摘要
矿产资源支撑着国家的经济、民生及安全等方面，是不可或缺的重要资源。要使矿产资源得到持续、稳定的供给，就必须加强矿产资源的勘探力度。随着找矿工作的推进，对找到深部隐伏矿产的需求越来越迫切，有必要结合前沿信息技术的发展、使用人工智能领域的新算法实现深部矿产预测。本文以综合分析地质、遥感、地球物理、地球化学等地学信息为基础，以云南东川以西、四川攀枝花、凉山的铜矿作为研究区，建立铜矿找矿模型，使用机器学习方法开展矿产定量预测研究，主要研究内容及取得的进展有： （1）结合综合信息矿产预测的思想，分析地层、构造、资源分布情况等地质特征，深度挖掘并解译了各类空间信息。使用S-A分形等算法对研究区物化遥数据充分解译，解析地质现象特性，分别归纳其对铜矿形成的影响。 （2）分析总结典型铜矿床成矿规律，设计了研究区铜矿综合信息找矿模型。分析区内7个典型铜矿床的地理位置、构造分区、含矿岩层等，总结典型矿床的共性成矿条件，构建涵盖大地构造位置、成矿时代、构造、物化特征等方面的找矿模型。 （3）使用模糊证据权法、支持向量机、随机森林、BP神经网络进行矿产预测。基于找矿模型构建了14个证据层，使用模糊证据权法进行矿产预测。其次，根据已知矿点分布，将研究区划分为138651个统计单元，构建含有等量正样本和负样本的训练样本集，基于支持向量机、BP神经网络、随机森林进行了预测。 （4）对4种预测结果进行综合评价，确定模糊证据权的预测结果为最优。将4种算法的预测结果分为9级潜力区，分别从预测矿床数、矿床储量规模、矿点数和面积的比值三方面对比其预测精度、可靠性及预测效率。实验证明，模糊证据权法拥有较高的预测精度，预测结果可靠，且能在最小的区域内预测到最多已知矿点，具有远高于其它算法的预测效率，适用于后续圈定远景区等工作，最具有实际应用意义。 （5）基于模糊证据权法预测结果圈定有利找矿靶区，共圈定Ⅰ级远景区10个，Ⅱ级远景区3个，Ⅲ级远景区8个。全面评价了每个靶区的成矿条件、已知矿床、找矿潜力，为研究区铜矿找矿指明工作方向。
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