区域矿产资源综合信息评价系统(MRAS)培训班即将举办

经中国地质调查局批准 ,“区域矿产资源综合信息评价系统 (MRAS)”培训班将于 2 0 0 3年第 4季度举办。矿产资源所“固体矿产资源区域综合信息评价系统”专题 (地质大调查综合研究项目“中国成矿体系与区域成矿评价”专题 )组 ,在国产GIS平台上自行设计、开发了区域矿产资源综合信息评价软件系统 (MRAS)。该系统可对建立在GIS平台上的地质、物探、化探、遥感及矿产等多元空间数据进行深加工 ,从中提取出能够指示和识别某种矿产存在和规模的深层次信息。该系统包括成矿地质信息提取子系统、区域化探信息分析子系统和重磁异常分析子系统…     

综合信息成矿系列预测的基本原理和方法

文章主要论述了综合信息区域成矿预测的基本原理和方法，基本原理包括：成矿学原理、地球化学原理、地球物理和遥感地质原理。文章认为，地球化学信息对任何矿种都是直接找矿信息，其信息特征在很大程度上直接反映了矿产资源体的特征，从区域综合异常评价的角度，综合3住处成矿系列预测，实质上是运用数学模型对地球化学异常及其产出的地质背景（地层、岩体和构造）的综合定量评价，从而提高了异常评价的有效性。基本方法主要包括综合信息成矿系列预测图的编制和综合信息成矿系列找矿模型建立。文中强调在成矿系列理论指导下，通过对异常及其产出地质背景的综合分析，以地质体或矿产资源体为单元，进行信息提取、关联和转换，最终建立综合信息成矿系列找矿模型，通过找矿模型这民矿系列的定量定位预测。     

西藏铁格隆南铜(金)矿床三维模型分析与深部预测

铁格隆南铜(金)矿床是近年来在班公湖-怒江成矿带西段多龙矿集区新发现的超大型Cu(Au-Ag)矿床。本文针对铁格隆南矿区深部找矿问题,以现代成矿地质理论和多元地学信息综合分析技术为支撑,以构建矿床找矿模型为指导,依托数据库技术、3S技术、三维建模与可视化技术及地质统计学理论与方法,开展基于矿产地质、地球物理、地球化学等成矿条件及找矿标志的三维地质实体建模与矿化异常三维空间重构,将铁格隆南矿床的预测评价研究拓展到三维空间,揭示了区内成矿地质特征、地球化学及地球物理异常表征,据此探讨了矿床的成因及矿体分布特征。并在此基础上,开展了矿区的地质-地球化学-地球物理综合信息分析与预测评价,以期减少单一信息多解性和成矿条件不确定性,为铁格隆南矿区深部找矿工作提供参考。研究结果表明:在地质找矿模型指导下,基于深部成矿空间三维结构重构基础上的三维地质、地球物理、地球化学异常信息提取与综合分析,可以有效的识别成矿地质体和矿致异常信息,实现深部矿产资源靶区空间定位预测,为深部找矿预测研究提供了新思路。综合分析结果显示铁格隆南矿床深部找矿潜力巨大。     

机器学习与成矿预测:以闽西南铁多金属矿预测为例

作为近年来爆炸式发展的方法模型,机器学习为地质找矿提供了新的思维和研究方法。本文探讨矿产预测研究的理论方法体系,总结机器学习在矿产预测领域的特征信息提取和信息综合集成两个方面的应用现状,并讨论机器学习在矿产资源定量预测领域面临的训练样本稀少且不均衡、模型训练中缺乏不确定性评估、缺少反哺研究、方法选择等困难和挑战。进一步以闽西南马坑式铁矿为实例论述基于机器学习方法的矿产预测基本流程:(1)通过成矿系统研究建立成矿模型,确定矿床控矿要素;(2)通过勘查系统研究建立找矿模型,并为评价预测提供相关的勘查数据;(3)通过预测评价系统研究,建立预测模型,并提取预测要素;(4)利用机器学习模型对预测要素进行信息综合集成,获取成矿有利度图;(5)对预测性能和结果进行不确定性评估;(6)找矿靶区/成矿远景区圈定及资源量估算。最后,总结建立以地学大数据和地球系统理论为指导,以“地球系统-成矿系统-勘查系统-预测评价系统”为研究路线的基于地学大数据的矿产资源定量预测理论和方法体系的研究愿景。     

青海省芒崖镇大通沟南山地区遥感地质特征及找矿预测

大通沟南山属于阿尔金南缘成矿亚带金鸿山—茫崖金、铜、钨多金属找矿预测区,其地球化学和地球物理异常发育,具有优越的成矿地质条件及良好的找矿潜力。鉴于大通沟南山地处高寒山区,地理环境恶劣、野外地质调查工作困难等问题,文章利用多源遥感卫星数据,在其区内开展了全面的地质解译以及蚀变信息提取工作,并结合已有的地质矿产及物化探资料,对区内的成矿地质条件及找矿远景进行了分析预测,圈定了3处遥感找矿远景预测区,可为后期野外地质找矿工作提供帮助。     

矿产资源评价系统及其在东昆仑的应用

多元信息成矿预测是一种高效、高质量的找矿勘查方法,代表了当今找矿评价工作中的主流发展趋势,该方法是以成矿地质理论为指导、以地物化遥异常理论为依托、借助数学方法和计算机技术对地物化遥异常中的各种与矿床有关的信息进行量化分析,从而进行成矿预测的一种找矿勘查技术方法。本研究的重点是应用矿产资源评价系统,分析和运用研究区的地质、地球化学和地球物理信息,构造预测变量,将各种有利于矿床形成的变量进行成矿有利度得分和多源信息综合定量分析,在此基础上,综合分析东昆仑地区地质、矿产、地球物理和地球化学信息,根据已知矿床反映出的成矿规律、控矿条件及找矿标志建立找矿模型,对东昆仑地区进行了1：50万综合成矿预测,获得Sedex型矿床在东昆仑地区的成矿有利度分布,并圈定出找矿远景区。为东昆仑地区找矿预测提供了重要依据。     

基于机器学习的三维矿产定量预测——以四川拉拉铜矿为例

在大数据蓬勃发展的时代背景下,矿产资源定量预测作为地质大数据的核心部分,其综合分析挖掘多元信息的基本思路与大数据的理念不谋而合。以四川拉拉铜矿为例,开展基于机器学习的三维矿产资源定量预测。通过建立三维地质模型,提取成矿有利信息,构建研究区定量预测模型;基于"立方块预测模型"找矿方法,采用机器学习随机森林算法,计算出研究区成矿概率分布,以此圈定出5个找矿远景区。结果表明,随机森林具有更高的预测准确度与稳定性,且能够对控矿要素重要性做出定量评价。该研究成功地将机器学习应用于三维矿产定量预测,为今后的矿产资源预测评价做出了积极的探索。     

基于证据加权模型的综合信息成矿预测

综合信息成矿预测是复杂高维非线性系统的建模与评价过程,通过识别和提取地、物、化、遥等多源地学观测数据中的综合致矿地质异常信息,并以此为依据进行成矿预测。成矿预测是在科学预测理论的指导下,应用地质成矿理论和数理统计方法对地质、物探、化探、遥感等信息进行充分挖掘,剖析成矿地质条件,总结成矿规律,建立综合信息成矿模型并应用于成矿预测,从而圈定和评价成矿远景区,为区域找矿工作部署和矿产资源开发利用的统筹规划提供科学依据。本次研究将证据加权模型引入到成矿预测研究中,通过建立和评价地质信息、化探信息、遥感蚀变信息、遥感线环形构造密度信息与已知矿化点的关系,然后用贝叶斯公式计算成矿后验概率,推出研究区成矿预测结果。研究结果表明:综合信息成矿模型预测结果符合研究区地质成矿规律,和已知成矿点吻合率达71.4%。     

基于ArcGIS Engine成矿预测系统的设计与功能开发

针对地质数据的特点以及GIS技术在数据处理、空间分析与表达、地质统计等方面的优势,提出将GIS技术与成矿预测模型进行集成,综合利用空间数据和属性数据(地质数据、物探数据、化探数据、遥感数据等),基于ArcGIS Engine和.NET平台,采用C/S和B/S双模式结构,设计并初步实现了成矿预测系统。利用该系统,可以对研究区潜在矿产进行预测,并划分成矿远景区,为下一步找矿指明方向。     

GIS在阿尔金成矿带铜矿成矿预测中的应用

在野外地质调查和室内综合研究的基础上,通过地质、地球化学、地球物理等成矿地质背景研究,应用GIS软件建立了基础数据库.利用非线性矿产资源评价模型和MRAS等软件叠加分析,对阿尔金成矿带铜矿进行了成矿预测,证明基于GIS的成矿预测是行之有效的,为本区成矿规律研究提供了更多重要的找矿信息和方法.