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基于AlexNet网络的二维找矿预测——以松桃—花垣地区沉积型锰矿为例

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李诗, 陈建平, 向杰, 张志平, 张烨. 基于AlexNet网络的二维找矿预测——以松桃—花垣地区沉积型锰矿为例[J]. 地质通报, 2019, 38(12): 2022-2032.
引用本文: 李诗, 陈建平, 向杰, 张志平, 张烨. 基于AlexNet网络的二维找矿预测——以松桃—花垣地区沉积型锰矿为例[J]. 地质通报, 2019, 38(12): 2022-2032.
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LI Shi, CHEN Jianping, XIANG Jie, ZHANG Zhiping, ZHANG Ye. Two-dimensional prospecting prediction based on AlexNet network: A case study of sedimentary Mn deposits in Songtao-Huayuan area[J]. Geological Bulletin of China, 2019, 38(12): 2022-2032.
Citation: LI Shi, CHEN Jianping, XIANG Jie, ZHANG Zhiping, ZHANG Ye. Two-dimensional prospecting prediction based on AlexNet network: A case study of sedimentary Mn deposits in Songtao-Huayuan area[J]. Geological Bulletin of China, 2019, 38(12): 2022-2032.
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基于AlexNet网络的二维找矿预测——以松桃—花垣地区沉积型锰矿为例

  • 1.

    中国地质大学(北京)地球科学与资源学院, 北京 100083

  • 2.

    自然资源部成矿作用与资源评价重点实验室/中国地质科学院矿产资源研究所, 北京 100037

  • 3.

    页岩气勘探开发国家地方联合工程研究中心(重庆地质矿产研究院), 重庆 401120

  • 基金项目:
    国家深地资源勘探开采专项《深部资源预测系统技术研究与示范》(编号:2017YFC0601502)、自然资源部公益性行业专项经费项目《地质大数据技术研究与应用试点》(编号:201511079-02)、重庆市社会事业与民生保障科技创新专项《富水断裂裂缝系统分布综合预测新技术研究与应用》(编号:cstc2017shmsA90003)和中国地质调查局项目《资源环境重大问题综合区划与开发保护策略研究》(编号:DD20190463)
详细信息
    作者简介: 李诗(1994-), 女, 博士, 从事地质大数据与矿产预测方面的研究。E-mail:1176629242@qq.com
    通讯作者: 陈建平(1959-), 男, 博士, 教授, 从事矿产资源勘查、遥感与GIS应用、月球构造研究、地质大数据等领域的教学及科研工作。E-mail:3s@cugb.edu.cn

  • 中图分类号: P618.32;P628

Two-dimensional prospecting prediction based on AlexNet network: A case study of sedimentary Mn deposits in Songtao-Huayuan area

  • 1.

    School of Earth Sciences and Resources, China University of Geosciences(Beijing), Beijing 100083, China

  • 2.

    Key Laboratory of Metallogeny and Mineral Assessment, MNR/Institute of Mineral Resources, CAGS, Beijing 100037, China

  • 3.

    National and Local Joint Engineering Research Center for Shale Gas Exploration and Development(Chongqing Institute of Geology and Mineral Resources), Chongqing 401120, China

More Information

    摘要

  • 在大数据的时代背景下，地质大数据逐渐趋于复杂化的模式与其间的空间关联性为基于机器学习算法的矿产资源定量预测带来了更大的挑战。利用深度卷积网络算法优异的分析性能来提取不同成矿条件下多种二维要素图层的空间分布特征与关联性是一项非常有意义的探索性实验。以松桃-花垣地区沉积型锰矿为例，利用深度卷积神经网络模型AlexNet挖掘Mn元素、沉积相、大塘坡组出露、断裂及水系的空间分布与锰矿矿床的就位空间的耦合相关性，以及不同的控矿要素之间的相关性，以此训练出二维矿产预测分类模型。经过训练后，可以得到验证准确率88.89%，召回率为66.67%，损失值0.08的深度卷积神经网络分类模型。应用该模型对未知区进行二维成矿预测，共圈定出91、96、154、184号4个成矿远景区，其中91号和154号的区域含矿概率为1，96号含矿概率为0.5。由此可见，预测区具有很大概率存在尚未发现的矿床。

    There are many challenges in the task of predicting ore deposits from big data repositories. The data are inherently complex and have great significance to the intervenient spatial relevance of deposits. The characteristics of the data make it difficult to use machine learning algorithms for the quantitative prediction of mineral resources. There are considerable interest and value in extracting spatial distribution characteristics from two-dimensional ore-controlling factors'layers under different metallogenic conditions. In this paper, the authors conducted such an analysis by using a Deep Convolutional Neural Network (D-CNN) algorithm named AlexNet. Training on the two-dimensional (2-d) mineral prediction and classification model was performed using data from the Songtao-Huayuan sedimentary manganese deposit. The authors investigated the coupling correlation between the spatial distribution of manganese element, sedimentary facies, outcrop of Datangpo Formation, faults, water system and the areas where manganese orebodies are present, as well as the correlation between different ore-controlling factors by employing the AlexNet networks. After training, the deep convolutional neural network classification model with the verification accuracy of 88.89%, recall of 66.67% and loss value of 0.08 could be obtained. By applying this model to unknown areas for two-dimensional metallogenic prediction, four metallogenic prospective areas. i.e., No. 91, No. 96, No. 154 and No. 184, were delineated, in which the ore potential probability of No. 91 regional ore-bearing probability and No. 154 prospective area is 1, and that of No. 96 is 0.5, suggesting that the probability of existence of undiscovered deposits in prediction areas is large.

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  • 图 1  松桃—花垣地区南华纪大塘坡期岩相古地理图

    Figure 1. 

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    图 2  AlexNet模型技术框架

    Figure 2. 

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    图 3  二维数据预处理

    Figure 3. 

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    图 4  预测模型网络结构（a）和AlexNet模型超参数设置（b）

    Figure 4. 

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    图 5  正负样本分布与区域编码

    Figure 5. 

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    图 6  预测结果与各个控矿要素图层叠加

    Figure 6. 

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    表 1  松桃—花垣地区沉积型锰矿找矿模型

    Table 1.  Prospecting model for the sedimentary Mn deposits in Songtao–Huayuan area

    预测要素 内容
    成矿时代 南华纪大塘坡期
    大地构造位置 张家界-花垣褶冲带
    古地理 拉伸裂陷盆地
    沉积相 半局限海湾含锰质页岩亚相
    沉积序列 主要分布在南华纪第三层序（NHS3）和第四层序（NHS4）2个三级层序中，主要在海侵体系域（TST）和凝缩段（SS）2个体系域中
    古气候 半局限海湾环境，气候转暖，为间冰期湿热气候，相应地出现消融性海侵
    沉积建造 黑色页岩建造
    构造 构造交会处，深大断裂和基底同生断裂
    含锰岩系 黑色含粉砂质炭质页岩与条带状菱锰矿层组成，含锰岩系厚度大于35m时，锰矿体厚可达5~7m，Mn品位在24%以上（民乐）；当含锰岩系厚度小于10m时，难以形成具规模的锰矿体（衫木寨）
    岩层指示标志 厚层冰碛砾岩
    地球化学 Mn元素异常值大于1200×10-6范围与矿化特征吻合
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    表 2  松桃—花垣地区含矿概率预测结果统计

    Table 2.  Statistics of predicted ore-bearing probability in Songtao–Huayuan area

    编号 含矿 不含矿
    0 0.00 1.00
    1 0.00 1.00
    2 0.00 1.00
    3 0.00 1.00
    4 0.00 1.00
    5 0.00 1.00
    6 0.00 1.00
    7 0.00 1.00
    8 0.00 1.00
    9 0.00 1.00
    10 0.00 1.00
    11 0.23 0.77
    12 0.00 1.00
    13 0.01 0.99
    14 0.36 0.64
    15 0.00 1.00
    16 0.00 1.00
    17 0.00 1.00
    18 0.00 1.00
    19 0.00 1.00
    20 0.00 1.00
    21 0.00 1.00
    22 0.00 1.00
    23 0.00 1.00
    24 0.00 1.00
    25 0.00 1.00
    26 0.00 1.00
    27 0.00 1.00
    28 0.00 1.00
    29 0.00 1.00
    30 0.00 1.00
    31 0.00 1.00
    32 0.00 1.00
    33 0.00 1.00
    34 0.00 1.00
    35 0.00 1.00
    36 0.00 1.00
    37 0.00 1.00
    38 0.00 1.00
    39 0.00 1.00
    40 0.00 1.00
    41 0.00 1.00
    42 0.00 1.00
    43 0.00 1.00
    44 0.00 1.00
    45 0.00 1.00
    46 0.00 1.00
    47 0.00 1.00
    48 0.00 1.00
    49 0.00 1.00
    50 0.00 1.00
    51 0.00 1.00
    52 0.00 1.00
    53 0.00 1.00
    54 0.00 1.00
    55 0.00 1.00
    56 0.00 1.00
    57 0.00 1.00
    58 0.00 1.00
    59 0.00 1.00
    60 0.00 1.00
    61 0.00 1.00
    62 0.00 1.00
    63 0.00 1.00
    64 0.00 1.00
    65 0.00 1.00
    66 0.00 1.00
    67 0.00 1.00
    68 0.00 1.00
    69 0.00 1.00
    70 0.00 1.00
    71 1.00 0.00
    72 0.00 1.00
    73 0.00 1.00
    74 0.00 1.00
    75 0.00 1.00
    76 0.01 0.99
    77 1.00 0.00
    78 1.00 0.00
    79 0.50 0.50
    80 0.04 0.96
    81 0.00 1.00
    82 0.00 1.00
    83 0.00 1.00
    84 0.00 1.00
    85 0.00 1.00
    86 0.00 1.00
    87 0.00 1.00
    88 1.00 0.00
    89 1.00 0.00
    90 1.00 0.00
    91 1.00 0.00
    92 0.00 1.00
    93 0.00 1.00
    94 0.50 0.50
    95 0.00 1.00
    96 0.50 0.50
    97 1.00 0.00
    98 0.01 0.99
    99 0.00 1.00
    100 0.00 1.00
    101 0.03 0.97
    102 0.00 1.00
    103 0.00 1.00
    104 0.00 1.00
    105 0.00 1.00
    106 0.00 1.00
    107 0.50 0.50
    108 0.00 1.00
    109 1.00 0.00
    110 0.50 0.50
    111 0.00 1.00
    112 0.00 1.00
    113 0.00 1.00
    114 0.01 0.99
    115 0.01 0.99
    116 0.00 1.00
    117 0.00 1.00
    118 0.00 1.00
    119 0.00 1.00
    120 0.00 1.00
    121 1.00 0.00
    122 0.00 1.00
    123 0.00 1.00
    124 0.00 1.00
    125 0.00 1.00
    126 0.00 1.00
    127 0.00 1.00
    128 0.00 1.00
    129 0.00 1.00
    130 0.00 1.00
    131 0.00 1.00
    132 0.00 1.00
    133 0.00 1.00
    134 0.01 0.99
    135 1.00 0.00
    136 1.00 0.00
    137 0.50 0.50
    138 0.00 1.00
    139 0.00 1.00
    140 1.00 0.00
    141 0.00 1.00
    142 0.50 0.50
    143 0.00 1.00
    144 0.00 1.00
    145 0.00 1.00
    146 0.00 1.00
    147 0.00 1.00
    148 0.00 1.00
    149 0.01 0.99
    150 0.00 1.00
    151 0.00 1.00
    152 0.01 0.99
    153 0.50 0.50
    154 1.00 0.00
    155 1.00 0.00
    156 0.00 1.00
    157 0.00 1.00
    158 0.07 0.93
    159 0.00 1.00
    160 0.00 1.00
    161 0.00 1.00
    162 0.50 0.50
    163 0.00 1.00
    164 0.00 1.00
    165 0.00 1.00
    166 1.00 0.00
    167 0.00 1.00
    168 0.00 1.00
    169 0.50 0.50
    170 0.00 1.00
    171 0.00 1.00
    172 0.50 0.50
    173 0.00 1.00
    174 0.00 1.00
    175 0.00 1.00
    176 0.00 1.00
    177 0.00 1.00
    178 0.50 0.50
    179 0.00 1.00
    180 0.00 1.00
    181 0.00 1.00
    182 1.00 0.00
    183 0.00 1.00
    184 0.01 0.99
    185 1.00 0.00
    186 0.00 1.00
    187 0.01 0.99
    188 0.00 1.00
    189 0.50 0.50
    190 0.00 1.00
    191 1.00 0.00
    192 1.00 0.00
    193 0.50 0.50
    194 0.04 0.96
    195 1.00 0.00
    196 0.00 1.00
    197 0.50 0.50
    198 0.00 1.00
    199 0.00 1.00
    200 0.00 1.00
    201 1.00 0.00
    202 1.00 0.00
    203 0.50 0.50
    204 0.50 0.50
    205 0.00 1.00
    206 0.28 0.72
    207 0.00 1.00
    208 0.00 1.00
    209 1.00 0.00
    210 0.00 1.00
    211 0.50 0.50
    212 1.00 0.00
    213 0.50 0.50
    214 1.00 0.00
    215 0.00 1.00
    216 0.00 1.00
    217 0.00 1.00
    218 0.00 1.00
    219 1.00 0.00
    220 0.00 1.00
    221 0.50 0.50
    222 0.00 1.00
    223 0.00 1.00
    224 0.00 1.00
    225 0.00 1.00
    226 0.00 1.00
    227 0.00 1.00
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    表 3  基于AlexNet模型得分预测结果与Softmax函数归一化后预测结果对比

    Table 3.  Contrast between the prediction result based on the score of AlexNet model and the prediction result normalized by Softmax function

    AlexNet模型得分 Softmax计算含矿概率
    第一次实验 3、58、92、150、184、199 含矿概率为1 91、135、154、209
    含矿概率 > 0.5 79、94、96、137、169、172、189、203、204
    第二次实验 13、15、76、91、92、96、100、120、154、199、200 含矿概率 > 0 11、14、80、98、101、114、115、134、158、184、187、206
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收稿日期:  2019-04-20
修回日期:  2019-07-23
刊出日期:  2019-12-15

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