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把地质大数据和人工智能技术引入矿产资源定量评价及成矿预测体系中,提高了海量地质数据的有效信息挖掘,弥补了传统方法的不足。本文基于白象山矿区基础地质资料和物化探成果资料,利用三维地质体建模技术和三维空间分析技术,量化三维控矿因素,建立了一种基于CART 算法的三维成矿预测模型。通过在白象山矿区的实验表明：该模型能较好的定位已知矿体,并且预测出在已知矿体北部、东部、东北部、西部、南部和东南部具有较高的成矿概率,可圈定找矿靶区。该模型将地质大数据应用于找矿勘探工作,具有纯数据驱动、预测精度高、预测结果可靠等优点。研究发现,该模型的预测效果与训练数据集的数量、矿控因素提取、决策树深度等有关。 相似文献
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数据驱动是大数据分析的特点之一。成矿过程的数值模拟即采用数据驱动方式,在基本的物理化学方程及地质模型基础上,通过定量的手段,模拟不同阶段、不同条件下成矿系统的演化过程,从而能够更深入、直观的讨论各种地质要素对成矿系统的影响,验证已有的成矿理论,获得新的认识。姑山铁矿床和杨庄铁矿床是宁芜火山岩盆地钟姑矿田内的典型矿床。前人研究显示,杨庄铁矿床为典型的充填-接触交代型热液矿床,而姑山铁矿床目前在成因上仍存在争议,存在岩浆成因和热液成因等多种观点。为了更好的对比和了解姑山铁矿床和杨庄铁矿床的成因及成矿过程,本文基于多源数据的综合解译剖面,采用力-热耦合数值模拟方法对与热液矿床密切相关的扩容空间的形成机制和特点开展研究。模拟结果显示,姑山铁矿床和杨庄铁矿床可能分属不同的成因类型;随着岩体的逐渐冷却,杨庄铁矿床内岩体和地层接触带会出现明显的扩容空间,可为成矿流体的汇聚及矿质的沉淀提供良好的条件,有利于热液矿床的形成;而姑山铁矿床内岩体和地层接触带只有局部区域出现扩容空间,同时体应变数值较小且形态变化大,并不利于大规模的流体汇聚及矿质的沉淀,姑山铁矿床可能主要为岩浆成因,并受少量热液的叠加改造。 相似文献
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传统机器学习算法已广泛应用于矿产预测,但面对地质大数据的高维稀疏、不平衡小样本等特性仍缺乏有效处理和分析的方法,设计适合地质大数据特点的机器学习算法是智能矿产预测亟需解决的新问题。本文以内蒙古浩布高地区的铅锌多金属矿产预测为例,提出了一种面向地质大数据的半监督协同训练矿产预测模型。首先对研究区地质找矿信息和地球化学异常信息进行定量分析,提取断裂构造、二叠系地层、燕山期侵入岩、地层与岩体接触带、围岩蚀变及Pb、Zn、Sn、Cu地球化学异常共9种找矿因子。然后利用递归特征消除法优选找矿因子组合,不包括Sn异常在内的8个找矿因子组合被选为最优组合。最后,利用支持向量机和随机森林算法作为基分类器进行半监督协同训练矿产预测,绘制成矿概率分布图。ROC曲线和预测度曲线分析结果表明,半监督协同训练模型的AUC值和预测效率都高于随机森林和支持向量机模型。研究结果也为大数据环境下的智能矿产预测提供了一种新的思路。 相似文献
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随着遥感数据获取技术和能力的全面提高,遥感数据呈现出明显的大数据特征。发展适应于遥感大数据的智能分析和信息挖掘技术,成为当前遥感技术研究的前沿。高分二号（GF-2）卫星数据是我国首颗自主研发的亚米级高分辨率卫星数据,具有观测幅宽、重访周期短、高辐射精度、高定位精度等优势,为未来我国地质灾害的长期、动态地监测和研究提供了高精度、稳定可靠的数据源。本文选取安徽谢桥煤矿2015年1月8日的GF-2卫星影像为研究数据,在对煤矿区主要地质灾害遥感地学分析的基础上,采用面向对象的影像分析方法对研究区由采煤活动所诱发的地质灾害信息进行自动提取。结果表明：利用GF-2卫星数据能够有效地识别地质灾害体的位置、范围、形态等空间分布特征;面向对象的自动提取方法对于煤矿区大面积的积水塌陷盆地、小规模的塌陷坑和线性的地裂缝都有很高的提取精度,识别精度达90% 以上;基于逐层剔除的思路构建的提取规则,为GF-2数据在地质灾害调查和大数据分析中的应用提供了很好的技术支持,也为其它地物目标的提取提供了参考,但在特征的选择和阈值的设定上需要具体分析。 相似文献
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岩石图像识别是以深度学习为代表的感知智能在地质领域的典型应用场景。已有研究显示网络结构简单的深度卷积神经网络能够在岩石图像上取得比复杂网络结构高的分类准确率。这与ImageNet数据集上网络结构越深越好的趋势相悖。如何解释这一现象？深成侵入岩为显晶质,自形—半自形粒状结构,块状构造,其分类的依据是其矿物成分及相对含量。大别山地区岩浆活动广泛,中生代深成侵入岩广泛出露。岩石类型包括超镁铁质岩类、辉长岩类、闪长岩类、正长岩类、二长岩类和花岗岩类,基本覆盖IUGS推荐的深成侵入岩分类方案中的岩石类型。选取大别山地区中生代深成岩图像开展不同网络结构预训练模型迁移学习对比试验,能够专注于深度学习对矿物成分特征的学习解释,降低构造因素的影响。借助局部可理解的模型解释技术和特征图可视化技术,分别从全连接层分类决策区域可视化和卷积隐层可视化两方面对深度学习模型开展可解释性研究。结果表明简单网络结构的卷积神经网络能够提取不同矿物所表现出的颜色特征以及不同矿物组合所表现出的纹理特征。AlexNet模型的削减试验进一步证明：对于岩石图像深度学习,网络结构并不总是越深越好。 相似文献
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泥河铁矿床位于长江中下游成矿带内庐枞盆地的西北部,属玢岩型铁矿床,前人对该矿床的基础地质研究已有一定成果,积累了大量的数据资料,表明泥河铁矿床的形成与辉石闪长玢岩顶面形态关系密切。本文选择泥河铁矿床闪长玢岩为研究对象,以钻孔资料为依据,采用离散光滑插值法建立成矿岩体的精细三维模型,重现了闪长玢岩体的形态特征,将三维模型离散化后提取岩体顶面并通过三维形态分析方法进行数值分析,提取了岩体表面的隆起、凹陷形态,并与已知矿体进行对比,验证了该矿床成矿岩体隆起形态与矿体位置的对应关系。本文通过多次实验确定最佳表达的滑动窗口尺寸和与成矿岩体形态有关的找矿指标,结果证明利用10×10个单元的滑动窗口可以识别80%以上矿体。本文对三维成矿预测中三维空间分析方法进行探索,证明成矿岩体三维形态分析方法的有效性,这一方法可直接应用于与泥河铁矿床类似的玢岩型铁矿床三维成矿预测中。 相似文献
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宁芜盆地白象山铁矿床成矿作用过程数值模拟 总被引：5，自引：1，他引：4
白象山铁矿床是宁芜火山岩盆地钟姑矿田中典型的玢岩型铁矿床,主矿体赋存于闪长岩和黄马青组砂页岩接触带部位的内带-正带,呈似层状产出。本文采用数值模拟的方法研究探讨白象山铁矿床成矿过程的动力学机制以及汇流容矿空间的形成。在建立白象山矿床典型剖面以及三维实体模型的基础上,选取典型剖面,基于FLAC 3D系统,对白象山铁矿床的充填过程进行数值模拟。模拟结果显示,白象山铁矿床存在容矿汇流空间,其形成受力-热-流体的耦合作用制约;扩容空间的形成可为矿质的沉淀以及交代作用提供有利的成矿空间,并为流体的汇聚提供有利场所,也表明白象山铁矿床的成矿过程与力学作用密切相关。本文的模拟研究充分揭示了白象山铁矿床成矿过程中的物理过程,岩石不同的力学性质以及接触带的形态是控矿的重要因素,这为进一步的找矿工作提供了依据。 相似文献