申请/专利权人：中国地质大学(武汉);武汉地大坤迪科技有限公司

申请日：2024-04-10

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118296381A

主分类号：G06F18/214

分类号：G06F18/214;G06F16/36;G06N20/00;G06Q10/0637;G06Q50/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本发明属于地质矿产资源预测领域，特别涉及一种基于地质大数据的固体矿产多尺度递进式找矿预测方法。本发明通过收集研究区的多尺度的地质、地球物理勘探数据、地球化学勘探数据和遥感等数据，利用数据挖掘技术和机器学习方法，实现找矿预测和靶区圈定。本方法旨在结合三维地质模型、机器学习方法、数据挖掘技术，处理预测区地质大数据，多尺度递进式确定靶区，为矿产资源预测提供找矿预测方法；基于找矿案例复盘构建找矿知识图谱、绘制找矿过程知识关联图，根据工作比例尺分为1:50万、1:25万、1:5万、1:2.5万和1:0.5万的地质、物探、化探和遥感数据，构建三维地质模型和属性数据集市，分析成矿条件和控矿要素之间的规律，构成成矿预测模型实现找矿预测。

主权项：1.一种基于地质大数据的固体矿产多尺度递进式找矿预测方法，其特征在于：通过有模型数据和无模型数据耦合、多源数据融合、构建找矿知识图谱、数据挖掘和构建三维属性模型形成成矿预测模型，具体步骤如下：步骤1：根据找矿预测目的整理收集待研究区的数据，根据待研究区是否存在现有成矿模型，将收集到的待研究区的数据分为有模型数据和无模型数据，所述有模型数据至少包括现有成矿系统、现有成矿模式和找矿案例，所述无模型数据至少包括地质、物探、化探和遥感数据；且无模型数据根据工作比例尺分为1:50万、1:25万、1:5万、1:2.5万和1:0.5万的地质、物探、化探和遥感数据；步骤2：通过步骤1的有模型数据的现有成矿系统和现有成矿模式分析找矿过程中重要节点，以每个重要节点之间的关系为基础绘制找矿过程知识关联图；再基于贝叶斯网络，分析重要节点之间的找矿知识，将所述找矿知识与有模型数据的找矿案例结合构建找矿知识图谱，所构建的找矿知识图谱至少包括待研究区构造、地层、岩性数据、矿产资源空间分布范围数据、矿床空间分布范围数据、矿床位置、层位和规模数据、矿体赋存位置、矿体形态、矿体厚度和矿体品位数据；步骤3：提取1:50万的地质、物探、化探和遥感数据中的地质、物探和遥感异常，结合步骤1的有模型数据及步骤2的找矿知识图谱中的待研究区构造、地层、岩性数据、矿产资源空间分布范围数据，使用GIS软件从构造格架和成矿带的角度分析所述遥感、物探和化探异常与所述矿产资源空间分布范围数据之间的规律；步骤4：在步骤3确定的矿产资源空间分布范围中提取1:25万的地质、物探、化探和遥感数据中的地质、物探、化探和遥感异常，结合步骤1的有模型数据及步骤2的找矿知识图谱中的矿床空间分布范围数据，使用GIS软件从矿质来源、底劈通道和成矿环境的角度分析所述遥感、物探和化探异常与所述矿床空间分布范围数据之间的规律；步骤5：在步骤4确定的矿床空间分布范围中提取1:5万的地质、物探、化探和遥感数据中的地质、物探、化探和遥感异常，结合步骤1的有模型数据及步骤2的找矿知识图谱中的矿床位置、层位和规模数据，使用GIS软件从成矿环境、导矿构造和配矿构造的角度分析所述地质、物探和化探异常与所述矿床位置、层位和规模数据之间的规律；步骤6：在步骤5确定的矿床位置、层位和规模中提取1:2.5万的地质、物探、化探和遥感数据中的大地电磁、地震、钻孔、激电、高精度磁测数据和化探异常，结合步骤1的有模型数据及步骤2的矿体赋存位置和矿体形态数据，使用GIS软件从深部通道、浅部导矿断裂、配矿断裂和容矿地质体的角度分析所述大地电磁、地震、钻孔、激电、高精度磁测数据和化探异常与所述矿体赋存位置和矿体形态数据之间的规律，并构建三维属性模型，进行三维潜在资源地段预测；步骤7：在步骤6确定的矿体赋存位置、矿体形态、矿体厚度和矿体品位数据中提取1:0.5万的地质、物探、化探和遥感数据中的大地音频电磁、钻孔和激电异常，结合步骤1的有模型数据及步骤2的矿体赋存位置、矿体形态、矿体厚度和矿体品位数据，使用GIS软件从浅部导矿断裂、配矿断裂和容矿地质体的角度分析所述大地音频电磁、钻孔和激电异常与所述矿体赋存位置、矿体形态、矿体厚度和矿体品位数据之间的规律，在构建的三维属性模型上开展成矿系统结构挖掘，进行远景矿体地段的预测。

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百度查询： 中国地质大学(武汉) 武汉地大坤迪科技有限公司 一种基于地质大数据的固体矿产多尺度递进式找矿预测方法

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