计算地球化学

1. 计算地球化学 英 文 名：Computers and Geochemistry Computational Geochemistry 课程类别： 专业选修课 前 置 课： 计算机基础、地质学基础、数理基础 学　 分： 2学分 课 时：32课时（讲授16学时+实验16学时） 主讲教师： 李方林 谢淑云 选定教材： 考 试： 读书报告+平时成绩+考查

2. 什么是计算地球化学 • 用来处理地球化学数据，找出地球化学变量的相互关系、空间分布、时间演化规律；还可以对一些难以用实验验证的地质过程进行计算机模拟，依据物理、化学基本原理模拟地质过程发生的可能性及发生的条件。对一些地球化学基本理论进行计算机检验，如G.J.S.Govett用蒙特卡洛法检验地球化学基本定律。

3. 计算地质学的研究- http://www.bgs.ac.uk/onegeology/home.html http://www.onegeology.org/ Ian Jackson, IAMG2007 Beijing, Keynote lecture

4. TECHNICAL SESSIONS: SN01: 40 Years progress in Mathematical Geology (Invited papers only) SN02: Geomathematics for quantification and modeling of geological bodies and geo-processes SN03: Mathematical methods and fundamental geology SN04 and SN10: Mineral resources quantitative prediction and assessment SN05 and SN11: Application of geomathematics in environment and hazards assessment

5. SN06: Complex theory and non-linear processes in geosciences • SN07 and SN12: Geographical information systems (GIS) and geoinformatics • SN08: New development and application of geostatistics

6. SN13: Special Session for IAMG Student Chapters and young researchers of mathematical geology • SN15: Geomathematics and quantitative remote sensing

7. SN16: Geostatistics and simulation • SN17: Geomathematics for energy geosciences • SN18 and SN14: New development and application of statistical methods in geosciences

8. SN19 and SN09: New computer methods and programs in geosciences • SN20: Geological anomalies and mineral resources quantitative assessment (Invited papers only）

9. Workshop: • Spatial prediction models and their validation for natural hazard and resource potential mapping. • Machine Learning Algorithms for Analysis and Modeling of GeoSpatial Data • Recent Developments and Applications in Stratigraphic Data Analysis • Statistical Analysis of Compositional Data

10. 1. Spatial prediction models and their validation for natural hazard and resource potential mapping Instructors: Chang-Jo Chung, Andrea Fabbri, Qiuming Cheng chang-jo.chung@nrcan.gc.ca A spatial prediction map shows the probable locations of future events. Thus a landslide hazard prediction map forecasts the locations of future landslides, and a mineral potential map shows the probable locations of undiscovered mineral deposits. There are many ways to construct prediction maps, from simple heuristic opinion-based procedures with little data to sophisticated mathematical models supported by complex databases and using advanced software and hardware technologies. From a review of existing mapping techniques, we have identified several common deficiencies in existing models, such as the lack of validation of prediction results. We will discuss systematic procedures that overcome these deficiencies. Although, strictly speaking, the validation of the prediction of future events is not possible, a "wait and see" type of validation is not acceptable. Several simple empirical procedures to measure the validity of the prediction results will be discussed.

11. 2. Machine Learning Algorithms for Analysis and Modeling of GeoSpatial Data Instructors: Prof. Mikhail Kanevski (Switzerland), Mikhail.Kanevski@unil.ch It presents an overview of the recently developed approaches and results concerning the application of Machine Learning algorithms for environmental data analysis and modelling problems. These include all the main tasks of supervised and unsupervised learning from spatio-temporal data. The incorporation of additional information into spatial models, such as secondary variables and/or co-ordinates, digital elevation models and GIS information is considered. The real case studies which are mentioned in the paper deal with the environmental problems of pollution data modelling and topo-climatic mapping.

12. 3. Recent Developments and Applications in Stratigraphic Data Analysis Instructors: Prof. Felix Gradstein and Dr. Oyvind Hammer (Norway), Prof. Peter Sadler (USA), and Frits Agterberg (Canada), felix.gradstein@nhm.uio.no, ohammer@nhm.uio.no, peter.sadler@ucr.edu, agterber@NRCan.gc.ca Methods (1) Introduction to Quantitative Stratigraphy Data and file formats, data processing and Program QSCREATOR (2) Graphic Correlation and Constrained Optimization with Program CONOP (3) Probabilistic Zonation with Program RASC Variance and outlier analysis, conversion to biochronology (4) Robust concurrent range zone analysis with Program UAGRAPH (Unitary Associations) Data Sets (analysed and handed out)

13. Lower Paleozoic graptolite composite standard for Ordovician Time Scale • Cretaceous ammonitecomposite standard • Cenozoic microfossils in large datasets, North Sea and Gulf of Mexico petroleum basins • Mesozoic microfossil assemblages in DSDP and ODP sites, Indian Ocean • Complex Mesozoic Tethyan radiolarian assemblages • Special Lecture • International Geologic Time Scale 2004 – why, how, and where next? • Software used (and handed out) • Ranking and Scaling (RASC) version 18 • Constrained Optimization (CONOP) version 9 • Unitary Association (UAGRAPH) and Paleontological Analysis Tools (PAST) • Literature and course manual • Course participants will receive a course manual and selected reprints.

14. 4. Statistical Analysis of Compositional Data Instructors: Prof. Vera Pawlowsky-Glahn, Prof. Egozcue (Spain) vera.pawlowsky@udg.es This 2-days short course covered the following topics: (1) Hypothesis underlying statistical data analysis (2) The Aitchison geometry of the simplex (3) Exploratory analysis (biplot, balances-dendrogram) (4) Distributions on the simplex (5) Parameter estimation and hypothesis testing (optional) (6) Linear models (7) Geostatistical analysis of compositional data (optional) (8) Discussion of case studies

15. 客座教授 Vera Pawlowsky-Glahn 2006年度IAMG最高奖 克伦宾奖获得者 西班牙Catalonia 工业大学 计算机与数学系教授 Juan Jose Egozcue 2007年度国际数学地质 青年科学家奖（Vistelius）奖 获得者Raimon Tolosana-Delgado Zhuoheng Chen 加拿大地调局研究员

16. 计算地质地球化学的研究- 中科院：矿床地球化学重点实验室计算地球化学实验室初具规模 计算地质地球化学主要是用量子化学、计算物理的最新理论,并结合高性能计算来研究地学领域的具体问题.随着近年来计算机性能的快速提高，这种研究手段也越来越普及。

17. 　计算地质地球化学不仅可以验证和解释实验结果,还可以获得很多极端条件下,从实验上很困难或者无法采集的数据.由于它基于原子水平的理论基础,使其成为揭示地学难题内在机理的利器,也是地质地球化学研究者建立新的基本参数和理论的最佳助手。　计算地质地球化学不仅可以验证和解释实验结果,还可以获得很多极端条件下,从实验上很困难或者无法采集的数据.由于它基于原子水平的理论基础,使其成为揭示地学难题内在机理的利器,也是地质地球化学研究者建立新的基本参数和理论的最佳助手。

18. 计算地质地球化学的研究- 目前，这种“计算机实验”的使用，已经在各个自然科学分支领域中得到爆炸性的增长。 国外的计算地球化学，在上个世纪七十年代就已经开始，著名的科学家，像Gibbs, Tossell和Lassaga等及其课题组，都已在这个领域做出了很多开创性的工作。

19. 中国整个地质学界的计算工作还几乎处于空白的情况，其发展远远滞后于世界前沿，这从某种程度上，导致了中国地质学研究的理论解释水平普遍较低的局面。中国整个地质学界的计算工作还几乎处于空白的情况，其发展远远滞后于世界前沿，这从某种程度上，导致了中国地质学研究的理论解释水平普遍较低的局面。

20. 　　基于这一现状，以刘耘博士牵头的研究组，从2005年9月份开始筹备，建成了国内第一个计算地球化学实验室。目前拥有由24台双CPU Dell工作站组成的计算平台，基本可以满足各种地球化学计算的需要。

21. 刘 耘   博士导师　理论及计算地球化学，近期主要从事稳定同位素分馏的从头计算男，北大地球化学本科； 1990： 中科院地化所硕士； 1995：纽约州立大学石溪分校地科系博士； 2002：马里兰大学化学系博士后；美国Virginia Tech 地科系博士后； 2005年中科院地化所“百人计划”研究员。研究领域：理论及计算地球化学，近期主要从事稳定同位素分馏的从头计算。

22. 计算地质地球化学的研究- 在计算地球化学的前期研究中，刘耘博士所带领的研究组将计算地球化学方法应用于稳定同位素分馏和矿物溶解分子机理的计算，已经取得了一些新的研究成果。例如，对硼同位素的计算中，重新确定了基本参数K值，可以用于确定古代海水的pH值；在对矿物溶解机理的计算中，发现橄榄石溶解存在两个步骤，并确定了其中最关键的是哪一步，由此建立的模型，可以预测各种橄榄石的溶解速度。

23. 计算地球化学实验室的建成，预示着地球化学研究多了一种手段，更重要的是该方法能够解决许多目前别的方法还不能解释的问题。因此，该实验室作为矿床地球化学实验室的组成部分，将在成矿理论研究中发挥重要作用。计算地球化学实验室的建成，预示着地球化学研究多了一种手段，更重要的是该方法能够解决许多目前别的方法还不能解释的问题。因此，该实验室作为矿床地球化学实验室的组成部分，将在成矿理论研究中发挥重要作用。 • http://www.klodg.com/newview.asp?id=91

24. 计算地质学的研究- 中南大学计算地球科学研究中心 Computional Geoscience Research Centre Central South University

25. 中南大学地学与环境工程学院博士招生 • 刘亮明 01地质过程动力学数字模拟：1964年生于湖南新邵。现为中南大学计算地球科学研究中心教授，博士研究生导师，主要从事矿产预测勘查与矿业经济、地质信息的三维可视化、地质过程动力学数值模拟等方面的研究工作，发表论文50余篇，其中SCI收录10篇，国外SCI刊物论文5篇。 •  赵崇斌 01计算地学 • ①101英语②22003岩石学③22005地球化学④22004矿床学⑤22009沉积学⑥42001地球科学进展

26. 计算地质学的研究- 非平衡体系地球化学问题 周永章 中山大学地球科学系教授、博士生导师，地球环境与地球资源研究中心主任。1963年生。1978年考入中山大学。1993年在中国科学院越级晋升研究员。中国科学院地球化学研究所硕士，加拿大Quebec大学博士。师从原中国科学院地球科学部主任涂光炽院士和J. Harbaugh教授。曾在美国Stanford大学、香港大学地球科学系等机构从事合作研究。曾兼任中山大学科技处副处长，地球科学系系主任。 主要研究领域：矿床成矿机理与矿床地球化学；沉积与环境地球化学；非平衡体系地球化学；地质过程的数学模型与计算机模拟；地球资源环境过程的经济分析。

27. 计算地质学的研究- 分子动力学和蒙特卡罗模拟- 预测地质流体的物理化学性质 段振豪 中科院地质与地球物理研究所研究员 Geochimica Cosmochimica Acta副主编中国旅美科技学会（San Diego）名誉会长 海外华人地球科学技术协会副会长 首批新世纪百千万人才工程国家级人选e-mail: duanzhenhao@yahoo.com 研究组网站: www.geochem-model.org

28. 主要研究内容：通过分子水平上的模拟，借助于热力学和统计力学方法，研究地质流体和矿物岩石在地球内部的物理化学性质和地球化学行为，主要研究内容：通过分子水平上的模拟，借助于热力学和统计力学方法，研究地质流体和矿物岩石在地球内部的物理化学性质和地球化学行为， • 一方面把传统的实验搬入计算机，进行“计算机实验”，这种实验没有温压条件的限制，从而可以研究地球内部不同层圈的物理化学性质和层圈之间的物质和能量交换；

29. 另一方面以离散的实验数据和模拟数据为基础，建立具有很强预测能力的物理化学模型，把有限的实验数据外推到广阔的温压空间，为研究地球各层圈内地球化学过程和层圈之间的耦合提供定量工具。http://www.igcas.ac.cn/kydweirong.asp?column_cat_id=8&column_cat_id2=44&column_id=97另一方面以离散的实验数据和模拟数据为基础，建立具有很强预测能力的物理化学模型，把有限的实验数据外推到广阔的温压空间，为研究地球各层圈内地球化学过程和层圈之间的耦合提供定量工具。http://www.igcas.ac.cn/kydweirong.asp?column_cat_id=8&column_cat_id2=44&column_id=97

30. 预测不同温度、压力、盐度和沉积物毛细管孔径条件下甲烷水合物-溶液-气体多相平衡模型。 (陈雅丽; 段振豪; 孙睿; 毛世德; 张驰 ,2009,6　地学前缘) • 地质流体热力学性质的蒙特卡洛模拟（2001,4　地学前缘）

31. 计算地质学的研究- 运用地理信息系统创建空间图形数据库及其在地质学中的应用 地理信息系统(GIS)在组建和发展空间图形数据库中发挥着重要作用.GIS的核心是建立空间图形库与属性数据库的联动关系.在地球化学勘查与矿产资源的评价中,利用GIS基础软件平台MAPGIS进行系统图层分类、数据输入和图形编辑,最终建立起空间图形数据库.

32. 利用GIS创建的空间图形数据库是进行其他地质研究的基础,可为下一步进行矿产预测提供多源图层及空间信息资料.GIS在矿产资源预测和其他地质领域,尤其是在区域地质调查、区域矿产资源与环境评价、矿产资源与矿权管理中也将发挥越来越重要的作用.

33. 计算地球化学课程内容安排 西北大学《计算机在地质学中的应用》：

34. 本次教学内容：

35. 元素等值线图 • 地球化学异常图 • 剖面图 • 剖析图 • 投影变换

36. 主要参考资料和信息 一、杂志 Computers &Geosciences； Mathematical Geology Natural Resources； Geophysics； Chaos, Solitons&Fractals ； ACM COMPUT SURV ACM T COMPUT SYST ； ACM T MATH SOFTWARE Physics Letters； 物探化探计算技术 地球物理； 数学地质 二、专著 数学地质方法、数学地质引论等 三、网络 Many;http://unit.cug.edu.cn/ysqyh/gm2/index.htm