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通过区域成矿构造背景分析、矿区构造-脉岩-矿化蚀变带填图、构造专题研究和勘探资料整理和编图,厘定了矿区成矿构造系统,阐明了矿区成矿构造系统的构成、样式和空间分布,提出了矿区西部SN向"八"字型逆冲断裂子系统,矿区中东部NE向"多"字型横张断裂子系统和NW-NWW向"X"型逆掩断裂子系统组成的复合成矿构造系统。根据矿区板理、压性断裂、岩脉和矿脉构造产状、特征和组合型式进行动力学分析。突出主构造方位和性质的演替,综合分析中三叠世以来矿区构造、岩浆、热液成矿作用等地质事件的相互关系,重建矿区构造-成岩-成矿演化序列。系统地总结了矿区构造控矿规律,即:复合成矿构造系统控矿,控岩构造与控矿构造具有一致性和构造界面控矿,NE向控矿断裂具有明显的走向优势性, NE向矿体明显向南西侧伏和74~81线为矿区的矿化中心,缓倾斜矿体在剖面具多层次性,多阶段构造-热液成矿叠加形成矿化富集。结合上述成矿构造研究和构造地球化学测量成果,提出了矿区深部74~81线NE向构造与NW-NWW向构造交汇部位附近,以及地表NE向主矿带两侧和近SN向矿带北端为下一步找矿预测区。 相似文献
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105.
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 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
107.
正研究区位于福建省邵武市大坪—张厝一带,区内断裂构造发育,萤石矿化强烈,物化探异常明显,萤石矿床(点)众多。综合区内成矿地质特征及成矿规律,区内萤石矿找矿潜力大,新发现的张厝、新坪萤石矿通过进一步工作,有望达到中大型萤石矿床规模。1 区域地质 相似文献
108.
勐兴铅锌矿床是滇西保山地块内系列低温热液矿床中的典型代表,但地质科研工作相对薄弱。由于方解石是该矿床中分布广泛且与热液活动息息相关的重要脉石矿物,其形成贯穿整个成矿过程,故对其C-O同位素及稀土元素组成特征进行系统研究,以便探讨矿床成矿流体来源及演化。结果显示,该矿床两阶段方解石的δ~(13)C_(PDB)和δ~(18)O_(SMOW)值与海相碳酸盐岩较为接近,且从阶段Ⅰ→阶段Ⅱ呈微弱下降趋势,表明成矿流体中的C主要来源于围岩碳酸盐岩的溶解,阶段Ⅱ成矿流体在与围岩反应之前可能已经发生CO2热液去气作用;阶段Ⅰ方解石的稀土总量、特征参数及配分模式与结晶灰岩较为一致,而阶段Ⅱ方解石与生物碎屑灰岩较为相似,表明阶段Ⅰ方解石中的REE主要来源于结晶灰岩,而后生物碎屑灰岩对阶段Ⅱ方解石中的稀土贡献较大。以上数据及其矿床地质特征均显示该矿床为MVT型铅锌矿床,结合区域构造演化,认为勐兴矿床的形成与中特提斯洋闭合后腾冲地块与保山地块陆陆碰撞挤压密切相关。 相似文献
109.
110.