大數據背景下的金屬礦綜合信息找礦模型構建研究

劉 暢

（甘肅省地質礦產勘查開發局第一地質礦產勘查院，甘肅 天水 741020）

長期的礦區地質勘查工作中累積了大量的數據信息，為了便于總結出金屬礦成礦規律和找礦依據，需要對金屬礦礦產資源信息進行整合，并分析出礦產資源的找礦前景。由于信息量基數過大，傳統方法不僅工作效率低，而且得出的找礦前景結果大多與實際不符，為找礦工作增加了難度[1]。所以此次將大數據背景下金屬礦綜合信息找礦技術應用到礦產挖掘工程當中，將金屬礦產資源大數據利用建模形式展現出來，分析出礦產資源數據中潛在的找礦價值，并借助人機交互分析方法和交互技術，輔助礦產資源信息整合，為礦產資源開采環境的部署提供有價值的參考，同時提高礦金屬產資源信息整合效率，以及找礦前景分析精度。

1 大數據背景下金屬礦產資源信息找礦模型構建

此次運用金屬礦找資源找礦技術對礦產資源信息進行整合，提出模型構建方法如下圖所示。

圖1 大數據背景下金屬礦產資源信息化模型構建

由于原始的礦產資源信息數據中含有大量的無效數據，需要對原始數據進行預處理。運用平均值法將數據填補完整，采用校正的方法將原始數據的離群值規范到標準范圍內。在金屬礦產資源模型構建過程中，數據處理是最為主要的，對原始數據進行坐標轉換，其中包括礦產資源地理坐標系的轉換和坐標格式的轉換[2]。

采用GPS地圖提供的坐標轉換接口將原數據WGS-50坐標系轉換到BG-05坐標系，由于GPS地圖提供的坐標轉換接口每次轉換的坐標數量有限，為了加快礦產資源坐標系轉換工作，還需要編寫腳本來完成。原始的數據指標格式為度/分/秒格式，需要將其轉換為十進制角度坐標格式，其轉換公式為：

公式（1）中，d表示度，m表示分，s表示秒，以此完成了對原始數據礦產資源信息預處理模型。

當完成了對于原始數據預處理后，將礦產資源點數據在GPS地圖上進行標識，為了便于識別，礦產資源點數據使用不同的符號來表示[3]。當所要整合的礦產資源信息只有一類點數據時，使用顏色來編碼數據屬性值，通過相應的映射函數來定義標識顏色和數據屬性值的模型關系，顏色映射可以更加直觀的展示出礦產資源空間分布情況；當所要整合的礦產資源信息化數據模型屬性值比較復雜時，采用交互的方式來標識。將礦產資源數據的屬性值與GPS地圖上的圖標關聯在一起，通過信息窗口的方式列出所有數據的屬性值，信息窗口的交互方式可以更加詳細的展示礦產資源的具體信息[4]。

對于礦產資源綜合信息化管理模型構建，采用GPS地圖與雷達視圖關聯協作的方法來展示多維屬性整合信息，及模型展示，雷達視圖是展示礦產資源數據多維屬性的一種方法。通過在GPS地圖上繪制礦產資源地理區域模型，在雷達視圖中展示礦產資源數據的多維屬性，通過在建立的模型圖當中展示出較為系統的信息化礦產資源，以此實現基于大數據背景下金屬礦產資源信息化模型構建。

2 大數據背景下的金屬礦產資源找礦前景分析

收集礦區所有地質勘查資料信息，其中包括礦區地質信息、物理勘探信息、化學勘查信息、遙感勘查信息、數字填圖信息、各個勘探大比例尺資料信息等，才收集的與礦區找礦前景分析有關的所有信息進行清洗處理，將重復信息、無效信息進行剔除，對于圖形數據要進行空間坐標轉換處理。在數據處理過程中要將看似矛盾的數據進行仔細核對，將處理、核對完的數據輸入到計算機數據庫中。結合一定地質時期、一定地質構造單元，并運用大數據技術對數據庫中的數據進行分析，確定礦區內含有的礦產資源種類以及可能形成的礦床類型[5]。為了更深層次的提取到礦區的成礦信息，對數據進行專題化信息處理，并且運用上文提出的金屬礦產資源信息化整合方法對礦區綜合預測圖件進行編制，深化礦區成礦規律研究，對金屬礦產資源的種類增加識別指標要素，提高礦區找礦前景分析精度。結合礦區綜合預測圖件編制成果，建立礦床綜合預測模型，并針對礦床分布特征進行相關分析，總結相應的預測指標特征。最后采用相關性分析方法，結合礦床綜合預測模型，對礦區的成礦遠景區和靶區進行圈定，并預測出礦區潛在資源量，以此實現了金屬礦產資源找礦前景目標。

3 結語

大數據背景下的金屬礦產資源信息化找礦建模構建方法，在礦產資源信息整合過程中，通過大數據信息化技術對數據進行清理整合；在金屬礦產資源找礦前景分析中，利用大數據信息化找礦技術對勘查信息進行相關性綜合分析，提高了金屬礦產資源信息整合及找礦前景的工作效率和精度，同時也提高了礦產行業的數字化、信息化水平，促進地質找礦突破。