DB52/T 1865-2025 基于大数据的固体矿产成矿预测技术规范

贵州省地方标准 DB52/T 1865-2025《基于大数据的固体矿产成矿预测技术规范》主要内容总结

​​1. 范围​​

本规范适用于基于地质大数据的固体矿产成矿预测，规定了数据准备、预测方法、质量检查及成果要求，适用于贵州省内相关勘查工作。

​​2. 规范性引用文件​​

引用包括地质勘查、地理信息、科研评价等领域的国家标准和行业标准（如GB/T 13908、DZ/T 0078、DB52/T 1802等），为数据采集、处理及成果评价提供依据。

​​3. 术语与定义​​

• ​​地质大数据​​：多源、多维、多尺度地质数据，含观测、物探、化探、遥感等，具高维度与不确定性。
• ​​地质异常​​：与周围环境显著差异的地质体或组合。
• ​​大数据成矿预测​​：通过地质大数据与机器学习，分层次、尺度、目标进行数据与知识联合驱动的预测。

​​4. 总体要求​​

• ​​数据基础​​：需整合地形测量、地质勘查、物探、化探等原始及成果数据。
• ​​理论支撑​​：结合成矿系统理论、已有模式与案例，分析成矿机理与控矿因素。
• ​​流程规范​​：需编制工作大纲（附录A），流程包括数据准备→模型构建→数据挖掘→异常圈定→质量检查→成果提交（图1流程）。

​​5. 数据准备​​

• ​​数据来源​​：涵盖基础地质、矿产勘查、物探、化探、遥感、矿山开发及科研数据。
• ​​预处理​​：纸质数据数字化、格式转换、空间参照系统一、地质语义标准化等。
• ​​数据集市构建​​：按主题（地理、地质、矿产等）分类存储，需统一元数据编码，支持数据清洗、查询与更新。

​​6. 预测方法​​

• ​​模型构建​​
  • ​​感知模型​​：地质现象视觉、地球物理/化学场探测。
  • ​​分析模型​​：空间趋势、变异、分形分析及成矿有利度统计。
  • ​​算法模型​​：区域成矿背景分析、靶区优选等，结合确定集合论、仿生学等方法。
• ​​数据挖掘​​
  • 空间异常规则（地质异常特征）、关联规则（地质异常与矿床关系）、分布规律（矿化蚀变分带）。
• ​​异常圈定​​
  • ​​致矿异常​​：1:50万~1:5万数据用于区域预测。
  • ​​矿致异常​​：1:2.5万~1:0.5万数据用于局部靶区圈定。

​​7. 质量检查与评价​​

• ​​检查内容​​：合规性（任务符合性）、合理性（数据与模型逻辑）、准确性（结果可信度）、完整性（数据覆盖度）。
• ​​评价依据​​：遵循GB/T 22900、GB/T 41620/41621，补充数据并修正模型以提高质量。

​​8. 预测成果​​

• ​​成果说明书​​（附录B）：包含区域成矿背景、数据综合分析、预测方法、靶区特征及结论建议。
• ​​数据文件​​（附录C）：原始数据（地质、物探、化探、遥感等）及成果数据（预测图表、靶区优选结果）。

​​附录规范性内容​​

• ​​附录A​​：工作大纲结构，含任务、数据配置、方法、安排及保密措施。
• ​​附录B​​：成果说明书章节模板，涵盖前言、区域分析、数据整理、模型方法、靶区特征等。
• ​​附录C​​：数据文件要求，明确原始数据分类及成果数据的图表与靶区信息。

​​核心特点​​

• ​​数据驱动​​：强调多源数据整合与标准化处理，构建多主题数据集市。
• ​​技术融合​​：结合传统地质理论与机器学习算法，实现多层次预测。
• ​​质量控制​​：通过严格检查与评价标准确保预测科学性。
• ​​成果规范化​​：统一说明书与数据文件格式，提升成果应用价值。

该标准为贵州省固体矿产勘查提供了基于大数据的系统性技术框架，推动矿产预测向智能化、精准化发展。