付世興，劉偉棟

（中國冶金地質(zhì)總局山東正元地質(zhì)勘查院，山東 濟(jì)南 250132）

礦產(chǎn)資源定量預(yù)測是礦產(chǎn)資源勘查的重要一部分，其預(yù)測方法較為復(fù)雜，且具有多元化、精細(xì)化的特點(diǎn)?，F(xiàn)有礦產(chǎn)資源定量預(yù)測主要分為知識驅(qū)動與數(shù)量驅(qū)動兩種預(yù)測方式，根據(jù)已知經(jīng)驗(yàn)與各類參數(shù)或成礦要素與礦點(diǎn)相關(guān)信息進(jìn)行定量分析后，完成礦產(chǎn)預(yù)測[1]。隨著近些年來地質(zhì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，使得礦產(chǎn)資源定量預(yù)測向著智能化、定量化與可視化方向發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在礦產(chǎn)預(yù)測中的使用使預(yù)測能夠更加深層次的提取與識別出礦產(chǎn)信息，同時結(jié)合遙感、化探、物探、地質(zhì)等相關(guān)信息，識別礦產(chǎn)信息中礦物空間關(guān)聯(lián)系，開展綜合性礦產(chǎn)預(yù)測工作。而目前現(xiàn)有礦產(chǎn)資源評價中，Brown在礦產(chǎn)資源評價中使用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；Carranza等在預(yù)測菲律賓碧瑤地區(qū)金礦資源時使用了邏輯回歸、證據(jù)權(quán)和隨機(jī)森林三種模型；陰江寧等應(yīng)用Hopf i eld循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對新疆東天山的銅鎳硫化物礦床進(jìn)行礦產(chǎn)資源評價[2]。相較于傳統(tǒng)方法，現(xiàn)有預(yù)測方法能夠較好的表現(xiàn)出空間內(nèi)非線性的復(fù)雜關(guān)系，但仍受到較多不確定因素影響，無法滿足大規(guī)模礦產(chǎn)資源預(yù)測。因此，提出基于地質(zhì)大數(shù)據(jù)理念的模型驅(qū)動礦產(chǎn)資源定量預(yù)測，提出一種更適合大規(guī)模礦產(chǎn)資源預(yù)測方法。

1 基于地質(zhì)大數(shù)據(jù)理念的模型驅(qū)動礦產(chǎn)資源定量預(yù)測

1.1 地質(zhì)大數(shù)據(jù)成礦有利度計(jì)算

礦產(chǎn)資源作為定量預(yù)測最終目標(biāo)，方法首先圈定成礦有利地區(qū)，計(jì)算相關(guān)礦產(chǎn)地區(qū)有利度[3]。礦區(qū)相關(guān)區(qū)域有利度空間分布情況，其有利度直接反映出成礦可能性的高低，通過研究地區(qū)地質(zhì)模型、成礦模型以及數(shù)學(xué)模型等，建立定量化預(yù)測模型，對地層、巖體、斷裂構(gòu)造等相關(guān)信息定量化處理，通過地質(zhì)大數(shù)據(jù)理念模型分析后，考慮到成礦地質(zhì)因素與控礦因素的多樣復(fù)雜性，為降低單一信息多解性對預(yù)測造成的不確定性影響，在地質(zhì)大數(shù)據(jù)理念模型基礎(chǔ)上，將各類空間信息數(shù)據(jù)化整合，得到成礦有力度模型為：

其中，x0、x1、x2…xn為n個資源預(yù)測變量 ；a0、a1、a2…an為度量變量相對貢獻(xiàn)權(quán)系數(shù)；F 為有利度函數(shù)。通過計(jì)算，綜合礦山信息，得到地質(zhì)變量權(quán)系數(shù)，得到地質(zhì)大數(shù)據(jù)成礦有利度。

1.2 大數(shù)據(jù)礦產(chǎn)資源量估算

在礦區(qū)內(nèi)圈定成礦有利度較高分為后，對含有大量采樣信息區(qū)域，可通過鉆孔采樣的方式，估算圈定區(qū)域內(nèi)礦產(chǎn)資源含量：

其中，C 為區(qū)域內(nèi)某種礦產(chǎn)元素資源量；fp為區(qū)域內(nèi)巖石平均重量；v 為模型中單個塊體體積；g 為單元內(nèi)方塊元素不同品位值；j 為區(qū)域內(nèi)夾石率，即礦區(qū)內(nèi)部不符合要求巖石所占比例。

預(yù)測過程中，每個區(qū)域內(nèi)礦種的資源量均采用資源量上限與下限預(yù)測方法，根據(jù)工業(yè)品位估算出礦石資源量，對低品位資源量下限作出評估，同時對工業(yè)品位內(nèi)礦塊平均品位作出預(yù)測，得到其上限。根據(jù)礦區(qū)實(shí)際情況，校正找礦資源量，在其資源不足時，可采用體積估算與豐度估算法對資源上限與下限作出預(yù)測，完成礦產(chǎn)資源定量預(yù)測。

2 仿真實(shí)驗(yàn)

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證基于地質(zhì)大數(shù)據(jù)理念的模型驅(qū)動礦產(chǎn)資源定量預(yù)測方法有效性。在同一實(shí)驗(yàn)條件下，對比地質(zhì)大數(shù)據(jù)模型驅(qū)動礦產(chǎn)資源定量預(yù)測方法、SVM模型驅(qū)動礦產(chǎn)資源定量預(yù)測方法以及決策樹模型驅(qū)動礦產(chǎn)資源定量預(yù)測方法預(yù)測效果。實(shí)驗(yàn)過程選取某處礦山，其礦山地質(zhì)單元分布，如圖1所示。

圖1 實(shí)驗(yàn)礦山地質(zhì)單元分布

實(shí)驗(yàn)礦山中主要包含沖擊性砂金礦與礫巖型砂金礦兩種礦石資源。沖擊性砂金礦床較為穩(wěn)定，經(jīng)風(fēng)化作用和流水沖刷作用，金從中解離出來，含金的碎屑物可以被流水搬運(yùn)到適宜的地段經(jīng)機(jī)械沉積分異而形成砂金礦床。礫巖型砂金礦則為各地質(zhì)時期的砂金礦經(jīng)成巖作用或再受較輕微的變質(zhì)作用而形成含金礫巖。由三組方法分別對實(shí)驗(yàn)礦山內(nèi)兩種礦產(chǎn)資源預(yù)測，實(shí)驗(yàn)中，礦山預(yù)測要素，如表1所示。

表1 實(shí)驗(yàn)礦預(yù)測要素

天然重沙測量 自然金異常與重礦物組合異常 必要砂金物源 古生代-中生代中酸性侵入巖、古生代碎屑巖、太古代-元古代變質(zhì)巖、各時代巖金礦必要堆積場所 河谷 必要搬運(yùn)介質(zhì) 地表徑流、潛流 必要地貌 第四紀(jì)河谷地貌 必要成礦時期 第四紀(jì) 必要

預(yù)測過程中，為保證結(jié)果真實(shí)性，隨機(jī)輸入選擇、賦值等變量因素。在礦產(chǎn)定位中選擇含有砂金單位的數(shù)據(jù)構(gòu)成模型數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行矢量長度處理，依據(jù)變量權(quán)系數(shù)值和變量的性質(zhì)，隨機(jī)加入變量權(quán)系數(shù)，如表2所示。

表2 實(shí)驗(yàn)變量權(quán)系數(shù)

三組方法分別對相同實(shí)驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行處理后，取其結(jié)果平均值。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

在數(shù)據(jù)處理過程中，預(yù)測正確數(shù)量/被預(yù)測正確個數(shù)=預(yù)測精度；而正確預(yù)測個數(shù)/預(yù)測個數(shù)=召回率；2×精度×召回率/（精度+召回率）=Fl-score。得到結(jié)果，如表3所示。

分析表3可以看出，在礦產(chǎn)資源定量預(yù)測中，SVM方法預(yù)測精準(zhǔn)度較低，其預(yù)測精準(zhǔn)度為55.49%，決策樹方法預(yù)測精準(zhǔn)度為83.49%，而大數(shù)據(jù)方法預(yù)測精準(zhǔn)度可到89.49%。在無礦點(diǎn)預(yù)測判斷中，大數(shù)據(jù)方法精準(zhǔn)度最高，可達(dá)到98.76%，在無礦點(diǎn)預(yù)測中召回率更高，因此證明基于地質(zhì)大數(shù)據(jù)理念的模型驅(qū)動礦產(chǎn)資源定量預(yù)測方法能夠更好應(yīng)用于大范圍礦產(chǎn)資源預(yù)測。

表3 預(yù)測結(jié)果對比

3 結(jié)語

在基于地質(zhì)大數(shù)據(jù)理念的模型驅(qū)動礦產(chǎn)資源定量預(yù)測方法研究過程中，以地質(zhì)大數(shù)據(jù)理念的模型為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)整體礦產(chǎn)資源定量預(yù)測方法，模型驅(qū)動了豐富了地層、巖體、斷裂等控礦地質(zhì)因素，將其與地球物理、地球化學(xué)、遙感信息等找礦標(biāo)志相結(jié)合，解決實(shí)際找礦過程中地質(zhì)理論與實(shí)際問題，實(shí)現(xiàn)多元信息集成，提高大量礦產(chǎn)資源預(yù)測準(zhǔn)確性，為地質(zhì)大數(shù)據(jù)礦產(chǎn)資源挖掘與應(yīng)用提供新的技術(shù)與思路。