基于主成分分析的多项Logistic回归模型的突水水源判别研究

矿井水害是矿井生产过程中较常见的地质灾害之一。快速有效地判别突水水源是预防矿井水害的关键所在。选取袁店二矿59个水样资料(常量离子含量),利用主成分分析进行处理,得出主成分得分;以主成分得分为自变量,水源类别为因变量建立多项Logistic回归模型;运用该回归模型对59个水样资料进行类型判别,得出综合判别准确率达到86.4%;并通过实例对判别模型进行了验证。研究结果表明:主成分分析法与多项Logistic回归模型相结合的方法在水源判别上具有可行性,不仅消除了常量离子之间的内在影响,而且使判别结果具有一定的准确率,在突水水源判别问题上提供了一种新方法,为矿井防治水提供有效依据。     

饱和砂土的剪切波速与其抗液化强度关系研究

根据饱和砂土剪切波速与其抗液化强度的相关性原理,利用剪切波速与振动三轴联合实验装置,进行了控制饱和砂土初始剪切波速的振动液化实验,依据实验结果建立了剪切波速与抗液化强度的定量关系。最后用现场勘查数据对此定量关系进行验证,结果表明：该关系式对实际 66 个未液化地点的判别准确率达到 81.2 %;对 108 个实际液化地点的判别准确率达到 62.8 %;平均判别准确率达到 69.5 %。     

磁铁矿床磁异常的模糊综合评价模型

以往的物探异常评价通常都是定性的,本文针对一矽卡岩磁铁矿区,提出磁异常的一种定量综合评价模型——隶属函数法模糊综合评价模型;并以一种新的参量;矿优度系数矩阵,B—综合评价录属度矩陈B的转置)作为磁异常的最终评价标准。检验表明,评价模型的准确率达84%。     

距离判别法在矿山防治水中应用

以淮南潘二矿区、山西河池矿区和河南焦作矿区水样作为突水水源数据,采用距离判别分析理论,对突水水源进行判别分析。选用六大常规离子作为判别因子,分别建立矿井突水水源的距离判别分析模型。经回判检验表明,潘二水样和焦作水样的距离判别模型回判准确率超过90％,而河池矿区水样距离判别模型的回判准确率仅50％。为此,增加总硬度、碱度、PH值和矿化度作为判别因子,重新建立河池矿区水样的距离判别分析模型,回判准确率提高至90％,证明适当增加特征判别因子对改善距离判别分析模型的判别准确率有利。最后对三个矿区的未知样本进行了距离判别分析,并与Bayes逐步判别法和模糊综合评判法判别结果对比,结果表明距离判别法稳定性较好,判别准确率与Bayes逐步判别基本相同,比模糊综合评判要好。因此,在判别因子选择合适的情况下,距离判别法是目前矿井突水水源判别的有效方法。     

基于大数据方法的玄武岩大地构造环境智能挖掘判别与分析

通过玄武岩判别图推断其所形成的大地构造环境的方法由来已久,自1971年Pearce提出了构造-岩浆判别图解法之后,已涌现出了几十种不同的判别图。然而,判别图的制作过程中使用的元素的信息量少,数据样本量少,缺乏代表性,以至于其适用范围有限,且准确率不够。为提高构造环境判别过程的效率和准确性,本文提出以大数据智能挖掘方法建立判别模型,通过玄武岩的化学成分,迅速准确地对其大地构造环境进行判别。所用到的玄武岩包括三类:洋中脊玄武岩(MORB)、洋岛玄武岩(OIB)和岛弧玄武岩(IAB),样品总量为755个。首先,本文分别利用主量元素判别图和微量元素判别图对三类数据的大地构造环境进行判别,包括Ti O_2-MnO-P_2O_5、Fe O~T-MgO-Al_2O_3、Ti-Zr-Y、Zr/Y-Zr和Ti-Zr判别图。由于判别图法针对的是特定的元素或化合物,而有些样品的成份记录不完善或没有测量到有指定物质,导致无法对该样品在判别图中绘制,因此在绘制不同的判别图之前,需要筛选掉一部分数据。判别结果表明,在不考虑无效数据的情况下,Zr/Y-Zr判别图的准确率最高,可达90%以上。但如果考虑到已筛选掉的数据,上述五种图对三种岩石的判别准确率均低于75%。在利用数据挖掘算法进行判别的过程中,本文分别试验了朴素贝叶斯(NB)、K邻近(KNN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)四种算法。为达到较好的识别效果,本文将所有的化合物和微量元素组成51维的参数组用于训练模型,并且不会进行任何的数据筛选,即全部被视作有效数据。训练结果表明,NB的分类结果最差,但也超过了75%,而RF训练准确率高达100%。在算法的进阶分析中,测得RF算法验证准确率可达88.46%;为提升智能算法的实用性,本文利用贝叶斯定理对算法的判别结果求逆概率,以实现"由果及因"的合理推断;同时,本文通过人为模拟数据缺失,进一步验证不同的算法的鲁棒性,并认为RF和NB是应该被优先考虑的两种算法;最后,通过提取RF中的决策树,本文对样本中元素的重要性进行了分析,并找到了对判别效果影响最大的几个主量元素和微量元素。综上所述,利用数据挖掘算法判别大地构造环境要比判别图法更为准确、迅速且功能多样,可在该领域做进一步推广应用。     

Bayes方法在矿井突水水源判别中的应用

快速有效地判别突水水源是矿井安全生产的重要保障。选取各含水层多项水质指标,应用Bayes方法建立适用于不同水质类型的矿井突水水源快速判别模型。结合SPSS软件,以淮南顾桥矿为例,并与模糊综合评判模型、神经网络模型进行分析比较。结果表明:贝叶斯多类线性判别模型能够有效地判别突水水源,比模糊综合评判有更高的准确性,与神经网络模型的判别准确率相同。Bayes多类线性判别模型又以其计算过程简单、模型结构稳定而优于神经网络模型。既提高判别准确率又提高判别速度,实现对突水水源快速有效判别。      

用分散流普查成果快速判断金银铜铅锌矿异常

分散流普查对找有色金属矿是行之有效的方法之一.如能在普查阶段快速判别矿与非矿异常,对缩短找矿周期将具有重要的意义.为此笔者对200多个分散流异常进行了研究,取得了比较满意的结果.异常判别结果:13个由铜(铅锌)金银矿引起;9个由铜(铅锌)银矿所致;7个为铜(铅锌)矿异常;21个异常与金矿有关;6个异常由金银矿引起;与银矿有关的异常1个.     

广西大瑶山西侧综合地质异常与控矿分析

运用地质异常理论和方法,对大瑶山西侧地区沉积、构造、蚀变、土壤次生晕异常特征、有机质与成矿的关系进行了定性和定量分析。结果表明,泥盆纪沉积异常为成矿提供了物质来源;海平面升降产生的层序边界面为成矿提供了有利的含矿建造,并制约着大瑶山成矿带的时空结构;构造复杂度异常控制了矿带的展布和矿床的空间分布;蚀变异常控制了矿体的空间定位和矿床后期改造特征;土壤次生晕异常则反映了矿化的空间分带和组合特征。基于综合地质异常与控矿分析,利用GIS平台提取异常致矿信息,圈定成矿有利地段,为该区成矿预测及找矿勘探提供依据。     

秦巴地区次生金异常地表含矿性判别及矿体定位估算

在分析金粒在水系中运移、落淤和在土壤中扩散动力条件的基础上,本文建立了五万分之一水系沉积物测量金异常地表含矿性的判别公式,阐述了推算异常内矿石最高金品位的方法并计算了秦巴地区的判别指数;总结出万分之一土壤测量矿致金异常的标志特征、矿体定位的估算公式及各级次地形坡度角的系数和常数。这些公式、方法,有较大的实用意义。     

主成分分析与Bayes判别法在突水水源判别中的应用

准确有效地判别突水水源是解决矿井水害的前提条件。基于淮北袁店二矿各含水层共59个水样水质化验资料,利用主成分分析法,计算各水样的因子得分,并进行系统聚类,剔除错误样本。利用剩余水样作为学习样本,检验Bayes判别函数的判定准确性,得出准确率为92.5%,并进行交叉验证。利用该判别函数对某工作面底板下一富水区水样进行判别,结果与实际情况吻合。结果指示基于主成分分析与Bayes判别法较单一Bayes判别法更加准确,能够消除样本变量之间的相互影响,实现对突水水源的快速有效判别。      

金的地球化学异常与金矿床规模之间关系的统计学特征——以河北省为例

以水系沉积物地球化学调查成果为基础,从统计学角度探讨了河北省金地球化学异常与金矿规模的对应关系。以2.6 ng/g为异常下限,在全省范围内圈定金区域异常28处,局部异常35处。研究发现区域异常与金矿的关系非常密切,100%的大型金矿、81.8%的中型金矿及70.9%的小型金矿都位于区域异常内。局部异常仅与小型金矿的关系密切,小型金矿在局部异常中的产出概率是20%。通过23个金异常面积与金矿储量的相关分析表明,二者相关性非常好,相关系数达0.919,金异常面金属量与金矿储量的相关性也很显著,相关系数达0.924。回归分析表明,金异常面积及异常面金属量与金矿床储量之间符合一元线性相关特征,并分别建立了回归方程。该成果对矿产预测及资源潜力评价具有一定的指导意义。     

新疆阿克塔斯地区找矿远景评价与资源量预测

以地质、地球化学勘查资料为基础，探索了应用数学地质方法快速评价区域化探异常的可能性。文中分别使用了判别分析和标准矿化估值法，对新疆北部１／２０万区域化探扫面圈定的阿克塔斯金异常区进行了找矿有利地段和远景资源量的预测研究。结果表明，已知的矿化地段由０．５ｋｍ延长到２ｋｍ，合理地预测出２６ｔ的金远景资源量，显示出了该异常区的找矿前景，为在我国西北部地表露头少、地质勘探工作程度低的地区进行异常评价和找矿预测提供了一种有效的技术方法。     

Regional heavy mineral survey in the exploration for gold using regression: Grenville Province, southwestern Quebec

A geochemical reconnaissance heavy mineral survey has been carried out in the area of the Gatineau River Valley, over a part of the Grenville Province of Québec. The majority of samples show gold concentrations below the detection limit of 5 ppb, and anomalies are erratic. To circumvent these problems and to present an accurate image of the gold-bearing potential of the area, a regression analysis has been applied to the samples whose gold concentrations were above the detection limit. The regression of gold on chalcophile pathfinder elements (As, Se and Pb) explains 11% of the gold variance.Bedrock lithologies, overburden cover and physico-chemical characteristics are important factors influencing the chalcophile element dispersion pattern. Principal component analysis was used to characterize the principal inter-element relationships and to identify the factors influencing the dispersion of chalcophile elements. A filtering procedure was used to remove the background effects influencing the pathfinder elements, and to enhance the influence of mineralization. This procedure uses standard formulas for partial reconstruction of the data matrix from results of principal component analysis. The regression model constructed with these corrected data explains 20% of gold variance. It constitutes an improvement over the model which uses non-filtered data.The equation inferred from regression was applied to the whole data set and provided an estimation of gold at each sampling point. Exploration targets are defined from highest gold concentrations estimated by regression. The regression model aided in the definition of some well defined anomalies associated with geological structures favourable to gold mineralization.     

李坝金矿田构造地球化学特征及其找矿意义

本文从野外地质实际出发 ,系统研究了区内广泛发育的断裂构造特征及其与金矿化的关系 ,将断裂分为三级 , 、 级断裂主要为导矿和配矿构造 ,NW、NWW向的 级断裂为最有利的赋矿构造。据此 ,以构造地球化学的观点为指导 ,借助计算机化探数据处理系统 ,对系统采集的构造地球化学样品的 17个元素分析成果进行系统研究和 R型聚类分析等处理 ,将构造与金矿化的关系转化为构造地球化学特征 ,进而转化为找矿指标。研究表明 :含矿 (赋矿 +矿化 )断裂的特征元素组合为 :Au、Ag、As、Sb、Pb;非矿断裂的特征元素组合为 :Cr、Mn、Ti、V。将已知的赋矿、矿化和非矿断裂作为母体 ,利用多类判别分析建立了非矿、矿化和赋矿断裂判别函数 ,对已知的 2 3条断裂进行判别分类 ,错判 3条 ,准确率为 87%。该成果已应用于实际找矿工作中 ,通过对 11处未知区构造的含矿性研究 ,系统采取构造地球化学样品和进行相应的多元素分析 ,经判别后指导找矿 ,共发现金矿体三条 ,矿化体五条 ,取得了良好的找矿效果     

基于模式识别理论的卡钻类型判别分析

将模式识别理论中的支持向量机、Bayes判别分析以及多元回归分析应用于卡钻类型判别分析,建立了基于模式识别理论的卡钻判别模型。以近几年川东北卡钻数据为例进行了算例分析,结果表明：采用支持向量机、Bayes判别法及多元回归法对卡钻类型判别的结果与实际结果的误判率分别为1.92%,11.52%,61.54%。支持向量机（SVM）判别结果精度最高,但其判别方程式较为复杂,不能直观看出各分量对结果的影响程度;多元回归分析判别方程形式简单,可以直观表达各参量与卡钻之间的密切程度,但其判别精度较低;Bayes判别法计算精度介于二者之间,但其判别精度与判别式的个数密切相关。     

分形-判别非线性数学模型及勘探线剖面致矿地质异常分析

判别分析模型是多变量线性统计模型,但自然界更多现象是非线性的。通过将非线性科学中分形几何学与传统的判别分析模型相结合导出分形－判别非线性数学模型,并应用于某铜金矿床勘探线剖面的致矿地质异常分析中,与传统的判别分析方法相比,明显地提高了判对率。     

高精度重磁测量在河南崤山金矿区调查评价中的应用

通过对河南崤山金矿区重磁资料数据的处理,分离了深源与浅源场,并结合物性特征解释重磁异常。研究区高精度重力异常主要反映断裂构造、隐伏岩体和崤山古地块分布特征,高精度磁力异常反映中酸性隐伏岩体分布特征。结合地质资料,综合分析和研究重磁异常特征,推测了与金矿有关的断裂及隐伏岩体的平面和三维空间分布位置。依据重磁异常特征和已知金矿床赋存规律,对成矿远景区段进行预测与评价,预测金矿远景区2处。对今后在研究区中深部和外围同类矿床的勘查中缩小目标靶区、合理选择勘探方法等具有一定的实际意义。     

基于证据权法的伊尔岗地块金矿成矿预测

在分析澳大利亚伊尔岗地块金矿床成矿特征的基础上,建立了区域金矿找矿模型,提取各类找矿信息,在GIS中构成了与成矿有关的容矿岩石、构造、岩浆岩、物探、化探异常等6个证据图层。用证据权法统计综合证据图层生成研究区成矿后验概率图。按照后验概率的相对大小划分出3级成矿远景区,共圈定3个I级成矿远景区,为澳大利亚的金矿预测提供了有效方法。     

阿尔泰中高山区域化探金异常成因探讨

以异常查证和矿床成因研究成果为基础，在异常集／构造带的层次上分析了阿尔泰中高山区金异常的成因，认为异常主要由砂金引起，砂金来源于古风化壳－即古近纪以前的红土型金矿，终极来源可能为以含金石英脉为代表的分散矿化。据此分析，北阿尔泰带的岩金勘查前景应审慎评估，例外的是诺尔特亚带。在此基础上，提出了砂金成因异常的地球化学判别标志，并对冰缘区若干地球化学勘查问题进行了讨论。