Deeply mining the intrinsic value of geodata to improve the accuracy of predicting by quantitatively optimizing method for prospecting target areas

doi:10.13745/j.esf.sf.2022.2.66

Abstract

Abstract:

Ore prospecting relies on accurate target prediction. The traditional information-based qualitative metallogenic prognostic method, however, has not been able to perform geodata deep mining. In this paper, Big Data deep mining methodology and leveling technique were applied to 1∶200000 scale stream sediment geochemical survey data collected from the Qilian and Longshou Mountains region, Gansu Province to eliminate systematic errors in the raw data. Through regression analysis an information repair model was established to improve the correlation between survey results and copper ore deposits. Using discriminant analysis algorithm, a series of quantitatively optimized prediction models for copper ore prospecting were developed. These prediction models quantitatively predicted copper prospecting target areas. According to the statistical analysis, the proportion of known copper ore deposits exceeded 22% of the class 1 or class 2 predicted target areas, while the target areas only covered 1.72% of the total studied area. Thus, quantitative prediction of prospecting target area using Big Data has greatly increased prediction accuracy while markedly reduced prediction acreage. By characteristic analysis of model elements, the predictive power of the prediction model series was quantitatively evaluated, which provided a basis for the quantitative evaluation of ore genesis and regional ore control conditions.

Key words: geochemical survey, data mining, series of models, prospecting target areas, quantitative predicting

CLC Number:

P632
P628.1

FENG Jun, ZHANG Qi, LUO Jianmin. Deeply mining the intrinsic value of geodata to improve the accuracy of predicting by quantitatively optimizing method for prospecting target areas[J]. Earth Science Frontiers, 2022, 29(4): 403-411.

Figures/Tables 7

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Cuh1	元素	K₂O	Fe₂O₃	U	Al₂O₃	Mo	MgO	W	As	V	La
	系数	0.29	0.13	0.10	0.09	0.07	0.06	0.03	0.02	0.02	0.02
	元素	Cu	Th	Be	Pb	Zr	B	常量
	系数	0.01	0.01	0.01	0.01	-0.01	-0.01	1.62
Cuh2	元素	Be	Na₂O	W	Li	La	B	Pb	Y	CaO	Nb
	系数	0.22	0.14	0.08	0.03	0.02	0.02	0.02	0.02	-0.01	-0.01
	元素	Mo	Sn	Al₂O₃	Zn	Th	Bi	V	Fe₂O₃	MgO	常数
	系数	-0.01	-0.01	-0.01	-0.01	-0.01	-0.02	-0.02	-0.04	-0.16	6.52
Cuh3	元素	U	Fe₂O₃	Na₂O	V	Th	Sn	Bi	Al₂O₃	SiO₂	Y
	系数	0.08	0.03	0.03	0.02	0.02	0.02	0.02	0.01	0.01	0.01
	元素	Nb	MgO	Li	Mo	W	Pb	Co	La	Be	常数
	系数	0.01	0.01	0.005	0.004	0.004	0.003	-0.002	-0.05	-0.56	16.05

Cuh1	元素	K₂O	Fe₂O₃	U	Al₂O₃	Mo	MgO	W	As	V	La
	系数	0.29	0.13	0.10	0.09	0.07	0.06	0.03	0.02	0.02	0.02
	元素	Cu	Th	Be	Pb	Zr	B	常量
	系数	0.01	0.01	0.01	0.01	-0.01	-0.01	1.62
Cuh2	元素	Be	Na₂O	W	Li	La	B	Pb	Y	CaO	Nb
	系数	0.22	0.14	0.08	0.03	0.02	0.02	0.02	0.02	-0.01	-0.01
	元素	Mo	Sn	Al₂O₃	Zn	Th	Bi	V	Fe₂O₃	MgO	常数
	系数	-0.01	-0.01	-0.01	-0.01	-0.01	-0.02	-0.02	-0.04	-0.16	6.52
Cuh3	元素	U	Fe₂O₃	Na₂O	V	Th	Sn	Bi	Al₂O₃	SiO₂	Y
	系数	0.08	0.03	0.03	0.02	0.02	0.02	0.02	0.01	0.01	0.01
	元素	Nb	MgO	Li	Mo	W	Pb	Co	La	Be	常数
	系数	0.01	0.01	0.005	0.004	0.004	0.003	-0.002	-0.05	-0.56	16.05

分类	模型元素及参数								有效性检验	代表性矿床
模型Ⅰ	元素	常量	Cuh1	Cu	Co	Fe₂O₃	As	Mn	R₀=1.38	白银市小铁山多金属矿床
	系数	-7.10	0.81	0.01	0.03	-0.11	0.02	-0.000 5	F_0.01=3.0
	贡献		50.92	13.05	7.87	5.86	4.13	3.25	F_P=63.1
	累计贡献		50.92	63.98	71.84	77.71	81.84	85.10	有矿正判率85%
	元素		Cuh3	Mo	Th
	系数		0.26	0.15	-0.07
	贡献		2.45	2.08	1.47
	累计贡献		87.54	89.62	91.09
模型Ⅱ	元素	常量	Cuh2	Cu	La	W	Y	Al₂O₃	R₀=0.97	白银市铜厂沟铜矿床
	系数	-5.16	0.61	0.06	0.03	0.13	0.04	0.09	F_0.01=3.0
	贡献		32.26	16.51	8.62	5.16	4.94	4.48	F_P=23.5
	累计贡献		32.26	48.77	57.39	62.56	67.50	71.98	有矿正判率83%
模型Ⅲ	元素	常量	Cuh1	Fe₂O₃	Al₂O₃	Cd	Zn	Cuh3	R₀=0.73	永昌县毛家圈铜矿
	系数	-9.66	0.96	0.35	0.12	0.00	-0.02	0.56	F_0.01=3.0
	贡献		33.73	13.97	6.95	6.39	6.12	6.02	F_P=13.6
	累计贡献		33.73	47.69	54.64	61.03	67.15	73.17	有矿正判率88%

分类	模型元素及参数								有效性检验	代表性矿床
模型Ⅰ	元素	常量	Cuh1	Cu	Co	Fe₂O₃	As	Mn	R₀=1.38	白银市小铁山多金属矿床
	系数	-7.10	0.81	0.01	0.03	-0.11	0.02	-0.000 5	F_0.01=3.0
	贡献		50.92	13.05	7.87	5.86	4.13	3.25	F_P=63.1
	累计贡献		50.92	63.98	71.84	77.71	81.84	85.10	有矿正判率85%
	元素		Cuh3	Mo	Th
	系数		0.26	0.15	-0.07
	贡献		2.45	2.08	1.47
	累计贡献		87.54	89.62	91.09
模型Ⅱ	元素	常量	Cuh2	Cu	La	W	Y	Al₂O₃	R₀=0.97	白银市铜厂沟铜矿床
	系数	-5.16	0.61	0.06	0.03	0.13	0.04	0.09	F_0.01=3.0
	贡献		32.26	16.51	8.62	5.16	4.94	4.48	F_P=23.5
	累计贡献		32.26	48.77	57.39	62.56	67.50	71.98	有矿正判率83%
模型Ⅲ	元素	常量	Cuh1	Fe₂O₃	Al₂O₃	Cd	Zn	Cuh3	R₀=0.73	永昌县毛家圈铜矿
	系数	-9.66	0.96	0.35	0.12	0.00	-0.02	0.56	F_0.01=3.0
	贡献		33.73	13.97	6.95	6.39	6.12	6.02	F_P=13.6
	累计贡献		33.73	47.69	54.64	61.03	67.15	73.17	有矿正判率88%