随着数据科学和人工智能技术的迅速发展,基于深度学习的模型在智能找矿领域展现出巨大的潜力。通过利用海量地质数据(如球化学数据、地球物理数据),深度学习模型能够高效提取复杂的地质特征,揭示传统方法难以发现的成矿规律。然而,尽管深度学习在数据处理和特征提取方面具有显著优势,传统监督学习方法在实际应用中仍面临诸多挑战。例如,监督学习对标注样本的依赖度高,而地质数据中矿床正样本的数量往往有限,且标注成本高昂;此外,复杂地质环境下的数据分布不均匀,导致模型的泛化能力受限。针对这些挑战,本文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)”资助开展研究,提出了一种基于BYOL(Bootstrap Your Own Latent)框架的自监督智能找矿预测方法,旨在通过挖掘未标记地质数据中的潜在特征与规律,实现找矿远景区的智能识别和圈定。在此基础上,为进一步筛选出最具勘探价值的区域,本文采用加权信息量法(Weighted Information Value Method)对预测区进行成矿潜力排序,科学圈定高潜力靶区,为勘查工作提供精准目标。最后,本文以这两种方法为核心构建了一套智能找矿预测及评价系统,实现了从数据处理、模型预测到靶区优选的一体化预测及评价。本文的主要进展包括以下几个方面: (1)基于BYOL的找矿预测方法 结合地质、地球化学、地球物理等多源数据,构建了自监督找矿预测模型。该模型通过对比学习机制,充分挖掘未标记数据中的潜在规律,显著提升了复杂地质环境下找矿预测的精度和泛化能力。实验结果表明,BYOL方法在减少对标注数据依赖的同时,能够有效提取地质数据中的深层特征,AUC值达到0.96,为矿床样本稀缺的区域的找矿预测提供一种新的思路。 (2)基于加权信息量法的靶区优选方法 如何筛选出最具勘探价值的靶区是一个关键问题。本文采用加权信息量法对预测区进行成矿潜力排序,综合多源地质数据,量化评估每个预测区的找矿潜力。同时通过层次分析法科学确定研究区各地质因素的对于成矿作用的贡献。这种方法不仅减少了主观因素影响,还为后续的勘探工作提供了可靠的决策依据。 (3)智能找矿预测及评价系统的构建 集成了数据管理、网格化处理、找矿预测、靶区优选和可视化展示等功能。该系统以多源地质数据为基础,通过网格化模块对数据进行空间插值和网格划分,结合BYOL算法生成找矿预测区,并通过加权信息量法圈定高潜力靶区。系统通过标准化的数据处理、可视化的界面和高效的预测模型,为矿产资源勘查提供全链条技术支撑。