基于循环神经网络的找矿模型构建与预测

作者：张亚光; 陈建平^*; 贾志杰; 李诗; 刘苏庆; 张志平; 张烨

来源：地质通报, 2019, 38(12): 2033-2042.

• 找矿概念模型
• RNN分类算法
• 控矿要素
• 模型匹配

在大数据和人工智能背景下,基于已有的传统地质找矿模型建立与应用基础,提出基于循环神经网络的找矿模型构建与预测方法,实现对地质数据的深入分析和理解。针对地质找矿模型构建与预测的需求,结合数据清洗理论,对传统地质找矿模型进行归纳与总结,建立地质找矿知识库,为深度学习算法提供训练数据。通过分类算法研究,综合对比结果的准确率与分类所用时间,最终选用RNN分类算法对找矿概念模型进行分类。在建立研究区找矿模型中,通过关键词与控矿要素完成模型匹配,利用模型计算对模型匹配结果进行数据分析,实现区域地质找矿模型的构建与矿产资源的预测评价和分析。以大水金矿为例,快速准确地实现了找矿模型的构建,有效地对矿产资源预测工作提供了指导,验证了该方法的可行性。

• 单位
  重庆地质矿产研究院; 中国地质大学（北京）