钴矿作为新能源与高科技产业的关键战略资源,其成矿预测面临复杂地质背景下特征提取与预测精度的双重挑战。针对传统方法在特征关联建模与多源数据融合中的局限性,本研究受国家重点研发计划项目“滨海地区金矿勘查评价技术与增储示范(2023YFC2906900)”资助,它以陕西勉略宁地区为例,将Transformer深度学习模型引入钴矿预测领域,构建了基于多模态数据融合的智能预测模型(MG-ViT),通过整合地质、地球物理(磁测)、地球化学等多源数据,结合自注意力机制与多尺度特征提取技术,显著提升了预测精度与地质解释能力,为深部钴矿勘查提供了创新性解决方案。主要研究内容及成果如下: (1)多源异构数据融合框架 整合地质图、地球化学(Cu、Ni、Co等10元素)及地磁数据(ΔT化极、向上延拓、方向导数),构建三维地质空间特征张量。通过Map GIS、Surfer与Geosoft实现地质要素矢量化、化探异常网格化及磁测数据多尺度处理,建立空间坐标统一、特征维度对齐的多模态数据集,为深度学习建模奠定数据基础。 (2)智能成矿地质分析 利用相对属性网格化方法将地质图中的复杂要素(如断裂、地层界线)转化为可量化的空间影响强度,通过网格化建模揭示成矿要素的空间关联性。空间聚类方法基于“地质空间特征相似性”原理,利用高斯混合模型(GMM)对多源数据进行概率化聚类,识别与已知矿床特征匹配的潜力区。 (3)MG-ViT模型架构 改进Vision Transformer模型,引入多尺度-分组卷积模块(MGM)与通道注意力机制。MGM模块通过5×5/3×3多尺度卷积提取局部地质特征,结合分组卷积增强边界识别;多头自注意力机制(4头)解析地质-地球物理-地球化学要素的全局关联性;残差连接与通道重标定优化特征交互,解决小样本场景下的过拟合问题。 (4)训练策略优化 采用滑动窗口(16×16网格)生成样本,结合随机负样本生成(正负比1:5)扩增数据集,提升模型泛化能力。80%样本用于训练,20%用于验证,采用Adam优化器对模型优化,模型AUC值达到0.97。 实验结果表明,预测的成矿潜力区与实际矿点空间吻合度较高,圈定Co-1、Co-2两处找矿靶区,野外验证发现32处钴镍矿化点。研究揭示:勉略构造混杂岩带内NE向与NW向断裂交汇带控制岩浆活动与矿化富集,超基性岩体接触带与磁异常梯度带、Cu-Ni-Co元素组合异常呈现三维空间耦合,构成钴矿富集核心区。 本研究为深部钴矿勘查提供了数据驱动的新角度,推动了深度学习在地质资源预测中的应用。未来将进一步优化模型普适性,拓展至多矿种与多区域验证。