基于贝叶斯最大熵的覆盖区地球化学异常信息识别

The prospecting in the coverage area and deep prospecting has become the focus of the current mineral exploration. In this study, based on Molybdenum-polymetallic mineralization background and metallogenic regularity, and the relationships between the spatial distribution of molybdenum element and geochemical landscape factors, we choose the influenced factors of molybdenum mineralization. The soft data of stratigraphic rock mass, faults and elevation, slope and slope gradient are modeled by geographic weighted regression. Based on bayesian maximum entropy method of categorical data, soft data and 1: 5 0000 geochemical data are integrated to identify molybdenum-polymetallic mineralization anomalies in Jining, Inner Mongolia. The integration of geological data and geochemical landscape data during geochemical anomalies identification process makes up the shortage of data missing and incomplete, which can provide a new idea for the identification and evaluation of geochemical weak anomalies in coveraged area.

覆盖区和深部找矿已成为当前矿产勘查的重点方向，如何在覆盖条件下识别和圈定与成矿有关的地球化学异常是实现覆盖区找矿突破的关键之一。该申请拟以集宁覆盖区为例，在深入学习和总结研究区内钼多金属矿成矿地质条件、矿床模型和找矿标志的基础上，基于成矿元素空间分布特征与地球化学景观要素的相关关系，提取成矿元素有利富集因子，通过地理加权回归方法构建包含有利地层、岩体、断裂构造、地球化学景观因子等辅助数据的软数据模型，以1:5万地球化学数据为硬数据。基于贝叶斯理论和熵理论构建适用于离散型地质数据的贝叶斯最大熵模型，应用于集宁覆盖区的地球化学异常信息识别。将地质和地球化学景观信息融入地球化学异常信息识别过程中，可以弥补覆盖区数据缺失和不完整的不足，有望为覆盖区地球化学弱异常的识别和评价提供新思路。

覆盖区找矿是实现找矿突破的关键途径之一，致矿地球化学异常的形成是构造、地层、岩石等多种地质作用的共同作用结果，地质约束对地球化学异常的形成和分布具有重要的影响，在区域尺度上甚至起主导作用。水系沉积物是中小比例尺地球化学勘查中最常用的地球化学采样介质，但水系沉积物中地球化学异常的形成易受地球化学景观的影响。此外地表覆盖层的“屏蔽效应”可以造成部分矿化信息的缺失，甚至某些地球化学元素的矿化信息的完全屏蔽或者显著变弱。因此，由于地质过程的复杂性和覆盖层的影响，覆盖区地球化学异常的识别更加困难。为提高水系沉积物中地球化学致矿异常的识别精度，本研究分别探讨了(1)地球化学景观因子，包括从数字高程模型(DEM)中提取的坡度、坡向和汇水盆地，以及平均降水；(2)地质约束因素包括北东向断层、断层交汇点、集宁组地层和中酸性岩体对研究区地球化学异常识别的影响。利用稀疏主成分、地理加权回归、贝叶斯最大熵(BME)方法，研究了这些约束条件对内蒙古集宁研究区水系沉积物Mo多金属矿化异常的影响。利用稳健稀疏主成分分析识别研究区与钼多金属矿化相关的地球化学元素组合信息。采用地理加权回归方法分别基于地质约束和地球化学景观因子构建概率型软数据。基于BME将1:20万的水系沉积物数据与构建的软数据相结合，识别与钼多金属矿化相关的水系沉积物异常。结果表明在水系沉积物异常识别中融入地球化学景观和地质制约束的影响，可以弥补区域地球化学数据缺失和数据不完整的不足，提高了异常识别的精度，降低了地球化学异常的不确定性。