三维成矿预测数据整合过程不确定性研究——以宁芜盆地钟姑矿田为例
基于多元地学大数据的三维成矿预测方法是开展深部找矿预测的新方法和新手段,也是当前成矿预测领域的研究热点之一.然而,大数据具有高维、混杂、非精确等特点,其分析处理过程面临多重不确定性.多元地学大数据整合是三维成矿预测的最终环节,其存在的不确定性将直接作用于预测结果,影响进一步的找矿应用和风险评估.本文以宁芜盆地钟姑矿田为例,从大数据思维出发,定量分析和度量预测要素和数学模型在数据整合过程中存在的不确定性及对三维成矿预测结果的影响.结果显示,断裂构造、背斜轴部等预测要素的不确定性对三维成矿预测结果的影响最为强烈;数据整合模型中,较之Logistic回归模型和证据权重模型,神经网络模型可能具有更高的不确定性程度.进一步工作可通过增强上述预测要素的可靠性和有效性、采用更多的数据整合模型进行更为全面的不确定性分析和评价,以获得更为可靠的三维成矿预测成果,从而降低成矿预测和找矿勘探风险.
不确定性、大数据、数据整合、三维成矿预测
34
P612(矿床学)
国家自然科学基金项目41820104007、41702353、41672069;国家重点研发计划项目2016YFC0600209;中央高校基本科研业务费专项资金JZ2018HGTB0249;中国科学院“西部之光”人才引进计划项目联合资助
2018-12-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
3235-3243
