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《中南大学》 2004年
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凤凰山铜矿数字矿床模型及其预测系统开发研究

毛政利  
【摘要】:铜陵地区是我国铜矿较集中发育的地区之一,位于长江中下游铜铁金多金属成矿带的中部。从该区及其邻区的沉积建造、岩浆建造、变质建造、构造型相及矿床分布的时空规律等分析,其大地构造演化经历了前地槽、地槽、地台、地洼四个阶段,不同的演化阶段其成矿作用不同,其中以地洼阶段的燕山期岩浆活动为主的成矿作用最为强烈,本区大部分矿床在这一时期的岩浆活动中基本定型。 凤凰山铜矿是铜陵矿集区主要矿床之一,它赋存于新屋里岩体西部的接触带上,矿体的产出受新屋里岩体、三叠系灰岩、构造、特别是与岩体同期形成的脆性扩容断裂构造的复合控制。脆性扩容断裂构造带中普遍发育有角砾岩,包括角砾状花岗闪长岩、角砾状矿石和角砾状大理岩等三种主要类型。经分形研究,它们的形态和大小分维值分别为:1.26,1.14,1.01和1.389,1.526,1.24,说明角砾状花岗闪长岩主要是化学成因形成的,而角砾状矿石和角砾状大理岩主要是由机械作用的水力致裂形成的,形成时的能量角砾状矿石大于角砾状大理岩。 凤凰山铜矿床南区构造地球化学取样分析中的Cu元素含量具有多重分形的特点,且不同的地质体中其分形特征不同,结合Cu元素在不同地质体中的分布特点,说明本区不同地质体所经历的成矿作用不同,其中以石英二长闪长岩所经历的成矿作用强度较大,较有利于成矿元素的富集。 BP神经网络技术是目前常用的一种非线性拟合方法,它的作用 在于提供了一种非线性静态映射,能以任意精度逼近任意给定的非线 性关系,具有学习和推广的功能。它通过各神经元之间的藕合作用关 系实现从输入到输出的高度非线性映射。矿体的形成与定位也是各种 控矿因素祸合作用的结果,其祸合机制是线性函数难以拟合的,而 BP人工神经网络的高度非线性拟合功能恰好能解决这一问题。利用 凤凰山铜矿床8个已知样本,将其输入网络学习,经过5O0()余次迭 代,网络收敛,其输出误差满足精度要求。因此,利用BP人工神经 网络模型来拟合成矿作用过程中各种控矿因素之间的藕合作用、并以 此建立木区的大比例尺成矿预测模型是可行的。即人工神经网络的 非线性拟合功能主要是通过网络内部各神经元之间的连接权值实现 的,因而神经元的连接权值定量地表达了该神经元对下一层神经元的 影响权重,通过网络运行机理和对神经元之间的连接权值的追踪,可 计算出输入层神经元对输出层神经元的影响权重,结合地球物理、地 球化学勘查数据,建立了基于成矿有利度法的凤凰山铜矿床找矿预测 模型。在组件式GIS软件MapX平台上,利用可视化高级编程语言 vi Sualc+十将成矿预测模型、找矿预测模型和地学空间数据库集成在 一起,开发实现了凤凰山铜矿床成矿预测系统,完成本矿床的大比例 尺数字矿床模型。
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