摘要
本发明提供一种基于三维建模的矽卡岩型多金属矿床找矿勘查方法及系统,涉及地质勘探领域,包括:获取矿床所在区域的矿床数据,对已开采矽卡岩型多金属矿床数据进行预处理;选择多尺度卷积神经网络作为深度学习模型进行训练,以预测未开采区域可能存在矿床的位置;根据预测的未开采区域地质特征生成地质特征系数;通过三维模型的矿物特征数据生成矿物特征系数;将矿物特征系数与预设权重对比,判断是否存在钨锡矿;根据样本中矿物元素的含量,生成矿物种类判断系数;通过地质特征系数和矿物特征系数生成综合预测值,并依据综合预测值和种类判断系数,对矿床种类进行判断。该方法提高了矿床预测的准确性和效率。
技术关键词
找矿勘查方法
矽卡岩
金属矿床
深度学习模型
钨锡矿
数据
三维地质模型
勘查系统
多尺度卷积神经网络
地层特征
样本
训练集
元素
标签
三维模型
硅酸盐
模块
逻辑
石英
索引