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31.
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。 相似文献
32.
松诺铜矿区位于香格里拉格咱斑岩铜矿带红山-普朗铜多金属成矿亚带中段,矿区剥蚀程度较低,具有寻找斑岩型铜矿的潜力。本次蚀变矿物填图工作采用近红外光谱矿物分析技术,识别出绿泥石、绿帘石、高岭石、云母类、蒙脱石类及伊利石等6类主要蚀变矿物,蚀变类型为青磐岩化、绢英岩化;结合物探、化探异常分布,圈定3处找矿靶区,经对KHT2、KHT3钻孔验证,深部均圈定多层铜矿化体。结果表明,近红外光谱矿物分析技术在斑岩型铜多金属矿床勘查评价中可以较好地划分热液矿化蚀变带,进一步明确斑岩型矿化-蚀变中心,为探矿工程部署提供依据。 相似文献
33.
道伦达坝中型铜钨锡矿床位于大兴安岭南段,矿体呈脉状赋存于二叠系板岩及华力西期黑云母花岗岩的断裂破碎带中。道伦达坝矿床发育铜矿体、锡矿体、钨矿体、铜钨矿体、铜锡矿体、钨锡矿体和铜钨锡矿体。矿床的成矿过程可以划分为石英-萤石-白云母-电气石-锡石-黑钨矿阶段(Ⅰ阶段)、石英-萤石-黑钨矿-黄铜矿-毒砂-磁黄铁矿阶段(Ⅱ阶段)、石英-萤石-绢云母-黄铜矿-磁黄铁矿-黄铁矿-银矿物阶段(Ⅲ阶段)和方解石-石英-萤石-黄铁矿阶段(Ⅳ阶段)。道伦达坝矿床外围的张家营子岩体中的细粒花岗岩的LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄为136.1±0.4Ma。Ⅱ阶段Cu-W共生矿体中2件独居石的LAICP-MS U-Pb年龄分别为136.0±2.3Ma和135.1±2.2Ma。Ⅲ阶段Cu矿体中1件独居石的LA-ICP-MS U-Pb年龄为134.7±2.8Ma。Ⅲ阶段铜矿体中1件绢云母的40Ar-39Ar坪年龄为138.8±0.47Ma,等时线年龄为140.0±1.1Ma。系统的定年结果表明,道伦达坝矿床的铜钨矿体和铜矿体均形成于早白垩世,它们属于同一个成矿系统;成矿与早白垩世高分异花岗岩有密切的成因联系。 相似文献
34.
浅层地下水水位埋深浅、含盐量高,是导致河套灌区土壤次生盐渍化的重要原因.以河套灌区西部地区为研究区,通过对浅层地下水的水化学和氢氧同位素特征分析以及水文地球化学模拟,探讨了灌区浅层地下水的补给来源和主控水-岩作用过程,并定量估算了蒸发作用对浅层地下水含盐量的影响.研究区内浅层地下水为弱碱性咸水,pH为7.23~8.45,总溶解性固体(total dissolved solids,TDS)变化范围为371~7 599 mg/L;随着地下水咸化程度增大,水化学类型由HCO3-Na·Mg·Ca型向Cl-Na型过渡.引黄灌溉和大气降水是浅层地下水的主要补给来源,径流过程中浅层地下水受蒸发作用和植物蒸腾作用影响,地下水化学组分主要来源于蒸发盐溶解和硅酸盐风化水解,并受强烈的蒸发作用和离子交换作用影响.水文地球化学模拟和主成分分析结果显示,蒸发作用和岩盐溶解作用对区内浅层地下水咸化贡献最大,石膏和白云石等矿物的溶解、硅酸盐的水解、Na-Ca离子交换以及局部地形起伏对地下水咸化过程也有较大贡献. 相似文献
35.
为研究免共振沉桩过程对地表振动影响,采用密度放大法以消除模型桩弹性模量过大对计算效率的影响,在有限差分软件FLAC3D中建立了相应的连续振动沉桩模型,并和文献中的现场测试结果进行了比较,分析了激振力幅值和振动频率这两个施工参数对地表振动响应的影响。结果表明:密度放大法可有效提高数值模拟的计算效率,模拟沉桩7.0倍桩径(4.9 m)所需计算时间约为12.0 h,数值结果较好地模拟了现场测试中免共振沉桩的地表振动影响;激振力幅值和振动频率均主要对近场(水平距离为5.0倍桩径范围内)的地表振动有明显影响;临界沉桩深度与地表振动影响峰值相对应,该深度随水平距离先增大后趋于稳定;激振力幅值对临界沉桩深度的改变不明显,振动频率对远场临界沉桩深度则有较明显影响。 相似文献
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