化探数据挖掘在金矿找矿及靶区优选中的应用——以甘肃玉石山地区为例

摘要：

由于自然界中Au元素呈微粒状、不均匀状态分布,致使部分金矿床(点)没有与之对应的Au元素异常出现,增加了通过元素异常开展地质找矿和成矿预测研究的难度.本文依据地学大数据“查明数据间的相关关系,解决地质问题”这一基本思路,以甘肃玉石山地区化探数据为研究对象,建立起研究区全样本Au元素回归模拟模型和异常样本Au元素回归模拟模型,分别计算全样本Au元素回归理论值(AuQ)和异常样本的回归理论值(AuY).通过异常查证,在AuQ异常区发现金矿点1处,在AuY异常区发现金矿点3处(一处达到小型规模),取得了很好的找矿效果.进一步对Au、AuQ、AuY分别做正规化处理相加获得综合理论值(AuH),以AuH圈定的综合异常使研究区75％金矿床(点)分布在研究区7.1％面积范围内,有效地缩小了找矿靶区的范围,解决了小范围研究区内因已知矿床(点)不足而无法开展定量找矿预测的难题.结合异常强度和地质背景分析,在研究区划分出3级共10个找矿靶区,为今后在该区找矿工作提供了基础依据.

关键词：化探数据、深度挖掘、金矿找矿、靶区优选、找矿预测

所属期刊栏目：34

分类号：P612(矿床学)

资助基金：中国地质调查项目1212011120556

在线出版日期：2018-12-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：3225-3234