伴随浅部矿产资源日趋枯竭，开发深部矿产资源已成为保障国家资源安全的势必选择。以色日金矿床 AuIV 矿带为典型案例，系统分析了三维地质建模与深度学习技术相结合在深部找矿预测中的应用。基于 GoCAD 软件，整理了 34 个钻孔的定位、测斜、岩性及地球化学等多源地质数据，构建了精细的三维地质模型，为深部矿体空间剖析提供了可视化与定量化的数据基础。针对深部矿体辨别所面临的复杂地质结构与矿化信息隐匿等挑战，革新性地研发了一套适用于三维地质环境的卷积神经互联网预测框架。
三维地质建模与智能深部找矿预测办法研究——以色日金矿床为例
刘嘉辰1，李伟涛1，冉祥金1*，魏丽琼2，吉明甲2，张焱焱3
1.吉林大学地球科学学院;
2.青海地质调查局;
3.吉林工商学院经贸学院
摘要
伴随浅部矿产资源日趋枯竭，开发深部矿产资源已成为保障国家资源安全的势必选择。以色日金矿床 AuIV 矿带为典型案例，系统分析了三维地质建模与深度学习技术相结合在深部找矿预测中的应用。基于 GoCAD 软件，整理了 34 个钻孔的定位、测斜、岩性及地球化学等多源地质数据，构建了精细的三维地质模型，为深部矿体空间剖析提供了可视化与定量化的数据基础。针对深部矿体辨别所面临的复杂地质结构与矿化信息隐匿等挑战，革新性地研发了一套适用于三维地质环境的卷积神经互联网预测框架。在数据处置阶段，该框架对原始钻孔数据进行清洗后，借助克里金插值办法优化矿体边界，并进行网格化处置，共生成 210 组增强样本用于模型练习与测试。该框架基于三维卷积神经互联网构建了智能深部找矿预测模型，并在测试集上获得了显著成效，预测准确率达到 78.3%，精准率为 82.1%， AUC 值达 0.82，显示出好的泛化能力和靠谱性。应用该模型对色日金矿床深部拓展定位预测，成功辨别出 3 处成矿概率较高的找矿靶区，其中 2 处找矿靶区坐落于 500~650 m 深度的次级断裂控制地区，预测误差控制在 12%以内，与已知钻孔数据的验证结果吻合好，表明该办法在深部隐伏矿体空间定位方面具备较高精度。该成就不只验证了三维地质建模与AI技术融合的可行性，也体现了其在提高深部资源预测效率方面的明显优势。
关键字：三维地质建模;深度学习;深部找矿预测;GoCAD;三维卷积神经互联网;钻孔;色日金矿床
引言
近年来，中国经济社会进步对能源和矿产资源的需要持续攀升，矿产资源安全已成为保障国家策略推行的要紧基础。伴随地表及浅部矿产资源开发趋于饱和，找矿方向越来越向深部隐伏矿体延伸。然而，深部地质环境复杂，传统找矿办法依靠人工经验与简单类比剖析，很难有效分析非线性地质要点的空间关联性，亟须理论与技术层面的突破。
在此背景下，多种基于平面的找矿预测办法相继提出。然而，在深部找矿预测方面，三维地质建模凭着多源数据融合与空间可视化优势，成为深部找矿的核心技术方法。其通过整理地质填图、地球物理勘探(如重力、磁法)、地球化学异常、钻孔岩芯等多维数据， 构建高精度三维地质模型，可直观揭示控矿架构、岩性界面与成矿要点的空间展布规律。三维地质模型与数值模拟技术相结合，在一定量上为拓展深部找矿预测提供了技术方法。国家政策层面亦为深部找矿提供了强力支撑，《矿产资源勘查开采登记管理方法》等法规的颁布，进一步明确了深部资源勘探的合法性与紧迫性。
目前，AI技术的飞速发展在地质范围获得广泛应用，为地质建模与成矿预测注入了新动能。以机器学习、深度学习为代表的数据驱动办法，在图像辨别、空间模式挖掘、找矿预测等范围展示出显著优势。比如，贾然等使用 Stacking 集成学习技巧，基于地质|地球物理数据，达成了岩性自动分类与三维建模效率提高，验证了自动化技术在复杂地质建模中的可行性。在找矿预测方面，深度学习技术被广泛应用，“成矿系统”与“相似类比”办法的深化研究，为深部找矿提供了系统性框架。三维地质建模与机器学习算法的结合，则能突破传统经验模型的局限，达成隐伏矿体空间定位与资源量的定量化预测。
然而，现有研究仍面临重点挑战：一方面，深部地质数据具备多源异构、高维非线性特点，传统建模办法很难充分挖掘数据间的深层关联;其次，自动化技术在地质范围的应用尚处于探索阶段，算法适应性、模型讲解性与实质勘探需要的衔接仍需优化。以青海沟里区域的色日金矿床为例，该区成矿条件复杂，深部找矿潜力巨大，但现有勘探数据尚未通过自动化方法达成高效集成与预测验证。
立足国家资源策略需要，以色日金矿床为研究载体，拓展三维地质建模与深度学习融合的深部找矿预测办法研究。通过构建多源数据协同的三维地质模型，研发适应复杂地质环境的深度学习算法，探索成矿要点空间耦合机制与矿体定位规律，旨在打造一套自动化、高精度的深部找矿预测技术体系，为中国策略性矿产资源勘查提供理论支撑与技术示范。
1.成矿地质背景
色日金矿床坐落于是青藏高原东北缘，是东昆仑造山带与柴达木地块交会部位的要紧成矿区。矿区具备复杂的地质架构和优越的成矿条件，主要岩石种类包含斜长花岗岩、花岗闪长岩、闪长岩等，同时发育蚀变花岗岩、架构蚀变岩及硅质岩。这类岩性界面一般受断裂活动显著影响，随着破碎带和热液蚀变现象，其中，褐铁矿化斜长花岗岩与金矿化关系密切，表明热液活动对成矿具备要紧贡献。
矿区内发育了北西向 F2断裂，这是控制矿体空间展布的主要架构。次级断裂及其交会部位是矿体富集的重点地区，矿体呈脉状沿断裂分布，局部膨大，最大延伸长度达 430 m，平均厚度 8.5 m。除此之外，矿体的空间分布与断裂及特定岩性(如闪长岩、蚀变带)高度耦合，展示“架构|岩性复合控矿”的特点。
在矿化特点方面，矿区内划分了 AuⅢ、 AuⅣ、 AgⅠ等多条矿带。其中， AuⅣ矿带是主要研究对象。钻孔数据显示，该矿带平均见矿率为 68.8%，矿化段金品位≥0.5 g/t，高品位地区(金品位≥1.0 g/t)集中于矿体中部，与断裂密集区吻合。除此之外，矿体垂向延伸显著，预测深度已突破 500 m，深部靶区(如 500~650 m)受次级断裂控制，具备进一步勘探的潜力。
2.办法
2.1 数据筹备与三维地质建模
与本次研究有关的数据见表 1~5。主要包含 34 个钻孔的定位、测斜、化验结果及岩性等。通过以下步骤完成数据清洗：剔除缺失值与异常数据(如钻孔轨迹偏差5%);将坐标统一转换为 WGS84 坐标系，矿物品位归一化至[0,1];借助 GoCAD 软件的“Well Data”模块导入格式化后的 Excel 数据。数据导入前，还需进行数据的预处置，包含删除无关数据、填补缺失值和标准化数据格式。这一步骤对提升模型的靠谱性和有效性很重点。一旦数据筹备妥当，便可借助 GoCAD 软件的导入工具将它导入系统。在导入过程中，应确保数据的对应关系和层级结构得到准确反映，这一般涉及设置正确的字段对应关系和数据分析规则。一系列精细且细致的数据筹备和导入工作，为构建精准且好用的三维地质模型提供了坚实基础。
表 1 钻孔
表 2 定位
表 3 测斜
表 4 化验结果(部分数据)
表 5 岩性(部分数据)
三维地质建模步骤见图 1。总体建模步骤遵循“先控制，后加密”原则，基于测斜数据重建钻孔三维轨迹;依据岩性划分地层边界，借助克里金插值法优化界面连续性;以金品位≥0.5 g/t 为阈值，提取矿化段并构建矿体表面模型。在此基础上，用 GoCAD 地质建模软件进行三维地质建模，确保将钻孔中辨别出的面模型整理为连续的三维矿体模型。所构建的三维矿体模型应反映矿体的形状、空间分布、厚度及品位。为了提高模型的精准性和连贯性，可以应用地学统计学办法(比如克里金插值法)进行空间插值预测，从而填补未钻探地区的矿体数据，使模型更完整。除此之外，对模型进行平滑和优化处置，以确保其形态和数据的科学性。
构建完成的三维矿体模型不只提供了矿体的空间分布信息，还为资源评估、开采规划和环境管理提供了科学依据。通过这种系统性和严谨的建模办法，可以达成矿体分布的精确可视化，为矿区开发提供关键的技术支持。
图1 三维地质建模步骤
2.2 深部找矿预测模型
卷积神经互联网(CNN)可以自动从很多数据中学习空间层次的特点，这致使其在图像、视频处置，与三维数据剖析中表现出色。对于地质范围，特别是深部矿产预测， CNN 不只能处置静态的地质数据，还能通过其卷积层捕捉地质结构的空间关系，这对于理解复杂的地质架构至关要紧。
在深部矿产预测的实质应用中，三维卷积神经互联网(3D CNN)通过剖析地质、地球物理和地球化学等数据，可以有效辨别矿体的空间分布及其与周围环境的关系。这类数据经过预处置后输入互联网， 3D CNN通过剖析其多层结构来学习数据中的深层特点，输出矿产预测结果。比如，借助 3D CNN 处置钻孔数据和地球物理数据，可以有效预测矿体的形态和大小，与其在深部的延伸状况。
除此之外， 3D CNN 在练习过程中可以自动调整内部参数，大大降低了传统办法中人工选取和调整特点的需要。通过深度学习技巧， 3D CNN 模型可以提取愈加抽象和复杂的地质特点，这对于很难用肉眼直接察看到的深部矿产非常重要。
三维地质模型为拓展深部找矿预测提供了基础数据。借助三维地质模型，基于AI卷积神经互联网技术在矿产范围获得的一系列成就，将研究区划分为一系列三维网格单元，将已有钻孔的地球化学数据作为已知标签，达到含矿品位的岩芯样所在三维网格单元作为含矿样本，未达到含矿品位的岩芯样本所在的三维网格单元作为非含矿样本，打造深度学习练习数据集。借助 3D CNN 模型构建深部找矿预测AI模型(见图 2)，通过试验练习该模型，使其达到稳定后，可以用于预测未知地区是不是达到含矿品位，从而达成深部找矿的最后目的。
基于上述思路， 将矿区划分为 10 m×10 m×10 m 的立方体网格，共生成 70 个练习样本;每一个样本包括100 个数据点，特点包含 x、 y、 z 坐标、 金品位及与网格中心点距断裂面距离; 通过平移与旋转等办法生成增强数据， 将样本量扩展至 210 个，构建了深部找矿预测练习数据集。 按 4∶ 1 的比率将练习数据集划分为练习集和测试集。将练习集输入深部找矿预测模型后，计算机可以通过持续的迭代练习来学习已知样本(包括含矿样本和非含矿样本)的特点，形成固化的参数，从而生成深部找矿预测模型。
图2 深部找矿预测AI模型互联网结构
深部找矿预测AI模型互联网结构见图 2。由图 2 可知，该模型互联网结构分为 4 个部分，其特点如下。
1)第一卷积层：这一层用 64 个卷积核，每一个核的大小是 3× 3× 3。卷积层主要用于从原始输入数据中提取空间特点。在这样的情况下，因为核大小较小，这一层特别善于捕捉局部特点，如边缘、纹理等。
2)第二卷积层：伴随深度的增加，第二卷积层一般负责从第一卷积层提取的低级特点中进一步提炼出更高级、更抽象的特点。用 128 个卷积核可以使互联网探索更多的特点，增加模型的表达能力。在深度学习的语境中，较深的卷积层一般可以捕捉到比初级层更复杂的模式(如对象的部分或整体结构)，这对于解决复杂的空间辨别问题至关要紧。
3)池化层：用最大池化层，用于减少输入的数据量，并且可以保留关键的特点，减小练习时间并维持练习的成效。
4)全连接层：全连接层的主要用途是将之前卷积和池化层提取并组合的特点进行总结和分类，并通过 Softmax 函数计算输出最后的预测结果。
其中， 3D CNN 结构的 Python 达成重点代码如下：
3.结果与剖析
3.1 三维地质建模结果
基于 GoCAD 软件，打造了青海色日金矿床 AuIV 矿带的三维地质模型(见图 3)。 通过对 AuⅣ矿带的三维地质模型剖析，揭示了矿体的空间分布特点：矿体呈北西向展布，与地区断裂(F2断裂)的空间耦合度达 72%。矿体以脉状为主，局部膨大，最大连续延伸长度达 430 m，平均厚度 8.5 m。高品位(w(Au) ≥1.0 g/t)地区集中于矿体中部，与钻孔 ZK0003(w(Au)最高值 3.2 g/t)地方吻合，进一步印证了“架构|岩性复合控矿” 理论。
图 3 AuⅣ矿带三维地质模型
3.2 深部找矿预测结果
试验使用的软件、硬件参数见表 6。将练习数据集输入 3D CNN 智能深部找矿预测模型进行练习。为了评估模型性能，绘制了受试者工作特点曲线(ROC)，横坐标为假阳率(FPR)，纵坐标为真阳率(TPR)，红色实线表示模型在练习集上的表现，蓝色点虚线表示模型在测试集上的表现，结果见图 4。由图 4 可知：模型在测试集上的准确率为 78.3%，精准率为 82.1%，召回率为 75.6%， F1 值为 78.7%， ROC 曲线下面积(AUC 值)为 0.82，表明模型对正负样本的区别能力较强。
表6 试验使用的软件、硬件参数
图4 ROC曲线图
总体而言， 3D CNN 智能深部找矿预测模型在空间特点提取、效率和多尺度适应性方面表现出显著优势，但在数据依靠性和讲解性方面仍存在肯定局限性，将来可通过融合多源数据和增加互联网深度进一步提高模型性能。
将练习后的模型应用于青海色日金矿床 AuIV 矿带，深部找矿预测结果见图 5。由图 5 可知，共辨别出 3 处靶区，其中包括 2 处高概率(P≥0.8)靶区： 靶区 A 坐落于现有矿体中部偏北深部(深度 500~650 m)，推断为 F2断裂的次级架构控矿地区;靶区 B 坐落于中部(深度 300~400 m) ， 经虚拟钻孔模拟显示， 金平均品位 0.87 g/t。然而，模型对稀疏数据地区的预测置信度(P=0.4~0.6)较低，需结合地球物理数据进一步约束。
图5.深部找矿预测结果
4.结论
1)基于 GoCAD 软件，整理了色日金矿床 34 个钻孔的多源地质数据，构建了色日金矿床 AuIV 矿带精细的三维地质模型，达成了矿体形态、断裂及围岩分布的三维动态展示，为深部矿体空间剖析提供了可视化与定量化的数据基础。
2)拓展了三维地质建模与深度学习算法的交叉革新研究，提出了智能深部找矿预测办法。该办法基于 3D CNN 构建了智能深部找矿预测模型，捕捉了深部矿体与围岩的空间关联性。即便在练习样本有限(70组，增强后 210 组)的条件下，预测结果仍表现出较高鲁棒性。
3)成功辨别出 3 处成矿概率较高的找矿靶区，其中 2 处靶区坐落于 500~650 m 深度的次级断裂控制地区，预测误差控制在 12%以内，与已知钻孔数据的验证结果吻合好，表明该办法在深部隐伏矿体空间定位方面具备较高精度。
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