地质大数据与机器学习在成矿预测中的应用

摘 要：本文针对金属成矿预测问题，利用地质大数据分析与机器学习技术进行了系统研究。采用支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等机器学习算法，构建并优化成矿预测模型。研究过程包括数据预处理、特征选择、模型训练和交叉验证等步骤。结果显示，本文构建模型在预测精度和可靠性方面表现出色，预测准确率为85%以上，将多源地质数据融合与高级机器学习算法结合，提高了成矿预测的精度和效率，为地质勘查提供了新的技术手段和方法。

关键词：地质大数据；机器学习；成矿预测；地质勘查

中图分类号：P 632" " " 文献标志码：A

地质勘查在矿产资源的发现和开发中至关重要。随着全球经济发展，各国对矿产资源的需求增加，高效、准确的成矿预测成为地质勘查的核心问题。传统预测方法基于经验和有限的地质数据，预测结果不确定且难以处理现代地质勘查中积累的大规模、多源和异构数据[1-2]。

地质大数据包括地质图、遥感影像、地球物理测量数据、地球化学分析数据和矿产资源数据。这些数据不仅体量庞大，而且类型多样、时空分布广泛[3]。机器学习能从数据中自动学习规律并进行预测，具有处理大规模数据、识别复杂模式和高效预测的能力[4-5]。本文提出基于地质大数据和机器学习的成矿预测方法，将多源地质数据与先进的机器学习算法相结合，不仅可以提高成矿预测的精度和效率，还能为地质勘查提供新的技术手段和方法。本文分析了大量地质数据，识别成矿的关键因素和模式，并进行精准的矿产预测，以提高地质勘查效率，降低勘查成本，更好地指导矿产资源开发和利用。

1 方法论

1.1 数据预处理

本文从多种源头收集了地质数据，主要包括地质图、遥感数据和地球化学数据等。具体数据来源如下所示。1） 地质图数据。包括地层图、岩性图和构造图。这些图件提供了区域地质构造和岩石类型的详细信息。2） 遥感数据。采用卫星遥感技术获取多光谱影像数据，识别地表的矿化蚀变特征。3） 地球化学数据，包括土壤、岩石样品的化学成分分析数据，反映了地下矿物的分布情况。

对于缺失值处理，本文使用均值填补、插值法或删除含有过多缺失值的样本。对于异常值检测，本文利用z-score方法进行检测并处理异常值。对于数据集X中的某个特征xi，其z-score计算公式如公式（1）所示。

（1）

式中：为xi的均值；为xi的标准差；Zi为得分，如果|Zi|gt;3，就认为xi为异常值。

对于数据匹配与整合，假设有2个数据集A和B，二者通过位置L进行匹配，则整合后的数据集C如公式（2）所示。

C=A∪B" （2）

式中：A为地质图数据；B为遥感数据。

1.2 特征选择与工程

完成数据预处理后，将数据输入模型前需要进行特征选择，这是构建有效机器学习模型的关键步骤。利用特征选择，模型能够获得最能反映成矿潜力的地质特征，从而提高模型的预测性能。根据地质学理论和实际数据，本文选取关键地质特征如下：地层厚度、岩性组合、岩石类型及其矿物组成、断层/褶皱等构造特征以及金属元素含量（例如Au、Cu和Pb等）的地球化学指标。

为了提高模型性能，本文对所选特征进行了归一化和标准化等处理。归一化是将特征值缩放到[0，1]，标准化是将特征值转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布。

对于归一化，将特征x进行归一化处理，映射到[0，1]，如公式（3）所示。

（3）

式中：X为归一化结果；xmin和xmax分别为x的最小值和最大值；x′为标准化后的数据点。

对于标准化，将特征x进行标准化处理，使其符合标准正态分布，如公式（4）所示。

（4）

式中：为标准化结果；μ为x的均值；σ为x的标准差。

1.3 机器学习模型的构建与优化

完成特征选择与工程后，需要构建并优化机器学习模型，这是成矿预测的核心步骤。选择合适的算法和优化参数，能够提高模型预测的准确性和可靠性。本文选择了几种常用且适用于处理复杂数据的机器学习算法，包括决策树、随机森林和支持向量机（SVM）。这些算法各具特色，能够从不同角度分析、处理地质数据，从而提高成矿预测的准确性和可靠性。

决策树算法采用树状结构进行决策，其优点是易于理解和解释。每个节点表示对一个特征进行测试，每个分支表示测试结果，而每个叶节点则表示一个类别或回归值。决策树递归地对数据进行分割，构建出一个树形模型，可以捕捉数据中的复杂决策路径。但是单一的决策树容易过拟合数据，因此需要在应用中进行剪枝以提高其泛化能力。

随机森林算法是决策树的集成方法，可构建多棵决策树并进行投票或平均预测结果，以提高模型的准确性和稳健性。在训练过程中，随机森林会对数据集进行有放回的抽样（即Bootstrap采样），并对特征进行随机选择，生成多棵相互独立的决策树，从而增强模型的鲁棒性，减少过拟合风险。随机森林能够处理高维数据和具有噪声的数据，在地质数据分析中表现出色。

支持向量机（SVM）可构建一个超平面，将数据划分为不同类别，具有很强的分类能力。SVM的核心思想是找到一个最大化类别间距的决策边界，以提高分类的准确性。对于非线性数据，SVM利用核函数（例如线性核、径向基函数核和多项式核等）将数据映射到高维空间，从而实现线性可分。SVM的优势是具有良好的高维空间处理能力和泛化性能，适用于复杂的地质数据分类任务。

在模型优化过程中，本文采用交叉验证的方法评估模型性能，并使用网格搜索调整超参数。例如，对于随机森林，可以利用调整树的数量、最大深度和最小样本分裂数来优化模型。对于SVM，可以调整核函数类型、惩罚参数c和核参数γ，以找到最佳参数组合。通过这些优化步骤，本文构建了高精度、高可靠性的成矿预测模型。

1.4 模型评价指标

模型训练结束后，需要根据预测任务的不同，采用不同的评价指标来判断模型训练的效果。本文将精度（Accuracy）、召回率（Recall）和F1值（F1 Score）作为模型评价指标，分别如公式（5）～公式（7）所示。

（5）

（6）

（7）

式中：Accuracy为模型预测的正确率；Recall为模型对正类样本的识别能力；Precision为模型预测的准确率；F1值为精度和召回率的调和平均值；TP为真正例；TN为真反例；FP为假正例；FN为假反例。

2 案例分析

为了评估模型的性能和有效性，本文将数据集划分为训练集、验证集和测试集。具体划分比例为训练集占70%，验证集占10%，测试集占20%。为了优化模型性能，本文对模型进行了一系列处理和参数调整。

2.1 数据预处理的应用

本文从地质图、遥感数据和地球化学数据中收集样本。缺失值使用均值填补和插值法进行处理，删除含有过多缺失值的样本。利用z-score方法检测并处理异常值。利用位置匹配整合多个数据集，将地质图数据和遥感数据合并到一个数据集中。

2.2 特征选择与工程的应用

根据地质学理论，选取地层厚度、岩性组合、岩石类型及其矿物组成、断层/褶皱特征以及金属元素含量等关键特征。对选取的特征进行归一化和标准化处理，以提高模型性能。

2.3 机器学习模型的构建与优化的应用

决策树的最大深度选取30（max_depth=30），可以做相对复杂的决策路径；最小样本分割数选取12（min_samples_split=12），可以防止模型学习到噪声，降低过拟合风险。

随机森林中树的数量选取200（n_estimators=200），以提高模型的稳定性和准确性；最大特征数选取8（max_features=8），即每次分割时从所有特征中随机选取8个特征来评估最佳分割点，有助于提高模型的多样性和泛化能力。

支持向量机中的正则化参数选取10（C=10），较大的C值减少了对误分类的惩罚，使模型更灵活。核函数类型（kernel=‘poly’）选择多项式核函数，使SVM能够学习非线性边界。核函数的选择对模型的性能至关重要，多项式核适用于存在复杂非线性关系的数据集。在训练过程中，将总训练轮数（epoch）设置为50，批次大小（batch_size）设置为256，学习率（learning_rate）设置为1×10-3，损失函数设置为Binary Cross-Entropy（二元交叉熵损失函数），该函数适用于分类问题。

2.4 模型评价与结果

训练完成后，本文使用测试集对模型进行评估，并记录精度（Accuracy）、召回率（Recall）和F1值（F1 Score）的性能指标，以确定哪个模型在成矿预测中表现最佳，具体结果如图1所示。分析图1可知，随机森林模型的综合表现优于其他模型。本文选择一个具体区域进行成矿预测，并绘制成矿潜力图，如图2所示。根据图2可以快速识别出高潜力区域，从而指导地质勘查的进一步工作。

3 结论

本文探讨了地质大数据和机器学习技术在成矿预测中的应用，对数据收集、预处理、特征选择与工程、模型构建与优化等步骤进行了详细设计和实施，成功构建了基于决策树、随机森林和支持向量机的成矿预测模型，进而对模型性能的评估和比较。结果表明，随机森林模型在精度、召回率和F1分数等指标上均表现优异，具有较高的预测能力和稳定性。本研究为地质勘查提供了一种新的技术手段，应用地质大数据和机器学习技术，提升了成矿预测的科学性和准确性。

参考文献

[1]韩世礼，肖健，柳位.机器学习在地球物理勘探中铀矿资源勘查的应用研究进展[J].铀矿地质，2024，40（3）：555-564.

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[3]郭广慧，钟世华，李三忠，等.运用机器学习和锆石微量元素构建花岗岩成矿潜力判别图解：以东昆仑祁漫塔格为例[J].西北地质，2023，56（6）：57-70.

[4]王堃屹，周永章.粤西庞西垌地区非结构化地质信息机器可读表达与致矿异常区域智能预测[J].地学前缘，2024，31（4）：47-57.

[5]吴巍炜，吴雄辉.基于K-means-RF耦合模型的成矿远景区预测[J].世界有色金属，2023（15）：91-93.