矿产资源的评价与预测方法探究

摘要：在大数据时代背景下，如何利用好地学大数据开展资源评价与预测是一项重要的研究课题。为此对矿产资源总量评价、尤其是常用的矿产资源总量预测方法以及定量预测常用方法的原理及优缺点、适用范围和适用条件作了阐述。

关键词：矿产资源；资源评价；定量预测；矿产勘查远景分析

一直以来,矿产资源潜力情况都是各个国家的关注重点,要保证稳中求进的经济可持续发展，就需要加强生态和环境保护的同时合理开发利用矿产资源。21世纪，应用大数据进行资源潜力评价成为新的重要手段，中国科学院院士赵鹏大[1]提出，大数据时代数字地质能推动地质找矿新发展，需重视数字地质研究。中国地质科学院肖克炎指出要以大数据时代的预测思维方法,结合具体工作开展研究。基于理论创新模式的矿产资源储量预估与评价，运用地理信息系统及三维地质建模技术对隐伏矿床的地下资源进行估算，尽管我们在实际勘查工作中应用到以上先进技术，但是在隐伏矿床地质数据运用方面还存在一些不足，所以在传统地质数据驱动预估前提下，将地质勘查工作流程、数据分析技术、数据管理技术等方面使用新技术，对提高预测准确性，增强工作实效起到了推动作用[1-3]。

1矿产资源潜力评价的基础理论

矿产资源评价三大理论是类比、求异、组合控矿,它的理论依据是：类似的地质环境和成矿条件应该产出类似的矿产资源。资源总量的计算在很多情况下则是以“定量类比”为基础。“数量类比”是指类比和类比对象的量化、类比标准的量化、相似程度的量化、不同程度的统计标准。在资源评价中，一般认为特定的矿床是标准的，或在地质条件被称为模型区或控制区的区域中，并且这些区域被用作定量类比的标准。然后把空白矿区与其进行对比研究,从而评价空白区的资源潜力或者提供进一步勘查的方向。因此,建立正确的模型和对类比对象相似程度的把握是保证资源评价预测效果的关键。

2矿产资源总量评价的主要方法

起初矿产资源的开采量评价所使用的方法是国际上所推行的例如：矿床模型构建法、区域价值评估法、德尔菲法、丰度估计法。综合起来,这6种方法中以综合方法和矿床模型比较精确,适用地质研究程度高、地质勘查资料较全的地区。德尔菲法和丰度估计方法比较快速、简单,但丰度法要求的区域地球化学背景资料,以及区域价值和体积法精度要低一些。

3矿产资源评价预测方法

矿产资源评价预测方法主要有GIS法、地球化学块体法、逻辑信息法、证据权重法、灰色系统理论、地质统计法等。它们各有不同特点及要求。变量统计分布特征通常情况下是地质统计学常研究方面，依照地质结构特点，对其进行具体分析，将空间变量模型逐步进行完善。使用地理信息系统进行矿产资源的预估与评价需要有几方面必须要注意：第一方面为除了将预测数据输入到系统内，也要将所收集的实际控矿因素资料传入到系统之中，最终完成数据库的编辑；第二个方面为数据进行复合前，需要将所有的数据进行标准化归类与整理，根据这些标准化的数据建立成矿区分模型，使用地理信息系统中的信息空间复合模块进行区别，而空间变量模型在多种数据识别过程中可分为数据预处理、特征选择、特征分类、数据结果输出及分类识别等模块。其中数据的预处理是最为重要的环节，它会对信息系统的识别正确性起到重要作用；第三方面为将分类器改动及维修要切合实际，让系统识别结果更加准确。目前，随着地质勘查的深入，地表勘查已无法满足社会所需，向深部隐伏矿、盲矿或难识别矿的预测、普查和评价是研究和工作重点,不仅成本高，找矿技术难度也大大提高，传统的勘查方式和评价不能发挥更显著的作用。将传统的找矿方法与物探、化探、遥感等找矿方法有机地结合起来,充分应用新理论、新技术,最大限度地利用各类地学资料,建立数字化预测数据平台、根据预测矿产模型进行数据清洗、编制预测要素图件、建立预测模型、圈定预测靶区和成矿远景区、进行资源潜力估算等才是预测评价的基本任务与流程。

4结语

纵观当前国内外矿产资源评价的方法实践,现代科学技术、多元地学信息与成矿理论,无论从理论、技术还是效果来看,以GIS为主要工具的矿产资源评价方法都凸显出光明的前景，在实际应用中也扩展到各领域，特别是在近些年地质矿产评价与预测方面得到高度的重视,成为了地质人不可缺少的新装备。基于地质大数据理念下的矿产资源评价与预测应广泛应用GIS等计算机信息处理技术,进一步研究模型驱动，同时将虚拟现实技术，三维建模技术，可视化技术综合起来，取长补短，让地质大数据综合信息与现代成矿理论有机结合,促进产资源评价与预测方法更加科学化、系统化、信息化、动态化和可视化，从而提高地质勘查的效率和水平。

作者：邹志友 单位：长江大学地球科学学院 桂林理工大学南宁分校