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摘要
找矿效果取决于找矿靶区预测的准确程度，传统的“综合信息成矿预测”(定性研究)已无法深入挖掘现有地质信息的潜在价值。本文应用大数据思想、方法，对甘肃省祁连山—龙首山地区1∶20万区域化探数据做分幅平差，消除了原始数据的系统误差。应用回归分析建立信息修复模型，增强了化探信息与区域Cu矿的相关关系。通过判别分析算法，构建了区域“化探信息Cu找矿靶区定量优选系列模型”,对研究区Cu找矿靶区做出定量预测。经统计，一、二级预测靶区中包含已知铜矿的比率高于22.0%,其面积仅占总研究区的1.72%。大数据找矿靶区定量预测在大幅提高预测精度的同时，很大程度地缩小了预测找矿靶区的面积。在对系列模型预测效果做出定量评价的同时，通过所建系列模型组合元素的特征分析，该研究也为进一步研究区域矿床成因和控矿条件提供了定量依据。
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