文章摘要
刘文毅,梁楠鑫,杜虹,张娅,喻姝研,辛梓豪,李永峰,张宇,刘中杰,毛先成.基于 Transformer的豫西熊耳山地区金矿地球化学异常提取研究[J].矿产勘查,2025,16(8):2057-2066
基于 Transformer的豫西熊耳山地区金矿地球化学异常提取研究
Gold deposits in Xiong'ershan Area, western Henan Province based on transformer research on the extraction of geochemical anomalies
投稿时间:2024-11-30  
DOI:10.20008/j.kckc.202508020
中文关键词: 地球化学勘查  异常识别  机器学习  金矿  熊耳山中图分类号:P611文献标志码:A文章编号:1674-7801(2025)08-2057-10
英文关键词: geochemistry exploration  anomaly identification  machine learning  gold deposit  Xiong'ershan district
基金项目:本文受河南省地质研究院2024年度地质科技攻关项目(2024-903-XM05)资助。
作者单位
刘文毅 河南省地质研究院河南郑州 450016
高分辨率对地观测系统河南数据与应用中心地质分中心河南郑州 450016
中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室地球科学与信息物理学院湖南长沙 410083 
梁楠鑫 中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室地球科学与信息物理学院湖南长沙 410083 
杜虹 河南省地质研究院河南郑州 450016
高分辨率对地观测系统河南数据与应用中心地质分中心河南郑州 450016 
张娅 河南省地质研究院河南郑州 450016
高分辨率对地观测系统河南数据与应用中心地质分中心河南郑州 450016 
喻姝研 中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室地球科学与信息物理学院湖南长沙 410083 
辛梓豪 中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室地球科学与信息物理学院湖南长沙 410083 
李永峰 河南省地质研究院河南郑州 450016 
张宇 河南省地质研究院河南郑州 450016 
刘中杰 河南省地质研究院河南郑州 450016 
毛先成 中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室地球科学与信息物理学院湖南长沙 410083 
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中文摘要:
      熊耳山矿集区是中国重要的金成矿带,但成矿地质条件复杂,传统地球化学异常提取方法难以有效捕捉潜在的复杂地质信息,且缺乏对数据全局特征的充分利用。本文引入具有多头注意力机制的 Transformer模型,以捕捉地球化学数据中的长程关联,提升异常提取的精度和稳定性。基于 1∶50000水系沉积物地球化学数据,利用 Transformer模型重构地球化学背景,并通过计算原始与重构元素浓度的欧氏距离实现金矿相关的异常信息提取。模型评价结果 AUC值达 0.876,提取的异常与已知金矿点分布、控矿构造展布一致,表明识别的异常可靠性高。基于识别的化探异常,本文圈定了熊耳山地区金成矿潜力区 6处,可供后续金矿勘查部署参考。
英文摘要:
      The Xiong'ershan ore concentration area represents a significant gold metallogenic belt within China.However, the metallogenic geological conditions are complex. Traditional geochemical anomaly extraction methodolo-gies struggle to effectively capture the underlying complex geological information and lack the comprehensive utiliza-tion of the global characteristics inherent in the data. In this study, the transformer model, equipped with a multi-head attention mechanism, is introduced. This mechanism enables the capture of long-range correlations within thegeochemical data, thereby enhancing the precision and stability of anomaly extraction. Leveraging the 1∶50000 stream sediment geochemical data, the transformer model is employed to reconstruct the geochemical background.Subsequently, the geochemical anomaly information related to gold deposits is extracted by computing the Euclideandistance between the original and reconstructed element concentrations. The AUC value of the model reaches 0.876,and the extracted geochemical anomalies are consistent with the distribution of known gold deposits and the distribu-tion of ore-controlling structures, indicating that the identified anomalies have high reliability. According to the re-sults of geochemical anomaly identification, this paper delineates six gold metallogenic potential areas in theXiong'ershan area, which can serve as a valuable reference for the subsequent deployment of gold exploration efforts.
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