基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的礦產(chǎn)資源評價研究.pdf

1、礦產(chǎn)資源是國家經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)之一，隨著危機(jī)礦山的不斷增多，亟需發(fā)現(xiàn)新的礦產(chǎn)資源。隨著地球科學(xué)的發(fā)展，為礦產(chǎn)資源評價提供了豐富的地學(xué)數(shù)據(jù)。由于地學(xué)數(shù)據(jù)具有大量、高維、不完全、有噪聲、模糊的特征，給傳統(tǒng)的資源評價方法帶來一定的困難，在這種情況下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了一個有效解決問題的途徑。
　　傳統(tǒng)的地球化學(xué)找礦方法是根據(jù)采樣區(qū)域內(nèi)每個采樣點(diǎn)、每一種化學(xué)元素含量值繪制等值線圖，然后對所有元素的等值線圖進(jìn)行分析與比對。這樣工作量大、效

2、率較低，評價結(jié)果受人為的主觀因素影響較大。
　　本文與傳統(tǒng)的地球化學(xué)找礦不同的是：引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類分析算法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，確定資源賦存靶區(qū)；然后利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)分析確定靶區(qū)賦存的資源類型，為礦產(chǎn)資源評價提供了新的理論方法。
　　首先，將地球化學(xué)采樣點(diǎn)作為數(shù)據(jù)對象，測量的16種元素作為數(shù)據(jù)對象屬性，運(yùn)用K-means算法和Cluster算法分別對采樣點(diǎn)進(jìn)行聚類，研究和分析了采樣區(qū)內(nèi)地球化學(xué)元素的分布特征。在研

3、究區(qū)域內(nèi)，聚類分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)地球化學(xué)元素組合特征相一致（數(shù)據(jù)對象屬性變化特征相同）的2個采樣區(qū)域。通過將聚類結(jié)果與區(qū)域地質(zhì)數(shù)據(jù)的疊加和分析對比，確定出了礦產(chǎn)資源賦存靶區(qū)。其中一個靶區(qū)位于鉀長花崗巖、花崗斑巖分布區(qū)域；另外一個靶區(qū)位于安山玄武巖、安山巖夾玄武安山巖分布區(qū)域。
　　然后，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)分析進(jìn)一步分析與研究了礦產(chǎn)資源賦存靶區(qū)內(nèi)地球化學(xué)元素間的關(guān)聯(lián)關(guān)系（地球化學(xué)元素的共生與組合特征），即第一個靶區(qū)中 W與Bi關(guān)聯(lián)，

4、Sb與As關(guān)聯(lián)，Cu與Co、Co與Ni、Ni與Cu關(guān)聯(lián)，Zn與Cd、Cd與Ag關(guān)聯(lián)；第二個靶區(qū)中As、Sb、Hg、Mo關(guān)聯(lián)，Pb、Cd關(guān)聯(lián)，W、Ni關(guān)聯(lián)。根據(jù)地球化學(xué)理論知識，推斷出第一個靶區(qū)是尋找銀、銅、鉛、鋅多金屬礦的有利地段；第二個靶區(qū)是尋找金、銀、鉛、鋅礦的有利地段。通過相關(guān)文獻(xiàn)查閱，本文評價與推斷結(jié)果和目前已知的本區(qū)域研究成果基本一致，表明了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠有效的應(yīng)用到礦產(chǎn)資源評價中，可以大大提高工作效率，并且能夠取得良好的評