基于空间数据挖掘的三维成矿预测定量指标体系建立方法研究——以宁芜盆地钟姑矿田为例

大数据思维是直接从数据人手的一种新的思维方式，其本质是减少甚至完全屏蔽人为因素干扰，让数据说话。以往三维成矿预测中指标体系的建立多采用经验分析法，以地质模型和先验知识指导控矿特征变量取值，其准确性易受到人为影响。本文基于大数据思维，使用数据驱动方法对三维成矿预测中的找矿指标体系进行探索性研究，在钟姑矿田选择4个大中型典型矿床，直接采用三维空间分析方法对地层和岩体的控矿地质体进行特征分析，通过计算Z轴方向三维距离场、分析岩体顶面隆起凹陷程度形态因素，确定各控矿要素与矿体之间的相关关系，获取定量指标。本研究改变了以往主观经验指导找矿的思路，尝试采用空间数据挖掘方法进行客观数据分析提出找矿指标，提高了找矿指标体系建立的科学性，此方法得到的定量指标体系可直接参与三维找矿预测模型的计算。

基于高分二号卫星数据的煤矿区地质灾害信息提取研究

随着遥感数据获取技术和能力的全面提高，遥感数据呈现出明显的大数据特征。发展适应于遥感大数据的智能分析和信息挖掘技术，成为当前遥感技术研究的前沿。高分二号（GF－2）卫星数据是我国首颗自主研发的亚米级高分辨率卫星数据，具有观测幅宽、重访周期短、高辐射精度、高定位精度等优势，为未来我国地质灾害的长期、动态地监测和研究提供了高精度、稳定可靠的数据源。本文选取安徽谢桥煤矿2015年1月8日的GF－2卫星影像为研究数据，在对煤矿区主要地质灾害遥感地学分析的基础上，采用面向对象的影像分析方法对研究区由采煤活动所诱发的地质灾害信息进行自动提取。结果表明：利用GF－2卫星数据能够有效地识别地质灾害体的位置、范围、形态等空间分布特征；面向对象的自动提取方法对于煤矿区大面积的积水塌陷盆地、小规模的塌陷坑和线性的地裂缝都有很高的提取精度，识别精度达90％以上；基于逐层剔除的思路构建的提取规则，为GF－2数据在地质灾害调查和大数据分析中的应用提供了很好的技术支持，也为其它地物目标的提取提供了参考，但在特征的选择和阈值的设定上需要具体分析。

基于多源数据约束的成矿动力学模拟——以宁芜盆地钟姑矿田典型矿床为例

数据驱动是大数据分析的特点之一。成矿过程的数值模拟即采用数据驱动方式，在基本的物理化学方程及地质模型基础上，通过定量的手段，模拟不同阶段、不同条件下成矿系统的演化过程，从而能够更深入、直观的讨论各种地质要素对成矿系统的影响，验证已有的成矿理论，获得新的认识。姑山铁矿床和杨庄铁矿床是宁芜火山岩盆地钟姑矿田内的典型矿床。前人研究显示，杨庄铁矿床为典型的充填一接触交代型热液矿床，而姑山铁矿床目前在成因上仍存在争议，存在岩浆成因和热液成因等多种观点。为了更好的对比和了解姑山铁矿床和杨庄铁矿床的成因及成矿过程，本文基于多源数据的综合解译剖面，采用力一热耦合数值模拟方法对与热液矿床密切相关的扩容空间的形成机制和特点开展研究。模拟结果显示，姑山铁矿床和杨庄铁矿床可能分属不同的成因类型；随着岩体的逐渐冷却，杨庄铁矿床内岩体和地层接触带会出现明显的扩容空间，可为成矿流体的汇聚及矿质的沉淀提供良好的条件，有利于热液矿床的形成；而姑山铁矿床内岩体和地层接触带只有局部区域出现扩容空问，同时体应变数值较小且形态变化大，并不利于大规模的流体汇聚及矿质的沉淀，姑山铁矿床可能主要为岩浆成因，并受少量热液的叠加改造。