在隱伏礦體三維預(yù)測中,預(yù)測模型的準(zhǔn)確性在很大程度上取決于找礦指標(biāo)對礦化富集部位的指示性。然而,找礦指標(biāo)容易受到找礦概念模型可靠性和成礦信息提取有效性限制,從而影響預(yù)測的準(zhǔn)確性。論文以山東大尹格莊金礦隱伏礦體三維預(yù)測為例,基于深度學(xué)習(xí)方法,構(gòu)建礦床深部隱伏礦體三維預(yù)測模型,旨在利用深度網(wǎng)絡(luò)模型,學(xué)習(xí)獲得對礦化具有顯著指示性的找礦指標(biāo),提升三維預(yù)測的準(zhǔn)確性。該方法將三維地質(zhì)模型及其形態(tài)特征轉(zhuǎn)換為適合卷積網(wǎng)絡(luò)二維圖像,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)找礦指標(biāo)的自動提取,并構(gòu)建三維地質(zhì)模型到礦化富集地段的定量關(guān)聯(lián)。利用該方法建立了大尹格莊金礦的三維預(yù)測模型,經(jīng)與幾種人工建立找礦指標(biāo)預(yù)測模型的對比分析,表明基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測模型較大地提升了預(yù)測準(zhǔn)確性。 

【文章來源】：地球?qū)W報. 2020,41(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

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方法流程Fig.2Pipelineofourmethod

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期刊論文
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本文編號：3029117