【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矿物勘探，尤其涉及确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法及系统。
技术介绍
1、矿物勘探
专注于矿物资源的探测和分析，矿物勘探技术是一门应用地质学、地球物理学和地球化学方法探查和评估潜在矿产资源的科学，该领域的核心目标是识别、定位和量化矿产资源，特别是铁矿石等有经济价值的矿物，包括了解矿物的分布、成因和提取技术。
2、其中，确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法及系统是一种专门设计用于理解和解释沉积变质型铁矿形成过程的技术，其目的在于深入分析和理解铁矿石的地质形成机制，包括岩石的变质作用、沉积环境和成矿物理化学过程，这种分析对于指导矿产勘探和开发策略，评估矿床的潜在价值和开发难度至关重要，通过这种方法，可以更高效地定位和开采铁矿资源，同时减少环境影响和提高资源利用效率，该目标通常通过综合地质勘探、样本分析和一些物理方法实现，地质勘探涉及详细的地表和地下调查，以识别矿床的具体位置和特性，样本分析包括岩石和矿物的显微镜观察、化学成分测试，以及其他方法，用于确定矿石的成分和形成环境，如地震、电磁和重力测量等，被用于描绘地下结构，辅助确定矿床的规模和形状，同时借助数据管理和分析技术，以高效管理和分析地质勘探、地球物理探测及地球化学数据，地球信息系统和三维建模工具在呈现矿床结构和分布方面，能够将复杂的地质数据和成矿模型以直观的方式展现。
3、在现有方法的应用中，尽管在沉积变质型铁矿成矿机制的分析上取得了一定进展，但仍存在如下缺陷，首先，在综合和分析多源地质数据方面存在局限，尤其是在将地质、物理和化学数据进行
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，包括以下步骤：
3、s1：基于沉积变质型铁矿数据，采用因子分析和相关性映射技术，计算多变量之间的相关性并提取关键因素，再通过因子分析识别数据中的隐藏成矿因素，采用典型相关分析探索成矿因素间的相互作用，解析成矿因素的共同影响成矿过程，生成成矿关键因素映射；
4、s2：基于所述成矿关键因素映射，采用微观地质过程统计推断技术，通过贝叶斯网络构建概率模型，参照多变量间的条件依赖性，通过时间序列分析捕捉矿物晶体生长微观过程随时间流的变化，生成成矿过程分析结果；
5、s3：基于所述成矿过程分析结果，采用地质数据多层次分解技术，通过奇异值分解，分解数据矩阵，识别数据中关键元素和结构，通过主成分分析从数据中提取关键趋势和模式，并识别影响成矿过程的主导变量，生成最终成矿过程分析结果；
6、s4：基于所述最终成矿过程分析结果，采用群体智能数据解析策略，进行成矿模型的优化，通过粒子群优化算法，初始化一组粒子，每个粒子代表成矿模型的一个潜在解决方案，粒子在解空间中根据自身经验和群体共享信息进行移动，通过不断迭代过程，粒子群趋向于最优解，从而寻找个体间的信息共享的解决方案，通过蚁群算法，模拟多个蚂蚁基于信息素浓度的交互作用，不断更新信息素的浓度，使蚁群整体趋向于最短路径，通过多次迭代，生成优化后的成矿模型；
7、s5：基于所述优化后的成矿模型，采用逆向建模方法，通过随机森林算法构建多棵决策树并综合多源预测结果，分析和预测数据间的关联，通过支持向量机进行分类和预测，选定超平面区分多种类别或预测未知数据，生成最终成矿机制模型；
8、s6：基于所述最终成矿机制模型，采用交叉验证和性能评估方法，进行模型验证和调优，交叉验证通过将地质现场数据和实验结果划分为多个子集，轮流将一部分子集作为测试集，其余作为训练集，评估模型在多数据集上的性能，性能评估通过计算精确度、召回率、f1得分关键指标，生成模型验证和调优报告；
9、s7：基于所述模型验证和调优报告，采用综合评估方法，进行成矿过程的多维评价，通过成本效益分析法评估模型的经济性，比较成矿预测模型的潜在经济收益与实施成本，通过生态足迹分析，定量评估成矿模型对环境的潜在影响，通过swot分析评估实施的可行性，生成成矿过程综合评估报告。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述成矿关键因素映射包括成矿过程中的关键变量列表、变量间相互作用的统计数据、成矿过程影响力分布图，所述成矿过程分析结果具体为矿物晶体生长速率的时间序列数据、成矿液体迁移路径分析、微观因素对宏观成矿影响的量化评估，所述最终成矿过程分析结果包括数据的关键结构元素识别图、主导成矿变量的趋势分析报告、成矿过程的多维度特征摘要，所述优化后的成矿模型具体为模型参数调整策略、信息共享效率分析、群体智能算法优化路径的视觉展示，所述最终成矿机制模型包括决策树结构的综合评估报告、分类超平面的几何表示、对未知数据分类的准确性分析，所述模型验证和调优报告具体为交叉验证的分析数据、模型性能关键指标的数值汇总、性能提升方案，成矿过程综合评估报告包括经济收益与成本对比分析、成矿模型的环境影响量化报告、模型实施的swot分析结果。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于沉积变质型铁矿数据，采用因子分析和相关性映射技术，计算多变量之间的相关性并提取关键因素，再通过因子分析识别数据中的隐藏成矿因素，采用典型相关分析探索成矿因素间的相互作用，解析成矿因素的共同影响和成矿过程，生成成矿关键因素映射的步骤具体为：
12、s101：基于沉积变质型铁矿数据，采用皮尔森相关系数法，计算每对变量间的相关系数，并对数据集中的每对变量进行关联度量，识别出关联的变量组合，生成变量相关性分析报告；
13、s102：基于所述变量相关性分析报告，采用探索性因子分析，对数据集进行主成分提取，通过最大方差法旋转技术优化因素的区分度，识别与成矿过程关联的关键因素，生成关键成矿因素提取报告；
14、s103：基于所述关键成矿因素提取报告，采用验证性因子分析，通过拉格朗日乘数法评估模型的适配度，验证和细化因子分析的结果，揭示成矿数据中潜藏的驱动因素，生成隐藏成矿因素分析报告；
15、s104：基于所述隐藏成矿因素分析报告，采用典型相关分析，探究多成矿因素本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，其特征在于：所述成矿关键因素映射包括成矿过程中的关键变量列表、变量间相互作用的统计数据、成矿过程影响力分布图，所述成矿过程分析结果具体为矿物晶体生长速率的时间序列数据、成矿液体迁移路径分析、微观因素对宏观成矿影响的量化评估，所述最终成矿过程分析结果包括数据的关键结构元素识别图、主导成矿变量的趋势分析报告、成矿过程的多维度特征摘要，所述优化后的成矿模型具体为模型参数调整策略、信息共享效率分析、群体智能算法优化路径的视觉展示，所述最终成矿机制模型包括决策树结构的综合评估报告、分类超平面的几何表示、对未知数据分类的准确性分析，所述模型验证和调优报告具体为交叉验证的分析数据、模型性能关键指标的数值汇总、性能提升方案，成矿过程综合评估报告包括经济收益与成本对比分析、成矿模型的环境影响量化报告、模型实施的SWOT分析结果。
3.根据权利要求1所述的确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，其特征在于：基于沉积变质型铁矿数据，采用因子分析和相关性映射技术，
4.根据权利要求1所述的确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，其特征在于：基于所述成矿关键因素映射，采用微观地质过程统计推断技术，通过贝叶斯网络构建概率模型，参照多变量间的条件依赖性，通过时间序列分析捕捉矿物晶体生长微观过程随时间流的变化，生成成矿过程分析结果的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，其特征在于：基于所述成矿过程分析结果，采用地质数据多层次分解技术，通过奇异值分解，分解数据矩阵，识别数据中关键元素和结构，通过主成分分析从数据中提取关键趋势和模式，并识别影响成矿过程的主导变量，生成最终成矿过程分析结果的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，其特征在于：基于所述最终成矿过程分析结果，采用群体智能数据解析策略，进行成矿模型的优化，通过粒子群优化算法，初始化一组粒子，每个粒子代表成矿模型的一个潜在解决方案，粒子在解空间中根据自身经验和群体共享信息进行移动，通过不断迭代过程，粒子群趋向于最优解，从而寻找个体间的信息共享的解决方案，通过蚁群算法，模拟多个蚂蚁基于信息素浓度的交互作用，不断更新信息素的浓度，使蚁群整体趋向于最短路径，通过多次迭代，生成优化后的成矿模型的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，其特征在于：基于所述优化后的成矿模型，采用逆向建模方法，通过随机森林算法构建多棵决策树并综合多源预测结果，分析和预测数据间的关联，通过支持向量机进行分类和预测，选定超平面区分多种类别或预测未知数据，生成最终成矿机制模型的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，其特征在于：基于所述最终成矿机制模型，采用交叉验证和性能评估方法，进行模型验证和调优，交叉验证通过将地质现场数据和实验结果划分为多个子集，轮流将一部分子集作为测试集，其余作为训练集，评估模型在多数据集上的性能，性能评估通过计算精确度、召回率、F1得分关键指标，生成模型验证和调优报告的步骤具体为：
9.根据权利要求1所述的确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，其特征在于：基于所述模型验证和调优报告，采用综合评估方法，进行成矿过程的多维评价，通过成本效益分析法评估模型的经济性，比较成矿预测模型的潜在经济收益与实施成本，通过生态足迹分析，定量评估成矿模型对环境的潜在影响，通过SWOT分析评估实施的可行性，生成成矿过程综合评估报告的步骤具体为：
10.确定沉积变质型铁矿成矿机制的系统，其特征在于：根据权利要求1-9任一项所述的确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，所述系统包括统计相关性分析模块、关键因素挖掘模块、因素分析模块、微观过程建模模块、模式识别与分析模块、智能模型优化模块、综合预测效能模块、成矿过程综合评估模块；
...【技术特征摘要】
1.确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，其特征在于：所述成矿关键因素映射包括成矿过程中的关键变量列表、变量间相互作用的统计数据、成矿过程影响力分布图，所述成矿过程分析结果具体为矿物晶体生长速率的时间序列数据、成矿液体迁移路径分析、微观因素对宏观成矿影响的量化评估，所述最终成矿过程分析结果包括数据的关键结构元素识别图、主导成矿变量的趋势分析报告、成矿过程的多维度特征摘要，所述优化后的成矿模型具体为模型参数调整策略、信息共享效率分析、群体智能算法优化路径的视觉展示，所述最终成矿机制模型包括决策树结构的综合评估报告、分类超平面的几何表示、对未知数据分类的准确性分析，所述模型验证和调优报告具体为交叉验证的分析数据、模型性能关键指标的数值汇总、性能提升方案，成矿过程综合评估报告包括经济收益与成本对比分析、成矿模型的环境影响量化报告、模型实施的swot分析结果。
3.根据权利要求1所述的确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，其特征在于：基于沉积变质型铁矿数据，采用因子分析和相关性映射技术，计算多变量之间的相关性并提取关键因素，再通过因子分析识别数据中的隐藏成矿因素，采用典型相关分析探索成矿因素间的相互作用，解析成矿因素的共同影响和成矿过程，生成成矿关键因素映射的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，其特征在于：基于所述成矿关键因素映射，采用微观地质过程统计推断技术，通过贝叶斯网络构建概率模型，参照多变量间的条件依赖性，通过时间序列分析捕捉矿物晶体生长微观过程随时间流的变化，生成成矿过程分析结果的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，其特征在于：基于所述成矿过程分析结果，采用地质数据多层次分解技术，通过奇异值分解，分解数据矩阵，识别数据中关键元素和结构，通过主成分分析从数据中提取关键趋势和模式，并识别影响成矿过程的主导变量，生成最终成矿过程分析结果的步骤具体为：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：许海全，陈光庭，袁锦鹏，郝呈禄，王国良，喇品贤，严玉峰，赵忠国，李焕学，保善东，蔡生顺，王春涛，郑英，杨波，张海龙，
申请(专利权)人：青海省地质调查院青海省地质矿产研究院，青海省地质遥感中心，
类型：发明
国别省市：
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