[发明专利]基于地理元组的矿集区定量预测方法无效
申请号: | 200910113561.1 | 申请日: | 2009-12-07 |
公开(公告)号: | CN101706589A | 公开(公告)日: | 2010-05-12 |
发明(设计)人: | 周可法;张清;张海波;孙莉;张楠楠;程宛文;刘朝霞;陈川;许文强;万应彩;李艳荣 | 申请(专利权)人: | 中国科学院新疆生态与地理研究所 |
主分类号: | G01V9/00 | 分类号: | G01V9/00 |
代理公司: | 乌鲁木齐中科新兴专利事务所 65106 | 代理人: | 张莉 |
地址: | 830011 新疆维吾尔*** | 国省代码: | 新疆;65 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 地理 矿集区 定量 预测 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种基于地理元组的矿集区定量预测方法。
背景技术:
目前该研究内容已引起世界一些地质大国的日益重视,近10年来纷纷开始展开相关基础研究工作和成矿预测工作,众多研究可以总结为两个方面,基于成因理论的主观模型和基于多元地学信息的客观模型,前者以最大限度地使用矿床成因理论以及成因理论与观测数据的关联为特征,以成因模型的不统一性和不稳定性为缺陷;后者则以能最大限度利用各种地质数据并且对其定量化,但缺少成因理论支持大大减弱了预测的能力,随着成矿预测步入信息化建设阶段,试图将二者完美结合的研究热潮正在逐步显现,如“固有地质单元”法、基于矿床模型的专家系统、模糊证据权法等(Singer,D.A,2001,2003),但上述研究都是在统一成矿规律及统一或基本统一数据标准下实现,无论是在成矿规律和数据上都往往同时存在逻辑一致性问题,从而使得成矿预测从单一的预测方法问题转向理论、数据、预测方法的有效整合问题,给成矿预测带来困难。预测模型以各单要素类所构成的集合,是包含与特定应用相关的各种信息的总和,将各单要素类分类结果与已有矿床的整合产生新的分类集合,根据上述“复杂系统”和计算环境下成矿模式的要求,提出了基于数据信息的分类预测理论及模型框架。利用空间分析的MoranI和LISA及其各自的检验统计量进行计算,通过进一步密度分析后,不同密集程度的密度分区就对应于相应有利程度的预测。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于地理元组的矿集区定量预测方法,该方法通过分析区域矿产资源时空演变过程,以GIS为平台,应用非线性理论和人工神经网络技术,集成地质、地球物理、地球化学、遥感等多元信息,对不同层次矿产地质特征和成矿地质背景进行类比,划分不同层次的成矿有利区,建立中亚区域矿产资源定量预测方法。该方法已解决现有技术无法定量预测的问题。
本发明所述的一种基于地理元组的矿集区定量预测方法,按下列步骤进行:
a、全面收集和整理铜矿集区的地质、地球物理、地球化学、遥感资料,厘定成矿地质背景、控岩控矿条件与矿产分布的关系;
b、借鉴邻区的地质矿产资料,在各主要成矿带上获取第一手资料,研究矿床类型的地质环境、成矿条件和找矿标志,通过多种数据、多种找矿信息,对主要成矿带上的各类型矿床的时空分布规律,建立斑岩矿床找矿模型;
c、将多元信息提取结果在GIS平台上进行集成处理,分析矿床分布与地质构造及物、化探异常的空间关系,确定示矿赋存部位的最佳地质特征组合,并依据区域成矿理论,建立大型铜矿床预测方法;
d、查明矿床类型的成矿地质条件和分布规律,确定地壳形成演化与成矿过程的关系,分析不同斑岩铜矿成矿带的区域构造、地层、岩浆岩分布,成矿带的控矿因素、成矿规律;
e、在野外及室内开展全面跨境成矿带对比研究内容,完善研究区斑岩铜矿成矿规律,精炼相应数字矿床模型;
f、预测精度评价
结合斑岩铜矿成矿规律及数字矿床模型,结合GIS数据驱动技术,建立大型矿集区预测技术体系并选择合理的参数,获得精确度较高的矿集区定量预测结果,并进行了野外查证。
为了解决现有技术存在的问题,本发明的技术方案是:一种集成GIS与数据驱动和知识驱动的技术方法,
本发明所述的基于地理元组的矿集区定量预测方法,该方法都是在GIS平台上通过二次开发来实现的,在长期的数据库建设实践中,以及对多种数据来源的数据进行研究、分析基础之上,利用相关计算机技术和数据库技术而完成的。该方法与现有技术相比,其优点为:
本发明方法操作简单,对用户的技术水平要求低,但需要专业知识,本发明的目标用户面向专业用户,也是本着这个原则进行精心设计的,用户需要地质专业背景,但不需要掌握任何程序设计语言,也不用掌握数据库相关技术,操作非常简单,都是选择和参数输入操作;
支持动态坐标系:无论是专业空间数据还是非专业数据,还是其他文本数据,用户都可以定制选择,针对不同的数据建立统一转换方法,在GIS平台上操作;
能够定制计算功能,可以根据不同的数据,自由选择不同的计算模式,定制参数,具有较高的定制和灵活性;
定量精度高:利用数据驱动模型及空间分析方法进行矿集区识别标志提取,确定知识驱动和数据驱动的集成技术,整合大型矿集区定量预测方法,调整大型矿集区定量预测计算方法的精确,提高大型矿集区定量预测精度;
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