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申请/专利权人：青海省地质调查院(青海省地质矿产研究院、青海省地质遥感中心)

摘要：本发明涉及矿物勘探技术领域，具体为确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法及系统，包括以下步骤：基于沉积变质型铁矿数据，采用因子分析和相关性映射技术，计算多变量之间的相关性并提取关键因素，再通过因子分析识别数据中的隐藏成矿因素，采用典型相关分析探索成矿因素间的相互作用，解析成矿因素的共同影响成矿过程，生成成矿关键因素映射。本发明中，通过联合约束逆向建模提高了多源地质数据的综合效率和准确性，使得对成矿机制的全面解读更深入，利用统计推断技术如贝叶斯网络和时间序列分析，能精细地分析微观地质过程，增强对宏观成矿过程的理解，在关键成矿变量的识别和分析上，通过因子分析和相关性映射技术，达到了更高的精确度。

主权项：1.确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，其特征在于，包括以下步骤：基于沉积变质型铁矿数据，采用因子分析和相关性映射技术，计算多变量之间的相关性并提取关键因素，再通过因子分析识别数据中的隐藏成矿因素，采用典型相关分析探索成矿因素间的相互作用，解析成矿因素的共同影响成矿过程，生成成矿关键因素映射；基于所述成矿关键因素映射，采用微观地质过程统计推断技术，通过贝叶斯网络构建概率模型，参照多变量间的条件依赖性，通过时间序列分析捕捉矿物晶体生长微观过程随时间流的变化，生成成矿过程分析结果；基于所述成矿过程分析结果，采用地质数据多层次分解技术，通过奇异值分解，分解数据矩阵，识别数据中关键元素和结构，通过主成分分析从数据中提取关键趋势和模式，并识别影响成矿过程的主导变量，生成最终成矿过程分析结果；基于所述最终成矿过程分析结果，采用群体智能数据解析策略，进行成矿模型的优化，通过粒子群优化算法，初始化一组粒子，每个粒子代表成矿模型的一个潜在解决方案，粒子在解空间中根据自身经验和群体共享信息进行移动，通过不断迭代过程，粒子群趋向于最优解，从而寻找个体间的信息共享的解决方案，通过蚁群算法，模拟多个蚂蚁基于信息素浓度的交互作用，不断更新信息素的浓度，使蚁群整体趋向于最短路径，通过多次迭代，生成优化后的成矿模型；基于所述优化后的成矿模型，采用逆向建模方法，通过随机森林算法构建多棵决策树并综合多源预测结果，分析和预测数据间的关联，通过支持向量机进行分类和预测，选定超平面区分多种类别或预测未知数据，生成最终成矿机制模型；基于所述最终成矿机制模型，采用交叉验证和性能评估方法，进行模型验证和调优，交叉验证通过将地质现场数据和实验结果划分为多个子集，轮流将一部分子集作为测试集，其余作为训练集，评估模型在多数据集上的性能，性能评估通过计算精确度、召回率、F1得分关键指标，生成模型验证和调优报告；基于所述模型验证和调优报告，采用综合评估方法，进行成矿过程的多维评价，通过成本效益分析法评估模型的经济性，比较成矿预测模型的潜在经济收益与实施成本，通过生态足迹分析，定量评估成矿模型对环境的潜在影响，通过SWOT分析评估实施的可行性，生成成矿过程综合评估报告；基于沉积变质型铁矿数据，采用因子分析和相关性映射技术，计算多变量之间的相关性并提取关键因素，再通过因子分析识别数据中的隐藏成矿因素，采用典型相关分析探索成矿因素间的相互作用，解析成矿因素的共同影响和成矿过程，生成成矿关键因素映射的步骤具体为：基于沉积变质型铁矿数据，采用皮尔森相关系数法，计算每对变量间的相关系数，并对数据集中的每对变量进行关联度量，识别出关联的变量组合，生成变量相关性分析报告；基于所述变量相关性分析报告，采用探索性因子分析，对数据集进行主成分提取，通过最大方差法旋转技术优化因素的区分度，识别与成矿过程关联的关键因素，生成关键成矿因素提取报告；基于所述关键成矿因素提取报告，采用验证性因子分析，通过拉格朗日乘数法评估模型的适配度，验证和细化因子分析的结果，揭示成矿数据中潜藏的驱动因素，生成隐藏成矿因素分析报告；基于所述隐藏成矿因素分析报告，采用典型相关分析，探究多成矿因素间的相互作用方式，通过线性关系模型分析因素共同作用于成矿过程，生成成矿关键因素映射。

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