矿床统计预测2017-11-矿床模型法及特征分析法.pptVIP

11.1 矿床模型法 11 矿床模型法及特征分析法 矿床模型法也称矿床模式法，是通过建立一定地区内某一类矿床的地质概念模型，并通过合适的数学方法将地质概念模型定量化而变为数学模型，从而进行矿产预测的方法技术。 矿床地质概念模型，是一类矿床地质特征的概括性描述。主要内容一般包括：矿床中矿产资源的数量和质量、矿床所处的构造背景或大地构造位置、主岩（含矿围岩）或相关建造类别、控矿构造、围岩蚀变状况、相关的地球物理异常、地球化学异常及其它找矿标志，等。 由矿床地质概念模型经定量化而建立的数学模型也称为定量矿床模型，或矿床特征模型，可用于矿产预测。 11.1.1 矿床模型法的概念 11 矿床模型法及特征分析法 矿床地质概念模型是在一定数目的已知矿床资料的基础上建立起来的，是一种综合研究的结果。建立矿床概念模型首先要有一定数目的已知同类矿床的资料。这些用于建立地质概念模型的矿床称为典型矿床。 矿床地质概念模型相当于矿床学中的“矿床模式”；也类似于 “成矿模式”，但相对来说比后者更强调各种地质特征的客观描述，而淡化成矿过程或机制的推断。 11.1.2 矿床地质概念模型的建立 11.1 矿床模型法 11 矿床模型法及特征分析法 对矿床地质概念模型进行定量化、将其变为数学模型（定量矿床模型）的过程主要分两步： 1）将用于建模的具体矿床的所有地质特征进行数字化。由于已知矿床的各种地质资料多为定性描述，因此，数字化经常采用逻辑数据来表示某个特征的有无。 2）选择一种能够处理分析定性数据的数学方法，以数字化后的地质特征数据为基础，建立一个数学模型，使它能够最大限度地代表所有该类矿床的普遍特征或主要特征，并最好能够定量表达出各种特征的相对重要性。为达到这个目的，常用的数学地质方法是特征分析法。 11.1.3 矿床地质概念模型的定量化 11.1 矿床模型法 11 矿床模型法及特征分析法 11.1.4 定量矿床模型的检验 11.1 矿床模型法 用定量矿床模型可以根据任一对象各变量的值，计算出一个定量指标，称为成矿有利度，有时称关联度，它指示该对象与模型的相似程度，一般为一个介于0到1之间的定量值。对定量矿床模型的检验，也称回判，就是将典型矿床数据代入该模型算出成矿有利度，考查模型的有效性。如果对大多数典型矿床（或控制单元）所算出的成矿有利度都较大，接近于1，表示模型有效。 11 矿床模型法及特征分析法 定量矿床模型的外推，就是应用该模型对未知地段进行预测。具体过程是，将任一未知地段的地质特征经数字化以后，数据代入定量矿床模型，算出该地段的成矿有利度，据此对该地段作出成矿有利性的估计。 11.1.5 定量矿床模型的外推 11.1 矿床模型法 11 矿床模型法及特征分析法 实际应用中，仍需要划分基本单元、选择控制区、提取和选择地质变量。 控制区由含有典型矿床的多个单元组成。一般来说，单元大小应当与典型矿床面积相当，或稍大，这样就可以认为单元地质特征与其中所含的矿床地质特征一样，矿床地质概念模型等同于含矿单元的地质概念模型。 但在中、小比例尺预测中，有时划分的几何单元面积可以显著大于一个矿床的一般面积。这样也是可行的，只是 “矿床地质概念模型”应理解为“单元成矿地质概念模型”。 典型矿床中存在的地质特征，都是需要提取的地质变量。不包含典型矿床的单元都被作为待预测单元。 11.1.5 矿床模型法的实施 11.1 矿床模型法 11 矿床模型法及特征分析法 总之，在一定地区内实施矿床模型法的主要过程可概括为下图。 11.1.5 矿床模型法的实施 11.1 矿床模型法 选择典型矿床 建立矿床地质概念模型 在研究区内划分基本单元 选择含有典型矿床的单元为控制区 以控制区数据为基础建立定量矿床模型 提取地质变量 地质特征数字化，获取所有单元数据 模型检验（回判） 模型外推，圈定找矿远景区 特征分析法是利用多变量定性数据，找到并定量表达多个对象的普遍特征、重要特征的多变量统计分析方法。 设有多个已知对象属于同一类，例如多个“含矿单元”（都含矿）。可以认为它们的共同特征（即那些常出现于这些对象中的变量）是这些对象的重要特征；而不常出现的、只有个别对象才有的特征，不是这类对象的重要特征。因此，为了衡量一个变量是否重要，可以通过考查它与其它所有变量的匹配情况来判断。称两个逻辑变量在一个对象中匹配，如果这两个变量在该对象中都取值1（即共同出现）。变量间的匹配关系是特征分析法的基础。 11.2 特征分析法 11 矿床模型法及特征分析法 11.2 特征分析法 考查一个变量与其它变量的匹配关系，用以下方法。 设有n个样品，p个变量。数据矩阵A可表示为： 式中 aij 为逻辑数据（取值0或1）；A的每一列表示一个变量，每一行表示一个样品。 Eq 11-1 11 矿床模型法及特征分析法 匹配矩