作者:聂凡,魏运凤,郑扬,邓浩
摘要:随着地质找矿工作逐步向深部空间的发展,深部矿、隐伏矿已成为找矿的主要对象。在对深部矿、隐伏矿的预测中,有效的成矿信息提取能够保证预测结果的准确性和可靠性。本文提出一种基于形状上下文的成矿构造形态控矿特征深度学习方法,以大尹格庄金矿床为研究对象,利用胶西北招平断裂带大尹格庄断离面趋势-起伏因素(waF、wbF)、断离面坡度因素(gF)、断离面陡缓转换部位综合场因素(fV)封装的三维形状上下文特征,利用深度学习中的图卷积神经网络,学习获得深层次的地质体形态控矿特征。研究表明,图卷积网络可提取更完备的地质体形态控矿特征,建立具有较好预测准确性的三维成矿预测模型。
发文机构:中南大学地球科学与信息物理学院
关键词:地质体形态控矿特征形状上下文深度学习图卷积神经网络
分类号: P61[天文地球—矿床学]