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。     

三维成矿预测数据整合过程不确定性研究——以宁芜盆地钟姑矿田为例

基于多元地学大数据的三维成矿预测方法是开展深部找矿预测的新方法和新手段,也是当前成矿预测领域的研究热点之一。然而,大数据具有高维、混杂、非精确等特点,其分析处理过程面临多重不确定性。多元地学大数据整合是三维成矿预测的最终环节,其存在的不确定性将直接作用于预测结果,影响进一步的找矿应用和风险评估。本文以宁芜盆地钟姑矿田为例,从大数据思维出发,定量分析和度量预测要素和数学模型在数据整合过程中存在的不确定性及对三维成矿预测结果的影响。结果显示,断裂构造、背斜轴部等预测要素的不确定性对三维成矿预测结果的影响最为强烈;数据整合模型中,较之Logistic回归模型和证据权重模型,神经网络模型可能具有更高的不确定性程度。进一步工作可通过增强上述预测要素的可靠性和有效性、采用更多的数据整合模型进行更为全面的不确定性分析和评价,以获得更为可靠的三维成矿预测成果,从而降低成矿预测和找矿勘探风险。     

基于随机森林算法的大尹格庄金矿床三维成矿预测

大数据及机器学习技术在解决各行各业的复杂非线性关系问题方面已经体现出巨大的优势。本文尝试将随机森林(RF)算法引入三维成矿预测领域来开展研究,以胶东大尹格庄金矿为研究对象,在构建招平断裂(地质体)三维模型的基础上,通过各种空间分析方法提取控制矿体形成的若干控矿地质因素特征值,进而获取成矿空间中控矿地质因素分布值,最后将矿区钻孔立体单元化形成采样数据集并利用RF算法对矿区开展三维矿体定位预测,结果表明:决策树棵数M=800、属性个数K=7是最优参数,能获得总体精度97.32%和kappa系数0.6292的综合分类精度; RF算法的分类精度要优于支持向量机(SVM)算法和多层感知器(MP)算法。RF算法对大尹格庄金矿开展的三维矿体定位预测取得了较好效果,并在矿区深边部预测了7个三维找矿靶区,证明大数据技术在矿产资源定位预测方面具有巨大的应用前景。     

基于矿床成矿系列的三维成矿预测——以安徽铜陵矿集区为例

为了对安徽铜陵矿集区深部矿产资源进行定量预测评价,并按不同矿床类型实现混合成因预测,以矿床成矿系列为指导开展三维成矿预测很有必要。在前人研究的基础上,总结归纳了研究区两个矿床成矿系列:与燕山期岩浆作用有关的成矿系列和沉积-改造(变质)成矿系列,以及斑岩-矽卡岩-热液型成矿模式,并利用三维可视化技术,对研究区进行了三维地质建模。在此基础上,运用"立方块预测模型"找矿方法,对研究区开展三维成矿预测,根据信息量值结合地质情况圈定了14个找矿远景区。该研究成功地将传统二维成矿预测理论与三维可视化技术结合,将区域矿产预测拓展到三维空间,更有利于区域范围内隐伏矿体的圈定工作,亦为今后的三维成矿预测工作提供了参考。     

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。     

我国三维成矿预测的研究现状及发展趋势

随着地表矿及浅部矿的减少,寻找隐伏矿和深部矿成为主要找矿方向。面对找矿预测发展的新形势,三维成矿预测逐渐成为近几年矿产资源预测研究的一大热点。归纳和梳理以往相关研究,对三维成矿预测在我国的发展状况进行总结,阐述了三维成矿预测在我国的发展历程,并根据研究现状和特点,对三维成矿预测的未来发展趋势进行论述。     

基于数字模型的居隆庵铀矿床三维成矿预测

文章基于三维地质建模与地学统计分析相关理论,在江西相山铀矿田主要矿床成矿地质背景、矿床地质特征及成矿规律的研究认识基础上,运用地质建模软件SKUA-GOCAD,建立了居隆庵铀矿床的地形地貌、构造、地层和矿体三维数字模型,并开展了成矿有利信息定量提取分析。运用三维证据权法和三维信息量法对居隆庵铀矿床开展了“定位-定量-定概率”的隐伏矿体三维定量预测研究工作。通过对矿床定量预测获得了成矿高值区,圈定了5个靶区（3个A级靶区和2个B级靶区）,并开展了资源量估算,计算出总资源量为10 983 t。预测结果表明居隆庵矿床找矿潜力巨大,研究成果为该矿区的后续矿产勘查工作提供了重要参考依据,同时也为相山盆地铀矿床的勘探开发提供了技术支持和找矿思路。     

三维成矿定量预测系统设计与应用实例研究

隐伏矿体三维成矿定量预测是以多元地学大数据为基础的矿产预测新技术与方法。本文基于隐伏矿体三维成矿定量预测的实际需要及相关方法步骤,采用集成二次开发的方式,设计实现了一套可在三维环境下基于大数据开展定量化成矿预测工作的软件系统。本文阐述了系统的总体架构及开发方式,并对系统中各个功能模块的设计及实现过程进行详细阐述。系统融合了当前三维成矿定量预测研究的最新方法及成果,内含数据库管理、三维地球物理正演、三维空间分析以及三维预测评价等功能模块,能够对多元地学大数据进行集成和分析预测。为了验证系统的适用性和有效性,该系统被应用于长江中下游成矿带钟姑矿田三维成矿定量预测研究,相关成果表明系统的建立不但能够深化和发展三维成矿预测理论,也为新时期基于大数据的隐伏矿体找矿勘探工作提供了新方法及有力工具。     

基于空间数据挖掘的三维成矿预测定量指标体系建立方法研究——以宁芜盆地钟姑矿田为例

大数据思维是直接从数据入手的一种新的思维方式,其本质是减少甚至完全屏蔽人为因素干扰,让数据说话。以往三维成矿预测中指标体系的建立多采用经验分析法,以地质模型和先验知识指导控矿特征变量取值,其准确性易受到人为影响。本文基于大数据思维,使用数据驱动方法对三维成矿预测中的找矿指标体系进行探索性研究,在钟姑矿田选择4 个大中型典型矿床,直接采用三维空间分析方法对地层和岩体的控矿地质体进行特征分析,通过计算z 轴方向三维距离场、分析岩体顶面隆起凹陷程度形态因素,确定各控矿要素与矿体之间的相关关系,获取定量指标。本研究改变了以往主观经验指导找矿的思路,尝试采用空间数据挖掘方法进行客观数据分析提出找矿指标,提高了找矿指标体系建立的科学性,此方法得到的定量指标体系可直接参与三维找矿预测模型的计算。     

卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例

大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。     

基于Voxler平台的成矿数据三维可视化研究与应用—以安徽马头铜钼矿为例

在系统统计分析的基础上,基于Voxler平台对安徽马头铜钼矿矿区品位数据建立三维矿化模型,系统研究矿化体在不同边界品位下的空间展布形态,确定矿床的天然边界品位;通过多角度剖切、矿化-岩性耦合模型、三维矿化梯度分析等工作,基本确定了矿体的空间展布形态和就位空间,划分出2个主要矿体。通过Voxler软件对矿床矿化数据三维建模及成矿控矿因素的应用研究,实现了一条快捷仿真模拟矿化体立体空间分布的有效途径。     

成矿区三维可视化与立体定量预测——以钦-杭成矿带庞西垌地区下园垌铅锌矿区为例

矿产资源是人类生存与社会进步的根本物质保障。近年来,随着地表矿、浅部矿产资源的日益枯竭,采用新技术、新方法的深部矿产资源预测成为地质勘查的主要研究方向。基于数字化、三维可视化及矿产定量预测为主的三维地质建模技术,为当前矿产资源远景预测与找矿工作提供了有力的工具。本文在现代成矿预测理论研究基础上,运用三维地质建模技术建立了钦杭成矿带下园垌矿区地质、地球物理、地球化学、钻孔等三维模型,揭示了区内构造地质特征、地球化学异常表征及地层岩体要素,据此探讨了矿床的成因及矿体分布特征。并在此基础上,采用证据权方法对研究区地质、地球物理、地球化学等多源信息进行融合,运用断裂缓冲区、地球化学异常、东岗岭组沉积岩地层等为证据因子来计算单位体积成矿后验概率,进行立体成矿预测,并圈定出铁锰矿、方铅闪锌矿、铅锌银综合矿等3处找矿有利靶区及估算出预测区内矿产资源储量总量为88710吨。研究结果表明:综合分析地质、地球物理、地球化学及钻孔数据进行矿区的三维地质空间定位、定量预测研究,可以有效的识别矿致异常信息,圈定找矿远景区,为成矿预测研究领域提供了新方向,可以将此方法应用至其他矿山。     

云南个旧矿区某隐伏矿床大比例尺三维预测

使用钻孔数据提取云南个旧某矿区的元素异常分布,应用三维地质建模软件对之进行地下隐伏矿体的三维模拟预测.将三维可视化技术与找矿信息量法结合提出"立方体预测模型"找矿方法,选取5个统计分析变量（地层、断裂、花岗岩、Sn异常及Pb异常）的地质标志进行了找矿信息量计算,进而估算其金属资源储量.确定地层和断裂是研究区主要的控矿因素,以断裂周围150 m区域,个旧组卡房段的第五和第六亚段地层为远景预测区,预测氧化矿体远景区的单元数约占总单元数的四分之一.这表明"立方体预测模型"法在该区隐伏矿体定位、定量和定概率预测方面的有效性,实现了传统的二维找矿向三维找矿的新突破.     

基于GIS的综合信息成矿预测与评价——以湘东南枞树板式铅锌多金属矿为例

在分析研究区的成矿地质背景和总结枞树板式铅锌多金属矿的成矿规律的基础上,利用GIS技术,分析提取了地质、构造、岩浆岩、地球物理、地球化学、遥感及自然重砂等异常找矿信息,并利用地层、构造等信息分析了地层组合熵、断裂等密度、优益度及中心对称度。在此基础上建立了枞树板式铅锌多金属矿的预测模型,利用MRAS软件中的证据权模块进行预测。结果显示,63%的已发现矿床(点)、80.3%的已探明资源量落在有利成矿区内,显示出良好的预测效果,其成果为湘东南地区的枞树板式铅锌多金属矿的勘探开发提供了科学依据。     

相山铀矿田横涧-岗上英矿区三维预测

在深部找矿过程中,三维地质建模技术起着不可或缺的作用。本次研究以相山矿田横涧-岗上英矿区为例,依托成矿理论、成矿预测理论和矿产资源勘查与评价理论,分析总结横涧-岗上英矿区的成矿地质条件,利用三维地质建模软件GoCAD建立研究区的地形、地层、构造、岩体、矿体和钻探模型,进一步结合勘查开采经验,建立矿区的地质找矿模型,并且采用找矿信息量法圈定成矿有利区段3处。结果表明,横涧-岗上英矿区深部仍有较大的找矿潜力。     

三维立体成矿预测中区域大比例尺建模技术研究与应用

基于二维平面开展的地质找矿工作已难以适应目前的要求,而三维地质建模技术在立体成矿预测中的应用愈加广泛,其中绝大多数三维建模技术都基于矿区的钻孔数据进行建模,然而矿区外围缺乏钻孔数据给三维建模带来了困难。总结了矿区外围缺少钻孔情况下的三维地质建模流程,基于地表地质测量数据,结合高精度地球物理数据三维反演等技术,直观地刻画出地下一定深度范围内的构造、岩体、地层等空间展布的三维“地质图”,为区域大比例尺开展立体成矿预测提供基础技术支撑。     

基于数字矿床模型的陕西潼关县Q8号金矿脉西段三维成矿预测

陕西省潼关县桐峪金矿区Q8号矿脉是小秦岭为数不多的几个大型矿床之一.经过多年的开采和利用,目前该矿的地表矿和浅部矿已基本被采空,资源出现短缺,鉴于此,如何开展深部的三维矿产资源预测与评价成为当今技术研究的热点.将传统的二维找矿方法拓展到三维空间上,从三维角度实现金矿的深部地质定量化信息的可视化,运用三维空间的找矿标志变量进行深部隐伏矿体的三维预测,并根据预测结果的大小圈定了有利成矿区4处,从而为整个潼关地区的金矿资源开发提供科学依据,也为隐伏矿床的研究提供新的思路.