基于多源地学数据的找矿预测应用研究.pdf

第 14 卷 第 8 期2023 年 8 月Vol.14 No.8August，2023矿 产 勘 查MINERAL EXPLORATION基于多源地学数据的找矿预测应用研究于立红，张善良，王国君（辽宁省有色地质勘查总院有限责任公司，辽宁 沈阳 110000）摘 要 为提高地质找矿精度，本文结合研究区化探、航磁、地质以及断裂构造数据，运用卷积神经网络（CNN）模型，对基于多种数据的铜矿床预测结果进行了对比分析。结果表明：在运用卷积神经网络（CNN）模型进行找矿预测前，需要利用克里格插值法对化探和航磁数据进行预处理；同时传统地质数据断裂构造解释不详细的问题，需利用生成式对抗网络（GAN）模型对遥感影像数据进行断裂构造数据的解译，从而获得多种地质数据。基于化探、航磁、地质以及断裂构造数据预测得到的铜矿床面积分别占研究区的27.3%、12.1%和19.7%；由于地质数据仅包括研究区的主干断裂，导致在预测过程中某些重点找矿区未被圈定，而采用GAN模型对断裂构造数据进行训练预测后，未被圈定的区域被重新圈定，将断裂构造数据+化探航磁数据相结合应用到铜矿床预测模型中，具有更好的预测效果和可信度。关键词 卷积神经网络模型；生成式对抗网络模型；化探数据；航磁数据；断裂构造数据；找矿预测中图分类号：P628 文献标志码：A 文章编号：1674-7801（2023）08-1432-08Application of prospecting prediction based on multi-source geoscience dataYU Lihong，ZHANG Shanliang，WANG Guojun（Liaoning Nonferrous Geological Exploration Institute Co.，Ltd.，Shenyang 110000，Liaoning，China）Abstract:In order to improve the accuracy of geological prospecting，the convolutional neural network（CNN）model is used to compare and analyze the prediction results of copper deposits based on various data combined with geochemical exploration，aeromagnetic，geological and fault data in the study area.The results show that before using convolutional neural network（CNN）model for prospecting prediction，it is necessary to use Kriging interpolation method to preprocess geochemical exploration and aeromagnetic data.At the same time，the fault interpretation of traditional geological data is not detailed，so it is necessary to use generative adversarial network（GAN）model to interpret the fault data of remote sensing image data，so as to obtain a variety of geological data.The predicted copper deposit area based on geochemical exploration，aeromagnetic，geological and fault data accounts for 27.3%，12.1%and 19.7%of the study area，respectively.Due to the fact that the geological data doi：10.20008/j.kckc.202308010收稿日期 2022-03-02；修回日期 2023-06-10基金项目 本文受新疆维吾尔自治区地质勘查基金项目“新疆东天山吉木萨尔林场一带 1 5万 K45E002019、K45E002020、K45E002021、K45E002022四幅区域地质矿产调查”（T14-1-LQ08）资助。第一作者简介 于立红，男，1982年生，高级工程师，主要从事地质调查、矿产地质勘查工作；E-mail：cyb_。引用格式 于立红，张善良，王国君.2023.基于多源地学数据的找矿预测应用研究 J.矿产勘查，14（8）：1432-1439.Yu Lihong，Zhang Shanliang，Wang Guojun.2023.Application of prospecting prediction based on multi-source geoscience data J.Mineral Exploration，14（8）：1432-1439.1432第 14 卷 第 8 期于立红等：基于多源地学数据的找矿预测应用研究only included the main faults in the study area，some key prospecting areas were not delineated in the prediction process.However，after the training and prediction of fault data by using GAN model，the undelineated areas were re-delineated.The combination of fault data and geochemical exploration aeromagnetic data was applied to the copper deposit prediction model，which has better prediction effect and reliability.Keywords:convolution neural network model；generative countermeasure network model；geochemical exploration data；aeromagnetic data；fault data；prospecting prediction0引言随着中国基础设施建设的不断推进，中国对铜、铁等资源的需求正在不断增长，除了加大国外进口之外，也在积极进行国内相关资源的勘查工作，因此提高找矿预测精度意义重大（谭静等，2021）。成矿预测是应用地质成矿理论和科学方法，如地球化学、地球物理和遥感地质等地质找矿信息，剖析成矿地质条件，总结成矿规律，建立成矿模式（方维萱等，2021；李伟等，2021；王冶等，2021；周荣辉等，2021）。大量的地质矿产勘查工作积累了丰富的化探、航磁、遥感影像等原始数据，随着大数据时代的来临，将大数据思想引入地质矿产勘查领域，利用数学工具进行找矿预测，有助于实现地质找矿的智能化、高效化和精确化（陈发恩等，2020；苏特等，2020；樊文鑫等，2021；高田，2021）。构造是影响矿床形成和分布的重要因素之一，在地质成矿过程中起着不可替代的作用，对矿产资源的研究离不开对地质构造的研究，开展地质构造研究对于矿产资源勘查起到决定性的作用（许令兵和刘国华，2021；张贺然等，2021）。深度学习为地学大数据分析提供了切实有效的工具，深度学习包含多个分支，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）、生成式对 抗 网 络（Generative Adversarial Network，简 称GAN）、递归神经网络（Recursive Neural Network，简称 RNN）和孪生神经网络（Siamese Neural Network，简称 SNN）等（左仁广，2019；左仁广等，2021）。其中CNN模型在地质找矿预测中最为常见，通过CNN模型学习和预测，可以在众多复杂地质数据中提取有效特征。但在应用过程中，很多时候仅考虑了区域大断裂的存在，对于次级断裂缺乏足够的考虑，制约了找矿的精度和可靠性。因此在利用CNN模型对化探数据、航磁数据及地质数据进行训练和预测前，有必要对地质构造进行更为详细的解释，从而提升找矿预测精度（刘艳鹏等，2018，2020；蔡惠慧等，2019；李忠潭等，2022）。本文首先利用GAN模型对遥感影像数据的断裂构造进行训练和预测，得到断裂构造数据，然后基于研究区化探数据、航磁数据、地质数据以及断裂构造，采用CNN模型对多种数据结合进行矿产预测，以期能为智能化地质找矿提供新的思路和方法。1研究区地质概况研究区位于甘肃省某地，大地构造位置属华北板块阿拉善地块龙首山基底杂岩带，出露地层为第四系（松散洪积砾石、砂、黏土）、古近系（砖红色砾岩、含砾砂岩、砂岩、粉砂岩、泥岩和石膏），古生界白垩系（紫红色泥岩、粉砂岩、砂岩）、侏罗系（浅灰色粗砂岩、砂砾岩、灰色细砂岩、砂质泥岩呈韵律夹薄煤层），元古宇蓟县系（变粒岩、浅粒岩、变砂岩、石英岩、片麻岩、大理岩）等。研究区构造比较复杂，主要为窑泉北逆断层系（以近EWNWW向为主），宽度2060 m。研究区已知铜矿点4个，主要为斑岩型铜矿点（处于中酸性斑岩体附近）、矽卡岩型铜矿点（分布于大理岩和花岗闪长岩侵入接触形成的矽卡岩中）和裂隙浸染型铜矿点（分布于青磐岩化、钾 化 蚀 变 带 裂 隙 中），成 矿 时 代 为 华 力 西期（图1）。2基于卷积神经网络找矿预测方法2.1方法步骤卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习的一种代表性算法模型，具有计算量小、稳定性好，且对数据没有额外的特征工程要求，在诸多领域得到广泛应用。本文基于处理过的化探数据、航磁数据以及断裂构造数据，利用CNN训练生成模型，并将其应用到研究区铜矿找14332023 年矿产勘查矿预测，具体步骤为：收集数据与处理数据；采用步长平移数据增强方法来生成训练集样本，并对训练集样本进行验证；构建铜矿预测卷积神经网络模型；采用训练及样本对模型进行训练和验证；利用训练好的CNN模型，通过滑动窗口的方式对研究区的铜矿区进行预测和圈定（图2）。2.2参数选择利用卷积神经网络（CNN）对研究区进行铜矿预测时，需事先输入数据参数，如数据维度、窗口大小、卷积核数量、步长及单次训练所抓取的数据样本数量等，这些参数均会对预测结果产生较大影响。原数据维度为28，计算机运算太过冗杂，同时会造成预测区域复杂等问题，通过多次尝试，将数据维度压缩至24时，预测结果与实际地质情况更加符合。窗口大小对训练数据集和预测精度有一定影响，窗口越小，所获取训练样本数据越少，预测范围相对更大，增加了预测计算复杂度，通过多次尝图1研究区大地构造位置图（a）与地质矿产简图（b，据董国强等，2020修改）1第四系；2古近系白杨河组；3下白垩统庙沟组；4中侏罗统龙凤山组；5蓟县系墩沟子群；6新太古界古元古界龙首山岩群；7晚二叠世花岗闪长岩；8晚二叠世英云闪长岩；9晚二叠世闪长岩；10晚二叠世正长花岗岩；11中奥陶世正长花岗岩；12中奥陶世英云闪长岩；13中奥陶世二长花岗岩；14断层；15地质界限；16角度不整合界线；17铜矿床及编号；18地名1434第 14 卷 第 8 期于立红等：基于多源地学数据的找矿预测应用研究试，将窗口大小设置为4848时，预测精度最高。卷积核数量越多，提取得到的局部特征越多，但同时也会增加计算复杂度，当卷积核数量为48时，预测区的范围相对较小，且预测结果与实际地质情况更加相符。步长越大，所得预测结果精细程度越低，将步长设置为1时可信度最高。合适的单次训练所抓取的数据样本数量可使梯度更加准确，增加预测精度，当单次训练所抓取的数据样本数量为64时，预测结果与实际情况最相符（表1）。3数据预处理3.1化探数据处理利用研究区内Au、Ag、Gu、Ti、Li、Hg等25种元素的 1 5万水系沉积物化探测量数据（董国强等，2020），采用克里格插值法对化探数据进行网格划分，网格单元划分大小为100 m100 m，将25种元素的水系沉积物化探测量数据划分为136512个单元网格。选择其中的铜元素作为分析对象，做出 1 50000比例下等值线见图3。由铜元素地球化学图可知，铜元素主要集中于盘头山和窑泉北。3.2航磁数据处理利用克里格插值法对研究区1 50000航磁数据进行网格划分（董国强等，2020），再利用Geosoft软件对网格化的数据进行延拓处理，分别得到T化极航磁异常图上延50 m、上延100 m、上延150 m的延拓结果。为了展现航磁异常存在的方向性变化特征，对网格化后的数据分别进行 0、45、90和135 4个方向求导（图4），磁异常主要集中在研究区中西部和西南部，且磁异常基本呈NW向。3.3遥感影像数据处理对研究区 HDF 格式遥感数据（董国强等，2020；周荣辉等，2021）进行图像处理（辐射校正几何校正图像增强处理卫星遥感影像），建立解译标志，并利用GAN模型对研究区的断裂构造进行预测（图5）。遥感影像数据共解译出432条断裂构造，而地质图上仅见 160条断裂构造，基于 GAN预测共得到255条断裂构造，且大部分断裂构造均呈近 EWNWW 向，与地质图中构造走向基本一致。图2基于CNN铜矿预测流程表1CNN模型参数设置值优化算法数据维度窗口大小卷积核数量步长单次训练所抓取的数据样本数量单元网格大小学习率衰减率Adam24484848164100 m100 m0.001默认图3铜元素地球化学图14352023 年矿产勘查4预测结果分析4.1基于化探-航磁数据将25种化学元素的网格化数据、T化极航磁异常数据、向上延拓 50 m 航磁数据以及向上延拓100 m航磁数据作为输入数据层，首先通过Surfer 软件将28种数据转换为432316 的网格数据层，然后利用离差标准化方法进行处理，再利用主成分分析法将28维数据降至24维，其余参数按照表1中进行设置。采用数据增强法共获得22944个训练数据，将其中70%（16061个）的数据用于训练模型，将剩余30%（6883个）数据用作模型验证，对CNN模型进行 200轮训练和验证，基于化探-航磁数据得到的CNN模型训练与铜矿预测结果见图6。由图6a可知：当训练次数小于50次时，训练精度波动较大，当训练次数达到50次后，训练精度逐渐趋于稳定，模型的稳定训练精度达到了98%。由图6b可知：基于化探-航磁数据训练模型预测得到的铜矿有利区有5个，主要分布于山头窑窑泉大青山北一带、窑泉北东部地区、盘头山附近、研究区西南部以及南部区域，这些区域内存在铜元素化探的异常高值，具备找矿的潜力，预测面积为研究区面积的27.3%。其中，山头窑窑泉大青山北一带属于斑岩型铜矿床；窑泉北东部地区属于裂隙浸染型铜矿床；盘头山附近、研究区西南部以及南部区域属于矽卡岩型铜矿床。4.2基于原始地质数据在28维度的输入数据层基础上，将研究区收集到的原始地质数据作为补充数据集进行训练和预测，基于原始地质数据得到的CNN模型训练与铜矿预测结果见图7。由图7a可知：当训练次数小于60次时，训练精度波动幅度较大，特别是在4060次训图4航磁数据处理效果aT化极航磁异常图；b上延50 m异常图；c上延100 m异常图；d上延150 m异常图；e0方向导数异常图；f45方向导数异常图；g90方向导数异常图；h135方向导数异常图图5断裂构造解译结果a地质图断裂；bGAN预测断裂；c遥感影像图；d遥感解译断裂1436第 14 卷 第 8 期于立红等：基于多源地学数据的找矿预测应用研究练时，波动幅度最大，当训练次数达到60次后，训练精度逐渐趋于稳定，模型的稳定训练精度达到了99.7%，训练精度高于基于化探-航磁数据的训练精度。由图 7b可知：在添加地质数据作为训练样本后，铜矿预测结果与基于地化航磁数据预测结果有些差异，具体表现在：铜矿有利区位置有所变化，3.1小节预测的盘头山铜矿床并没有在本次预测结果中，同时研究区南部铜矿有利区位置向北有所迁移；基于地质数据的铜矿预测面积（12.1%）相较于基于化探-航磁数据预测面积有较大的幅度降低（27.3%）。4.3基于断裂构造数据将基于遥感影像数据预测得到的研究区断裂构造数据作为数据输入层的补充数据进行训练和预测，基于断裂构造数据得到的CNN模型训练与铜矿预测结果见图8。由图8a可知：当训练次数小于50次时，训练精度波动幅度较大，当训练次数达到50次后，训练精度逐渐趋于稳定，模型的稳定训练精度达到了99.3%，略低于基于地质数据的训练精度，略高于基于化探-航磁数据的训练高度。由图8b可知：当采用基于断裂构造数据进行预测时，盘头山这一重点找矿区被重新圈定，同时铜矿预测区的面积相比基于地质数据预测时有增大，面积占研究区面积的19.7%。4.4预测结果对比基于化探-航磁数据、地质数据以及断裂构造数据3种方法预测得到的铜矿区在面积和位置上有所差异，具体表现在：基于化探-航磁数据、地质数据以及断裂构造数据3种方法预测的铜矿区面积图6基于化探航磁数据的铜矿预测结果（黄色代表预测区，紫色代表无矿区）a训练精度；b铜矿预测结果图7基于地质数据的铜矿预测结果（黄色代表预测区，紫色代表无矿区）a训练精度；b铜矿预测结果14372023 年矿产勘查分别占研究区面积的27.3%、12.1%和19.7%；地质数据中仅仅包含主干断裂从而导致地质数据精度较低使得原本在盘头山附近的找矿区未被圈定；当采用基于GAN网络训练得到的断裂构造数据进行预测时，盘头山附近这一重点找矿区被重新圈定，但是面积相比基于化探-航磁数据的预测时，有较大的幅度降低。从3种方法预测结果来讲，基于断裂构造数据的预测结果与现场实际地质情况更加相符，将其应用到找矿预测中，可信度较高。5结论（1）原始化探数据和航磁数据需要经过克里格插值法进行网格划分和预处理，才可应用到找矿预测中；由于原始的地质数据在断裂构造解译中不够详细，在利用生成式对抗网络（GAN）模型对遥感数据进行处理之后，可获得相对更加详细的断裂构造数据。（2）在利用卷积神经网络模型（CNN）对各种地化数据进行找矿预测前，需要对数据维度、窗口大小、卷积核数量、步长、单次训练所抓取的数据样本数量等参数进行合理设置，避免造成运算冗杂而影响找矿预测效率。（3）基于化探-航磁数据、基于原始地质数据以及基于断裂构造数据的模型预测精度分别为98%、99.7%和99.3%，均有较高的可信度；铜矿预测面积分别占研究区面积的27.3%、12.1%和19.7%，由于地质数据仅包括主干断裂，导致盘头山附近的找矿区未被圈定，采用基于GAN网络对断裂构造数据进行训练预测后，盘头山附近找矿区被重新圈定。（4）将基于GAN网络进行断裂构造预测之后的数据应用到 CNN 的铜矿预测模型当中，并结合化探-航磁数据，开展找矿预测，具备更高的可信度，可在今后予以合理运用。注释 董国强，把建业，张炜.2020.甘肃省高台县臭泥墩西小口子地区三幅1 5万矿产远景调查2020年度设计报告 R.兰州：甘肃省地质调查院.参考文献蔡惠慧，朱伟，李孜轩，刘园园，李龙斌，刘畅.2019.基于深度学习的钨钼找矿靶区预测方法研究 J.地球信息科学学报，21（6）：928-936.陈发恩，刘建中，谭礼金，蒙明华，王泽鹏，王大福，万大学.2020.黔西南包谷地金矿区构造控矿特征及找矿预测 J.矿产与地质，34（4）：673-681.樊文鑫，李光明，梁生贤.2021.西藏扎西康铅锌多金属矿床控矿构造的电性特征及找矿预测 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