智慧勘探——云时代的地质勘查革命(txt+pdf+epub+mobi电子书下载)

作者：邵毅,宋震,倪平泽

出版社：中国地质大学出版社

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智慧勘探——云时代的地质勘查革命试读：

前言

我国目前已进入“十二五”科学发展的关键时期，为实现地质找矿重大突破、缓解资源瓶颈制约、提高国内资源保障能力，国土资源部相继出台了《国土资源部关于构建地质找矿新机制的若干意见》、《国土资源部关于促进国有地勘单位改革发展指导意见》和《国土资源部关于建立健全矿业权有形市场的通知》，构建了“公益先行，基金衔接，商业跟进，整装勘查，快速突破”的新机制，提出了全国地质找矿三年有重大进展，五年有重大突破，八年重塑地质矿产勘查开发格局的“358”目标。因此，如何贯彻落实国土资源部提出的地质找矿“358”行动，探索和实践地质找矿新机制落实的方法途径和政策措施，研究新技术、新方法改善和提升传统地质找矿工作，提高深部找矿的技术水平，已成为地勘单位地质找矿科研工作的重点攻关领域。同时，随着地质找矿勘查难度的日益增大，找矿工作重心已经转向寻找隐伏矿、难识别矿。矿产勘查的成功越来越依赖于深入的成矿规律研究和科学的矿产资源预测评价理论与方法。矿产勘查已从直接找矿进入基于理论和新技术的科学找矿阶段。

随着第三次工业革命的到来，信息技术已在国外地质找矿工作中逐渐发挥重要的作用，利用统一的数据组织、管理、建模与综合处理平台，将矿产资源勘查过程中获得的多元异构的地质数据进行统一的管理、处理与分析，并通过可视化的处理界面和三维的视图对矿产勘查成果进行综合的表达，已成为国外矿产资源勘查的主要工作模式。

然而，当国外找矿理论不断创新、信息化找矿技术日益普及、定量分析技术日臻成熟、找矿设备日趋先进之时，我国的地质找矿基础理论与方法却依旧是适用于浅部找矿要求的传统方法，成矿理论的创新跟不上世界步伐，找矿时起主要作用的仍然是地质锤、罗盘和放大镜……与此同时，作为地质找矿主力军的地勘单位虽然人数众多、专业技术较强，但由于地质工作历经30多年的低迷徘徊，许多地勘单位都丢掉了勘查主业，找矿力量已相当薄弱。一些单位即便还从事着找矿工作，但由于缺乏资金，既不能添置高端、新型设备，也没有新技术、新方法的自主研发能力，“经验找矿”的旧模式依旧是地勘单位的看家本领。

本书结合成矿理论，综合应用GIS、大型关系型数据库、智能移动设备等现代信息技术和定量统计分析、三维地质建模等先进地质信息方法，详细探讨如何利用信息技术推动我国地质找矿技术方法革新，同时分析阐述如何在一线地勘单位中开展地质找矿工作全流程信息化与智能化平台建设，从而实现对现有地勘单位地质找矿工作模式的改造和升级。全书共分成三部分：“上篇　地质找矿理念的创新：从定性到定量”主要总结我国传统地勘单位地质找矿工作方式中的问题，提出通过智慧勘探系统研发实现地质找矿信息化、定量化、智能化，全面提升地质找矿效率的主题思想。同时对国内外现有的找矿定量分析理论，支撑上述理论的信息技术方法等进行回归和分析。“中篇　地质找矿工作模式的创新：从手工到智能”提出地勘单位地质找矿工作信息化、定量化、智能化实现思路与智慧勘探系统设计方案。对其中涉及的野外地质数据动态回传、实时处理与远程指导、地质三维建模与可视化分析、矿床资源储量标准估算与预可研、地质找矿智能化分析及定量预测等关键技术进行原理分析及详细设计。“下篇　创新理念与模式的实施：从研发到应用”从实例出发，系统讲述了通过智慧勘探系统在安徽马头铜钼矿区深部找矿、云南播卡铜矿资源潜力评价等地质找矿工作中取得的应用效果。

本书作者所在的工作单位——江苏省有色金属华东地质勘查局是目前国内改革步伐最快的地勘单位之一，智慧勘探理念的提出也是其自身改革发展动力催生出的创新理念和技术方法。经过三年时间的自主研发，智慧勘探系统已形成数字采集系统、地质数据综合管理系统、地质找矿业务综合服务系统三大系统研发成果，实现了野外数据动态采集、地质数据标准化入库与规范化管理、综合地质研究、资源储量估算、勘探设计、成果编制等地质找矿工作全流程信息化和智能化，切实提升了地质找矿工作的规范性，加强了地质资料的一体化集成与统一管理，提高了地质找矿质量和勘探精度，降低了风险，为华东有色开展全球地质找矿与矿业开发工作提供了重要的技术支撑。作者2013年6月

上篇 地质找矿理念的创新：从定性到定量

1 绪论

长期以来，地勘行业作为我国工业化建设的基础性、保障性行业，受管理理念、经营条件和职工素质的限制，存在着信息渠道闭塞、科技水平滞后、管理方式老套等诸多问题。在本章节中作者将主要分析我国传统地勘单位地质找矿工作面临的机遇与挑战，总结目前我国地勘单位地质勘查业务信息化研究现状，提出通过智慧勘探系统研发实现地质找矿信息化、定量化、智能化，全面提升地质找矿效率的主题思想。

1.1 矿产勘查全球化对地质勘查行业的冲击

全球矿业自进入21世纪以来一直呈现蓬勃发展的势头，固体矿产勘查的投资资金持续飙升，从2002年的19亿美元迅速提升至2008年的144亿美元。但是受到国际金融危机的影响，自2008年下半年始至2009年上半年，全球对矿产资源的需求呈明显下降趋势，矿产品的价格持续下跌，矿产勘查的资金投入趋缓，全球矿业进入新的调整期。2009年下半年，全球经济的复苏拉动了全球能源与矿产品需求的恢复性增长。

矿产勘查全球化是矿业全球化的主要表现。目前，全球主要国家都在大力开展境外矿业勘查与开发活动，同时将矿产资源勘查、开发和利用的重点逐渐转向亚洲、拉丁美洲和非洲等地区。通过组建国际矿业公司，在全球范围内进一步开展地质矿产勘查活动。我国近年来也进一步加大了公益性地质矿产勘查的力度，使地质矿产勘查投资主体呈现日益多元化的趋势。随着我国对地质矿产勘查领域投资和投入的不断增加，我国的地质矿产勘查工作也取得了一批重要成果。同时，我国矿业对外合作的步伐也在日益加快，中国与国际矿业的深入合作取得了巨大的成果。以矿业改革与发展为契机，融入全球矿业大环境中，使我国矿业产值得以快速增长，矿产品贸易也迅速发展。面对2008年以来国际矿产品价格大幅下挫，国际矿产勘查投入趋缓的形势，我国加大了投资力度，并带动社会投入，推动全国地质矿产勘查工作的开展。2009年前三季度，我国固体矿产地质勘查投入大约为195亿元，较2008年同期增长近10％，全国地质找矿工作也陆续取得一些阶段性及突破性成果。

在取得丰硕成果的同时，我国地质找矿工作也面临着巨大的挑战。据资料统计，截至2008年，在全球新发现的、较为重要的矿床中有近58％是找矿新区，在老矿区附近新发现的矿床占到23％，而在已知的成矿带中新发现的矿床只占19％。这充分表明，随着全球矿产资源勘查、开发与利用的不断深入，地质矿产勘查的难度正日益增大。易识别矿、地表矿和浅部矿正逐渐地减少，而难识别矿、深部矿和隐伏矿的发现则成为当今地质找矿的重要方向。通过新的方法和技术，研究改善和更新现有矿产勘查技术，在已知矿区的深边部及未知矿区内寻找新的隐伏矿床，已成为目前地质矿产勘查工作中不可缺少的部分。

1.2 我国地质矿产勘查信息化建设现状分析

1.2.1 我国公益性地质调查领域信息化工作现状

自2000年以来，我国公益性地质工作在新技术、新方法研究方面开展了大量工作，特别是在基于信息技术提升和改善地质工作方面，取得了显著成果，主要表现在如下方面。（1）地质调查项目管理方面。通过2000—2007年“国家地质调查项目管理信息系统”工作项目（隶属于数字国土工程项目）、2008—2010年“国家地质调查项目管理信息系统”专题项目（隶属于“国家地质工作业务管理信息系统”工作项目）等工作的开展，已基本实现了国家地质调查项目任务书的编写、下达、设计审查、任务变更、申报与审批、工作进展、质量检查、野外验收和成果评审等过程的计算机流程化管理，使国家地质调查项目的现代化管理水平有了显著提高。（2）地质调查项目业务应用方面。通过在国土资源大调查项目中设立数字国土地质调查信息项目，开展数字地质调查系统（DGSS）研究（2002—2010年）。目前我国已全面实现了基础地质调查、矿产地质调查与勘查数据采集的全过程数字化，并实现了固体矿产调查全流程信息化处理与三维建模，形成了覆盖地质矿产调查主流程的数字地质调查软件体系。（3）地质资料社会化服务方面。由国土资源部等相关部门牵头启动的地质资料信息服务集群化、产业化研究，其目的是通过地质资料信息集群化、产业化服务，为社会提供多元、多层次的信息服务，发挥地质资料的社会效益和经济价值。目前我国地质资料信息服务集群化、产业化研究已初见成效，建立了全国岩石数据库、地质钻孔数据库，开展了地质资料图文数据化工作，形成了丰富的地质信息储量，同时开展了各种地质资料信息的快速检索、3D立体显示、数据共享平台和咨询系统的开发。上海、山东、湖南、湖北、安徽和青海六省市被指定为地质资料信息服务集群化、产业化试点地区，为我国的地质资料信息服务集群化、产业化提供了示范作用。

1.2.2 我国地质勘探及商业勘查领域信息化工作现状

近几年来，我国地质勘探领域信息化研究也取得了很大的进展，开发了一系列具有自主产权的软件系统，其中的典型代表有以下几种。

中国地质调查局发展研究中心与中国地质大学（武汉）教育部地理信息系统软件及应用工程中心合作开发了iExploration-EM（资源量估算与三维建模系统），该系统是一款面向数字地质勘查成果编制的软件。作为中国地质调查局数字地质调查系统（DGSS）的组成部分，iExploration-EM以MapGIS6X和MapGIS-TDE平台开发，系统数据库原型按照我国固体矿产地质勘查数据编录规范设计，支持基础地质资料、测量成果资料、储量估算数据、成果图件及三维模型数据等多源异构地质矿产勘查综合资料数据的一体化存储与管理，保证了采集、存储、处理等各阶段数据的继承性和零交换。iExploration-EM在地质统计学法资源储量估算功能部分，主要提供以下五部分内容：变异函数计算和拟合、理论变差函数计算和拟合、结构套合功能、搜索椭球设置、交叉验证。根据选择的克立金估值算法进行矿体块体的估值计算，并具有储量类型分类工具，完全满足地质统计学法资源储量估算成果编制的需要。同时，iExploration-EM已在多个矿区进行了试点应用并获得了认可。iExploration-EM于2008年8月1日，通过了由全国危机矿山接替资源找矿项目管理办公室组织的“资源储量估算与矿体三维建模系统”软件与试点成果评审，目前已作为全国危机矿山接替资源找矿项目及其他固体矿产勘查项目资源储量估算的软件工具，完成了多个矿区的试点和资源量估算工作。

昆明理工大学（2001）开发的矿床数学经济模型软件包，实现了地质数据编录、样品组合及统计分析、地形和岩性模型构建、变异函数分析及拟合、交叉验证、品位估值和储量计算、经济评价、采空设计、图形绘制等功能，目前该软件已在我国一些矿山进行了应用。

QuantyMine（2008）是由中国地质大学（武汉）资源学院国土资源信息系统研究所与福建紫金矿业集团合作研究开发的矿山信息处理软件，实现了矿山信息的数据库管理，提供了矿山生产与管理所需的图件辅助绘制和表格生成的功能，在三维地质建模和资源评价方面，该软件实现了传统和地质统计学两种资源储量估算方法，并实现了地质模型的三维可视化。地质勘查探矿者（2010），由中国地质科学院矿产资源所科研人员攻关开发完成，提供了数据管理、辅助制图、储量估算与地物化信息综合分析等功能，可被应用于地质勘探领域，该软件还通过了“危机矿山三维信息评价系统”项目的实际测试和示范应用。

1.3 智慧勘探——云时代的地质勘查革命

从上述分析可以看到，目前以GIS技术为核心，将地质统计定量分析、三维地质建模与可视化等技术方法有机地融入地质勘查与找矿工作中，实现地质勘查业务全流程的信息化、智能化已成为地质找矿技术革新的重要发展方向之一。西方发达国家在地质找矿信息化研究方面起步较早，已开发多款商业应用软件，但是这些商业软件在应用到我国地质勘查数据处理与成果编制过程时存在不少问题：①不适合我国地质找矿初级勘查阶段的地质数据处理需求；②在数据组织和管理模式上不符合我国地质资料管理与成果编制的规范；③除了克里格估计以外，缺少对矿体、地质体进行进一步分析评价的工具；④价格较为昂贵。

目前中国地质调查局在地质调查、地质资料社会化服务等领域的信息化工作取得了丰硕的成果：在业务应用系统研发方面，以MRAS、GeoExplo、DGSS等应用软件为支撑，已建立了从基础地质调查、基础矿产调查到地质矿产勘查阶段地质数据综合建库、管理、成果编制和三维展示的信息化处理流程。但在地质勘探领域，已研发的多款业务处理与三维可视化软件主要侧重数据管理、建模与辅助成图等功能，还没有一套适用于地质勘探的数据处理与分析平台，建立以信息技术为依托、地质统计定量分析技术为基础，应用于地质勘探领域，为一线找矿队伍提供地质资料数据管理、三维地质模型构建、地质找矿信息定量分析评价，并最终服务于勘探设计、找矿分析的软件系统。因此，建立地质综合分析与评价系统平台，对于提高我国在该领域的技术水平，具有特别重要意义。

为应对地质行业发展新形势和新要求，江苏省有色金属华东地质勘查局（以下简称“华东有色”）率先提出了将“智慧勘探”理念引入地质找矿工作，全面开展地质勘探信息化应用技术研究，打造标准化、规范化、智能化的地质工作流程，并为地质找矿工作提供新的方法与思路。为全力推进智慧勘探研发工作，华东有色专门成立“智慧勘探项目工作组”，深入学习、调研和吸收国内外地质找矿信息化建设、地质找矿定量化分析的先进理论与技术方法，自主研发了一套应用于野外数据动态采集、数据分析与建模、储量估算、勘探设计等地质找矿各阶段的应用系统平台。该平台以现代成矿理论及信息技术为支撑，以定量统计分析、三维地质建模等关键技术为基础，全面实现了地质找矿工作的信息化、流程化与智能化。

1.4 小结

随着后危机时代全球矿产资源需求的不断扩大，资源安全保障已上升为国家战略。在我国进入“十二五”关键发展时期，研究新技术、新方法改善和提升传统地质找矿工作，提高深部找矿的技术水平，贯彻落实地质找矿“358”行动，寻找地质找矿新机制落地的方法和措施成为地勘单位找矿科研工作的重点。为应对地质行业发展的新形势和新要求，“智慧勘探”理念应运而生，智慧勘探是全面开展地质勘探信息化应用技术研究，打造标准化、规范化、智能化的地质工作流程，并为地质找矿工作提供新方法与思路的应用系统平台。

2 定量找矿技术方法评述

矿产资源预测与评价经过半个多世纪的发展，经历了起步、发展和成熟等阶段后，目前已进入崭新的阶段——科学化、定量化和数字化阶段。

在起步和发展阶段，地质学家主要从资源量总量评价、矿区远景区评价、资源评价方法、计算机程序等方面进行了开创性的理论研究和应用工作，并在此基础上，逐步形成了较完备的矿产资源定量评价系列理论和方法，其中突出的代表性成果是：国际地质科学联合会IGCP第98项计划推出的六种矿产资源定量预测评价方法、国际国内广泛推广应用的矿床统计预测理论及方法（Agterberg，1974；Zhao，1992；赵鹏大、胡旺亮、李紫金，1994）、美国地质调查局倡导的“三部式”资源评价法（Singer，1993）、我国学者提出的综合信息预测（王世称等，1989、2000）和致矿地质异常预测方法（赵鹏大等，1991、1993）。

自20世纪90年代开始，伴随着GIS空间信息技术的发展，矿产资源预测与评价进入数字化阶段，并形成了以空间数据库和GIS空间分析为技术支撑、以“多元地学空间数据集成-多元成矿信息提取与融合-矿产资源潜力制图”为核心流程的矿产资源数字化预测评价方法体系，其理论和方法更趋完善、实用。

2.1 地质矿产资源潜力评价

2.1.1 矿产资源潜力区的概念

Taylor和Steven（1983）认为，一个地区的资源潜力评价是对该地区有价值的矿物资源（或在不久的将来可能成为有价值的矿物资源）产出的或然性（可能性）的度量。这种产出的或然性并不源于测量矿物资源本身，而是只能通过对各种成矿因素的集成分析加以判断的一种假设或推测，其中某些因素是能被观测的，某些几乎是难以描述或不可能被观测的，因此，资源潜力评价部分取决于资源评价工作者的专门经历和专业知识。在所有的评价中最重要的因素需要具有远见卓识的经济地质学家进行正确判断——能够高度集成迄今数值方法无法完成的所有有利于成矿的地质因素，这样，就可能克服观测数据的非完备性、线性数学模型的局限性、空间概念模型和空间数据模型之间的信息转换导致的信息损失和扭曲，及同一地质空间实体不同人从不同角度得出不同的评价结果等因素的影响，以减少资源评价结果的不确定性和多解性。

由于缺乏来自钻孔的直接信息，找矿有利地段的圈定主要依靠与已知和已开采矿床的有利于成矿的地质、地球化学和地球物理环境及标志的对比，其主要目标是鉴别被评价地段矿物资源产出的有利地质环境。矿床模型，尤其是包括解释成矿过程和有利成矿环境的模型是一个地区资源评价的强有力工具。此外，要考虑评价地段成矿过程与成矿环境的内在联系。如果一个矿床模型的基本条件被满足，即容矿围岩的成分、构造有利性等因素能被用于更精确地确定找矿有利地段及其成矿有利度，则矿产资源潜力区可被定义为高、中和低3种类型。

2.1.1.1　高级矿物资源潜力区

高级矿物资源潜力区具有下列特征：①存在于有利于矿物资源堆积的地质、地球化学和地球物理标志出现的地区；②在这些地区上述标志足以支持有利于矿物资源堆积的成因模型；③在这些地区有证据表明发生过广义的矿物浓集矿化。这类矿物资源潜力不仅包括已知的矿区，而且包括有资料表明极有可能存在矿化岩石的地区。在资料可获取的地区，单个矿床的规模、品位和位置对制定评价方案是非常重要的，而资料的可利用性并不是重要前提。对于现行的矿物资源经济特征的评价，具有高资源潜力的地区会比具有较少矿物资源潜力的地区更准确。该资源潜力区大致相当于后文中定义的A级和B级靶区。

2.1.1.2　中级矿物资源潜力区

中级矿物资源潜力区是有利于矿物资源堆积的地质、地球化学和地球物理标志被发现或这些标志能被合理地推测存在，但矿化尚不清楚或迄今未被发现的地区。有价值矿床发现的可能性应该存在于被认为具有中等资源潜力的所有地区。在这些地区矿床成因模型尤为重要，诊断性找矿信息的外推亦是需要的。根据稀少的信息划分的这些具有中等资源潜力的区域能随资料和有用信息的更新、矿产品需求或经济条件的变化而发生变化。该资源潜力区大致相当于后文中定义的C级靶区。

2.1.1.3　低级矿物资源潜力区

低级矿物资源潜力区指地质、地球化学和地球物理标志不利于成矿的地区，在这些地区有证据表明矿物浓集几乎是不可能的，或者不满足矿床成因模型的基本条件，譬如缺乏矿源和堆积机制。这类区域包括了具有明显非经济矿化和几乎没有任何矿化迹象显示的地区。低级矿物资源潜力区类别的使用需要满足一个确定性条件，即对于缺乏资料的地区亦不应该是模棱两可的。

对由于资料缺乏无法划分出高、中、低级矿物资源潜力的地区，将其定义为未知矿物资源潜力单元是必要的。在确定这一单元时，单元的规模和可利用信息的详细程度是必须考虑的关键因素。对这类地区的进一步研究往往能够获取新的资源远景区。

矿物资源几乎形成于所有类型的地质环境，即使是单一类型的矿床，其产出亦非常广泛，譬如金矿床。就其整体性而言，高级或中级矿物资源潜力区的描述应针对专门的矿种及其产出类型，用于支持结论的证据、数据（资料）和逻辑推理应清晰明了。在确定高级、中级和低级矿物资源潜力区时，必须考虑可能的矿产地的规模（吨位、品位和价值）。在大型矿床或群体矿床与小型和孤立矿床之间存在着重要差别，譬如，热液金属浓集分布序列为：小型孤立的矿床→小型矿床群→被小型矿床群包围的大型矿床→孤立分布的超大型矿床。在矿化区之间和局部地段内部，矿石的禀赋（价值）亦是高度变化的。

2.1.2 矿产资源评价中的地学信息

地学数据通常包括地质数据、地球化学数据、地球物理数据以及航空航天遥感数据等。上述数据包含多方面的丰富的找矿信息，其中地质信息是解释、提取和集成其他找矿信息的基础。在美国实施的“三部式”（three parts）矿产资源评价中，地质信息是圈定成矿远景区的前提，然后在地质信息圈定的远景区内，根据品位—吨位模型和其他找矿信息圈定找矿有利地段。

2.1.2.1　地质信息

地质信息是其他信息（地球化学、地球物理和遥感信息）提取、解译和集成的基础。

不同尺度的构造体系（包括断裂体系和褶皱体系）是典型的控矿地质异常因素，但并不是所有的构造体系都是控矿的，而在同一控矿构造体系中亦不是所有构造都是控矿的，我们将控制不同等级矿产资源体形成和分布的构造定义为控矿地质异常构造，将相应的构造体系称之为地质异常构造控矿体系，问题的关键是要建立识别控矿地质异常构造的数字信息标准。内生矿床的形成通常与构造的活动密切相关，受不同性质和多期构造控制形成的叠生矿床往住是大型、超大型矿床。

地层岩性的多样性和复杂性是影响元素聚集成矿的重要因素。地层岩性控矿有两重含义：一是某些岩石的物理、化学性质（如岩石的孔隙度、渗透率、有机质含量和有利于化学反应的性质等）有利于一些金属元素富集成矿，譬如黑色页岩建造、含铜砂页岩建造、碳酸盐岩建造（赋存密西西比型Pb-Zn矿和卡林型金矿）等；二是某个时代的岩石地层相对地史时期的其他层位更富含某种成矿元素，形成所谓的矿源层，譬如早前寒武纪绿岩带以富含金和铁为主要特征，其中赋存着一些世界级的金矿床和铁矿床。

不同类型的热液矿床通常与不同的蚀变矿化类型相联系，蚀变岩种类的多样性增加了岩性控矿的复杂性。热液蚀变通常围绕矿床（斑岩铜矿床）具有明显的分带现象，利用这种分带规律能够预测矿床（矿体）的存在。

局部和区域构造，其中包括断层和褶皱，对确定地质成矿单元的边界、圈定矿化异常地段、矿床定位都是非常重要的因素。不同等级的构造体系控制不同等级的成矿单元的形成和分布。全球构造（譬如板块的离散、汇聚和转换断层三大边界）控制诸如环太平洋、古地中海以及古亚洲等洲际成矿域的分布；区域构造控制成矿省和成矿带的分布；局部构造控制矿田、矿床和矿体的分布。一个矿田可能受多个方向、多种类型的构造控制，这些构造形成一种完整的控矿构造体系。

岩性的多样性和复杂性亦是影响元素富集矿化的重要因素。大型和超大型矿床往往是在整个地壳演化过程中多期、多阶段成矿作用叠加的产物。元素富集成矿对岩性具有某种专属性，如中酸性侵入岩与不纯灰岩接触易于形成矽卡岩矿床，至于形成何种矿种的矽卡岩矿床（如大兴安岭成矿带的铁、铜、铅、锌、钨、锡矽卡岩矿床），可能取决于更深层次的复杂因素。另一方面，岩性单元分布的时空因素对某些矿床（时控矿床和层控矿床）也是必不可少的。对于热液矿床而言，蚀变分带和元素分带是一种普遍现象。含矿热液的迁移通常有两种最基本的形式：渗透迁移和扩散迁移，前者受岩石的渗透率（断层裂隙）控制，通常形成脉状矿体；后者则主要受岩石孔隙度的影响，通常形成浸染状矿体。形成大型矿床的含矿热液迁移通常具有上述两种迁移形式，最终形成细脉浸染状矿床，如斑岩型矿床。

2.1.2.2　地球化学信息

地球化学信息在解决关键地质成矿问题以及不同尺度的矿产勘查中都扮演重要角色。稳定同位素、稀土元素通常用来解决矿质来源问题，放射性同位素用来解决成矿年龄问题。一组成因上相关的矿床通常具有相同或相似的典型地球化学元素组合特征，这是因为它们具有大致相同的成矿环境、物质来源和成矿过程。

元素在地壳中时空分布的不均一性形成了众多不同等级的地球化学块体，其中包括以相对富集一种或一组成矿元素为特征的地球化学省。在地球化学省内，从特定的古老的地层（矿源层），到后期的成矿岩体，再到矿床、成矿组分（成矿元素组合和矿化剂组合），都具有明显的继承性。如位于鲁西隆起区的金地球化学省，从太古宙绿岩带→赋存于绿岩带中的元古宙韧性剪切带型金矿床→中生代成矿岩体→中生代与岩浆活动有关的热液金矿床，都以富含金、硼、氟为典型特征。地球化学省为金属成矿省的形成奠定了物质基础。

地球化学信息在矿产勘查中占有举足轻重的地位，在战略上它可应用地球化学模式鉴别地球化学省的存在，在战术上地球化学模式可用于识别矿田、矿床和矿体。地球化学信息亦是鉴别控矿地质异常和地质异常的重要标志，另一方面，地质异常的深入研究有助于深化地球化学异常的解释和评价。二者的有机结合对找寻隐伏矿床和非传统矿床具有重要意义。

水系沉积物地球化学填图，已被广泛地应用于矿产勘查，并在全球寻找贵金属和有色金属矿产方面取得了巨大的成功。从水系沉积物地球化学数据中成功提取找矿信息，并用于矿产勘查的步骤通常如下：①圈定异常汇水盆地；②确立异常元素组合及其产出的地质背景；③确立异常元素组合的组分分带和浓度分带；④与重矿物组合鉴定相结合确立矿石矿物组合，并结合其产出的地质背景，确立可能的矿化类型；⑤圈定可供进一步勘查的找矿靶区。

2.1.2.3　地球物理信息

重磁信息的最大优点是具有深穿透性，因能较好揭示深部地质构造特征而被广泛地应用于基础地质研究和资源评价。但是，在许多勘查案例中，地球物理异常和隐伏地质体的关系由于围岩和沉积盖层的复杂性而变得模糊不清。在区域矿产勘查中，由于沉积盖层厚度的变化对隐伏地质体地球物理特征解释的影响，通常通过滤波技术加以解决。总之，地球物理信息对于调查厚沉积盖层下的基底起伏、推断深部构造和隐伏地质体（其中包括侵入体和矿体）等都是非常有用的。

重磁信息有效应用的关键是要建立一套标准以推断地质体的可能的物质组成、规模、埋藏深度，及其与矿化的关系。重磁场反演的多解性一直困扰着重磁信息的有效应用。这是因为地质体结构和物质组成具有复杂性和多样性，处于不同地质环境具有相同岩性的地质单元往往具有不同的重磁场；而产于复杂地质背景下具有不同岩性的地质单元有时具有相同或相似的重磁场。这只能在地质先验前提下，通过信息增强和信息集成方法加以解决（王世称，1989）。

传统的区域矿产勘查往往忽略深部地质矿化信息，地质体和矿产资源体都具有三维性质，其深部变化往往更为复杂，且对成矿预测亦显得更加重要。重磁场通常含有某些深源信息，通过滤波技术，有效分解不同深度的重磁场，对于圈定控矿地质体和矿体的隐伏边界，推断控矿断层的深部变化规律，在危机矿山深部和外围找矿具有重要意义。

2.1.2.4　遥感信息

近年来，遥感技术已被广泛地应用于区域矿产勘查。由于遥感信息主要反映区域景观模式，因此，遥感信息与重磁信息的有机结合对刻画区域构造空间分布特征，深化对区域成矿规律的认识具有极其重要的作用。Pan和Harris（2000）对遥感信息在区域矿产勘查中的应用进行了如下归纳。（1）热液蚀变岩石填图。蚀变岩石通常含有特征的蚀变矿物组合，且与原岩具有不同的颜色和结构。遥感技术，尤其是高光谱技术，具有探测矿物岩石结构和颜色变化的能力，从而为蚀变岩石填图提供了独特的工具。绝大多数热液矿床具有特定的蚀变矿物组合，它们是寻找未发现矿床的诊断性标志。（2）局部断裂填图。通过滤波和边缘增强技术确定的局部断裂是控制矿田形成的局部因素。对局部断裂构造模式的正确认识有助于发现新的矿床。（3）区域线形体填图。区域线形体是控制矿化集中区形成的重要构造因素，它与众多矿床在空间上的密切关系，可作为预测新的矿集区的重要线索。（4）岩性填图。边缘地区开展快速高效的地质填图的最佳途径就是遥感填图，该技术对提高地质填图的质量，尤其是确立不同岩性填图单位的边界具有重要价值。

由于遥感信息不具备深穿透能力，它在矿产勘查中的应用仅限于基岩出露区和半出露区。地表覆盖物和植被也影响对遥感影像的正确解译。

2.1.3 信息关联和转换

一个或多个通过信息关联和转换获取的集成空间信息是对不同认知层次上空间实体之间的关联，是对空间数据和空间信息的高度概括和抽象。

据其与矿化的相关性，上述找矿信息可划分为直接找矿信息和间接找矿信息。前者是指与矿床的形成和分布具有内在的必然联系，并具有直接找矿意义的信息，如矿化露头、矿化蚀变和致矿地球化学、地球物理异常等；后者是指与矿床的形成和分布具有某种关联性，对矿床的存在仅具有间接指示意义的信息，如含矿建造、控矿构造、成矿岩体和由其引起的地球物理、地球化学和遥感影像异常等。在区域性矿产勘查阶段，我们获取的主要是间接找矿信息。为了减少矿产勘查的不确定性，依据地质异常概念模型，研究直接找矿信息和间接找矿信息之间的关联和转换关系，应用间接找矿信息预测找矿靶区的位置和可能的矿化类型显得尤为重要。

2.1.4 信息量化与集成

定量圈定地质异常单元，优选找矿靶区并评价其资源潜力，需要集成各类地学信息，以减少评价的不确定性。不同类型数据的集成无论在理论上还是在实践上都是一个富有挑战性的前沿课题。诸如构造、岩性和蚀变等定性信息通过图像易于可视化，但它们的定量化却是一项困难而又艰巨的工作。GIS技术的迅速发展为矢量数据和栅格数据的集成提供了强有力的支撑。

断层和其他线形异常体具有典型的线性矢量属性，它们必须被转换为栅格数据以便与其他栅格数据（如地球化学数据）集成。应用缓冲技术能够确立断裂构造的影响区域（缓冲区），通过数值分析将位于不同位置的构造赋予相应的数值，以反映其空间影响力的相对大小。这种方法有助于建立构造和矿化在空间上的成因关系。除构造外，成矿岩体、岩性以及热液蚀变亦是与矿产勘查有关的重要地质矢量属性标志，它们的转化和定量化是信息集成成功的关键。

信息集成包括定性集成和定量集成。定性集成就是根据地质异常致矿原理，在充分分析成矿地质异常要素的基础上，编制地质异常资源潜力分布图。定量集成又包括单一类别信息的集成和不同类别信息的集成。前者如多元素地球化学信息的集成等，单一类别信息的集成可借助于因子计量模型、马氏距离模型等实现。不同类别信息的集成通常以地质异常资源潜力分布图为基础，通过提取地质异常变量，按某种规则对变量加以赋值，并依据数学原理建立异常找矿有利度模型，借助于找矿有利度模型计算样品单元的找矿有利度而实现的。用于信息集成的变量应遵循某种法则，如将各类异常在空间上的相关性作为多学科致矿信息集成的前提。信息集成之前，应将不同类别的信息进行标准化变换以便使不同种类信息的异常强度数值在区域上具有可比性，用于集成的数据必须属于同一类型数据。

2.1.5 矿产资源潜力评价

基于GIS矿产资源评价的实质是以计算机为主要工具，应用地质概念模型、信息提取技术和集成评价方法开展矿产资源评价。在传统矿产资源评价工作中，多源地学信息的直接载体是纸介质地图和数据表格，地质学家依据这些图件和表格，再根据已有的地质理论知识和以往工作经验对各种信息之间的复杂关系进行分析与集成，最后对研究区的矿产资源潜力做出统计推断。在GIS矿产资源评价中，多源地学信息的直接载体是电子地图和与之相关的属性表，原来靠读图方式完成的信息提取工作和信息集成工作可以借助计算机通过空间分析来自动完成。这样可以极大地提高矿产资源评价工作的效率。

矿产资源GIS模拟涉及从地学图上计算矿化有利度。其资源潜力计算是通过证据权和多源数据证据集成实现的。权的赋值是通过分析与已知矿床有关的权的重要性或应用矿床地质学家的主观判断而实现的。

数字找矿的关键是建立其找矿模型。数字找矿模型的建立主要包括两部分内容：一是在上述工作的基础上建立地质异常概念模型；二是据其概念模型构造资源预测变量，通过对变量的赋值、优化等程序，最终建立数字找矿模型。

2.1.5.1　预测变量

变量是随样品而变化的标志，其变化与统计母体特征具有内在联系。成矿预测所研究的统计母体的主要特征是资源特征，如资源量、资源位置等。因此，资源预测变量指随统计单元变化反映资源特征的某一标志，可取不同数值的参变量。概念模型是选择资源预测变量的依据。

2.1.5.2　预测概念模型

矿床可视为能被地质、地球化学、地球物理异常信息表征的高度浓集的一种元素或一组元素的地质异常体。那么，在理论上这种异常体能够被地质、地球化学、地球物理测量所探测。因此，构成上述异常的信息（包括直接找矿信息和间接找矿信息）都属于地质异常概念模型研究的内容。

2.1.5.3　数字找矿模型

数字找矿模型应具有两方面的功能：一是对靶区的资源潜力作出定量评价，并给出成矿概率；二是能够定量圈定靶区。其数学表达式通常为：F=aZ+aZ+…+aZ　（2-1）1122mm

式中：Z，Z，…，Z为m个资源预测变量；a，a，…，a为12m12m度量变量相对贡献的权系数；F为关于Z，Z，…，Z随机变量的有12m利度函数。

求取有利度函数F的关键是计算每个变量的权系数a，a，…，12a。关于权系数的求取有许多算法，如特征分析法、典型有利度分m析法。

除有利度模型外，证据权模拟模型已被广泛地应用于资源定量评价。应用证据权方法开展资源评价主要包括以下步骤：①选择含有对预测矿床有用证据的系列图件，特殊矿床类型和相关的矿床概念模型被用于指导证据选择的全过程；②将图转变成二态（0，1）赋值的形式，使图与矿点的空间组合最大化，证据权的计算能被用于这一过程；③检查图层相互间的条件独立性，删除问题图层或集成二态图以减少条件独立效应；④建立表明后验概率的新图，计算权的不确定性效应和由于丢失信息而产生的不确定性。

该方法是对权的客观估计。权重反映了图分布模式与已知矿点之间的空间组合关系。权重的变差和衬度有助于确立边界水平，转换多级图至二态变量的形式，有助于绘制由于权重的不确定性产生的后验概率的不确定性。证据权是一种统计模式，业已证明，该模式适用于集成图层评价矿产资源潜力。

2.1.5.4　靶区定量圈定与评价

根据数字找矿模型计算每个取样单元的找矿有利度，然后确立其临界值。据其临界值定量圈定找矿靶区；然后，根据靶区成矿有利度评价其资源潜力。

事实上，基于统计关系或启发式关系预测矿产资源潜力的模式是一种经验模式，支配矿床形成的物理化学原理太复杂，以致难以用数学表达的理论进行预测。矿床预测主要依靠经验，且借助于描述性的矿床模型。矿床学的研究已经导致大量矿床的发现和对矿床类型的认识，每一种矿床类型由许多实际矿床组成，这些矿床具有类似的特征，作为一种描述性模型能够指导寻找同一类型的未发现矿床。矿床模型的描述确实可能包括对控制矿床形成的物理化学过程的推断，但这种模型不能用纯数学的术语表达。在应用GIS实施矿产资源潜力填图时，矿床模式在图层的和赋予各种预测变量不同的权重等方面扮演着重要角色。权重的确定亦可使用统计标准，即使用实际研究区估计预测图和响应图（具有已知矿床或有时是异常的地球化学带）之间的空间关系或根据专家意见估计权重。这两种类型有时被称为数据驱动和知识驱动模式。数据驱动模拟过程中，各种输入图件的集成使用逻辑回归、证据权或神经网络分析。知识驱动模型则使用模糊逻辑和贝叶斯概率理论。目前有人尝试使用数据驱动和知识驱动混合模型评价矿产资源潜力。

2.2 面向地质矿产资源评价的定量方法

2.2.1 “三联式”数字找矿方法

地质异常具有一定的空间范围和时间界限，其表现形式不仅在物质成分、结构构造和成因序次上与周围环境不同，而且地球物理场、地球化学场及遥感影像异常等还经常表现出不同。因此，地质异常往往都是综合异常。而地球物理异常（如重磁）是基于地球物理的场论，是建立了确定性模型而确定的，是完全定量化的；地球化学异常是在确定元素统计分布模型基础上确定的，具有统计意义，也是完全定量化的。而地质异常实际是定性地质因素的综合，与前二者相比，其定量化程度低而且更抽象。

成矿多样性是复杂系统中客观事物外在表现的基本特征，它是系统内部各种因素自身演化与外部环境影响相结合的结果。美国学者J.C.格里菲思（1966）在进行矿产资源单位区域价值估计研究中提出了矿产多样性和地质多样性的概念，而且认为两者之间存在着相关联系。成矿多样性是成矿事件的根本表现，它不仅表现为一个矿床在成因、形态、尺度、矿石类型、矿石组合、有利及不利组分上的多样性，还表现在矿床、矿田、矿带、成矿省、成矿区域及成矿时期上的多样性。成矿多样性在成矿物质基础上受矿源地质异常控制，在成矿物质运移上受运矿地质异常控制，在聚矿作用上受赋存环境地质异常控制，在成矿后的变化上受保矿与毁矿地质异常控制。因此，可以通过地质异常背景的研究来揭示成矿多样性的具体特征。成矿多样性问题不仅要从目前已知的或已被利用的矿种和矿床类型出发，而且还要考虑到目前尚未被发现或尚未被利用的非传统矿产资源。

2.2.1.1　地质异常与成矿预测“三联式”成矿预测中，地质异常的识别与圈定具有十分重要的意义。地质异常理论的数学基础是极值理论。极值分析是在超常大（或小）水平上量化过程的随机性状，并估计比任何已观测水平更为极端事件的概率。极值分析是以历史数据为基础，推断模型未知参数的统计方法，可作如下表示：M=max｛X，X，…，X｝　（2-2）n12n

式中：X，X，…，X为n次观测获取的参数值；当n趋于无穷大12n时，可以近似估计M的性状。n

极值分析是从已观测水平向未观测水平的外推模型。极值分析中的几个重要问题是：①估计方法；②不确性定量化；③模型诊断；④信息的最充分利用。在观测数量足够大时，可以估计最有利成矿的地质异常。

地质异常成矿分析也可以利用统计学中的混合总体筛分理论和方法。若有成矿作用发生，地区空间数据往往包含有受区域因素控制的背景数据总体及受局部成矿作用控制的叠加数据总体，这两者的结合就构成了不同成因数值的混合总体；通过各种筛分法，可以将混合总体分解为代表成矿作用的高值总体和代表地质背景的低值总体两部分（或更多的组成部分）。高值总体往往对应致矿地质异常。

对地球演化过程中各种作用力的分析及各种地质过程的查明是很困难的，而且对这些问题的分析常常是多解的。但反映为地质异常的各种地质极值特征是我们在野外和室内理论研究中可以捕捉到的，是可以通过直观比较和定量分析而识别的。

Alseniyev（1999）认为，成矿作用属于物质高度聚集状态形成的过程，这种状态的共同特征就是成层化，成层是聚集状态存在的方式，因为它可以平衡两种相反趋势作用（吸引—排斥，带入—带出，聚集—贫化……），结果是形成垂直于主作用力方向的构造—物质及能量层。他认为，矿体、矿床、矿田、矿区、成矿区和成矿省都以异常的成层性为特征，它是含矿性可靠的、可快速查明的准则。含矿块体的异常成层性表现在目前还很少研究的势能场数量特征上。这种成矿势能场的数量特征实际上就是我们所要识别和提取的致矿地质异常。Alseniyev的成层化可视为地质异常形成的一种动力学过程，是致矿地质异常的表现形式之一。

致矿地质异常有不同层次和属性特征，它可作如下分类（表2-1）。地质异常成矿预测的基本步骤为：①预测单元划分与地质体数字化、定量化；②地质背景场划分与地质异常识别；③地质异常提取；④地质异常分析研究。

致矿地质异常的主要研究内容为：①地质异常成因及时空演化；②不同地质异常的时空匹配；③地质异常与成矿关系；④地质异常成矿优异度综合值计算。通过最后这一步，建立起矿产值与各种致矿地质异常及物理、化学、遥感异常间的函数联系。这里所谓矿产值不一定是指实际矿产储量、品位或矿产价值，而是一种可能反映成矿概率大小或成矿优劣的成矿优异度综合值，对每个单元计算出此综合值后，即可根据某一阈值圈定出找矿有利地段或成矿预测靶区。

2.2.1.2　成矿多样性与成矿预测

因为控制矿床形成的地质因素和以它们为载体的致矿地质异常多种多样，各因素的异常强度和广度也各异，以及地质异常组合的多样性、演化过程的复杂性等，决定了成矿的多样性。成矿多样性分析不仅在明确区域勘查对象、选择勘查目标、提高综合勘查效果等方面具有重要的指导作用，而且也是确定勘探手段、评价方法、开发工艺和利用方向的重要依据。成矿多样性具有多尺度、多方面的表现，因此，成矿多样性分析要与成矿预测研究工作的尺度水平相对应。

在成矿多样性定量表征方面，可以进行如下计算。（1）多样性强度值D：iD=n/S×100％　（2-3）i

式中：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。表2-1　致矿地质异常分类（2）多样性强度指数ID：iID=n/n　（2-4）iimax

式中：n为第i单元单位面积或单位剖面长度内矿种（或矿产组合i类型）数；n为研究区单位面积或单位长度内最大矿种（或矿产组max合类型）数。（3）偏多样性强度指数IP：jIP=n/G　（2-5）jjmax

式中：n为第j种地质体单位面积（或长度）内矿种数；G为研jmax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R：aR=n/n×100％　（2-6）a1

式中：n为目前技术经济条件下可利用矿种（类型）数；n为区1内现有全部矿种数。（5）资源潜在可利用率R：pR=n/n×100％　或　R=1－R　（2-7）p2pa

式中：n为目前暂不能利用或可用性不确定之矿种（类型）数；2n为区内现有全部矿种数。

通过以上简单计算，可以评价地区成矿多样性程度，比较不同地区成矿多样性差别，定量评价不同地区矿产资源潜力等。

成矿多样性与地质多样性之间的关系比较复杂。格里菲思认为成矿多样性与以时代岩性数表征的地质多样性之间存在着正相关联系。

2.2.1.3　矿床谱系与成矿预测

矿床谱系也可从多尺度、多方面与多方法进行研究和表征。在以往的定性地学研究中，人们也十分关注对不同类型矿床（矿产）之间在时、空、因等方面的相关规律研究，它是指导找矿预测的重要依据。对成矿规律的数字化、定量化研究是数字找矿和定量成矿预测的重要组成部分，也是研究的难点所在。

池顺都、赵鹏大、刘粤湘（2001）探讨了研究矿床时间谱系的GIS途径，并指出定性的成矿学分析与定量的GIS途径相结合的必要性。矿床谱系研究既可从某一矿产类型进行，也可从某一致矿地质异常事件着手研究，甚至可从研究区域地质演化的角度对不同地质时期、不同空间部位、不同地质异常事件及不同矿床（或矿产）类型进行成矿谱系的系统研究。

基于成矿多样性及矿床谱系的研究思路，在综合分析研究区斑岩体与成矿相关规律基础上，重视“大岩体外围找矿，小岩株浅部找矿，隐伏岩区深部找矿”的找矿工作思路。

2.2.2 “三部式”矿产资源评价方法

2.2.2.1　基本概念

20世纪70年代以来，美国地质调查局采用“三部式”定量矿产资源评价技术对全美多个地区实施了各种尺度的未发现矿产资源评价。其初始目的是提供与经济分析一致的定量资源信息，用于将矿产资源价值和与之竞争的土地使用价值进行对比。“三部式”评价的基本程序（图2-1）是：①根据地质上可能允许产出的矿床类型圈定评价区域；②应用品位—吨位矿床模型估计矿床金属量和某些矿床特征；③估计每类矿床大概的未发现矿床数。图2-1　“三部式”矿产资源定量评价结构流程（据Singer，1993）

在“三部式”矿产资源定量评价中地质矿产图是必要的，并期望有能够圈定地质上允许不同类型矿床产出区域的矿点、地球物理勘查信息和地球化学勘查信息。接下来对这些信息与每种地质环境下产出的矿床类型信息进行综合分析。矿床的品位—吨位模型是资源定量评价和勘查规划中非常重要的一环，当地质工作者进行矿床数估计时，它可以将地质学家的资源评价概念转换成经济学家能够理解的经济学语言。未发现矿床数的估计以数学概率的形式提出，用来表达与相关估计的不确定性。在做这些估计时，一个重要的考虑是将未发现矿床数的估计与品位—吨位模型相联系。矿床模型是连接各种地质信息、矿点、地球化学、地球物理和资源评价的桥梁。计划勘查和做好资源评价的能力直接取决于矿床模型的质量。下面将讨论与“三部式”资源评价和矿床模型相关的一些概念。

1. 矿床模型“三部式”评价主要依靠两类矿床模型：描述性模型和品位—吨位模型。除此之外，表达单元面积矿床数的第三类模型已经出现。建立矿床模型最重要的部分可能是在计划阶段，对这一阶段建立模型的目的和模型可能的用途的考虑确定了模型的特征。理想状况下，矿床模型为区分可能的矿化环境和非矿化环境、区分已知矿床类型、区分矿床和矿点提供了必须和足够的信息。在“三部式”评价中，矿床模型被用于圈定评价区域，划分矿化和非矿化环境，划分已知矿床类型；而矿床与矿点的划分取决于评价区域矿床数的估计。成矿远景区各类地学信息可被用于完成上述任务。

综合离散信息的关键是矿床模型。建立的矿床模型允许地质学家将矿床类型与地质环境相联系。一个矿床就是一个具有足够规模和品位的，在最有利的环境下具有经济潜力的矿点。在“三部式”评价中，这种矿点构成了评价的靶区总体。由于在某些方面每个矿床之间是互不相同的，因此，矿床模型是对众多单个矿床的抽象表达，它必须高于单纯的描述性，而具有高度的代表性。具有相对广泛并具有大多数矿床属性特征的矿床被称为模型，这种模型代表了这类矿床的形成和演化。

描述性矿床模型有两部分。第一部分描述了已发现矿床的地质环境；第二部分描述了矿床的鉴别特征。第一部分在圈定评价区过程中起重要作用，这一部分描述了矿床类型的一般环境。第二部分有助于划分已知矿床和矿点到不同的类型，有助于评价区的圈定。在某些情况下，地质环境并没表达在地质图上，在这种情况下，地质环境根据已知矿床和矿点来鉴定。模型的组织构成了矿床的分类。这就提供了一条通过聚焦容矿岩的岩性和构造环境易于接近模型的路径，更易于从地质矿产图上获取所需的信息特征。

品位-吨位模型反映了每类具有很高勘探程度矿床的吨位和平均品位频率分布，亦可将它们视为类似地质环境下同类未发现矿床的品位-吨位模型。已出版的69个品位—吨位模型是可用于资源评价的最大的模型库（Singer，1993）。这些模型以累积频率图和累积统计结果的形式出现，同时还提供基于数据的均值和离差的最佳拟合对数曲线。对每一种矿床类型，这些模型有助于定义一个矿床，而不是定义一个矿点和一个弱的矿化点。

构建品位—吨位模型涉及多个环节，其中第一步是被认为属于被模拟的一组具有很高勘探程度的矿床类型的鉴定，描述性模型亦是最常用的。将这组矿床中的每一个矿床的属性与描述性模型相对比，以确保所有的矿床属于同一类型。对每个矿床搜集的数据包括具有可能经济意义和基于总产量、储量并以可能最低边界品位圈定的且与资源量有关的每类金属和矿产品的平均品位。这些数据代表了每个已知矿床内蕴资源的估计，最终模型代表了所有未发现矿床的内蕴资源量。对已出版的品位—吨位模型的统计表明，大多数模型具有吨位的对数正态分布。此外，主要矿产品的品位和吨位之间并不具有显著的相关性。在构造某些模拟器时，需要这类频率分布和相关关系的信息。

数据搜集阶段的第二种考虑是样品单元。吨位和品位数据有助于确定矿区、矿山、矿床、和矿段的变化程度。在构建品位—吨位模型时，最常见的错误是简单地将一些矿床的旧生产数据与其他矿床的资源数据相混合，这种简单的处理方式过于程序化，不利于模型构建。用于模型的所有数据代表同类取样单元这一原则是很重要的。来自矿床和矿区多来源的混合数据或混合的旧生产数据以及现代资源估计常常会产生双峰模式或至少产生非对数正态分布，并可能在变量间引入相关关系，这种相关关系是混合取样单元人为因素所致。用来自混合取样单元构建的模型存在问题数值，这是因为观测的品位—吨位频率直接与来自每个取样单元的矿床数成正比，且不可能代表评价中被估计未发现矿床所占的比例。

这些模型应用于资源评价可有助于鉴别模型如何被扩展。不能区分属性联合的概率和属性存在的概率会导致模型的应用问题。例如，每一个属性可能存在于同一类型的大多数矿床中，与此同时，只有一小部分矿床或没有矿床具有所有的这些属性。将矿床属性定量化，并且通过矿床类型统计技术对已知矿床分类是必需的。同类信息是必需的，但它还不足以从纷繁复杂的矿化环境中梳理区分非矿化环境；另外将非矿化环境定量化对这项任务而言亦是必需的。在“三部式”评价中，应对每个单元面积矿床数进行模拟，力图将矿床属性定量化，并使其与现在的描述性模型和品位—吨位模型在逻辑上一致。没有这些模型，将导致资源评价内在的不一致性。

2. 找矿靶区圈定

含有特殊矿床区域圈定的原理是相似类比理论，即相似的地质环境构造产出相同类型的矿床实体。靶区的圈定需要综合分析不同类型矿床产出的地质环境，进而得到有用的综合信息。靶区圈定的一种方法是外推已知矿床的边界，从而达到圈定有利成矿区域的目的。在“三部式”评价中，圈定找矿可行地段是我们的逻辑起点。虽然找矿有利地段是找矿可行地段的子集，但他们代表了两个完全不同的概念。当且仅当勘查的覆盖面是非常完整和完全有效时，二者的边界才是一致吻合的。此外，对于有利找矿靶区的圈定，由于定义一个共同接受的靶区圈定操作规程非常困难，所以不同人往往采用不同的方法，但这些方法之间并无优劣之分，只是过程不一致。已知矿床和矿点是用于鉴定和扩大找矿可行地段的，而不是限制它们。对于一致性靶区的圈定，在地质上应该允许一种或多种矿床类型的同时存在。这些被称为找矿可行性地段的靶区是地质人员根据矿床模型的地质标准圈定的，而矿床模型本身是根据靶区内外对已知矿床的综合研究的基础上建立的。可行性边界是这样定义的，即圈定的某种类型矿床产在边界外的概率可以忽略不计。使用这种定义，有可能将一个找矿可行地段划分为两个或更多的亚地段，这些地段具有不同种类的信息或可能不同的未发现矿床数。但上述定义存在两种缺陷：一是很难定义一种能被一致应用的方法；二是上述方法可能将稀少却非常大型的矿床排除在靶区之外。丢失稀少大型矿床的代价导致了贝叶斯贸易边界决策（误判最小代价）。

找矿可行地段可含亦可不含已知矿床，根据地质学、不成功的勘探经验或贫瘠覆盖物超过了预想的厚度来判断，从这些地段中进一步排除不含矿地段。来自于地球化学和已知矿床及矿点的地质信息有助于鉴别成矿环境，同时排除成矿概率较小的区域。

一张地质矿产图是圈定成矿区域和进一步鉴别哪些区域对圈定不同类型的矿床是有利的原始的局部信息源。往往由于不完整的矿床描述和资料的缺失，我们对许多远景区和某些矿床很难鉴别其矿床类型。矿床类型能被鉴别的区域可以为我们增加圈定这类矿床远景区的信心。远景区能表明此地区可能产出的矿床类型，并能允许我们在其他地方界定可能的成矿区域，水系沉积物地球化学数据资料可以用于鉴别矿床类型，并有利于某类矿床成矿远景区的圈定。地球物理信息用于鉴定覆盖区和地质工作程度低的地区岩石单元分布状况，在某些情况下能鉴别有利成矿的岩石单元，如热液蚀变岩石。水系沉积物和岩石地球化学对大区域评价同样能提供类似的信息帮助我们圈定远景成矿区。远景成矿区的圈定是根据相似类比原理推断类似的地质环境下存在一种或多种矿床类型的可能性，矿床模型提供了连接地质环境和矿床类型的桥梁。在各种情况下，成矿远景区域的圈定首先依据地质图或推断地质图。成矿远景区原始面积的缩小仅取决于有信息确切表明在除去的面积内不存在这种矿床类型。对某些矿床类型，广泛勘查能提供这样一种证据，但对许多矿床类型只能用密集勘探的方法排除非矿化区域。

作为找矿可行性地段的设计并不意味着任何成矿专属性，亦不意味着如果矿床存在的话，矿床将被发现的必然性。矿床发现的概率取决于一系列不确定性因素，诸如未来的经济技术条件、新的勘查方法技术的发展、地表覆盖物的类型和深度以及勘探者的决心和信心。

在某些情况下，在靶区圈定的过程中，需要一系列的概括总结。例如，根据近些年的成矿分析总结，矽卡岩被认为产在深成侵入体2km之内，其靶区圈定用深成岩体更远且与深成岩体有关的多金属交代矿床模式圈定，该矿床围绕深成侵入体10km宽的范围分布，这是因为2km宽的地质带在出版的百万比例尺尺度的地质图上，几乎是不可见的。在靶区圈定过程中矿床类型的分组并不意味着矿床类型将根据品位—吨位模型分组或根据矿床个数的估计分组。

3. 品位和吨位

矿床勘查和矿产资源定量评价的关键部分是估计未发现矿床规模。这些问题可归结于品位—吨位模型的应用，因为矿床规模的变化主要取决于矿床类型的差异。

在资源定量评价中品位-吨位模型具有两种作用：首先，它们有助于一个区域的已知矿床类型的划分，也就是说有助于找矿靶区的圈定；其次，它们能够提供评价区未发现矿床潜力的信息。因此，它们是这些资源经济分析的关键。在讨论品位—吨位模型应用之前，应该解决经济滤波、边界品位、吨位的偏峰分布和取样偏差的效应问题，这些问题的解决是运用品味-吨位模型的关键。

小型或品位很低矿床的样品采集很少能够满足品位-吨位模型确定该矿床特征的要求，因此，许多矿床类型的采样取决于其经济价值。经济滤波效应在品位-吨位图上，由于低品位和吨位的缺乏而显得更加明显。国外学者Harris（1984）对新墨西哥铀矿床的分析表明：当所有数据被应用时，品位和吨位之间存在正的相关关系；当小型矿体被删除时，二者之间则存在负相关关系；当经济截尾效应被剔除时，二者之间不存在相关关系。几乎对任何可信的品位-吨位分布数据，在经济滤波之前都要剔除低品位、低吨位矿床样品。如果每种类型所有矿化（矿床和矿点）的品位和吨位之间真的存在逆相关关系，那么，根据经济滤波排除小型、低品位矿床的效应，可以消除这种关系。在已有的品位-吨位模型中，很少出现负相关关系，这表明经济滤波现象是不严重的。事实上，在这些模型中，有约40％的矿床在今天不具有经济开采利用价值。例如，在国外的研究中，品位-吨位模型中至少50％的斑岩铜矿床从未被开发，90％的斑岩钼矿床、低氟矿床从未被开发。

Taylor（1985）将矿床小品位对数分布的理论与具体的实例和经济分析相结合，探讨在实践中边界品位是如何影响矿床的平均品位和吨位的，并得出结论：对于一个吨位足够大、空间连续的可开采矿床而言，该矿床的边界品位必须接近其矿床品位的中位数，以回收金属的合理部分。他还发现许多矿山矿体的边界品位位于中位数附近。因此，虽然吨位和平均品位的高度变化性起因于边界品位的变化，实际上，经济因素、矿床连续性的需求和处理矿床品位对数分布的结果常被限制在非常窄的边界品位范围内。然而，由于足以影响开采价格的开采方法的差异，例外可能是存在的。虽然进一步的工作需要定义边界品位与这些模型的关系，假定采矿方法是相同的，品位—吨位模型中的边界品位效应可能不像想象的那样明显。

潜在的金属供应主要取决于少量的超大型矿床，正如地质学家指出的，品位和吨位之间的逆相关关系是惊人的罕见。大多数低品位矿床不可能拥有丰富的资源，因此省略一些低品位和小吨位的矿床将不会严重影响大多数矿产品潜力的预测。给定的品位和吨位中许多矿床明显不具有经济价值，若将许多小矿床加到大多数矿床类型的模型中，似乎没有多大意义。低品位矿床只有资源量吨位巨大，且可用新技术、新方法低价开采时才有意义。

石油勘查研究表明，大油田趋于在勘查的早期被发现。如果在矿产勘查中具有同样的规律，那么局部资料构建的吨位模型可能是这个区域剩余未发现矿床的偏斜估计器。Singer和Mosier（1981）的研究表明：在给定的地质和勘探环境下，大的斑岩铜矿应该比小的斑岩铜矿发现得更早，但检验这种假设的研究和实际勘查数据是稀少的（Stanley，1992）。

美国学者发现的加利福尼亚汞矿床的顺序分析清晰表明：大矿床趋于在勘查过程的早期被发现，在中间勘查阶段确定的矿床规模分布频率过高地估计了大型矿床出现的频率、过低地估计了小型矿床出现的频率。也就是说，根据一个地区不完整的地质勘查对矿床规模的估计对于大型未发现矿床可能是偏斜的和不全面的。发现顺序对其他类型矿床的规模的检验可以保证，但分析应该在同一勘探过程和同一地质环境完成。例如，出露岩石的勘查伴随有覆盖矿床的勘查地区应该独立考虑，因为在矿床勘查的初级阶段，近地表寻找到的矿床不能确定是大型矿床还是小型矿床，对新近发现的不能解释的矿床的资源的扩大必须持谨慎态度。

根据上述讨论，大多数已有的品位—吨位模型显然包括相当部分的非经济矿床，通常低品位或低吨位矿床（矿点）并不包括在可以忽略潜力供应估计影响的模型中。然而，根据大多数经济地质学家的经验，低品位，尤其是低吨位的矿床（矿点）在模型中的代表性是很低的。删除的低品位和小吨位矿床（矿点）假定品位—吨位模型代表了大部分低品位或小吨位矿点和勘查过程中发现的远景区的偏斜样品。当估计未发现矿床数时，必须考虑品位—吨位模型代表的矿化总体与可能存在于地球上的矿化总体之间的差异；这种差异反映了矿床和矿点的区别。

某些地质学家已经假定品位—吨位模型不仅应延伸到矿床而且要包括矿点。如果忽略因某些矿点的不完全勘查可能引起的偏斜问题，那么吨位模型将有更低的中位数值。由于“三部式”评价要求未发现矿床的估计数与品位—吨位模型一致，因而估计矿床数的过程可能更困难，这要求有更多的矿床要估计。对这种评价结果的经济分析表明，矿点和某些估计的未发现矿床可能不具有经济价值。

在某个地区，若一种类型的矿床仅有一个或两个勘查案例是已知的，通常认为它们代表一个特殊的亚类型或新类型，因为它们与典型矿床模式在成矿环境、地质构造等方面缺少一致性。矿床将不具有中间吨位和品位，且在矿物学的某些方面可能是变化的。应当对一个地区高度勘查的矿床进行检验，以确定它们与一般的模型是否具有统计上的区别。如果高勘查程度的矿床在规模和品位上与一般模型具有很大的区别，那么应当对局部矿床进行检查，以确定它们地质上是否属于原始品位—吨位模型的子集。只有所有的这些条件都满足，一个新的子模型与一个一致性描述性模型才得以建立。然后，这个被反复检验和修改过的模型才可用于矿床数的估计。

4. 未发现矿床数

评价的第三部分是对存在于靶区的，固定但未知的矿床数进行估计，得出一个具有范围属性的值或者一个具有参考价值的数值。直到对靶区进行了广泛地勘探，才能确切地知道未发现矿床数。

矿床数的估计很明显代表了存在于勘查靶区的某些固定的但未知的未发现矿床数的概率（可信程度）。这些估计既反映了矿床存在的不确定性，又反映了对矿床类型存在的有利度的测量。不确定性用一系列估计的矿床数来表示，这种估计与1％～90％的分位数相联系，矿床数的巨大差别表明了成矿靶区成矿的巨大的不确定性。靶区成矿有利度能用矿床估计数来表示，并与给定的概率水平或矿床数的期望值有关。矿床类型的估计必须与品位—吨位模型相一致，因此矿床的估计数必须与品位—吨位模型的分位值相匹配。譬如，在任何概率水平上，估计的未发现矿床数的一半应该比中位吨数更大，且约10％的矿床应该与吨位模型中的头10％的矿床一样大。如果品位—吨位模型是基于矿区资料建立的，那么未发现矿区数应该可以估计。某些模型被构建基于空间距离规则，譬如，在块状硫化物模型中组合矿化采用500m规则，对未发现矿床数进行估计时应该应用同样的规则。已经有例子估计的品位和吨位研究区的矿床被计为已发现矿床；但是为了避免重复计算，没有例子估计的矿床则被认为是未发现矿床。

虽然对未发现矿床数的估计没有固定的方法，但是，基于经验和逻辑的方法或指导原则可以被直接用来估计未发现矿床数。每种方法都代表了相似类比的某种形式。这些方法中最稳定的是矿床模型法，这些模型计算了来自高勘查程度地区各单元面积中的每个矿床类型数，由此得到的频率分布被直接用来估计矿床数或被间接作为某些其他方法的指导原则。

在某种情况下，通过对高勘查程度区的经验或统计分析，矿床在异常和矿点中所占的比例，能根据各种信息证据权的强度和一致性进行估计。

20世纪90年代有人提出了一种发现矿床的新方法，称之为过程约束。基本前提是一种矿床类型形成所需的地质过程组合越相似，这种类型的矿床产出的可能性就越大。因此，远景区产出过程的信息对这种矿床类型产出的相对频率提供了重要的信息。

有关矿床类型的相对频率对指导估计未发现矿床数是有价值的。譬如，大家公认，既有多金属脉又有斑岩铜矿床产出的地方，多金属矿脉的数量大于斑岩铜矿体的数量，因此，在找矿可行地段两种矿床类型产出的地方，我们期望多金属脉的估计数量大于斑岩铜矿的数量。

某些类型矿床的蚀变和矿化带的规模非常大，以至于在某些情况下可用它们来建立已圈定靶区内可能存矿床数的上限，这些空间界限已经被正式地用于某些成矿评价中。

当估计未发现矿床数时，需考虑品位—吨位模型代表的矿床总体与存在于地球上的矿点总体之间的差别。估计者必须确定矿床数的估计要以对相应的品位—吨位模型的清晰理解为指导。对矿床数的估计必须与品位—吨位模型相一致，大约一半估计的矿床应当大于模型的吨位和品位。实际上，品位明显是不相关的，因为即使是矿点也常常具有类似矿床的品位。估计矿床的一半大于其中位数解决了最常见的估计错误，因此，估计的不正确反映了大于吨位模型中报道的最低吨位矿床数。矿床数的估计必须与品位—吨位模型中的矿床总体相一致，而不是与矿点的总体相一致。

在大部分“三部式”评价中，最终的估计具有主观性，常常使用一种或更多以前描述的方法作为指导原则。对估计的一系列指导原则提供了对假设的建设性交叉检验。

在实践中，一个熟知区域矿床类型的专家组如果取得了明显的一致性估计结果，那么在此次估计中，可能应用了两个通用的方法：①单个矿点、远景区和指示标志被赋予概率和综合值；②根据其他—些认为地质上与被评价地区类似的高勘查程度区的经验确定指示标志，并使用含有不同矿床数的面积比例来估计新面积的矿床数。在这种情况下，地质学家必须对所有的地质变量和地质勘查信息赋予权值，直到能够利用尽可能多的指导原则和矿床模型密度。这似乎是盲目依靠矿床学家进行主观估计，因为在估计过程中可能会带有他们过去的经验。用在这里的主观概率被称为可信度或命题概率。这类估计的最广泛应用是在气象学领域，在该领域可靠性极好，预测事件出现的相对频率非常接近于估计概率。

来自不同领域的例子表明，至少在某些条件下，主观估计是无偏且可靠的。气象学几十年主观和客观的预报经验对矿产资源主观评价提供了真知灼见：①有效使用多种信息源；②鼓励预报者改进技术；③正式的程序有助于预报者根据概率定量其不确定性；④迅速而广泛地反馈技术问题。但对矿产资源评价而言，可能很难实现迅速而广泛的技术反馈。

2.2.2.2　小结“三部式”定量评价的基本优势是其内在一致性。在“三部式”评价中，估计内在一致性表现在：①圈定靶区与描述性模型一致；②品位—吨位模型与描述性模型一致；③研究区已知矿床和矿床数的估计与品位—吨位模型一致。

评价的一致性是构建描述性和品位—吨位模型要求内在一致性的直接结果。单元面积内矿床数的新模型和其他定量扩展到现在的模型也必须与现在的模型一致，即构建这些新模型必须根据与描述性模型相匹配，并且与合适的品位—吨位相一致的地质环境中的矿床。这些新版本的矿床模型，包括模型的定量化和评价原则的发展或未发现矿床数估计的直接方法在一定程度上都是成功的，并且与评价中使用的其他模型相一致。

2.2.3 基于“奇异性-多重分形”的非线性找矿方法

2.2.3.1　局部奇异性分析与局部异常圈定

地球化学异常的空间结构较全面地反映了异常的特征。化探异常与其他类型地质异常相比，除化学分析含量数值精度高外，还能较连续地反映异常的多尺度空间变化模式。因此，对局部结构模式的定量化有助于理解异常的结构并提供异常识别的新线索。基于多重分形理论所定义的奇异性指数Δa可以用来度量异常的局部标度性和异性。由此而发展的局部奇异性分析方法可用于多尺度地球化学、地球物理和其他类型局部异常的圈定和奇异性程度的度量。该方法的工作原理是根据场的尺度标度性将定义在某一小范围内的场值［通常为场密度ρ（ε）］分解为两种组成部分：一是与度量尺度单位有关的密度成分ac（如单位g/m）；二是与度量尺度单位独立的标度成分Δa，前者具1.5有密度的特征（如度量单位可以为g/cm），可称之为分形密度，而后者中的指数a对应分形空间维数。因此，局部奇异性分析方法实际上是将场的强度（或密度）在分形空间中进行度量，以确定分形密度c和分形维数a。分形维数与正常的欧氏空间维数的差Δa=2-a（对于二维场）即可表示分形密度与正常密度的空间维数的差异。如果Δa不等于整数时，密度可称之为分形密度，在此情况下，随着度量范围的缩小（ε→0），密度将变得无限大或者无限小。如果密度属于分形密度而且Δa=2-a>0时，随着度量范围的缩小（ε→0），密度将变得无限大，而且在该位置上出现不光滑、不稳定、不收敛等非线性奇异性特征；当密度属于分形密度而且Δa=2-a<0时，随着度量范围的缩小（ε→0），场的密度将变得接近零，在该位置上出现高阶导数不存在、不光滑、不稳定、不收敛等非线性奇异性特征；只有当Δa=2-a≈0时，密度与度量范围的大小无关。从地球化学场的角度来说，具有正奇异的地区（Δa>0）对应于矿化作用或其他局部地质过程所引起的元素富集地区；负奇异的地区（Δa<0）则对应于元素亏损的地区；无奇异的地区对应于背景场，背景地段一般在地球化学图中占绝大部分。如果分形密度维数（奇异性指数）在空间上是变化的，这样的空间场称为服从多重分形分布。由于成矿等作用可造成元素分布的高度富集而产生分形密度，从空间统计观点来看，在一个地球化学图上较均匀取样的大多数正常数据（Δa≈0）符合正态分布或对数正态分布，小部分数据（Δa≠0，两端截尾极高值和极低值）可能符合分形分布。由此可见，采用局部奇异性方法与传统统计方法的最大区别在于，奇异性分析方法所获取的信息是关于场的分形密度和多重分形维数的信息，而传统统计学所度量的是正常的面积密度或非奇异性数据。奇异性分析方法从一个新的角度刻画场的分布特征，因此是一种全新的数据处理和信息获取方法。

2.2.3.2　复合异常分解与圈定

成矿作用所引起的异常模式与区域地质作用所造成的异常模式会有诸多不同，比如可以表现为异常的强度、异常的几何形态、频率分布等，此外，近年来随着非线性分形理论的应用，人们发现不同的地质过程所产生的异常模式还会表现为不同的尺度标度性、异向性、广义自相似性等。合理地定量刻画异常的性质无疑会对异常识别有所帮助。这里我们要介绍的异常分解方法，就是基于广义自相似性原理而发展的分解复合和叠加异常的分形方法，该方法的基本原理是在能谱空间中确定地球化学背景和异常所对应的不同自相似性，从而复合和叠加地球化学背景和异常，并进行分解。该方法也称之为能谱分析或S-A方法。以地球化学异常与背景分解为例，造成地球化学异常和背景场的地质过程是不同的，而地球化学测量的结果反映的只是背景和异常的叠加和复合的结果。由于受到各种因素的影响，异常和背景混合结果往往表现为多样性和复杂性，因此直接采用地球化学数据来区分异常和背景是困难的。然而，从地球化学场的频率能谱分布来看，背景和异常也许表现出不同的自相似性规律，因此可以在频率域中对异常和背景的能谱进行分解，进而通过逆变换将分解的能谱信息返回到空间域，重新组合成分解的异常和背景场。具体来说，这个方法可将地球化学图从空间域经过傅里叶变换转换到频率域，在频率域中基于广义自相似性构建分形滤波器，最后将经过分形滤波后的信息经逆傅里叶变换转换回到空间域，从而得到被分解后的背景图和异常图。异常S-A方法可以对地球化学数据所展现的广义标度不变性及空间模式的各向异向性标度特征进行定量化刻画。它不仅能对由不同埋深的地质体引起的各向同性的异常，如各种地球物理位场进行分离，而且也能对由更加复杂的地质过程所引起的各向异性的异常进行分离。例如，能分离由矿化作用引起的局部地球化学异常与区域地质作用造成的背景场。

2.3 小结

从目前地质综合信息评价技术研究来看，国内外主要的成果集中在资源潜力评价、小比例尺找矿靶区和有利成矿区预测等领域，这些技术方法在应用于地质勘探阶段找矿信息定量分析时，由于需要向深部三度空间发展，会遇到矿产资源定量评价的三维空间问题，即无论是预测评价范围，还是评价模型及评价结果等，都不得不考虑真三维空间的要求。源于中小比例尺的全球性和区域性矿产预测评价，其赖以依靠的GIS技术及软件仍然属于二维或二维半，因而尚不能完全适应和满足地质勘探、矿山可接替资源找矿向深边部三度空间发展的要求。为了将矿产资源定量评价理论和方法有效地应用于地质勘探及矿山找矿领域，需要对上述理论和方法进行三维空间扩展或改造，以便适应真三维空间下的矿体立体定位定量分析评价的要求。

3 地质勘查信息处理与分析技术评述

随着信息技术的不断飞跃，以GIS技术为核心，结合三维建模与可视化技术和地质统计学理论建立三维矿床数字化模型，提高矿产勘查和开发的综合利用效率，为矿床分析与预测提供数字化及可视化的手段，实现高效一体化的矿产勘查和开发信息处理与成果编制流程已成为数字矿产勘查、数字矿山开发、资源接替找矿等领域研究的热点。在本章节中，笔者主要对目前国内外应用比较成熟、对地质找矿定量分析起支撑作用的信息技术进行介绍，其中主要包括地质信息集成管理技术、地质数据处理与成果编制技术、三维地质建模与可视化技术等。

3.1 地质勘查信息集成管理

地质矿产勘查涉及地质勘探、基础地质、矿床地质、水文地质、工程地质、环境地质等多个专业的编录、测量、分析与成果数据，数据类型多、信息量大。数据的表现形式主要有：①地质图件，如区域地质图、勘查剖面图等，其存储格式主要为MapGIS、CAD、JPG、TIFF等；②表格资料，如钻孔岩芯鉴定表、取样分析结果表等，其存储格式多为Excel文件，少数为文本格式；③遥感影像和三维物探解译图像；④文字，主要是文字报告，以文本和Word格式为主；⑤数据库文件，如Access、DB2、FoxPro、Oracle、SQL-Server等。这些多元异构的数据在编录方法、解译流程、存储手段上都存在较大的差异，必然会形成诸多的信息“孤岛”。因此，如何将这些综合信息进行有效的管理，形成标准化的空间地质数据库是地质找矿工作信息化、成果编制自动化、综合分析定量化的基础。本书从国家相关行业规范出发，如国家地质矿产行业标准煤、泥炭地质勘查规范（DZ/T 0215—2002），固体矿产勘查原始地质编录规程（DD2005）、固体矿产勘查地质资料综合整理研究规定（DZ/T 0079—1993），空间与属性数据库建库规范（2005）等，结合地质勘查（探）实际应用，论述从区域地质到矿区数据、二维图形到三维模型、原始资料搜集到最终成果集成的综合地质数据库建设思路和技术方案，为实现地质资料的标准化空间数据库提供模板（图3-1）。图3-1　地质数据库分类建库方案

3.1.1 地质资料分类

地质勘探成果主要包括四种基本形式：①编录表格；②地质图件；③文档资料；④地质资料目录。除纸质资料外，电子格式资料主要包括Word文档、Excel表格、其他格式的数据资料及遥感影像、图片、视频、PPT幻灯片等一系列的多媒体信息。（1）编录表格数据。包括表格实体及特征描述信息，实体信息主要以二维数据表的形式（如取样分析结果等）对地质编录信息进行存储，特征信息主要对表格数据的特征信息，如名称、日期等进行描述，表格的特征信息是实体信息的元数据。（2）地质图件数据。包括图件实体及特征描述信息。图件实体主要包括综合地质图、剖面地质图、中段地质图等地质图件，以电子存储格式来分，主要包括各类扫描光栅文件、AutoCAD、MapGIS格式文件。图件特征描述包括名称、日期、比例尺等描述条目，为图件实体的元数据。（3）文档资料。包括文档实体及特征描述。内容上主要包括勘探报告、研究报告等，存储格式主要是Word、PDF、PPT等电子文档，Excel电子表格，多媒体资料，专业软件包等形式。文档数据特征描述包括对名称、日期等进行描述的条目，为文档实体的元数据。（4）目录条目。主要包括抽象成目录条目的资料分类体系。

3.1.2 地质资料数字标准化总体路线

要将地质矿产资料导入到综合地质数据库中，首先必须将纸质的地质矿产资料进行数字化。即使是已有的电子资料，通常也需要将其按照综合地质数据库的编码规则来重新进行组织。

通过扫描数字化，为图件、表格及报告等形式的纸质地质资料建立电子文档并存入数据库中，同时建立地质资料的分类目录和资料列表，便于资料的保存和查询。同时，扫描数字化的电子文档还可直接用于图件矢量数字化和编码数字化。资料扫描数字化的主要工作流程如图3-2所示。图3-2　地质资料扫描及目录索引建立流程

3.1.3 地质资料数据库分层结构

数据是地质综合信息分析与评价的基础，地质综合信息分析与评价的成败很大程度上取决于有效的勘探工程、物探、化探、遥感等多元地学数据的处理与矿床模型以及物探、化探、遥感理论模型的结合程度。地质数据的特点是海量、多源、异构，各类型数据结构极其复杂，因此，建立一个实现对地学数据分级分层存储和管理的数据库尤为重要。

数据库主要由基础地质数据库、成果资料库、元数据库和矿床模型库构成，它们又分为若干个子类，子类下再分各种类型的数据。数据库为各项专题研究、分析应用的开展奠定基础，为各项研究、找矿、生产和储量估算工作的开展提供一个统一的、标准化的数据资源平台，重点实现以下数据的分类存储。（1）对于钻孔、坑道等勘探工程分析数据以及地质勘查设计中的部分中间成果和最终结果，按照制定的标准数据格式以数据表的形式直接存储于数据库中，由专门开发的数据库管理模块实现其存取管理，并通过所记录的坐标信息或编号实现与矢量图或其他类型数据的关联。（2）三维模型的存储和管理由专门应用于三维空间数据存储管理的处理引擎完成，并通过对模型编号、记录建模范围以及建模数据对象编码等信息的方法建立模型与项目或其他地质资料的关联。（3）DEM栅格数据采用金字塔结构存放多种空间分辨率的栅格数据。（4）各类成果资料、报告文档由专门的成果地质资料目录数据库进行存储管理，通过分级编码的方式实现对成果资料的有序管理和有效检索。

3.2 地质找矿信息处理与成果编制

3.2.1 矿体的工程圈定

从勘查资料形成钻孔采样柱状图，在此基础上根据矿床工业指标，包括边界品位、最低可采厚度、夹石容许厚度等参数进行单勘查工程中矿体的圈定和处理。在该项工作中应提供矿石品位级别的判别、厚度的判别和夹石厚度的判别。能够对传统的单工程圈定过程计算机化，同时也可以提供用户交互式修改圈定结果。

圈定单工程矿体厚度一般按下列步骤进行。（1）按边界品位的指标初步确定矿体的边界及矿体中的无矿夹石地段。（2）按夹石剔除厚度的指标剔除夹石，或并入矿体中，采用单矿石质量指标（边界品位）直接转第（5）步，采用双矿石质量指标（工业品位、边界品位）继续第（3）步。（3）按工业指标圈定“表内”矿与“表外”矿界线，并按照“穿鞋戴帽”的有关规定（见国储［1991］164号文）最后确定表内矿的矿体界线。（4）单工程表内与表外矿的圈定。（5）单工程夹石剔除厚度的圈定。

3.2.2 矿体剖面间的连接

从钻孔柱状图根据地质概念模型形成勘探剖面图，需要计算机完成的具体工作有：各种工程在剖面位置投影计算，剖面地层矿体的自动生成，剖面矿体的交互圈定，地层、构造的剖面连接等。利用GIS技术实现矿体剖面间连接的过程如下。

1. 矿体剖面间连接的圈定

矿体剖面形态的圈定是在单工程矿体厚度圈定的基础上，分别在资源储量估算剖面图或平面图上进行的。

两个相邻见矿工程其矿体经厚度圈定后均合乎工业要求，赋存部位互相对应，符合地质规律，则应在剖面上将这两个工程所见的矿体连接成同一矿体。在圈定时应注意以下几点。（1）若用曲线圈定矿体时，工程之间的矿体推绘厚度不应大于相邻被工程控制的实际厚度。（2）如两见矿工程之间矿体被断层或岩脉所切割，则矿体只能据已掌握的地质规律分别推绘至断层或岩脉的边界上。（3）对于形态复杂且具有不同产状的分枝矿体或交叉矿体，应划分出分枝，而且在剖面形态圈定时，应在图上注明分枝矿体的资源储量估算分界线。（4）若两相邻工程所圈矿体中无矿夹石的层位相同、部位对应、地质特征一致，则应相连成同一夹层。

2. 矿体边界点（线）的圈定

两相邻工程一个见矿、另一个不见矿时，用有限外推法确定边界点。（1）两相邻工程，一个见矿、另一个不见矿时，按工程间距的1/2作尖灭。（2）两相邻工程，一个见矿，另一个只见矿化（即品位大于边界品位1/2以上），则可推工程间距的2/3作尖灭。（3）两相邻工程，一个工程见矿，另一个工程只达到米百分值或米克吨值，则该工程可以作为矿体尖灭点处理。（4）经工程证实，矿体为断层切割错开，在允许的间距范围内，矿体边界可平行推绘至断层线上。（5）当只有单工程见矿，且矿体厚度小于夹石厚度时，不能列为分枝矿体。

3. 见矿工程向外作无限推断时的边界点确定

见矿工程以外无工程控制，或未见矿工程到见矿工程之间距离远大于勘探时所要求的相应控制间距时，由见矿工程向外推断矿体之边界，称做无限推断。除特殊情况外，一般都作相应勘查工程间距的1/2尖灭。对于只达到米百分值或米克吨值的见矿工程，除绝大部分工程都按最低工业米百分值圈定的薄脉状富矿体外或在矿体内部包含的一个工程外，均不外推。

3.2.3 基于传统方法的资源储量估算

矿体的自然形态是复杂的，且深埋地下，各种地质因素对矿体形态的影响也是多种多样的，因此，我们在资源储量估算中只能近似地用规则的几何体来描述或代替真实的矿体，求出矿体的体积。由于计算体积的方法不同，以及划分计算单元方法的差异，因而形成了各种不同的资源储量估算方法。比较常用的方法有地质块段法和断面法（包括垂直剖面法和水平断面法）等。

1. 地质块段法

它是在算术平均法的基础上加以改进的资源储量估算法，此方法原理是将一个矿体投影到一个平面上，根据矿石的不同工业类型、不同品级、不同资源储量类型等地质特征将一个矿体划分为若干个不同厚度的理想板块体，即块段，然后在每个块段中用算术平均法（品位用加权平均法）的原则求出每个块段的储量，最后各部分储量的总和即为整个矿体的储量。地质块段法应用简便，可按实际需要计算矿体不同部分的储量，通常用于勘查工程分布比较均匀、由单一钻探工程控制且钻孔偏离勘探线较远的矿床。

地质块段法按其投影方向的不同，又分为垂直纵投影地质块段法、水平投影地质块段法和倾斜投影地质块段法。垂直纵投影地质块段法适用于矿体倾角较陡的矿床，水平投影地质块段法适用于矿体倾角较平缓的矿床，倾斜投影地质块段法因为计算较为繁琐，所以一般不常应用。

2. 断面法

断面法又称剖面法，是矿床勘探中应用最广的一种资源储量估算法。它利用勘探剖面把矿体分为不同块段。除矿体两端的边缘部分外，每一块段两侧各有一个勘探剖面控制。按矿产质量、开采条件、研究程度等，还可将其划分为若干个小块段，根据块段两侧勘探剖面内的工程资料、块段截面积及剖面间的垂直距离即可分别计算出块段的体积和矿产储量，各块段储量的总和即为矿体或矿床的全部储量。

断面法的特点是借助勘探剖面表现矿体不同部分的产状、形态、构造以及不同质量，科学研究程度和矿产储量的分布情况。按勘探剖面的空间方位和相互关系，断面法又分为水平断面法、垂直平行断面法和不平行断面法。其中，垂直断面法中又可分为两种：一种是按勘探线来划分块段边界的，这种最常用；而另一种则是以勘探线间的平分线来划分块段边界的，又称之为线储量法。每一勘探剖面至相邻两剖面之间1/2距离的地段即为该剖面控制的地段，分别计算各块段的储量，然后累加即为矿体或矿床的储量。线储量法主要用于砂矿床的资源储量估算。

3.2.4 基于三维块体模型的资源储量估算

矿体的块体模型实际上是对矿体的块段划分，也称为晶胞建模，其目的是将若干个实体划分为大小相同的一组块段（晶胞），每个块段用一个长方体和该长方体内矿物的品位来表示，这些块段为块段法储量估计提供空间坐标。

块体模型生成之后，下一步是给块体模型中每个块赋值，系统应提供如下几种块体赋值（插值）算法。（1）距离反比法。指定的有效范围内的样品的权重与块质心的距离成反比。（2）直接赋值法。通过直接输入属性值或导入属性文件的方式直接给块模型分配值。（3）克立金资源储量估算。包括变差函数计算机和拟合、储量空间结构分析、普通克立金法、泛克立金法、指示克立金法和条件模拟等。

3.2.5 地质找矿成果的自动化编制

目前国内外常用的地质数据处理软件均提供成果编制功能，其内容主要包括地质图件生成、编辑、输出，统计报表模板编制、报表生成和输出等功能。（1）图件生成。根据勘查工程数据和资源储量估算结果自动或辅助生成的各种资源储量估算图件，包括：矿区勘查工程平面图、矿区采样平面位置图、勘探线剖面图、矿区采样平面图、矿体工程平面图、矿体垂直纵投影图、矿体水平投影图、矿体等高线图、中段地质平面图、垂直纵剖面图和钻孔测井曲线图。（2）图件编辑。用于将系统生成的图件通过一定的编辑制作功能（如按照要求加上边框，填充相应的颜色、晕线、图案或给图元添加属性）制作成专业的资源储量估算图件。（3）图件输出。用于将图件输出为GIF、TIFF、JPEG等影像格式或其他一些通用格式，进行光栅化处理或打印光栅化文件。（4）报表模板编制。用于制作各类报表模板。（5）报表生成。根据勘查工程数据、资源储量估算结果套用指定的报表模板自动生成报表，包括：钻孔单工程矿体编号及面积编号一览表（窄行）、平硐单工程矿体编号及面积编号一览表（宽行）、探槽单工程矿体编号及面积编号一览表（宽行）、剖面矿体面积及平均品位计算表（宽行）、矿体剖面面积计算明细表（宽行）、扣除面积计算明细表（宽行）、块段矿体平均品位计算表（宽行）、块段矿体体积平均品位矿石量及金属量计算表（宽行）、矿体体积平均品位矿石量及金属量汇总表（宽行）、矿区矿体体积平均品位矿石量及金属量汇总表（宽行）、矿体编号总表（窄行）、块段编号及资源储量类型总表（窄行）、面积编号隶属块段编号对应表（窄行）、多方案工业指标参数表（窄行）、钻孔弯曲校正计算表（窄行）、矿体块段体积计算明细表（宽行）、单成分资源储量估算表、单成分储量汇总表、地质编录原始数据表。（6）报表输出。将报表输出为Excel表格，并可打印导出。

3.3 三维地质建模与可视化技术

将三维地质建模与可视化技术应用于矿产勘查工程测量数据与研究成果的综合表达，能够有效提高地质勘查信息的管理水平，极大地提高地质研究人员的工作效率、减轻工作强度。生成的地质模型能够为进一步的地质研究和分析提供依据，有利于矿产资源决策规划，减少矿产资源勘探风险。根据矿产勘查数据的来源，可以将矿产勘查地质对象分为自然地质体与人工工程两大类。自然地质体是指勘查区域内任何成因的天然岩石实体，包括沉积成因的岩层、侵入成因的岩浆岩体以及受力变形的构造等，人工工程指的是在矿产勘查中布置的勘查工程（如钻孔、探槽、平硐、浅井等）。

矿产勘查信息三维建模与可视化的过程，主要是要建立勘查阶段获得的地质体、矿体及勘查工程的三维可视化模型。结合勘查成果编制业务流程与勘查工程的特点，可以将矿产勘查信息三维建模与可视化过程分为以下三部分：①勘查（探）工程建模；②地质体（矿体）建模；③三维可视化分析。

3.3.1 勘查（探）工程建模

勘查（探）工程指的是地质勘查（探）时各种探矿工程，主要包括钻孔、探槽、平硐、浅井四类。一般来说，勘查工程都是规则实体，形态较为规律，可以通过建模的方法进行处理。其建模方法主要有线框（Wire Frame）模型、不规则三角网（TIN）模型、结构实体几何（CSG）模型及似三棱柱体模型（QTPV）等。其中似三棱柱体模型不仅可以精确模拟勘查工程对象的表面，同时可以有效地表达内部结构特征，达到表面与内部统一。因此，iExploration-EM基于似三棱柱体元模型对矿产勘查工程进行建模，并以钻孔为例，描述勘查工程的建模过程。钻孔建模的流程如下。（1）首先根据钻孔测量点计算出钻孔测点空间坐标，建立钻孔测量点曲线，钻孔测量点坐标计算公式：

式中：X，Y，H表示钻孔测量点实际坐标；i表示钻孔测量点序号；α表示方位角；β表示天顶角。（2）沿钻孔测量曲线，按钻孔的岩性分层信息，建立钻孔的横截面，将各横截面进行拼接生成柱体，对柱体进行三棱柱体化，然后对每个钻孔分层赋岩性属性。钻孔建模的过程如图3-3所示。探槽、平硐的建模方式与钻孔相似，只是根据工程设计的要求，其横截面为矩形、拱形或梯形面，而浅井的建模过程与钻孔一致。图3-3　基于似三棱柱体模型的钻孔建模过程

3.3.2 三维地质建模

3.3.2.1　地形地质建模

矿区地形地质的三维表达能够极大地提高地质人员对于矿区地表地质情况及地形条件的认识。构建地形地质模型的技术实现方法如下。（1）提取标准化地形地质图，获取等高线属性信息（X，Y，Z），构建三维表面三角网，利用边界约束算法对DTM的边界进行修正，形成最终DTM模型。（2）利用标准化地质图通过倾斜纹理技术叠加于DTM模型之上，形成研究区的三维地形地质模型。

从等高线到地形地质模型的过程如图3-4所示。图3-4　由地形线、地质图生成地形地质模型（福建尤溪丁家山铅锌矿区）

3.3.2.2　地质体实体建模

矿产勘查中地质研究重点为矿体、地层及特征构造。针对矿山地质体的建模方法主要有：①基于面表示的矢量模型，包括TIN、边界表示（B-Rep）、Wire Frame、断面-三角网（Section）、多层DEMs等；②基于体表示的模型，包括CSG、QTPV、实体模型（Volume）等。根据矿产勘查成果编制的业务流程，在进行地质勘查过程中，地质人员会生成勘查线地质剖面图，可以将剖面图中的矿体与地层转化为带属性的三维线框模型，基于线框建模技术对矿体或地质体表面进行建模（图3-5）。图3-5　基于Wire Frame的矿体实体模型（安徽池州马头铜钼矿主矿体）（1）剖面线法实体建模。首先将矿体各勘探线的剖面线，放置到三维空间；然后相邻勘探线之间按照矿体的趋势，使用轮廓线重构面的基本算法连三角网；最后在矿体的两段，封闭起来，就形成了矿体的实体。（2）合并法实体建模。首先根据矿体圈定的结果建立矿体的上、下表面模型，再获取上、下面的边界，然后采用轮廓线重构面的基本算法在各边界之间连三角网，形成实体的侧面，最后将组成矿体的几个面合并就形成了矿体的实体。（3）相连段法实体建模。利用一系列矿体的轮廓线、辅助线（不一定是勘探线或边界线），在线之间连接三角网，能应用于各种复杂情况下，创建各种复杂实体，如矿体尖灭到一条线（点）、相邻剖面轮廓线形状极不相似或剖面间还有工程的情况。该方法的核心是用辅助线，将所要连的段，连接起来，成为一个整体，再连三角网。（4）实体验证。提供实体模型的如下有效性验证，包括以下几种。

1）自相交边。三角面产生相交，不符合空间关系。

2）开放边。实体中发现有三角面无相邻边，即内外不密闭。

3）重复边。两个三角面连接了相同的三个点。

4）无效边。一个三角网的边有两个以上的相连边。

3.3.2.3　地质体属性建模

地质体属性模型能非常好地模拟地质体、矿床内在空间属性的分布，特别是在描述三维空间具有渐变特征的品位或质量的空间分布方面，具有不可比拟的优势，因此常被用于矿床品位推估及储量计算。通过对块段模型体进行剖切，显示块段模型内部的各个细节，揭示地质体内的空间分布规律，为地质、采矿工作者更加准确地解译地质信息提供帮助。

块段模型将地质体的三维空间看成是一个连续的整体，然后将其连续地划分成三维空间阵YO（或称一个小的体元）。体元的位置由它们占据的行、列、深度号来表示。每个体元用一个栅格来描述，栅格的属性描述了该体元的状态，栅格的大小反映了数据的分辨率即精度的大小。目前，地质建模大都采用矢量模型与栅格模型相结合的方式来准确、完整地表达地质体的空间形态和内部属性。

地质块段模型是在表面模型的基础上经过边界约束建立形成的，其具体步骤如下（图3-6）。图3-6　地质模型建立流程图（以品位估值为例）（1）采用钻孔数据（包括孔口数据、测斜数据、样品数据等）建立钻孔模型。（2）定义剖面，即根据钻孔建模生成的钻孔数据划分钻孔边界，定义剖面步长和剖面宽度并生成剖面。（3）剖面编辑，即根据定义好的三维钻孔剖面，圈定矿体、地层和断面，通过这种人机交互的方式可以更准确、直观地显示出矿体剖面的形状。（4）将同属于一个矿体的剖面线相连，形成表面模型。（5）对目标地质体进行块段划分，用地质体表面模型（包括矿体、地层和断面等模型）对实体模型进行边界约束，在边界处进一步细分，以逼近地质体的空间形态。（6）通过样品组合、样品分析、变异函数计算、选择正确的估值方法、确定估值参数等一系列过程对块段进行属性估值。

3.3.3 三维地质模型可视化分析

地质模型的可视化分析技术为地质模型的集成表达、信息查询提供了统一、直观的工作环境。在三维地质模型可视化分析中，最常用的需求有以下几种。

1. 三维交互定位查询属性

通过实现三维交互定位，可以实时获取数据场内某一点处的三维空间坐标和特征值，如图3-7所示。有以下两种方法可实现这一功能。（1）辅助面方法。切片方式采用辅助面方法进行空间点的定位，其基本思想为：二维屏幕图3-7　三维空间交互定位上的一点与三维场景中的无数个点对应，无法确定其在三维空间中的深度信息，通过构造并添加适当的辅助面以后，图中相同位置的圆点就可以展现出该平面点的空间深度信息，这就为三维空间数据的属性值测量提供了有效途径。（2）辅助线方法。

基于切片方式的属性值测量的优点是它符合地质工作者用一组二维切片来进行地质分析的习惯，并且速度快，能在一定程度上表现拾取点的深度值，但是无法将拾取到的点与周围环境形成对比。如果能够直接展现拾取点在体中的空间位置，无疑将大大提高地质工作者对三维数据的理解，因此可以直接在体中进行拾取。在体中直接进行拾取采用辅助线方式进行空间点的定位，其基本思想是：对于空间确定点，构造三条通过该点的辅助线，来表现空间点的深度信息。

2. 地质实体剖切分析

通过对任意剖面的设置获得地质实体的剖切面，应用于剖面图、中段图等一系列地质图件的生成，其技术实现的关键是三角网相交处理算法，包括装载切割表面三角网、选择保留的部分、确定相交三角形对、确定交点、构造交线、重新三角化相交的三角形等。不同剖切应用获得的分析模型如图3-8所示。图3-8　三维模型可视化分析结果

3. 勘探工程掘进模拟技术

虚拟勘探工程，是在地质建模过程中，根据实际需要在某些位置添加的假想的控制性勘探工程。这些勘探工程反应的信息不是由实际勘探工作获取的，而是由工程人员根据经验结合地质模型和其他勘查手段形成的推断成果。

勘探工程掘进模拟技术可根据给定的工程掘进和截面参数，生成工程几何模型，并通过工程几何模型与三维地质结构模型或矿体三维模型的相交处理，生成包含三维地质模型信息和矿体信息的工程模型，可基于三维模型显示模块实现工程的虚拟漫游等图3-9　虚拟隧道漫游功能，如图3-9所示。

4. 三维模型集成技术

对于三维模型的可视化统一采用基于TIN的表面模型，便于将勘探工程如钻孔、坑探的三维实体、地表地形模型、地下三维地质结构模型、矿体三维模型进行动态的任意集成显示。

3.4 小结

地质信息集成管理技术是对综合信息进行有效的管理，然后形成标准化的空间地质数据库；其中，空间地质数据库是地质找矿工作信息化、成果编制自动化、综合分析定量化的基础。地质数据处理与成果编制技术包括矿体圈定、矿体资源量估算等技术。三维地质建模与可视化技术是地质数据处理与成果编制技术的基础，包括勘探工程可视化、实体建模等关键技术。

在本章节中，笔者主要对目前国内外应用比较成熟、对地质找矿定量分析起支撑作用的信息技术进行介绍，其中主要包括地质信息集成管理技术、地质数据处理与成果编制技术、三维地质建模与可视化技术等。

中篇 地质找矿工作模式创新：从手工到智能

4 地质找矿全流程智能化信息平台建设

智慧勘探系统是在传统地质找矿方法基础上，以现代成矿理论为指导，以定量统计分析、三维地质建模等技术为支撑，以计算机与信息技术为依托，开发应用于地质找矿全过程的分析处理平台，可实现从野外数据动态采集、地质数据标准化入库与规范化管理、综合地质研究、资源储量估算、勘探设计、成果编制等地质找矿工作全流程信息化和智能化。在本章节中，笔者将对智慧勘探系统平台的体系结构、特点及系统功能作详细阐述。

4.1 智慧勘探系统总体架构

智慧勘探系统总体架构包括以下几点（图4-1）。图4-1　智慧勘探系统总体架构（1）通过智慧勘探系统工程的建设，为地勘工作提供一套改善技术管理、完善服务机制的工作思路，为地质调查、矿产勘查、矿业开发工作提供新的技术方法。（2）以基础地学数据库为依托，实现集野外数据动态采集、地质数据标准化入库、数据规范化管理、地质建模与综合研究等为一体的地质数据标准化工作流程。（3）以地质统计学分析、矿床地质建模、3DGIS等技术为核心，搭建基于定量化地质统计分析的三维地质找矿空间信息评价与分析平台。以构造、物化遥异常、矿化等成矿因素综合分析为基础，结合当代成矿理论研究，建立矿床成矿数字模型的技术方法。（4）搭建涵盖地质找矿业务处理全流程的地质找矿综合信息应用网络平台，基于云计算服务，实现面向不同地质专业、业务应用和工作方式的综合信息分析与处理，为各级地勘单位用户提供多层次、不同业务领域的一站式功能服务。

4.2 智慧勘探系统特点

整个系统的功能特点包括以下四个方面（图4-2）。图4-2　智慧勘探系统技术路线（1）将智慧勘探的理念引入地质找矿工作，通过GIS技术，将地质定量分析、三维地质建模与可视化等技术方法有机地融入地质勘查与找矿工作中，为地勘单位的地质找矿工作提供智能化的信息集成、分析和处理平台，使传统找矿方法向数字找矿方法转变，有效地提升地质勘查技术水平，提高地质找矿效率，缩短项目周期。（2）智慧勘探系统大量吸收了国外定量分析思想与技术方法，形成了一条以现代成矿理论为指导，以地质统计分析与定量评价技术为核心的地质找矿分析评价技术路线。通过将现代成矿理论、矿产勘查新技术与地质统计学、数据挖掘、3DGIS等分析技术相结合，形成地质找矿信息化、智能化综合解决方案，提高地质研究深度与精度，为传统地质找矿工作提供定量化分析技术与评价方法。（3）建立动态采集、初步分析并实时反馈的野外地质工作模式。传统野外地质找矿工作主要依靠罗盘、放大镜等工具进行野外数据采集，其采集效率低、数据质量难以保证，无法高效实现项目实时跟踪和现场监督；智慧勘探系统基于手持智能终端研发，应用于多嵌入式操作系统的数据采集平台，将野外地质资料实时回传至地质数据中心，充分整合单位内部优势技术力量，通过远程服务对数据进行分析与加工形成初步研究结果，并及时将信息反馈给一线工作人员，从而加强野外地质工作指导，提高地质找矿工作效率。（4）将标准化、流程化的工作思路引入地质工作。通过构建跨专业、多学科的地学空间数据库，实现海量、多元、异构地学数据的规范化录入、标准化建库与统一管理。利用搭建式业务处理平台，实现地质业务处理的流程化、规范化，提高业务处理能力与工作效率。

4.3 系统功能与工作机制

智慧勘探系统作为专业服务于地质找矿领域的信息化创新型解决方案，集成了野外数据采集系统、地质勘查数据管理系统和地质找矿业务综合服务系统（图4-3）。其中，地质找矿业务综合服务系统中又分为三维地质建模与分析和地质统计分析与定量评价两大子系统。图4-3　智慧勘探系统各系统间的工作机制

基于嵌入式手持智能终端自主研发了野外数据采集系统，改变了传统野外地质找矿工作方式，实现了地质勘查野外生产数据的动态采集、标准管理与实时回传。

系统在传统找矿研究方法基础上进行了应用创新，以现代矿床学理论为基础，吸收、借鉴国内外先进的定量分析找矿技术方法，探索了基于数字矿床的综合预测评价方法体系，形成了以地质统计定量评价技术为核心的数字化应用平台。

平台主要通过三维地质建模与分析、定量分析等数字手段建立了基于实际成矿信息的数字找矿模型，以矿产成矿模式认识库为基础开展精细化数据挖掘，进行矿床成因综合分析与比对，加深地质找矿研究深度、提升矿床发现精度，为地质勘探提供最优化建议。

目前，该系统在多个国家公益性和社会商业勘查项目中得到了应用推广，在固体矿产勘查、海洋地质调查、城市地质调查、环境地质调查等多领域取得了显著的应用成果。

4.3.1 野外数据采集系统

野外数据采集系统将现场采集的野外地质数据实时回传给数据中心服务器，通过地质数据标准化平台完成数据解译、数据分析、数据建模、评价与设计工作，再以云端远程服务动态定向推送给生产一线，进行勘查成果即时反馈（图4-4）。图4-4　野外数据采集系统

野外数据采集系统改变了传统野外地质找矿工作方式，实现了地质勘查野外生产数据的动态采集、标准管理与实时回传，从而加强了智库中心对野外地质工作的实时指导，提高了找矿现场决策效率。

4.3.2 地质数据综合管理系统

地质数据综合管理系统是以地学数据库为依托，利用空间信息技术实现基础地理地质信息以及地质勘查成果资料（包括图件、图像、表格、文字报告等）一体化、标准化、规范化存储的管理系统（图4-5）。图4-5　地质数据综合管理系统

地质数据综合管理系统实现了地质勘查各个阶段、各种数据的分类存储和标准化管理，解决了信息资源无法共享等诸多问题，满足了地质信息软件提供跨专业、多学科、海量数据的存储、管理、综合解译、一体化处理工作需求，形成了高效一体化的矿产勘查信息处理与

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