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申请/专利权人：中国地质调查局西安矿产资源调查中心

摘要：本申请涉及一种三维找矿预测方法、系统、设备及介质，属于地质勘探技术领域，方法包括：获取目标矿区内的地质样品数据并进行数据预处理；提取元素异常阈值并确定异常地质样品；对异常地质样品进行元素组合分析，确定原生晕元素组合；构建二维构造叠加晕实用模型，并根据各个原生晕元素的三维空间分布特征建立三维原生晕模型；基于机器学习算法对地球化学特征进行训练，建立矿化分布预测模型；将二维构造叠加晕实用模型、三维原生晕模型和矿化分布预测模型进行融合，得到三维综合找矿预测模型；根据三维综合找矿预测模型预测找矿靶区，得到找矿预测结果。本申请能够提高找矿预测的工作效率和准确度。

主权项：1.一种三维找矿预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：获取目标矿区内的地质样品数据并进行数据预处理；所述地质样品数据包括土壤地球化学样品数据、钻孔样品数据和槽探样品数据；对预处理后的所述地质样品数据进行异常识别，提取元素异常阈值并确定异常地质样品；对所述异常地质样品进行元素组合分析，根据浓度分带特征、轴向分带序列和元素相关性，确定原生晕元素组合；根据所述地质样品数据生成品位等值线图，根据所述品位等值线图的几何特征确定矿体定位信息；基于所述元素异常阈值、浓度分带特征、轴向分带序列、原生晕元素组合和矿体定位信息，构建二维构造叠加晕实用模型；根据所述原生晕元素组合和钻孔样品数据，得到各个原生晕元素的三维空间分布特征；基于所述二维构造叠加晕实用模型，根据各个原生晕元素的三维空间分布特征建立三维原生晕模型；根据所述三维原生晕模型提取地球化学特征，基于机器学习算法对所述地球化学特征进行训练，建立矿化分布预测模型；将所述二维构造叠加晕实用模型、三维原生晕模型和矿化分布预测模型进行融合，得到三维综合找矿预测模型；根据所述三维综合找矿预测模型预测找矿靶区，得到找矿预测结果；将所述二维构造叠加晕实用模型、三维原生晕模型和矿化分布预测模型进行融合，得到三维综合找矿预测模型的步骤包括：根据所述二维构造叠加晕实用模型、三维原生晕模型和矿化分布预测模型，分别得到各个所述模型的输出特征并进行标准化处理；基于所述标准化处理后的输出特征进行特征选择和降维处理，得到降维后的特征向量；分别为所述二维构造叠加晕实用模型、三维原生晕模型和矿化分布预测模型分配动态权重值；将降维后的特征向量根据所述权重值进行加权平均，得到初步融合的预测结果；将各个所述模型的输出特征和所述初步融合的预测结果相结合，得到数据集并划分为训练集、验证集和测试集；基于训练集对预先构建的深度神经网络模型进行初训练，并基于验证集和测试集对初训练后的深度神经网络模型进行交叉验证和模型参数优化调整，得到三维综合找矿预测模型；其中，所述动态权重值的调整基于模型在交叉验证过程中的预测误差，通过梯度下降法最小化预测误差来优化权重配置。

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