本發(fā)明涉及地質(zhì)勘探，具體為一種隱伏礦三維定量預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著礦產(chǎn)資源需求的不斷增長(zhǎng)，精確探測(cè)和定量預(yù)測(cè)隱伏礦成為地質(zhì)勘探領(lǐng)域的關(guān)鍵任務(wù)。傳統(tǒng)的地質(zhì)勘探方法在面對(duì)復(fù)雜地質(zhì)條件和隱伏礦體時(shí)往往存在局限性。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，公開號(hào)為cn118070971a公開了一種隱伏礦三維定量預(yù)測(cè)方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，通過主要通過地質(zhì)圖件、地球物理數(shù)據(jù)及地球化學(xué)數(shù)據(jù)獲取目標(biāo)礦區(qū)的地質(zhì)資料，基于成礦系統(tǒng)理論及三位一體勘查區(qū)找礦預(yù)測(cè)理論分析成礦過程確定控礦要素，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法確定目標(biāo)礦區(qū)內(nèi)每個(gè)空間位置處存在礦體的概率值。其數(shù)據(jù)類型相對(duì)較為傳統(tǒng)和單一，在復(fù)雜隱伏環(huán)境中，僅依靠這些數(shù)據(jù)難以準(zhǔn)確捕捉到特定礦區(qū)獨(dú)特的控礦要素。例如，一些特殊的地質(zhì)構(gòu)造、巖石微觀結(jié)構(gòu)變化以及礦化蝕變特征等關(guān)鍵信息可能無法被充分體現(xiàn)，從而影響對(duì)成礦過程的精準(zhǔn)分析和礦體定位預(yù)測(cè)。

3、同時(shí)，現(xiàn)有的預(yù)測(cè)方法在可視化展示方面存在欠缺，不能直觀地展現(xiàn)地質(zhì)體中隱伏礦的三維結(jié)構(gòu)。這使得地質(zhì)工作者在理解和分析預(yù)測(cè)結(jié)果時(shí)面臨困難，難以從三維空間角度深入探究地質(zhì)體與隱伏礦之間的關(guān)系，不利于制定科學(xué)合理的勘探和開采方案。

4、此外，隨著地質(zhì)數(shù)據(jù)量的不斷增加，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析方法在效率和準(zhǔn)確性上也面臨挑戰(zhàn)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何更高效地整合、分析海量地質(zhì)數(shù)據(jù)，挖掘其中隱藏的成礦信息，成為亟待解決的問題。

5、鑒于此，本發(fā)明旨在提供一種更為先進(jìn)和全面的隱伏礦三維定量預(yù)測(cè)解決方案。

6、在所述背景技術(shù)部分公開的上述信息僅用于加強(qiáng)對(duì)本公開的背景的理解，因此它可以包括不構(gòu)成對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種隱伏礦三維定量預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種隱伏礦三維定量預(yù)測(cè)方法，具體步驟包括：

4、步驟1：收集數(shù)量相等的成礦和未成礦的模型樣本，將所有模型樣本立體劃分為網(wǎng)格單元，將每個(gè)網(wǎng)格單元的地層系統(tǒng)的地層厚度、走向、傾向、傾角作為地層特征值，將巖石類型進(jìn)行分類編碼作為巖石特征值，將構(gòu)造特征的斷層走向、傾向、傾角和斷距作為構(gòu)造特征值；

5、步驟2：將是否有礦作為目標(biāo)變量，將目標(biāo)變量和與其對(duì)應(yīng)的地層特征值、巖石特征值和構(gòu)造特征值相關(guān)聯(lián)構(gòu)成一組地質(zhì)特征數(shù)據(jù)，將所有地質(zhì)特征數(shù)據(jù)的集合標(biāo)定為模型數(shù)據(jù)，將模型數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，構(gòu)建隨機(jī)森林模型，設(shè)定最大深度、節(jié)點(diǎn)分裂所需的最小樣本數(shù)、葉節(jié)點(diǎn)最小樣本數(shù)后，運(yùn)用準(zhǔn)確率對(duì)隨機(jī)森林模型進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化；

6、步驟3：通過查詢地質(zhì)編錄，提取待檢測(cè)地區(qū)的地質(zhì)特征數(shù)據(jù)，保存為地質(zhì)特征數(shù)據(jù)表，導(dǎo)入到地質(zhì)建模軟件構(gòu)建三維地質(zhì)模型，所述地質(zhì)特征數(shù)據(jù)為地層系統(tǒng)、巖石類型、構(gòu)造特征數(shù)據(jù)；

7、步驟4：對(duì)構(gòu)建好的三維地質(zhì)模型進(jìn)行立方體網(wǎng)格劃分，依據(jù)地質(zhì)特征數(shù)據(jù)表把每個(gè)網(wǎng)格單元所對(duì)應(yīng)的地質(zhì)特征數(shù)據(jù)輸入優(yōu)化后的隨機(jī)森林模型，由優(yōu)化后的隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)出存在隱伏礦可能性的網(wǎng)格單元，實(shí)現(xiàn)隱伏礦在三維空間中的定位預(yù)測(cè)。

8、進(jìn)一步地，首先對(duì)收集到的成礦和未成礦模型樣本進(jìn)行網(wǎng)格劃分，再設(shè)定第i個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)第j個(gè)測(cè)量點(diǎn)的地層厚度表示為hij，其中，網(wǎng)格單元內(nèi)測(cè)量點(diǎn)的總數(shù)為n，i用于區(qū)分不同的網(wǎng)格單元，每個(gè)網(wǎng)格單元都有其獨(dú)立的一套測(cè)量點(diǎn)數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的地層厚度的特征值計(jì)算過程，j是在第i個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)對(duì)各個(gè)測(cè)量點(diǎn)進(jìn)行編號(hào)的變量；

9、則地層厚度的特征值的計(jì)算公式為：

10、

11、設(shè)定第i個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)第j個(gè)測(cè)量點(diǎn)的地層走向角度表示為αij，先將角度值αij轉(zhuǎn)換為弧度值進(jìn)行計(jì)算，轉(zhuǎn)換后的弧度值為：

12、

13、式中，θij表示為第i個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)第j個(gè)測(cè)量點(diǎn)的地層走向角度弧度值，之后計(jì)算xij＝cosθij和yij＝sinθij，

14、則地層走向的特征值的計(jì)算公式為：

15、

16、式中，θi表示為弧度值下第i個(gè)網(wǎng)格單元的地層走向的特征值

17、再將弧度值θi轉(zhuǎn)換成角度值作為地層走向的特征值：

18、

19、式中，αi表示為第i個(gè)網(wǎng)格單元的地層走向的特征值，

20、設(shè)定第i個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)第j個(gè)測(cè)量點(diǎn)的地層傾向角度表示為βij，先轉(zhuǎn)換為弧度值：

21、

22、式中，表示為第i個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)第j個(gè)測(cè)量點(diǎn)的地層傾向角度弧度值，之后計(jì)算和

23、則地層傾向的特征值的計(jì)算公式為：

24、

25、式中，表示為弧度值下第i個(gè)網(wǎng)格單元的地層傾向的特征值；

26、再轉(zhuǎn)換成角度值作為地層傾向的特征值：

27、

28、設(shè)定第i個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)第j個(gè)測(cè)量點(diǎn)的地層傾角表示為γij，則地層傾角的特征值的計(jì)算公式為：

29、

30、式中，γi表示為第i個(gè)網(wǎng)格單元的地層傾角的特征值，

31、確定可能出現(xiàn)的所有巖石類型，并為它們分別建立唯一的編碼ck，其中，k＝1，2，3，…，f,f表示為第i個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)所確定的可能出現(xiàn)的所有不同巖石類型的總數(shù)量，形成一個(gè)巖石類型編碼列表，設(shè)定第i個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)第k種巖石類型的分布面積為aik，總面積為si，則第k種巖石類型在該網(wǎng)格單元內(nèi)的面積占比公式表示為：

32、

33、式中，pik表示為第個(gè)i網(wǎng)格單元內(nèi)第k種巖石類型的面積占比，aik表示為第i個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)第k種巖石類型的分布面積，si表示為第i個(gè)網(wǎng)格單元的總面積，

34、在每個(gè)網(wǎng)格單元中，通過比較不同巖石類型的面積占比pik，提取占比最高的巖石類型，將該巖石類型的編碼作為此網(wǎng)格單元的巖石類型編碼特征值。

35、進(jìn)一步地，以是否有礦作為分層變量，成礦樣本和未成礦樣本總數(shù)為e，對(duì)所有成礦樣本，使用隨機(jī)數(shù)生成器，在1到e范圍內(nèi)生成個(gè)不重復(fù)的隨機(jī)數(shù)，將對(duì)應(yīng)編號(hào)的成礦樣本加入訓(xùn)練集，對(duì)于未成礦樣本，使用隨機(jī)數(shù)生成器，在1到e范圍內(nèi)生成個(gè)不重復(fù)的隨機(jī)數(shù)，將所有對(duì)應(yīng)編號(hào)的未成礦樣本加入訓(xùn)練集，當(dāng)模型對(duì)訓(xùn)練集中成礦樣本和未成礦樣本整體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確的比例，即準(zhǔn)確率指標(biāo)高于90％時(shí)，停止訓(xùn)練。

36、進(jìn)一步地，初步將最大深度設(shè)定為8，使用已劃分好的訓(xùn)練集，構(gòu)建隨機(jī)森林模型，設(shè)定節(jié)點(diǎn)分裂所需的最小樣本數(shù)為8，葉節(jié)點(diǎn)最小樣本數(shù)為5。

37、進(jìn)一步地，在隨機(jī)森林模型訓(xùn)練的每一輪迭代中，將訓(xùn)練集中的樣本數(shù)據(jù)輸入到當(dāng)前的隨機(jī)森林模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)，設(shè)訓(xùn)練集中成礦樣本的正確預(yù)測(cè)數(shù)量為tp，未成礦樣本的正確預(yù)測(cè)數(shù)量為tn，成礦樣本和未成礦樣本總數(shù)為e,在每一輪訓(xùn)練結(jié)束后，根據(jù)公式計(jì)算準(zhǔn)確率：

38、

39、式中，accuracy表示為準(zhǔn)確率，e表示為成礦樣本和未成礦樣本總數(shù)，tp表示為成礦樣本的正確預(yù)測(cè)數(shù)量，tn表示為未成礦樣本的正確預(yù)測(cè)數(shù)量；

40、當(dāng)準(zhǔn)確率accuracy高于90％停止訓(xùn)練。

41、進(jìn)一步地，將地層系統(tǒng)資料中的地層各層名稱、厚度、走向、傾向和傾角數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一的文本格式保存為地質(zhì)特征數(shù)據(jù)表，然后導(dǎo)入地質(zhì)建模軟件中，以不同的顏色或材質(zhì)區(qū)分不同巖石類型，使模型在視覺上能夠直觀反映巖石類型的分布特征，把構(gòu)造特征數(shù)據(jù)融入模型，展示斷層在三維空間中的位置、形態(tài)以及與地層的交切關(guān)系，構(gòu)建出完整的包含地層結(jié)構(gòu)、巖石類型和構(gòu)造特征的三維地質(zhì)模型。

42、進(jìn)一步地，從構(gòu)建好的待檢測(cè)地區(qū)三維模型中，按照和訓(xùn)練模型時(shí)相同的方式提取特征數(shù)據(jù)，包括地層厚度、走向、傾向、傾角，巖石類型編碼，以及斷層的走向、傾向、傾角和斷距，對(duì)待檢測(cè)地區(qū)的三維空間進(jìn)行立方體網(wǎng)格劃分，將每個(gè)網(wǎng)格單元視為一個(gè)獨(dú)立的樣本點(diǎn)，將所有樣本數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的隨機(jī)森林模型中，根據(jù)輸入的特征數(shù)據(jù)，利用在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)到的地質(zhì)特征與成礦之間的關(guān)系模式，在模型預(yù)測(cè)結(jié)果輸出后，設(shè)定概率閾值μ，當(dāng)某網(wǎng)格單元的預(yù)測(cè)結(jié)果所對(duì)應(yīng)的存在隱伏礦之概率值高于該概率閾值μ時(shí)，判定此網(wǎng)格單元所處位置存在隱伏礦；反之，概率值未達(dá)概率閾值μ，則判定該位置不存在隱伏礦。

43、另外還提供-種隱伏礦三維定量預(yù)測(cè)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)用于執(zhí)行上述的一種隱伏礦三維定量預(yù)測(cè)方法，包括：

44、特征提取模塊，用于收集數(shù)量相等的成礦和未成礦模型樣本，并立體化分為網(wǎng)格單元，將每個(gè)網(wǎng)格單元的地層結(jié)構(gòu)的地層厚度、走向、傾向、傾角作為特征值，將巖石類型進(jìn)行分類編碼作為特征值，將構(gòu)造特征的斷層走向、傾向、傾角和斷距作為特征值，將是否有礦作為目標(biāo)變量；

45、特征提取模塊，用于收集數(shù)量相等的成礦和未成礦的模型樣本，將所有模型樣本立體劃分為網(wǎng)格單元，將每個(gè)網(wǎng)格單元的地層結(jié)構(gòu)的地層厚度、走向、傾向、傾角作為地層特征值，將巖石類型進(jìn)行分類編碼作為巖石特征值，將構(gòu)造特征的斷層走向、傾向、傾角和斷距作為構(gòu)造特征值；

46、模型構(gòu)建模塊，用于將是否有礦作為目標(biāo)變量，將目標(biāo)變量和與其對(duì)應(yīng)的地層特征值、巖石特征值和構(gòu)造特征值相關(guān)聯(lián)構(gòu)成一組地質(zhì)特征數(shù)據(jù)，將所有地質(zhì)特征數(shù)據(jù)的集合標(biāo)定為模型數(shù)據(jù)，將模型數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，構(gòu)建隨機(jī)森林模型，設(shè)定最大深度、節(jié)點(diǎn)分裂所需的最小樣本數(shù)、葉節(jié)點(diǎn)最小樣本數(shù)后，運(yùn)用準(zhǔn)確率對(duì)隨機(jī)森林模型進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化；

47、三維建模模塊，用于通過查詢地質(zhì)編錄，提取待檢測(cè)地區(qū)的地質(zhì)特征數(shù)據(jù)，保存為地質(zhì)特征數(shù)據(jù)表，導(dǎo)入到地質(zhì)建模軟件構(gòu)建三維地質(zhì)模型，所述地質(zhì)特征數(shù)據(jù)為地層結(jié)構(gòu)、巖石類型、構(gòu)造特征數(shù)據(jù)；

48、隱伏礦定位模塊，用于對(duì)構(gòu)建好的三維地質(zhì)模型進(jìn)行立方體網(wǎng)格劃分，依據(jù)地質(zhì)特征數(shù)據(jù)表把每個(gè)網(wǎng)格單元所對(duì)應(yīng)的地質(zhì)特征數(shù)據(jù)輸入優(yōu)化后的隨機(jī)森林模型，由優(yōu)化后的隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)出存在隱伏礦可能性的網(wǎng)格單元，實(shí)現(xiàn)隱伏礦在三維空間中的定位預(yù)測(cè)。

49、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

50、通過收集數(shù)量相等的成礦和未成礦模型樣本，并將其立體化分為網(wǎng)格單元，包括地層結(jié)構(gòu)、巖石類型和構(gòu)造特征等多個(gè)特征值，以及是否有礦的目標(biāo)變量，在隨機(jī)森林模型中避免因樣本數(shù)量不均衡導(dǎo)致模型對(duì)某一類樣本過度學(xué)習(xí)，而對(duì)另一類樣本學(xué)習(xí)不足，從而提高模型對(duì)不同成礦情況的識(shí)別能力和泛化能力。

51、將成礦和未成礦模型樣本立體化分為網(wǎng)格單元后，可以清晰地展現(xiàn)出地層在不同微小區(qū)域內(nèi)走向的變化情況，針對(duì)每個(gè)網(wǎng)格單元可以詳細(xì)獲取地層結(jié)構(gòu)、巖石類型以及構(gòu)造特征多個(gè)特征值，每個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)的多種地質(zhì)特征相互關(guān)聯(lián)、相互影響，共同作用于成礦過程，為揭示成礦機(jī)制提供了豐富的信息，經(jīng)過多次試驗(yàn)和參數(shù)調(diào)整，模型的準(zhǔn)確率能夠達(dá)到較高水平，有效提升了對(duì)隱伏礦預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。