依据成矿条件数值模拟与机器学习算法预测深部矿床

依据成矿条件数值模拟与机器学习算法预测深部矿床

论文摘要

<正>本研究以凡口铅锌矿为例,将数值模拟与机器学习算法结合,探讨深部找矿、预测的新途径。首先,在野外资料研究的基础,通过对研究矿区勘探线剖面进行构造应力场模拟,获得剖面应力的分布。然后,将钻孔处的节点数据随机划分出训练集和测试集,利用训练支持向量机算法建立成矿分类模型。最终,对研究区域进行成矿分类。

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文章来源

类型: 国内会议

作者: 周永章,王语,肖凡,王俊

来源: 2019年中国地球科学联合学术年会 2019-10-27

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 地质学,矿业工程

单位: 中山大学地球科学与工程学院,广东省地球环境与地球资源研究中心

分类号: P618.4

DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.064436

页码: 10

总页数: 1

文件大小: 234k

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