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随着矿产勘查工作由浅部矿向深部隐伏矿、由易识别矿向难识别矿发展,找矿难度日益增大,地质专家越来越重视新理论、新方法、新技术的应用。深度学习作为人工智能的前沿领域/技术,对于实现矿产资源预测“智能化预测评价”具有得天独厚的优势。本文以陕西省镇安县西部钨钼矿集区单元素化探异常原始数据为基础,提出了基于深度学习的钨钼矿产评价方法。该方法以归一化地球化学数据作为模型训练数据,通过深度学习中深度自编码网络方法实现异常值提取进而识别重点成矿有利地段,实现矿产资源找矿远景区定性预测。研究结果表明,在对957条单元素化探异常原始数据分类且做好模型标签后,整个过程在计算机的“黑盒子”中自动完成学习和预测,相较于传统预测研究方法,本文方法具有自动化程度高和客观性强的特征。此外,本文利用已知矿点构建训练数据集,采用随机森林方法对预测区进行矿产资源找矿靶区预测圈定,为进一步缩小找矿靶区范围提供科学依据。 相似文献
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150ka以来内蒙古河套古大湖沉积物粒度记录的湖泊水位变化 总被引：1，自引：0，他引：1
基于内蒙古河套盆地山前兵房沟湖相层剖面沉积物的粒度记录,结合~(14)C和光释光年代学测试,对比分析沉积物粒度敏感粒级及频率曲线特征,反演了河套古大湖150ka以来的湖泊水位变化。研究结果表明,河套古大湖水位变化经历了4个阶段:(1)初始形成阶段(150~130ka),河套古大湖处于浅湖环境,沉积物粒度由粗变细,湖泊处于水位上升期;(2)发展阶段(130~54ka),早期湖水面较高,处于深水环境,晚期沉积物粒度逐渐变粗,湖泊水位有所下降;(3)萎缩阶段(54~18ka),湖泊水位快速下降,细粒沉积物含量减少,中粗粒沉积物含量增大,湖泊水位迅速下降;(4)消亡阶段(18ka至今),由于山前活动断裂影响,阴山快速隆升,湖泊急剧萎缩,湖相层顶部被山间冲洪积物覆盖。控制河套古大湖湖泊水位变化的主要因素是构造运动和气候环境突变。 相似文献
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唐菊兴 王立强 王国芝 郎兴海 汪雄武 郑文宝 高一鸣 应立娟 黄勇 罗茂澄 陈伟 唐晓倩 张俊成 冷秋锋 李娜 赵甫峰 张婷婷 姚晓峰 康浩然 蔡惠慧 杨超 段吉琳 林鑫 唐攀 《中国地质》2017,44(S1):64-71
西藏冈底斯成矿带东段中—新生代斑岩成矿系统岩石地球化学测试数据集基于冈底斯成矿带地质矿产调查项目“西藏冈底斯东段中新生代斑岩成矿系统与找矿预测”资助,进行岩石测试分析整理而得。岩石地球化学与地质年代学数据可以全面地反映岩石与矿床成因、成岩与成矿年龄等重要信息,为西藏冈底斯成矿带东段中、新生代斑岩矿床成矿背景与成矿模式研究提供科学依据和基础数据支撑。本数据集为Excel表格型数据,包括3个.xlsx类型文件（majorelement_Gangdise.xlsx,traceelement_Gangdise.xlsx,reos-upb_Gangdise）分别记录主量、微量、测年数据,其中majorelement_Gangdise.xlsx包含141条记录和105个字段,traceelement_Gangdise.xlsx包含273条记录和166个字段,reos-upb_Gangdise包含208条记录和100个字段。其中,主量、微量元素数据涉及与邦铺、达布、程巴、甲玛4个矿床有关的5个岩体。测年数据包括邦铺钼多金属矿床黑云母二长花岗岩等4组锆石U-Pb年龄数据,达布铜（钼）花岗岩体等3组锆石U-Pb年龄数据,甲玛铜多金属矿床5组Re-Os年龄数据,邦铺钼多金属矿床2组Re-Os年龄数据。本库提供全部测试均在国家知名测试数据实验室进行,数据质量可靠。 相似文献
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对冈底斯东段古新世-始新世花岗岩类进行了岩相学、地球化学、大地构造环境、成矿专属性研究,表明花岗岩类呈现准铝-过铝质的特征,属于高钾钙碱性岩石,轻稀土元素富集,重稀土元素亏损,负Eu、Ce异常不明显,富集大离子亲石元素Rb、Sr、Th等,高场强元素Nb、Hf则表现为亏损,大离子亲石元素Rb、Th的富,说明源区的部分熔融程度较高.古新世花岗岩类为变质泥岩、砂岩部分熔融的产物,始新世花岗岩类为角闪岩部分熔融的产物.冈底斯东段古新世-始新世花岗岩类形成于印度-欧亚板块陆陆碰撞阶段,成矿专属性表现为Cu、Mo等. 相似文献
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矿产资源潜力评价数据模型研制、开发、应用与数据集成建设 总被引：1，自引：0，他引：1
通过研发矿产资源潜力评价数据模型、应用软件及相关方法技术,并全程支撑国土资源部全国矿产资源潜力评价工作(2007~2013年),实现了全程信息数字化、预测处理GIS化、预测结果定量化、预测定位精准化、成果规范化与集成化,取得了大量创新性成果,建立了矿产资源潜力评价数据模型研制、开发、应用与数据集成核心方法技术体系。实践表明该技术体系科学有效,在矿产资源潜力评价乃至地质信息技术领域,具有开拓、引领、示范作用和里程碑意义。 相似文献
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大数据和高性能计算使得地质学可能突破种种主客观因素的限制,从传统的定性描述和不确定性作为特点转变为更全面的定量化发展阶段,即地质学更加注重通过挖掘复杂的多元地学数据间的关联关系来探究地质成因过程。为了厘清研究区多元化地质数据并划分成矿远景区,结合现代信息化新方法新技术,智能高效地帮助地学工作者提供辅助决策依据。以甘肃省大桥金矿为研究区,提出了利用一维卷积神经网络替代传统的人工计算,通过对研究区金多金属矿的地球化学元素及地球物理元素数据进行训练,挖掘研究区综合成矿信息,依据训练结果划分出4类成矿远景区。研究结果表明,地质成矿过程复杂,每一个成矿预测要素在地质成矿过程中均发挥重要的作用。在大比例尺度上,应用深度学习网络模型划分成矿远景区能客观地反映多元化地质数据本身的非线性特征,识别地质要素的空间特征,深层次提取和挖掘成矿异常信息,实现矿产资源智能化预测评价。 相似文献
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