深部礦產預測中地質檔案大數據的挖掘與應用研究

摘 要：本文通過分析地質檔案數據在深部礦產預測中的重要作用，闡述了地質檔案數據可為深部礦產預測提供重要線索，概述了地質檔案數據挖掘技術，并詳細闡述了地質檔案數據在深部礦產預測中的三大應用，即深部礦產資源潛力評價、深部礦產資源勘探靶區圈定和深部礦產資源勘探風險評估。研究表明，地質檔案大數據是深部礦產預測的重要基礎，其在深部礦產預測中的應用前景廣闊。

關鍵詞：深部礦產預測；地質檔案大數據；數據挖掘；資源評價

引言

深部礦產預測，即深部地球資源勘查，是在地殼深處探尋、勘探和開發礦產資源的關鍵活動。這一領域對國家礦產資源安全和經濟社會可持續發展具有深遠影響。隨著全球對礦產資源需求的增長和傳統資源枯竭的挑戰，深部礦產預測在保障國家礦產資源安全上發揮著關鍵作用[1]。全球60%以上的已探明礦產資源蘊藏于深部地球，包括傳統和新型礦產，對國家戰略、高新技術發展和產業升級至關重要。

地質檔案數據在深部礦產預測中具有基石性的作用，長期積累的豐富、系統和真實的礦產資料構成了不可或缺的基礎資源庫[2]。這包括地質圖、剖面圖、柱狀圖、專業報告、文獻資料和實物樣品等，為深部礦產預測提供了關鍵依據。這些數據描繪了地質體演化的全貌，支持深部礦產預測的精準度。時空信息記錄了礦產資源在不同時間和空間尺度上的產狀變化、結構特征及品位差異等參數，為勾勒礦產資源的整體時空分布態勢提供了強有力的支持具有高效的應用價值。地質檔案數據是深部礦產預測中的關鍵角色，其中蘊含的信息揭示了深部礦產資源的重要線索[3]。具體而言，地質異常包括巖石、礦物、地球物理和地球化學等多方面的異常表現，與深部礦產資源的賦存狀態密切相關。地質標志則在巖石、礦物、構造和地貌特征上體現，刻畫了成礦條件與成礦過程，如巖石標志有助于理解礦床的形成環境與時代背景，構造標志揭示了成礦控制因素及動力學機制。此外，地質規律是深部礦產預測中的重要參考指標，反映了深部礦產資源賦存的規律性和規模性，如礦產類型、礦體形態、礦體規模以及礦體品位等方面的一致性規律。

1 地質檔案數據挖掘技術

地質檔案數據挖掘技術是一種利用先進的計算機科學技術手段，從大量地質檔案信息中提煉出具有重要價值知識的方法與工具，在深部礦產預測領域扮演著至關重要的角色[4]。這一技術通過嚴謹的數據處理流程和高效的算法應用，能夠揭示深部礦產資源的分布規律、成礦因素以及成礦模式等關鍵信息，為科學合理的深部礦產預測提供堅實的理論依據。整個地質檔案數據挖掘技術體系由三個相互銜接且互為支撐的部分組成：數據預處理、數據挖掘方法以及數據可視化技術。

首先，數據預處理作為該技術流程的第一步，同時也是最基礎且關鍵的一環，其核心目標是將原始復雜的地質檔案數據轉化為適應數據挖掘所需的標準格式[5]。這一階段涵蓋了幾個必不可少的步驟：數據清洗，即采用人工校驗與自動識別相結合的方式去除錯誤、缺失及重復數據，旨在消除噪聲、冗余，提升數據質量和可靠性；數據集成，則借助數據庫技術和數據倉庫技術，實現不同來源地質檔案數據的整合，以統一的數據模型和結構促進數據共享、互通，并確保數據完整性與一致性；數據標準化則通過對數據進行格式轉換、單位統一、編碼規范以及名稱映射、屬性對應、關系調整等操作，達到消除差異、減少歧義的目的，從而增強數據間的可比性和兼容性。

其次，數據挖掘方法作為該技術的核心組成部分，主要包括關聯規則挖掘、分類算法以及聚類算法[6]。關聯規則挖掘利用如Apriori算法或FP-Growth算法等發現并提取地質檔案數據中項目之間的內在關聯模式，揭示諸如礦產類型間的關系、礦體產狀與品位的相關性等深層次規律，有助于我們深入理解深部礦產資源的賦存特征及其成礦機制，為預測工作提供有力線索。分類算法，如決策樹算法或支持向量機算法，負責將地質檔案數據中的對象有效劃分至不同的類別中，如基于礦產類型、賦礦環境、成礦時代等標準對礦產資源分類，對礦體按照形態、規模、品位等因素歸類，對礦物按組成、性質、相態進行區分，這些分類結果有助于我們明確深部礦產資源的不同賦存特點和規律，為預測提供準確依據。而聚類算法，例如K-Means算法或層次聚類算法，則側重于根據礦產相似度、距離、密度等特性，將數據集中的對象分組聚合，通過識別礦產資源、礦體、礦物等在群落中的分布情況和賦存模式，為深部礦產預測提供了極具參考價值的信息。

最后，數據可視化技術則是將復雜抽象的地質檔案數據挖掘結果轉化為直觀易懂的圖形圖像表現形式，包括但不限于地質剖面圖、三維地質模型以及地質柱狀圖[7]。地質剖面圖以二維方式展示地質體的空間分布、結構特性和物質組成，它是根據地質檔案中的地圖、報告和樣品資料繪制的垂直切面，用于展現地質體的垂直結構變化，為深部礦產預測提供直接的地形學證據。三維地質模型則能立體呈現地質體的三維空間分布狀況、內部構造及物理化學性質，通過綜合運用計算機軟件建模與渲染技術，使研究人員能夠更為直觀地洞察地質體的真實面貌，進而提升預測精度。地質柱狀圖則是一維視角下的可視化手段，它詳細展示了地質體的厚度、巖性變化以及礦產含量等信息，為深部礦產預測提供了又一不可或缺的重要參考依據。

2 地質檔案數據在深部礦產預測中的應用

2.1 深部礦產資源潛力評價

深部礦產資源潛力評價是深部礦產預測的核心環節，旨在對特定區域或區塊的深部礦產資源賦存情況做出綜合評估，為后續勘查工作提供科學依據。地質檔案數據在此過程中扮演著關鍵角色，通過對這些數據進行深入挖掘，可獲取有關深部礦產資源類型、賦礦環境、礦體規模等一系列重要信息，為深部礦產資源潛力評價提供了有力支撐。

深部礦產資源潛力評價通常采用定量與定性兩種方法相結合的方式進行。定量評價法以地質檔案數據為基礎，通過嚴謹的數據分析和數學建模過程來估算資源儲量。首先，明確評價范圍和深度，并基于地質圖、地質剖面圖等資料劃分出評價單元；其次，運用礦體產狀、厚度、品位等相關參數，計算出評價單元內礦體的具體幾何特征和物質組成；再次，結合礦物組成、性質和相態等信息，進一步量化礦石品位、品質及類型；同時，利用礦床類型、成礦因素和模式等深層次資料，確定各評價單元的成礦概率、可信度以及潛在資源量；最后，綜合所有參數，借助數學模型或統計方法估計評價單元內的深部礦產資源儲量，并給出相應的誤差范圍和置信區間[8]。

相比之下，定性評價法則側重于對地質檔案數據所反映的深部礦產資源賦存情況進行整體把握和分類判別。同樣，該方法首先劃定評價單元，然后依據礦床類型、賦礦環境和成礦時代等基本信息對資源類型進行識別；進而通過分析礦體產狀、厚度和品位等因素判斷資源規模；同時，根據礦物組成和性質等特性區分資源品質；此外，結合地質異常、標志和規律等現象，推斷評價單元的深部礦產資源潛力；最終，綜合考量所有特征變量，運用專家系統或模糊邏輯等智能手段對資源潛力進行全面而細致的評價，并給出評價等級及其理由。

2.2 深部礦產資源勘探靶區圈定

深部礦產資源勘探靶區圈定是深部礦產預測的核心環節，旨在依據地質檔案數據所揭示的豐富信息，科學地確定某一區域或區塊內具有潛在礦產資源賦存特征的目標區域，為后續勘查工作提供精準的靶區定位。地質檔案數據在這一過程中扮演了關鍵角色，通過深度挖掘和解析，可以獲取包括礦產類型、賦礦環境及礦體規模等多維度信息，這些信息對于有效圈定深部礦產資源勘探靶區具有極其重要的參考價值。

當前，在深部礦產資源勘探靶區圈定實踐中，主要采用了地質類比法、地球物理勘探法以及綜合評價法等多種方法相結合的方式。地質類比法基于已知礦床的成礦條件與模式，通過對地質檔案數據中的地質圖、地質剖面圖等資料進行深入分析，對相似地質背景的區域進行細致劃分，并通過對比礦床類型、賦礦環境和成礦時代等信息，篩選出可能存在的深部礦產資源潛力區。此外，利用地質異常、地質標志和地質規律等線索進一步識別并圈定勘探靶區。

地球物理勘探法則運用重力法、磁力法、電法、地震法等多種地球物理手段，根據地質檔案數據指導下的勘探方案設計，采集地下介質的物理性質數據，如重力數據、磁力數據、電阻率數據及地震波數據等。通過對這些數據進行校正、濾波、反演和綜合處理，得到反映地下介質物理性質分布的各類圖像。在此基礎上，通過識別和分析地下介質異常區域，結合其與深部礦產資源的關系，最終圈定出具有礦產資源潛力的異常區域作為深部礦產資源勘探靶區。

綜合評價法則是一種將地質類比法、地球物理勘探法等多種方法融會貫通的綜合性策略。首先，分別運用不同方法初步圈定多個候選靶區；其次，針對各個候選靶區，依據地質檔案數據中的礦體產狀、厚度和品位等參數評估資源規模，利用礦物組成、性質和相等信息評判資源品質，同時參考地質異常、地質標志和地質規律等因素分析資源潛力，并給出各方面的等級評價及其理由[9]。最后，采用加權法或層次分析法等量化手段，對所有候選靶區進行綜合考量和排序，選擇最優或最有利的候選靶區作為最終的深部礦產資源勘探靶區。

2.3 深部礦產資源勘探風險評估

深部礦產資源勘探風險評估是深部礦產預測體系中的關鍵環節，旨在對深部礦產勘查活動所面臨的各種風險進行科學、全面的分析與評價，從而為深部礦產資源勘查工作提供決策依據。地質檔案數據在此過程中起到了不可或缺的基礎性作用，通過對這些數據進行深度挖掘和解讀，可以揭示深部礦產資源的賦存特征，包括礦產類型、賦礦環境以及礦體規模等核心信息，為深部礦產資源勘探風險評估提供了寶貴的參考素材。

目前，深部礦產資源勘探風險評估主要采用定性評價法和定量評價法兩種方法論體系。定性評價法著重于綜合運用地質檔案數據對勘探風險進行整體判斷與分類[10]。該方法首先通過地質圖、地質剖面圖等資料明確評價區域或區塊，并據此劃分評價單元；其次，基于礦床類型、賦礦環境、成礦時代等信息辨識資源類型，礦體產狀、厚度、品位等參數判斷資源規模，礦物組成、性質及相態等因素評判資源品質，地質異常、標志和規律等線索推測資源潛力，同時考慮地質條件、難度及不確定性等因素來評估勘探難度。最后，借助專家系統或模糊邏輯等智能手段，對評價單元的深部礦產資源勘探風險進行全面評價，并給出等級劃分及其理由。

而定量評價法則側重于利用數學模型和統計方法對勘探風險進行精確量化分析。同樣始于對評價區域或區塊的界定，并以地質檔案數據為基礎計算礦體面積、體積、重量等物理參數，礦石品位、品質、類型等經濟指標以及根據礦床類型、成礦因素、模式推算成礦概率、可信度和潛力等成礦特性參數。此外，定量評價法還關注地質條件、勘探難度、成本和預期收益等實際操作層面的風險因素，通過對各項參數的綜合考量與量化處理，最終得出評價單元深部礦產資源勘探風險的定量分析結果，并闡述分析的依據和邏輯。

地質檔案數據對于深部礦產預測至關重要，其豐富的時空信息為揭示礦產資源分布特征提供了關鍵線索。隨著數據挖掘技術的快速發展與廣泛應用，對地質檔案大數據的深度分析已成為提升預測效能的核心手段，并在資源潛力評價、勘探靶區劃定及風險評估等方面取得顯著成果。展望未來，持續積累的地質檔案數據結合不斷優化的數據挖掘技術，將在深部礦產預測中發揮更加決定性的作用，助力構建適應復雜地質條件且精確度更高的預測模型，從而顯著提高勘查的成功率和效率，成為保障國家礦產安全、推動可持續發展的戰略工具。因此，充分開發并利用這一寶貴資源，對于全球范圍內深部礦產資源的合理開發與管理具有深遠的戰略意義。

參考文獻

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作者簡介：喬強（1987—），大學學歷，青海省自然資源博物館館員，研究方向：檔案管理。