基于組合賦權的固體礦產物探及找礦效果評估模型

孫玉鳳

（山東省第一地質礦產勘查院，山東 濟南 250000）

固體礦產物探是礦產資源勘探中的主流方式，近年來，相關部門對其的研究力度不斷加大。通過固體礦產物探結果，能夠為找礦效果評估提供精準的數據支撐。找礦效果評估模型是評價找礦效果的主要應用模型，在我國，針對此方面研究的重視程度顯然不夠[1]。因此，針對找礦效果評估模型研究是具有現實意義的。結合以往研究資料中表明，針對此方面僅有的文獻均是針對某一具體礦區展開的具體研究，證明此研究不具有廣泛的適用性。為此，有必要更新之前學者對其作出的研究。本文在對固體礦產物探及找礦效果評估模型分析中，針對物探異常的主要特征加以詳細分析，并引進先進的物探方法對固體礦產物探異常特征進行綜合分析，以此作為判據，為找礦效果評估提供真實、有效的數據支持[2]。但傳統評估模型由于未計算找礦效果權重，在實際應用中存在評估置信度低的問題。組合賦權作為一種量化方式，能夠通過設定組合評估指標，為指標賦權，進而提高評估的精度。基于此，有理由將組合賦權應用中找礦效果評估模型設計中，致力于從根本上提高評估置信度。

1 組合賦權

在進行綜合評估的過程中權重的確定確實是很重要的，對最終的結果會起著決定性的影響。組合賦權作為一種賦權方式，其組合的主要內容為將主觀賦權與客觀賦權相結合，進而彌補單方面賦權的缺陷。通過組合賦權的方式，最大限度地提高不確定評估的精度，保證評估樣本基數夠大的前提下，保證其賦權結果能夠高精度表示實際結果。基于此，本文提出基于組合賦權的固體礦產物探及找礦效果評估模型，其具體研究內容，如下文所述。

2 評估模型

2.1 提取固體礦產物探異常信息

本文在固體礦產物探過程中，提取固體礦產物探異常信息。針對固體礦產中的TEM異常特征，該異常通常表現為環形異常，高值異常為巖性的反映，具有多階段侵入特點，是固體礦產的主要異常特征[3]。根據異常切片，能夠求取不同深度的重磁延拓，并利用GeoIPAS軟件三維立體圖功能進行排列對比，結果表明：基性巖體（輝長巖）呈低磁、高重力特征，超基性巖體（橄輝巖、橄欖巖）呈高磁、低重力特征，固體礦產密度隨深度增加而逐步增高，達到一定深度后趨于穩定，巖芯測量結果表明約500m深度以上的固體礦產密度普遍低于正常水平，可能與橄欖石的氧化、伊丁石化有關，而且基性程度越高的巖石密度值變化范圍越大。利用GeoIPAS數據對剩余重力按每200m向上延拓，并對結果數據進行歸一化處理，將處理結果由探礦者軟件建立模型，得到坡一低重力地質體。以此，提取固體礦產物探異常信息。

2.2 固體礦產物探異常信息反饋

在提取固體礦產物探異常信息的基礎上，通過固體礦產物探異常信息反饋，為找礦效果評估指標賦值提供基礎數據。首先，使用放射性物探方法以中梯裝置為基礎，針對固體礦產，開展對固體礦產的剖面性工作，驗證鉆孔位置為綜合物探詳查工作的重點區域，可以通過地面高精度磁法以及激電法得出視極化率異常信息。根據視極化率異常信息分析多種固體礦產存在的情況可以判斷，如果區域上有酸性的花崗巖及中性的閃長巖的情況出現，再加之固體礦產找礦區域構造比較復雜，有大量的碳酸鹽如灰巖，大理巖等巖石出現，都是典型找礦標志[4]。除此之外，在激電中梯剖面接觸帶上有很多礦化的標志，比如一些菱鐵礦化，赤鐵礦化等的磚紅色的礦化物質存在。使用放射性物探方法對固體礦產進行放射性異常測試，通過γ、β以及三條射線反饋得到的固體礦產視極化率異常信息，如表1所示。

表1 固體礦產視極化率異常信息

結合表1信息，確定固體礦產放射性場與固體礦產分布的關系。基于放射性物探方法，根據固體礦產本身的放射性，在通常情況下一種固體礦產可以同時放射出γ、β以及α三條射線[5]。γ與α射線可以作為找礦的依據，根據γ與α射線的物理性質縮小找礦區域，β射線主要用于對礦山地下巖土介質局部變化的地球物理場變化情況進行掌握，從而得出礦山地球物理場的分布以及變化特征，因此，γ與α射線強度的分布特征可以作為找礦的依據，并根據γ與α射線的具體分布規律以及特征縮小找礦區域。

2.3 基于組合賦權計算找礦效果評估模型權重

根據固體礦產物探異常信息反饋后，本文基于組合賦權，結合主觀賦權法以及客觀賦權法通過計算的方式，計算找礦效果權重，確定找礦效果評估模型中的指標權重[6]。首先，計算找礦效果評估模型主觀權重值，從而確定相鄰量化分析指標之間的相對重要程度。設評估模型主觀權重值為wk，則有公式（1）。

在公式（1）中，ri指的是第i量化分析指標的權重值。而后，計算評估模型的客觀權重值，通過客觀賦權，賦予該指標更高的權重。設評估模型的量化分析指標信息熵值為Ej，則有公式（2）。

在公式（2）中，In指的是特征比重；pij指的是找礦效果量化分析指標中包含的信息量。根據得出的量化分析指標信息熵值可知，信息熵值越大證明模型的量化分析指標中包含的信息量越多；反之，則包含的信息量越少[7]。通過信息熵值，計算找礦效果評估模型的客觀權重值。設客觀權重值為wj，則有公式（3）。

在公式（3）中，j指的是標準量化數據個數，為實數。根據得出的主觀權重值以及客觀權重值，計算模型設計組合權重。結合指標的差異性以及對找礦效果評估的貢獻程度，體現在組合權重pi中，可根據組合權重法計算pi的數值，具體計算過程，如公式（4）所示。

通過公式（4）可得找礦效果評估模型組合權重，pi值越大證明該模型評估得出的找礦效果越好。

3 實例分析

3.1 實驗準備

采用設計試驗的方法，確定了礦體位置，參數包括：路線間距200m～300m，點距200m～500m，土質以細砂為主，夾薄層粉土；層卵石，平均厚度為15.47m，土質為充填物以礫砂、細砂。在確定某礦基本條件后，首先使用本文基于組合賦權設計模型評估其找礦效果，通過GIS Aiss軟件記錄評估置信度，設之為實驗組；再使用傳統模型評估其找礦效果，同樣通過GIS Aiss軟件記錄評估置信度，設置為對照組。可以看出，本次實驗對比內容為評估置信度，評估置信度可以作為一個向量場直觀反映出找礦效果評估的精度，評估置信度數值越高證明該模型的有效性越高。實驗次數為10次，記錄實驗結果。

3.2 實驗結果與分析

整理實驗結果，如表2所示：

表2 評估置信度對比表

結合表2所示，本文設計評估模型評估置信度明顯高于對照組，針對找礦效果評估精度更高，可以滿足其最優管理的實際需求。驗證了設計評估模型在找礦效果評估中的有效性，從而說明所設計的評估模型其各項功能可以滿足設計要求，具有實際應用意義以及現實推廣價值。

4 結語

本文通過實例分析的方式，證明了設計評估模型在實際應用中的適用性，以此為依據，證明此次優化設計的必要性。因此，有理由相信通過本文設計，能夠解決傳統找礦效果評估中存在的缺陷。但本文同樣存在不足之處，主要表現為未對本次評估置信度測定結果的精密度與準確度進行檢驗，進一步提高評估置信度測定結果的可信度。這一點，在未來針對此方面的研究中可以加以補足。與此同時，還需要對固體礦產物探方法的優化設計提出深入研究，以此為提高固體礦產物探質量提供建議。