握规模庞大的数据 信息 ， 而在于对这些含有意义 的数据进行专业化智 能处理 ， 从 中分析和挖掘出有价值的结构化信息 2 。 地质大数据技术还体现在两个层面 ， 一是地质数据 的组织 逻辑 及物 理模 式 ， 无 论 是 结 构 化 数 据 还是 非 结构化数据， 都要有记 录指向可查 ， 使平 台通过一 定 的技 术手 段能 检 索 到 该 数据 ， 并 能 获取 。二是 支 撑地质大数据的应用服务平 台， 地质大数 据 内容 、 种类、 格式 的多样性和繁 杂性， 要求 大数 据平 台顶 层 设计 的先 进 与安全 。 地 质 大数据 应 用 ， 是 采用 现 代 大 数 据 与 信 息技 术 ， 立足地质大数据技术与应用 ， 本着数字化 、 智能 化的技术发展路线和创新变革的理念， 通过化散 为 整、 化异构为同构， 多样化碎片化非结构数据存储 、 关联 、 发现 和 挖 掘 ， 将 多 源 异 构 多 时态 海 量 地 质 数 据汇集与一体化组织 ， 进 行全面深入 的数 据挖掘 ， 从 中找到 蕴含 的有 价值 的相 关 关 系 ， 应 用 于 地 质 实 践， 充分发挥地质数据 的作用， 让数据不断增值 ， 基 于非结 构 数据 与知 识 服务 建 模 ， 实 现 技 术 创 新 和优 化服务 。地质大数据应用要 防止简单化 片面化 ， 一 是不能简单地将大数据等同于开放数据， 很多开放 数据只是 离散 小数据 ， 并不 具备 大数 据 的基 本 特 征 。二是 不能将 大 数 据 等 同于 共 享 数 据 ， 大 数 据平 台建设不仅推动大数据应用 ， 还将数据信息的基础 系统进 行 统 一 ， 实 现 不 同 区 位 数 据 的互 联 互 通 ， 进 行数据资源的整合 ， 建设 国家级全 国地质大数据中 心， 形成更加完善 的决 策支持体系 ， 在数据整合 的 基础上 实 现 优 化 服 务 。基 于 服 务 后 台 的 大 数 据 中 心， 借助信息技术将业务流程、 服务、 网络和数据资 源进行优化整合 ， 便捷高效地为公众提供一体化的 服务 。三 是大数 据 并 非 等 同于 海 量 数 据 ， 大 数 据 强 调的是对数据的分析和应用 ， 建立统一 的数据资源 目录体系 、 数据标 准体系 、 数据共享交换体 系等， 大 数据虽指海量数据， 但并 不是全数据 ， 而是数据 资 源总量不断增长的状态， 从中挖掘出有价值信息是 大数 据应 用 的关 键 。 2 2 数据挖掘与关联建模 大数据研究不 同于传统 的逻辑研究， 是据其 内 在的数据逻辑 ， 对数量 巨大的数据进行统计性的搜 索、 比较、 聚类 、 分类等分析归纳 。数据相关性分析 是将各类数据进行逻辑关 系比较 ， 将相似 的数据逻 辑关联并分类划分 ， 目的是找出数据集里隐藏 的相 互关 系 ， 一 般用 支 持度 、 可信 度 、 兴趣 度 等 参 数 反 映 相关性 。数据挖 掘 是 应 用数 据 分 析 和 发 现 算 法 ， 从 大量的、 模糊的、 随机的数据集 中， 识别 出有效有用 的数据， 提炼隐含在其 中不被人发现的有用信息和 知识 ， 发 现 隐藏 在 数 据 之 中 的数 据 关 系 、 历 史 数 据 演化 规律 ， 同 时对 未 来 进 行 预 测 ， 通 过 基 于数 据 的 预测分析 ， 为未来发展进行预测评价。 地质 大数 据 是 集 地 质 描 述 、 基 础 数 据 、 地 质 图 表、 地质认识 的地质数 据资料 ， 其 价值 巨大 。地质 大数 据 的整合 集成 是 对 数 据 的一 致 性 处 理 ， 包 括 空 间基 准不 一致 、 语 义不 一 致 和 尺 度 不一 致 的地 质 空 间大数据一致性处理 ， 以及地质数据的一体化存储 与管 理 。在大 数据 技 术 支 持下 ， 对 地质 大 数 据 整 合 集成 ， 进 行充 分 挖 掘 ， 地 质 大 数 据 及 大 数 据 相 关 技 术为实现地质信息化 和现代化发展提供 了有效 的 支撑 。数据信息 的融合 与提取是在对各种 分散 的 多源 异构 数 据 进 行 一 体 化 组 织 与 集 成 整 合 的 基 础 上 ， 通过信息处理技术 建立各种数 据模型 ， 从 而提 取出有用 的信息。地质大数据挖掘是通过归类、 关 联等数据分析 ， 获取 其表达 的信 息和知识 ， 从而发 现其 内在 的联系与规律 ， 是认识 的总结提高 和认知 的发 现 。据此 ， 通 过 对 多来 源 、 多模 态 、 多 时态 数 据 的相关性分析 ， 数 据挖掘和模式分 析， 提 高对数据 资料 的综合与深度应用 ， 从而实现新知识 的发现和 价值 的升 值 。 2 3 基 于大数 据 的可视 化 与智 能化 数据 可视 化是 进 行 大 数 据 分析 的重 要 手 段 ， 是 借助计算机数据图形分析处理技术 ， 发现数据 的内 在关系 ， 揭示新问题 ， 产生新的综合与表现 ， 形成新 第 8期 黄少芳 ，等 ：地质大 数据应用与地质信息化发展 的思考 观点 ， 提供新 的洞察力_ 6 。可视分析是通过交互可 视界面来进行分析 、 推理 和决策 的过程 ， 本质 也是 知识发现。可视分析 与一般分 析及挖掘 的不 同在 于 ， 其不依赖 于数学模 型， 是一种 探索式分析 。数 据可视化作为一种知识表达 、 知识 展示 和知识传递 的手段 ， 通过将复杂 、 抽象 、 枯燥 、 难于理解 的数据 转化为直观的图形， 进而提供智能和决策分析。 地 质大 数 据 可 视 分 析 的 基 础 是 多 年 积 累 的地 质体建模 、 地质过程建模 、 地 质调查数据 可视化及 交 互技 术 ， 可 视 分 析 就 是 在 这 些 技 术 的基 础 上 ， 克 服 高维性 、 不 确 定 性 和异 构 性 ， 研 究 开 发 从 复 杂 地 质大数据中抽取有效特征和知识发现 。目前 ， 一些 已有的三维地质建模 软件能够实现多 种数 据三维 建模 、 显示和分析等 功能， 但 这些建模方 式仍然是 静态交互 ， 在大数据 时代下 的可视化技术将朝着 自 动化 和 交互 性方 向发 展 。 在智能研究 领域 ， 经 过长期实 践， 积 累了很 多 科学方法和应用技术 ， 如 自然语 言语义分析 、 信息 提取、 知识表 现、 自动化推理等 。这些方 法技术 目 前正在逐步地应用于大数据技术 ， 结合预测性分析 和处方性分 析 ， 挖掘 大数据蕴 含的规律 和价值 ， 从 而 为人 类决 策 提供 智 能 支持 。人 工 智 能 的发 展 ， 需 要大量的知识和经验 ， 这些知识和经验需要海量 的 数据作为支持 。知识 服务是基 于专业化 、 个性化 、 时效性的服务 ， 是依据用户需求 ， 以信息 的搜寻、 组 织 、 分 析 、 重 组 等知 识 开 发 为 基 础 ， 通 过 数 据 分析 与 挖掘 ， 进行知识创新 ， 向用户 提供知识应 用和智 能 决策服务。 3地质 大 数据 支持 下 的信 息化 关键 要素 3 1 地 质 云平 台 在 当代数据大规模生产、 分享和应用的数据 革 命时代 ， 云技术 是 近年来 信息 技术 发展 的新 兴技 术 ， 是将云计算的各种特征用于支撑建模、 存储 、 处 理等要素的地理空 间信息技术 。云计算作 为一种 新 兴 的计算 模 式 ， 它 是 以 大 数 据 是 根 本 ， 云 计 算 为 工具 ， 为大数据的集 中管理和分布式访问提供 了必 要 的场所 和 分享 的渠 道 。 地 质 云是 充 分 利 用 地质 、 矿 产 、 地球 物 理 、 地 球 化学、 遥感 、 水 文、 环境 、 灾害、 地 形、 地貌 等地质调 查数据 ， 以大数据技术支持下 的地质数据应用与 服 务为 目标 ， 通过数据 采集、 资源整合 、 数据传输 、 数 据挖掘 、 信息提取 、 知识发现等手段 ， 构建基 于地质 大数据的云平台， 实现从数据到信息 、 信息到知识 ， 知识到智 慧数据 开 发与信 息转 换 ， 服务 于政 府决 策 、 科学 研 究 、 企 业 生 产 等 多 层 次 、 多 角 度 、 多 目标 的需求与应用 。构建地质云系统 ， 一要 明确地 质大 数据的应用 目的， 二是基于虚拟化技术建立 云存储 模式 ， 实现地质大数据 的一 体化组织 ， 三是搭建 服 务虚拟化的地质云计算平 台， 提供服务 管理、 搜索 调用 。地质云技术的应用增加 了地质数据 的使用 效率 ， 用户通过浏览器或者应用程序界面提交 计算 任务或者服务请求 ， 使地质数据信 息创造更多更新 的价值。 3 2 大数据应用服务系统 信息技术 的发展推动 了地质行业 的数据共享 和信息服务水平的提高 ， 地质大数据开发与应 用是 国家大数据战略的组成部分 ， 地质大数据开发应用 依靠大数据平 台实现实现地 质资料数据 的互联共 享和社会服务 ， 实现数据到信息 的转 化， 进一 步对 信息进行集成形成知识体系 ， 合理利用并提供共享 服务 。在应用和服务 中又会产生新 的数据， 从 中再 提取有 用信息 。形成数据一 信 息一 知识一 智能 的链 式 应用服务体系。 构建地质大数据应用服务体系， 采用 3 S技术 、 网络技术 、 云计算 等技 术， 对地 质数据信息进行集 成整合、 深度加工 、 研发服务产品， 对地质大数据进 行挖掘与关 联分 析， 获取更 多智能 而有价 值 的信 息 ， 提供多方位的社会服务和智能决策支撑 。大数 据平 台体系包括 ： 地质大数据 管理、 地质大数 据无 缝集成与适配 、 数据 分析与挖掘 、 大数据关联性分 析 、 可视 化 与 智 能 分 析 、 地 质 大 数 据 智 能 解 释 与 展 示等。大数据应用服务平 台依据不 同行业、 不同领 域、 不同需求的大数据处理需求 ， 构建大数据获取 、 存储 、 组织 、 分析 、 决策 、 共享、 交 互、 协作和服务 的 智慧平台， 是 基于信息资源 、 知识 、 智慧、 共享 的交 互 与创新 ， 主 要包 括 ： 基 础 支 撑 与管 理 层 、 大 数 据 处 理层 、 大数 据 分 析 与 决 策 层 、 交 互 服 务 层 。 基 础 支撑与管理层 ， 为大数据应用服务平台提供技术与 环境支持 ， 并对数据、 知识、 资源、 智能、 服务等进行 感知， 并将 服务模块提供给大 数据处理与管理层 ； 大数据处理层 ， 通过对结构 化、 半结构化和 非结 构化地质大数据 的管理 与处 理 ， 进行数 据获取、 识 别、 分类、 聚合 、 定位、 挖掘、 组织与存储等系统管理 层 ， 根据服务需求 ， 为数据分 析与知识服务提供协 作支撑 ， 是网络环境下管理与服务 的集合， 实 现大 数据与应用服务平台的调用与管理 ； 数据分 析与 决策层 ， 是构成 大数 据整体平 台系统 的核心， 从海 量的结构化 、 非结 构化 和半结构 化数 据 中进行过 滤、 归纳 、 挖 掘、 关联 、 分析， 进行智能与决 策； 交 互 服务层 ， 进 行 嵌 入 式 服 务 的 终 端 封 装 、 接 入 、 访 中 国 矿业 第2 5 卷 问 、 调用 和服 务等 。 3 3 技术标准体系 地质信息标准化建设 在空间信息 管理、 转换、 共享 、 应用等方面起 着重要 的作用 ， 地质大 数据应 用 与服务 需 要相关 的技 术 标 准 与 行业 规 范 为 支 撑 ， 需要建立科学 、 合理、 适用的技术标准体系 ， 主要包 括基础标准、 信息交换标准、 存储 管理标准、 信息接 口服务标准 。 由于大 数据产 业 和应 用 发展 迅猛 ， 亟需 通 过 标 准化的途径整合资源 ， 使各方 面达成共识 ， 形成统 一 的数据格式 、 接 口、 安 全、 开放 等标准 ， 为数据开 放共享提供基础 ， 为数据安全应用 提供保障。统一 完善的标准是空间信息进行协同操作 的基础 ， 信息 技术的发展对标准化提 出需求 ， 涉及大数据支持下 地质数据智能感知识 别、 传感适配 、 描述分类 、 协作 共享、 访问接人、 服务协议等标准和技术规范 ， 同时 标 准 的制定 促进 了新技 术 、 新方 法 的应用 和发 展口 。 建立完善的技术标 准体系 ， 涵盖地质数据分 类、 采 集 、 存储 、 交互、 服务等 ， 重点进行信息分类与编码 、 数据库建设 等基础标准和信息共享 与服务标准 的 制 定 。 当前 ， 在工 信部和 国标委 的领导下 ， 全 国信 息 技术标准化技术委员会大数据标准工作组于 2 0 1 4 年 l 2月成立 ， 统筹开展大数据标准化工作 ， 基本形 成 了大数据标准体系， 并且 信息技术大数据术语 和 信息技术 大数据技术参考模型 等八项 国家标 准 已经基 本 完 成 ， 信 息技 术 数 据 质 量 评 价 指 标 、 信息技术 通用数据导入接 口规范 等两项 国家标 准大 纲也 已拟定 。 大数据标准体系建设与标准化发展， 一是建立 大数据 与应用标 准体 系， 在 标准 体系 范 围和架 构 下 ， 推 进标 准 化 发 展 ， 围 绕 数 据 格 式 接 口、 开 放 共 享 、 数据质量、 数据安全、 大数据平 台等研制大数据 系列技术标 准， 重点开展 数据格式接 口、 开放共享 等标准体系建设 。二是加强标 准验证和应用试 点 示范 ， 建立标准符合性评 估体系 ， 推动标准对产 业 和应用 的支 撑 作 用 。三 是 在 国 际标 准 化 方 面积 极 努 力 。 _ 参考 文献 李 国杰 ， 程学旗 大数据的研究现状与科学 思考 J 中国科学 院院刊 ， 2 0 1 2 ， 2 7 ( 6 ) ： 6 4 7 6 5 7 赵鹏 大 大 数 据 时 代 的 地 学 研 究 c 湖 北 地 质 科 技 论 坛 2 O 1 4 王登红 ， 刘新 星 ， 刘 丽君 地 质大 数据 的特 点 及其 在成 矿规 律 、 成矿 系列 研 究 中的 应 用 J 矿 床 地 质 ， 2 0 1 5 ， 3 4( 6 ) ： 1 1 4 3 - 1 1 5 4 黄少芳 ， 刘 晓鸿 基 于大数 据 的地 质资 料档案信 息化 与服务 J 资源产业 ， 2 0 1 5 ， 1 7 ( 6 ) ： 5 6 6 0 严光 生 ， 薛群威 ， 肖克炎 ， 等 地质调 查大数 据研究 的主要 问 题分 析E J 地质通报 ， 2 0 1 5 ， 3 4 ( 7 ) ： 1 2 7 3 1 2 7 9 李 朝奎 ， 严雯 英， 肖克炎 ， 等 地 质大数据分 析与应 用模 式研 究 J 地质学刊， 2 0 1 5 ， 3 9 ( 3 ) ： 3 5 2 3 5 7 黄少芳 ， 刘 晓鸿 大数据时代地质资料信息化发展探讨 J 中 国国土资源经济， 2 0 1 3 ( 1 0 ) ： 6 7 - 6 9 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 米 ( 上接第 1 6 5页) J o u r n a l o f Co a l Ge o l o g y， 1 9 9 8， 3 8( 1 - 2 )： 3 - 2 6 r 5 Al e xe e v AD，Fe l d ma n EP，Va s il e n k o TAMe t h a ne d e s o r p t i o n f r o m a c o a t - b e d J F u e l ， 2 0 0 7 。 8 6 ( 1 6 ) ： 2 5 7 4 8 0 6 L i u Aih u a ， F u Xu e h a i， Wa n g Ke x i n ， e t a 1 I n v e s t i g a t i o n o f c o a l h e d m e t h a n e p o t e n t ia l i n l o w。 r a nk r e s e r v o ir s 。 Fr e e a n d s o l u b l e