一、构造地球化学方法在个旧锡矿外围找矿预测中的应用（论文文献综述）
付光明[1]（2021）在《基于机器学习的三维成矿预测研究 ——以赣东北朱溪钨矿为例》文中研究说明传统的面积性成矿预测往往需要大量的已知矿点,且无法给出深部信息,制约了其在覆盖区和已知矿点数不足区的应用效果。随着资源需求和勘探难度的加大,更多单一的大型矿床深边部需开展三维成矿预测,而三维地质建模和三维地球物理反演技术的日渐成熟可为三维成矿预测提供多源的数据需求,机器学习非凡的数据挖掘能力能给三维成矿预测提供强大的技术支撑,因此,急需借助各种空间分析方法开展基于机器学习的三维成矿预测研究和应用实践验证。朱溪钨矿是当今世界上已发现的最大钨矿床,钨矿是战略性关键矿产,为了发现更多的钨矿床,保障资源安全,开展其深边部及外围的三维成矿预测很有必要。本文在该区已完成的六图幅三维地质建模和重、磁、电、震数据三维反演基础上,将剩余密度、磁化率、电阻率、P波速度和岩性5组特征采用同一网格剖分,分为包含岩性在内的5组特征的数据集1和只包含4组纯物理属性特征的数据集2。然后根据已知含矿体和不含矿体的空间位置提取了对应样本的特征属性,将已知样本拆分为训练集（75%）和测试集（25%）,分别利用K近邻（KNN）、BP神经网络（BPNN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）四种机器学习算法对训练集样本进行训练,并采用网格搜索法和10折交叉验证求取均方误差来确定最佳参数组合,进而对全区三维数据开展了分类和回归预测工作,获得了多组三维成矿预测模型。分类时通过混淆矩阵计算各模型的准确性,回归时通过接受者操作特征（ROC）曲线的制作来反映训练模型的优劣,鉴于ROC曲线不是评判模型的唯一标准,为了避免模型对训练样本产生过拟合,客观地反映模型在预测时的性能,在对各个模型阶段值统计后,对BPNN、SVM和RF模型进行了捕获效率图的制作,得出了无论数据集1还是数据集2上模型性能优劣依次为RF、SVM和BPNN模型的结论。为了更好的提升模型预测性能,接着将四种算法预测的模型进行了融合,使得预测结果有了较大的改善,缩小了单一算法对预测结果可能带来的偏差。考虑到不同算法针对不同的实际模型和实际数据表现的性能不一,随后提出了一种加权融合法,分类时,根据测试集的准确率和全局预测为1的占比两种因素之间的比例来确定各算法的权重;回归时,根据全局预测的捕获效率来确定各算法的权重,该方法一定程度上克服了模型在训练已知样本时产生的过拟合,比仅靠相等权重下融合的模型更加稳健。然后将形态较为一致的三组融合模型合并为一个更加光滑整洁的模型,用来进行远景区评价和解释,据此规划了六个一级远景区,分别为朱溪（T1）、横路（T2）、塔前（T3）、临港（T4）、涌山（T5）、珍珠山（T6）区域。根据预测结果垂直构造切片探讨了成矿与推覆构造之间的必然联系,根据不同深度的切片反映成矿远景区在垂向上的变化。三维预测结果与前人二维预测结果在地表的投影位置较为一致证实了本次成矿预测的可行性,同时三维预测的两个新的远景区可能是下一步找矿的方向。一级远景区与地表断裂对应的关系图突出了断裂的控矿作用,与花岗岩的接触关系图说明成矿热源来自于深部的花岗岩。一级远景区物理属性的分析客观地反映了本次成矿预测同样符合相似类比的理论基础,地表的重磁响应突出了异常梯级带区应该是关注的重点。结果表明,这种在完成多源地球物理三维反演和三维地质建模基础上,借助机器学习进行三维成矿预测的方法,有望解决当前成矿预测难于向三维推进的障碍,并将极大地提高勘探效益和降低施钻风险。
郑超杰[2]（2021）在《基于成分数据及机器学习在阿舍勒地区的综合找矿研究》文中研究说明新疆阿舍勒铜锌矿位于阿尔泰造山带西南缘阿舍勒盆地内,是典型的火山沉积块状硫化物（VMS）型矿床。前人对矿床的地质特征、成矿物质来源、成矿机制和成矿预测等方面做了大量研究,积累了大量的地质资料和找矿成果。鉴于阿舍勒铜锌矿床具有埋藏深、开采难度大、采矿维护成本高等特点,伴随着矿山开采对探明资源储量不断消耗,深边部矿体品位下降,对阿舍勒铜锌矿床深部及外围找矿任务已迫在眉睫。本文以矿产资源定量评价体系为指导,在充分收集研究区地质资料及前人研究成果的基础上,归纳矿区成矿地质规律及控矿地质要素;引入成分数据分析,对阿舍勒矿区外围原生晕数据进行研究,运用分形理论及奇异性理论分离、识别并提取地表原生晕弱异常;量化矿区控矿地质要素,结合地球化学指标,构建研究区综合信息找矿模型;借助不同机器学习算法对矿区外围开展找矿预测,并对预测结果予以评估;分析钻孔原生晕垂向分带特征,评价矿区深部找矿潜力。如下为本文取得的成果及认识。1.对研究区岩石地球化学9个元素进行成分数据分析,还原元素真实空间分布;以稳健主成分方法探讨元素组合特征,得出（1）Cu-Zn-Co及（2）Pb-Mo-Ag-As-Au-Sb两组矿化组合,分别对应矿床喷流沉积及变质热液叠加改造两个成矿阶段。2.运用分形-多重分形方法分离元素地球化学异常及背景分布,提取研究区原生晕异常;对常规地球化学数据处理方法难以识别的弱异常,以局部奇异性理论识别、提取,充分挖掘地球化学数据中隐藏的与成矿紧密相关的弱异常信息。3.对矿区成矿规律分析的基础上,归纳研究区控矿地质要素;以GIS信息系统为媒介、矿区见矿钻孔为参照,运用“距离分布法”,明确各类控矿地质要素与矿体间最佳缓冲距离,量化各类与成矿密切相关的控矿地质要素信息,结合地表原生晕地球化学综合异常,构建研究区地质-地球化学综合信息找矿模型。4.基于研究区综合信息找矿模型,运用三类监督学习算法,对研究区开展找矿预测;对各类机器学习模型评估并对各模型预测结果与矿区见矿钻孔相对应,得出三类机器学习模型找矿预测效果显着。由此,提出将三类机器学习算法相结合,构建基于机器学习的综合找矿预测模型。5.以机器学习综合找矿预测结果为主,辅以岩石地球化学弱异常信息,结合研究区地质背景及矿区控矿地质要素重要度评价指标,在新疆阿舍勒铜锌矿区外围圈定3类共9个找矿预测区,并分析钻孔原生晕数据进行深部找矿预测,验证深部具有较大找矿潜力。
曾祥晨[3]（2021）在《个旧矿区高松矿田成矿期构造应力场数值模拟与找矿预测》文中研究说明个旧矿区高松矿田大地构造位置位于华夏地块西部右江盆地中南盘江凹断褶束的西南隅,是中国华南成矿省的最西端,毗邻三江成矿带,为特提斯构造域与环太平洋构造域的复合作用下的产物,区内矿床受构造、岩浆岩复合作用控制明显。本论文通过对矿田内的节理构造、断裂构造进行系统划分,结合个旧矿区高松矿田已有勘查成果,分析矿田内构造应力场演化特征,对矿田构造体系进行划分,建立了构造变形的时间序列,分别对成矿前、成矿期和成矿后的构造应力场使用ANSYS有限元数值模拟软件进行模拟,将数值模拟结果与矿区内有利控矿条件结合,对区内有利找矿区域进行预测。通过研究取得以下主要成果:（1）研究区内断层构造发育且多数断层具有多期次活动的特点,将研究区内断层按不同的构造特征分为南北向、北东向、北西向和东西向四组。研究区内发育的节理优势走向集中在NE向（30°～70°）、NW向（290°～330°）、EW向（80°～100°）及SN向（340°～20°）之间。结合所测主要节理构造和断层构造期次划分,认为高松矿田自中生代以来所受主应力方向经历四次转换过程,按演化过程将其划分为近SN向（2°～16°）→NW-SE向（310°～325°）→NE-SW向（43°～53°）→近EW向（72°～96°）。（2）整理个旧高松矿田的区域地质背景、区域成矿过程和条件,总结个旧高松矿田成矿动力学过程,建立了研究区地质模型,运用有限元分析软件ANSYS编写了个旧矿区高松矿田的成矿动力学数值模拟过程,得到各期最大主应力、剪应力和应变强度云图,结合构造应力场数值模拟结果分析了各期构造活动特点。（3）通过分析成矿期数值模拟结果和已探明矿体关系,解析构造应力场对矿体的控制作用,提取个旧矿区高松矿田的有利成矿条件。认为剪应力集中、应变能衰减迅速的区域是有利的找矿部位,并对高松矿田的隐伏矿体进行预测,圈定三处具备找矿潜力的区域。
程志中,袁慧香,彭琳琳,卢国安,贾祥祥,邴明明,林成贵[4]（2021）在《基岩区寻找隐伏矿的地球化学方法：构造地球化学测量》文中研究指明构造地球化学测量是在基岩出露区发现深部矿化信息的一种较为有效的方法。本文介绍了构造地球化学的一些基本概念和构造地球化学测量方法的发展历程。为解决岩石样（构造岩样）的代表性和均匀性,提出了方格采样法,即在每个采样网格内多点采样组合分析采样方法,采集以构造破碎带物质、裂隙充填物、蚀变岩石、矿化岩石等为主的能反映深部矿化信息的样品。利用该方法在甘肃西和地区进行了1∶50 000构造地球化学测量试验,采用500m×500m的采样网格,在每个采样单元中采集6～8个子样组合,分析了其中的Au、Ag、Pb、Zn等19种元素,圈定了较好的金地球化学异常,经查证发现了金矿体。在江西岩背锡矿外围开展1∶10 000的构造地球化学测量试验,采用100m×100m的网格,采集构造裂隙样品,圈定了Sn等元素的地球化学异常,对圈定的Sn地球化学异常进行钻探验证,发现深部隐伏Sn矿体。不同比例尺的构造地球化学测量试验表明,构造地球化学测量在基岩出露区能有效发现深部矿化信息,在寻找隐伏矿工作中具有较好的应用前景,在中国黔西南地区寻找卡林型金矿和东南沿海地区火山岩覆盖区找矿中能发挥一定的作用。
郑德志[5]（2021）在《个旧矿区高松矿田断裂构造解析与演化研究》文中研究说明个旧矿区高松矿田其大地构造位置处于华南地槽褶皱区右江地槽褶皱带西缘,位于太平洋板块、印度板块俯冲碰撞欧亚板块相连接的部位,是环太平洋巨型锡矿带锡矿盛产地之一。本文选择个旧矿区高松矿田内具有代表性的断裂构造,从几何学、动力学、运动学对断裂进行构造解析,并通过研究断裂旁侧的发育的共轭剪节理,判定断裂结构面的力学性质及其转化过程。在此研究基础上,对矿田构造体系与不同期次所形成的构造运动进行研究,确立了矿区构造演化史,从而为研究矿田断裂构造形成过程及拟定外围找矿方向提供依据。本文取得的主要成果如下:（1）高松矿田内构造现象丰富,断层及节理裂隙均十分发育,通过对区内断层实地调研,确定矿田范围内存在四组不同方向的断裂构造,即东西向断裂组、北东向断裂组、北西向断裂组及南北向断裂组。（2）矿田内断裂旁侧节理裂隙发育良好,整体以剪性节理为主,节理倾角较陡,节理走向首先主要集中在NW（290°-330°）、EW（90°-100°）、NE向（50°-70°）及SN向（350°-360°和0°-10°）,其次集中于NWW向（280°-290°）、NEE向（70°-80°）、NNW向（330°-350°）及NNE向（10°-30°）。通过节理构造分析得出矿田内受到四期应力作用影响,分别是SN向、NE-SW向、NW-SE向及EW向,其中SN向应力最为明显,EW向则相对较弱。（3）区域内断裂空间的形态变化与矿体的生成有一定关系,东西向的麒麟山断裂与北西向的大箐东断裂,在这些断层宽度变异系数较高的区域,呈现出断裂构造地质特征与矿化现象更为丰富的特点。而北东向的芦塘坝断裂,在断层宽度变异系数较高的区域仅反映出构造运动的强度,而断裂带及旁侧内矿体的空间分布与断裂形态变异程度的关联性较弱。（4）经断裂构造解析研究,确定了高松矿田自中生代以来至少经历了四期构造运动,大致为南北向→北西-南东向→北东-南西向→东西向,从而形成了四种不同的构造系。（5）对矿田的构造演化史进行反演,认为高松矿田四期构造起到不同作用。（1）印支晚期-燕山早期:形成了东西向构造带,建立了矿区内最初的控岩控矿格局,这一时期主要为成矿前构造运动。（2）燕山中晚期:形成了北东向构造带,同时矿田内重要的成矿构造体系也在该时期诞生,这一构造期次为矿田范围内重要的成矿期。（3）喜山早期:形成了北西向构造带,但这一时期仅起到破坏矿体的作用,为成矿后构造运动。（4）喜山晚期:形成了区域内发育较差的南北向构造带,进一步破坏了矿体,造成砂锡矿床的形成,同样为成矿后运动。
黄大正,陈守余,赵江南,吴帅吉,张毓策[6]（2020）在《云南个旧老厂矿田东部大比例尺构造地球化学特征及找矿预测》文中认为老厂矿田是个旧锡铜多金属矿集区的重要组成部分,半个世纪以来,随着资源的消耗,老厂矿田已跨入资源危机行列。为缓解个旧锡矿矿产资源紧缺局面,延长矿山寿命,本文在对研究区开展1:10000构造地球化学测量的基础上,分析总结12种元素的地球化学特征,运用相关分析确定出元素相关关系,利用含量—面积（C-A）分形法确定异常下限,圈定异常范围,进而划分找矿远景区。结果表明:12种元素的离散、分异程度均较大,具有不同程度富集,其中Pb、Sn、Cu、Bi、As、Cd等为老厂东部主要成矿元素;Sn、Cu与Ag、Sb、Zn、Pb、As、Bi的相关性较好,与成矿关系密切;圈定的5处找矿远景区,经工程验证发现锡铜矿体,说明该地区应用构造地球化学方法可以有效地为找矿工作提供科学依据。
武国朋[7]（2020）在《基于机器学习的集宁浅覆盖区钼多金属矿成矿预测与评价》文中研究说明内蒙古集宁地区是华北克拉通北缘重要的钼多金属矿产地之一,具有较大的钼多金属矿成矿潜力。然而,该区地表所覆盖的新生代玄武岩和碎屑沉积物对成矿信息具有屏蔽和衰减作用,对进一步找矿勘查带来巨大挑战。因此,本文结合覆盖区的特点,基于研究区地质构造及成矿规律,建立了钼多金属矿找矿模型,综合地质、重磁、地球化学等多源地学数据,运用机器学习方法开展了多源找矿信息提取与成矿定量预测研究。主要取得成果如下:（1）断裂构造解译基于1:20万区域重力和航磁数据,运用位场分离及边界识别方法开展断裂构造解译,结果将覆盖区隐伏断裂及深部断裂刻画出来。同时,借助t统计量分析定量评估断裂构造对矿床产出的最佳影响域为4 km。（2）中酸性岩浆岩圈定基于地球化学主微量元素及重磁场数据,分别利用主成分分析、有监督支持向量机和随机森林方法开展中酸性隐伏岩浆岩的圈定。通过t统计量及ROC曲线对以上三种方法的结果进行对比分析可得,采用随机森林得到的推断岩体与出露中酸性岩体具有更好的空间对应关系,并可进一步帮助揭露隐伏花岗岩体的分布;（3）综合矿化异常提取基于专家知识获得的矿化指示元素（包括W、As、Bi、Hg、Sb、Cu、Mo、Ag、Pb、Zn、Au）,在利用因子分析提取的矿化综合异常的基础上,采用能谱-面积（S-A）多重分形模型进一步将异常与背景分离,从而压制玄武岩覆盖层影响,同时突出弱缓地球化学异常;（4）基于机器学习的覆盖区矿产资源预测机器学习成矿预测中已知矿床（点）数量较少,导致预测结果准确率虽高,但实际意义指示不大。本文探索扩大负样本选取数量,然后对正样本过采样以平衡样本集,训练结果同时提高了预测准确率及成功率。正例和无标记样例（即PU算法）学习仅利用正样本标签和无标记样本数据,避免创建负样本标签带来的不确定性,因此尝试被引用到成矿预测,得到的预测结果优于传统有监督方法。多源找矿信息结果对比显示,基于过采样随机森林方法得到的成矿预测结果最优,基于此集宁地区圈定A级远景区6个,B级远景区2个,C级远景区3个,为研究区钼多金属矿下一步勘查工作提供部署建议。（5）泉子沟远景区综合地球物理评价综合重磁电震等方法,对泉子沟覆盖层区域主要地质体及构造进行勘查,并评估其找矿潜力。重磁震联合建模结果显示,该区发现一隐伏断陷盆地及三个隐伏花岗岩体,其中中部花岗侵入岩具有低阻、高极化率及较高钼异常,因此具有较好的找矿前景,且已得到部分钻孔资料验证。
黄松[8]（2020）在《山博赛金矿床地质统计学模型构建与三维成矿预测》文中研究表明资源储量优化估算、成矿靶区预测对于地勘单位、矿山企业十分重要。矿床资源储量评估和深边部隐伏矿体的预测定位贯穿于矿床勘探、建设、运营、直至闭坑的整个生命周期。本文以吉尔吉斯斯坦山博塞卡林型金矿床区域为主要研究对象,以Surpac、Leapfrog、Supervisor等软件为主要研究工具,在地质多源数据信息挖掘、整理、分析的基础上,以地质统计学和三维成矿预测理论为主要研究方法,完成了山博塞金矿床三维地质建模、地质统计学估值参数优化、资源储量估值评价和三维成矿定量预测研究。本论文的主要研究成果如下:（1）通过对矿区原始地质资料的分析、整理,创建了多源地质数据库,完成了地形、地层、断层、物探异常区、化探异常区、矿化体等各种面模型与体模型的三维建模工作,并对包括岩石类型、矿物类型、围岩蚀变程度与类型、结构与构造类型、氧化程度、风化程度等地质模型相关数据进行了分析与总结。（2）通过对影响矿床数据实验变异函数稳定性的主要因素包括样品间距、样品组合方法与长度、品位特高值处理、数据偏态分布比例效应等进行的数据分析,明确了多种变异函数影响因素的实施与优化可以保证获得稳定性更高的实验变异函数曲线,同时可以简化后期的变异函数拟合过程。（3）通过Supervior地质统计学软件对矿床主要矿体进行钻孔方向变异函数拟合,提取块金值;完成三方向变异函数拟合,提取搜索椭球体参数和克里格估值参数;计算应用指数模型下的变异函数,并创建对应的转换矩阵。（4）通过克里格临域分析,借助于回归斜率（Slope ofregression,SR）、克里格效率值（Kriging efficiency,KE）以及协方差（Covariance,CO）等指示参数,完成克里格估值相关流程的参数优化。块体尺寸、最大样品数、单孔最大样品数和离散系数等估值参数得到了最优化处理,块体模型估值结果与原始样品结果的相对误差明显缩小,估值结果精度也得到了显着提高。（5）通过普通克里格估值方法完成矿体资源储量估值,并采用品位-体积分段图以及品位-吨位累积分布图对估值结果进行评价;同时,通过指示克里格法、距离幂次反比法对矿体进行二次估值,进而对估值结果进行交叉验证,并对不同估值方法的适用条件进行了系统总结。（6）通过各个控矿因素的距离、密度场相关性分析,最终确定地层约束、断层约束、物探异常区约束、汞锑砷三个化探元素异常区约束以及黄铁矿指示矿物密度分布约束为主要的控矿指标;通过灰色系统理论隶属度的复合计算得到成矿关联度数据;通过将成矿关联度与模糊层次评判法相结合构建模糊互补矩阵和模糊一致矩阵,得到成矿有利度数据;通过建立控矿指标与矿化品位分布的多元线性回归方程,应用到预测矿化块体得到预测品位;最后,结合成矿有利度数据以及矿块预测品位,在山博塞金矿床研究区域圈定了三个主要的勘探潜力靶区。山博塞金矿床三维成矿预测工作的最终研究成果,为类似矿山隐伏矿体三维成矿预测提供了有利的依据。
熊明福[9]（2020）在《华南晚燕山期斑岩锡矿成因研究 ——以岩背和洋滨锡矿为例》文中指出华南是我国最重要的锡矿产地之一,其内部孕育着一系列锡多金属矿床,他们大都形成于燕山期并与花岗质岩浆活动有关。自上世纪八十年代以来,前人对华南锡多金属矿床的地质特征和成因开展了大量的研究工作,积累了丰富的地质地球化学资料。燕山晚期是华南最重要的锡成矿期,前人对西南地区个旧、大厂等燕山晚期超大型锡矿进行了深入的研究,而东南沿海地区由于成矿规模较小,研究程度相对较低。东南沿海地区燕山晚期与花岗质岩浆作用有关锡矿地质地球化学特征及成因等方面较低的研究程度,直接影响对我国华南地区燕山晚期花岗岩有关锡成矿规律,特别是东西部成矿巨大差异关键控制因素的深入探讨。斑岩型锡矿床是与花岗岩有关锡成矿比较独特的类型,典型的斑岩锡矿较少,典型斑岩锡矿地质地球化学及成因特征的剖析对于丰富和完善与花岗岩有关热液锡矿成矿规律的认识具有重要的意义。华南地区目前已知的三个典型的斑岩锡矿（岩背、洋滨、银岩）均分布在东南沿海地区,形成时代为燕山晚期。岩背和洋滨锡矿含矿岩体物质来源、矿床的形成时代和成因等方面均存在较大争议,故本论文通过系统的野外地质调查、矿物学、矿床学、成岩成矿年代学（同位素年代学）、元素地球化学、同位素地球化学和包裹体研究,探讨岩背和洋滨矿区锡矿床含矿岩体的形成时代、成因、矿床地质特征及成矿模式,为矿区今后的找矿勘探工作提供理论依据。研究主要取得了如下认识:（1）SIMS锆石U-Pb定年确认岩背和洋滨两斑岩锡矿含矿岩体形成于早白垩纪。岩背锡矿成矿前的花岗闪长玢岩和英安岩形成时代分别为138.56±0.83 Ma（MSWD=1.47）和139.58±0.78 Ma（MSWD=0.32）,而含矿岩体花岗斑岩形成于135.52±0.71 Ma（MSWD=2.03）至 136.45±0.69 Ma（MSWD=3.04）。洋滨锡矿早期不含矿花岗闪长玢岩和熔结凝灰岩分别形成于187.08±1.40 Ma（MSWD=0.57）和133±0.67 Ma（MSWD=0.23）,而含矿花岗斑岩形成于 95.05±1.64 Ma（MSWD=5.63）。另外,花岗斑岩中～2.5Ga继承性锆石的发现表明华夏地块可能存在新太古代基底;（2）与成矿有关的花岗岩类均来源于地壳,含矿岩体具有相对较高的 Nd和较低的锆石δ18O,这可能与地壳熔融过程中同位素不平衡有关。岩背矿区早期与锡成矿无关的英安岩具有相对低的εNd（t）值（-8.77～-8.88）和较高的锆石δ180（8.13‰～8.99‰）,而含成矿花岗斑岩具有相对高的εNd（t）值（-2.14～-3.39）和较低的锆石δ180（6.42‰～7.71‰）。洋滨矿区成矿前熔结凝灰岩的εNd（t）为-10.45～-11.89、锆石δ18O为4.47-5.86‰,而含矿花岗斑岩和黄英斑岩εNd（t）=-4.53～-9.05、锆石δ180为3.98-9.50‰。这一同位素组成差异通常解释为年轻地壳物质或地幔组分的参与,但由于缺少同期幔源岩浆岩和岩浆混合的地质证据,它更可能是地壳熔融过程中同位素不平衡的结果。（3）含矿花岗斑岩为过铝质-强过铝质,具有高SiO2、富F和高分异演化特征。岩背和洋滨含矿斑岩的Nb/Ta和Zr/Hf 比值分别为6.0-10.7,20.2-20.7和3.73-12.6,6.75-14.6。洋滨含矿斑岩稀土分布模式显示强烈的四分组效应,表明岩浆演化晚期存在强烈的流体出溶和/或流体不混溶现象。洋滨锡矿含矿黄英斑岩的石英斑晶中存在大量的不均匀捕获包裹体和含子晶多相包裹体,是流体出溶的直接证据。（4）华南晚燕山期锡成矿作用与伸展背景下软流圈地幔上涌和中下地壳物质的广泛熔融和高度演化有关。早白垩世古太平洋俯冲板块的后撤导致岩石圈的伸展,岩石圈的伸展导致地壳减薄和软流圈地幔的上涌,继而引发了软流圈及岩石圈地幔的部分熔融形成大量的玄武质岩浆,这些玄武质岩浆底侵下地壳为地壳物质的熔融提供了热源,引发富集成矿元素的地壳物质的大规模熔融,形成花岗质岩浆的高度分异演化产生流体出溶、流体不混溶,最终形成广泛分布的锡矿床。
陈旭[10]（2020）在《个旧Sn-Cu多金属矿田隐伏矿预测的地气与土壤测量方法研究》文中研究说明云南个旧Sn-Cu多金属矿床位于华南地块最西侧的右江褶皱带的西缘,是滇东南锡多金属成矿带的重要组成部分,具有闻名世界的超大型个旧Sn-Cu多金属矿床,从北向南依次可分为马拉格、松树脚、高松、老厂、卡房矿田。本文在前人研究的基础上,以个旧断裂以东地区为研究对象,进行土壤地球化学测量和地气测量工作,对比研究土壤与地气在隐伏矿床上的异常特征以及隐伏矿预测上的指示意义。主要取得以下成果:1、分析研究区土壤中12种元素的分布组合特征,可以判断,Sn-Cu是研究区最为重要的成矿元素组合,Pb-Zn-W是较为重要的成矿元素组合,而Ag-As-Sb-Cd-Mo等是与研究区成矿元素有一定成因联系的元素组合。2、各土壤剖面上异常发育位置与相应矿床的空间位置套合较好;剖面穿不同矿床其异常组成元素也略有不同。在松树脚Sn-Pb矿床上方显示清晰的Cu-Sb-B土壤组合异常,在高松Sn-Pb-Zn矿床上方显示清晰的Sn-Mo-Sb土壤组合异常,在老厂Sn-W-Cu矿床和卡房Cu（Au）-Sn矿床上方显示宽广清晰的土壤Sn异常;3、采集的土壤样品,在找矿指示元素组合上,对矿体具有继承性,并对土壤覆盖区隐伏矿体有一定指示作用。4、在矿体上方异常较强的CO2、SO2等地气异常对断裂构造具有较好的反映。通过分析数据,发现地气测量方法在寻找与断裂控矿有关的硫化物矿床中具有一定的指导作用。
二、构造地球化学方法在个旧锡矿外围找矿预测中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、构造地球化学方法在个旧锡矿外围找矿预测中的应用（论文提纲范文）
（1）基于机器学习的三维成矿预测研究 ——以赣东北朱溪钨矿为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 基于机器学习的成矿预测研究现状及存在问题 |
| 1.2.1 神经网络 |
| 1.2.2 支持向量机 |
| 1.2.3 随机森林 |
| 1.2.4 多方法组合 |
| 1.2.5 二维向三维发展存在的问题 |
| 1.3 朱溪及周缘研究现状及存在问题 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 主要创新点 |
| 1.6 章节安排 |
| 2 朱溪外围地质背景与地球物理地球化学特征 |
| 2.1 地质背景 |
| 2.1.1 地层 |
| 2.1.2 岩浆岩 |
| 2.1.2.1 侵入岩 |
| 2.1.2.2 火山岩 |
| 2.1.3 构造 |
| 2.1.4 成矿特征 |
| 2.2 地球物理特征 |
| 2.2.1 重力场特征 |
| 2.2.2 磁场特征 |
| 2.3 物性特征 |
| 2.3.1 密度特征 |
| 2.3.2 磁性特征 |
| 2.4 地球化学特征 |
| 2.4.1 土壤异常特征 |
| 2.4.2 水系沉积物异常特征 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 四种实现成矿预测的机器学习算法原理 |
| 3.1 K近邻 |
| 3.2 BP神经网络 |
| 3.3 支持向量机 |
| 3.4 随机森林 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 朱溪外围三维物性反演与三维地质建模 |
| 4.1 三维物性反演 |
| 4.1.1 重磁三维反演 |
| 4.1.2 大地电磁和天然地震三维反演 |
| 4.1.3 三维反演结果分析 |
| 4.2 三维地质建模 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 基于机器学习的朱溪外围三维成矿预测 |
| 5.1 数据标准化 |
| 5.2 样本提取 |
| 5.3 样本扩充 |
| 5.4 模型训练及性能评价 |
| 5.4.1 样本拆分 |
| 5.4.2 训练参数选取 |
| 5.4.3 混淆矩阵评价分类模型性能 |
| 5.4.4 ROC曲线评价回归模型性能 |
| 5.5 三维成矿预测结果 |
| 5.5.1 分类预测结果 |
| 5.5.2 回归预测结果 |
| 5.6 多算法融合模型 |
| 5.6.1 均等权重融合模型 |
| 5.6.2 加权融合模型 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 朱溪外围成矿远景区综合分析 |
| 6.1 预测结果切片分析 |
| 6.2 远景区圈定 |
| 6.3 三维预测与二维预测结果对比 |
| 6.4 远景区与地面断裂的关系 |
| 6.5 远景区与花岗岩接触关系 |
| 6.6 远景区物理属性及地表响应分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 结论与建议 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 存在不足与建议 |
| 7.2.1 存在不足 |
| 7.2.2 进一步研究建议 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 参考文献 |
（2）基于成分数据及机器学习在阿舍勒地区的综合找矿研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1 章 引言 |
| 1.1 选题来源 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 矿产预测理论与方法研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 机器学习在矿产预测中的应用 |
| 1.5 研究区以往工作程度 |
| 1.6 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.6.1 研究内容、方法 |
| 1.6.2 技术路线 |
| 第2 章 地质概况 |
| 2.1 区域地质 |
| 2.1.1 区域地理概况 |
| 2.1.2 区域地层 |
| 2.1.3 区域构造 |
| 2.1.4 区域岩浆岩 |
| 2.1.5 区域矿产 |
| 2.2 矿区地质 |
| 2.2.1 矿区地层 |
| 2.2.2 矿区构造 |
| 2.2.3 矿区火山活动与岩浆岩 |
| 2.2.4 矿区围岩蚀变 |
| 第3 章 研究区元素地球化学分布模式及弱异常识别 |
| 3.1 地球化学数据处理方法 |
| 3.1.1 成分数据分析 |
| 3.1.2 分形-多重分形理论 |
| 3.2 原生晕样品采集及数据分析 |
| 3.2.1 样品采集及测试分析 |
| 3.2.2 原生晕地球化学数据统计学特征 |
| 3.3 研究区单元素地球化学分布模式 |
| 3.3.1 原生晕数据元素地球化学分布模式 |
| 3.4 研究区元素组合地球化学分布模式 |
| 3.4.1 基于ilr变换的稳健主成分分析 |
| 3.4.2 基于ilr变换的连续二值分离技术 |
| 3.5 综合地球化学分布模式及弱异常提取 |
| 第4 章 研究区综合信息找矿模型 |
| 4.1 成矿规律研究 |
| 4.1.1 矿床成因浅析 |
| 4.1.2 地层控矿规律 |
| 4.1.3 构造控矿规律 |
| 4.1.4 岩体控矿规律 |
| 4.1.5 岩体-地层接触带控矿规律 |
| 4.1.6 矿化蚀变带 |
| 4.1.7 古火山机构 |
| 4.2 成矿地质信息提取方法 |
| 4.2.1 距离分布法 |
| 4.2.2 地质成矿要素提取流程 |
| 4.3 成矿地质要素定量提取 |
| 4.3.1 地层与成矿的关系 |
| 4.3.2 构造与成矿的关系 |
| 4.3.3 岩体与成矿的关系 |
| 4.3.4 岩体-地层接触带与成矿的关系 |
| 4.3.5 围岩蚀变与成矿的关系 |
| 4.3.6 古火山机构与成矿的关系 |
| 4.3.7 定量分析结果 |
| 4.4 综合信息矿产预测模型 |
| 4.4.1 铜锌多金属矿床综合找矿模型 |
| 4.4.2 矿床统计单元划分原则 |
| 4.4.3 统计单元的赋值 |
| 第5 章 基于机器学习的综合信息矿产预测 |
| 5.1 基于监督学习的矿产资源预测 |
| 5.1.1 训练、测试样本集特征 |
| 5.1.2 支持向量机模型 |
| 5.1.3 随机森林模型 |
| 5.1.4 加权K最近邻模型(KKNN) |
| 5.2 定量预测模型综合评价 |
| 第6 章 异常评价及深部找矿研究 |
| 6.1 基于机器学习的综合异常与原生晕弱异常对比研究 |
| 6.1.1 研究区控矿地质要素重要性评估 |
| 6.1.2 综合异常对比研究 |
| 6.1.3 研究区找矿预测区圈定 |
| 6.2 深部原生晕找矿研究 |
| 6.2.1 钻孔原生晕样品采集及分析 |
| 6.2.2 钻孔原生晕数据多元统计分析 |
| 6.2.3 原生晕轴向分带特征 |
| 6.2.4 钻孔原生晕深部找矿预测 |
| 第7 章 结论与存在问题 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 存在问题 |
| 参考文献 |
| 附录1 阿舍勒铜矿区断裂特征简表 |
| 附录2 矿区次火山岩岩石学特征表 |
| 附录3 断裂要素与矿点缓冲距离参数 |
| 附录4 SVM模型核函数超参数优化 |
| 个人简历、申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 致谢 |
（3）个旧矿区高松矿田成矿期构造应力场数值模拟与找矿预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文选题依据及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 个旧高松矿田地质工作研究现状 |
| 1.2.2 构造应力场研究现状 |
| 1.2.3 数值模拟研究现状 |
| 1.3 研究思路及内容 |
| 1.4 完成工作量 |
| 第二章 区域成矿地质背景 |
| 2.1 区域大地构造背景 |
| 2.2 区域地层 |
| 2.2.1 新生界 |
| 2.2.2 中生界 |
| 2.2.3 古生界 |
| 2.2.4 元古界 |
| 2.3 区域构造 |
| 2.3.1 北西向构造 |
| 2.3.2 北东向构造 |
| 2.3.3 东西向构造 |
| 2.3.4 南北向构造 |
| 2.4 区域岩浆岩 |
| 2.5 区域地球物理物特征 |
| 2.6 区域地球化学特征 |
| 2.7 区域矿产 |
| 第三章 研究区地质特征 |
| 3.1 研究区地层 |
| 3.2 研究区构造 |
| 3.3 研究区岩浆岩 |
| 3.4 研究区矿床特征 |
| 第四章 研究区构造演化及控矿构造分析 |
| 4.1 研究区主要构造解析 |
| 4.1.1 褶皱构造 |
| 4.1.2 断裂构造 |
| 4.1.2.1 北东向断裂 |
| 4.1.2.2 北西向断裂 |
| 4.1.2.3 东西向断裂 |
| 4.1.2.4 南北向断裂 |
| 4.1.3 层间破碎带 |
| 4.1.4 节理构造 |
| 4.1.4.1 构造点节理发育特征及力学分析 |
| 4.1.4.2 构造点共轭节理发育特征及力学分析 |
| 4.1.4.3 节理组合及分期配套 |
| 4.2 研究区古构造应力场恢复 |
| 4.3 研究区控矿构造分层解析 |
| 第五章 构造应力场数值模拟 |
| 5.1 有限单元法简介 |
| 5.2 有限单元法基本思路及步骤 |
| 5.3 有限元计算软件ANSYS简介 |
| 5.4 构造应力场数值模拟的基本原理及步骤 |
| 5.5 个旧高松矿田构造应力场数值模拟 |
| 5.5.1 地质模型构建 |
| 5.5.2 力学模型构建 |
| 5.6 模拟结果分析与讨论 |
| 5.6.1 印支晚期-燕山早期构造应力场模拟结果分析 |
| 5.6.2 燕山中晚期构造应力场模拟结果分析 |
| 5.6.3 喜山早期构造应力场模拟结果分析 |
| 5.6.4 喜山晚期构造应力场模拟结果分析 |
| 第六章 成矿预测 |
| 6.1 矿床形成的主控因素 |
| 6.1.1 区域构造演化对成矿的控制 |
| 6.1.2 地层岩性对成矿的控制 |
| 6.1.3 构造对成矿的控制 |
| 6.1.4 岩浆岩体对成矿的控制 |
| 6.2 找矿标志 |
| 6.3 找矿远景区预测 |
| 第七章 结论与存在问题 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 存在问题 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附表 B |
（4）基岩区寻找隐伏矿的地球化学方法：构造地球化学测量（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 构造地球化学研究现状 |
| 2 构造地球化学测量原理 |
| 3 构造地球化学采样方法 |
| 4 应用效果 |
| 4.1 1∶50 000构造地球化学测量试验 |
| 4.2 江西岩背锡矿区外围1∶10 000构造地球化学测量 |
| 5 结果与讨论 |
（5）个旧矿区高松矿田断裂构造解析与演化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 区域研究概况 |
| 1.2.1 交通位置 |
| 1.2.2 自然地理经济条件 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 矿田构造学研究现状 |
| 1.3.2 矿区研究现状 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 研究方法及技术路线 |
| 1.4.3 完成的实物工作量 |
| 第二章 个旧锡矿区域成矿地质背景 |
| 2.1 矿区地层 |
| 2.2 矿区构造 |
| 2.2.1 北东向构造 |
| 2.2.2 近东西向构造 |
| 2.2.3 北西向构造 |
| 2.2.4 南北向构造 |
| 2.3 区域岩浆岩 |
| 2.4 区域矿产 |
| 第三章 矿田地质 |
| 3.1 地层 |
| 3.2 构造 |
| 3.2.1 断裂构造 |
| 3.2.2 节理构造 |
| 3.3 岩浆岩 |
| 3.4 矿床地质特征 |
| 第四章 矿田构造解析 |
| 4.1 断裂构造解析 |
| 4.1.1 东西向断裂 |
| 4.1.2 北东向断裂 |
| 4.1.3 北西向断裂 |
| 4.1.4 南北向断裂 |
| 4.1.5 讨论与结论 |
| 4.2 节理构造实测与分析 |
| 4.2.1 高松矿田节理实测汇总 |
| 4.2.2 不同点位节理实测 |
| 4.2.3 实测节理汇总分析 |
| 4.2.4 节理构造组合与分期配套 |
| 4.3 断裂空间形态变化特征研究 |
| 4.3.1 麒麟山断裂空间形态变化 |
| 4.3.2 芦塘坝断裂空间形态变化 |
| 4.3.3 大箐东断裂空间形态变化 |
| 4.3.4 小结 |
| 第五章 矿田构造演化史 |
| 5.1 矿体构造体系划分 |
| 5.2 成矿构造体系 |
| 5.3 矿区构造应力场时期讨论 |
| 5.4 矿区构造体系演化 |
| 第六章 结论与存在的问题 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 存在的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A(攻读硕士学位期间发表论文目录) |
| 附录B(各测区节理产状统计表) |
（7）基于机器学习的集宁浅覆盖区钼多金属矿成矿预测与评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题依据及意义 |
| 1.2 研究现状及存在问题 |
| 1.2.1 区域矿产预测的研究现状 |
| 1.2.2 机器学习在矿产勘查中的研究现状 |
| 1.2.3 研究区以往地质工作程度 |
| 1.2.4 存在的主要问题 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.4 论文创新点 |
| 2 研究区区域地质 |
| 2.1 区域地层 |
| 2.1.1 太古宇 |
| 2.1.2 古生界 |
| 2.1.3 中生界 |
| 2.1.4 新生界 |
| 2.2 区域岩浆岩 |
| 2.2.1 侵入岩 |
| 2.2.2 火山岩 |
| 2.3 区域构造 |
| 2.4 区域地球物理 |
| 2.4.1 岩石地球物理特征 |
| 2.4.2 区域地球物理场特征 |
| 2.5 区域地球化学特征 |
| 2.6 典型矿床与找矿预测模型 |
| 2.6.1 区域金属矿产 |
| 2.6.2 主要成矿类型 |
| 2.6.3 控矿要素 |
| 2.6.4 找矿预测模型 |
| 3 机器学习 |
| 3.1 无监督学习 |
| 3.1.1 主成分分析 |
| 3.1.2 因子分析 |
| 3.2 有监督学习 |
| 3.2.1 支持向量机 |
| 3.2.2 随机森林 |
| 3.3 半监督学习 |
| 3.4 性能评估 |
| 4 覆盖区成矿要素提取与预测 |
| 4.1 断裂构造解译 |
| 4.1.1 重磁场处理方法 |
| 4.1.2 重磁构造推断 |
| 4.1.3 矿床点与断裂构造的空间关系分析 |
| 4.2 中酸性隐伏岩浆岩圈定 |
| 4.2.1 数据预处理 |
| 4.2.2 基于主成分分析的中酸性岩体推断 |
| 4.2.3 基于有监督方法的中酸性岩体推断 |
| 4.2.4 中酸性岩体推断结果评价 |
| 4.3 覆盖区矿化综合异常信息提取 |
| 4.3.1 数据预处理 |
| 4.3.2 基于因子分析模型的综合信息提取 |
| 4.3.3 基于S-A多重分形模型的综合信息提取 |
| 5 基于机器学习的覆盖区矿产资源预测 |
| 5.1 训练模型的构建 |
| 5.2 基于有监督学习的多源找矿模型 |
| 5.2.1 基于有监督模型的多源信息集成 |
| 5.2.2 基于过采样有监督模型的多源信息集成 |
| 5.3 基于PU半监督算法的多源找矿模型 |
| 5.4 多源找矿信息结果对比评价 |
| 5.5 成矿远景区圈定以及级别划分 |
| 6 泉子沟成矿远景区综合地球物理研究 |
| 6.1 泉子沟地质及矿床地质 |
| 6.2 重磁构造分析 |
| 6.3 二维反射地震 |
| 6.4 重磁震联合二度半建模 |
| 6.5 泉子沟找矿潜力评估 |
| 7 结论 |
| 7.1 主要认识 |
| 7.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）山博赛金矿床地质统计学模型构建与三维成矿预测（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 问题提出 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 课题来源与研究目的 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 金矿床勘查研究现状 |
| 2.1.1 金矿资源分布情况 |
| 2.1.2 金矿主要矿床类型 |
| 2.1.3 卡林型金矿床研究现状 |
| 2.2 地质统计学研究现状 |
| 2.2.1 地质统计学的诞生与理论发展 |
| 2.2.2 地质统计学国内外研究进展 |
| 2.3 三维成矿预测研究现状 |
| 2.3.1 灰色关联分析法 |
| 2.3.2 层次分析法 |
| 2.3.3 模糊综合评判法 |
| 2.3.4 多元回归分析方法 |
| 3 数据准备与三维地质建模 |
| 3.1 矿床建模流程介绍 |
| 3.2 研究区域地质概况 |
| 3.2.1 区域地质 |
| 3.2.2 矿区地质 |
| 3.2.3 矿床类型 |
| 3.3 数据库构建与数据审核 |
| 3.4 三维模型圈定与地质解译 |
| 3.4.1 地形模型 |
| 3.4.2 矿体模型 |
| 3.4.3 地层模型 |
| 3.4.4 断层模型 |
| 3.4.5 地球物理异常区模型 |
| 3.4.6 地球化学异常区模型 |
| 3.4.7 其它地质信息分析 |
| 3.4.8 地质三维模型总结 |
| 3.5 数据预处理 |
| 3.5.1 区域化变量与地质域分析 |
| 3.5.2 样品组合与统计分析 |
| 3.5.3 特高品位处理 |
| 3.5.4 样品分类处理 |
| 3.5.5 无效与缺失样品处理 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 变异函数影响因素分析与模型优化拟合 |
| 4.1 变异函数定义和性质 |
| 4.2 实验变异函数计算与影响因素分析 |
| 4.2.1 取样间距影响因素分析 |
| 4.2.2 组合长度影响因素分析 |
| 4.2.3 特高品位影响因素分析 |
| 4.2.4 比例效应影响因素分析 |
| 4.2.5 其它影响因素分析 |
| 4.3 变异函数模型拟合与结构分析 |
| 4.3.1 变异函数的理论模型 |
| 4.3.2 变异函数的套合 |
| 4.3.3 山博塞金矿区理论变异函数拟合 |
| 4.3.4 本章小结 |
| 5 块体模型构建与资源储量估算 |
| 5.1 研究内容与方法概述 |
| 5.1.1 普通克里格估值法 |
| 5.1.2 指示克里格估值法 |
| 5.1.3 距离幂次反比法 |
| 5.2 块体模型估值影响因素分析 |
| 5.2.1 块体尺寸KNA分析 |
| 5.2.2 最大样品数KNA分析 |
| 5.2.3 离散化系数KNA分析 |
| 5.3 块体模型估值 |
| 5.3.1 块体模型参数 |
| 5.3.2 克里格估值参数 |
| 5.3.3 克里格估值结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 矿床地质条件分析与三维成矿预测 |
| 6.1 控矿因素分析与指标提取 |
| 6.1.1 地层信息控矿指标提取 |
| 6.1.2 断层信息控矿指标提取 |
| 6.1.3 地球物理信息控矿指标提取 |
| 6.1.4 地球化学信息控矿指标提取 |
| 6.1.5 矿物分布信息控矿指标提取 |
| 6.1.6 其它信息控矿指标提取分析 |
| 6.1.7 控矿指标与矿化分布相关性分析 |
| 6.2 三维成矿预测体系构建 |
| 6.3 基于模糊层次综合评判的权重确定 |
| 6.3.1 预测因素隶属度确定 |
| 6.3.2 控矿因素灰度关联法分析 |
| 6.3.3 因素权重值模糊层次法分析 |
| 6.3.4 预测结果与分析 |
| 6.4 基于多元回归模型的三维定量成矿预测 |
| 6.5 三维成矿预测成果分析 |
| 6.5.1 预测结果二维可视化分析 |
| 6.5.2 预测结果三维可视化分析 |
| 6.5.3 预测结果总结 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 存在问题及研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）华南晚燕山期斑岩锡矿成因研究 ——以岩背和洋滨锡矿为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究概述 |
| 1.2 选题依据 |
| 1.3 研究思路 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 主要完成工作量 |
| 1.6 主要创新成果 |
| 第2章 样品制备和分析方法 |
| 2.1 样品制备 |
| 2.2 单矿物锆石和磷灰石的分选 |
| 2.3 分析方法 |
| 第3章 研究区域地质背景 |
| 3.1 区域构造背景 |
| 3.2 区域岩浆作用 |
| 3.3 区域锡成矿作用 |
| 第4章 岩背锡矿床地质特征 |
| 4.1 区域地质概况 |
| 4.2 矿床地质特征 |
| 4.3 锆石的U-Pb年代学特征 |
| 4.4 主量元素特征 |
| 4.5 微量稀土元素特征 |
| 4.6 锆石的O同位素特征 |
| 4.7 全岩的Nd同位素特征 |
| 4.8 岩背地区岩浆岩形成时代及成因 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 洋滨锡矿床地质特征 |
| 5.1 区域地质背景 |
| 5.2 矿床地质特征 |
| 5.3 锆石的U-Pb年代学特征 |
| 5.4 主量元素特征 |
| 5.5 微量元素特征 |
| 5.6 锆石O同位素特征 |
| 5.7 全岩Nd同位素组成特征 |
| 5.8 包裹体特征 |
| 5.9 洋滨地区岩浆岩形成时代及成因 |
| 5.10 本章小结 |
| 第6章 华南晚燕山期花岗岩浆作用与锡成矿关系 |
| 6.1 个旧锡矿地质特征 |
| 6.2 大厂锡矿地质特征 |
| 6.3 东南沿海锡成矿构造动力学背景 |
| 6.4 右江盆地锡成矿构造动力学背景 |
| 6.5 东南沿海与右江盆地锡成矿差异探讨 |
| 第7章 主要认识和存在的问题 |
| 7.1 主要认识 |
| 7.2 存在的问题 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（10）个旧Sn-Cu多金属矿田隐伏矿预测的地气与土壤测量方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 勘查地球化学研究现状 |
| 1.3 研究区概况 |
| 1.3.1 研究区地理及交通情况 |
| 1.3.2 研究区自然及经济概况 |
| 1.3.3 研究区地质工作程度 |
| 1.4 本次勘查工作概况 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 完成主要工作量 |
| 2 区域地质概况 |
| 2.1 大地构造位置及其演化 |
| 2.2 区域地层 |
| 2.3 构造 |
| 2.3.1 构造单元及其特征 |
| 2.3.2 构造层 |
| 2.3.3 区域内主要断裂 |
| 2.4 岩浆岩 |
| 2.5 区域矿产 |
| 3 矿区地质特征 |
| 3.1 地层 |
| 3.2 构造 |
| 3.3 岩浆岩 |
| 3.4 矿床特征 |
| 3.4.1 砂锡矿床 |
| 3.4.2 原生矿床 |
| 3.5 矿石特征 |
| 3.5.1 矿物成分 |
| 3.5.2 矿石结构构造 |
| 3.6 矿床成矿作用 |
| 4 测量方法技术 |
| 4.1 测量剖面布设 |
| 4.2 测量方法 |
| 4.2.1 土壤采样方法 |
| 4.2.2 气体采集方法 |
| 4.3 记录 |
| 4.4 测量方法及原理 |
| 4.4.1 土壤分析元素与分析方法 |
| 4.4.2 气体测量仪器工作原理及操作 |
| 5 地球化学特征 |
| 5.1 土壤化探数据基本统计特征 |
| 5.1.1 土壤元素丰度特征 |
| 5.1.2 土壤元素分异特征 |
| 5.2 土壤元素共生组合特征 |
| 5.3 土壤地球化学异常分析 |
| 5.3.1 元素异常下限的确定 |
| 5.3.2 各剖面土壤地球化学异常特征 |
| 5.3.3 小结 |
| 5.4 气体地球化学异常分析 |
| 5.4.1 各剖面气体异常下限 |
| 5.4.2 各剖面气体地球化学异常特征 |
| 5.4.3 讨论 |
| 5.5 土壤和气体地球化学异常对比分析 |
| 6 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
四、构造地球化学方法在个旧锡矿外围找矿预测中的应用（论文参考文献）
- [1]基于机器学习的三维成矿预测研究 ——以赣东北朱溪钨矿为例[D]. 付光明. 东华理工大学, 2021
- [2]基于成分数据及机器学习在阿舍勒地区的综合找矿研究[D]. 郑超杰. 桂林理工大学, 2021(01)
- [3]个旧矿区高松矿田成矿期构造应力场数值模拟与找矿预测[D]. 曾祥晨. 昆明理工大学, 2021(01)
- [4]基岩区寻找隐伏矿的地球化学方法：构造地球化学测量[J]. 程志中,袁慧香,彭琳琳,卢国安,贾祥祥,邴明明,林成贵. 地学前缘, 2021(03)
- [5]个旧矿区高松矿田断裂构造解析与演化研究[D]. 郑德志. 昆明理工大学, 2021(01)
- [6]云南个旧老厂矿田东部大比例尺构造地球化学特征及找矿预测[J]. 黄大正,陈守余,赵江南,吴帅吉,张毓策. 物探与化探, 2020(06)
- [7]基于机器学习的集宁浅覆盖区钼多金属矿成矿预测与评价[D]. 武国朋. 中国地质大学(北京), 2020(04)
- [8]山博赛金矿床地质统计学模型构建与三维成矿预测[D]. 黄松. 北京科技大学, 2020(01)
- [9]华南晚燕山期斑岩锡矿成因研究 ——以岩背和洋滨锡矿为例[D]. 熊明福. 中国科学院大学(中国科学院广州地球化学研究所), 2020(08)
- [10]个旧Sn-Cu多金属矿田隐伏矿预测的地气与土壤测量方法研究[D]. 陈旭. 中国地质大学(北京), 2020(10)