01赵鹏大-大数据时代数字找矿与定量评价(武汉).ppt

1、大数据时代数字找矿与定量评价,赵鹏大,2013年6月,内容提要,一、当代地球科学面临的重大问题（国际地球行星年IYPE提出，2000） 二、美国地调局直面明日挑战美国地调局十年科学战略（2007-2017） 三、我国找矿突破战略行动总体目标及阶段目标（2011） 四、“大数据”时代的成矿预测与定量评价 五、关于“数字找矿”,一、当代地球科学面临的重大问题（国际地球行星年IYPE提出，2000）,人类健康：地球物质影响人类健康的过程和效应 气候：全球气候变化的自然因素和人类活动因素 地下水：资源紧缺条件下了解其产状质和量 海洋：与地球历史相关的洋底过程对环境、资源、生命体的影响 土壤：减少流失，

2、防止退化降级，可持续性,深部地球：深部地球过程对资源环境灾害的影响，过去和未来的过程 巨型城市：安全结构和扩展方式地下空间利用与保护 地质灾害：减少自然和人工诱导灾害 资源：提升对资源的认识和可持续获取 地球和生命：生物圈动力过程和保护,美国地调局的报告新组织方案集中于 7个科学使命领域： 气候变化和土地利用变化 核心科学体系（其使命是为认识地球的地质格架和描述国家的土地表面及生物多样性特征提供科学依据注重为科学家、资源管理者和公众发送和解释高分辨率的综合性图件和其它形式的数据和信息，发挥为整个美国地质调查局服务于世界的广博知识库作基础性贡献的功能。）,二、美国地调局直面明日挑战美国地调局十年

3、科学战略（2007-2017）,生态系统 能源与矿产 环境健康 自然灾害 水,“一个决策支持以问题为依据的科学方针将会创造出一个我们全部引以为豪的美国地调局新时代。” （局长马西娅麦克纳特）,1、总体目标 （1）矿种结构“三并举”： 油气并举 紧缺矿产和新兴材料矿产并举 常规资源与非常规资源并举,三、我国找矿突破战略行动总体目标及阶段目标（2011）,（2）区域结构“三并重”： 陆海并重 东西并重 国内国外并重。立足国内，促使国际市场价格处于稳定通道,2、阶段目标：“358目标”,三年实现地质找矿重大进展（20112013） 五年实现找矿重大突破（20112015） 八年重塑矿产勘查开发格局（

4、20112018） 显著提升境外资源供应能力 提升主要矿产境外权益比重 推进构建国际矿业经济新秩序，打破资源国际贸易壁垒和投资障碍，增强对国际矿产品市场的影响力和话语权。,3、探索三项改革： 以矿业权为核心的市场化改革 地勘单位企业化改革 矿产资源管理体制改革,4、基本原则：,突出重点矿种：石油、天然气、铀、铁、铜、铝、钾盐、铅、锌、金等紧缺矿产；稀土、锂等战略新兴矿产；兼顾锰、镍、铬、银、煤炭、钨、锡、钼、锑及金刚石、高纯石英、晶质石墨等 突出重点地区：非油气矿产围绕19个重点成矿区带，87个整装勘查区，391个重点勘查区,实施找矿新机制：公益先行，基金衔接，商业跟进，整装勘查，快速突破 加

5、强科技支撑和引领：理论先行，综合信息，定量立体，联合评价，工程验证,白春礼（2013）在科技导报提出：“科技发展呈多点突破、交叉汇聚的态势，大数据科学成为新的科学范式。”,四、“大数据”时代的成矿预测与定量评价,大数据时代：数字地球发展的新阶段,美国国家情报委员会NIC（2012）发布了全球趋势2030，可能的世界：“信息技术正在进入大数据时代，在未来15-20年，信息技术的硬件、软件和连接性将会在性能、复杂度和传输速度上有大幅度的提升。海量数据的存储和处理的解决方案、社交网络技术以及“智慧城市”技术将是信息技术领域未来的发展热点。”,美国地质调查局核心科学体系科学战略2013-2023年：“

6、在科学发现中，数字式的方法途径并不取代传统方法，但它能补充、激活和改善传统方法。” “已经和将要继续收集的大量数据，能够使这种范式的转型变成一种新科学，但也会产生问题，因为数据常常位于分散而互无联系的地方，且格式不兼容，成为不完整信息，需要把它们搞成无缝对接和可互动的信息。,为了回答复合性更强的问题，模块式科学框架必须以更细的空间尺度、更长的时间和更多的属性测量和模拟细节，不断地加以检验和扩充。这种数量和复合性不断增长的数据，有时被称为“大数据”，形成了比用较小的数据管理系统和技术所能处理的量更多的数据数据密集型科学正在变成普通的科学，在未来的科学研究中，它将变成更强大、更重要的科学。”,沈春

7、雷等（2013.3.26 中国科学报）：“大数据技术的意义不在于掌握规模庞大的数据信息，而在于对这些数据进行智能处理，从中分析和挖掘出有价值的结构化信息。” 业内将大数据的特点概括为4个“V”： 体量巨大（Volume） 类型繁多（Variety） 价值密度低（Value） 处理速度快（Velocity）,杨书卷（2013）“大数据”魅力正现：“大数据的实质：从各种各样类型数据中，快速获得有价值的信息大数据的特点就是数据来源的 “多源异构”，这样的数据才能保证判断的可靠性。决策行为将日益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉。”,潘云鹤（2013）：大数据的发展趋势是对大数据进行广泛会聚和

8、智能分析，形成 “浓缩”的“数字知识”，并实现知识服务。因此，大数据时代的核心技术是从大数据中理出关系，综合成系统，以供应用，其也被称为“数字知识技术”。,张小彦（2013）：“大数据时代的到来，为数据管理提供了新的机遇，这主要是因为快速处理巨量无结构、半结构数据成为可能，这就使在线实时监测、预警、评估和管理、社会服务和福利成为可能。”“社会管理科学化需要精确可靠的大数据处理过程和能力，包括数据处理实时化（real time），可视化（data visualization），数据挖掘和分析（data mining and analysis），预测分析（prediction analysis）等

9、”这是一个将数据加工成信息、将信息提炼成智能、以智能支持决策的系统工程。,大数据时代，一切科学都离不开数据，也没有无科学的数据。 鄂维南（2013）：“科学研究可归结为数据研究”，两方面内容： 用数据的方法来研究科学 用科学的方法来研究数据,过去只用统计分析研究数据，近年来，机器学习，数据挖掘，生物信息，图像处理，信号处理等方面的发展，数据分析已经深入到计算机科学、社会学、电子工程、生命科学、天文、地质、地理、气象等领域，从数据分析角度看，这些不同学科的不同问题有相当程度的统一性，正是这种统一性，使“数据科学”有存在和发展的必要。,“大数据”时代的成矿预测与定量评价,地质学属于数据密集型科学，

10、尤其是矿产资源预测、勘查与评价更是数据密集的分支学科和应用领域； 地质学的数据具有深地、深空、深海和深时特点，空间和时间跨度大，数据获取难度大、成本高、局限性强； 成矿预测与定量评价数据具有多元、多源、异构、时空性、方向性、相关性、随机性、模糊性、非线性等特征；,成矿预测及定量评价的目标是对成矿远景区或未知矿床进行定性、定量、定位、定概率的“四定”评估，因此，从大数据中要获取以上四定的关键数据或核心数据； 成功的成矿预测应有效地将地球动力学系统、成矿系统和勘查评价系统有机结合，充分挖掘成矿地质及预测评价密切相关的数据，对这些数据进行科学集成和智能分析，所以还应增加预测评价专家系统，将这4大系统

11、完美结合，从中提取找矿预测和资源评价的有用信息，使“数字找矿”发展到“智慧找矿”的新阶段；,信息网络领域的发展使大数据存储取得突破，云计算、物联网、工业互联网等技术的兴起，使信息技术渗透方式、处理方法和应用模式发生变革，使成矿预测评价4大系统的结合和“智慧找矿”的实现成为可能。,小结：,人类已进入大数据时代，数字地球已经发展到第二代“智慧地球”阶段，而计算机技术则有云计算、物联网等更强大和先进的网络体系。地球科学是数据密集型科学，工作方法包括三个层面： 1）数据获取与保存 2）数据挖掘与分析（包括建模、可视化、管理和服务） 3）知识层面（深化对地球系统的认识和理解，在大数据时代，数据的产生、应

12、用和转化已形成一个完整的“数据链”）,小结：,完整的“数据链”： 数字化、定量化及行为化产生数据 数据的解析化、集成化、综合化产生信息 信息的模型化、智能化和专业化产生知识和产品 知识和产品的实用化、网络化和可视化产生财富和效益，并服务于公众和社会 在服务公众和社会过程中，又产生大量新的数据 数据信息知识财富服务再数据,五、关于“数字找矿”,定量地学是数据科学在地学中的应用 “数字找矿”是定量地学的一个组成部分，是数据科学在矿产勘查中的应用，是用数据分析理论和方法解决矿床勘查中的实际问题。,1、定量地学与“数字找矿”,2、“数字找矿”的优越性和必要性 数量化和数字化是充分提取信息的基础和前提

13、数据分析是提取各种信息的必要手段 数据分析是定量评价的依据 数据分析是查明变异性、差异性、相似性、相关性、非线性、复杂性等等的手段 地质对象数量规律性：结构特征、空间特征、统计特征、几何特征、演化特征的查明，等, 各种地质过程的数字模拟 数学特征是鉴别地质体、区分地质体的客观依据 对事件结果的多解性、不确定性和模糊性进行定量估计和评价 对事件和现象的发展趋势定量预测 进行智慧找矿，专家系统的前提,3、“数字找矿”模型：“三联式”数字找矿 地质异常 成矿多样性 矿床谱系 “5P”找矿地段圈定,“三联式”定量成矿预测模型框图,矿源、运矿、 聚矿、赋矿地质异常圈定与匹配,成矿可能、找矿可行、找矿有利

14、、矿产资源体、远景矿体地质异常圈定与匹配(5P地段圈定),地质异常、物探异常、化探异常、遥感异常圈定与匹 配,全球、区域、局部、显微地质异常分析匹配,区域矿种、矿床类型（成因、工业、形态类型）矿化范围、矿床规模、矿化强度、成矿深度多样性及数字化,区域地质背景场、地球化学场、地球物理场、遥感影象场多样性及成矿多样性表 现,地质多样性与成矿多样性关联分 析,区域成矿时间序列分析及成矿时间谱系建 立,区域成矿空间趋势分析及成矿空间谱系建立,区域矿化成因演化序列及矿床成因谱系建立,矿床谱系与区域成矿模式建立,区域矿产竞争力评价与开发利用优度谱系建立,地质异常识别与提取：成矿地质信息数字化、定量化,成矿

15、多样性分析与评价： 矿化特征数字化、定量化,矿床谱系分析与建立： 区域成矿规律数字化、定量化,“三联式”定量成矿预测,地质异常的数值提取模型, 地壳升降系数法（G值法） 地质复杂系数法（C值法） 熵值法（H值） 地质相似系数法（S值法） 地质关联度法（R值法） 分形理论及地质统计学理论,地壳升降系数（G值）法,地壳升降系数是用以研究地壳运动及其所形成的地质异常，它是根据区域地层记录中平均升降运动背景场的确定、以及它与各单元子区不同地质时代升降运动特征的差异圈定代表隆起区与沉降区的地质异常,地壳升降系数（G值）法,地壳升降系数的表达式为： Gki = ln(Hki / Lki) (k=1,2,.

16、,m) (i=1,2,n) 式中H为研究区某时代地层厚度的平均值，L为单元子区某时代的地层厚度，Hki / Lki反映了第k个子区单元第i时代的相对升降幅度，为了限制取值的范围取其自然对数值,地壳升降系数（G值）法,G值为正时，说明该单元子区相对研究区范围而言处于沉降状态，G值越大说明该单元子区的沉降幅度越大，或者说地层保留的相对厚度越大 G值为0时，说明该单元子区处于相对升降平衡，该时代地层在地史发展过程中相对稳定 G值为负时，说明该单元子区相对研究区范围而言处于上升状态，负值越大则上升的越剧烈，或者说地层保留的相对厚度越小,运用地壳升降系数（G值）法 圈定的中国地质异常,运用地壳升降系数（

17、G值）法圈定的长江中下游地区海西期地质异常,（吕新彪等，1997）,地质复杂系数（C值）法,地质复杂系数是衡量某一单元子区相对于研究区平均复杂程度的度量。首先根据研究区的地层、构造、岩浆活动、变质作用等凡能观测的地质变量进行统计，取平均值作为研究区平均复杂程度的度量（大背景或理想的正常场）,地质复杂系数（C值）法,地质复杂系数用向量如下式所示：X = ( x1, x2, , xp) 根据下式计算每个单元子区相对于平均复杂程度的地质复杂系数： p Cij = (xij - xj)2 (i=1,2,n) j=1 式中xj为向量X的第j个分量，共计p个地质变量（分量），可近似将它看成背景场，xij为

18、第i个单元子区第j个变量的取值，n为单元总数,地质复杂系数（C值）法,当Cij值为0时，表示该单元的复杂程度与研究区的平均复杂程度（正常场）相当 当Cij值为正时，表示该单元的地质条件比正常场复杂，数值越大则复杂程度越高 当Cij值为负时，表示该单元的地质条件比正常场简单，数值越小则地质条件越简单,运用地质复杂系数（C值）法-构造复杂度圈定的长江中下游地区地质异常,（吕新彪等，1997）,熵（ H 值 ）法,熵是信息论中度量信息量的一种方法，它也反映事物发生的不确定度。一般来说，复杂系统的不确定性高。因此，地质构造特征越复杂，其不确定度越大，即熵值越高。这就是利用熵来表示地质构造特征复杂程度的

19、基本原理,熵（ H值 ）法,对定和数据，如地层、岩浆岩等出露面积（其和为1），可用下式计算： p Hi = -XijlogXij (i=1,2,n) j=1 式中p为变量数，Xij为第i个单元第j个变量的取值（原始数据），对数log可取自 然对数或者以10为底的普通对数等,熵（H值）法,对不定和数据，如断层条数等，可用下式计算： p n n Hi = -(Xij/Xij)log(Xij/Xij) (i=1,2,n) j=1 i=1 i=1 式中p为变量数，n为单元数，X为第i个单元第j个变量的取值(原始数据)，对数log可取自然对数或者以10为底的普通对数等,运用熵（H值）法-组合熵圈定的长江

20、中下游地区致矿地质异常,（吕新彪等，1997）,运用熵（H值）法-组合熵圈定的长江中下游地区致矿地质异常,（吕新彪等，1997）,运用熵（H值）法-地质建造组合熵圈定的云南元江地区地质异常,（池顺都等，1999）,地质相似系数（S值）法,地质相似系数是衡量某一个单元与周围单元之间相似程度的度量。一旦某个单元与周围的地质特征存在差异时，相似程度就降低了，由此可以圈定地质异常。首先对研究区进行网格单元划分，并分别统计各网格单元的地层、构造、岩浆岩等变量的取值,地质相似系数（S值）法,地质相似系数是根据下公式计算每个 单元与周围相邻单元的相似系数： p p p Sij = (XikXjk) / (X

21、ik2Xjk2)1/2 k=1 k=1 k=1 (i,j =1,2,n) 式中n为单元总数，p为变量数,地质相似系数（S值）法,由上式计算出Si1, Si2, , Si 8以后，根据下式取其平均值作为该单元与周围单元的相似系数： 8 Si = Sij/8 j=1,地质关联度（R值）法,为了便于圈定地质异常，可将相似系数转换为不相似系数，即不相似系数=1-相似系数，最后可通过圈定等值线或趋势分析等处理确定地质异常。 除计算每个单元与周围相邻单元的相似程度（不相似系数）外，还可计算每个单元与平均值之间的不相似程度,地质关联度（R值）法,关联分析是灰色系统中定量研究两个事物之间关联程度的一种方法，其

22、实质是通过曲线间几何形状的分析和对比来计算曲线间的关联程度。其几何形状越接近 (相似) 的曲线, 其发展变化的趋势越接近，则关联程度越大,地质关联度（R值）法,单元之间的关联度越大，则这两个单元的地质条件越相似。因此，首先对研究区进行网格单元划分，分别统计各网格单元的地层、构造、岩浆岩等变量的取值。计算每个单元（称为参考单元）与周围相邻单元（称为被比较单元）之间的关联度，取平均值作为该单元与周围单元的关联程度,地质关联度（R值）法,根据下式分别计算每个变量的关联系数：i(k) = A / B A = min minx0(k)-xi(k)+max maxx0(k)-xi(k) i k i k B

23、 = x0(k)-xi(k)+ max maxx0(k)-xi(k) i k (k)是第k个变量被比较单元与参考单元的相对差值，这个相对差值称为关联系数,地质关联度（R值）法,根据p个变量的关联系数，取其平均值 作为两个单元之间的关联度，即： 8 Rij = (1/p)i(k) (j=1,2,8) k=1 其中Rij表示参考单元(i)与被比较单元(j)之间的关联度,地质关联度（R值）法,计算了某一个单元（参考单元）与周围8个单元（被比较单元）的关联度之后，根据下式取平均值作为该单元与周围单元的关联度： 8 Ri = Rij / 8 j=1,地质关联度（R值）法,为了便于圈定地质异常，可将关联度

24、转换为不关联度，即 不关联度= 1- 关联度 最后，可通过圈定等值线或趋势分析等处理确定地质异常。除了计算每个单元与周围相邻单元的不关联度（不关联系数）外，还可计算每个单元与平均值之间的不关联度,1.多样性强度值DI,S为单位面积或单位剖面长度 n为单位面积或单位长度内矿种数,成矿多样性定量表征,2.多样性强度指数ID,ni为第i单元单位面积或单位剖面长度内矿种（或矿产组合类型）数 nmax为研究区单位面积或单位长度内最大矿种（或矿产组合类型）数,ID= (ni / nmax),3.偏多样性强度指数IP,Ip= (nj / Gmax),nj为第j种地质体单位面积（或长度）内矿种数 Gmax为研

25、究区单一类型地质体单位面积（或长度）内最大矿种数 偏多样性强度指数愈小的地质体，其成矿专属性愈强,4.资源现实可利用率Ra,n1为目前技术经济条件下可利用矿种（类型）数 n为区内现有全部矿种数。,5.资源潜在可利用率Rp,or,Rp= 1- Ra,n2为目前暂不能利用或可用性不确定之矿种（类型）数 n为区内现有全部矿种数。,2,8,12,相关矿产成矿多样性特征 滇西北喜山期富碱斑岩,实例,滇西北地区喜山期富碱斑岩若干主要斑岩群分布区相关矿产的成矿多样性强度值（DI）,成矿多样性与地质复杂度关系图,Preferable ore-finding area,（孙华山等，2003）,Preferabl

26、e ore-finding area,成矿多样性与地质变异度关系图,（孙华山等，2003）,矿床谱系分类,(夏庆霖等, 2003),滇西北地区地质异常演化,滇西北富碱斑岩相关矿床系列时-空-因结构模式,(张寿庭等, 2003),实例,Case study,The location of Gejiu mineral district. The boxes show the study areas of three scales.,Gejiu, Yunnan is one of the most important tin and copper mineral districts and is w

27、ell-known for its world class in tin deposits and tin production. The location of Gejiu mineral district is shown as follow.,影响个旧深部Sn、Cu资源潜力评价的关键问题： 对成矿模式的认识 深部找矿信息的提取 成矿特征及规律的空间变化性,一个统一的成矿体系,深-浅部地质异常耦合,成矿多样性-矿床谱系,燕山期构造岩浆事件与成矿响应 陆壳重熔型（主导） 斑状花岗岩阶段 早期：偏基性粗斑状花岗岩 147Ma 晚期：疏斑状花岗岩 90-100Ma 粒状花岗岩阶段 早期：中粗粒等

28、粒状黑云母花岗岩 81-84Ma 晚期：中-细粒黑云母花岗岩 81Ma 壳幔混熔型（少量）,（据罗君烈等, 1995）,矿床模型,揭示个旧各类矿床或矿床组在时-空-因上的关联性和规律性的矿床谱系,喜马拉雅期表生改造矿床系列,燕山期斑岩脉有关矿床系列,燕山期花岗岩有关矿床系列,燕山期碱性岩有关矿床系列,（张寿庭等，2008）,成矿远景区“5P”找矿地段圈定, 成矿可能地段（Probable oreforming area） 找矿可行地段（Permissible orefinding area） 找矿有利地段（Preferable orefinding area） 矿产资源体潜在地段（Potential mineral resources area） 矿体远景地段（Perspective ore body area）,“5P”找矿地段圈定,1P: Probable ore-finding area,Maps scale: 1:500000* Prediction method: Single GA,（陈建国等，2008）,2P: Permissive ore-finding are