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。     

三维成矿预测多源地学空间数据库建设——以宁芜盆地钟姑矿田为例

大数据是海量、高增长率和多样化的信息资产,是未来找矿靶区预测的不可或缺的技术。大数据-三维成矿预测研究面临机遇与挑战,其涉及的地学大数据除了数据来源众多、比例尺不同、数据量大、非结构化管理、时效性强、空间数据与非空间数据协同管理等复杂特点外,还必须具有适应进行三维建模及空间分析的数据结构。本文分析了地学空间大数据的特点,对多源地学综合信息的管理需求进行研究,参考国家及行业标准,建立了可满足三维成矿预测需求的多源地学空间数据库模型,并依据实际划分为勘查控制钻孔地质数据库、空间属性数据库和地球物理数据库,各数据库可在多源地学空间索引库的支持下协同工作。本文以大数据应用的典型实例--钟姑矿田作为研究对象,系统收集了矿田内勘查成果资料,建立了钟姑矿田多源地学空间数据库,并在此基础上进行了控矿要素的有效提取,可进一步支持三维成矿预测。研究结果表明,本文提出的多源地学空间数据库可有效管理地学空间大数据,是大数据-三维成矿预测的重要解决方案,是进行三维成矿预测的重要数据支持。     

基于多源数据约束的成矿动力学模拟——以宁芜盆地钟姑矿田典型矿床为例

数据驱动是大数据分析的特点之一。成矿过程的数值模拟即采用数据驱动方式,在基本的物理化学方程及地质模型基础上,通过定量的手段,模拟不同阶段、不同条件下成矿系统的演化过程,从而能够更深入、直观的讨论各种地质要素对成矿系统的影响,验证已有的成矿理论,获得新的认识。姑山铁矿床和杨庄铁矿床是宁芜火山岩盆地钟姑矿田内的典型矿床。前人研究显示,杨庄铁矿床为典型的充填-接触交代型热液矿床,而姑山铁矿床目前在成因上仍存在争议,存在岩浆成因和热液成因等多种观点。为了更好的对比和了解姑山铁矿床和杨庄铁矿床的成因及成矿过程,本文基于多源数据的综合解译剖面,采用力-热耦合数值模拟方法对与热液矿床密切相关的扩容空间的形成机制和特点开展研究。模拟结果显示,姑山铁矿床和杨庄铁矿床可能分属不同的成因类型;随着岩体的逐渐冷却,杨庄铁矿床内岩体和地层接触带会出现明显的扩容空间,可为成矿流体的汇聚及矿质的沉淀提供良好的条件,有利于热液矿床的形成;而姑山铁矿床内岩体和地层接触带只有局部区域出现扩容空间,同时体应变数值较小且形态变化大,并不利于大规模的流体汇聚及矿质的沉淀,姑山铁矿床可能主要为岩浆成因,并受少量热液的叠加改造。     

基于CART算法的三维成矿预测研究——以安徽白象山矿区为例

把地质大数据和人工智能技术引入矿产资源定量评价及成矿预测体系中,提高了海量地质数据的有效信息挖掘,弥补了传统方法的不足。本文基于白象山矿区基础地质资料和物化探成果资料,利用三维地质体建模技术和三维空间分析技术,量化三维控矿因素,建立了一种基于CART 算法的三维成矿预测模型。通过在白象山矿区的实验表明：该模型能较好的定位已知矿体,并且预测出在已知矿体北部、东部、东北部、西部、南部和东南部具有较高的成矿概率,可圈定找矿靶区。该模型将地质大数据应用于找矿勘探工作,具有纯数据驱动、预测精度高、预测结果可靠等优点。研究发现,该模型的预测效果与训练数据集的数量、矿控因素提取、决策树深度等有关。     

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。     

三维成矿预测研究进展

随着深部隐伏矿床找矿预测研究的逐渐深入,三维成矿预测已成为当前的研究热点之一,相关理论及方法已并在国内外多个地区开展深部找矿预测实践。本文系统归纳和整理了当前国内外三维成矿预测的研究进展,对未来三维成矿预测研究的发展趋势进行展望,并总结出"四步式"的三维成矿预测方法流程,以期为进一步推进三维成矿预测研究提供支持和帮助。     

基于地学大数据的岩浆岩定量分类与成矿预测研究——以甘肃北山地区为例

岩浆岩分类是研究岩浆岩成因及其成矿作用的基础,传统的岩浆岩二维图解分类,其结果不具唯一性。本文基于地质大数据研究方法;应用多元统计"聚类分析"和"判别分析"的算法,选取北山地区岩浆岩258件岩浆岩样本构建起"北山地区岩浆岩氧化物+微量元素+稀土元素定量分类系列模型",在35个变量空间将岩浆岩分为3大类共11个小类,与岩浆岩有关的金、铜、铅锌、铀钍、钨钼矿等岩体分别集中处于不同的分类中,充分证明所建定量分类系列模型对北山地区岩浆岩分类的高度有效性,同时也对该区岩浆岩找矿靶区做出了准确的定量预测。     

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...     

地质-地球物理三维可视化建模及其应用——以雄安新区为例

地球物理方法作为探测地质结构的有效手段,可提供丰富的地质资料,利用地球物理数据开展三维可视化建模,能够将其转化为有用的地质信息,对形象、直观、准确地认识地下情况具有重要意义。针对雄安新区三维地质结构探测需求,基于钻孔、地质剖面、地震、测井等数据资料,采用三维构造建模、属性模拟、三维数据体网格分析等技术,建立了雄安新区三维地质结构模型和容东地区浅部三维物性模型,实现了三维模型的可视化显示与分析。地质-地球物理三维可视化建模为查明雄安新区地层结构和构造格架,评价水源地、深层地热资源和工程场地等提供了技术支撑。     

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。     

GIS-based 3D prospectivity mapping: A case study of Jiama copper-polymetallic deposit in Tibet,China

This paper reports a deposit-scale GIS-based 3D mineral potential assessment of the Jiama copper-polymetallic deposit in Tibet, China. The assessment was achieved through a sequential implementation of metallogenic modelling and 3D modelling of geology, geochemistry and prospectivity. A metallogenic model for the Jiama deposit and 3D modelling workflow were used to construct multiple 3D layers of volumetric and triangular mesh models to represent geology, geochemistry and ore-controlling features in the study area. A GIS-based 3D weights-of-evidence analysis was then used to estimate the subsurface prospectivity for Cu (Mo) orebodies in the area, which led to the identification of three prospective deep-seated exploration targets. Additionally, the geochemical modelling indicates three potential fluid flow pathways based on the 3D zonation of major geochemical elements and their ratios, particularly the Zn/Pb ratios, which support the results of the weights of evidence model.     

基于多源数据融合的相山火山盆地三维地质建模

随着三维建模技术的日益发展,单一数据源建模已不能满足建模需求。文中通过对多源数据建模方法的阐述,综合地质、物探、化探、遥感、钻探等多源数据的融合方法进行详细解释。将多源数据按表现形式划分为图件类、文字信息类,并通过一系列数据处理工作将原始数据整合至三维空间数据库。以GoCAD建模软件为平台,详细阐述了地形地貌、钻孔、地层、构造、岩体、矿体等对象的建模实现方法,引入GoCAD软件的半自动化流程建模法建立构造-地层实体模型,并提出两种岩体实体建模方法,实现岩体实体模型的构建,最终构建相山火山盆地三维地质实体模型。     

Delineation of potential exploration targets based on 3D geological modeling: A case study from the Laoangou Pb-Zn-Ag polymetallic ore deposit,China

The Laoangou Pb-Zn-Ag polymetallic ore deposit (LAG) is a hydrothermal vein-type deposit in the East Qinling polymetallic metallogenic belt, which is controlled by NW-, NE- and nearly SN-trending faults and mainly hosted in the dolomite marble of Meiyaogou and Baishugou formations within the Luanchuan ore district (LOD). Although district-scale metallogenic prediction related to the Pb-Zn-Ag deposits in the LOD has been attempted, there have been no studies to formulate a detailed deposit-scale metallogenic prediction of the Pb-Zn-Ag deposit in 3D space. Here we selected the LAG to formulate a metallogenic prediction model for Pb-Zn-Ag deposit based on data from 1:10,000 scale geological map, and 66 boreholes and 39 sections of exploration lines on 1:1000 scale, to extract the salient spatial features of the deposit. We apply ordinary weights and weighted weights of evidence, followed by boosted weights of evidence, logistic regression and information entropy for integrating the features of the ore deposit for exploration targeting. The C–V fractal method is applied to classify the probabilities. Accordingly, three levels of exploration targets are delineated: the first level targets are mainly distributed in the periphery of known orebodies (M2, M3, II-3 and VI), which are also located in the ore-controlling strata and fault zones; the second level targets are located in the region of known orebodies, indirectly confirming that the prediction result is reliable; and the third level targets, which are mainly located at the contact between ore-controlling strata and metagabbro bodies, offer new targets for exploration in this ore district. Combining our results obtained in this study with those in previous studies, we provide some guidelines for exploration targets in the Pb-Zn-Ag deposits in the LOD, which might help in more effectively delineating the target zones.     

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。