日期:2013-11-07  浏览次数:20501 次


MINFO-印度铁矿资源矿物信息原型数据库

   MINFO--a protype mineral information database for iron  ore    resources of India

(Computers & Geosciences 27 (2001) 357-361)

      撰文:Indranil Roy,B.C. Sarker, A. Chattopadhyay

        翻译:杨贺宏

引见

不断增长的矿物资源需求带来与资源相关的信息的同样的大量需求。探测 和相关的开采活动产生了大量数据。在印度,由于通讯的不足和没有地方数据仓库,这些信息停留在原始数据形状。这个问题可通过建立计算机矿物信息数据库处理。印度的大丰富铁矿资源次要分布在5个区,即A区(南比哈尔和北奥里萨邦),B区(Baster, Rajhara, Madhya Pradesh的Rowghat地区),C区(Bellary, Karnataka的 Hospet地区),D区(Goa)和E区(Bababudan, Karnataka 的Kudremukh 地区)(图1)。(Banerjee和Sharma,1994)。目前,在印度有259个正在运作的铁矿山和几百个未开发的矿点(deposit)(印度矿务局,1992)。在这种情势下,按照印度新的国家矿务政策,尝试开发了印度铁矿资源矿物信息数据库,MINFO。到目前为止,该原型系统包括了A区32个铁矿点的信息。这些矿点的信息是从各种已出版的文档和各个采矿报告搜集来的。用于各个矿点信息处理的表单曾经预备好。为了确保可靠性,走访了各个矿点反复校验信息。另外,为各个矿点分别制造数据文件和并链接到系统中。这篇文章是对针对印度矿物资源开发的矿物信息原型数据库-MINFO的描述。次要突出MINFO数据库的结构和信息管理体系,包括数据文件的结构和用户界面。

系统要求

MINFO数据库是用TURBO PASCAL(Ver.6.0)开发的,可运转于DOS3.0或更高版本,在任何IBM PC 兼容机,最好是486或更高的微处理器和最少2.46kB RAM。核心模块需求硬盘空间2.46MB。数据库部分的存储空间依数据库大小而定,每个矿点的数据需求1.84kB。

数据库的变量组织

按照Clark和Cook(1978),为了充分定义一个矿点,必须考虑7类信息。包括(i)编目和总体组织的信息,(ii)矿点的地理位置信息,(iii)租赁信息和其他法规方面,(iv)现有矿物学,矿种和选矿的描述,(v)各品种别的储量信息,(vi)矿点地质信息,和(vii)目前采矿活动的信息。在MINFO矿物信息数据库中,这7类信息又细分为64个域。各个类别信息和相关的字段如表1所示。

数据库结构和文件

MINFO矿物信息数据库由一个核心信息管理程序文件,3个系统文件(CONFIG.MNF,FIELDS.MNF and HELP.MNF)和2类数据文件(即主记录文件以及各个矿点的信息文件)组成。在系统结构上,系统文件和主记录文件(主数据文件)都链接到核心程序文件上。另一方面,各个矿点信息的数据文件链接到主记录文件的一个混合结构。整个数据库结构如图2所示。作为矿点目录的数据库的主记录部分是一个自然表格。表格里的每条记录代表一个矿点,并链接到包含相应矿点有关信息的分开的文件。每个这样的文件都很小(184kB),从而可以快速访问和在运转DOS的PC机上无限存储空间中获得最佳运转效果。主表正中的记录包含矿点名称,细节记录文件名,矿点代码,创建日期,创建者名字,最后修正日期,修正人名字,和代表矿点任何类别细节信息存在与否的标记。这些标记提高了查询的速度。添加或删除任何矿点都反映在主记录上。层次上,各个矿点结构化的信息文件包括标题,矿点名称和独一的矿点代码,还有描述矿点信息的各个类别字段如表1所示。系统文件FIELDS.MNF列出了各个数据字段和它们的层次关系。用于结构化用户自定义查询。在查询的过程中,虽然主字段是事后定义的,但理想上不同字段的任何组合都能用来创建最终的搜索变量。这就使结构查询的范围有了大的多的灵活性。实用用户自定义查询,系统分2个阶段搜索数据库。首先,通过测试矿物信息类别的标记线性搜索主记录文件,创建矿点名称列表,即查询要求的矿点。带负值标记的矿点被排除在列表之外。然后,把主记录文件作为多重链接的节点(即把标记作为文件的指针),通过查询变量访问并测试各个矿点名称在列表中的数据文件。最后创建一个新的列表存储结果。

用户界面

MINFO数据库的用户界面是一个基于少数热键(以做特殊用途,如图3所示)的多层次菜单。在主菜单的众多选项中(图3),视图(View)选项允许用户浏览存储在数据库中的信息(图4)。编辑(Edit)选项用于更新和修负数据项的错误。新建记录(Add New)和添加数据(Add Data)分别用于向数据库添加新的矿点记录和信息类别。这个过程中,会创建新的数据文件并为主记录文件中的矿点插入标题信息。另一方面,删除(Delete)选项用来从数据库中删除一条选中矿点对应的记录,包括数据文件的物理删除和主记录文件中记录的删除。实用报告(Report)选项,可打印所存储信息或从数据库导出ASCII文本文件。MINFO矿物信息数据库的查询过程分为2个阶段。用户先用一系列相关菜单结构公式化的表达处一个查询。每个搜索变量都由用户指定的一个数字或者字符串,用一个逻辑运算符()将其与特定数据字段连接所成表达式组成。这些搜索变量还能进一步用布尔运算符(AND,OR和 NOT)连接起来。持续不断的系统反映()可协助用户创建非常接近自然言语的查询。经过解析的查询执行后,用户可自在选择将结果导出到屏幕(默认),打印机或文件。

结论

考虑到印度分布广泛的铁矿资源,MINFO数据库能为存储,搜索和提取特定数据提供快速实效的方法,并最大程度减少冗余。发布组织良好的特定信息,为未来的资源评估,计划和开发,同时规划和修正政策而描述和量化资源,将发挥作用。系统本省并未完全,此外关于环境参数和采矿基础设备的模块正在整合当中。为了进一步的开发,系统对未来结合其他产品保持了充分的开放性。通过利用配置选项,MINFO矿物信息数据库引擎能够定制以适合任何数据集的任务,因此能够进一步开发成更广泛的矿物产品信息系统。

感激

第一作者感激CSIR对研讨项目Grant NO. 9/85/(83)/96/EMR-1的财政支持。第二和第三作者感激AICTE对研讨项目Grant No. TMAT 020/REC 387的财政支持。也感激提供建设性意见的匿名评论员。 

参考文献

(略)