基于证据权-奇异性-灰色理论的山西五台地区金矿成矿研究

范海明, 王翔, 茹湘兰. 基于证据权-奇异性-灰色理论的山西五台地区金矿成矿研究[J]. 地质通报, 2017, 36(8): 1462-1466.
引用本文: 范海明, 王翔, 茹湘兰. 基于证据权-奇异性-灰色理论的山西五台地区金矿成矿研究[J]. 地质通报, 2017, 36(8): 1462-1466.
FAN Haiming, WANG Xiang, RU Xianglan. A study of mineralization of Wutai gold deposits in Shanxi Province based on the weight of evi-dence-singularity-gray theory[J]. Geological Bulletin of China, 2017, 36(8): 1462-1466.
Citation: FAN Haiming, WANG Xiang, RU Xianglan. A study of mineralization of Wutai gold deposits in Shanxi Province based on the weight of evi-dence-singularity-gray theory[J]. Geological Bulletin of China, 2017, 36(8): 1462-1466.

基于证据权-奇异性-灰色理论的山西五台地区金矿成矿研究

  • 基金项目:
    中国地质调查局项目《山西省矿产资源潜力调查》(编号:121201813004)
详细信息
    作者简介: 范海明(1980-), 男, 硕士, 工程师, 从事地质矿产、地质遥感研究。E-mail:395827397@qq.com
  • 中图分类号: P618.51;P628

A study of mineralization of Wutai gold deposits in Shanxi Province based on the weight of evi-dence-singularity-gray theory

  • 山西五台地区位于华北陆台中部,是山西省内重要的金矿成矿区域,地质条件复杂,近年来找矿突破较小。在矿产预测中,可以结合证据权快速筛选地质变量,求取权重,计算地质奇异性指数,提取局部地质弱异常;利用灰色理论只需少量信息进行预测的特点,圈定找矿靶区,寻找突破。应用证据权-奇异性-灰色理论方法圈定了研究区预测靶区,靶区内通过已知矿床的验证,提取了4个一级靶区,1个二级靶区,确定了该区域金矿找矿突破口,明确了证据权-奇异性-灰色理论关联分析预测法在矿产预测评价中的重要应用价值和独特的应用效果。

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  • 图 1  研究区证据权评估后选取的地质变量

    Figure 1. 

    图 2  研究区金矿关联度等值线分布图

    Figure 2. 

    表 1  五台地区证据因子权重

    Table 1.  Weight of evidence factor in Wutai area

    变量名称W+W-
    含矿地层面积百分比2.357-0.311
    控(容)矿侵入岩缓冲区2.613-0.315
    断裂构造密度0.674-0.481
    化探Au元素异常2.810-0.369
    化探Ag元素异常0.190-0.148
    化探Pb元素异常0.145-0.142
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    表 2  研究区已知矿点处的奇异指数无量纲化值比较数列矩阵

    Table 2.  The singular index study area deposits at the dimensionless value of comparative sequence matrix

    矿点
    序号
    Ar
    地层
    侵入岩
    缓冲区
    断裂
    密度
    Au
    化探异常
    Ag
    化探异常
    Pb
    化探异常
    11.00000.98160.36320.01930.07620.3237
    21.00000.91850.37340.01970.07850.2989
    31.00000.98160.38130.01900.09420.3768
    41.00000.9650.31350.01630.08320.3514
    51.00000.8850.36150.01620.07810.3916
    61.00000.86760.31080.01060.07190.3329
    71.00000.97240.34700.01970.03740.3984
    81.00000.94760.34620.01080.07140.3469
    91.00000.95760.30680.00870.0760.3624
    101.00000.97400.29980.00690.07440.3205
    111.00000.98550.32490.01280.0660.3217
    121.00000.93160.35170.00510.07710.3022
    131.00000.93620.32240.00860.07710.3323
    141.00000.92400.34150.00690.08190.3412
    均值1.00000.94490.33890.01290.07450.3429
    权重2.35702.61300.67402.81000.19000.1450
    权重后值2.35702.46890.22840.03630.01420.0497
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  • [1]

    赵鹏大.成矿定量预测与深部找矿[J].地学前缘(中国地质大学(北京), 北京大学), 2006, 14(5):1-9. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSJW201701015.htm

    [2]

    Zhao P D, Chen J P, Zhang S T, et al. Mineral deposits:geological anomalies with high economic value[C]//Cheng Q, Bonham-Cart-er G F. Proceedings of IAMG'05, 2005:1022-1027.

    [3]

    詹姆斯. 格莱克著, 张淑誉译. 混沌: 开创新科学[M]. 上海: 上海译文出版社, 1990.

    [4]

    范海明. 五台山-恒山地区金矿多源信息综合研究[D]. 中国地质大学(北京)硕士学位论文, 2009(1): 5-15.http://d.wanfangdata.com.cn/Thesis/Y1783891

    [5]

    范海明.基于适宜性模型的多元信息成矿预测研究——以五台山-恒山地区金矿为例[J].科技创新与生产力, 2013, 6:100-102. doi: 10.3969/j.issn.1674-9146.2013.07.100

    [6]

    Agterberg F P, Bonham-Carter G F, Weight D F. Statistical Pattern Integration for Mineral Exploration[C]//Gaal G, Merriam D F. Computer Applications for Mineral Exploration in Resource Explo-ration. Oxford:Pergamon Press, 1990:1-21.

    [7]

    Chen J P, Wang G W, Hou C B. Quantitative Prediction and Evalu-ation of Mineral Resources Based on GIS:A Case Study in Sanjiang Region, Southwestern China[J]. Natural Resources Research, 2005, 24(1):15-24. https://www.mendeley.com/research-papers/quantitative-prediction-evaluation-mineral-resources-based-gis-case-study-sanjiang-region-southweste/

    [8]

    Cheng Q M. Application of Weights of Evidence Method for Assess-ment of Flowing Wells in the Greater Toronto Area, Canada[J]. Nat-ural Resources Research, 2004, 13(2):77-86. doi: 10.1023/B:NARR.0000032645.46747.48

    [9]

    Emmanuel J M. Carranza Martin Hale Geologically Constrained Probabilistic Mapping of Gold Potential, Baguio District, Philip-pines[J]. Natural Resources Research, 2000, 9(3):237-253. doi: 10.1023/A:1010147818806

    [10]

    Cheng Q M. Singularity modeling of geo-anomalies and recogni-tion of anomalies caused by buried sources[J]. Earth Science:Jour-nal of China University of Geosciences, 2011, 36(2):307-316. http://en.cnki.com.cn/Article_en/CJFDTOTAL-DQKX201102017.htm

    [11]

    Cheng Q M, Agterberg F P, Bonham-Carter G F. A spatial analy-sis method for geochemical anomaly separation[J]. Journal of Geo-chemical Exploration, 1996, 56(3):183-195. doi: 10.1016/S0375-6742(96)00035-0

    [12]

    陈志军. 多重分形局部奇异性分析方法及其在矿产资源信息提取中的应用[D]. 中国地质大学(北京)博士学位论文, 2007, (1): 35-77.http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10491-2007142833.htm

    [13]

    成秋明.成矿过程奇异性与矿产预测定量化的新理论与新方法[J].地学前缘, 2007, 14(5):42-53. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DXQY200705006.htm

    [14]

    成秋明, 赵鹏大, 陈建国, 等.奇异性理论在个旧锡铜矿产资源预测中的应用:成矿弱信息提取和复合信息分解[J].地球科学(中国地质大学学报), 2009, 34(2):232-242. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQKX200902001.htm

    [15]

    成秋明.非线性成矿预测理论:多重分形奇异性-广义自相似性-分形谱系模型与方法[J].地球科学(中国地质大学学报), 2006, 31(3):337-348. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQKX200603008.htm

    [16]

    张焱, 周永章.奇异性理论在钦杭成矿带(南段)庞西垌银金矿产资源预测中的应用[J].中南大学学报(自然科学版), 2012, 43(9):3558-3563. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNGD201209036.htm

    [17]

    李晓晖, 袁峰, 贾蔡, 等.基于地统计学插值方法的局部奇异性指数计算比较研究[J].地理科学, 2012, 32(2):136-140. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLKX201202003.htm

    [18]

    邓聚龙.灰色系统基本方法[M].武汉:华中理工大学出版社, 1992:24-29.

    [19]

    吕鹏, 陈建平, 蔡如华, 等.基于灰色关联分析预测法的腾冲硅藻土矿床资源评价[J].地质找矿论丛, 2007, 22(1):56-61. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DZZK200701010.htm

    [20]

    Kang J, Zou Z H. Time Prediction Model for Pipeline Leakage Based on Grey Relational Analysis[J]. Physics Procedia, 2012, 25:2019-2014. doi: 10.1016/j.phpro.2012.03.344

    [21]

    Song Q B, Shepperd Martin. Predicting software project effort:A grey relational analysis based method[J]. Expert Systems with Appli-cations, 2011, 38:7302-7316. doi: 10.1016/j.eswa.2010.12.005

    [22]

    Wang S, Zhang J L. Study on coal mines accidents based on the grey relational analysis[J]. Journal of Coal Science & Engineering (China), 2008, 1(14):81-84. https://link.springer.com/article/10.1007/s12404-008-0017-1

    [23]

    Ip W C, Hu B Q, Wong H, et al. Applications of grey relational method to river environment quality evaluation in China[J]. Jour-nal of Hydrology, 2009, 379:284-290. doi: 10.1016/j.jhydrol.2009.10.013

    [24]

    麻志勇, 成荣树.用灰色系统对赣西金矿床成矿地质异常进行评价和预测[J].有色金属矿产与勘查, 1994, 3(5):312-316. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSJS405.011.htm

    [25]

    纪瑛瑛, 孙忠实.灰色系统理论在海沟金矿成矿预测中的应用[J].吉林地质, 1999, 18(4):38-42. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JLDZ199904005.htm

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出版历程
收稿日期:  2016-10-13
修回日期:  2017-03-11
刊出日期:  2017-08-25

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