Discriminant analysis as a method of predicting mineral occurrence potentials in central Norway

The statistical technique of discriminant analysis is used to define target areas for detailed general exploration given only general geological information and aeromagnetic anomaly blues. In the test area, located in Central Norway, on-going exploration surveys have revealed the presence of mineralization; however, it still has not been determined if any of the sites will beeconomically feasible. The area was divided into 1400 1-km × 1-km cells by superimposing square grid on 1:50,000-scale geological and geophysical maps. Later the area was divided into two subareas based on major differences in each area's geology. A number of geological natures and the aeromagnetic anomaly values were coded systematically in each cell. The cells representing an advanced degree of exploration were chosen as control cells in each of the subareas. The geological and geophysical parameters were transformed, by means of relatively simple transformations, to produce near-normal frequency distributions. A discriminant function was then obtained by discriminant analysis to divide the control data into two groups, cells with presence of mineral occurrence and cells without mineral occurrence. the discriminant function obtained for the control area proved to be relevant both geologically and statistically. Consequently, the discriminant equation was applied to cells outside the control area. The cells were assigned to one of the two groups by entering the geologic factors pleasured from the maps into the discriminant model. The exploration potential of a large number of cells was evaluated by this procedure. To test the results, field work including geochemical sampling was carried out in the cells with highest probability of mineral occurrance The field work results have shown that the application of discriminant analysis to geological information at 1:50,000 scale with 1-km × 1-km cells combined with a careful selection of techniques for transforming the variables is a feasible method for predicting gaeralization, and as such could become a valuable tool for mining exploration.This paper was presented at Symposium 116.3, Quantitative Strategy for Exploration, held as part of the 25th International Geological Congress, Sydney, Australia, August 1976.     

江西冷水坑矿田银铅锌矿床特征及成矿模式探讨

江西贵溪冷水坑矿田是国家级银资源基地.本文在系统研究冷水坑矿田成矿地质条件、矿床地质特征的基础上,从分析主要控矿因素和成矿系统人手,初步建立了冷水坑矿田成矿模式.认为冷水坑矿田矿床类型主要有两类:即斑岩型矿床和层控叠生型矿床.结合矿田成矿特征和成矿模式,进行了成矿预测,提出冷水坑矿田小源区、麻地-燕山区和闽坑-岭西铅锌区3个成矿预测区具有较好的找矿远景,为进一步开展找矿工作提供了依据.     

湖南省锡矿成矿预测与资源潜力定量分析

按照矿床模型综合地质信息矿产预测方法,在收集、研究湖南省中大比例尺地质、物探、化探、遥感、自然重砂资料的基础上,根据锡矿的不同矿产预测类型共划分了16个预测工作区。通过分析锡矿控矿因素和成矿规律,运用GIS的综合信息矿产预测方法对湖南省锡矿进行了定位和定量预测,共圈定了221个最小预测区。利用地质参数体积法估算湖南省锡矿资源量为690.66  万t（包括已探明的124.08 万t）。在此基础上,按照预测深度、精度、可利用性对全省锡矿的预测资源量进行定量分析,并划分了24个勘查部署建议区。     

宜昌磷矿地下开采岩体移动分析

根据宜昌磷矿开采引起上部地表变形及岩体开裂的工程实际情况,在实测资料统计分析基础上,建立了高陡山区地下开采岩体移动变形预测分析模型,并给出了岩体变形破坏的极限值。利用该模型对宜昌磷矿区开采引起岩体变形及山体失稳现象进行了分析。通过工程实例分析表明,理论预计结果与现场实测结果吻合。     

有利因素相关法在松潘地区“东北寨式”金矿资源评估中的应用

据“东北寨式”金矿的成矿模式,结合松潘地区的成矿条件、地球化学异常评价以及资料水平和工作程度等,选择“有利因素相关法”对本区内334资源量进行了远景预测,取得了很好的结果。该方法实际上可归入“矿床模拟估计法”中,其主要原理是：通过对已知对象的研究,阐明控矿因素(地质变量)与矿产资源量之间的关系,建立一定矿床类型的矿产储量与地质条件之间的定量关系(定量预测模型)。将其移植到地质条件类似的预测区应用时,只要预测区上获得预测模型中相同的地质变量及其相同的数据类型值,代入模型,就可估算预测区内的矿产资源量。预测结果,在松潘地区,“东北寨式”金矿可望增长的3341外资源量约为81吨,3342资源量约65．9吨,为下步在该区部署地质工作提供了依据。     

高陡山区房柱法开采岩体移动预测及山体失稳判据

在实测资料统计分析基础上,以概率理论为基础,建立了高陡山区房柱法地下开采岩体移动变形预测分析模型,并给出了岩体变形破坏的极限值。利用本模型对山区地下开采工程实例进行了具体的计算分析,通过工程实例分析说明,理论预测结果与现场实测结果吻合。     

湘中石炭系测水组煤系特征及煤炭资源预测

湘中石炭系测水组是华南早石炭世最有价值的煤系之一。通过对测水组煤系等沉积特征的综合分析,研究了本区控煤因素和聚煤规律;结合矿山开发现状,着重对金竹山、渣渡等老矿区进行煤炭资源预测。研究结果表明:湘中次级构造单元的隆起和坳陷直接控制了煤系发育和含煤性,富煤区往往位于向斜仰起端和平缓翼部位;古陆前缘坳陷中泻湖及潮坪环境是煤层发育的有利场所;含煤性与煤系厚度一般呈正相关关系,含煤性好的地区砂泥岩比值一般为0.5~1;预测金竹山矿区深部和渣渡矿区南段利民矿深部及两翼煤炭资源储量共372.98 Mt。总之,老矿区中深部及外围煤炭资源前景乐观,可以作为重点勘查靶区。      

宁夏甜水河煤田地下水模拟及涌水量预测

地下水模拟技术是进行煤田地下水环境影响评价和矿区疏干排水设计的主要工具。该文以宁夏甜水河煤田为研究对象,根据矿区地质条件和水文地质条件的分析,确定模型边界条件并建立了水文地质概念模型,应用基于有限差分法的MODFLOW程序,建立地下水流三维模型,进而对煤田各开采阶段的地下水流场和涌水量进行预测,从而为煤田地下水有效防治和安全生产提供依据。     

黑龙江省煤层气勘探开发的目标与方向

黑龙江省东部三江地区为煤层气资源主要富集带，其六个矿区4350km^2煤层气资源量初步评价为1870亿m^3，通过对各盆地煤层气参数和评价条件研究，共选择出八个目标区，优选其中的鹤岗南—鸟山区、鸡西区邱家—荣华区为首选勘探开发区。针对不同情况，采用地面钻井抽放、生产矿井和废弃矿井抽放相结合的开采方式，循序渐进、滚动发展，不失为一条科学合理的发展之路。     

陕西小秦岭金矿带潼关段区域三维定量预测

依靠三维可视化技术,进行深部隐伏矿体的定位定量预测,是现代矿产资源预测的主流技术和方法.根据地质异常理论,在找矿模型的指导下,利用商业建模软件Micromine建立了研究区的地形、地层、构造、岩浆岩和探矿工程模型,结合找矿信息量法圈定了8处成矿远景区,并采用体积法和丰度估计法估算了整个研究区的资源量.在此基础上,将研究...     

基于SFLA-GRNN模型的基坑地表最大沉降预测

为可靠预测基坑周边地表沉降的发展趋势,提出了一种基于混合蛙跳算法和广义回归神经网络模型的基坑地表最大沉降预测模型（SFLA-GRNN模型）。首先,在沉降机制分析并初选输入变量集的基础上,利用灰色相关度分析对模型输入、输出变量的相关性进行量化,并剔除与输出变量相关性明显偏小的输入变量;其次,利用混合蛙跳算法（SFLA）对广义回归神经网络模型（GRNN）的平滑因子进行优化确定,减少人为因素对模型精度和泛化能力的不良影响;最后,利用筛选得到的输入变量集建立基坑地表最大沉降预测的广义回归神经网络模型。实例应用及对比计算结果表明,基于灰色相关度的输入变量筛选和基于混合蛙跳算法的平滑因子优化均能够有效提高广义回归神经网络模型的精度和泛化能力,以上结论可为类似变形预测提供参考。     

Evaluation of generalized linear models for soil liquefaction probability prediction

A soil deposit subjected to seismic loading can be viewed as a binary system: it will either liquefy or not liquefy. Generalized linear models are versatile tools for predicting the response of a binary system and hence potentially applicable to liquefaction prediction. In this study, the applicability of four generalized linear models (i.e., logistic, probit, log–log, and c-log–log) for liquefaction potential evaluation is assessed and compared. Eight liquefaction models based on the four generalized linear models and two sets of explanatory variables are evaluated. These models are first calibrated with past liquefaction performance data. A weighted-likelihood function method is used to consider the sampling bias in the calibration database. The predicted liquefaction probabilities from various models are then compared. When liquefaction probability is small, the predicted liquefaction probability is sensitive to the regression models used. The effect of sampling bias is more marked in the high cyclic stress ratio region. The eight models are finally ranked using a Bayesian model comparison method. For the generalized linear models examined, the logistic and c-log–log regression models are most supported by the past performance data. On the other hand, the probit and c-log–log regression models are much less applicable to liquefaction prediction.     

全国火山岩型铀矿资源潜力评价

火山岩型铀矿床均产于古陆壳之上的酸性（或偏碱性）陆相火山岩系中,文章根据中国陆相火山岩系的产出环境,结合铀矿床、矿点及矿化点的分布,划分出6条火山岩型铀矿成矿带和8条火山岩型铀矿远景带（预测工作区）,对铀矿化集中区进一步划分出21个预测区。根据含矿主岩及控矿构造特征,将火山岩型铀矿床分为5个亚类、16个矿床式（29个典型矿床）,建立了成矿模式,并在此基础上划分出4个预测类型,总结了火山岩型铀矿的成矿要素、预测要素及成矿规律。对14个预测工作区和21个预测区编制了系列图件,圈出了预测工作区靶区近200个,并分别采用数量化理论Ⅰ、品位吨位法、体积法及德尔菲法对各预测工作区和预测区500m以浅及1 000m以浅的铀矿资源量进行了估算。编制了火山岩型铀矿勘查工作部署图,对今后铀矿地质工作及铀矿大基地建设提出建议。     

宁芜盆地白象山矿区人工神经网络 三维成矿定位预测研究

本文基于三维地质环境,综合白象山矿区积累的地质资料和物探成果,首先开展三维地质建模工作,详细刻画了白象山矿区的三维地质结构;在三维地质模型基础上,利用三维空间分析手段对三维控矿因素进行定量挖掘,提取了多种三维控矿因素;最后采用人工神经网络方法进行三维成矿定位预测。预测结果显示,人工神经网络三维成矿定位预测能很好的定位出已知矿体,同时显示,在已知矿体北部及东部的深边部具有较高的成矿概率,可作为开展进一步找矿勘探的靶区。因此,人工神经网络三维成矿定位预测对于白象山矿区的应用是有效的,可服务于新老矿区的深边部三维成矿定位预测,同时可为隐伏矿、盲矿的成矿预测和优选靶区提供定量、定位新的方法和途径。     

Three-Dimensional Geological Modeling and Deep Prospecting Prediction of the Duobaoshan Ore Concentration Area in Heilongjiang Province北大核心CSCD

随着三维地质信息技术的发展，三维地质建模和深部成矿预测研究对实现深部找矿突破的作用越来越重要。本次基于已知矿区的中段、勘探线剖面图及钻孔数据等资料，依托Micromine平台，从矿床尺度（比例尺1：1000）建立了黑龙江多宝山铜矿、铜山铜矿的地质体和蚀变矿化体两类三维地质实体模型。以地表地质图、图切地质剖面、钻孔数据及岩石物性数据为约束，基于重磁电三维物性反演，综合解译了93条重磁电剖面。在综合剖面地质解译成果的基础上，利用平行剖面显式建模技术，从矿集区尺度（比例尺1：2.5万）建立了多宝山矿集区84 km²范围内3000 m以浅三维地质体实体模型。在三维地质体模型的基础上，以多宝山、铜山铜矿体三维地质模型为先验数据模型，根据区域找矿模型，利用“立方体预测模型”法，提取与成矿有关的二值变量（地层、岩体、构造）、连续变量（重、磁、电）等7个勘探变量，利用GeoCube3.0逻辑斯蒂回归深层次机器学习集成模块，开展了研究区的勘探变量集成，经由ROC模型评估后验概率，在可靠后验概率的基础上，利用C-V分形方法计算阈值以圈定深部找矿有利靶区，综合圈定深部找矿靶区8处，预估...     

邯峰矿区深部煤炭资源勘查方法与模式

针对我国深部煤炭资源现状及深部煤田勘查所面临的困难和挑战,以邯郸峰峰矿区(以下简称邯峰矿区)为例,分析了影响深部勘查工程的煤田构造特征、勘查手段及勘查模式。强调浅部资料及钻探工程在矿区深部勘查中应用的重要性,对深部勘查工程的钻探深度、布孔方式、钻孔信息获取三方面的特点进行了系统总结。在综合分析的基础上,建立了以邯峰深部勘查区为例的老矿区深部煤炭资源勘查模式,即充分利用浅部生产矿井资料,以钻探工程为主,辅助其他多种勘查手段的综合勘查模式。      

中国锡矿床时空分布特征与潜力评价

锡矿是中国传统优势矿种,但是近年来遇到了找矿潜力区不足和找矿方向不明等问题,急需进一步分析和总结其地质特征、成矿规律和资源潜力,为今后地质找矿工作提供借鉴。文中采用矿床模型综合地质信息预测方法,在各省区锡矿资源潜力预测成果的基础上,以MapGIS为平台,进行数据库汇总与综合分析研究。首先,基于全国893处锡矿产地数据的统计分析,初步总结了中国锡矿时空分布特征,岩浆岩、构造和地层等控矿因素。其次,根据锡矿床及预测区的空间分布和大地构造单元,划分了44个锡矿成矿区带。再次,将锡矿的预测类型划分为石英脉型、锡石硫化物型、夕卡岩型、云英型、伟晶岩型、火山岩型和砂矿型,并建立了主要锡矿类型的预测模型。最后,在全国范围累计圈定1 179个最小预测区,累计预测资源量1 861.13×104 t。根据锡矿区域成矿特征,将最小预测区归并为405个二级预测区,并进一步合并为109个锡矿三级预测区,其中找矿潜力大的湖南香花岭-千里山和塔山-大义山、云南个旧和薄竹山-都龙、内蒙古黄冈梁等5个三级预测区可优先部署锡矿勘查工作。预测结果还表明锡矿在500 m以浅的找矿空间里仍有很大资源潜力,因此,找矿工作应注重深浅结合,在重视老矿山深部外围找矿的同时,还应重视覆盖区和非传统锡矿类型等新领域的找矿勘查。     

3D Positional and Quantitative Prediction of the Xiaoqinling Gold Ore Belt in Tongguan,Shaanxi, China

Quantitative prediction of deep orebody based on 3D visualization technology is of great significance in mineral exploration. Based on the 2D traditional quantitative predicting method, the geoanomaly theory and the mineral exploration model idea, we constructed 3D models of the topography, strata, structure, magmatite and prospecting engineering of the study area using the commercial 3D modeling software Micromine, delineated eight prospective areas and estimated the gold resources amount with methods of Abundance Estimation and Volume Estimation. Then, we compared and counted the known ore blocks and the predicted blocks, which quantitatively explains this prediction’s validity. The results show that Xiaoqinling gold belt in Tongguan has convincing potential for gold development and utilization and the prediction method based on 3D visualization technology proves to be effective.