大数据挖掘与智能预测找矿靶区实验研究 ——卷积神经网络模型的应用

成矿预测需要通过一定的规则集合将专家观点、地质背景、成矿类型等因素进行综合考虑.但由于受到人类实际计算能力的生物条件限制,影响找矿预测成果的最大因素是找矿者的经验知识.随着大数据时代的到来,成矿预测可充分利用数学计算,即以特定规则对成矿系统进行计算,以概率表示成矿前景.依靠计算机的超级运算能力,结合机器学习的方法技术,可以对地质大数据进行成矿预测特征学习,实现对众多地质变量与矿体相关性之间的验证,从而进行预测.本文以安徽东至兆吉口铅锌矿床为例,示范如何通过机器学习的卷积神经网络方法,学习元素Zn在地表的分布特征与矿体在地下空间就位的耦合关系,并圈定靶区.经过450次训练后,得到了准确率95％,损失率14％的CNN模型,并成功实现智能圈定3块找矿靶区.这种神经网络模型可能表达了矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行找矿勘查并圈定靶区.