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内蒙古浩尧尔忽洞金矿位于华北克拉通北缘,是我国黑色岩系金矿的典型代表,其赋存于白云鄂博群比鲁特组的碳质板岩中,品位低而可采储量大。针对金矿增储保障问题,本文以矿床模型和“三位一体”找矿预测方法为指导,采用三维建模可视化技术,首先,构建了浩尧尔忽洞金矿三维找矿模型,实现了矿区的透明化、立体化;其次,开展了地球物理电磁联合反演,重新解译了研究区地质构造格架;第三,提取了浩尧尔忽洞褶皱南翼剪切带、比鲁特组碳质板岩、以及矿区东采坑控矿构造、地球化学晕以及蚀变矿物等预测变量并建立了综合异常三维模型;最后,运用证据权方法,开展综合信息定量预测评价,圈定了深部成矿有利地段,并在地质认识上得到了较好的印证。研究表明:本区高极化率位置应为哈拉霍疙特地层(H3),岩浆岩侵入自两侧以岩墙形式,顺较大的剪切破碎带充填,而碳质板岩恰好为矿体提供了化学屏障;基于证据权计算结果,浩尧尔忽洞褶皱南翼东段深部极有可能存在第二个成矿富集段,具有较大找矿潜力;同时,通过证据权蒙脱石预测变量的对比度分析,定量地验证了构造控制下的流体充填与交代(蚀变)是形成浩尧尔忽洞金矿的重要机制的认识。 相似文献
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对采矿业而言,传统的二维信息化方式己经不能满足矿山发展的需要,在三维环境下进行矿山生产设计和管理己成为必然趋势,同时也是实现数字矿山建设的基础性技术。智能矿山生态建立的重要组成部分是矿山三维地质建模,结合三维模型和储量计算,设计了包括境界优化、开采设计、爆破设计及矿石平衡环节的采剥管理流程,阐述了各环节的作用及必要性,着重研究了境界优化的2种常用算法,即浮动圆锥法与LG图论法。设计的露天矿山三维模型与采剥管理系统能为矿山生产提供更精准全面的指导信息,提高各业务部门的信息融合与协同能力,帮助矿山更高效、安全、合理地生产。 相似文献
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支持向量机、随机森林和人工神经网络机器学习算法在地球化学异常信息提取中的对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
地球化学勘查是通过发现异常、解释评价异常进行找矿的。因此,地球化学异常识别对矿产资源的定位、定量预测具有重要的的指示作用。在大数据时代的背景下,机器学习方法不要求数据满足正态分布的分布形式,且具有非线性以及泛化能力强等特点,因而逐渐地被应用于矿产资源的定量预测评价,如神经网络、支持向量机、贝叶斯网络、随机森林、受限玻尔兹曼机、极限学习机等。本文通过设计理论实验,可视化了不同算法,提出了不同机器学习方法在不同地区的地球化学异常信息提取中的效果存在不一致性的假设。在此基础上,以湖南香花岭锡多金属矿整装勘查区及甘肃合作金矿整装勘查区的地球化学异常提取为研究内容,将人工神经网络、随机森林以及支持向量机应用于研究区地球化学异常信息的提取与识别工作。在香花岭研究区,人工神经网络的结果较好,在合作研究区,随机森林的结果较好,从而验证了上述假设。通过生成两研究区的地球化学异常图,讨论了该方法在两研究区地球化学异常的地质意义和该方法的可靠性与实用性。此外,还完善了基于多种监督机器学习方法的地球化学异常信息提取流程,为软件开发提供了一定的理论依据。 相似文献
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