[张贴报告]基于机器学习的南岭成矿带铅锌矿产资源预测

基于机器学习的南岭成矿带铅锌矿产资源预测
编号:973 稿件编号:2769 访问权限:私有 更新:2023-04-09 15:26:07 浏览:260次 张贴报告

报告开始:2023年05月06日 08:08 (Asia/Shanghai)

报告时间:1min

所在会议:[SP] 张贴报告专场 » [SP-16-1] 16、矿产与资源

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摘要
中国南岭地区分布着大量铅锌矿产资源,但随着矿产勘查方向逐渐由浅层易识别矿转变为隐蔽难识别矿,找矿难度在不断增加,近年来寻找大型矿床的工作未取得较大突破。主要原因包括:研究区内的重点矿集区布设有较为精细的区调地质调查工作,而非矿集区则没有,致使区域地质调查工作在整体上看来十分不平衡;此外,传统工作主要针对典型矿床的研究,缺乏区域内系统的勘查地球化学分析和矿产资源定量化评价工作。
本文结合南岭地区地球化学、断裂构造和地球物理信息,提出一种统计和相关性分析聚合的机器学习方法,具体来说,统计断层及花岗岩分布特征与规律,进行地球物理异常、断层缓冲区和花岗岩边界识别,归纳成矿元素统计特征、元素组合特征。将融合处理后的多维数据用于机器学习模型训练和矿产资源预测,圈定南岭成矿带铅锌矿产资源远景区。
通过多种评价指标的对比,本文提出的方法的模型拟合结果优于使用单一矿床作为样本的实验,可以更好的缓解过拟合。同时,预测得出的高潜力区域保留了绝大多数的含矿点,矿化比例高。成矿潜力预测图突出了已知的Pb-Zn元素异常和新的远景区,为今后南岭地区的矿产资源勘查和开发提供了重要指导。
关键字
铅锌矿,南岭地区,成矿预测,机器学习
报告人
刘世炎
中国地质大学(武汉)

稿件作者
刘世炎 中国地质大学(武汉)
陈国雄 中国地质大学(武汉)
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