分布式搜索引擎设计与实现
分布式并行信息检索系统的设计与实现_基础教育资源搜索引擎个案研究
分布式并行信息检索系统的设计与实现 ———基础教育资源搜索引擎个案研究田俊华 杨晓江(南京师范大学教育科学学院 南京210097) 【摘要】 在大规模信息检索领域,随着高速网络技术的迅速发展,分布式并行信息检索技术由于其高效性与经济性而受到越来越多的重视。
结合基础教育资源搜索引擎的设计开发,讨论分布式并行信息检索系统中涉及的数据分布、查询任务分解及节点冗余等关键技术。
【关键词】 分布式并行处理 信息检索 轮转分配算法 【分类号】 TP391.3D esi gn and I m plem en t a ti on for D istr i buted Para llel I R System s ———A Ca se of Ba si c Educa ti ona l Resources Search Eng i n eT i a n Junhua Yang X i a oji a ng(School of Education Science,N anjing N or m al U niversity,N anjing 210097,China ) 【Abstract 】 I n the field of large -scale inf or mati on retrieval,distributed parallel I R technol ogy is attracting moreand more peop le ’s attenti on due t o its high efficiency and l ow cost as the result of the rap id devel opment of high -s peed net w ork technol ogy .Based on the design and i m p le mentati on of BERSE,the paper discusses s ome key technol ogies f or parallel I R syste m s,such as data distributing,query disasse mbling,and node s paring . 【Keywords 】 D istributed parallel computing I nf or mati on retrieval Round -r obin algorith m 收稿日期:2007-06-19 收修改稿日期:2007-06-29 随着社会信息化程度的不断提高,很多系统面临从大规模数据集中快速检索信息的需求。
一个P2P搜索引擎的架构和实现
在 第 一 种 技 术 中 ， 档 在 节 点 之 间 分 配 ， 个 对 等 节 点 负 文 每 责 一 部 分 文 档 ， 维 护 一 个 它 所 负 责 的 文 档 的本 地倒 排 索 引 。 并
现， 该系统具有三层 的体系结构 ， 层次架构将搜 索引擎核 心算 法与 Ｐ Ｐ覆 盖 网络协议 和具体 应用逻辑 分离 开来 ， ２ 减少 了这
一
些 优 化 算 法 ， 们 不 仅 减 少搜 索过 程 带 来 的 带 宽 消 耗 ， 它 而且 保 证 了 系统 的 可 伸 缩性 。
关键词 ：２ Ｄ Ｐ Ｐ； ＨＴ； ２ Ｐ Ｐ搜 索 引 擎 ；架 构
中图分类号 ： ３３ ＴＰ ９ 文 献标 识 码 ： Ａ
近年 来 ， 于对 等 网络 （ ｅｒ ｏ ｅｒ Ｐ Ｐ 技术 的资 基 Ｐ ｅ —ｔ —Ｐ ｅ ， ２ ）
维普资讯
Ｍｉｒｃ ｍｐ ｔｒＡ ｐｉａｉｎ ｉ２ ， ｏ ６ ２ ０ ｃｏ ｏ ｕｅ ｐ ｌ ｔ ｓ ． ３ Ｎ ． ，０ ７ ｃ ｏ Ｖｏ 文 章 编 号 ：０ ７ ７ ７ ２ ０ ） ６ ０ ３ － ０ １ ０ － ５ Ｘ（０ ７ ０ － ０ ２ ３
２ Ｐ Ｐ搜 索技 术 ２
Ｐ Ｐ 搜 索 主要 有 两 种 基 本 的技 术 ： 文 档 分 割 （ ａｔ ｉ ２ 按 Ｐ ｒｉｏ ｔｎ ｂ ｏｕ ｎ ， Ｂ 和 按 关 键 字 分 割 （ ａｔ ｉｎｂ ｅｗｏｄ ｙｄ ｃｍｅ ｔＰ Ｄ） Ｐ ｒｉｏ ｙｋ ｙ ｒ ， ｔ
ＰＢ ）１。 Ｋ Ｅ ］
一
点 。Ｄ ＨＴ 具 有 这 样 的能 力 ， 以把 目的 地 为 地 址 空 间 中 的 可
某 一 点 的 消 息 路 由 到 在 某 种 量 度 方 法 上 标 识 符 离该 点 最 近 的 节 点 上 。 种 路 由 不 需 要 节 点 有 全 局 的知 识 ， 需 要 每 个 节 点 这 只 维 护 一 个 包 含 若 干 必 要 的节 点 信 息 的 路 由 表 消 息 将 在 节 点 间转 发 ， 次 转 发 都 在 不 断 逼 近 目标 地 址 ， 干 跳 之 后 就 可 以 每 若 路 由 到 离 目标 地 址 最 近 的节 点 。 只要 让 数 据 项 关 联 地 址 空 间 中的一个 点 ， 用 Ｄ 利 ＨＴ 的路 由 能 力 ， 可 以在 多 个 分 布 节 点 就 上 实 现 类 似 哈 希 表 的数 据 存 储 和检 索 操 作 。
分布式索引的研究与应用
的。
４分布式索引架构 ４ｌ 整体 设计 基 于以上 两种技 术 ， 设计并实现了图 ２ 的架构 ， 整个架构是部署在分布式环境上的，图示的网页库， 索引库以及部署 Ｃｅｔ ｎｅ 方法或是 ＳａｃＩｄｘ ｒａ Ｉｄｘ ｅ ｅｒ ｎ ｅ ｈ 方法的节点之间的独立性都是逻辑上的区分。 ４ ２执行过程 ４． ２１索引建立过程：
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图 ２分 布 式 Ｌ ｃｎ 引 架构 ｕｅ ｅ索
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服装： 网页 １ 学生 ： 网页 ｌ 网页 ２ 倒排索引的建立 ， 可以减少信息检索时的 计算 量， 提高检索效率。 然而， Ｌ ｃｎ 给搜索引擎开发带来了很多 尽管 ｕｅｅ 方便，但是仍然有其局限性一 只是提供了本地文 件的读写。 —个搜索引擎的开发所要面对的是庞大的 网页 信息资源， 通过Ｌ ｃ ｅ ｕｅ 为如此巨大的网页 ｎ 文本 建立统一的索引， 其检索效率依然不容乐观， 而每次 新的网页资源加入该 索引， Ｉ 其 ／ ０操作也会给整个搜 索带来瓶颈制约。 ‘ 同时， 由于网页文本和索引文件是存储在一起 ， 经常性的添加新的网页插入新的索引， 一旦本地存储 容量达到上限， 新的索引内容 将无法插入， 导致信息 丢失， 检索时将无法获取到该网页的信息， 而建立好 的索引也难以分割， 无法移植到 其他机器上。 因 ， 此 在如今分布式存储的大环境下， ｃ ｅ Ｌ ｅ ｕｎ 应用需要有新 的改变 。而本 文的 突破 点则在 于 Ｒ ＭＩ
ａ收集网页资源信息， 建立网 页库， 根据数据节
４ ．根据索引检索数据过程： ２２ ａ 图示主控节点收到检索任务， 并行调用所有 计算节点的ＳａｃＩｄｘ ｅｒｈｎｅ 方法， 该调用过程采用 Ｒ Ｉ Ｍ 技术； ｂ ｅｒ ｌｄｘ Ｓ ａ ｈｎ ｅ 方法本地读取索引文件 ，根据 ｃ Ｌ ｃｎ 内部的查询 ｕｅｅ 机制进行关键字匹配查找， 最终 将结 果集反 馈给高效聚合计算模块； ｃ 通过聚合计算模块汇总来 自 多个计算节点的 结果集， 该计算模块的建立借鉴了分布式计算模型 Ｍａ／ｅｕｅ ｐＲｄ ｃ 的设计思想； ｄ 汇总后的结果集到主控节点， 返回 完成整个 检索过程。 ４ ３架构分析 该架构 的总体思想在 于 ，按照指定 的 Ｈ ｓ ａｈ函 数 ， Ｌ ｃｎ 索引的建立和存储尽可能均匀的分配 将 ｕｅｅ 到了多个不同的计算节点，达到了负载平衡的效果， 同时 并行处理索引的 建立和 检索， 提高了 Ｉ 圭行效率， ｌ 能够均衡的 利用资源， Ｃ Ｕ的计算能力， 存的使 如 Ｐ 内 用率以 及硬盘的 存储能 力等， 降低了因分配不均匀而 造成的单点瓶颈效应的发生概率 ，同时在 Ｌｃｎ 原 ｕｅｅ 有优势的 基础上， 解除了 其只能应பைடு நூலகம்用于集中 式环境的 限制， 扩展到了分布式环境， 并且该架构易于扩展， 一 旦原 有节点 的存 储容量或 是其他资源能力达到上限， 可将新 的计算 和存 储转移 至新 的节点， 建立新的索引 库 ，而不会影响原有计算节点和数据节点的正常运 行， 避免了数据丢失的问题。 除此之外， 高效聚合计算 模块的 建立， 能够有效提高整体搜索数据的 速度， 该 模块是以分布式计算模型 Ｍ ｐ ｅｕｅ ａ Ｒ ｄｃ 的设计思想 ／ 为基础， 突出体现了“ 以空间换时间” 特性， 的 通过主 控节点“ 心跳响应” 的保证， 使得整体架构具有良好的 稳定性 。
分布式数据库搜索引擎的索引建立和优化
的像 “ 天网” 网络指南针” 木棉”等搜索引擎的索引结 、“ 、“
能 的分析和推理 ；索引文档是针对原 始数据库建立的。本文
的重点是索引文件 的建立和优化 。
系统表示层
［ 亘 ］
Ｉ 索引管理 ｌ 全文检索 Ｉ 目 检索 ｌ 结果显示 Ｉ ｌ 『 录式 Ｉ
［ ｓｒｃ］Ｉｉｖｒ ｉ ｃ ｌｆｒｈ ｓｒ ｔ ｎ ａ ｔｅ ｅｄｆｓ ａｄｅ ｅｔ ｅ ．ｎｏｄｒｏｓｔ ｆ ｔｅｕｅｓ ｒｑ ｉ ｍｅ ｔｔｉｐ ｐｒ ｉｅ Ａｂｔａ ｔ ｔｓ ｅｙｄｆ ｕｔ（ ｅ ｅｓｏｆ ｄｗｈｔｈ ｙｎｅ ｔ ｎ ｆ ｃｉ ｌ Ｉ ｒｅ ａｓｙ ｈ ｓｒ’ｅ ｕｒ ｎ．ｈｓ ａ ｅ ｖ ｓ ｉ 】ｔ ｕ ｉ ａ ｖｙ ｔ ｉ ｅ ｇ ｌ ｆ
文章编号： ０ ３２（Ｈ） ＿ ０岳＿ 文献标 １ｏ＿ ４８０８ 譬－ ３＿３ ２０ｌ ｏ ｏ 识码： Ａ
中 圈分类号： Ｐ１１ Ｔ３１３ ．
基于分布式检索技术的智能搜索引擎研究
基于分布式检索技术的智能搜索引擎研究近年来，随着互联网的快速发展，我们对互联网上的信息需求越来越高。
无论是日常生活中的寻找资讯，还是工作中的数据查询，我们都需要一个快速、精准、全面的搜索引擎来帮助我们完成这些任务。
而智能搜索引擎，作为目前最先进的搜索技术之一，正在迅速发展。
智能搜索引擎，顾名思义，是一种能够更好地理解用户意图、从大量的信息中提取最有价值的内容并呈现给用户的搜索引擎。
智能搜索引擎除了可以提供传统搜索引擎的搜索结果外，还可以结合自然语言处理、机器学习等技术，从不同的维度为用户呈现出更加优质、可信赖的搜索结果。
目前，基于分布式检索技术的智能搜索引擎正逐步取代传统的单机搜索引擎，这种搜索引擎将大型数据库分割成多个不同的节点进行并行处理，使得搜索速度和搜索精度同时得到提升。
那么，基于分布式检索技术的智能搜索引擎具体是如何实现的呢？其核心技术包括以下几个方面：第一，分布式存储技术。
这是分布式搜索引擎的核心技术之一。
传统的单机搜索引擎使用的是本地磁盘存储，容易因为磁盘故障等问题导致数据丢失或不可用。
而分布式存储技术可以将数据分散存放在多个节点上，实现数据冗余备份，保证数据的安全性。
第二，分布式计算技术。
分布式计算能够在不同的物理节点上完成各种计算任务，从而实现对数据的分布式处理。
一方面，通过分布式计算技术，搜索引擎可以更高效地完成复杂的计算任务，加速搜索处理速度；另一方面，分布式计算也可以实现搜索结果的定制和个性化推荐。
第三，自然语言处理技术。
自然语言处理技术是智能搜索引擎实现意图理解和语义分析的关键技术。
它可以通过文本挖掘、语言规则分析和语义识别等多个方面进行搜索处理，有效提高搜索结果的相关性和精确度，让用户可以通过自然的语言输入来获得更优质的搜索结果。
第四，机器学习技术。
在搜索结果的排序方面，机器学习技术也发挥着重要的作用。
通过对用户的行为和搜索历史等数据进行建模和分析，搜索引擎可以为用户提供更加个性化的搜索结果、推荐和服务，提高搜索精准度和相关性。
高性能分布式文件系统的文件检索与索引(四)
高性能分布式文件系统的文件检索与索引引言：随着计算机技术的不断发展，分布式文件系统已经成为处理大规模数据的重要工具。
分布式文件系统允许将大量数据存储在多台计算机上，从而提高了数据的可靠性和性能。
然而，一个高效的分布式文件系统不仅需要良好的存储和传输性能，还需要具备强大的文件检索和索引功能。
本文将重点介绍高性能分布式文件系统的文件检索与索引的相关技术和方法。
一、分布式文件系统的文件检索技术文件检索是指根据用户的查询条件在分布式文件系统中查找相应的文件。
在大规模数据环境下，传统的文件检索技术往往无法满足高效的检索需求。
因此，研究人员提出了许多高性能的文件检索技术。
分布式索引技术分布式索引技术是一种将索引数据分布在多个节点上的方法。
这种技术可以提高索引的处理能力和查询效率。
常见的分布式索引技术包括哈希索引、倒排索引和区间索引等。
哈希索引将索引数据根据哈希函数的结果分散到不同的节点上，倒排索引则将索引以词项的形式存储在每个节点上，区间索引则将索引数据划分为多个区间并根据索引值进行分配。
并行查询技术分布式文件系统中的并行查询技术可以提高查询的处理能力和速度。
通过将查询任务划分为多个子任务，并行在不同的节点上进行处理，可以更快地完成查询操作。
并行查询技术可以通过任务划分、负载均衡、数据传输等方法来实现。
二、分布式文件系统的文件索引技术文件索引是指将文件的元数据和索引信息存储在分布式文件系统中，以便于后续的文件检索和查询。
文件索引可以提高文件系统的可用性和可靠性。
在高性能分布式文件系统中，文件索引的设计是一个关键的问题。
元数据的索引元数据是文件的描述信息，包括文件名称、大小、类型、创建时间等。
通过对元数据进行索引，可以实现基于这些属性的文件检索。
常用的元数据索引技术包括哈希索引、B+树索引和R树索引等。
哈希索引将元数据的关键字和索引地址进行哈希映射，B+树索引则将元数据进行有序排列并建立索引，R树索引则是一种多维索引结构，适用于空间元数据的索引。
高性能分布式计算与存储系统设计与实现
高性能分布式计算与存储系统设计与实现分布式计算与存储系统是一种能够利用多台计算机资源，实现高性能计算和存储的系统。
它通过将任务或数据分发到多台计算机上，同时进行并行处理，以提高计算和存储的速度和效率。
在本文中，我们将讨论高性能分布式计算与存储系统的设计与实现。
首先，一个高性能分布式计算与存储系统需要具备以下几个重要的特征：1. 可扩展性：系统应能够很容易地扩展到大规模计算和存储的需求，以适应不断增长的数据量。
2. 可靠性：系统应具备高度可靠性，即使在部分节点发生故障的情况下，仍能正常工作，并且能够自动进行故障恢复。
3. 高吞吐量：系统应能够处理大量的并发请求，并能够提供高吞吐量的处理能力，以满足用户的需求。
4. 高性能：系统应具备较低的延迟和较快的响应速度，以提供高性能的计算和存储服务。
在实现高性能分布式计算与存储系统时，我们需要考虑以下几个关键方面：1. 数据分布与负载均衡：在分布式系统中，如何将数据分布到不同的节点上，并保持负载均衡是一个重要的问题。
通常采用哈希函数来分配数据，以确保数据能够均匀地分布到不同的节点上，并最大限度地减少通信开销。
2. 数据一致性与容错性：在分布式系统中，由于网络延迟和节点故障等原因，数据的一致性和容错性是非常重要的。
采用一致性哈希算法和副本机制可以确保数据的一致性和容错性。
3. 并行计算与任务调度：分布式计算系统中，任务的并行计算和调度是非常重要的。
通过将任务分解为多个小任务，并分配给不同的节点进行并行计算，可以提高计算的速度和效率。
4. 存储系统设计：在分布式存储系统中，如何设计存储结构以提高读写性能和容错性是一个关键问题。
采用分布式文件系统、对象存储系统和分布式数据库等技术可以实现高性能的存储系统。
在实际设计和实现高性能分布式计算与存储系统时，可以借鉴以下一些开源框架和技术：1. Apache Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以提供高性能的分布式计算和存储能力。
(网络信息检索)第8章并行和分布式信息检索
目录
并行和分布式信息检索概述 并行和分布式信息检索的核心概念 并行和分布式信息检索的架构与设计 并行和分布式信息检索的算法与技术
目录
并行和分布式信息检索的挑战与解决方案 并行和分布式信息检索的未来展望
01
并行和分布式信息检索概述
定义
并行和分布式信息检索是一种基于计算机网络的检索技术，通过将检索任务分解成多个子任务，并分配给多个处理器或计算机同时处理，以提高检索效率和响应速度。
云计算为并行和分布式信息检索提供了基础设施支持，未来将更加注重云平台上的信息检索服务的开发和应用。
与知识管理的交叉融合
知识管理是信息检索的重要应用领域，未来将更加注重知识库建设、知识表示等方面的研究与应用。
与数据挖掘的交叉融合
数据挖掘是信息检索的重要手段，未来将进一步探索如何利用数据挖掘技术提高信息检索的效率和准确性。
详细描述
数据隐私与安全保护
总结词
在并行和分布式信息检索中，数据隐私和安全保护是一个重要挑战。需要确保用户数据不被泄露或被恶意利用。
详细描述
为了保护用户隐私和数据安全，可以采用加密技术和访问控制机制来限制对数据的访问。此外，还可以采用匿名化和伪名化技术来隐藏用户的身份信息。
在并行和分布式信息检索中，跨语言和跨领域的信息检索是一个常见挑战。需要支持多种语言和领域的数据检索。
常见的信息检索算法包括布尔模型、向量空间模型、概率模型等。
信息检索算法的应用领域包括搜索引擎、信息推荐系统、知识管理等。
信息检索算法是用于从大规模数据集中检索相关信息的算法。
信息检索算法的性能和效果取决于数据集的特点和查询的复杂性。
01
索引技术是用于加速数据检索速度的技术，通过建立数据结构来组织和存储数据。
分布式信息检索中的若干重要问题研究的开题报告
分布式信息检索中的若干重要问题研究的开题报告一、研究背景随着信息时代的来临，数据的规模和复杂性愈加突出。
信息搜索技术的发展也更加重要，特别是对分布式信息检索的需求日益增长。
分布式系统是通过多台计算机协作完成一个任务的系统，其优点在于可以同时处理大量请求，具有可扩展性和可靠性。
分布式信息检索是信息检索的一个分支，它将分布式计算的思想运用到大规模信息检索领域中，有着广泛的应用。
目前，针对分布式信息检索中的若干重要问题进行深入研究，深化对分布式信息检索系统的理解，是当前的研究热点之一。
二、研究问题及意义分布式信息检索中的若干重要问题主要包括以下几个方面：1. 分布式信息获取。
如何从多个数据源中获取信息，以充分利用分布式环境中的资源，提高检索效率，同时要考虑如何进行负载均衡以及如何避免重复检索等问题。
2. 分布式索引。
如何建立分布式索引以提高搜索效率并充分利用分布式环境中的资源，避免单机索引的瓶颈。
3. 分布式搜索。
如何进行分布式搜索以解决单节点搜索效率低和不可承受高并发访问的问题，同时需要考虑分布式搜索的正确性、可靠性以及效率。
4. 分布式排名。
如何将来自不同节点的搜索结果进行合理的聚合，以达到最优排序结果，同时要考虑如何在分布式环境中充分利用资源以提高排序的效率。
针对上述问题，本文将从理论和实践两个方面进行研究。
首先，我们将通过文献综述等方式，对前人研究成果进行归纳和总结，以建立起对问题的全面理解。
接着，我们将从实际情况出发，设计并实现一个分布式信息检索系统，并对其实现结果进行评估和探讨。
通过对这些问题进行深入探究，对于充分利用分布式环境中的资源，提高检索效率以及解决大规模信息检索中面临的一系列问题具有重要的理论和实践意义。
三、研究方法及步骤本文的研究方法主要包括文献综述和实验。
其中，文献综述方法将针对已发表的相关文献进行全面的检索与阅读，进行问题归纳和总结，探究当前领域的研究热点和未来发展趋势。
而实验方法则将针对具体分布式信息检索问题进行系统设计和实现，并对实验结果进行深入分析。
分布式主题爬虫的设计与实现
Ａｂｔ ｃ ｓｒ ｔ ａ
Ｔ ｅｔ ｓ ｕ ｉ ｎ ａ ｓｓ ｉｒ ｕｅ ｅ ｏｋｃ ｗｅ ｓ ｍ．Ｉ ｙｔ ｒｈｔ ｔｒ ｃｎｉｓ ｆｗ ｊｒ ａｔ：ｈ ｎ ｈ ｅｉｓ ｄｅ ａｄｒ ｌｅ ｄｓｉ ｔｄｎｔ ｒ ｒ ｌ ｓ ｔ ｈ ｓｔ ｓ ｅ ｉ ａ ｔｂ ｗ ａ ｒ ｙ ｅ ｔｓｓ ｍ ａｃｉ ｃ ｅ ｏｓ ｔｏ ｏ ｏ ｒ ｔｅｃ — ｓ ｅ ｅｕ ｓ ｔ ｍａ ｐ ｓ ｏ
０ 引 言
随着互联 网的爆炸式增长 ， 网络 资源呈指数级增 长 ， 这种信 息量 的飞速增长促使通用 搜索引擎 面临着 索引规模 、 更新 速度 和个性化需求等多方面的挑战 。为了克服通用搜索引擎的 以上
不足 ， 主题搜索 引擎应 运而生 。主题 爬虫 是主题搜 索引擎 的基 础， 其抓取 网页 的速度和质量是决定搜索 引擎好坏 的重要指标 。 它是一个在限定 领域内 自动下 载 网页 的系统 ， 按照 一定优先 级
池勇敏 郝泳涛
（ 同济大学 Ｃ Ｄ研究 中心 Ａ 上海 ２０ ９ ） ００ ２
摘
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
要
研究实现 了一个 分布 式 网络爬 虫系统。系统架构 主要分为控制节 点和爬行节 点两部 分 ， 并描述 了分布 式系统关键技 术
的解决方案。系统采用二级哈希映射算法进 行任务分配 以解决基于 目标 导 向、 负载均衡 的 Ｕ Ｌ分配 问题 ， 用消息通信 使节 点相 Ｒ 使 互协作， 出利用遗传算法作为该主题爬虫 系统 的搜 索策略 ， 提 并给 出 了网页更新策略的改进 方法。
ｔｏ ｏ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｃ ａ ｌｎ ｄ ．Ｔ ｅ ｋ ｙ ｔｃ ｎ ｌｇ ｏｕ ｉｎ ｔ ｉｔ ｂ ｔｄ ｓ ｓｅ ｉ ｄ ｓ ｒ ｅ ｒｌｎ ｄ ｎ ｈ ｒ ｗ ｏ ｅ ｈ ｅ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｓ ｌｔ ｏ ｄ ｓｒ ｕ ｅ ｙ ｔ ｍ ｓ ｅ ｃ ｂ ｄ，ｔ ｏ ｈ ｙ ｔ ｍ ｐ ｌ ｓｔ ｅ ｓ ｃ ｎ ｅ ｅ ｓ ｏ ｉ ｉ ｏ ．Ｔ ｅ ｓ ｓｅ ａ ｐ ｉ ｈ ｅ ｏ ｄ ｌ ｖ ｌＨａ ｈ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｔ ｓ ｓ ｉｎ ｎ ｏ ｓ ｌｅ ｔ ｅＵＲＬ ａｌ ｃ ｔ ｎ ｉｓ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ａｇ ｔ ｒ ｎ ａｉ ｎ ａ ｄ ｌａ ａａ ｃ ．Ｎｏ ｅ ｒ ｏ ｐ ｒ ｔ ｅｔ ａ ｈ ｏｈ ｌｏ ｔ ｍ ｏ ｔ ｋ ａ ｓｇ ｍｅ ｔｔ ｏｖ ｉ ａ ｈ ｌ ａｉ ｓ ｕ ａ ｅ ｎ ｔｒ ｅ ｉ ｔｔ ｎ ｄ ｂ ｌｎ ｅ ｏ ｏ ｏｅ ｏ ｏ ｄ ｓａ ｅｃ ｏ ｅ ａｉ ｏｅ ｃ ｔ — ｖ
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。