隨著地表礦和淺部礦的日益殆盡,深部找礦成為當(dāng)前礦產(chǎn)勘查中的一大熱點。然而傳統(tǒng)的二維地質(zhì)平面資料對深部找礦助益有限,亟需尋找一種解決此類問題的新方法。三維地質(zhì)建�？筛鶕�(jù)二維地質(zhì)信息建立三維空間可視化模型,實現(xiàn)礦區(qū)深部的定量預(yù)測,大大促進(jìn)了深部礦產(chǎn)勘查的發(fā)展。朱諾斑巖銅礦床位于岡底斯西段,前人對其做了大量研究,并取得了一定成果,但多是基于二維地質(zhì)信息資料,三維可視化研究較少。本文在深入了解礦區(qū)區(qū)域地質(zhì)及礦床地質(zhì)特征的基礎(chǔ)上,以Micromine軟件平臺為依托,對其進(jìn)行三維地質(zhì)建模,并利用找礦信息量法進(jìn)行定量預(yù)測,擬為礦區(qū)進(jìn)一步的深部和邊部找礦提供預(yù)見性技術(shù)支持。本次研究共收集整理了82個鉆孔數(shù)據(jù)資料,建立了朱諾礦區(qū)鉆孔數(shù)據(jù)庫,并據(jù)此創(chuàng)建了礦區(qū)地表模型、礦體模型、巖體模型及蝕變帶模型,直觀地展示出各個地質(zhì)體的形態(tài)特征及相互關(guān)系。由實體模型可知,礦體沿北東-南西向展布,中部厚度較大,向邊部逐漸變薄,出現(xiàn)分叉現(xiàn)象。礦區(qū)主要發(fā)育二長花崗斑巖、斑狀二長花崗巖、石英斑巖及少量的花崗斑巖,礦體主要分布于二長花崗斑巖和斑狀二長花崗巖中。礦區(qū)蝕變發(fā)育,以鉀硅酸鹽化和黃鐵絹英巖化蝕變?yōu)橹?鉀硅酸鹽化蝕變主要分... 

【文章來源】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

西藏鐵格隆南礦區(qū)元素品位空間分布圖(于萍萍,2019)

圖1-2西藏鐵格隆南礦區(qū)元素品位空間分布圖(于萍萍,2019)隨著大數(shù)據(jù)的興起,新一輪的信息革命正在席卷各行各業(yè)。目前,基于大數(shù)據(jù)的深部找礦預(yù)測掀起了礦產(chǎn)資源評價領(lǐng)域新的熱潮。眾多學(xué)者開始討論地質(zhì)大數(shù)據(jù)特征,研究其與成礦規(guī)律的關(guān)系,并試圖運用大數(shù)據(jù)思維創(chuàng)建綜合找礦模型,圈定找礦靶區(qū)(肖克炎等,2015;趙鵬大,2015;陳建平等,2015;王登紅等,2015;吳沖龍等,2016;羅建民等,2017)。周永章等認(rèn)為可借助大數(shù)據(jù)技術(shù)建立大數(shù)據(jù)-智能礦床,通過迭代計算對已建立的礦床模型不斷完善,并利用云計算技術(shù),實現(xiàn)全球礦床研究團(tuán)隊的共同參與,創(chuàng)造一種新型的礦床模型研究方式(周永章等,2017,2018a,2018b)。除此之外,與大數(shù)據(jù)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)也被引入到礦產(chǎn)預(yù)測中來。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的核心技術(shù),可通過海量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)實現(xiàn)計算機(jī)智能化。研究顯示,利用機(jī)器學(xué)習(xí)能夠深度挖掘地質(zhì)數(shù)據(jù)中蘊含的潛在信息,有效識別和提取傳統(tǒng)方法難以識別的化探異常,并對地質(zhì)、地物、化探等多源地學(xué)信息進(jìn)行集成融合,圈定預(yù)測靶區(qū)(Zuo et al,2017,2018;Sun et al,2019;左仁廣,2019)。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的信息挖掘與集成流程大致如圖(1-4)所示:

隨著大數(shù)據(jù)的興起,新一輪的信息革命正在席卷各行各業(yè)。目前,基于大數(shù)據(jù)的深部找礦預(yù)測掀起了礦產(chǎn)資源評價領(lǐng)域新的熱潮。眾多學(xué)者開始討論地質(zhì)大數(shù)據(jù)特征,研究其與成礦規(guī)律的關(guān)系,并試圖運用大數(shù)據(jù)思維創(chuàng)建綜合找礦模型,圈定找礦靶區(qū)(肖克炎等,2015;趙鵬大,2015;陳建平等,2015;王登紅等,2015;吳沖龍等,2016;羅建民等,2017)。周永章等認(rèn)為可借助大數(shù)據(jù)技術(shù)建立大數(shù)據(jù)-智能礦床,通過迭代計算對已建立的礦床模型不斷完善,并利用云計算技術(shù),實現(xiàn)全球礦床研究團(tuán)隊的共同參與,創(chuàng)造一種新型的礦床模型研究方式(周永章等,2017,2018a,2018b)。除此之外,與大數(shù)據(jù)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)也被引入到礦產(chǎn)預(yù)測中來。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的核心技術(shù),可通過海量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)實現(xiàn)計算機(jī)智能化。研究顯示,利用機(jī)器學(xué)習(xí)能夠深度挖掘地質(zhì)數(shù)據(jù)中蘊含的潛在信息,有效識別和提取傳統(tǒng)方法難以識別的化探異常,并對地質(zhì)、地物、化探等多源地學(xué)信息進(jìn)行集成融合,圈定預(yù)測靶區(qū)(Zuo et al,2017,2018;Sun et al,2019;左仁廣,2019)。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的信息挖掘與集成流程大致如圖(1-4)所示:岡底斯是我國重要的斑巖成礦帶,前人對其做了大量工作(侯增謙等,2012;唐菊興等,2012;王保弟等,2010),其中不乏三維建模技術(shù)的研究,特別是甲瑪?shù)V床的三維建模。唐攀等利用三維建模技術(shù)構(gòu)建了甲瑪?shù)V床的地質(zhì)、蝕變、礦體模型,為甲瑪?shù)V床的成因、成礦規(guī)律總結(jié)、找礦勘查、礦山生產(chǎn)開發(fā)等綜合研究提供了重要的科學(xué)依據(jù)(唐攀等,2016)。李瑩等運用三維建模及可視化技術(shù)建立了甲瑪?shù)V區(qū)三維礦床模型,通過曲面模擬方法提取礦區(qū)控礦構(gòu)造界面,查明了礦區(qū)構(gòu)造界面對Cu、Mo、Ag、Au等元素的富集有絕對控制作用,預(yù)測了成礦中心位置(李瑩,2013)。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3033838