一种基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法技术

技术编号:38571011 阅读:26 留言:0更新日期:2023-08-22 21:06
本发明专利技术公开了一种基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法。通过关联规则算法分析元素与金矿化的关联性,结合元素的迁移富集规律,判断元素异常组合,再将元素异常组合进行关联规则分析,建立定量找矿模型;所述找矿模型是根据元素异常组合,分别选取强正关联显著富集元素,强正关联略富集元素和强负关联强迁出元素,建立了硫化找矿模型和去碳酸盐化找矿模型。本发明专利技术的找矿方法中:去碳酸盐化找矿模型判断是否发生去碳酸盐化和矿化,具有较好效果;硫化找矿模型内中高含量项数与高含量项数取并集和交集,均表现出含矿率提高、矿丢失率较低、正确率高、模型稳定,且并集与交集配合使用,具有不漏矿、高效圈矿等特点。高效圈矿等特点。高效圈矿等特点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法


[0001]本专利技术涉及一种卡林型金矿找矿方法,特别是一种基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法。

技术介绍

[0002]金是硬通货,随着社会经济迅速发展,对Au的需求日益增加,但长期的开采导致浅部金矿床大量消耗,急需新的成矿理论和找矿方法服务深部和盲区找矿。
[0003]卡林型金矿床是金的重要来源,年产量约占世界金总产量的8%,主要分布于美国西部内华达州和犹他州、中国的滇黔桂和陕甘川两个金三角、东南亚、以及南美洲的秘鲁等地区(Cline et al.,2005、2013;Frimmel,2008;Su et al.,2009a、2009b、2012)。滇黔桂“金三角”是世界第二大卡林型金矿床富集基地,仅次于内华达州(Suetal.,2012、2018;Muntean and Cline,2018;Wu et al.,2019;Wei et al.,2020)。以往在成矿理论指导下,主要通过化学/物理勘探与卡林型金矿床地质特征相结合开展找矿,形成了土壤地球化学法(谢学锦,1996;陶淡等,2002;王宝林等,2011;吴松洋等,2018),构造地球化学法(韩润生,2013;刘建中等,2017;钱建平等,2015;梁德生等,2017;张善明等,2018;李松涛等,2019、2021),地球物理法(庞绪成等,2005;Mark,2007;孟小杰,2014;杨炳南等,2016),综合信息找矿预测(肖克炎等,2013;叶天竺等2017;薛建玲等,2018),以及通过三维地质建模进行找矿预测等方法(张权平等,2020;曹胜桃等,2021;Cao et al,2022)。在卡林型金矿床中,Au的品位低、不可见,使找矿难度大,找有经济价值的矿床更是不易。
[0004]关联规则算法是大数据挖掘的基础算法,也是最活跃的研究方法之一,它从大数据中发现有价值的、频繁出现的模式、关联和相关性,通过量化的数字,描述规则一的出现对规则二的出现有多大的影响(刘心怡和周永章,2019)。
[0005]卡林型金矿床勘探积累了大量化学测试数据,为大数据挖掘提供了很好的条件。本专利技术以滇黔桂“金三角”内主要的卡林型金矿床为研究对象,在区域矿床内已有微量元素数据的基础上,应用关联规则算法获取强关联规则库,进而分析矿床内元素与Au矿化之间的关联程度。最后,结合矿床内元素的迁移富集规律,提取元素异常组合,再次使用关联规则算法建立定量找矿模型,服务于区域上深部和盲区的找矿。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于,提供一种基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法。本专利技术具有去碳酸盐化找矿模型判断是否发生去碳酸盐化和矿化,具有较好效果;硫化找矿模型内中高含量项数与高含量项数取并集和交集,均表现出含矿率提高、矿丢失率较低、正确率高、模型稳定,且并集与交集配合使用,具有不漏矿、高效圈矿的特点。
[0007]本专利技术的技术方案:一种基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法,通过关联规则算法分析元素含量与金矿化的关联性、元素与金矿化的关联性,结合元素的迁移富集规律,判断元素异常组合,再将元素异常组合进行关联规则分析,建立定量找矿模
型。
[0008]前述的基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法中,所述找矿模型是根据元素异常组合,分别选取强正关联显著富集元素As、Sb、Hg、Tl、Ag、W、Rb,强正关联略富集元素Zr、Th、Ta、Nb、Hf,强负关联强迁出元素Sr,建立找矿模型。
[0009]前述的基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法中,所述强正关联显著富集元素As、Sb、Hg、Tl、Ag、W、Rb代表的硫化和黏土化作用,为硫化作用;
[0010]强负关联强迁出元素Sr代表去碳酸盐化作用,强正关联略富集元素Zr、Th、Ta、Nb、Hf是去碳酸盐化作用引起体积减小、导致含量增加,将强负关联强迁出元素和强正关联略富集元素直接反映去碳酸盐化作用。
[0011]前述的基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法中,所述找矿模型包括硫化找矿模型和去碳酸盐化找矿模型。
[0012]前述的基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法中,所述硫化找矿模型是在卡林型金矿床内As、Hg、Sb、Tl、W、Ag元素含量差异进行找矿或圈矿;
[0013]当样品中As、Hg、Sb、Tl、W、Ag、Rb等元素内中高含量项数≥2、≥3、≥4、≥5时,样品发生矿化,对应的Au含量分别为≥47.0
×
10
‑9、≥150
×
10
‑9、≥500
×
10
‑9、≥1000
×
10
‑9;
[0014]当样品中As、Hg、Sb、Tl、W、Ag、Rb等元素内高含量项数≥1、≥1、≥2、≥3时,样品发生矿化,对应的Au含量分别为≥47.0
×
10
‑9、≥150
×
10
‑9、≥500
×
10
‑9、≥1000
×
10
‑9;
[0015]前述的基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法中,所述As、Hg、Sb、Tl、W、Ag、Rb等元素的低含量与中高含量界线值分别为668
×
10
‑6、2.12
×
10
‑6、8.51
×
10
‑6、0.636
×
10
‑6、2.23
×
10
‑6、0.075
×
10
‑6、42.7
×
10
‑6,低中含量与高含量的界线分别为1939
×
10
‑6、5.84
×
10
‑6、24.1
×
10
‑6、1.36
×
10
‑6、4.63
×
10
‑6、0.164
×
10
‑6、98.8
×
10
‑6。
[0016]前述的基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法中,所述硫化找矿模型根据元素的中高含量项数和高含量项数对卡林型金矿床进行找矿或圈矿时,取并集或/和交集使用;具体的“找矿时,取并集;圈矿时,取交集”或“找矿或圈矿过程中,并集和交集配合使用”。
[0017]前述的基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法中,所述去碳酸盐化找矿模型是通过Sr负异常和高场强元素Zr、Th、Ta、Nb、Hf的正异常判断岩石是否发生去碳酸盐化。
[0018]前述的基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法中,所述去碳酸盐化找矿模型具体是:
[0019]当Zr、Th、Ta、Nb、Hf元素含量均为中高含量类、Sr元素含量低含本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法,其特征在于:通过关联规则算法分析元素含量与金矿化的关联性、元素与金矿化的关联性,结合元素的迁移富集规律,判断元素异常组合,再将元素异常组合进行关联规则分析,建立定量找矿模型。2.根据权利要求1所述的基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法,其特征在于:所述定量找矿模型是根据元素异常组合,分别选取强正关联显著富集元素As、Sb、Hg、Tl、Ag、W、Rb,强正关联略富集元素Zr、Th、Ta、Nb、Hf,强负关联强迁出元素Sr,建立找矿模型。3.根据权利要求2所述的基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法,其特征在于:所述强正关联显著富集元素As、Sb、Hg、Tl、Ag、W、Rb代表的硫化和黏土化作用,为硫化作用;强负关联强迁出元素Sr代表去碳酸盐化作用,强正关联略富集元素Zr、Th、Ta、Nb、Hf是去碳酸盐化作用引起体积减小、导致含量增加,将强负关联强迁出元素和强正关联略富集元素直接反映去碳酸盐化作用。4.根据权利要求3所述的基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法,其特征在于:所述定量找矿模型包括硫化找矿模型和去碳酸盐化找矿模型。5.根据权利要求4所述的基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法,其特征在于:所述硫化找矿模型是在卡林型金矿床内As、Hg、Sb、Tl、W、Ag元素含量差异进行找矿或圈矿;当样品中As、Hg、Sb、Tl、W、Ag、Rb等元素内中高含量项数≥2、≥3、≥4、≥5时,样品发生矿化,对应的Au含量分别为≥47.0
×
10
‑9、≥150
×
10
‑9、≥500
×
10
‑9、≥1000
×
10
‑9;当样品中As、Hg、Sb、Tl、W、Ag、Rb等元素内高含量项数≥1、≥1、≥2、≥3时,样品发生矿化,对应的Au含量分别为≥47.0
×
10
‑9、≥150
×
10
‑9、≥500
×
10
‑9、≥1000
×
10
‑9。6.根据权利要求5所述的基于大数据关联规则算法的卡林型金矿定量找矿方法,其特征在于:所述As、Hg、Sb、Tl、W、Ag、Rb等元素的低含量与中高含量界线值分别为668
×
10
‑6、2.12

【专利技术属性】
技术研发人员:曹胜桃胡瑞忠周永章刘建中谭亲平高伟郑禄林郑禄璟宋威方
申请(专利权)人:中国科学院地球化学研究所
类型:发明
国别省市:

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