地质大数据与机器学习在成矿预测中的应用

本文针对金属成矿预测问题,利用地质大数据分析与机器学习技术进行了系统研究。采用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)等机器学习算法,构建并优化成矿预测模型。研究过程包括数据预处理、特征选择、模型训练和交叉验证等步骤。结果显示,本文构建模型在预测精度和可靠性方面表现出色,预测准确率为85%以上,将多源地质数据融合与高级机器学习算法结合,提高了成矿预测的精度和效率,为地质勘查提供了新的技术手段和方法。

胶东三山岛-仓上断裂带控矿规律与找矿勘查实践

三山岛-仓上断裂带是我国著名胶东金矿集区重要的金矿成矿带之一;近十年来,地勘单位与科研院校针对该成矿带深部资源的预测与勘查做了大量的工作,并提出了阶梯式成矿模式。三山岛-仓上断裂带断裂带主裂面整体较陡,主要沿不同岩体的接触面进行展布,从上至下整体呈现逐渐变缓的趋势,构造蚀变带纵向上呈"S"型或反"S"型的张裂处为成矿提供了有利空间,区域内金矿体主要赋存在主裂面的下盘。对断裂带宏观和微观地质特征的分析显示,断裂带北部在三山岛地段走向NE以张剪性为主,赋存矿体延深大于延长;而在南部新立地段和仓上地段之间断裂带走向近NEE以张性为主,赋存矿体延长大于延深。针对三山岛-仓上成矿带南部与北部成矿地质条件的差异性,有针对性布设探矿工程,南部布设工程走向间距可大于倾向间距,钻孔相对较浅;北部布设工程倾向间距可大于走向间距,钻孔相对较深。