分形滤波技术在新疆黄山-镜儿泉镍铜成矿带中的应用

为了深化新疆黄山-镜儿泉镍铜成矿带的成矿地质认识, 进一步确定找矿勘查方向, 采用多重分形滤波技术, 对该地区水系沉积物或岩屑地球化学测量数据中的Ni元素进行分析, 结果显示研究区西北部吐哈盆地具有高背景、弱异常且异常分散的特点; 中部康古尔大断裂带以及研究区东南部具有低背景、强异常、且异常呈带状分布的特点; 这可能是由于, 石炭世晚期至二叠纪早期的地幔柱事件在研究区中部和东南部沿深大断裂有大量玄武岩喷溢, 到新生代被剥蚀运移到西北部地形较低的吐哈盆地, 而在原地只残留其根部造成的。中部和东南部带状分布的Ni异常是可能的找矿有利地段。     

勘查地球化学数据挖掘与弱异常识别

我国积累的大量高质量、多元素、多尺度的地球化学数据,为矿产勘查与环境评价提供了有效的数据支撑。如何对这些数据进行二次开发和再利用,提取有价值的地球化学异常信息并带动找矿突破,是缓解当前矿产资源短缺的重要途径之一。在覆盖区和深部的找矿实践中,由于矿体埋深和覆盖层的影响,往往在表生介质中形成弱小的地球化学异常,识别和评价弱小地球化学异常是当前勘查地球化学数据处理的重要方向之一。本文围绕地球化学异常信息的提取和评价,主要从以下几个方面讨论了相关的国内外研究进展和发展趋势:勘查地球化学数据处理与异常识别方法和模型,勘查地球化学数据闭合效应的影响及其解决方案,基于大数据和机器学习的勘查地球化学数据处理以及弱小地球化学异常的识别和评价。研究发现,在地质环境的约束下,基于大数据思维和机器学习相结合的方法,注重地球化学空间分布模式与已发现矿床的相关关系,同时使用所有地球化学变量能有效刻画具有非线性特征的地球化学空间分布模式,可识别出传统方法无法识别的异常,为开展地球化学空间模式识别与异常提取提供了新的途径。     

2011~2020年勘查地球化学数据处理研究进展

我国建立了包含海量数据的高质量的勘查地球化学数据库,为矿产勘查、环境评价和地质调查等提供了重要的数据支撑。如何高效处理勘查地球化学数据,并从中发掘和识别深层次信息一直是勘查地球化学学科研究的热点和前沿领域。本文在系统调研国内外学者过去十年发表的论著基础上,对勘查地球化学数据处理方法进行分析与对比,从勘查地球化学数据库建设、地球化学异常识别及其不确定性评价等方面概述了我国近十年来在该领域取得的主要研究进展,包括:(1)分形与多重分形模型由于考虑了地球化学空间模式的复杂性和尺度不变性,在全球范围内得到极大的发展和推广,我国学者引领了基于分形与多重分形的勘查地球化学数据处理;(2)机器学习和大数据思维开始在该领域启蒙,并迅速得到关注,正在成为研究热点和前沿领域,我国学者率先开展基于机器学习算法的勘查地球化学大数据挖掘研究;(3)我国学者需要进一步加强勘查地球化学数据缺失值处理以及成分数据闭合效应研究。今后该领域应进一步加强对弱缓地球化学异常识别、异常不确定性评价以及异常识别与其形成机理相结合等方面的研究。     

基于GIS矿产勘查靶区优选技术

靶区优选是矿产勘查中的一个关键环节, 它既是矿产资源预测成果的直接体现形式, 同时又是联系矿产资源预测与勘查工作部署的桥梁.然而, 由于人们认识上的不完备性和缺乏相应的技术手段支撑, 使得靶区优选常被忽视或简化.探讨了靶区优选的地质基础原则, 建立了靶区优选的技术流程, 研发了基于GIS支持下靶区优选计算机辅助决策模块, 并以云南省个旧地区与岩浆活动有关的锡铜多金属矿靶区为例进行了示范研究.结果表明靶区优选技术及相应的软件能够客观地反映不同靶区的特征, 提高靶区优选的智能化程度和工作效率.      

基于地质过程的闽西南马坑式铁多金属矿定量预测

矿床是地质过程的产物之一, 深入分析控制矿床形成和保存的关键地质过程是矿产资源定量预测与评价的基础.闽西南马坑式铁多金属矿为矽卡岩型矿床, 燕山期的岩浆活动提供了热源、流体来源及部分的铁质来源; 热液沿着北东向断裂向上运移, 在岩体与石炭-二叠纪碳酸盐岩地层的接触面及石炭-二叠纪地层内部发生了热液交代作用, 形成了矽卡岩化; 铁主要来源于石炭-二叠纪碳酸盐岩建造, 后期燕山期岩浆的侵入, 使得铁进一步富集; 并在石炭-二叠纪地层中沉淀成矿.基于上述关键成矿过程, 从"源"(热源、物质来源和流体来源)、"运"(流体通道)、"盖"(圈闭)、"储"(矿质沉淀场所)和"存"(矿床的后期保存条件)等方面提取了地质证据, 利用模糊逻辑综合地质证据得到了找矿有利度图.结果显示所圈定的预测远景区与已知铁多金属矿床在空间上具有很强的相关性, 可作为进一步工作部署的依据.基于地质过程的矿产资源定量预测与评价方法, 决定矿床能否形成的关键地质过程为评价依据, 可为闽西南进一步找寻马坑式铁多金属矿提供新的找矿思路和参考依据.      

基于数据科学的矿产资源定量预测的理论与方法探索

矿产资源预测已从定性走向了定量,从数据稀疏型走向了数据密集型,亟须数据科学支撑.本文在前人研究基础上,讨论了基于数据科学的矿产资源定量预测理论与方法,该方法的理论基础为相关性理论与异常理论,前者采用监督的机器学习方法挖掘地质找矿大数据与矿床的相关性为预测未发现矿床提供了理论基础;后者采用非监督的机器学习方法识别地质找矿...     

基于MapObjects野外地质数据采集系统设计与实现

野外地质数据采集系统是计算机辅助区域地质调查系统的一个重要组成部分,由于没有合适的数据采集的地质模型和数学模型,使常规十分简单的地质现象用计算机辅助进行数据采集、存贮、处理显得十分困难.文章通过以点为核心的数据采集模型,利用数据库前端与后端分离技术、动态模型技术、元数据、数据字典技术、数据分块存储、共享技术,在Visual Basic 6.0与MapObjects相结合的环境下,研发了地质数据采集系统,有效的把老三件(地质锤、罗盘、放大镜)与新三件(笔记本、GPS、数码相机)有机的结合起来,实现了地质数据的方便采集、存贮、处理及输出.     

三联点构造地质变量的研究

地质变量的研究包括地质数据类型、地质变量类型、地质变量的选取原则和方法、地质变量变换的方法.着重对三联点构造的3个基础模型变量的选取及用数学统计方法处理变量提供思路并提出了应用前景.     

个旧锡多金属矿集区高松矿田矿化元素局部富集的奇异性特征

多重分形理论能够有效地分析地球化元素局部富集和贫化规律。对取自个旧高松矿田的1 783件断裂构造地球化学样品的13种元素进行了多重分形统计以及局部奇异性方法分析。结果表明:多重分形维谱函数α-f(α)曲线呈连续上凸的特征,曲线的不对称反映了元素局部富集程度差异,并据此将13种元素划分为包含Sn、Cu、Pb、Ag、As、Mn在内的主要成矿元素组合以及包含Zn、Sb、Cd、W、Mo、Bi、Hg的次要成矿元素或伴生元素组合。多重分形的特征值τ″(1)以及Dq的变化规律表明:在主要成矿元素中,Sn在断裂空间上局部富集程度最高,其次为Ag,而Cu相对最低,各元素的τ″(1)值与对应的变异系数的大小具有较为显著的相关性;各元素在空间上的奇异性指数α增强了地球化学富集地段的指示信息,可以作为判别局部富集的重要参数。运用多重分形方法可揭示矿化元素局部富集的奇异性特征以及空间局部富集规律。     

矿产预测评价中不确定性传播模型

矿产预测与评价是是由多个阶段组成的系统工程,包括数据收集,资料整理,信息提取,信息综合,预测评价、成果表达等.由于地质的复杂性和变化多样性及人类认识的不完备性致使矿产预测与评价的每一个阶段都包含了一定的不确定性,且前一阶段的不确定性会传播给后一阶段,从而导致相当数量的不确定性积累与传播.本文简要分析了矿产预测与评价不确定性的主要来源,给出矿产预测与评价的不确定性表达模型,研究了矿产预测与评价不确定性的合成算法和传播算法.