基于多模型区回归算法的区域矿产资源量估算方法和系统

1.本发明涉及区域矿产资源调查与评价领域，特别是涉及一种基于多模型区 回归算法的区域矿产资源量估算方法和系统。


背景技术：

2.对区域未发现矿产资源潜力进行定量预测是矿产资源评价的重要任务。自 二十世纪八十年代初国际地科联推广了区域价值法、体积法、丰度法、矿床模 型法、主观概率法和综合预测方法等六种方法以来，矿产资源评价方法得到了 长足发展。一方面定量数学模型由特征分析发展到证据权、模糊证据权、神经 网络等方法；另一方面国际上资源评价方法体系逐步由矿床模型法固定为“三 部式”评价方法。我国一些学者也在不断探索矿产资源预测理论与方法，如： 王世称等将传统的矿产预测与定量预测相结合，发展了综合信息矿产资源评价 方法；赵鹏大提出了地质异常理论来解决矿产资源评价问题，并提出了“三联 式”成矿预测法。
3.关于潜在资源量的估算问题，资源评价专家也一直在努力解决，如：维克 斯首先使用体积法来估计未发现的石油资源。辛格等提出的“三部式”资源量估 算方法中，使用了未发现矿床数、标准矿床模型的品位、吨位等数据进行潜在 资源量模拟估算。西方国家都是在成矿省或者全球尺度上使用该方法的，如： 美国地质调查局开展的全球资源潜力评价、澳大利亚使用19个模型开展的地 质成矿省资源评价等。在二十世纪八十年代开展的总量预测中除体积法外，还 重点探讨了数量化理论、逻辑信息法等资源量估算方法，试图用数学方法找出 影响资源量的地质变量组合。
4.上述技术在评价矿产资源潜力方面主要是在大区域尺度上(地区、国家乃 至全球)进行(比例尺《1:50万)，其结果更多的是具有统计或战略意义，而 地质意义不明确，对中大比例尺资源量预测评价方面的研究很少，无法应用到 中大比例尺(1:5万及以上)以预测该地区可能的矿产资源潜力，对于中大比 例尺区域的矿产资源评价资源量估算准确率低。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提供一种基于多模型区回归算法的区域矿产资源量估算 方法和系统，以解决现有的矿产资源潜力评价方法主要应用于在大区域尺度上， 而无法应用到中大比例尺(1:5万及以上)以预测该地区可能的矿产资源潜力， 导致中大比例尺区域的矿产资源评价资源量估算准确率低的问题。
6.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
7.一种基于多模型区回归算法的区域矿产资源量估算方法，包括：
8.圈定矿产资源量模型区和矿产资源量预测区，并从地质勘探报告中获取每 个所述矿产资源量模型区的模型区资源量、模型区矿石体重以及模型区面积；
9.根据所述模型区资源量以及所述模型区矿石体重确定每个矿产资源量模 型区的
模型区含矿率；
10.判断所述矿产资源量模型区的数量是否高于模型区数量阈值，得到第一判 断结果；
11.若所述第一判断结果表示为所述矿产资源量模型区的数量高于模型区数 量阈值，利用回归算法，根据所述模型区含矿率、所述模型区面积、模型区勘 探控制深度以及模型区矿体埋藏深度，确定第一含矿关系，并根据所述第一含 矿关系确定预测区含矿率；所述第一含矿关系为矿产资源区中的含矿率、区面 积、勘探控制深度以及矿体埋藏深度之间的关系；
12.若所述第一判断结果表示为矿产资源量模型区的数量不高于模型区数量 阈值，根据所述模型区含矿率确定预测区含矿率；
13.计算所述矿产资源量模型区和所述矿产资源量预测区的相似度，并基于所 述相似度，根据所述模型区矿石体重以及所述模型区面积确定所述矿产资源量 预测区的预测区矿石体重以及预测区面积；
14.根据所述预测区矿石体重、所述预测区面积以及所述预测区含矿率确定所 述矿产资源量预测区的预测区资源量。
15.可选的，所述根据所述模型区资源量以及所述模型区矿石体重确定每个矿 产资源量模型区的模型区含矿率，具体包括：
16.利用地理信息系统计算所述矿产资源量模型区的模型区成矿地质体面积；
17.利用磁异常二维半定量反演法、成矿地质体形成深度法、成矿带最大深度 限制法或专家估计法确定所述矿产资源量模型区的勘探控制深度以及矿体埋 藏深度；
18.根据公式v
模型区
＝s
模型区
·
(h
1-h2)确定模型区成矿地质体体积；其中，v
模型区 为模型区成矿地质体体积；s
模型区
为模型区成矿地质体面积；h1为勘探控制深 度；h2为矿体埋藏深度；
19.根据公式确定每个矿产资源量模型区的模型区含矿率； 其中，k
模型区
为模型区含矿率；q
模型区
为模型区资源量；d
模型区
为模型区矿石体 重。
20.可选的，所述利用回归算法，根据所述模型区含矿率、所述模型区面积、 模型区勘探控制深度以及模型区矿体埋藏深度，确定第一含矿关系，具体包括：
21.根据公式k＝a*s b*(h
1-h2) c确定第一含矿关系；
22.其中，k为矿产区域的含矿率，a为第一系数，s为矿产区域的区面积，b 为第二系数，c为截距。
23.可选的，所述根据所述预测区矿石体重、所述预测区面积以及所述预测区 含矿率确定所述矿产资源量预测区的预测区资源量，具体包括：
24.根据所述勘探控制深度确定矿体预测深度；
25.根据公式v
预测区
＝s
预测区
·
(h
3-h2)确定预测区成矿地质体体积；其中，v
预测区 为预测区成矿地质体体积；s
预测区
为预测区面积；h3为矿体预测深度；
26.根据公式q
预测区
＝k
预测区
·d预测区
·v预测区
确定所述矿产资源量预测区的预测区资 源量；其中，q
预测区
为预测区资源量，d
预测区
为预测区矿石体重，k
预测区
为预测 区含矿率。
27.一种基于多模型区回归算法的区域矿产资源量估算系统，包括：
28.模拟区参数获取模块，用于圈定矿产资源量模型区和矿产资源量预测区， 并从地
质勘探报告中获取每个所述矿产资源量模型区的模型区资源量、模型区 矿石体重以及模型区面积；
29.模型区含矿率确定模块，用于根据所述模型区资源量以及所述模型区矿石 体重确定每个矿产资源量模型区的模型区含矿率；
30.第一判断模块，用于判断所述矿产资源量模型区的数量是否高于模型区数 量阈值，得到第一判断结果；
31.预测区含矿率第一确定模块，用于若所述第一判断结果表示为所述矿产资 源量模型区的数量高于模型区数量阈值，利用回归算法，根据所述模型区含矿 率、所述模型区面积、模型区勘探控制深度以及模型区矿体埋藏深度，确定第 一含矿关系，并根据所述第一含矿关系确定预测区含矿率；所述第一含矿关系 为矿产资源区中的含矿率、区面积、勘探控制深度以及矿体埋藏深度之间的关 系；
32.预测区含矿率第二确定模块，用于若所述第一判断结果表示为矿产资源量 模型区的数量不高于模型区数量阈值，根据所述模型区含矿率确定预测区含矿 率；
33.预测区矿石体重以及预测区面积确定模块，用于计算所述矿产资源量模型 区和所述矿产资源量预测区的相似度，并基于所述相似度，根据所述模型区矿 石体重以及所述模型区面积确定所述矿产资源量预测区的预测区矿石体重以 及预测区面积；
34.预测区资源量确定模块，用于根据所述预测区矿石体重、所述预测区面积 以及所述预测区含矿率确定所述矿产资源量预测区的预测区资源量。
35.可选的，所述模型区含矿率确定模块，具体包括：
36.模型区成矿地质体面积计算单元，用于利用地理信息系统计算所述矿产资 源量模型区的模型区成矿地质体面积；
37.勘探控制深度以及矿体埋藏深度确定单元，用于利用磁异常二维半定量反 演法、成矿地质体形成深度法、成矿带最大深度限制法或专家估计法确定所述 矿产资源量模型区的勘探控制深度以及矿体埋藏深度；
38.模型区成矿地质体体积确定单元，用于根据公式v
模型区
＝s
模型区
·
(h
1-h2)确定 模型区成矿地质体体积；其中，v
模型区
为模型区成矿地质体体积；s
模型区
为模型 区成矿地质体面积；h1为勘探控制深度；h2为矿体埋藏深度；
39.模型区含矿率第一确定单元，用于根据公式确定每个 矿产资源量模型区的模型区含矿率；其中，k
模型区
为模型区含矿率；q
模型区
为模 型区资源量；d
模型区
为模型区矿石体重。
40.可选的，所述预测区含矿率第一确定模块，具体包括：
41.根据公式k＝a*s b*(h
1-h2) c确定第一含矿关系；
42.其中，k为矿产区域的含矿率，a为第一系数，s为矿产区域的区面积，b 为第二系数，c为截距。
43.可选的，所述预测区资源量确定模块，具体包括：
44.矿体预测深度确定单元，用于根据所述勘探控制深度确定矿体预测深度；
45.预测区成矿地质体体积确定单元，用于根据公式v
预测区
＝s
预测区
·
(h
3-h2)确定 预测区成矿地质体体积；其中，v
预测区
为预测区成矿地质体体积；s
预测区
为预测 区面积；h3为矿体预
测深度；
46.预测区资源量确定单元，用于根据公式q
预测区
＝k
预测区
·d预测区
·v预测区
确定所述 矿产资源量预测区的预测区资源量；其中，q
预测区
为预测区资源量，d
预测区
为预 测区矿石体重，k
预测区
为预测区含矿率。
47.根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供 了一种基于多模型区回归算法的区域矿产资源量估算方法和系统，针对中大比 例尺(1:5万及以上)区域矿产资源预测评价工作资源量估算，划分矿产资源 量模型区和矿产资源量预测区，基于矿产资源量模型区的模型区资源量、模型 区矿石体重以及模型区面积预测，利用回归模型，确定预测区含矿率，估算出 预测区资源量。本发明可预测评价一个地区可能的矿产资源潜力大小，利用成 矿地质体、成矿地质体影响域、成矿规模大小、模型区控制及预测资源量、含 矿率等建立资源量预测模型，实现区域矿产资源评价资源量估算分析。
附图说明
48.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施 例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是 本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性 的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
49.图1为本发明所提供的基于多模型区回归算法的区域矿产资源量估算方 法流程图；
50.图2为本发明所提供的基于多模型区回归算法的区域矿产资源量估算系 统结构图。
具体实施方式
51.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清 楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是 全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造 性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
52.本发明的目的是提供一种基于多模型区回归算法的区域矿产资源量估算 方法及系统，能够实现中大比例尺(1:5万及以上)区域矿产资源评价资源量 估算分析。
53.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和 具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
54.图1为本发明所提供的基于多模型区回归算法的区域矿产资源量估算方 法流程图，如图1所示，一种基于多模型区回归算法的区域矿产资源量估算方 法，其特征在于，包括：
55.步骤101：圈定矿产资源量模型区和矿产资源量预测区，并从地质勘探报 告中获取每个所述矿产资源量模型区的模型区资源量、模型区矿石体重以及模 型区面积。
56.圈定成矿地质体：
57.首先是合理圈定一个成矿系统内的成矿地质体的边界，然后与勘探程度高 的地区相似成矿规模的地质体进行类比。成矿地质体的规模与资源量的大小有 着密切的相关
关系，一般来说，成矿地质体规模越大，矿产资源量越大。
58.对于沉积矿产，含矿建造的规模决定了沉积矿产的规模，其体积计算相对 较简单。但对于热液矿床，确定成矿地质体的边界就相对困难，需要有相应的 方法和手段：首先，要通过基础地质研究确定含矿建造的成矿有利性，如确定 岩体、沉积建造、变质建造、构造形变带等地质体的成矿可能性；其次，要确 定成矿热动力的影响范围，在中、大比例尺预测评价中，可以通过流体填图、 地球化学原生晕等方法来确定热动力的影响范围(即成矿系统的范围)，或者 通过地质信息转换，如使用地质、区域化探、重磁等信息进行关联圈定(更适 用于中等尺度的预测)。
59.根据全国危机矿山深部找矿100多个矿床深部及外围找矿案例，成矿地质 体与矿床(体)的空间分布关系可概括如下：
60.a、沉积类矿产(包括风化型、沉积型、火山沉积型等)成矿地质体为同 一沉积盆地一定沉积环境形成的岩性组合一致的含矿岩系，厚度一般几米到几 百米，如贵州务正道地区地层层位为中二叠统大竹园组沉积于石炭系碳酸盐岩 岩溶洼地或志留纪碎屑岩侵蚀洼地内。岩性组合多样，主要有粘土岩-铝质岩 类组合、铝质岩-粘土岩-铁质岩类组合、粘土岩类组合及硅质岩-粘土岩类组合。 内蒙一些中上元古界沉积改造型铅锌矿主要含矿层位为渣尔泰山群阿古鲁沟 组，厚度达2000米，属于半闭塞海湾相沉积建造。矿床是含矿岩系一部分。
61.b、侵入岩体型火山喷发沉积类矿床(包括以火山岩为主体的海相火山喷 发沉积型)：成矿地质体为火山机构及火山构造及火山岩组合。矿床(体)一 般在火山机构垂直距离2公里之内，平面位置在2-3公里范围之内。
62.c、火山热液类矿床(包括海相和陆相火山热液型、次火山岩型、浅成低 温热液型、火山爆发角砾岩型、部分火山喷流型、矿浆喷溢型)：一般在火山 机构或次火山岩体垂直距离2公里之内，平面位置在2公里范围之内。
63.d、正岩浆类矿床(包括岩浆熔离型、岩浆分异型或矿浆贯入型)：成矿 地质体为基性、超基性岩体。矿床(体)一般在侵入岩体之中。
64.e、斑岩型(类)、矽卡岩型铁矿床(包括斑岩型铜、钼、钨、锡型、矽 卡岩型铁矿、矽卡岩型以铁为主的铁铜矿)：成矿地质体为侵位深度超过2 公里以上的侵入岩体及其岩石组合，矿床(体)一般位于侵入岩体顶部和上部 原始深部区间2公里范围内，内外接触带500米范围内。
65.f、矽卡岩类铜、铅、锌矿床、中低温热液类矿床：成矿地质体为侵入岩 体及其岩石组合，矿床(体)一般位于侵入岩体顶部和上部平面距离区间2-3 公里范围内。
66.g、高温热液型钨、锡、钼矿床：成矿地质体为侵入岩体及其岩石组合， 矿床(体)一般位于侵入岩体顶部和上部平面距离内接触带500米左右，外接 触带1公里范围之内。
67.h、沉积变质类矿床(包括沉积变质型铁、硼、锰、铜、金矿)：成矿地 质体为变质变形构造及含矿岩石建造。一般矿床(体)位于含矿岩石建造与多 期变形构造转折端，叠加交汇部位，向性构造部位。
68.i、大型变形构造类矿床(包括韧性剪切带型金矿、造山带型金矿、变质 核杂岩型金矿)：成矿地质体为以断裂为主的变形构造。矿床(体)和变形构 造同位。
69.j、低温层控类矿床(层控型铅锌、金、锑矿)：成矿地质体难以确切判 别，主要受稳
定岩层控制。矿床(体)暂以沉积类矿床确定其与地质体空间关 系。
70.由于影响内生矿产成矿的因素很多，成矿条件的差异较大，因此，不同预 测区的成矿有利性差别会很大。因此，在实施定量预测时，要求对预测区逐个 进行定量估算参数的确定，每一个预测区的面积、深度、相似系数等都可能是 不同的，也有的可能变化不大，要看实际情况而定。
71.模型区的资源总量q
模型区
包括查明资源量、预测资源量和已剥蚀的资源量。 其中，查明资源量可从相关地质勘查报告中获得。预测资源量是指在矿区深部 及外围开展大比例尺预测求得的预测精度高的资源量。在计算模型区的资源总 量时，需要考虑剥蚀掉的资源量，由于地壳抬升作用，在地壳深部由成矿作用 形成的矿床被抬升到地表，剥蚀作用将其中一部分剥离带走。已剥蚀部分的资 源量对成矿地质体影响可以用校正系数来调整，也可使用剥蚀系数。
72.模型区的成矿地质体体积v
模型区
由成矿地质体的分布范围和成矿地质体的 延深来决定。对于沉积矿产和岩浆型矿产，可根据地质、物化探异常等信息来 圈定成矿地质体的分布范围；对有明确热源的，如矽卡岩型矿床、斑岩型矿床， 可根据勘探资料统计含矿岩体的影响范围，通过做缓冲区分析来确定成矿地质 体的分布范围。对于成矿地质体的延深的确定，可以同时结合地质、物探、钻 探，来反演、推测成矿地质体的延深。如在确定磁铁矿矿体延深，可以通过地 面高精度磁法测量资料，进行三度空间的反演，来确定磁性地质体(即磁铁矿 体)的延深。若有钻探工程或者竖井来控制矿体产状时，可利用钻探工程所得 到的矿体形态来外推成矿地质体的延深。
73.由于影响内生矿产成矿的因素很多，成矿条件的差异较大，因此，不同预 测区的成矿有利性差别会很大。因此，在实施定量预测时，要求对预测区逐个 进行定量估算参数的确定，每一个预测区的面积、深度、相似系数等都可能是 不同的，也有的可能变化不大，要看实际情况而定。
74.(1)面积的确定：
75.一般可使用gis直接计算成矿地质体面积，如成矿地质体界限模糊，可计 算最小预测区面积(最小预测区即是通过成矿预测工作所得到的最有利的成矿 地质单元)。对面积比较稳定的沉积型矿产及沉积变质型矿产，直接用含矿岩 系来确定，即成矿地质体的面积＝含矿岩系的面积；对热液型矿床，采用热液 流体影响域法。热流体的影响距离采用两种办法确定：一是采用模型区影响距 离类比法；即模型区的影响距离即为区内流体的影响距离。第二种方法，即运 用全国危机矿山150个典型矿床的数据得出的统计数值获得(即典型矿床区内 流体影响距离)。该参数在新一轮全国矿产资源评价工作结束后，可以根据全 国的同类型典型矿床数据进行校正。
76.(2)深度的确定：
77.①
模型区类比法：通过与模型区进行类比，将模型区的深度定为预测区内 的深度。
78.②
磁异常二维半定量反演法：对于磁性矿体，可通过地面磁法或航空磁法 资料，进行二维半定量反演，确定磁异常体(矿体)的深度。
79.③
成矿地质体形成深度法：
80.区域上成矿地质体的深度一般可由区域上一定的钻探工程、竖井工程或者 区域
地质调查剖面测制等方法得到。对于与岩浆岩体有关的成矿地质体来讲， 可根据岩体上伏地层的厚度来大致推测该岩体的形成深度，然后根据成矿地质 体与岩体的空间伴生关系来推测成矿地质体的形成深度。而对于沉积作用形成 的成矿地质体或者与沉积地层有关的成矿地质体，可通过地质剖面测制，研究 成矿地质体上伏地层的厚度，来确定成矿地质体的形成深度。
81.④
成矿带最大深度限制法：根据某一矿床类型在区域成矿带上最大延深， 对预测矿体的延深进行限制。例如某某地区矽卡岩型铁矿最大延深不超过500 米或800米，则将其深度确定为预测矿体的深度。
82.⑤
专家估计法：一般可以问卷调查的方式来咨询熟悉该地区情况的资深专 家，然后对所得数据进行平均来得到成矿地质体的行程深度。
83.⑥
其他物探方法。若成矿地质体有明显的电性差异(电阻率、极化率等)， 可根据电法来确定成矿地质体深度。
84.(3)确定模型区的资源总量：
85.采用确切反映预测要素的具体数据，对地质体的剥蚀程度、工程控制、延 深等情况及地质体和矿体的空间位置也要求有确切关系数据，结合研究模型区 地物化信息，对模型区范围潜在资源量进行预测评价；统计查明资源量，即目 前工程控制实际查明的资源量(不论类别，包括历年开采、保有资源量)；若 存在矿体被剥蚀，则还需要考虑已剥蚀的资源量。
86.模型区资源总量＝查明资源量 预测资源量 已剥蚀的资源量。
87.步骤102：根据所述模型区资源量以及所述模型区矿石体重确定每个矿产 资源量模型区的模型区含矿率。
88.所述步骤102具体包括：利用地理信息系统计算所述矿产资源量模型区的 模型区成矿地质体面积；利用磁异常二维半定量反演法、成矿地质体形成深度 法、成矿带最大深度限制法或专家估计法确定所述矿产资源量模型区的勘探控 制深度以及矿体埋藏深度；根据公式v
模型区
＝s
模型区
·
(h
1-h2)确定模型区成矿地质 体体积；其中，v
模型区
为模型区成矿地质体体积；s
模型区
为模型区成矿地质体面 积；h1为勘探控制深度；h2为矿体埋藏深度；根据公式确定 每个矿产资源量模型区的模型区含矿率；其中，k
模型区
为模型区含矿率；q
模型区 为模型区资源量；d
模型区
为模型区矿石体重。
89.在实际应用中，确定模型区的含矿率具体包括如下步骤：
90.①
模型区面积定量估算参数确定：模型区是指典型矿床所在最小预测区。 一般估算参数采用典型矿床已有相关参数。但是经常出现典型矿床范围过小， 不能反映包括成矿地质体在内的成矿地质体面积。当模型区内典型矿床面积外 还有矿化蚀变、线索、或者磁异常超出了原来的1/万矿区地质图上典型矿床范 围时，应当重新调整。当模型区内除了已知典型矿床以外还有未知部分，而原 来的典型矿床面积明显不合理，应当重新调整成矿地质体面积范围。
91.②
成矿地质体总深度：从理论上包括三块：第一，为地表已经被剥蚀的深 度，第二，为工程控制的深度，第三，为深部预测延深的深度。应当把三块累 加作为深度。
92.③
品位和体重：典型矿床平均体重和品位，一般按勘查工作实际数据确定。 品位
表示矿石中的金属含量，如果要计算矿石量，可不用品位；若要计算矿石 中所含的金属量，则需要用到品位。
93.④
估算模型区成矿地质体体积，据此估算模型区的含矿率。含矿率的计算 公式为：含矿率＝(矿石量
×
品位)/成矿地质体体积。
94.步骤103：判断所述矿产资源量模型区的数量是否高于模型区数量阈值， 若是，执行步骤104，若否，执行步骤105。
95.步骤104：利用回归算法，根据所述模型区含矿率、所述模型区面积、模 型区勘探控制深度以及模型区矿体埋藏深度，确定第一含矿关系，并根据所述 第一含矿关系确定预测区含矿率；所述第一含矿关系为矿产资源区中的含矿率、 区面积、勘探控制深度以及矿体埋藏深度之间的关系。
96.所述步骤104具体包括：根据公式k＝a*s b*(h
1-h2) c确定第一含矿 关系；其中，k为矿产区域的含矿率，a为第一系数，s为矿产区域的区面积， b为第二系数，c为截距。
97.步骤105：根据所述模型区含矿率确定预测区含矿率。
98.所述步骤105具体包括：根据公式确定预测区含矿 率；其中，i为矿产资源量模型区的编号；n为矿产资源量模型区的总数；qi为第i个矿产资源量模型区的模型区资源量；ki为第i个矿产资源量模型区的模 拟区含矿率。
99.步骤106：计算所述矿产资源量模型区和所述矿产资源量预测区的相似度， 并基于所述相似度，根据所述模型区矿石体重以及所述模型区面积确定所述矿 产资源量预测区的预测区矿石体重以及预测区面积。
100.相似系数的确定：
101.一般情况下，磁法，化探，对比面积大，数值高认为相似程度高。对头晕 为主的往往取相似程度高；而体晕和尾晕综合出现，即使是面积大，主元素值 高，则相似系数小。总之，相似系数问题，应对模型区和预测区进行地质、矿 化、物、化、遥、自然重砂全部信息进行综合对比。如对比结果发现较为一致， 则相似系数高，反之则相似系数低。相似系数的校正，可以采用参数校正法， 也可以采用规模校正法。
102.在预测变量多，数据资料较充足时，可以采取证据权法、模糊证据权法等 来获取各预测区的证据权重，将预测区与模型区的证据权值进行对比(如预测 区证据权值/模型区证据权值)来作为预测区的相似系数。
103.另外，还可以听取熟悉预测区地质和矿产特征的专家的意见，由各个专家 根据自己的经验，给出相似系数，然后将各相似系数进行算数平均，从而得到 较为可靠的相似系数。
104.步骤107：根据所述预测区矿石体重、所述预测区面积以及所述预测区含 矿率确定所述矿产资源量预测区的预测区资源量。
105.所述步骤107具体包括：根据所述勘探控制深度确定矿体预测深度；根据 公式v
预测区
＝s
预测区
·
(h
3-h2)确定预测区成矿地质体体积；其中，v
预测区
为预测区 成矿地质体体积；s
预测区
为预测区面积；h3为矿体预测深度；根据公式 q
预测区
＝k
预测区
·d预测区
·v预测区
确定所述矿产资源量预测区的预测区资源量；其中， q
预测区
为预测区资源量，d
预测区
为预测区矿石体重，k
预测区
为预测区含矿率。
106.在实际应用中，预测区资源量的估算具体包括如下步骤：
107.根据含矿率、相似系数、体积等，可以求得每个预测区的资源量。
108.对成矿地质体体积的计算方式描述如下：
109.h：成矿地质体预测深度(m)；α：地层和水平面夹角；γ：地层倾斜方 向的长度(m)。
110.γ＝h/sinα；
111.s＝γ
×
m；
112.其中，s为线的“面积”(即成矿地质体投影到γ所在的面上的面积)， m为成矿地质体的真厚度(m)。
113.v＝s
×
l；
114.其中，l为地质体走向长度(m)，v为成矿地质体体积(m3)。
115.h：成矿地质体预测延深下限(m)；α：向斜其中一翼和水平面夹角；β： 向斜另一翼和水平面夹角；γ1：向斜其中一翼方向的长度(m)；γ2：向斜另一 翼方向的长度(m)。
[0116][0117][0118]
s1＝γ1×m[0119]
s2＝γ2×m[0120]
其中，s1为左侧线的面积(m2)，s2为右侧线的面积(m2)，m为成矿地质体 的真厚度(m)。
[0121]v1
＝s1×
l1[0122]
其中，v1为左侧的体积(m3)，l1为左侧边界的长度(m)。
[0123]v2
＝s2×
l2[0124]
其中，v2为右侧的体积(m3)，l2为右侧边界的长度(m)。
[0125]
v＝v1 v2[0126]
其中，v为成矿地质体体积(m3)。
[0127]
a：椭球横轴的短半轴长度(m)；b：椭球侧伏轴的半轴长度(m)；c：短半 轴长度(m)；
[0128]
c＝b
×
tgα
[0129]
其中，α为球冠处的平均倾角。
[0130][0131]
其中，v1为内侧椭球的体积(m3)。
[0132][0133]
其中，m为成矿地质体的真厚度，v2是为外侧椭球的体积(m3)。
[0134]
v＝v
2-v1[0135]
其中，v为成矿地质体体积(m3)。
[0136]
s：成矿地质体面积(m2)；h1：上顶面海拔高度(m)；h2：下底面海拔高 度(m)。
[0137]
v＝s
×
(h1-h2)
[0138]
其中，v为成矿地质体体积(m3)。
[0139]
图2为本发明所提供的基于多模型区回归算法的区域矿产资源量估算系 统结构图，如图2所示，一种基于多模型区回归算法的区域矿产资源量估算系 统，其特征在于，包括：
[0140]
模拟区参数获取模块401，用于圈定矿产资源量模型区和矿产资源量预测 区，并从地质勘探报告中获取每个所述矿产资源量模型区的模型区资源量、模 型区矿石体重以及模型区面积。
[0141]
模型区含矿率确定模块402，用于根据所述模型区资源量以及所述模型区 矿石体重确定每个矿产资源量模型区的模型区含矿率。
[0142]
所述模型区含矿率确定模块402，具体包括：模型区成矿地质体面积计算 单元，用于利用地理信息系统计算所述矿产资源量模型区的模型区成矿地质体 面积；勘探控制深度以及矿体埋藏深度确定单元，用于利用磁异常二维半定量 反演法、成矿地质体形成深度法、成矿带最大深度限制法或专家估计法确定所 述矿产资源量模型区的勘探控制深度以及矿体埋藏深度；模型区成矿地质体体 积确定单元，用于根据公式v
模型区
＝s
模型区
·
(h
1-h2)确定模型区成矿地质体体积； 其中，v
模型区
为模型区成矿地质体体积；s
模型区
为模型区成矿地质体面积；h1为 勘探控制深度；h2为矿体埋藏深度；模型区含矿率第一确定单元，用于根据公 式确定每个矿产资源量模型区的模型区含矿率；其中，k
模型区
为模型区含矿率；q
模型区
为模型区资源量；d
模型区
为模型区矿石体重。
[0143]
第一判断模块403，用于判断所述矿产资源量模型区的数量是否高于模型 区数量阈值，得到第一判断结果。
[0144]
预测区含矿率第一确定模块404，用于若所述第一判断结果表示为所述矿 产资源量模型区的数量高于模型区数量阈值，利用回归算法，根据所述模型区 含矿率、所述模型区面积、模型区勘探控制深度以及模型区矿体埋藏深度，确 定第一含矿关系，并根据所述第一含矿关系确定预测区含矿率；所述第一含矿 关系为矿产资源区中的含矿率、区面积、勘探控制深度以及矿体埋藏深度之间 的关系。
[0145]
所述预测区含矿率第一确定模块，具体包括：根据公式
[0146]
k＝a*s b*(h
1-h2) c确定第一含矿关系；其中，k为矿产区域的含矿率， a为第一系数，s为矿产区域的区面积，b为第二系数，c为截距。
[0147]
预测区含矿率第二确定模块405，用于若所述第一判断结果表示为矿产资 源量模型区的数量不高于模型区数量阈值，根据所述模型区含矿率确定预测区 含矿率。
[0148]
所述预测区含矿率第二确定模块405，具体包括：预测区含矿率确定单元， 用于根据公式确定预测区含矿率；其中，i为矿产资源 量模型区的编号；n为矿产资源量模型区的总数；qi为第i个矿产资源量模型区 的模型区资源量；ki为第i个矿产资源量模型区的模拟区含矿率。
[0149]
预测区矿石体重以及预测区面积确定模块406，用于计算所述矿产资源量 模型区和所述矿产资源量预测区的相似度，并基于所述相似度，根据所述模型 区矿石体重以及所述模型区面积确定所述矿产资源量预测区的预测区矿石体 重以及预测区面积。
[0150]
预测区资源量确定模块407，用于根据所述预测区矿石体重、所述预测区 面积以
及所述预测区含矿率确定所述矿产资源量预测区的预测区资源量。
[0151]
所述预测区资源量确定模块407，具体包括：矿体预测深度确定单元，用 于根据所述勘探控制深度确定矿体预测深度；预测区成矿地质体体积确定单元， 用于根据公式v
预测区
＝s
预测区
·
(h
3-h2)确定预测区成矿地质体体积；其中，v
预测区 为预测区成矿地质体体积；s
预测区
为预测区面积；h3为矿体预测深度；预测区 资源量确定单元，用于根据公式q
预测区
＝k
预测区
·d预测区
·v预测区
确定所述矿产资源量 预测区的预测区资源量；其中，q
预测区
为预测区资源量，d
预测区
为预测区矿石体 重，k
预测区
为预测区含矿率。
[0152]
下面通过多个具体实施例对本发明的基于多模型区回归算法的区域矿产 资源量估算分析的过程进行详细描述：
[0153]
实施例一
[0154]
1)工作程序
[0155]
矿床模型综合地质信息法预测工作程序已有文多次介绍(叶天竺等2008)， 成矿地质体体积法在在总工作流程主要环节，主要工作流程如下所示：
[0156]
第1步，根据资料的占有程度，采用磁铁石英岩(已知地表矿体)圈定模 型区和预测区；
[0157]
第2步，根据模型区详细勘探资料，求出含矿率。模型区的含矿率可以根 据下式确定：
[0158][0159]
其中，模型区资源量q
模型区
和矿石体重d
模型区
可以从地质勘探报告中获得， 由负责勘探的地质人员根据地质勘探报告中的钻探成果，进行资源量、储量估 算获得。而模型区的成矿地质体体积以如下公式计算：
[0160]v模型区
＝s
模型区
·
(h
1-h2)，
[0161]
其中，s
模型区
—模型区面积，h1—勘探控制深度，h2—矿体埋藏深度。
[0162]
然后进行以资源量进行加权平均或进行回归分析以获得区域含矿率：
[0163]
在计算单个模型的含矿率后，可以采用两种方法来计算区域含矿率：
[0164]
(1)
[0165]k预测区
为预测区域含矿率；i为模型区编号；n为模型区个数；qi为第i个模 型区的资源量；ki为第i个模型区的含矿率。
[0166]
(2)在模型区数目较多时，可采用回归模型，求取含矿率与模型区面积、 勘探控制深度、矿体埋深等参数的关系。即：
[0167]
k＝a*s b*(h
1-h2) c；其中，k为含矿率；a为第一系数；b为第二系数； c为截距。
[0168]
第3步，求预测区的成矿地质体体积。
[0169]
论证预测区是否与模型区具相似的地质成矿条件。当确认两者基本相似后， 推算预测区的成矿地质体体积；以如下公式得到预测区的成矿地质体体积：
[0170]v预测区
＝s
预测区
·
(h
3-h2)；
[0171]
其中，s
预测区
—预测区面积，h3—矿体预测深度，h2—矿体埋藏深度。
[0172]
第4步，确定计算参数，根据模型区参数值和预测区与模型区的相似程度， 对预测
区的各参数进行赋值，这些参数包括含矿率k
预测区
、矿石体重d
预测区
。
[0173]
第5步，计算预测区的资源量，即如下：
[0174]q预测区
＝k
预测区
·d预测区
·v预测区
[0175]
第6步，修正资源量，由于地质体的复杂程度不同，模型区与预测区的地 质条件不可能完全一致。为了进一步减小这种误差，对预测区的资源量进行了 如下修正：
[0176]q′
＝f
·q[0177]
式中，f为有利因子(即模型区与预测区的成矿特征或区域成矿模式的相 似程度)。其值是对预测区的成矿概率进行标准化来获得；根据特征值法或证 据权法可以计算出预测区的成矿概率。
[0178]
计算公式如下：
[0179]
该公式中，预测区的预测变 量值为二态变量值，n是指预测变量的个数，i是指第i个预测变量。
[0180]
求取成矿概率的方法之一，是特征值法，即根据定位预测中特征分析归一 化结果获取。即确定预测要素后，将各预测要素导入矿产资源评价软件mras 中，选择特征分析模块计算，可得出各预测区的成矿概率。
[0181]
求取成矿概率的方法之二，是证据权法，即预测区的成矿概率，与特征值 法一样，可采用矿产资源评价软件mras进行求得。
[0182]
第7步，通过地质体积法预测远景资源量分别计算了500米以浅预测资源 量、1000米以浅预测资源量和2000米以浅预测资源量。
[0183]
2)成矿地质体预测精度
[0184]
在圈定成矿系统时，要充分利用现有的区域勘查资料，使用定量方法确定 每个预测区的成矿有利性，预测精度在资料水平、模型、方法等方面的要求与 矿床模型法相当。在确定成矿地质体参数(如面积、延深、含矿率等)时，要 参照大比例尺的勘探资料，以确保预测结果比矿床模型法更精细。延伸参数的 可信度，要按深度区间来确定预测可信度区间，一般由浅到深可信度由高到低， 不同的预测类型要分别确定。面积参数的可信度主要取决于所用数据和精度和 各类综合地质因素。含矿率和可信度主要取决于对模型区研究程度。
[0185]
实施例二
[0186]
该实施例描述了贵州省大竹园式沉积型铝土矿资源量估算过程。包括：
[0187]
1、按地质单元法确定预测区。
[0188]
以含矿岩系厚度、矿体厚度、产状等为主要圈定依据，结合岩相古地理特 征及以往地质工作程度圈定预测区，由于每个预测区内不同部位的地质情况也 有所差异，故可进一步细分为几个次级的预测区。
[0189]
2、根据含矿率等计算预测区的资源量。
[0190]
以下公式估算预测区的资源量：预测区资源量＝成矿体体积
×
矿石体重
×ꢀ
含矿率；其中，预测区资源量：为铝土矿的矿石量(万吨)；成矿体体积是由 预测区面积、含矿岩系厚度、含矿岩系倾角等综合影响的一个参数；矿系倾角 是指各预测区的矿系平均倾角；矿石体重：采用该区铝土矿矿石密度平均值， 即2.90t/m3；含矿率：采用各预测区内已知矿床(点)“已勘查资源量(矿 石量
×
品位)/成矿地质体体积”求得已知矿床(点)含矿率，以其
作为该 预测区的含矿率；若一个预测区内有多个已知矿床(点)，则用各已知矿床(点) 的资源量为权重，对各个含矿率做加权平均，并以此加权平均值作为该预测区 的含矿率；无已勘查资源量的单元，用预测区全部有已勘查资源量的单元含矿 率的平均值作为含矿率。
[0191]
3、计算整个预测区的预测资源量。由于各预测区资源量之间具有可加性， 所以简单求和即可获得整个预测区的铝土矿预测资源量。在此，共计得到大竹 园式沉积型铝土矿预测资源量14.8亿吨。
[0192]
实施例三
[0193]
该实施例描述了湖北大冶式矽卡岩型铁矿资源量估算过程。包括：
[0194]
1、计算模型区的含矿率。
[0195]
此次预测选择了三个模型(与定位预测一致)，采取的是图上人工选择， 根据实际情况选取铁山铁矿区、铜绿山铜铁矿区和铜灶矿区、铜坑矿区、熊家 湾金盆地铁矿区组成三个联合区，作为三个预测模型。选取理由：铁山铁矿区 在接替资源勘查中新增铁矿石资源量7160万吨，钻孔控制深度约1000米；铜 绿山铜铁矿区在接替资源勘查中新增铁矿石资源量1100万吨，钻孔控制深度 约1500米，见矿深度为1200米；联合区周边工作程度高，但控制深度在600 米左右。比例尺选取1：50000，成矿地质体厚度分别选取三个模型区的最大 控制深度。根据已知参数(铁矿石资源量，每个联合区内成矿地质体的面积(可 由gis工具直接量得)和控制深度，可算出含矿率。
[0196]
2、计算预测区资源量。
[0197]
预测区的成矿地质体厚度根据预测深度计，采用1000米。通过gis测量 出各预测区的面积后，通过v＝s
×
成矿地质体真厚度(1000m)可得到成矿 地质体的体积。资源量的计算公式如下：资源量＝v
×
矿石体重d
×
含矿率； 可得出各预测区的资源量。
[0198]
此次体积法定量预测共圈定了31个预测区，资源量2179630千吨，其中 a级3个，资源量877470千吨；b级17个，资源量956740千吨；c级11个， 资源量345420千吨。
[0199]
本发明方法适用于区域矿产资源调查与评价等领域，属于数学地质与矿产 勘查学范畴。该方法针对中大比例尺(1:5万及以上)区域矿产资源预测评价 工作资源量估算，可预测评价一个地区可能的矿产资源潜力大小，利用成矿地 质体、成矿地质体影响域、成矿规模大小、模型区控制及预测资源量、含矿率 等建立资源量预测模型，实现区域矿产资源评价资源量估算分析。
[0200]
本发明方法提高了区域矿产资源评价资源量估算分析能力，实现中、大比 例尺范围资源潜力评价。
[0201]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是 与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于 实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较 简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0202]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施 例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的 一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变 之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。