一、数字找矿模型的探讨（论文文献综述）
李程[1]（2021）在《深部地质地球化学三维定量矿产预测方法研究 ——以西秦岭早子沟金矿为例》文中提出深地资源勘查是国家战略需求,深部地质地球化学三维定量矿产预测的方法研究可为该需求提供重要的技术支撑。成矿空间三维精细化建模、深部成矿有利地质地球化学信息深层次提取与推断和大深度段定量成矿预测是三维定量矿产预测需要解决的三个核心的科学问题。鉴于此,论文采用了基于三维显式建模与隐式建模相结合的地质地球化学三维可视化展示、基于多重分形含量-体积（C-V）模型的原生晕地球化学元素空间分布规律研究、基于数据驱动和知识驱动的成分数据分析框架的原生晕地球化学元素组合特征提取与推断、基于机器学习和深度学习的大深度段定量矿产预测的系列方法。具体如下:（1）针对成矿空间三维精细化建模的科学问题,通过三维显式建模与三维隐式建模相结合的方式构建深部三维地质地球化学模型,在浅表数据丰富区采用显式建模方式尽可能地控制建模精度,在大深度段数据匮乏区,采用地质约束的隐式建模方式推断深部控矿要素的空间展布。构建了地形、矿体、岩体及构造的三维地质模型,分别构建了基于显式建模和隐式建模的原生晕数据体模型和深部定量矿产预测的可视化模型,为深部定量预测提供了可视化支撑。（2）针对深部成矿有利地质地球化学信息深层次提取与推断的科学问题,以非线性理论为指导,探讨多重分形模式下三维地球化学异常提取的方法,提取了成矿空间12种成矿相关原生晕地球化学元素的空间异常特征,为成矿空间元素分布、分带与组合特征的研究奠定了数据基础;研究了基于成分数据分析的元素组合特征提取方法,基于数据驱动的成分数据分析框架,定量提取了控矿构造对应的地球化学元素组合（Sb-Hg）,为深部控矿构造的推断提供了数据支持;基于知识驱动的成分数据分析框架定量提取了前缘晕（As-Sb-Hg）、近矿晕（Au-Ag-Cu-Pb-Zn）和尾晕（W-Mo-Co-Bi）的元素组合,为深部原生晕结构解析提供了量化指标。在以上分析的基础上,构建了三维原生晕模型,通过与常规剖面原生晕方法的对比,圈定了深部靶位,为深部定量矿产预测提供了定性参考。（3）针对大深度段定量成矿预测的科学问题,以矿床成矿模式为依托,定量提取了深部地质地球化学找矿标志,构建了深部地质地球化学找矿模型,设计了用于深部定量矿产预测的最大熵模型、高斯混合模型和卷积神经网络模型三种机器学习和深度学习的定量矿产预测模型,以构造缓冲区、控矿构造元素组合Hg-Sb、主成矿元素Au、近矿晕元素组合Au-Ag-Cu-Pb-Zn、前缘晕和尾晕元素组合比值（As-Sb-Hg）/（W-Mo-Bi）五个找矿指标为输入变量,对大深度段矿体赋存地段开展了定量、定位、定概率的矿产预测。论文形成的深部地质地球化学三维定量矿产预测方法体系是以早子沟金矿成矿空间原生晕地球化学数据为依托,在充分剖析地质成矿规律的基础上,在定量提取地质地球化学找矿标志,构建深部地质地球化学找矿模型,开展大深度段定量矿产预测的思路下形成的研究成果。值得一提的是,2021年早子沟科研深钻在深部取得了显着的找矿成果,该深钻一方面验证了本论文深部预测的可信度,另一方面在加入深钻数据的基础上,为深部定量预测提供了新的找矿方向。
李金岷,黄鑫,石文杰,王勇军,崔凯,孔凡顺,谭俊[2]（2021）在《山东牟乳成矿带金青顶矿区三维综合找矿模型的构建及深部预测》文中认为探讨山东牟平-乳山成矿带金青顶金矿区成矿元素地球化学场三维分布特征,总结成矿规律,建立三维综合找矿模型,为金矿深部成矿预测提供更为丰富的信息,指导矿山生产与发展方向。针对金青顶矿区深部找矿问题,在全面收集已有地质、矿产资料的基础上,结合野外实地调查,应用三维建模与可视化技术、构造叠加晕及地质统计学理论与方法,构建矿床地质、地球化学场等方面的三维综合找矿模型,将金青顶矿床的预测评价研究拓展到三维空间,揭示了区内成矿地质特征和地球化学异常表征,据此探讨了矿体及地球化学场的三维空间分布规律。并在此基础上,开展了矿区的地质-地球化学综合信息分析与深部预测评价,减少了深部预测的不确定性。矿体三维模型显示,矿体呈现中间宽两端窄的形态,有向深部尖灭的趋势。三维地球化学场分布特征显示,Au、As、Sb、Hg、Cu、W、Sn、Co、Ni元素及组合因子主要分布于矿体浅部,向深部呈现元素场强度下降的趋势;Mo、Bi元素主要分布于矿体深部;Ag、Pb、Zn元素分布较分散,存在多个矿化中心。地质-地球化学三维模型显示,组合因子高得分区域与组合矿物富集区域相符合,Au成矿作用主要发生于矿体浅部,深部成矿作用减弱。应用格里戈良分带指数法求取Ⅱ号金矿体的原生晕垂向分带序列为Sb-Cu-Ni-Au-Sn-W-Hg-As-Co-Ag-Zn-Pb-Mo-Bi,该序列与单一期次成矿垂向分带序列进行对比无明显反常现象,指示Ⅱ号矿体当前开采深度以下成矿潜力不高。研究结果显示,在综合找矿模型指导下,基于三维地球化学空间场晕模型的三维地质、地球化学异常信息的展示、提取与综合分析,可以有效地评价深部成矿潜力,为深部成矿预测研究提供了新思路,有利于指导矿山工作的部署。综合分析认为金青顶Ⅱ号主矿体在-1 200 m以下找矿潜力一般,不宜继续进行大规模的深部探矿。
史长义[3]（2021）在《西藏玉龙Cu成矿带及其外围地区异常结构模式找矿预测研究》文中指出铜矿作为重要的战略性矿产资源之一,备受国家的重视。西藏玉龙斑岩铜（钼）成矿带是中国最大的新生代斑岩铜矿带。纵观国内外重大找矿突破,找矿模式的建立和应用起到了重要的作用。区域地质地球化学异常结构模式找矿预测法已广泛应用于找矿预测评价中。中国的1:20万和1:25万区域地球化学调查在矿产勘查工作中发挥了巨大作用,取得了海量的地球化学数据。基于大数据思维,采用新的思路和技术,再挖掘、再开发这些区域地球化学调查数据,开展区域找矿预测评价,应该是实现新的找矿突破的一种重要有效途径。本文利用区域地球化学调查数据,以异常结构模式理论和方法为基础,以玉龙成矿带和已知矿田的区域地球化学异常结构模式为预测评价标准,对玉龙Cu成矿带及其外围地区进行找矿预测研究,划分出有找寻Cu（Mo）及多金属矿前景的7个预测成矿带和19个找矿预测区,显示出玉龙Cu成矿带及其外围地区还具有很大的找矿前景。
陈懋弘,马克忠,陈港,王昱,乐兴文,李忠阳,陈忠斌[4]（2021）在《桂西孤立台地寒武系白云岩中的卡林型金矿床——以隆林德峨金矿为例》文中研究说明德峨金矿位于桂西隆林孤立碳酸盐岩台地内部,赋矿地层为寒武系含砂泥质白云岩,近东西向断层或节理密集带是主要的控矿构造。矿化体包括断控型和层控型2种。热液矿物组合以黄铁矿-毒砂-辉锑矿-石英-方解石为主,蚀变以硅化、白云石化、绢云母化为特征。载金黄铁矿具显微环带结构,核部低As高S、Fe,环带反之,推测Au主要以离子形式赋存于黄铁矿环带和毒砂中。成矿流体具有中低温（182～296℃）、低盐度w(NaCleq)（0.53%～8.81%）的特点,石英包裹体中水的DV-SMOW值在-71.2‰～-62.9‰之间,石英矿物δ18OV-SMOW值在22.3‰～23.5‰之间,计算出与石英平衡的流体δ18OH2O为12.13‰～14.72‰,暗示成矿流体为多种流体混合。方解石δ13CV-PDB为-7.5‰～0.6‰,δ18OH2O为19.2‰～20.6‰,表明成矿热液中碳主要来源于海相碳酸盐岩的溶解。沉积成因黄铁矿δ34S为-21.81‰～14.15‰,离散度很大,具有沉积来源的特点;热液黄铁矿环带为-7.52‰～1.23‰,与毒砂类似（平均值为-3.83‰）,且由核部向外环带逐渐向零值附近靠拢,结合金主要赋存在黄铁矿环带和毒砂的事实,暗示成矿热液可能以岩浆热液为主,环带的震荡变化可能跟岩浆硫上升过程中与大气降水、盆地建造水的不同程度混合有关。上述特征表明,德峨金矿具有卡林型金矿的一般特点,独特之处是其构造部位上处于孤立台地内部,赋矿地层为寒武系不纯白云岩。据此文章提出桂西孤立碳酸盐岩台地内部具有一定的找矿潜力,寒武系不纯白云岩是新的找矿层位和岩性,断裂构造和岩性是最主要的控矿因素。此认识对桂西地区卡林型金矿找矿工作向孤立台地内部探索具有重要的指导意义。
王功文,张智强,李瑞喜,李俊建,沙德铭,曾庆栋,庞振山,李大鹏,黄蕾蕾[5]（2021）在《华北重点矿集区大数据三维/四维建模与深层次集成的资源预测评价》文中进行了进一步梳理华北矿集区是中国金属矿床成矿地质背景、过程与定量预测评价较高的地区之一,其黄金储量与年产量都位居国内首位.文章依托国家重点研发计划项目"华北克拉通成矿系统的深部过程与成矿机理"顶层设计的地学理论与方法,以华北重点金矿集区（山东焦家-三山岛、招平南段和辽宁五龙、青城子）为研究区,较系统地收集和构建了地学大数据（矿集区-矿田-矿床尺度的地质、地球化学、地球物理、遥感、地质工程与地理高程等）,定量化分析了华北克拉通破坏地质背景与金成矿事件及其典型金矿床的成因模式与找矿模型,开展了矿集区地学大数据的三维/四维建模,挖掘了矿集区尺度的多元地学三维勘探变量以构建定量勘查模型.其中,运用Flac3D软件与自主研发GeoCube3.0软件实现了焦家断裂三维模型与流体饱和度参数约束的动态建模,从而重建了焦家断裂构造动态演化的四维模型.利用GeoCube3.0深层次集成模块（普通证据权、增强证据权、模糊证据权、逻辑斯蒂回归、信息量和随机森林六种方法）,开展了研究区四个矿集区的勘探变量集成及其C-V分形的A、B、C三类靶区优选,获得如下主要成果和认知:（1）研究区的四个矿集区1000～3000m深部靶区都在3处以上, A、B、C等级靶区与1000m以浅工程控制的金矿体空间关联性较好.（2）利用三维空间的证据权法集成实现了山东焦家-三山岛矿集区、招平南段矿集区和辽宁五龙矿集区3000～5000m的靶区优选.（3）基于贝叶斯理论的三维空间的证据权法是稳健的集成与靶区优选方法,适宜于在成因模式和找矿模型定量化程度高的山东焦家-三山岛矿集区、招平南段矿集区和辽宁五龙矿集区;三维空间的随机森林是机器学习中多目标集成与靶区优选方法,适宜于成矿地质体复杂的辽宁青城子矿集区,后者的成因模式和找矿模型关联的勘探变量不仅具有华北矿集区金矿断裂构造与岩浆岩侵位共性特征约束,还受围岩地层褶皱和层间滑脱构造制约.（4）利用山东焦家-三山岛矿集区三山岛大型-超大型金矿床的金储量数值及其三维块体模型,估算了该矿集区A、B级靶区三维块体单元的含金率分别为65.5%、25.1%,其深部金找矿有利靶区3000m以浅的金资源总量为3908t（含已探明金储量1700t）, 3000～5000m深部靶区金资源总量为936t.研究表明,华北重要金矿集区深部金矿床形成的"运-储"空间关联性强,具有较好的找矿潜力;这些"运-储"空间模型表征了华北克拉通破坏事件关联成矿系统的构造-岩浆-热液活动,并间接指示了金矿化富集地段.
李子颖,秦明宽,范洪海,蔡煜琦,程纪星,郭冬发,叶发旺,范光,刘晓阳[6]（2021）在《我国铀矿地质科技近十年的主要进展全文替换》文中指出本文总结了近十年我国铀矿地质工作的主要进展,包括铀矿成矿理论创新、铀成矿类型和成矿区带划分、全国铀资源潜力评价、主要工业铀矿类型研究评价、相山科学深钻、零价态金属铀的发现及新矿物发现等;论述了砂岩型铀矿快速评价、热液型铀矿攻深找盲、大数据找矿、遥感高光谱、钻探工艺及分析测试等技术创新成果;概述了依据理论创新及技术方法集成创新在国内外铀矿找矿领域的重大突破;展望了铀矿地质发展方向。
解富渊[7]（2021）在《辉铜山矽卡岩型铜矿遥感找矿模型研究及应用》文中提出
付光明[8]（2021）在《基于机器学习的三维成矿预测研究 ——以赣东北朱溪钨矿为例》文中研究指明传统的面积性成矿预测往往需要大量的已知矿点,且无法给出深部信息,制约了其在覆盖区和已知矿点数不足区的应用效果。随着资源需求和勘探难度的加大,更多单一的大型矿床深边部需开展三维成矿预测,而三维地质建模和三维地球物理反演技术的日渐成熟可为三维成矿预测提供多源的数据需求,机器学习非凡的数据挖掘能力能给三维成矿预测提供强大的技术支撑,因此,急需借助各种空间分析方法开展基于机器学习的三维成矿预测研究和应用实践验证。朱溪钨矿是当今世界上已发现的最大钨矿床,钨矿是战略性关键矿产,为了发现更多的钨矿床,保障资源安全,开展其深边部及外围的三维成矿预测很有必要。本文在该区已完成的六图幅三维地质建模和重、磁、电、震数据三维反演基础上,将剩余密度、磁化率、电阻率、P波速度和岩性5组特征采用同一网格剖分,分为包含岩性在内的5组特征的数据集1和只包含4组纯物理属性特征的数据集2。然后根据已知含矿体和不含矿体的空间位置提取了对应样本的特征属性,将已知样本拆分为训练集（75%）和测试集（25%）,分别利用K近邻（KNN）、BP神经网络（BPNN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）四种机器学习算法对训练集样本进行训练,并采用网格搜索法和10折交叉验证求取均方误差来确定最佳参数组合,进而对全区三维数据开展了分类和回归预测工作,获得了多组三维成矿预测模型。分类时通过混淆矩阵计算各模型的准确性,回归时通过接受者操作特征（ROC）曲线的制作来反映训练模型的优劣,鉴于ROC曲线不是评判模型的唯一标准,为了避免模型对训练样本产生过拟合,客观地反映模型在预测时的性能,在对各个模型阶段值统计后,对BPNN、SVM和RF模型进行了捕获效率图的制作,得出了无论数据集1还是数据集2上模型性能优劣依次为RF、SVM和BPNN模型的结论。为了更好的提升模型预测性能,接着将四种算法预测的模型进行了融合,使得预测结果有了较大的改善,缩小了单一算法对预测结果可能带来的偏差。考虑到不同算法针对不同的实际模型和实际数据表现的性能不一,随后提出了一种加权融合法,分类时,根据测试集的准确率和全局预测为1的占比两种因素之间的比例来确定各算法的权重;回归时,根据全局预测的捕获效率来确定各算法的权重,该方法一定程度上克服了模型在训练已知样本时产生的过拟合,比仅靠相等权重下融合的模型更加稳健。然后将形态较为一致的三组融合模型合并为一个更加光滑整洁的模型,用来进行远景区评价和解释,据此规划了六个一级远景区,分别为朱溪（T1）、横路（T2）、塔前（T3）、临港（T4）、涌山（T5）、珍珠山（T6）区域。根据预测结果垂直构造切片探讨了成矿与推覆构造之间的必然联系,根据不同深度的切片反映成矿远景区在垂向上的变化。三维预测结果与前人二维预测结果在地表的投影位置较为一致证实了本次成矿预测的可行性,同时三维预测的两个新的远景区可能是下一步找矿的方向。一级远景区与地表断裂对应的关系图突出了断裂的控矿作用,与花岗岩的接触关系图说明成矿热源来自于深部的花岗岩。一级远景区物理属性的分析客观地反映了本次成矿预测同样符合相似类比的理论基础,地表的重磁响应突出了异常梯级带区应该是关注的重点。结果表明,这种在完成多源地球物理三维反演和三维地质建模基础上,借助机器学习进行三维成矿预测的方法,有望解决当前成矿预测难于向三维推进的障碍,并将极大地提高勘探效益和降低施钻风险。
孙萌萌[9]（2021）在《塔吉克斯坦阿德拉斯曼-卡尼曼苏尔热液脉型铅锌矿遥感找矿靶区预测》文中研究指明
王金锋[10]（2021）在《鄂尔多斯盆地南缘D区高放射性异常分布特征研究》文中指出在“煤铀兼探”的思路下,为了充分利用以往煤炭资源勘探资料,为后续铀矿资源勘查提供资料支持,本文充分利用D区煤田勘查地质资料、测试成果及测井资料,以已发现放射性异常的直罗组为对象开展D区高放射性异常分布特征研究。本论文在资料收集整理基础上,开展了测井响应特征研究,结合地层划分与对比确定了放射性异常的赋存层位;在对目的层的测井响应特征研究基础上,确定了各钻孔异常层厚度;结合直罗组沉积构造特征对目的层空间分布进行分析;通过样品测试成果分析开展放射性测井值与铀含量关系研究、构建了铀含量预测模型;对各异常钻孔进行了铀含量估算,开展了放射性异常“点、线、面”特征研究;最后探讨了本区铀含量分布影响因素。研究表明,砂岩中的放射性异常层具有高自然伽马、低补偿密度、低电阻率的特征,利用相关图版可以较好识别岩性、有效区分常规泥岩与放射性异常层;研究区直罗组下段地层厚度较为稳定,具有下砂上泥特征,其顶、底部微构造呈现东高西低的特征,在研究区东部形成了构造斜坡带;直罗组下段下亚段为套辫状河沉积、上亚段为曲流河沉积;不同的自然伽马测井仪器所测得自然伽马值之间,及与定量伽马测井值之间相关性紧密,利用自然伽马进行铀含量估算方法有间接估算法和直接估算法;基于煤田测井资料厘定了研究区直罗组下段上下亚段的单工程铀含量、铀含量,预测了平米铀量;放射性异常层主要位于直罗组下段物性好的中细砂岩顶部和底部,下亚段比上亚段分布更广,放射性异常层主要位于本区东部构造斜坡带;直罗组下段中的中细砂岩为富含铀离子水的运移提供了较好通道,还原性气体可能加大构造斜坡带的放射性异常,直罗组下段岩相组合有利于铀元素富集。
二、数字找矿模型的探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数字找矿模型的探讨（论文提纲范文）
（1）深部地质地球化学三维定量矿产预测方法研究 ——以西秦岭早子沟金矿为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 定量矿产预测理论概述 |
| 1.2.2 地球化学信息提取方法研究现状 |
| 1.2.3 三维地质建模方法研究现状 |
| 1.2.4 三维定量矿产预测方法研究现状 |
| 小结 |
| 1.3 存在的主要问题 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 研究区地质背景与矿床特征 |
| 2.1 大地构造背景 |
| 2.1.1 大地构造位置 |
| 2.1.2 大地构造演化 |
| 2.2 区域地质背景 |
| 2.2.1 区域地层 |
| 2.2.2 区域岩浆岩 |
| 2.2.3 区域构造 |
| 2.2.4 区域变质作用 |
| 2.2.5 区域矿产 |
| 2.3 矿区地质特征 |
| 2.3.1 矿区地层 |
| 2.3.2 矿区构造 |
| 2.3.3 矿区岩浆岩 |
| 2.4 矿床地质 |
| 2.4.1 矿体 |
| 2.4.2 矿化特征 |
| 2.4.3 矿床蚀变带特征 |
| 2.4.4 成矿期次 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 理论方法 |
| 3.1 含量-体积(C-V)多重分形模型 |
| 3.2 成分数据分析方法 |
| 3.2.1 成分数据理论基础 |
| 3.2.2 连续二值分解技术 |
| 3.2.3 地球化学成分数据分析框架 |
| 3.3 空间插值算法研究 |
| 3.3.1 区域化变量 |
| 3.3.2 三维变异函数分析 |
| 3.3.3 三维克里金插值 |
| 3.4 基于机器学习的定量矿产预测方法 |
| 3.4.1 最大熵模型 |
| 3.4.2 高斯混合模型 |
| 3.4.3 卷积神经网络 |
| 第4章 三维地质地球化学建模与原生晕数据分析 |
| 4.1 三维建模数据库构建 |
| 4.2 三维地质建模 |
| 4.2.1 三维地形模型 |
| 4.2.2 三维矿体模型 |
| 4.2.3 三维构造模型 |
| 4.2.4 三维岩体模型 |
| 4.3 三维原生晕数据体模型构建与数据分析 |
| 4.3.1 描述性统计分析 |
| 4.3.2 三维原生晕数据体建模 |
| 4.3.3 基于多重分形C-V模型的三维原生晕异常数据体建模 |
| 4.3.4 基于数据驱动的成分数据分析及其元素组合特征提取 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 原生晕分带模式研究与三维原生晕模型构建 |
| 5.1 剖面原生晕模型构建与深部预测 |
| 5.1.1 剖面原生晕地球化学元素异常分布特征 |
| 5.1.2 剖面原生晕地球化学元素分带特征 |
| 5.1.3 剖面原生晕地球化学参数特征 |
| 5.1.4 剖面原生晕地球化学模型及成矿预测 |
| 5.2 三维原生晕模型构建与预测 |
| 5.2.1 基于隐式建模的三维原生晕地球化学元素空间分布规律研究 |
| 5.2.2 基于知识驱动的原生晕地球化学元素在组合提取 |
| 5.2.3 三维原生晕模型与深部预测 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 深部定量矿产预测 |
| 6.1 成矿条件分析与深部地质地球化学找矿模型构建 |
| 6.1.1 成矿条件分析与早子沟成矿模型 |
| 6.1.2 早子沟金矿深部地质地球化学找矿模型 |
| 6.2 基于机器学习和深度学习的深部定量矿产预测 |
| 6.2.1 训练样本构建 |
| 6.2.2 ROC曲线 |
| 6.2.3 最大熵预测结果与不确定性评价 |
| 6.2.4 高斯混合模型预测结果与不确定性评价 |
| 6.2.5 卷积神经网络预测结果与不确定性评价 |
| 6.3 对比分析靶位圈定 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（2）山东牟乳成矿带金青顶矿区三维综合找矿模型的构建及深部预测（论文提纲范文）
| 1 研究区地质概况 |
| 2 三维地质模型构建 |
| 2.1 研究区数据描述 |
| 2.2 三维地质模型 |
| 3 三维综合找矿模型 |
| 3.1 单元素空间场晕 |
| 3.1.1 低温元素空间场晕分布特征 |
| 3.1.2 中温元素空间场晕分布特征 |
| 3.1.3 高温元素空间场晕分布特征 |
| 3.1.4 基性元素空间场晕分布特征 |
| 3.2 组合元素空间场晕 |
| 3.3 构造叠加晕分带序列 |
| 3.4 三维地质—地球化学综合预测模型 |
| 4 结 论 |
（3）西藏玉龙Cu成矿带及其外围地区异常结构模式找矿预测研究（论文提纲范文）
| 1 区域地质背景 |
| 2 区域多元素地球化学异常分布特征 |
| 2.1 直接指示元素异常分布特征 |
| 2.2 间接指示元素异常分布特征 |
| 2.3 成矿环境元素异常分布特征 |
| 3 异常结构模式区域找矿预测评价 |
| 3.1 预测成矿带 |
| 3.2 找矿预测区 |
| 4 结论 |
（4）桂西孤立台地寒武系白云岩中的卡林型金矿床——以隆林德峨金矿为例（论文提纲范文）
| 1地质背景 |
| 2矿床地质特征 |
| 2.1地质特征 |
| 2.2矿化体特征 |
| 2.2.1层状矿化体 |
| 2.2.2脉状矿化体 |
| 3载金矿物特点 |
| 3.1载金矿物类型 |
| 3.2元素含量特征 |
| 3.3金的赋存状态 |
| 4地球化学特征 |
| 4.1成矿流体特征 |
| 4.2碳、氢、氧同位素特征 |
| 4.3硫同位素特征 |
| 4.3.1分析结果 |
| 4.3.2硫同位素示踪 |
| 5讨论 |
| 5.1德峨金矿的矿床类型 |
| 5.2矿床模型 |
| 5.2.1主要控矿因素 |
| 5.2.2矿床模型 |
| 5.3地质意义 |
| 6结论 |
（5）华北重点矿集区大数据三维/四维建模与深层次集成的资源预测评价（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 地质背景与矿床特征 |
| 2.1 地质背景 |
| 2.1.1 胶东矿集区地质背景 |
| 2.1.2 辽东矿集区地质背景 |
| 2.2 矿床时空特征 |
| 3 地学大数据与三维/四维建模 |
| 3.1 矿集区的地学大数据 |
| 3.2 矿集区的三维/四维建模 |
| 4 深层次勘探变量集成与靶区优选 |
| 5 资源预测评价 |
| 6 结论 |
（6）我国铀矿地质科技近十年的主要进展全文替换（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 铀矿成矿理论创新 |
| 1.1 叠合复成因砂岩铀成矿 |
| (1)铀源的叠合。 |
| (2)铀成矿流体的叠合。 |
| (3)铀成矿作用的叠合。 |
| 1.2 构造活动带砂岩铀成矿 |
| 1.3 热点深源热液铀成矿 |
| 2 铀矿地质研究、科学深钻及成矿预测进展 |
| 2.1 铀成矿类型和成矿区带新划分 |
| 2.2 全国铀矿资源潜力评价 |
| 2.3 铀矿地质基础研究创新 |
| 2.4 中国铀矿科学深钻(CUSD1) |
| (1)重建相山盆地火山机构。 |
| (2)建立标型剖面和深部勘查技术方法体系。 |
| (3)铀多金属矿化发现及其成矿地质特征。 |
| 2.5 零价态金属铀的发现 |
| 2.6 新矿物的发现 |
| (1)冕宁铀矿(mianningite, IMA 2014-072)。 |
| (2)羟铅烧绿石(hydroxyplumbopyrochlore, IMA2018-145)。 |
| (3)氧钠细晶石(oxynatromicrolite, IMA 2013-063)。 |
| (4)栾锂云母(luanshiweiite, IMA2011-102)。 |
| 3 铀矿勘查技术创新 |
| 3.1 砂岩型铀矿快速评价技术 |
| 3.2 热液型铀矿攻深找盲技术 |
| (1)深部盲矿地质评价技术体系。 |
| (2)深部探测地球物理技术体系。 |
| (3)深穿透地球化学技术体系。 |
| (4)遥感影像特征纹理分形分析和亮温识别技术体系。 |
| 3.3 大数据找矿技术方法 |
| (1)铀资源数据构建和存储管理。 |
| (2)数据分析和各类信息提取。 |
| (3)机器学习与智能找矿。 |
| 3.4 遥感高光谱技术 |
| 3.5 钻探工艺新技术 |
| (1)研制成功高效耐久钻头。 |
| (2)研发的交流变频电动顶驱式XD-35DB型地质岩心钻机，为国内外首台，具有国际领先水平。 |
| (3)成功研制出P、H、N三种口径的复合式液动冲击器。 |
| (4)成功研制出了适用于地浸砂岩铀矿卵砾石层钻进的胎体增强型孕镶金刚石钻头。 |
| 3.6 分析测试新技术新方法 |
| (1)二次离子质谱分析技术。 |
| (2)聚焦离子束扫描电子显微镜和飞行时间二次离子质谱联用技术。 |
| (3)基于X射线计算机断层扫描(X-CT)的岩心三维扫描及铀矿物识别技术。 |
| (4)激光烧蚀电感耦合等离子体质谱含铀矿物分析技术。 |
| (5)基于单晶衍射仪建立了单晶晶体结构解析技术。 |
| (6)分布式实验室检测技术。 |
| 4 重大找矿进展 |
| 5 展望 |
| (1)大力加强铀资源重大基础前沿创新研究。 |
| (2)大力发展砂岩型铀矿绿色智能勘查技术。 |
| (3)大力发展热液型铀矿绿色智能化探测技术。 |
| (4)发展放射性共伴生资源高效预测评价技术。 |
| (5)持续推进铀矿科学深钻工程。 |
（8）基于机器学习的三维成矿预测研究 ——以赣东北朱溪钨矿为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 基于机器学习的成矿预测研究现状及存在问题 |
| 1.2.1 神经网络 |
| 1.2.2 支持向量机 |
| 1.2.3 随机森林 |
| 1.2.4 多方法组合 |
| 1.2.5 二维向三维发展存在的问题 |
| 1.3 朱溪及周缘研究现状及存在问题 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 主要创新点 |
| 1.6 章节安排 |
| 2 朱溪外围地质背景与地球物理地球化学特征 |
| 2.1 地质背景 |
| 2.1.1 地层 |
| 2.1.2 岩浆岩 |
| 2.1.2.1 侵入岩 |
| 2.1.2.2 火山岩 |
| 2.1.3 构造 |
| 2.1.4 成矿特征 |
| 2.2 地球物理特征 |
| 2.2.1 重力场特征 |
| 2.2.2 磁场特征 |
| 2.3 物性特征 |
| 2.3.1 密度特征 |
| 2.3.2 磁性特征 |
| 2.4 地球化学特征 |
| 2.4.1 土壤异常特征 |
| 2.4.2 水系沉积物异常特征 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 四种实现成矿预测的机器学习算法原理 |
| 3.1 K近邻 |
| 3.2 BP神经网络 |
| 3.3 支持向量机 |
| 3.4 随机森林 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 朱溪外围三维物性反演与三维地质建模 |
| 4.1 三维物性反演 |
| 4.1.1 重磁三维反演 |
| 4.1.2 大地电磁和天然地震三维反演 |
| 4.1.3 三维反演结果分析 |
| 4.2 三维地质建模 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 基于机器学习的朱溪外围三维成矿预测 |
| 5.1 数据标准化 |
| 5.2 样本提取 |
| 5.3 样本扩充 |
| 5.4 模型训练及性能评价 |
| 5.4.1 样本拆分 |
| 5.4.2 训练参数选取 |
| 5.4.3 混淆矩阵评价分类模型性能 |
| 5.4.4 ROC曲线评价回归模型性能 |
| 5.5 三维成矿预测结果 |
| 5.5.1 分类预测结果 |
| 5.5.2 回归预测结果 |
| 5.6 多算法融合模型 |
| 5.6.1 均等权重融合模型 |
| 5.6.2 加权融合模型 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 朱溪外围成矿远景区综合分析 |
| 6.1 预测结果切片分析 |
| 6.2 远景区圈定 |
| 6.3 三维预测与二维预测结果对比 |
| 6.4 远景区与地面断裂的关系 |
| 6.5 远景区与花岗岩接触关系 |
| 6.6 远景区物理属性及地表响应分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 结论与建议 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 存在不足与建议 |
| 7.2.1 存在不足 |
| 7.2.2 进一步研究建议 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 参考文献 |
（10）鄂尔多斯盆地南缘D区高放射性异常分布特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地层划分与对比 |
| 1.2.2 地层微构造特征研究 |
| 1.2.3 铀矿勘查方法 |
| 1.2.4 放射性异常与铀含量的关系 |
| 1.2.5 铀富集影响因素 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 本论文的主要工作 |
| 1.6 创新点 |
| 第二章 研究区资料整理及测井响应特征研究 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 基础资料整理 |
| 2.2.1 测井资料处理 |
| 2.2.2 资料整理 |
| 2.3 目的层测井响应特征研究 |
| 2.3.1 含异常层位测井响应特征 |
| 2.3.2 目的层岩性识别图版 |
| 第三章 地层对比、微构造特征及沉积特征研究 |
| 3.1 地层划分与对比 |
| 3.1.1 地层划分与对比原则 |
| 3.1.2 地层划分与对比方法 |
| 3.1.3 地层对比结果 |
| 3.2 直罗组及上覆地层微构造特征 |
| 3.2.1 直罗组地层微构造特征 |
| 3.2.2 直罗组上覆地层微构造特征 |
| 3.3 直罗组下段沉积与地层厚度特征 |
| 3.3.1 直罗组下段沉积特征 |
| 3.3.2 直罗组下段厚度特征 |
| 第四章 放射性测井值与铀含量的关系研究 |
| 4.1 放射性单位的换算 |
| 4.2 放射性元素含量测试结果分析 |
| 4.3 放射性测井数据分析 |
| 4.3.1 自然伽马与定量伽马值对比 |
| 4.3.2 不同自然伽马仪器测井值的差异 |
| 4.3.3 不同自然伽马仪器与定量伽马测井值关系的差异 |
| 4.4 铀含量预测模型的构建 |
| 4.4.1 基于自然伽马—定量伽马相关分析的铀含量计算模型 |
| 4.4.2 基于自然伽马—测试数据相关分析的铀含量计算模型 |
| 4.4.3 预测模型误差分析 |
| 第五章 研究区测井资料含铀层精细解释及其分布特征 |
| 5.1 单井含铀量精细解释研究 |
| 5.1.1 铀含量工业指标 |
| 5.1.2 主要参数确定 |
| 5.1.3 单井含铀品位精细解释结果 |
| 5.2 放射性异常及铀矿含量空间分布特征 |
| 5.2.1 直罗组下段上、下亚段放射性异常剖面特征 |
| 5.2.2 直罗组下段上亚段放射性异常及含铀平面特征 |
| 5.2.3 直罗组下段下亚段放射性异常及含铀平面特征 |
| 第六章 研究区目的层铀含量分布影响因素分析 |
| 6.1 铀成矿一般控制因素 |
| 6.2 研究区铀富集影响因素分析 |
| 6.2.1 构造条件 |
| 6.2.2 岩性岩相条件 |
| 结论与认识 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得学术成果 |
四、数字找矿模型的探讨（论文参考文献）
- [1]深部地质地球化学三维定量矿产预测方法研究 ——以西秦岭早子沟金矿为例[D]. 李程. 成都理工大学, 2021
- [2]山东牟乳成矿带金青顶矿区三维综合找矿模型的构建及深部预测[J]. 李金岷,黄鑫,石文杰,王勇军,崔凯,孔凡顺,谭俊. 地质科技通报, 2021(06)
- [3]西藏玉龙Cu成矿带及其外围地区异常结构模式找矿预测研究[J]. 史长义. 地质学报, 2021(11)
- [4]桂西孤立台地寒武系白云岩中的卡林型金矿床——以隆林德峨金矿为例[J]. 陈懋弘,马克忠,陈港,王昱,乐兴文,李忠阳,陈忠斌. 矿床地质, 2021(05)
- [5]华北重点矿集区大数据三维/四维建模与深层次集成的资源预测评价[J]. 王功文,张智强,李瑞喜,李俊建,沙德铭,曾庆栋,庞振山,李大鹏,黄蕾蕾. 中国科学:地球科学, 2021(09)
- [6]我国铀矿地质科技近十年的主要进展全文替换[J]. 李子颖,秦明宽,范洪海,蔡煜琦,程纪星,郭冬发,叶发旺,范光,刘晓阳. 矿物岩石地球化学通报, 2021(04)
- [7]辉铜山矽卡岩型铜矿遥感找矿模型研究及应用[D]. 解富渊. 新疆大学, 2021
- [8]基于机器学习的三维成矿预测研究 ——以赣东北朱溪钨矿为例[D]. 付光明. 东华理工大学, 2021
- [9]塔吉克斯坦阿德拉斯曼-卡尼曼苏尔热液脉型铅锌矿遥感找矿靶区预测[D]. 孙萌萌. 新疆大学, 2021
- [10]鄂尔多斯盆地南缘D区高放射性异常分布特征研究[D]. 王金锋. 西安石油大学, 2021(09)