数学方法在矿产地质工作中的应用

王建龙

（兰州石化职业技术大学，甘肃 兰州 730207）

随着现代数学研究领域的不断扩大，数学手段在矿产地质工作中的重要价值也得到了彰显，并且在计算机科学日益发达的大背景下，传统数学手段与现代计算机信息技术之间的融合，以及数理手段与矿业地质学工作之间的相互联系，都将显得更加密切。最终形成一种良性循环的工作体系。为此在开展矿产地质工作的过程中，通过有计划、有目的的使用数学手段，不仅可以明显提升工作效率，还可以节约大量的时间，而且适当减少研究人员的工作量，同时提高了数学手段使用的效益[1]。所以，当矿业工作者更加注重于数学手段的使用结合计算机技术带来的便捷性优势，矿产地质工作中的应用成效和价值会更加显著。

1 数学方法在矿产地质工作中的应用价值

矿产地质工作的困难系数较高等特点，所以在矿产地质工作中运用数理手段的要求也就需要进一步提高，为此关于矿产地质学工作就业难的研究表明，主要表现在由现场地理环境的复杂性决定，成为了现阶段的矿产地质学工作进行中的主要方法之一，得到了运用数理手段困难较多的现实情况，也就是由于数理手段可以充分发挥出巨大的优越性，所以可以稳步提高矿产地质学工作的效益。同时随着数学研究的提高和进展，概率分析方法也已形成了在矿业地质工作中最普遍的使用方法之一。并在进行一系列的预测工作时，能够为矿产地质勘测提供相应的理论支持。尤其对于详细了解矿业地质工作中的各类安全风险，并且科学合理地测量一定的矿产资源结果，就能够利用数理教育预测方法得出相对应的科学结论，以便制定更有效的管理措施进行管理工作。所以，将数理手段运用于矿产地质工作中的具体方面，主要就是发挥着对重大安全事故的预警功能，矿产地质工作中对重大安全事故的合理减少保证，以及重大伤亡事故和损失的合理杜绝。通过矿产地质动作中各个方面的数据，都是经由数学方法进行相应的分析预测，才能凸显数学方法应用的效率性和全面性。

2 数理统计分析方法

2.1 一般数理统计分析方法

统计分析方法是在矿业地质工作过程中，对研究对象进行科学的考察与数据分析的途径，并由此获取地质工作中的关键信息，从而可以将所研究的数据作出更全面的推理，并从中推断出研究对象的总体特点。也因此在矿产地质工作研究和数据分析过程中，往往存在着相应的统计分析规律。例如对其分布状态、形成条件等特性的研究，也就是由于受各种地理事件和框架划分的影响也正是由于研究结果存在一定的差异，成为了在矿产地质工作中不可忽视的问题。因此，一般数理统计分析方法强调利用概率进行分析，以此对不同的地质进行预测和观察，才能避免在勘探过程中发生危险事故，进一步保证财产安全和人员安全[1]。

2.2 特殊数理统计分析方法

在不断进行的矿产地质管理工作过程中，由于实际工作中遇到的大量问题已经无法进行有效处理，就要求特殊数理统计与分析方法的使用，以处理相对应的问题，从而达到更加理想的数据分析效果。例如，在矿产地质工作中，就会时常出现矿产分布和常态分布之间具有很大不同的问题，总结出来的数值呈现时往往存在着离散性较强，而普通数据分析的最小二乘却往往没有办法正确地给出实际的数值，使得问题如果无法得以解决就很容易犯敏感错误。针对数据点群中心作为统计分析的基础，以数据集群的离散程度作为自变量进行稳健性统计分析，就可以比较真实清楚地表现出矿业的地理环境，从而避免了矿产分布差异及其数据统计与分析结果中的偏差问题，对在实际的矿产地质工作中开展科学研究与数据分析，发展定向数据统计分析方式发挥着非常重要的意义。

3 数学方法在矿产地质工作中的应用

3.1 地质过程的数学模拟

矿产地质系统在经历了漫长的演化过程之后，通过数学方法模拟出矿物地质的再现过程，因此针对更加细致、严格的矿产地质科学研究工作进行，需要依据数学模拟来提供科学的依据和方法，并在减少矿产地质工作对人工实验的依赖时，有利于真实具体呈现出演化的过程，以此提高整个矿产地质的科研工作品质。例如，对于高温高压情况中岩层运动所产生的性能形状改变，以及边界层间动能转换机制的研究，都必须建立在数学方法的实际应用层面，同时结合计算机技术的模拟系统，才能真实进行生动形象的数据再现。也正是由于以往传统实验技术的限制，导致了研究工作进展缓慢，并且得到的数据也存在一定程度的偏差，而将地质过程的数学模拟引入到矿产地质工作中，不仅能有效完成相应的工作和任务，还能形成一套高效率的计算方式，进而提高整个矿产地质的工作质量。因此，矿产地质工作中的统计分析方法得到广泛的发展，形成了多元化的统计工作模式，有助于矿产地质工作开展更具现实的意义。再比如埃德曼法、特尔菲法、油田模型法等，都是依据数学计算的基础上，再次借助计算机技术而形成的工作方法，才能具体表达出矿产当地地貌、地形分布、土壤分布，通过比较真实可靠的研究结果，提供精准的科学数据，对于矿产地质工作的规律掌握起到了一定的促进作用。

3.2 矿产资源的统计预测

图1 矿产资源统计预测图

在现代化矿产地质工作发展的形势下，数学方法获得更广泛的应用为基本保障，而统计预报的方式逐渐增多，构成了矿产地质工作发展的效率体现，而只有当数学技术手段的高效特性显著增强，在现代数学手段支持下的矿产地质预测工作也会有所进展。因此，利用大数据分析决策方法预测矿产资源的主要形式，需要为其提供准确的概率计算，通过借助计算机技术的严密统计和分析下，具体到矿产资源分布的大致位置，才能以此作为基础开展大范围的实际作业。因此，统计预测工作体系的开展，是为矿产质地工作制定出优化的方式和方法，利用所取得到的相关数据，进行深层次的分析确立统计决策的理论。同时，矿产资源的统计预测，不仅在整个预测行为上与矿产实际状况进行联系，也是对实施精准进行预测的主要方式。比如，针对之前统计出的数据资料，确定相对应的预测因素，才能在整合的矿产地质资料中，寻找到有效实施与开展的工作方式。为此统计预测的准确性直接影响到矿产地质工作的正常开展，如果资料完整性存在不足的现状，就会导致预测工作无法实施，针对不同预测区域的概率进行详细划分，并在两个预测区域概率呈现出相似的重叠，就可以依据数学方法的编辑性开展相应的预测，以此对矿产资源进行真实的统计，为后续矿产资源的开采奠定基础。

3.3 数学模型的应用分析

在矿产地质工作中，数学模型的应用效果比较理想，已经逐渐具备了矿产地质自动化的特征，主要运用的是指数方程来判断矿业地质的类型和含量，同时根据泥岩中孔隙率与深度之间的关系，也能够判断各种类型的矿物。例如，矿产地质工作人员就已经测量出了金属锇和三氧化二锰的数据，而通过将收集到的全部数据信息综合起来，就知道了各个含量之间所存在的相互关联，也就会变得简单方便，工作人员就可以将这些数据进行专门的储存，并在利用数学模型进行全方位的研究时，就能实现数学信息库的针对性运用，通过自身具有的数学模型，构建数据分析自动化的地质图绘制，不仅能够极大缩短对数据分析、处理的时间，还能形成高效的数学利用体系。比如，对于每一种矿物元素的背景值探究，都应当结合实际的数据进行多方面分析，如果出现了背景值采用的数值存在严重偏差，就会导致矿产地质工作开展面临阻碍。由此可以看出，数学模式应用具有十分重要的价值，针对不同数据种类进行不同数学模型的选取，才能得出整体性、针对性地矿产地质数据。

图2 数据分析流程图

4 结束语

数学方法在矿产地质工作中的应用，需要借助数学方法对数据进行相应的收集分析，并结合计算机技术形成一定基础的数学模型，才能实现两者之间的有效结合，为此依据将数理手段作为矿产地质工作的基石，计算机作为辅助类型的数据处理计算方法，就形成了促进了将数理手段和矿产地质工作进行快速的融合的关键因素。所以，为了矿产地质工作的高效进行，就必须为二者促进并提出更有效的技术手段。