引言

地球物理数据是地质模型的重要输入信息，而地质模型是地球物理数据的重要补充信息，两者的融合可以实现从宏观到微观不同尺度上的统一建模，使地质模型更真实地反映出地学现象，更好地服务于矿产资源预测。近年来，随着物探技术的不断发展，物探数据和地质模型融合技术已经成为研究热点。青藏高原东缘地区是我国重要的多金属成矿区带，隆子县德日拉地区位于该区域内。本文通过对该地区重磁异常和地球化学异常进行分析，以隆子县德日拉地区为例，利用物探数据和地质模型的融合技术，建立了德日拉地区的矿产资源预测模型。

一、物探数据与地质建模基础理论

1. 物探数据类型及其特点

物探数据是指利用地球物理勘探技术对地下矿产资源进行探测时所产生的数据。物探数据可以分为两类，一类是静态数据，主要包括钻孔、地面和井中的测量资料等；另一类是动态数据，包括各种勘探仪器所记录的资料和各种探测手段所获取的资料等。在矿产资源预测过程中，物探数据的收集主要包括钻孔、地面测量和井中测量三种方式。由于不同类型的物探数据具有不同的特点，所以在对其进行管理时要选择适合自己的方法。

2. 地质建模基本原理

地质建模是指在地质条件下，运用一定的数学方法，将已知的地质特征数据、各种属性值以及空间关系建立起来，从而形成一个描述地质体特征的空间模型。利用地质建模技术可以将自然界的地质现象、过程、规律用数学方法描述出来，用模型来表达。其基本原理是：将地球表层各类地质体及它们之间的各种关系，通过一定的数学方法和手段进行分析、处理和计算，从而得到各种形态特征，再根据对各种形态特征的分析结果建立模型；然后将所建立的模型用于表达真实世界中的实际情况。

二、物探数据与地质建模的融合技术

1. 数据预处理与集成方法

由于不同地区地质条件的差异，物探数据不可避免地存在着多种数据类型、不同分辨率和不同精度的问题，因此必须对物探数据进行预处理。本文通过对物探数据进行综合分析，对不同的数据类型和分辨率进行针对性的预处理，再结合地质信息建立地质模型，在此过程中考虑了区域和物探两方面的因素。在地质建模过程中，要利用已知钻孔资料进行物探建模，并根据已知钻孔资料通过建模软件进行地质建模。

2. 多源数据融合算法

在地质建模过程中，往往会涉及多源数据的融合，以利用其各自的优势提高预测的准确性。多源数据融合的目的是利用多个传感器对同一地质体进行不同时间和空间尺度上的多方位多角度测量，再利用数字统计、神经网络等方法将数据进行融合，从而获取更为准确的地质信息。

3. 融合技术的实现流程

对于多源数据的融合，首先要对原始数据进行预处理。数据预处理包括：①将原始数据按照一定的规则进行归一化处理，使其在空间上能够相互衔接；

②对空间进行分割，将不同的数据按照一定的规则进行分离，使其具有不同的特征。

③对数据进行分类处理，将不同类型的数据按照一定的规则进行分类，并根据分类结果对数据进行整理。

4. 融合技术的优势与挑战

融合技术的优势在于：

（1）高精度的地质模型和高质量的地球物理数据相结合，可以大大提高预测精度。基于地球物理数据的建模方法具有很强的空间信息表达能力，能反映地质体的三维空间结构，在建立地质模型时充分考虑了地质体的三维结构，从而提高了建模精度。

（2）利用物探数据对地质模型进行验证，可以极大地减少工作量，提高工作效率。如果采用传统的地质建模方法，不仅工作量大而且难以保证工作效率。

（3）可以充分发挥地球物理数据和地质建模数据各自的优势。物探数据具有很强的空间信息表达能力，可以直接表达地下空间结构；而地质建模方法可以直观地再现地下空间结构。

三、融合技术在矿产资源预测中的应用

1. 矿产资源预测模型构建

构建矿产资源预测模型是进行预测的基础，其中的关键技术是地质建模与物探数据融合，即利用物探数据对地质模型进行验证。这一过程中，首先应分析地质数据特点，在此基础上通过对数据预处理，然后构建模型。在具体的操作过程中，应充分考虑地质数据和物探数据的特点，进而构建地质建模与物探数据融合的矿产资源预测模型，在构建过程中，可采用层次分析法（AHP）、专家意见法（EI）等方法，确定两种方法的权重分配。

2. 典型矿区案例分析

以青海省某矿床为例，研究区内的高精度磁法测量数据和地质数据均已收集齐全，其中地质数据包括地层、岩性、构造、岩浆岩等，磁法测量数据包括磁场强度、磁异常值和磁异常带。根据物探数据和地质资料，对矿区的构造特征进行了分析，对成矿地质背景进行了研究，确定了高精度磁法测量的矿区范围。通过建立的物探数据与地质数据融合模型，将磁法测量结果与地质模型进行对比分析，将高－中磁异常值区圈定为有利找矿远景区，并结合物探数据进行了验证。

3. 融合技术对预测精度的提升效果

本研究对数据融合技术进行了大量实验研究，以提高模型的预测精度。首先，采用地质建模的方法进行数据融合处理。基于地质构造模型和物探异常模型的解译，对物探异常信息进行融合处理，得到综合异常图，并以此作为预测单元的赋值依据。其次，在地质建模过程中，利用模型结果对已知矿体进行空间定位预测。在建模过程中，利用物探数据和地质资料对已知矿体空间定位进行了约束。最后，根据已知矿体空间定位的结果来对未知矿体进行空间定位预测。

4. 应用中存在的问题及改进措施

上述3种融合技术在矿产资源预测中的应用效果良好，但同时也存在一些问题。首先是融合技术对数据的依赖性较大，而不同的物探数据在空间上存在一定的分布规律，这就增加了对不同物探数据在融合过程中进行约束、实现其空间一致性的难度。

四、未来发展趋势与展望

基于大数据的地球物理数据和地质模型融合技术已经在地质、矿产、地球物理等领域取得了较好的效果，其未来发展趋势主要有以下几个方面：（1）在融合技术的基础上，结合 GIS技术，综合数据模型和地质模型进行多源数据的融合处理；（2）结合人工智能技术，在模型中加入计算机自动识别和处理地质模型中的异常信息；（3）将融合处理后的数据与已有的地质成果进行叠加，预测新的矿产资源。

五、结论

本文通过对德日拉地区的重磁异常和地球化学异常进行分析，利用地质模型与物探数据融合技术对研究区进行矿产资源预测，取得了较好的效果。该研究成果不仅为地质找矿提供了新的思路和方法，同时为寻找隐伏矿提供了重要依据。

参考文献

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