基于地质异常研究的矿产预测

从地质异常理论入手，讨论了地质背景场的分区、分级，在此基础上，分四个阶段进行了矿产预测；地质异常场预测，成矿地质场预测，矿化异常区预测和矿产靶区圈定。该方法在陕西勉略宁地区进行大比例矿产预测实践中，取得了很好的效果。     

GIS支持下的地质异常分析及金属矿产经验预测

在滇中昆明群中的铜成矿区和陕甘南秦岭泥盆系中的铅锌成矿区，对在ＧＩＳ支持下的地质异常分析及金属矿产经验预测作了初步的探索。研究了线性地质异常分析及构成地质异常区的方法。给出了面状地质、物化探异常找矿有利度分析的方法，并以实例说明，如何分析单一的面状异常的找矿必要性和有效性。研究了组合异常，并指出两种面状异常的交和差对地质找矿的有效性的影响，介绍了成矿预测区，预测矿田和成矿区（带）圈定的方法。用上述     

矿产预测与预测标志的选择

矿产预测的主要内容有两方面，即预测标志的选择和数学方法的使用，而决定预测效果的则主要是预测标志的选择。目前发展的趋势是使用专用组合标志。这种标志在已知在地质知识（包括成矿规律及预测区的地质情况）基础上对物化探异常作解释之后才能建立。因此，矿产预测的主要研究内容应是预测标志的选择。     

大比例尺三维矿产预测

将三维可视化技术应用于大比例尺矿产资源评价是地学领域一项热点研究课题.通过建立各种模型,使地质工作者能够全视角地认知工作区的地形、地层、构造和岩体等地质体间相互关系,能够将各种地质体、地球化学异常、地球物理异常、蚀变带、反演出的地质体以及它们之间的相互关系形象直观地反映出来.通过对空间体单元进行赋值,利用地质统计技术对这些空间数据进行计算,可以较科学地实现定位预测及定量预测的目的.该三维预测方法的应用,为大比例尺矿产预测,尤其是矿区深部及外围预测,提供了一种新的工作思路和手段,具有较高的推广与应用价值.     

地质异常的奇异性度量与隐伏源致矿异常识别

以个旧锡多金属矿床为例,研究了致矿地质异常的非线性特征.从异常地质事件和成矿作用的奇异性出发,定量分析了地质异常的奇异性、不连续性、非平稳性、混沌性、自相似性、临界性等非线性特征.在此基础上,详细介绍了局部奇异性分析原理和方法,论述了奇异性指数对隐伏源异常的识别能力.结果表明,奇异性分析方法在个旧地区水系沉积物地球化学数据处理和隐伏源地球化学异常识别和圈定应用中是有效的.分析结果一定程度上消除了隐伏源深度的影响,所圈定的局部地球化学异常不仅在个旧东区较好地对应了已发现的大型锡矿床的分布,而且在其他低缓地球化学异常区也圈定了多处局部异常,为进一步开展锡矿勘查提供了重要靶区.奇异性理论和方法有望为深部矿产预测、隐伏矿预测、覆盖区矿产预测等特殊环境开展矿产预测提供了新的实用性理论和方法技术.      

地质异常理论与矿产预测

地质异常是一种与周围地质环境截然不同的地质结构。研究并查明何种地质异常导致成矿,上指导找矿和勘探工作的有效手段。文中以新疆北山地区成矿预测为刨,说明地质异常的应用敢果。该区的区域地质异常主要形成在晚古生代阶段。异常空间分布区——华力西期铜镍矿基性—超基性杂岩体。 研究地质异常演化规律对揭示成矿机理,查明和圈定物、化探异常更具实际意义。     

矿产预测的基本理论——区域成矿学向矿产勘查延伸的理论体系

矿产预测理论研究始于20世纪50年代，在近60年的预测实践中，始终是研究的热门课题。中国学者在全国第一、二轮区划的实践和相关研究成果基础上，完善了矿产预测理论的基本内容，形成矿产预测的理论体系，推动了区域成矿学向矿产勘查延伸新领域的探索。矿产预测理论概括为：矿床成矿作用“异相定位”预测理论；矿床成矿系列“缺位”预测理论；多元信息“类比-求同”预测理论和地质体“对等求异”预测理论。认为成矿作用的“异相定位和矿床成矿系列”缺位预测理论是矿产预测的地质理论依据，又是对成矿学理论的补充；多元信息“类比-求同”理论是传统的预测理论，本文赋以新的内含；地质体“对等求异”理论补充了“类比-求同”理论的不足，是前三项理论内容无可比拟的。矿产预测理论已受矿产勘查实践的检验，证明是有效的，在当前已经成为提高矿产预测成果的准确性和勘查效益的科学依据。     

成矿预测中遥感与地质异常的综合分析——以兰坪盆地为例

遥感技术以其独特的空间和波谱特性，使其在成矿预测中的地位更加稳固，它可以宏观、多方位地对矿床存在的有利区域加以预测；地质异常作为一种新的地质理论，通过定量统计分析方法把各种有利的成矿地质条件进行成矿有利度分析。地质异常场是一个综合异常场，是各种成矿地质因素的综合反映。地质异常综合评价更多是侧重于微观的、局部的分析。基于遥感技术和地质异常理论自身的优势和局限性，将遥感和地质异常相结合，充分发挥它们的优势，并在成矿预测中得到了很好效果。     

当今矿产勘探问题的思考

地质异常是地矿,找矿的基础,在矿产预测各个阶段要圈定成矿可能地段,找矿可行地段,找矿有利地段,矿产资源体地段和工业矿体地段;要研究地物化异常的宽间套合和耦合,并考虑地质异常与成主找矿关系的性质,关联度和显著度,以及评价精度,地质异常单元的划分等问题,建设和市场需求,价值和采矿是确定找矿目标的导向性因素,强调矿产资源国内竞争力的评估和重视紧缺矿产及大型,超大型的特富,易采易选型帮床的找矿,应将“３Ｓ     

空间模式的广义自相似性分析与矿产资源评价

尺度不变性(scale invariance)包括自相似性(各向同性)、自仿射性(成层结构)、广义自相似性(各向异性标度不变性),是由各种地质过程和地质事件所产生的地质特征和模式的本质属性．尺度不变性可用分形和多重分形模型来表征．这些尺度特征的定量化可为刻画地质空问模式和模式识别提供有力的工具．例如。热液矿床的群聚现象可以用局部分形特征(局部奇异性)来刻画．通过在特征空问中(如频率空问)识别空问模式的广义自相似性．可以将空间混合模式进行分解或异常的识别．介绍了几种相关的分形模型和方法。包括度量空问模式广义尺度独立性(GSI)的线性模型;基于广义尺度独立性的异常分解S—A方法;度量空问模式的局部奇异性方法;以及如何利用分形特征预测未发现矿床的2种方法．有些方法已应用于许多矿产资源评价实例中．给出了对加拿大Nova Scotia省西南部湖泊沉积物样品中的4种元素As、Pb、Zn和Cu的地球化学数据处理分析结果。证明了局部奇异性分析和S—A异常分解方法对地球化学异常的增强和分离的有效性．研究表明：由S—A方法分解的异常往往具有多重分形的特点,而且普遍具有局部奇异性．研究区内具有明显奇异性的地区(元素含量富集区)是金矿异常区域。它们与金矿成矿作用和已知矿床的赋存密切相关．     

成矿预测中遥感与地质异常的综合分析——以兰坪盆地为例

遥感技术以其独特的空间和波谱特性，使其在成矿预测中的地位更加稳固。它可以从宏观和多方位的角度预测矿床存在的有利区域；地质异常作为一种新的地质理论，通过定量统计分析方法把各种有利的成矿地质条件进行成矿有利度得分，地质异常场是一个综合异常场，是各种成矿地质因素的综合反映，地质异常综合评价更多是侧重于微观的，局部的分析，基于遥感技术和地质异常理论自身的优势和局限性，笔者把遥感和地质异常相结合，对兰坪盆地的成矿有利区域进行综合评价，并得到了很好效果。     

大数据环境下内蒙古浩布高地区铅锌多金属矿智能矿产预测研究

传统机器学习算法已广泛应用于矿产预测,但面对地质大数据的高维稀疏、不平衡小样本等特性仍缺乏有效处理和分析的方法,设计适合地质大数据特点的机器学习算法是智能矿产预测亟需解决的新问题。本文以内蒙古浩布高地区的铅锌多金属矿产预测为例,提出了一种面向地质大数据的半监督协同训练矿产预测模型。首先对研究区地质找矿信息和地球化学异常信息进行定量分析,提取断裂构造、二叠系地层、燕山期侵入岩、地层与岩体接触带、围岩蚀变及Pb、Zn、Sn、Cu地球化学异常共9种找矿因子。然后利用递归特征消除法优选找矿因子组合,不包括Sn异常在内的8个找矿因子组合被选为最优组合。最后,利用支持向量机和随机森林算法作为基分类器进行半监督协同训练矿产预测,绘制成矿概率分布图。ROC曲线和预测度曲线分析结果表明,半监督协同训练模型的AUC值和预测效率都高于随机森林和支持向量机模型。研究结果也为大数据环境下的智能矿产预测提供了一种新的思路。     

基于深度学习的深层次矿化信息挖掘与集成

矿产预测的核心是对地学空间数据进行特征提取与集成融合,当前的研究热点和前沿聚焦于深层次矿化信息特征提取与集成。进入大数据时代,如何基于机器学习开展深层次矿化信息挖掘与集成是当前矿产预测的前沿领域。本文介绍了基于机器学习的矿产预测与评价研究的主要内容,深度学习的基本原理,以及深度学习在地球化学异常识别和多源找矿信息集成融合中的应用。研究结果表明,深度学习可有效识别和提取地球化学异常,并能对地质、地球物理、地球化学等多源地学数据进行特征提取、集成融合及找矿远景区圈定。尽管如此,如何把深度学习与地质约束有机结合,使其既能有效挖掘与集成深层次矿化信息,又符合地质认知,还需要更加深入的研究。     

应用GIS圈定找矿可行地段和有利地段

以滇中大红山群铜矿床找矿预测为例,探讨了应用地理信息系统（ＧＩＳ）查明地质异常,圈定“５Ｐ”地段的方法．在各类异常找矿有利度分析的基础上,找矿可行地段和有利地段的圈定按如下步骤进行：建立成矿预测空间模型;圈定找矿可行地段;确定用于预测找矿有利地段的异常组合及数值区间,并决定其权重;所选定的各异常叠合,形成叠合图;确定各级别找矿有利地段的归并标准,归并后圈出找矿有利地段．最后,具体地讨论了大红山群铜矿床的预测结果．     

矿化系数等值线法及其在矿产预测中的应用

采用补充矿(化)点信息、对矿产地规模赋值和数据网格化的方法,实现了对离散、定性的矿产地信息的数值化。提出了矿化系数的定义并解释了它的地质意义,介绍了利用矿化系数等值线法圈定矿化异常区、进行矿产预测的方法。以黑龙江省为例,圈定了金矿化异常区,优选了成矿远景区。与传统方法相比,该方法具有客观、简易的优点,适用于中小比例尺的矿产预测和资源潜力评价。     

合黎山地区航磁异常轴向方位角统计的地质找矿意义

航磁异常轴向是磁场的重要特征之一。本文以实例叙述了异常轴向方位角、方位角均方差以及轴线密度的统计方法,并讨论了这些特征要素的地质找矿意义。     

矿产预测理论——区域成矿学向矿产勘查延伸的理论体系

矿产预测理论研究始于20世纪50年代,在近60年的预测实践中,始终是研究的热门课题。我国学者在全国第一、二轮区划实践和相关研究成果基础上,完善了矿产预测理论的基本内容,形成矿产预测的理论体系,推动了区域成矿学向矿产勘查延伸新领域的探索。矿产预测理论概括为矿床成矿作用“异相定位”预测理论;矿床成矿系列“缺位”预测理论;多元信息“类比-求同”预测理论和地质体“对等求异”预测理论。认为成矿作用的“异相定位和矿床成矿系列”缺位预测理论是矿产预测的地质理论依据,又是对成矿学理论的补充;多元信息“类比-求同”理论是传统的预测理论,本文赋以新的内含;地质体“对等求异”理论补充了“类比-求同”理论的不足,是前3项理论内容无可比拟的。矿产预测理论已受矿产勘查实践的检验,证明是有效的,在当前已成为提高矿产预测成果准确性和勘查效益的科学依据。     

地质异常理论和综合信息法预测

任何矿床的形成都是各种地质作用的综合效应，超大型矿床也不能例外。控制超大型矿床形成的地质因素及标志必然在地质、地球化学和地球物理综合信息上得到反映，形成地质异常和物化探异常。因此，应用地质异常理论和综合信息方法探索超大型矿床的特殊性是可行的预测途径。     

成矿预测中应用GIS的主要步骤

GIS在成矿预测中需要处理的成矿信息包括遥感信息，地质信息，物探信息和化探信息；GIS支持下的成矿预测包括资料收集，各类数据的准备和数据库的建立，控矿因素分析，建立找矿预测模型，空间检索与分析，特征提取与合并，结果修正的地质解释，预测成果的输出等步骤；GIS工具的应用为成矿预测提供了又一条有效的途径。     

基于GIS的地质异常空间结构分析方法

地理信息系统(GIS)在地学中的优势主要体现在4个方面：数据获取、数据管理、空间分析和输出功能。本文利用GIS对地质异常分析的敏感性和有效性，把GIS技术与地质异常理论相结合，一方面对地质异常理论的概念、研究方法进行了阐述，另一方面以胶东矿集区为例，对基于GIS的地质异常的空间结构分析的方法进行了探讨。研究表明，基于GIS的地质异常空间结构分析方法是研究地质异常的科学、有效的方法，是利用GIS进行找矿预测的关键。