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在当今信息时代,以地球科学数据为基础,数据挖掘技术及方法逐渐成为地球科学领域研究的重要方向。本文以粤西丰村–园垌层控型铅锌矿床发育区水系沉积物微量元素测量数据为研究对象,首先对原始数据进行清洗、变换和规约算法等数据处理,其次应用主成分分析法、聚类分析法及偏最小二乘降维(PLSR)算法挖掘地球化学元素组合异常信息。分析结果表明,基于等距对数比变换的PLSR建模,可以在不损失数据完整性的前提下,充分挖掘元素内部的相关性,并提取组合元素异常。PLSR法与主成分分析和聚类分析的结果对比分析显示,PLSR法提取出的元素组合与研究区铅锌矿床地球化学特征接近,可以充分挖掘地球化学数据的潜在信息,其分析结果与研究区地质条件耦合度高,可以为粤西地区层控型铅锌矿床下一步找矿提供可靠的数据支撑。 相似文献
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近年来,借助于大数据技术的发展,地质学迎来了新的发展机遇,但目前利用大数据技术来分析矿物之间关系的研究还比较少。矿物是岩石、矿石的基本组成要素,通常都是以共存集合体的形式产出。矿物的产出不是随机的,而是按照一定的规律共生、伴生在一起。通过大数据技术挖掘出这种矿物的共伴生规律,能够更好地认识矿物之间的关系,对于指导找矿实践有积极作用。本文利用频繁模式挖掘、关联规则、网络分析以及社团检测这些常用的大数据挖掘方法进行了矿石主要组成矿物的大数据分析。所使用的矿石矿物组成数据来自于美国地质调查局的全球矿产资源数据系统(MRDS),该数据集收集了来自于全球的大量矿床中矿石的矿物组成数据。研究结果显示,通过关联规则可以挖掘出隐藏在矿石矿物成分大数据集中的频繁矿物组合,对于找矿勘查和认识矿物之间的关系有积极作用;关联规则挖掘出的规则是一种量化的推理规则,通过兴趣度度量指标能够定量地表征规则的强弱,这种规则相比于经验总结的规律更加定量化和精细化;通过网络分析能够对矿石中主要矿物之间的关系和共伴生规律进行动态、多维、定量的可视化;再结合社团检测可以从矿石矿物数据集中发现隐藏在其中的矿物之间的关系。 相似文献
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尝试将盲源分离技术用于地球化学领域中,应用盲源分离理论中的FastICA算法对西藏洞嘎普铜矿勘查区1∶10 000土壤地球化学测量数据进行了矿致异常识别研究。首先根据盲源分离算法建立反演化探数据元素组合模型,以此确定地球化学成矿元素组合;然后,利用分形方法确定地球化学单元素及元素组合的异常下限,圈定异常浓集中心,进而确定异常分带性;最后,将元素分带特性研究与研究区地质特征相结合,对比单元素异常图及组合异常图,对研究区的地球化学元素作出异常分类和异常评价解释,划分的4个异常区域在后期的工程验证中取得了很好的效果。 相似文献
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华南钦杭结合带燕山期岩浆活动异常活跃,且具有较明显的成矿专属性。近年来微区测试技术日益成熟,积累了大量锆石微量数据。通过全体数据挖掘的思维方法,对前人发表的数据进行了进一步数据挖掘,利用锆石稀土元素对岩体成矿潜力进行判别,探讨有效的找矿地球化学标志。利用Python语言编程,对采用的13种稀土元素及元素比值进行穷举式组合,获得了4095个二元图解及121485个三元图解,并设计筛选算法,自动筛选出能有效区分锆石母岩成矿类型的图解。结果表明,锆石稀土元素含量及比值图解对不同成矿类型岩体的区分程度各异:与Ce、Eu有关的地球化学指标可以较清晰地对斑岩铜矿和钨锡(锡)矿床进行判别,这可能与岩体的氧逸度和含水量有关。此外,还挖掘出一些新的元素组合图解,如Dy/Lu-Er/Lu、Gd/Dy-Er/Yb等,可以有效区分岩体成矿类型,其隐含的地球化学机制尚待进一步解释。地球化学数据挖掘结果可以作为找矿标志使用,为华南燕山期岩浆-热液矿床研究及找矿勘查提供了科学依据,也是大数据技术在矿床学方面应用研究的积极探索。 相似文献
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面向矿产资源信息的空间关联性分析 总被引：2，自引：1，他引：1
关联性分析是综合多源、多类数据,发现和挖掘数据中潜在的相关关系,提取和挖掘数据之间的关联性。该方法对于充分利用地质大数据、发现地质要素之间的共生组合规律具有重要的意义。本文首先基于数据的空间位置,将不同类型的地质空间数据建立联系,形成空间属性数据库;其次应用统计方法,对不同来源数据中的属性特征进行分析,发现热液型金矿的形成与火山作用存在明显相关性;最后基于Apriori算法提取热液型金矿的伴生矿与侵入岩的频繁项集,发现伴生矿与侵入岩酸碱性二者密切相关。因此,在今后的工作中,有望应用空间关联性的方法对地球物理、地球化学、遥感等多源地质数据开展深入的研究分析。 相似文献
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大数据与数学地球科学研究进展——大数据与数学地球科学专题代序 总被引：12，自引：9，他引：3
大数据与数学地球科学的核心应用技术包括高维数据降维、图像数据处理、无限数据流挖掘、机器学习、关联规则算法与推荐系统算法等。人工智能地质学,包括大数据-智能矿床成因模型与找矿模型的构建,是具有重要价值的研究方向。高维数据降维旨在从初始高维特征集合中选出低维特征集合,有效地消除无关和冗余特征,增强学习结果的易理解性。哈希算法、聚类分析、主成分分析等是较常用的数学降维工具。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。深度学习的训练模型往往需要海量数据作为支撑,因此迁移学习方法日益受到重视。图像模式识别是大数据挖掘的重要技术。网络中的社区结构识别对理解整个网络的结构和功能有重要价值,可帮助分析、预测网络各元素间的交互关系。沉浸式虚拟现实技术是实现大数据可视化的重要方向,对具有多元、异构、时空性、非线性、多尺度地质矿产勘查数据的展示要求有特别的价值。引入VR技术进行矿产地质大数据的可视化,可实现大数据时代矿产勘查数据的新认知。无限数据流在地质、地球化学、地球物理监测中大量存在,甚至可以持续自动产生。对数据流数据的计算包括对点查询、范围查询、内积查询、分位数计算、频繁项计算等。关联规则和推荐系统算法是大数据挖掘中的重要算法,其应用范围越来越广泛。贝叶斯原理在大数据时代有独特的价值,贝叶斯网络是成因建模的一个革命性工具。智能地质学研究刚刚起步,构建大数据-智能矿床成因模型与找矿模型是智能地质学研究的重要内容。矿床模型研究方式的变革,将出现于互联网、云计算技术环境下全球各地的矿床研究团队的共同参与。 相似文献
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利用北衙整装勘查区1∶20万水系沉积物地球化学数据,综合分析了地层、岩浆岩、典型矿床主要成矿元素Ag、Au、Cu、Pb、Zn的富集规律,对元素分布特征、综合异常特征、相关性及异常元素组合特征进行初步研究,确定了找矿有利指标组合;通过对比北衙金矿区典型矿床成矿地质、地球化学特征,结合地层、岩浆岩等找矿标志预测北衙地区的找矿远景区。结果表明:综合区域上的地层、构造、岩浆岩和区域矿产等资料,对成矿元素异常组合进行地球化学分区是可行的,能有效反映致矿异常,突出矿化信息;根据区域单元素Au、Ag、Pb、Zn、Cu地球化学特征以及组合元素异常特征结合成矿地质背景,指出了炭窑金矿、铅锌矿找矿靶区;马鞍山北部金矿找矿靶区,为北衙整装勘查区外围找矿提供了指导作用。 相似文献
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《物探化探计算技术》2016,(4)
地球化学元素作为成矿预测一种重要的数据源,其异常分析往往是进行下一步找矿工作的基础,也是确定找矿靶区一种重要技术手段。作者以青海省大柴旦镇柴达木山南坡一带为研究区,通过开展1:10 000土壤地球化学测量,共分析了Au、Cu、Pb、Zn、As、Sb六种元素,采用核主成分分析地球化学元素组合异常,并与主成分分析进行比较分析,从应用结果可以看出核主成分的降维效果更好。从异常等值线图可以看出,采用核主成分的异常区域分布更加集中,所圈定的元素组合异常与已知矿床点在空间上具有良好的对应关系,说明利用核主成分圈定元素组合异常能够较好地确认地球化学元素组合异常。 相似文献
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勘查地球化学找矿工作的重点在于正确解译地球化学数据,以便从冗杂的地质信息中精准提取与成矿有关的异常信息,指导找矿研究。然而,地球化学数据属于成分数据,具有闭合效应,只有对数据进行正确的预处理才能应用多元统计分析方法,还原元素真实的空间分布。本文在阿舍勒铜锌矿区外围南侧区域共收集1009件地表原生晕样品,对样品中的13种微量元素进行测试,并对原始数据、对数及ilr变换后的数据进行EDA分析,对比数据空间分布及内部结构特征。运用(稳健)主成分分析,结合成分数据双标图及第一主成分点位图,解译三类数据指示的元素组合与成矿信息之间的关联。随后运用多重分形滤波技术,对以ilr变换为基础的稳健主成分得分数据分解元素组合异常和背景分布特征。结果表明:①经过对数及ilr变换后的数据相比原始数据空间尺度更均匀,数据近似正态分布;②三类数据双标图表明,仅ilr变换后的数据消除了“闭合效应”,且其第一主成分元素分组揭示了研究区铜矿化与铅锌多金属矿化组合;以对数变换与ilr变换为基础的第一主成分点位图表明,后者主成分得分异常能够较好指示研究区地质找矿信息;③结合研究区地质找矿信息、元素组合异常及背景空间分布特征,最终圈定3个有利找矿靶区。 相似文献
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在1∶5万水系沉积物测量的基础上,初步总结了湘西茶庵铺地区的地球化学特征。通过元素含量特征、变异系数等分析探讨了元素的成矿可能性,通过相关分析得出了多种元素组合,进而圈定了19处综合地球化学异常。AS10异常区经初步查证发现了3条较大规模的金多金属矿体。通过成矿地质条件和区域成矿规律分析,确定了沃溪式金多金属矿和沉积型钼钒多金属矿为主要矿产预测类型,圈定了3处找矿远景区。结果表明:水系沉积物测量方法在湘西地区有较好的金多金属矿找矿效果。 相似文献
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复杂的地质作用和控制因素常常使得地球化学元素的分布特征呈非线性,传统的线性模型在处理元素非线性分布具有一定的局限性和不适应性。文中以研究地球化学矿化元素组合为主线,应用aiNet网络模型(带权的不完全连接网络)对地球化学数据做预处理,应用FastICA算法(快速定点独立分量分析)求取矿化元素组合,应用分形含量面积法圈定元素异常下限,应用分形含量梯度法确定元素异常浓集分带,形成了一套地球化学矿化元素组合求异的非线性方法体系,并在西藏洞噶普矿区1∶1万土壤地球化学测量资料的应用中取得了良好的效果。 相似文献
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根据南秦岭镇—山—柞及邻区地球化学场特征,通过对不同类型矿种引起的地球化学异常特征进行分析总结,经对比研究认为：地球化学场的元素组合及矿物组合可以指示不同矿种,也可以预测未知区的矿种类型。笔者从矿物地球化学研究角度对本区地球化学场的砷与其它元素组合提出一些粗浅认识。并指出WZG等三处成矿远景区。 相似文献
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隐伏矿是当前矿产地质勘查的重点对象。在综合研究冀北地区1:20万区域示矿信息基础上,优选出锥子山花岗岩体一带的龙头山为找矿靶区,研究显示其具有较好的找矿潜力。1:5万水系沉积物地球化学测量圈定出11处综合异常;其中H6异常属于矿致异常。H6异常经1:1万地物化测量显示:Ag、Pb、Zn、Au等元素异常值高,具有外带—中带—内带三级分带;同时具有中低阻高极化的激电异常、蚀变矿（化）带与物化探异常相耦合的特征。通过进行系统地不同尺度地物化测量,缩小了找矿靶区,经工程验证发现了龙头山铅多金属矿床。矿体赋存在北西西向延伸、宽30~60 m的龙头山（F3）断裂构造系统中、产状较陡,赋矿围岩为太古界单塔子群（花岗）片麻岩和晚侏罗世张家口组安山岩,矿石多为细脉—浸染状、致密块状构造,矿床特征与毗邻的小扣花营、牛圈等多金属矿床类似,属于中低温热液脉型铅多金属矿床。最后,根据大比例尺地物化示矿信息特征,厘定了热液脉型铅多金属矿床的找矿标志,建立了地物化综合找矿模型,有利于推进冀北地区的找矿勘查。 相似文献
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通过湘西-滇东地区矿产地质调查二级项目开远地区子项目的1:5万水系沉积物测量工作,结合中和营地区地质、地球化学工作成果,分析了中和营地区18中元素的含量、富集离散程度以及微量元素间的元素组合特征,对工区18种元素圈定了单元素异常292个,归并为5个综合异常,综合异常走向、分布总体与区内北东、北西向构造一致。并对研究区重点综合异常（ZHYAS5乙2Sb-Hg综合异常）进行解析,分析得出综合异常区内的主要成矿元素且主要异常元素间套合度好、异常衬度及异常规模（NAP）较大,结合区内地质情况推测该异常可作为本区寻找锑多金属矿的有利地段,为下一步的地质找矿工作指明了方向。 相似文献
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岩浆溶离型Cu—Ni硫化物矿床元素组合和地球化学评价指标 总被引：7，自引：3，他引：7
铜镍矿床的地球化学勘查评价实质上是基性－超基性岩体含矿性的评价。岩浆铜镍硫化物矿床与基性、超基性岩体具有空间和成因联系，其主要成晕微量元素以Cu、Ni、Co、Cr、Ag为主，而且含矿岩体的这些元素的平均值高、离差大。矿床区域地球化学异常发育，异常的分布受基性－超基性岩岩群和岩带制约，异常浓集中心与矿田的岩矿体一致。矿区异常继承了区域异常的组分，异常的高值区与矿床对应。矿床的原生晕具有组分分带，前缘元素是I、F、B、Ba、As、Mo；近矿元素是Ag、Cr；矿元素是Cu、Ni、Co。利用原生晕的组分分带特征可判断矿体的剥蚀程度和预测隐伏的岩矿体。 相似文献