确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法及系统与流程

本发明涉及矿物勘探，尤其涉及确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法及系统。

背景技术：

1、矿物勘探技术领域专注于矿物资源的探测和分析，矿物勘探技术是一门应用地质学、地球物理学和地球化学方法探查和评估潜在矿产资源的科学，该领域的核心目标是识别、定位和量化矿产资源，特别是铁矿石等有经济价值的矿物，包括了解矿物的分布、成因和提取技术。

2、其中，确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法及系统是一种专门设计用于理解和解释沉积变质型铁矿形成过程的技术，其目的在于深入分析和理解铁矿石的地质形成机制，包括岩石的变质作用、沉积环境和成矿物理化学过程，这种分析对于指导矿产勘探和开发策略，评估矿床的潜在价值和开发难度至关重要，通过这种方法，可以更高效地定位和开采铁矿资源，同时减少环境影响和提高资源利用效率，该目标通常通过综合地质勘探、样本分析和一些物理方法实现，地质勘探涉及详细的地表和地下调查，以识别矿床的具体位置和特性，样本分析包括岩石和矿物的显微镜观察、化学成分测试，以及其他方法，用于确定矿石的成分和形成环境，如地震、电磁和重力测量等，被用于描绘地下结构，辅助确定矿床的规模和形状，同时借助数据管理和分析技术，以高效管理和分析地质勘探、地球物理探测及地球化学数据，地球信息系统和三维建模工具在呈现矿床结构和分布方面，能够将复杂的地质数据和成矿模型以直观的方式展现。

3、在现有方法的应用中，尽管在沉积变质型铁矿成矿机制的分析上取得了一定进展，但仍存在如下缺陷，首先，在综合和分析多源地质数据方面存在局限，尤其是在将地质、物理和化学数据进行高效综合时，效率和准确性较低，限制了成矿机制全面解读的能力，其次，现有方法在处理微观层面的细节，例如矿物晶体生长和流体迁移等方面缺乏精细化的分析工具，导致难以充分揭示微观因素对宏观成矿过程的影响，在关键成矿变量的识别和分析方面，现有方法对于关键变量及其相互作用的识别不够精确，在数据处理方面，现有方法难以从复杂数据中迅速提取有效信息，在多层次数据分解和重构方面，难以精确揭示数据内在结构和本质特征，在智能化数据解析方面，现有方法在应用群体智能算法进行数据解析时效率和准确性较低，特别是在寻找全局最优解和处理大规模数据集时，此外，在成矿模型的优化和调整过程中，现有方法对于模型优化过程不够高效，最后，现有方法在提供综合评估和决策支持方面也存在限制，尤其是在全面评估模型的经济性、环境影响和技术可行性方面。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，包括以下步骤：

3、s1：基于沉积变质型铁矿数据，采用因子分析和相关性映射技术，计算多变量之间的相关性并提取关键因素，再通过因子分析识别数据中的隐藏成矿因素，采用典型相关分析探索成矿因素间的相互作用，解析成矿因素的共同影响成矿过程，生成成矿关键因素映射；

4、s2：基于所述成矿关键因素映射，采用微观地质过程统计推断技术，通过贝叶斯网络构建概率模型，参照多变量间的条件依赖性，通过时间序列分析捕捉矿物晶体生长微观过程随时间流的变化，生成成矿过程分析结果；

5、s3：基于所述成矿过程分析结果，采用地质数据多层次分解技术，通过奇异值分解，分解数据矩阵，识别数据中关键元素和结构，通过主成分分析从数据中提取关键趋势和模式，并识别影响成矿过程的主导变量，生成最终成矿过程分析结果；

6、s4：基于所述最终成矿过程分析结果，采用群体智能数据解析策略，进行成矿模型的优化，通过粒子群优化算法，初始化一组粒子，每个粒子代表成矿模型的一个潜在解决方案，粒子在解空间中根据自身经验和群体共享信息进行移动，通过不断迭代过程，粒子群趋向于最优解，从而寻找个体间的信息共享的解决方案，通过蚁群算法，模拟多个蚂蚁基于信息素浓度的交互作用，不断更新信息素的浓度，使蚁群整体趋向于最短路径，通过多次迭代，生成优化后的成矿模型；

7、s5：基于所述优化后的成矿模型，采用逆向建模方法，通过随机森林算法构建多棵决策树并综合多源预测结果，分析和预测数据间的关联，通过支持向量机进行分类和预测，选定超平面区分多种类别或预测未知数据，生成最终成矿机制模型；

8、s6：基于所述最终成矿机制模型，采用交叉验证和性能评估方法，进行模型验证和调优，交叉验证通过将地质现场数据和实验结果划分为多个子集，轮流将一部分子集作为测试集，其余作为训练集，评估模型在多数据集上的性能，性能评估通过计算精确度、召回率、f1得分关键指标，生成模型验证和调优报告；

9、s7：基于所述模型验证和调优报告，采用综合评估方法，进行成矿过程的多维评价，通过成本效益分析法评估模型的经济性，比较成矿预测模型的潜在经济收益与实施成本，通过生态足迹分析，定量评估成矿模型对环境的潜在影响，通过swot分析评估实施的可行性，生成成矿过程综合评估报告。

10、作为本发明的进一步方案，所述成矿关键因素映射包括成矿过程中的关键变量列表、变量间相互作用的统计数据、成矿过程影响力分布图，所述成矿过程分析结果具体为矿物晶体生长速率的时间序列数据、成矿液体迁移路径分析、微观因素对宏观成矿影响的量化评估，所述最终成矿过程分析结果包括数据的关键结构元素识别图、主导成矿变量的趋势分析报告、成矿过程的多维度特征摘要，所述优化后的成矿模型具体为模型参数调整策略、信息共享效率分析、群体智能算法优化路径的视觉展示，所述最终成矿机制模型包括决策树结构的综合评估报告、分类超平面的几何表示、对未知数据分类的准确性分析，所述模型验证和调优报告具体为交叉验证的分析数据、模型性能关键指标的数值汇总、性能提升方案，成矿过程综合评估报告包括经济收益与成本对比分析、成矿模型的环境影响量化报告、模型实施的swot分析结果。

11、作为本发明的进一步方案，基于沉积变质型铁矿数据，采用因子分析和相关性映射技术，计算多变量之间的相关性并提取关键因素，再通过因子分析识别数据中的隐藏成矿因素，采用典型相关分析探索成矿因素间的相互作用，解析成矿因素的共同影响和成矿过程，生成成矿关键因素映射的步骤具体为：

12、s101：基于沉积变质型铁矿数据，采用皮尔森相关系数法，计算每对变量间的相关系数，并对数据集中的每对变量进行关联度量，识别出关联的变量组合，生成变量相关性分析报告；

13、s102：基于所述变量相关性分析报告，采用探索性因子分析，对数据集进行主成分提取，通过最大方差法旋转技术优化因素的区分度，识别与成矿过程关联的关键因素，生成关键成矿因素提取报告；

14、s103：基于所述关键成矿因素提取报告，采用验证性因子分析，通过拉格朗日乘数法评估模型的适配度，验证和细化因子分析的结果，揭示成矿数据中潜藏的驱动因素，生成隐藏成矿因素分析报告；

15、s104：基于所述隐藏成矿因素分析报告，采用典型相关分析，探究多成矿因素间的相互作用方式，通过线性关系模型分析因素共同作用于成矿过程，生成成矿关键因素映射。

16、作为本发明的进一步方案，基于所述成矿关键因素映射，采用微观地质过程统计推断技术，通过贝叶斯网络构建概率模型，参照多变量间的条件依赖性，通过时间序列分析捕捉矿物晶体生长微观过程随时间流的变化，生成成矿过程分析结果的步骤具体为：

17、s201：基于所述成矿关键因素映射，构建贝叶斯网络模型，采用有向无环图表达多个成矿因素间的条件依赖关系，并分析多变量间的相互作用，生成贝叶斯网络概率模型；

18、s202：基于所述贝叶斯网络概率模型，采用概率推断分析，通过条件概率分布的计算，量化多成矿因素间的关系强度和方向，并解释模型中的可变性，生成数据可变性分析报告；

19、s203：基于所述数据可变性分析报告，采用时间序列分析，通过自回归模型预测矿物晶体生长微观过程的时间趋势，分析微观层面的变化与整个成矿过程的影响，生成时间序列分析结果；

20、s204：基于所述时间序列分析结果，采用多元回归分析，计算微观过程矿物晶体生长速率与宏观成矿结果间的相关系数，对微观层面的成矿过程及其对宏观成矿机制的影响进行分析和解释，生成成矿过程分析结果。

21、作为本发明的进一步方案，基于所述成矿过程分析结果，采用地质数据多层次分解技术，通过奇异值分解，分解数据矩阵，识别数据中关键元素和结构，通过主成分分析从数据中提取关键趋势和模式，并识别影响成矿过程的主导变量，生成最终成矿过程分析结果的步骤具体为：

22、s301：基于所述成矿过程分析结果，采用奇异值分解算法，在原始数据矩阵上进行操作，分解数据识别和隔离关键元素和结构，包括计算数据矩阵的奇异值，选定数据的关键成分和非关键成分，揭示数据的基本结构和关键特征，理解成矿数据的本质属性，生成数据结构分解结果；

23、s302：基于所述数据结构分解结果，采用主成分分析，对提取的成分进行降维处理，包括计算主成分的协方差矩阵，提取数据中的关键趋势和模式，改变数据的复杂性和冗余，生成主趋势和模式提取结果；

24、s303：基于所述主趋势和模式提取结果，采用线性回归法，将提取的关键趋势与成矿过程中的已知变量进行匹配，通过多元线性回归模型评估变量对成矿机制的影响程度和方向，明确变量间的关系和对成矿过程的贡献，生成主导变量关联分析结果；

25、s304：基于所述主导变量关联分析结果，采用多元统计分析方法，分析成矿过程的多维特征，包括使用统计模型评估多变量间的相互作用及其对成矿过程的影响，生成最终成矿过程分析结果。

26、作为本发明的进一步方案，基于所述最终成矿过程分析结果，采用群体智能数据解析策略，进行成矿模型的优化，通过粒子群优化算法，初始化一组粒子，每个粒子代表成矿模型的一个潜在解决方案，粒子在解空间中根据自身经验和群体共享信息进行移动，通过不断迭代过程，粒子群趋向于最优解，从而寻找个体间的信息共享的解决方案，通过蚁群算法，模拟多个蚂蚁基于信息素浓度的交互作用，不断更新信息素的浓度，使蚁群整体趋向于最短路径，通过多次迭代，生成优化后的成矿模型的步骤具体为：

27、s401：基于所述最终成矿过程分析结果，采用粒子群优化算法，对成矿模型参数进行调整，包括初始化一群粒子，通过迭代过程中每个粒子的位置和速度更新优化模型参数，寻找到代表解决方案的粒子位置，生成粒子群优化处理结果；

28、s402：基于所述粒子群优化处理结果，采用蚁群算法，通过设置一组蚂蚁在潜在解决方案空间中搜索路径，以及蚂蚁之间的信息素交流指导搜索过程，生成蚁群优化处理结果；

29、s403：基于所述蚁群优化处理结果，采用性能评估和比较分析方法，对模型进行多维性能评估，包括对多优化算法粒子群优化和蚁群优化的结果进行对比，并评估算法在优化模型性能方面的有效性，通过误差率、收敛速度关键指标衡量模型优化前后的性能差异，最后选定优化策略，生成优化策略评估结果；

30、s404：基于所述优化策略评估结果，采用模型综合调优和整合方法，对成矿模型进行最终整合和优化，包括根据评估结果调整和优化模型参数，通过模拟退火细化模型，生成优化后的成矿模型。

31、作为本发明的进一步方案，基于所述优化后的成矿模型，采用逆向建模方法，通过随机森林算法构建多棵决策树并综合多源预测结果，分析和预测数据间的关联，通过支持向量机进行分类和预测，选定超平面区分多种类别或预测未知数据，生成最终成矿机制模型的步骤具体为：

32、s501：基于所述优化后的成矿模型，采用随机森林算法，构建多棵决策树分析数据间的复杂关系，包括随机选择特征和数据样本建立每棵树，并整合全部树的输出优化预测准确性，生成决策树集成分析结果；

33、s502：基于所述决策树集成分析结果，采用支持向量机算法，进行数据分类和未知数据的预测，包括选择核函数构建支持向量机模型，并在特征空间中选定超平面，生成支持向量机分类预测结果；

34、s503：基于所述支持向量机分类预测结果，采用性能对比分析方法，进行随机森林和支持向量机模型的综合效能分析，包括通过anova比较随机森林和支持向量机模型在多数据集上的预测性能，了解模型在多情境下的优势和局限，生成综合预测效能分析结果；

35、s504：基于所述综合预测效能分析结果，采用模型整合技术，对随机森林和支持向量机的优势进行融合，包括通过模型融合或模型堆叠，优化预测的准确性和效率，生成最终成矿机制模型。

36、作为本发明的进一步方案，基于所述最终成矿机制模型，采用交叉验证和性能评估方法，进行模型验证和调优，交叉验证通过将地质现场数据和实验结果划分为多个子集，轮流将一部分子集作为测试集，其余作为训练集，评估模型在多数据集上的性能，性能评估通过计算精确度、召回率、f1得分关键指标，生成模型验证和调优报告的步骤具体为：

37、s601：基于所述最终成矿机制模型，采用交叉验证方法，将数据分成多个互斥的子集，每次选择一个子集作为测试集，其余作为训练集，循环进行使每个子集都被用作测试集一次，因此模型在每个子集上的性能被评估并记录，最终综合评估模型在多数据集上的整体性能和泛化能力，生成交叉验证结果；

38、s602：基于所述交叉验证结果，采用性能度量方法，进行模型性能评估，计算模型在多测试集上的精确度、召回率和f1得分，使用混淆矩阵和roc曲线工具评估模型性能，生成性能评估报告；

39、s603：基于所述性能评估报告，采用数据分析技术，分析模型性能，包括通过主成分分析和聚类分析，识别模型在多数据集的表现和稳定性，生成模型性能分析结果；

40、s604：基于所述模型性能分析结果，采用参数调整和算法优化策略调优模型，包括通过网格搜索和贝叶斯优化调整模型参数和算法配置，优化性能和适应性，生成模型验证和调优报告。

41、作为本发明的进一步方案，基于所述模型验证和调优报告，采用综合评估方法，进行成矿过程的多维评价，通过成本效益分析法评估模型的经济性，比较成矿预测模型的潜在经济收益与实施成本，通过生态足迹分析，定量评估成矿模型对环境的潜在影响，通过swot分析评估实施的可行性，生成成矿过程综合评估报告的步骤具体为：

42、s701：基于所述模型验证和调优报告，采用经济分析方法，进行成本效益分析，包括使用投资回报率计算和敏感性分析评估模型的经济性，比较模型的潜在经济收益与实施成本，生成成本效益分析结果；

43、s702：基于所述成本效益分析结果，采用环境评估技术进行生态足迹分析，包括量化模型实施期间的资源使用和对自然环境的潜在影响，并计算模型操作的碳排放量和分析资源的消耗情况，因此衡量成矿模型在环境方面的影响，生成生态影响评估结果；

44、s703：基于所述生态影响评估结果，采用战略分析工具，进行swot分析，包括识别模型实施的优势、劣势、机会和威胁，通过swot矩阵和pestel分析评估模型的可行性，生成swot分析结果；

45、s704：基于所述swot分析结果，采用综合评估技术，评估成矿过程，包括考虑模型在经济性、环境影响和实施可行性方面的平衡，通过多标准决策分析方法优化模型的全面性和实用性，生成成矿过程综合评估报告。

46、确定沉积变质型铁矿成矿机制的系统，所述确定沉积变质型铁矿成矿机制的系统用于执行上述确定沉积变质型铁矿成矿机制的方法，所述系统包括统计相关性分析模块、关键因素挖掘模块、因素分析模块、微观过程建模模块、模式识别与分析模块、智能模型优化模块、综合预测效能模块、成矿过程综合评估模块；

47、所述统计相关性分析模块基于沉积变质型铁矿原始数据，采用皮尔森相关系数法，对每对变量进行相关性分析，包括计算变量对之间的相关系数评估线性关系强度，生成变量关联分析报告；

48、所述关键因素挖掘模块基于变量关联分析报告，采用探索性因子分析，通过最大方差法旋转提取与成矿过程相关的关键因素，选定影响成矿过程的主要变量，生成关键成矿因素报告；

49、所述因素分析模块基于关键成矿因素报告，采用验证性因子分析和典型相关分析技术，分析隐藏在成矿数据中的因素及其相互关系，包括模型适配度的评估和因素间关系的揭示，生成因素深度分析报告；

50、所述微观过程建模模块基于因素深度分析报告，采用贝叶斯网络建立微观成矿过程的概率模型，包括构建条件概率分布并应用自回归模型，捕捉和预测微观过程的动态变化，生成成矿建模报告；

51、所述模式识别与分析模块基于成矿建模报告，采用奇异值分解和主成分分析技术，分析数据中的关键结构和趋势，包括提取和降维数据的关键成分，明确数据中的主导趋势和模式，生成数据模式分析报告；

52、所述智能模型优化模块基于数据模式分析报告，采用粒子群优化和蚁群算法，细化调整成矿模型的参数，包括模拟粒子在解空间中的搜索行为以及蚂蚁在寻找食物路径时的信息素更新机制，生成优化成矿模型；

53、所述综合预测效能模块基于优化成矿模型，采用随机森林和支持向量机算法，进行模型的综合预测效能评估，包括多棵决策树的构建与分类超平面的确定，评估和比较多种算法的预测效能，生成综合预测效能报告；

54、所述成矿过程综合评估模块基于综合预测效能报告，进行多维成矿过程评估，包括利用交叉验证评估模型的泛化能力，结合成本效益分析和生态足迹分析，评价模型的经济性、环境影响及技术可行性，生成成矿过程综合评估报告。

55、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

56、本发明中，通过联合约束逆向建模提高了多源地质数据的综合效率和准确性，使得对成矿机制的全面解读更深入，利用统计推断技术如贝叶斯网络和时间序列分析，本发明能精细地分析微观地质过程，增强对宏观成矿过程的理解，在关键成矿变量的识别和分析上，通过因子分析和相关性映射技术，本发明达到了更高的精确度，还通过应用数据维度约简技术和多层次分解技术，提升了数据处理的效率和准确性，引入群体智能算法，如蚁群算法和粒子群优化，优化了数据解析的效率和准确性，尤其在处理大规模数据集和寻找全局最优解方面表现出色，此外，采用如随机森林和支持向量机的成矿模型，使优化过程更为高效，最后，综合评估和决策支持方面的创新，通过成本效益分析、生态足迹分析和swot分析，为成矿过程提供全面的综合评估，特别是在评估模型的经济性、环境影响和技术可行性方面，不仅解决了现有技术的主要缺陷，还在数据分析的深度、精度和效率方面带来显著的提升。