基于重磁三维建模与机器学习...预测方法——以朱溪外围为例_王昊.pdf
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1、2023 年第 38 卷 第2期2023,38(2):0734-0747地球物理学进展Progress in Geophysicshttp:/wwwprogeophyscnISSN 1004-2903CN 11-2982/P王昊,严加永,祁光,等 2023 基于重磁三维建模与机器学习的成矿预测方法 以朱溪外围为例 地球物理学进展,38(2):0734-0747,doi:10 6038/pg2023GG0091WANG Hao,YAN JiaYong,QI Guang,et al2023 Metallogenic prediction method based on gravity and ma
2、gnetic three-dimensional modeling and machinelearning:a case study of Zhuxi Progress in Geophysics(in Chinese),38(2):0734-0747,doi:106038/pg2023GG0091基于重磁三维建模与机器学习的成矿预测方法 以朱溪外围为例Metallogenic prediction method based on gravity and magnetic three-dimensionalmodeling and machine learning:a case study o
3、f Zhuxi王昊1,严加永2,3*,祁光2,3,付光明4WANG Hao1,YAN JiaYong2,3*,QI Guang2,3,FU GuangMing4收稿日期2022-06-06;修回日期2022-11-23投稿网址http:/www progeophys cn基金项目国 家 青 年 科 学 基 金 项 目(42104136)、国 家 自 然 基 金 项 目(92062108,41574133,41630320)、国 家 重 点 研 发 计 划(2016YFC0600201)和中国地质调查局地质调查项目(DD20160082)联合资助第一作者简介王昊,男,助理工程师,研究方向为海洋地
4、球物理 E-mail:whao_202101163 com*通讯作者严加永,男,副研究员,从事矿产资源勘查和深部探测研究 E-mail:yanjy163 com1 广州海洋地质调查局,广州5114002 中国地质科学院,北京1000373 中国地质调查局中国地质科学院地球深部探测中心,北京1000374 江西省地震局,南昌3300261 Guangzhou Marine Geological Survey,Guangzhou 511400,China2 Chinese Academy of Geological Sciences,Beijing 100037,China3 China Deep
5、 Exploration Center,China Geological Survey and Chinese Academy of Geological Sciences,Beijing 100037,China4 Jiangxi Earthquake Agency,Nanchang 330026,China摘要三维地质建模是实现深部矿产勘查突破的重要途径,通过对控矿地质体建模,可以直观刻画控矿要素之间关系,实现矿集区“透明化”,进行深部找矿及预测 本文利用赣东北矿集区及外围 1 5 万重力数据和1 5 万航磁数据,开展位场分离获取用于重磁反演的异常数据,再分析物性和岩性之间的关系,完成人机
6、交互重磁反演,最后通过剖面建立朱溪矿区及邻区的三维地质模型 在三维模型建立的基础上,利用 BP 神经网络,选用随机单元作为样本训练,对朱溪矿区进行成矿预测并获得以下主要认识:(1)获得了赣东北矿集区朱溪外围的三维地质-地球物理模型,获取了地下 5 km深度的岩体、地层的三维空间形态;(2)利用 BP 神经网络对矿集区进行成矿预测,得到了矿集区不同位置的成矿有利度分布图,成矿有利单元与前人划分的成矿远景区大致相符,为赣东北矿区继续找矿提供了依据,Abstract3D geological modeling is an important way toachieve breakthroughs i
7、n deep mineral explorationBymodeling ore-controlling geological bodies,the relationshipbetweenore-controllingelementscanbeintuitivelydescribed,and the“transparency”of ore-concentrationareas can be realized for deep ore prospectivity In thispaper,using the 150,000 gravity data and 150,000aeromagnetic
8、datainthenortheasternJiangxioreconcentration area,the separation of field data is carriedout to obtain anomalous data for gravity and magneticinversion,and the relationship between physical propertiesand lithology is analyzed The human-computer interactiongravity and magnetic inversion is completed,
9、and finallythe three-dimensional geological model of the Zhuxi miningarea and its adjacent areas is established through the crosssectionBasedontheestablishmentofthethree-dimensional model,using the BP neural network andselecting random units as sample training,the prospectivityof the Zhuxi mining ar
10、ea was carried out and the followingmain ideas were obtained:(1)3D geological-Geophysical2023,38(2)王昊,等:基于重磁三维建模与机器学习的成矿预测方法 以朱溪外围为例(www progeophys cn)也为类似矿集区寻找深部金属资源提供了思路和技术关键词朱溪;地质建模;重力;磁法;BP 神经网络;成矿预测中图分类号P631文献标识码Adoi:10 6038/pg2023GG0091model of the Zhuxi in the northeastern Jiangxi mining area
11、was obtained;(2)Using BP neural network to predict themineralization of the ore concentration area,and obtaineddifferent prospectivity The metallogenic favorable unit isroughly consistent with the metallogenic prospective areadivided by the predecessors,which provides a basis forcontinued prospectin
12、g in the northeastern Jiangxi miningarea,and also provides ideas and technologies for similarore concentration area to find deep resourceKeywordsZhuxi;Geologicalmodeling;Gravity;Magnetic;BP neural network;Prospectivity0引言矿产资源是一个国家的工业基础,我国对矿产资源的需求日益增加,很大程度依赖进口,严重影响了我国的能源和安全(Xiao et al,2021),资源短缺问题已被列
13、为制约我国经济发展的瓶颈之一,开拓资源勘查空间发现资源勘查潜力,急需矿产资源评价加以指导,成矿预测作为矿产资源评价的一种方法,也是矿产勘查的进本途径,对矿产勘查有重要的指导意义根据目前研究理论找矿思路主要分为两类:一是通过高分辨率反射地震技术,二是通过综合地区地球物理探测,三维地质填图预测矿体 目前金属矿集区研究主要是通过二维剖面探测为主(吕庆田等,2010,2014;高锐等,2010),研究的只是矿集区的骨架,无法实现真正意义的三维勘探,而三维地质建模是将地质、地球物理、测井等资料和其他概念或模型综合在一起生成的三维定量随机模型 国外学者 Watt 等(2007)通过三维地质建模方法,以重力
14、、地质、钻孔等资料为约束得到前新生代基地深度,为该地区的地质和构造解释提供框架,国内利用重磁三维反演进行三维地质建模工作比较少,祁光等(2012)以安徽泥河铁矿为例开展先验地质信息约束的三维地质重磁建模研究,获得该区三维地质模型;严加永等(2014a,b)在安徽省沙溪铜矿进行三维重磁反演,通过反演磁化率体和密度体,识别了四种主要的岩体类型,为三维地质建模提供借鉴大数据时代正值数据和信息的指数增长,大数据一词不仅意味着大型数据集,还指数据本身的特征,例如不同类型的数据和数据源(Hu et al,2014)地球物理数据特征是地球科学领域固有的,大量收集的地球观测数据为应用大数据方法解决地球科学中的
15、问题提供了很好的机会(Goodchild,2008;Deng and Di,2009)大数据理论不仅为矿产勘探和评估提供了新颖的方法(Zuo and Xiong,2018),而且还可以用于分析,增强和提取现有地球科学数据中的其他信息(Wang et al,2018)近年来(矿物分布图绘制)(Carranza,2017;Zuo,2017)使用了各种机器学习方法,例如决策树,神经网络(Leite andDe Souza Filho,2009;Xiong and Zuo,2017),支持向量机(Zuo and Carranza,2011;Abedi et al,2012),随机森林(Carranza
16、 and Laborte,2015a,b;odriguez-Galiano et al,2014,2015;Gao et al,2016;McKayand Harris,2016;Zhang et al,2016b)和孤立森林(Chen and Wu,2019)在地球科学中,机器学习被广泛用于遥感数据分类(Chen et al,2014;Zhang etal,2016a;Kussul et al,2017),用于地震研究中以提取波形特征(Valentine and Trampert,2012;oss etal,2018),在矿物勘探中用于地球化学异常识别(Xiong and Zuo,2016;
17、Moeini and Torab,2017;Zuoand Xiong,2018)以及成矿预测(柯丹等,2010;Xionget al,2018)赣东北朱溪钨矿是近年来发现的目前世界上发现的最大的钨矿,它位于赣东北乐平县塔前至婺源县赋春成矿带内,是一个矽卡岩型矿床(徐备等,1992;舒良树等,1995)就目前研究程度,地下朱溪矿区 300 m 以浅矿的体基本查明,300 m 以下深部仅个别有钻孔控制,工作程度较低,因此按照目前对朱溪矿区的认识(刘建平等,2019),利用现有资料对朱溪矿区及外围进行地质建模,并在三维地质模型基础上使用机器学习对朱溪矿区及外围进行成矿预测,为朱溪外围下一步找矿提供思
18、路与建议1地质背景研究区位置如图 1 所示,属于欧亚板块东南部,位于扬子板块东南缘 构造格架受扬子、华夏两个古板块和中生代时期欧亚板块与太平洋板块的相互作用,曾有多次构造沉积岩浆变质成矿事件,537地球物理学进展www progeophys cn2023,38(2)图 1朱溪及外围地质图(b)为(a)中红色方框区域)1-第四系;2-长兴组;3-乐平组;4-茅口组;5-栖霞组上段;6-栖霞组中段;7-栖霞组下段;8-船山组;9-黄龙组;10-双桥山群;11-花岗斑岩;12-花岗闪长斑岩;13-闪长玢岩;14-煌斑岩;15-透闪石-阳起石矽卡岩;16-绿色蚀变带;17-逆断层;18-走滑断层;19
19、-性质不明断层;20-不整合接触带;21-河流Fig 1Geological map of Zhuxi(b)is the red box area in(a)1-Quaternary;2-Changxing Group;3-Leping Group;4-Maokou Group;5-Qixia Group up member;6-Qixia Group middle member;7-Qixia Group down member;8-Chuanshan Group;9-Guanglong Group;10-Shuangqianshan Group;11-Granite porphyry;12
20、-Granodiorite porphyry;13-Dioritic porphyrite;14-Lamprophyre;15-Tremolite actinite shark;16-Green alteration belt;17-everse fault;18-Strike-slip fault;19-Fault of unknown nature;20-Unconformity zone;21-iver图 2物体所受引力示意图Fig 2Schematic diagram of the gravitationalforce on an object图 32.5 维模型Fig 32.5D m
21、odel6372023,38(2)王昊,等:基于重磁三维建模与机器学习的成矿预测方法 以朱溪外围为例(www progeophys cn)图 4初始地质剖面图Fig 4Initial geological profile图 5初始剖面集成图Fig 5Initial cross-section integration drawing尤其在燕山运动时期,陆内强烈造山,形成了十分有利的成矿环境 研究区地层出露主要为中-新元古代浅变质地层(双桥山群),其次石炭系(穿山组、黄龙组)、二叠系(长兴组、乐平组、茅口组、栖霞组)、三叠系、侏罗系、及第四系松散堆积物研究区主体(如图 1a 中红色方块区域)位于钦
22、杭结合带内,该带为扬子板块与华夏板块碰撞和中生代内焊合叠覆所形成的超强变形构造带,经历了多期次、多阶段的构造运动 各个构造幕均有不同程度的变质作用,但变质作用的表现较弱,形成了较简单的具面状分布的区域动压型热流变质岩系和具带状展布的动力变质岩 主要岩石类型有板岩类、变碎屑岩类、变火山碎屑岩类 研究区内动力变质岩不太发育,仅见于局部断裂带内,主要岩性有糜棱岩、糜棱岩化砂质绢云板岩,构造角砾岩 接触变质岩主要在研究区北部双桥山群地层中,由内往外变质作用由强变弱,其岩石类型的变化为:红柱石堇青石斑点角岩-红柱石二云母角岩-石英二云母角岩-石英角737地球物理学进展www progeophys cn2
23、023,38(2)图 62.5 维模型示意图Fig 62.5D model schematic图 7模型拟合剖面Fig 7Model fit profile图 83 维地质模型Fig 83D geological model岩-斑点状绢云母千枚岩-角岩化岩石研究区位于二级构造单元的交界部位,在中元古代表现为强烈的褶皱造山作用,印支-燕山期广泛的断裂活动,燕山至喜山期推覆构造发育,形成现在复杂的构造格局 区内褶皱发育,主体走向为北东-南西走向 断裂构造发育,规模大小各异,按方向可分为北东向和北西向两组,两组断裂有较明显的先后关系,北西向断裂将北东向断裂错移研究区存在岩浆活动,大部分为第四次覆盖,
24、少量岩脉零星分布,以深成岩和岩脉形式分布为主,形成时间于白垩世,具有多期侵入的特点,区内岩脉的产状大部分受 NE 向构造裂隙控制,个别呈 NW 向8372023,38(2)王昊,等:基于重磁三维建模与机器学习的成矿预测方法 以朱溪外围为例(www progeophys cn)图 9模型正演异常(a)与实测重力异常(b)对比图Fig 9Comparison of model forward anomaly(a)and measured gravity anomaly(b)图 10不同时期地层展布Fig 10Stratigraphic distribution in different perio
25、ds展布研究区内矿床已发现主要为钨、铜矿并伴生其他金属矿,区内矿床为多隐伏矿,少部分矿体零星出露地表 隐伏矿埋深一般在 800 m 以下,走向整体为北北东向,倾向西北,矿体一般呈层状、脉状透镜状分布于花岗岩体及接触附近的碳酸盐中物性资料分析:在所研究的地质体的新鲜的露头上均匀采集,使得标本具有代表性,系统地测定了各类岩石(矿物)和不同岩性、构造、矿化蚀变的岩石,在采集过程中做相应的记录,对标本的岩性进行937地球物理学进展www progeophys cn2023,38(2)表 1区内地层物性参数表Table 1Formation physical property parameter tab
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