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大数据技术在地学领域的应用越来越广泛,大数据思维为地学研究开辟了新的思路。从数据出发,以数据驱动模式去分析地质问题,在元素分布特征分析、矿床地化异常识别等方面较传统地学分析方法有着明显的优势。文章基于便携式X荧光分析仪(pXRF)测试的原位、无损、快捷、多元素分析等优点,对宣城矿集区内的荞麦山铜多金属矿床岩芯进行高密度的全数据原位采集,使用主成分分析(PCA)、多元逐步线性回归等方法进行量化分析。2种方法均表明,荞麦山铜多金属矿床中元素Mg、Ca、Mn、Co、As、Se、Ag、Hg、U和成矿元素Cu、Fe、S、W存在正相关关系;钻孔矿化和蚀变特征、铜硫矿石、钨矿石、石英砂岩均表现出不同的元素组合,特别是主成分综合得分(PCA)和第一主成分(PC1)元素对钻孔成矿区具有较好的指示效果;逐步多元线性回归分析进一步量化了元素富集规律,对成矿元素的拟合能够较好地与钻孔信息形成对应。因此,pXRF高密度的原位测量能够快速获取全面、准确的元素数据,分析结果能够直观反映荞麦山铜多金属矿床各元素的深度空间分布情况及量化相关关系,对深部地球化学特征的恢复和找矿提供帮助。  相似文献   
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姚家岭锌金多金属矿床是长江中下游成矿带铜陵矿集区近年来新发现的特大型热液多金属矿床,矿床位于铜陵断隆区与繁昌断凹区的过渡部位,成矿过程受构造、裂隙和矿液运移模式等因素的控制。成矿作用分为多个阶段,矿床范围内蚀变作用强烈,蚀变类型复杂多样,矿化不均匀。当前大数据思维为地质研究开辟了新思路,采用全数据模式、从数据出发的大数据分析方法可以有效探索研究矿床。基于姚家岭矿床的钻孔数据,结合已有研究成果,创建深部数据挖掘范围,在该范围内采用反距离权重插值法建立姚家岭块体模型,然后选择三维欧式距离场及空间相关程度定量化分析对深部空间信息进行相关性数据挖掘。结果表明,姚家岭矿床的铅锌矿体、金矿体和铜矿体与二叠系栖霞组重叠超过50%,60%左右铅锌矿体与石炭系的空间距离在500 m以内,80%左右金矿体和铜矿体与石炭系的空间距离在500 m以内。铅锌矿体与角砾斑岩和角砾大理岩的空间相关性最高,相关程度分别为40.37%和24.77%;金矿体与角砾斑岩的空间相关性最高,相关程度分别为13.76%和5.5%;铜矿体与角砾斑岩、角砾大理岩和角砾灰岩的相关性最高,相关程度分别为36.17%、16.51%和15.60%。  相似文献   
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