生产矿山隐伏矿体定位预测

生产矿山隐伏矿体定位预测是当前成矿学和矿产勘查学的科学前沿和研究重点。本文系统探讨了生产矿山隐伏矿体定位预测的性质、特点、预测理论和技术方法;提出生产矿山隐伏矿体定位预测是一项大风险、高难度、强探索的科学系统工程;成功进行矿体定位预测的基础是成矿预测理论,关键是找矿方法和技术的突破;进行多学科联合、不同预测理论相互渗透、不同预测方法技术相互结合、同时引入新的预测理论和方法,从四维空间预测隐伏矿体的空间位置、形态及矿化强度是矿山找矿的最佳途径。     

物化探技术有效性定量评价方法研究——以凤凰山铜矿CSAMT法为例

在综合运用多种物化探技术开展隐伏矿定位预测的研究中,找矿预测技术的有效性定量评价可为最佳探测技术的优化集成和实现深部隐伏资源的三维定量定位预测提供最关键的参数。本文以经典的统计学理论为基础,首次研究提出了一种基于剖面对比的有效性定量评价方法并对物探CSAMT法应用于凤凰山铜矿找矿预测的有效性进行了定量评价。结果表明:在凤凰山铜矿床区,13条勘探剖面上的CSAMT法的找矿预测有效度均较高,说明此方法在该区的找矿效果好,可优选其作为该区深部找矿的主要物探方法。     

江西省德兴市银山铜-铅-锌矿接替资源定位预测的实践

阐述了银山铜-铅-锌矿接替资源定位预测的重要性、必要性和紧迫性,对其可行性进行了理论、技术、经济和社会效益等方面的分析和讨论,介绍了该矿接替资源定位预测实践中的做法和所取得的成果.     

坑透层析成像技术在金矿定位预测中的应用

介绍了坑透层析成像技术的基本原理和工作方法，并结合应用实例探讨了坑透层析成像技术在金矿定位预测中的应用条件、具体工作方法和金矿体的圈定方法。根据对实例成果的验证分析，认为坑透层析成像法是矿山坑内金矿体定位预测的有效手段。     

隐伏碳酸锰矿床定位预测技术方法

近年来,碳酸锰矿床作为我国最主要的锰矿勘探类型,地质找矿取得了重大突破。本文对隐伏碳酸锰矿床有效的地、物、化、遥及综合信息定位预测技术方法进行了应用研究。分析认为,地质方法是隐伏碳酸锰矿床最直接有效的定位预测方法;物探可控源大地电磁测深、地震勘探方法有望在隐伏碳酸锰矿床定位预测中取得较好的应用效果;必要时可开展非常规地球化学测量;遥感环-线构造、遥感铁染、羟基蚀变异常及锰矿物异常亦可应用于隐伏碳酸锰矿床定位预测。     

隐伏矿定位预测中探查技术有效性评价——以安徽铜陵凤凰山铜矿南区为例

文章以安徽铜陵凤凰山铜矿南区深边部隐伏矿勘查预测为例，针对研究区矿床和矿体的定位规律和控制因素，采用了构造地球化学、地电化学提取 g 能谱测量、可控源音频大地电磁法、伪随机多频激电探测方法等多种技术方法在靶区开展多方法技术的隐伏矿定位预测，运用因子分析和层次分析法对不同探查方法技术及其组合在综合信息优化集成技术体系中的有效性和有效度进行了研究。通过综合预测，在研究靶区圈定了4个异常带，其中Ⅲ异常已得到工程验证。     

隐伏矿体定位预测的方法学基础及方法论

隐伏矿体定位预测是当前成矿学和成矿预测学的科学前沿和研究重点。重点讨论了隐伏矿体定位预测的方法学基础及方法论。指出：（１）大思路、小尺度、高精度是隐伏矿体定位预测的方法学基础;（２）成矿分析是隐伏矿体定位预测的方法论;（３）结构分析是隐伏矿体定位预测的最有效途径;（４）组合预测方法是隐伏矿体定位预测的新工具。     

隐伏矿体定位预测的方法学基础及方法论

隐伏矿体定位预测是当前成矿学和成矿预测学的科学前沿和研究重点.重点讨论了隐伏矿体定位预测的方法学基础及方法论.指出:(1)大思路、小尺度、高精度是隐伏矿体定位预测的方法学基础;(2)成矿分析是隐伏矿体定位预测的方法论;(3)结构分析是隐伏矿体定位预测的最有效途径;(4)组合预测方法是隐伏矿体定位预测的新工具.     

滇东北矿集区昭通毛坪铅锌矿床深部找矿新进展

昭通毛坪铅锌矿床经过近数十年的发展,铅锌资源储量岌岌可危,深部矿定位预测已成为首要解决的问题.在综合研究矿床成矿规律、矿体定位规律和物探方法试验的基础上,分别在矿区深部和外围综合应用矿田构造、构造地球化学、物探等预测技术,获得构造地球化学异常、物探异常-隐伏矿定位预测图,圈定了1∶5 000构造地球化学异常8个、1∶2 000构造地球化学异常10个、高极化率异常(带)5个、瞬变电磁异常4个.在总结隐伏矿预测标志的基础上,提出Ⅰ号矿化带的2个定位靶区及工程验证方案和Ⅱ、Ⅲ号矿化带的3个重点找矿靶区(靶位),为深部找矿工作提供了重要的科学依据.(1)应用构造地球化学深部勘查技术,     

隐伏金矿定位预测

隐伏金矿定位预测是一项科学系统工程，包括科学找矿的理论、技术与方法。科学找矿理论主要有相似类比理论、地质异常理论、矿床成矿系列理论及矿床成因模式理论等，科学找矿的技术有地球物理技术如CSAMT、TEM、浅层地震和伽玛能谱测量技术等，非常规地球化学技术如地电化学参数法、铊法、测汞法等，在理论指导下，这些技术与传统的方法相结合，是隐伏金矿定位预测的重要发展趋势。     

隐伏矿体定位预测中的几个关键问题

随着矿产勘查重点从区域到局部的重大转变,隐伏矿体定位预测已成为当前成矿学和成矿预测学的前沿与热点.在简要介绍国内外研究现状基础上,针对隐伏矿体定位预测的特点,指出（1）探索矿体就位机理、定位规律及其厘定与表征方法;（2）研究多源预测信息和深层次信息的有效提取与优化方法;（3）建立高精度矿体定位预测模型和组合预测方法体系是开展隐伏矿体定位预测应解决的几个关键技术问题.     

隐伏矿体定位预测研究现状及发展趋势

隐伏矿体定位预测是当前成矿学领域中研究的热点,本文从找矿思维的拓展、模型找矿的进展、新技术、新方法的应用、GIS空间数据平台的介入以及非线性科学技术的应用五个方面阐述了目前隐伏矿体定位预测的研究现状,并在此基础上,探讨了其未来的发展趋势     

用控矿断裂数字模拟预测小秦岭东桐峪Q8号脉的深部矿体

脉状矿床是我国重要的一类矿床,矿体普遍受断裂构造控制。我国早期对矿床的勘探深度较浅,岩体深部是继续找矿的方向。前人已研究出一种脉状矿床深部矿体定位预测的方法—控矿断裂数字模拟法,并编制了相应的软件：控矿断裂模拟找矿预测系统。它通过研究断裂波形、断裂运动对矿体位置的控制规律,对脉状矿体进行深部预测。我们运用该方法对小秦岭东桐峪Q8号脉进行深部预测,取得了较好效果。     

矿体定位预测的研究现状与趋向

隐伏矿体定位预测已随着找矿主体对象的转变成为国内外矿产勘查界普遍关注的前沿与热点之一。其有可能成为成矿理论研究与找矿勘查实践的“最佳接口”。开展隐伏矿体定位预测研究的主要趋向是探索矿体空间就位机理和定位规律及其厘定与表征方法，探索多源预测信息的有效提取与优化方法和探索隐伏矿体定位预测的有效方法组合及最佳工作程式。     

基于空间位置的矿产资源关联分析和预测方法:以我国西部地区为例

基于矿产资源空间位置的研究方法对勘探找矿具有重要意义。设计开发了基于空间位置关联分析和预测方法,该方法根据隐伏矿体预测的相似-类比理论,通过分析已公开的矿产资源空间分布数据,获取已知矿种的相关性,进一步对隐伏矿体进行分析和预测。以我国西部部分地区的矿产资源空间分布数据为样本,采用Apriori算法分析已知矿种空间位置上的关联关系,通过分析得出该区域矿种的共生和伴生等关联关系,获得隐伏矿体的预测结果。通过与现有成果对比证明该方法的有效性和可行性,利用GoogleEarth等可视化的工具进行预测结果展现,以便更好地进行对比研究。研究的创新点在于设计开发了基于空间位置关联分析和预测方法,利用该方法对已知矿种空间位置进行关联分析,推导出所在区域矿种的共生和伴生等关系,对隐伏矿体进行了分析预测。     

层次分析法在矿床大比例尺定位预测中的应用--以铜陵凤凰山铜矿为例

通过铜陵凤凰山铜矿成矿规律研究,利用找矿分析成果和多元找矿信息,运用层次分析法,开展隐伏矿床大比例尺定位预测研究,建立了矿床定位预测模型,并对预测单元进行了成矿有利度计算和评价。已知矿体和工程验证结果表明,该方法可较好地用于大比例尺定位预测分析和成矿预测单元的分级评价。     

GIS在成矿预测中的应用

成矿预测的目的是预测未发现矿床的位置 ,初步认识这些矿床的基本类型、规模等。GIS虽然是一个通用的多学科工具 ,但因其高水平的数据管理 ,强大的空间分析及高质量、高效率的成图技术 ,也为成矿预测提供了最佳的工具和手段。GIS应用于成矿预测 ,主要是借助其功能对地质异常进行分析 ,圈出对应的“5P”地段 ,通过对地质异常与找矿有利度的分析 ,建立一个一般性的GIS成矿预测空间模型 ,最后利用模型圈定成矿预测区。     

RBF网络在铅锌多金属矿综合物化探找矿预测中的应用

由于矿床定位影响因子较多,并且这些因子与矿床位置间存在着非常复杂的非线性关系,所以一直以来,矿床定位只能实现定性化预测。RBF神经网络可以实现从输入到输出的高度非线性映射,能够使矿床预测由定性预测发展为定量预测。这里应用RBF神经网络法对浙江某地区铅锌矿进行了综合物化探找矿预测,结果表明,该方法具有很高的准确率,与实际地质情况吻合率很高,可以定量用作对隐伏矿床的预测。     

Multiple step ahead river flow modelling for south east tasmanian aquaculture

We develop multiple step ahead prediction models of river flow for locations in Tasmania (Australia) for decision support in aquaculture. In predicting river flows for multiple days ahead, we first statistically determine the maximum input lags of rainfall and river flow. We then use machine learning techniques in building models. In multiple step ahead prediction, we consider both static and dynamic approaches. In dynamic approach, one day prediction is served as input to two days ahead prediction. The experimental results demonstrate that, in general, a dynamic approach provides better accuracy in multiple day’s ahead prediction. For Duck Bay location using dynamic approach, support vector regression performs best over linear regression, M5P and multilayer perceptron. However, at Montagu Bay location, we find that M5P performs best over methods. We find that multiple step ahead prediction of river flow for each location requires modelling of lags with associated machine learning techniques.