基于多基因遗传规划的矿石品位估计

由于矿床形成过程复杂、控制因素多,导致估计矿石品位相对困难.尽量降低矿床预测中的估计误差对矿产资源的开发和利用是至关重要的.克立格法被认为是最佳的品位估计方法,其必须满足对于品位空间分布的平稳性和内蕴假设.但实践上,大部分的品位数据具有稀疏、不规则而复杂的空间分布,这有时会导致克立格法违反平稳性和内蕴假设.本文提出基于多基因遗传规划的矿石品位估计方法,并将其与克立格法进行对比.结果显示,基于多基因遗传规划的方法不需要关于空间分布的假设.这样,简化了实施矿体品位预测的条件,并能取得较好的预测结果,可应用于复杂矿体品位的预测.

基于贝叶斯推理的LS-SVM矿产资源定量预测

针对矿产资源定量预测过程中最小二乘支持向量机(LS-SVM)的参数选择具有主观性和随意性,提出了一种与贝叶斯推理相结合的LS-SVM资源定量预测方法,并将其与证据权法(Wof E)进行了对比.在训练过程中采用贝叶斯推理方法对LS-SVM的参数选择进行优化,进而构建矿产资源定量预测优化模型.研究表明,该方法不但克服了参数选择的局限性,而且以后验概率形式输出预测结果,从而可提高预测精度.

本溪地区BIF中玄武质围岩的高场强元素特征

辽宁本溪地区条带状铁矿（BIF）与其玄武质火山围岩之间的时空关联非常密切.对于玄武质火山围岩高场强元素（HFSE）的研究表明：wNb/wTa比值（7.00-19.93）表现出明显的分异,而wZr/wHf比值（33.46-38.28）则变化不大;从弓长岭到南芬、歪头山样品的wNb/wTa比值变化具有明显的循序性.这种高场强元素的迁移和分异特征反映出俯冲作用与盆地演化之间的关联.研究区玄武质火山围岩（wNb/wYb）N比值大于1（1.21-18.45,平均2.72）,这进一步表明,其形成的构造背景为陆内弧后盆地提供了有利于BIF形成的条件.