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矿产资源地球化学模型建立与定量预测研究以成矿成晕地质、地球化学理论为指导,以各尺度勘查地球化学数据为基础,以现代GIS信息技术为手段,通过研究总结典型矿田(矿集区)、矿床的异常特征,建立成矿带内典型矿床地球化学找矿模型,为预测区的地球化学定量预测提供类比依据,从而进行资源量预测。在资源量预测过程中加入了相似度、剥蚀程度、衬值等要素,有效地加大了预测靶区遴选的可信度,通过类比法与面金属量法两种预测方法的加权平均,使预测资源量合理。文章对草河掌—桓仁地区铜矿资源量进行了估算,共新增预测铜资源量21 812.9t。 相似文献
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含矿地质体体积法在江西德兴地区铜矿资源潜力评价中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
含矿地质体体积法是基于矿床模型综合地质信息预测技术基础之上的一种预测资源量估算方法,其核心算法是：预测资源量＝最小预测区面积×延深×含矿地质体面积参数×相似系数×模型区含矿系数。该方法显著的优越之处在于引用大比例尺精度的典型矿床及其深部和外围的预测资源量作为中等比例尺精度的模型区资源总量,从而极大地提高了模型区含矿系数的准确性,能够使预测结果明显趋于合理可靠。以江西德兴地区铜矿资源潜力评价为例,系统阐述了含矿地质体体积法的应用过程,预测2 000 m以浅铜矿潜在资源量767.11 万t。 相似文献
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尚未发现的矿产资源潜力的定量预测一直是资源评价的重要工作, 成矿地质体体积法预测资源量是对传统体积资源量估算方法的改进。假设相同大小的成矿地质体有相同的预测资源量, 依据控制区(模型区)内成矿地质体的体积与资源总量计算含矿系数, 运用相似类比法外推含矿系数到预测区, 然后通过估算预测区成矿地质体的体积去预测该区潜在的资源量。其中成矿地质体范围的圈定是该方法的关键步骤, 它需要盆地成钾理论的指导, 充分考虑岩相古地理、沉积建造构造, 含矿岩系等厚线、矿层分布等因素。该方法试验性的应用到了兰坪—思茅盆地钾盐资源量的预测。 相似文献
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预测模型是将当代成矿理论与现代高新综合勘查技术结合,并将传统的定量数值科学方法与计算机信息技术结合的桥梁。目前全国正在开展的矿产资源潜力评价工作中,资源量估算采用的是矿床模型综合地质信息体积法,该方法基于模型区含矿地质体的体积及其赋含的资源储量来获得模型区含矿系数,再通过类比估算其他预测区潜在资源量。以红石山镍矿为例,详细讲述了模型区的圈定以及含矿地质体定量参数确定的原则及方法。研究认为,国内外目前选用的许多定量预测模型一般都缺少对矿床成因等因素的考虑,该方法则通过对成矿有利的含矿建造的限定来确定成矿系统的范围,从而较好地将矿床成因与定量模型结合起来,提高了预测资源量的可信度。 相似文献
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地球化学方法被普遍应用于矿产资源定量预测,但多数方法都只是基于地球化学数据本身而进行的,较少考虑除成矿物质来源之外的诸如构造、地层等地质环境的影响,结果使估算的资源量不能够很好符合客观实际。在充分研究地质因素的基础上,认为物质基础和富集强度是矿床形成的重要条件,并据此对传统面金属量法进行了修正,建立了成矿概率面金属量法。该法可在一定程度上屏蔽虚假资源量。笔者采用成矿概率面金属量法对东天山地区铜镍矿的铜资源量进行了定量评价,效果较好。预测结果表明,东天山地区该类型铜矿资源潜力较大。 相似文献
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据“东北寨式”金矿的成矿模式,结合松潘地区的成矿条件、地球化学异常评价以及资料水平和工作程度等,选择“有利因素相关法”对本区内334资源量进行了远景预测,取得了很好的结果。该方法实际上可归入“矿床模拟估计法”中,其主要原理是：通过对已知对象的研究,阐明控矿因素(地质变量)与矿产资源量之间的关系,建立一定矿床类型的矿产储量与地质条件之间的定量关系(定量预测模型)。将其移植到地质条件类似的预测区应用时,只要预测区上获得预测模型中相同的地质变量及其相同的数据类型值,代入模型,就可估算预测区内的矿产资源量。预测结果,在松潘地区,“东北寨式”金矿可望增长的3341外资源量约为81吨,3342资源量约65．9吨,为下步在该区部署地质工作提供了依据。 相似文献
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位场相关成像是根据实测异常与地下不同位置地质体所产生异常之间的相关系数来快速获得地质体的空间位置.现有的相关成像方法是利用球体模型来模拟地下地质体的形状,当场源体的实际形状与球体相差较大时,计算结果势必出现较大误差.为了解决这一问题,对该方法进行改进,以不同模型来模拟地下地质体形状,计算其产生异常与实测数据的相关系数,理论上使相关系数取得最大值的模型与实际地质体情况一致.因此,改进后的方法不仅可以获得地质体的位置参数,还可以对地质体的类型(构造指数)进行估计.磁异常的相关成像计算采用异常的解析信号来完成,这样可有效地避免磁化方向的干扰,且计算公式相对简单.通过理论模型试验,证明此方法可以成功地完成位场数据的反演工作,且稳定性较高.最后将其应用于上海实测磁异常数据的解释中,获得了地下未爆炸物的分布情况. 相似文献
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化探异常信息识别是化探数据分析最重要的任务之一, 也是化探数据在资源勘查领域受到广泛关注的最重要原因, 前人对化探异常信息识别做过大量研究, 这些研究中的大多数主要关注化探示踪元素的含量, 近而根据含量指标计算异常阈值, 而对示踪元素在空间中的分布特征关注较少。本文选择 1: 20万比例尺的克拉玛依幅为研究区, 根据区内金矿的矿床地球化学特征选择Ag、As、Au和Sb等4种元素为本区内金矿的示踪元素, 以地球化学元素分散晕形成理论为依据, 使用GIS技术和Matlab软件绘制研究区内4种金矿示踪元素的综合地球化学异常图。结果表明, 与传统阈值方法得到的化探异常图相比, 本文得到的化探异常图能够更好地指示研究区内已知金矿。 相似文献
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综合利用总场异常及其垂直梯度的快速曲化平方法 总被引：1，自引：0，他引：1
摘 要 结合观测异常及其垂直梯度的特点给出了一种新的快速曲化平方法。这种方法利
用了位场的调和性质借助了三次样条优良拟合特点。模型计算表明该方法计算速度快
精度较高充分发挥了垂直梯度反映地质体垂向变化的特点。 相似文献
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The widely used wavelet filtering technique holds potential to approach anomaly–background separation in geophysical and geochemical data processing. Wavelet statistics provide crucial information on such filtering methods. In general, conventional (Gaussian-type) statistical modeling is insufficient to adequately describe the heavily tailed and sharply peaked (at zero) distribution of the wavelet coefficients of irregular geo-anomaly patterns. This paper demonstrates that the cumulative (frequency) number of the wavelet coefficient yields a power-law scaling relationship with the coefficient based on wavelet transform of a fractal/singular measure. This wavelet coefficient–cumulative number power-law model is proven to be more flexible and appropriate than the Gaussian model for characterizing the scaling nature of the coefficient distribution. Accordingly, a fractal-based filtering technique is developed based on the wavelet statistical model to decompose mixed patterns into components based on the distinct self-similarities identified in the wavelet domain. The decomposition scheme of the fractal-based wavelet filtering method considers not only the coefficient frequency distribution but also the fractal spectrum of singularities and the self-similarity of real-world features. Finally, a synthetic data test and real applications from two metallogenic provinces of China are used to validate the proposed fractal filtering method for anomaly–background separation and identification of geophysical or geochemical anomalies related to mineralization and other geological features. 相似文献
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介绍了在地球化学普查中,一种单元素异常特征参数的计算方法。在确定了单元素异常下限,建立了取样点位数据图层,完成了单元素异常图制作的基础上,将单元素异常区图层与点位数据图层做点对区的相交分析,把单元素异常区中异常编号、异常面积字段的空间信息相交分析到异常区内点位数据图层中,将该点图层属性转换成DBF文件,应用FORXPRO软件编写了程序,从而计算单元素异常特征参数。 相似文献
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针对传统反演方法存在的初始模型依赖、计算时间较长等问题,提出了一种新的基于AlexNet深度神经网络的重力异常反演方法。该方法首先借鉴经典的深度神经网络AlexNet设计了一种用于重力异常反演的Alex反演网络(AlexInvNet),接着设计大量密度异常体模型并通过正演计算得到带标签的数据集,然后用该数据集训练AlexInvNet网络,最后将重力异常数据输入训练好的AlexInvNet网络直接得到反演结果。理论模型反演结果表明,该方法相较于全连接网络深度学习反演方法,能够更好地反演出异常体的位置和密度,具有较好的泛化能力和抗噪声能力。实测数据反演结果表明,该方法能有效解决重力异常反演问题。 相似文献
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梁生贤 《吉林大学学报(地球科学版)》2018,48(5):1473-1482
本文将拟合残差计算所得的互相关系数作为先验信息,与深度加权函数同时引入到重力正则化反演的模型约束中,以提升反演结果的可靠性。针对三维反演中的大型线性方程组问题,引入阻尼LSQR （最小二乘QR分解）算法,结合等效几何格架技术,将大矩阵按照模型单元划分为若干个子矩阵进行存储与运算。理论模型计算结果表明：同时利用互相关系数和深度加权的模型自约束反演,能较清晰地反映真实异常体;基于分块矩阵的阻尼LSQR算法求解线性方程组较直接法节省了几千甚至上万倍的存储量,且计算速率提高了数倍,可在普通计算机上实现较大规模的反演计算。将其应用于云南芦子园铁铅锌铜多金属矿床隐伏花岗岩体定位,取得了良好的效果。 相似文献
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针对常规位场数据处理存在场源边界定位精度低和识别能力差的问题,提出了识别边界位置的归一化差分法。根据x、y、z 3个方向的差分算子与构造边界位置位场异常特征间的关系,给出了突出异常梯级带的n阶归一化差分表达式。单体模型试验表明：z方向和经90°相移的x、y方向的一阶差分可以对模型体边界位置的异常梯级带进行紧缩;一阶归一化差分的异常等值线较为集中地分布在模型体边界位置,说明对边界有一定的识别能力,但精度稍低。为此,采用二阶差分进行进一步试算。结果表明:3个方向的二阶差分在一阶差分的基础上进一步增强了对边界的识别能力,而且二阶归一化差分的异常梯度带与模型边界位置具有良好的一致性。含噪声组合模型重力异常对比分析表明：与常规边界识别方法相比,差分半径较小的二阶归一化差分对地质体的边界识别能力强、定位精度高;差分半径较大的二阶归一化差分在一定程度上可以解决噪声干扰的问题,且等值线梯级带可以相对地突出大型地质体的边界。在实例应用中,归一化差分法检测出了黑龙江虎林盆地28条断裂,其中13条断裂通过盆地已有单元构造格局和DB1线电阻率剖面得到了证实。 相似文献