基于隨機森林算法的新疆木吉一帶金礦區(qū)域成礦預測

呼冬強　何福寶　李輝　郝延?！垙姟●T昌榮　廖風云

摘? ?要：木吉-烏孜別里山口一帶位于印度-歐亞大陸碰撞造山帶西段的帕米爾構(gòu)造結(jié)，發(fā)育多處金銅等礦床（點），砂金礦床大量發(fā)育，顯示巨大的金礦找礦潛力。在總結(jié)木吉一帶金礦區(qū)地質(zhì)特征基礎上，剖析區(qū)域Au元素異常，提取區(qū)內(nèi)各類遙感蝕變異常，構(gòu)建地質(zhì)-地球化學-遙感綜合預測模型，利用隨機森林算法，開展多信息集成的定量預測?；陔S機森林算法定量預測找礦概率，結(jié)合研究區(qū)目前的研究現(xiàn)狀及已知礦床點的類型、數(shù)量、代表性、規(guī)律等信息，對找礦靶區(qū)進行優(yōu)選，圈定A級找礦靶區(qū)3個，B級找礦靶區(qū)2個，C級找礦靶區(qū)1個?；陔S機森林算法的機器學習，在地物化遙感多數(shù)據(jù)區(qū)域中，預測精度較好，提高了預測效率，為該區(qū)域?qū)崿F(xiàn)高效定量預測提供了依據(jù)。

關鍵詞：成礦預測；金礦床；隨機森林；機器學習

隨著地質(zhì)找礦工作不斷深入，積累了大量地質(zhì)找礦信息，需要成熟的預測理論方法獲取礦產(chǎn)資源分布位置、產(chǎn)出機率、資源潛力，實現(xiàn)高效成礦預測。葉天竺全面利用物探、化探、遙感等地質(zhì)找礦信息，運用體現(xiàn)地質(zhì)成礦規(guī)律內(nèi)涵的預測技術，全面、全過程應用空間數(shù)據(jù)庫及GIS技術，在圈定成礦預測區(qū)基礎上估計潛在資源量[1]；王世稱提出以研究地質(zhì)、地球物理、地球化學和遙感信息為基礎綜合信息礦產(chǎn)預測理論[2]；趙鵬大以地質(zhì)異常分析為基礎，以成礦多樣性分析與礦床譜系研究為指導，將地質(zhì)異常、成礦多樣性及礦床譜系3方面定量化研究緊密結(jié)合，形成“三聯(lián)式”礦產(chǎn)預測及定量評價[3]；嚴光生歸納總結(jié)了主要礦床類型的地質(zhì)特征，構(gòu)建了反映礦體賦存位置的成礦地質(zhì)體-成礦結(jié)構(gòu)面-成礦作用特征標志“三位一體”找礦預測地質(zhì)模型[4]；左仁廣基于數(shù)據(jù)科學的礦產(chǎn)資源定量預測理論與方法，采用機器學習方法挖掘地質(zhì)找礦大數(shù)據(jù)與礦床的相關性，豐富了礦產(chǎn)資源定量預測的理論[5-6]；肖克炎通過構(gòu)建地質(zhì)空間數(shù)據(jù)庫、圈定成礦預測類型和工作區(qū)、編制專題預測底圖-綜合信息預測要素圖、建立綜合信息預測模型，進行礦產(chǎn)資源的定位-定量預測，提出礦床成礦系列綜合信息預測理論方法[7]。王欣采用證據(jù)權重與基于遺傳優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡（WOE-GA-BP）模型，對寧蕪盆地陸相火山巖型銅礦進行成礦預測，進一步豐富了預測模型[8]；劉嘉情等借助機器學習隨機森林算法，開展機器學習模型訓練，建立能夠識別該地區(qū)斑巖?矽卡巖多金屬礦床成礦巖體和非成礦巖體的新方法[9]；董賽娜使用支持向量機和隨機森林兩個機器學習分類模型可有效區(qū)分密西西比河谷型、火山塊狀硫化物型、噴流-沉積型、矽卡巖型4種類型鉛鋅礦床[10]；鄭孝誠運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型實現(xiàn)了金礦區(qū)高效預測[11]。礦床基于機器學習的成礦預測方法，實現(xiàn)了礦產(chǎn)資源定量預測，但算法對數(shù)據(jù)的依賴度高，在小樣本區(qū)域內(nèi)需要尋找預測敏感度高的算法。隨機森林算法由于其天然的并行特性，良好的模型可解釋性，廣泛用于各種應用領域，不同于一般的“黑箱”模型，隨機森林算法可給出變量的重要性排序及變量間的偏依賴關系，從而能識別重要的預測因子并進行解釋，在礦產(chǎn)資源預測中有很好的應用。

木吉-烏孜別里山口一帶位于印度-歐亞大陸碰撞造山帶西段的帕米爾構(gòu)造結(jié)，發(fā)育多處金銅礦床（點），且砂金礦床較發(fā)育，顯示出巨大的金礦成礦潛力。

1? 區(qū)域背景

研究區(qū)位于印度-歐亞大陸碰撞造山帶西段的帕米爾構(gòu)造結(jié)中帕米爾區(qū)木吉一帶（圖1），自震旦紀以來經(jīng)歷了長期的地體裂離、寒武紀至古新世俯沖增生、始新世的最終造山及始新—全新世大型走滑-伸展、逆沖推覆及構(gòu)造隆升，巖漿、構(gòu)造活動十分強烈[12]，已發(fā)現(xiàn)鐵、錳、金、銅、鉬、鉛、鋅等礦產(chǎn)，成礦條件十分優(yōu)越。

區(qū)內(nèi)岀露地層主要為甜水海巖群、下志留統(tǒng)溫泉溝群、中上志留統(tǒng)達坂溝群、下上石炭統(tǒng)恰提爾群、上白堊統(tǒng)鐵龍灘群等（圖2）。下志留統(tǒng)溫泉溝群沉積環(huán)境為被動陸緣環(huán)境下的半深海-淺海斜坡扇濁積巖相復理石建造，整體為一套區(qū)域低溫動力變質(zhì)作用類型的低綠片巖相變質(zhì)相帶的“黑色巖系”，為區(qū)域內(nèi)金礦賦礦重點層位。

區(qū)內(nèi)處于西藏三江造山系（Ⅰ）-羌塘弧盆系（Ⅱ）-塔什庫爾干-甜水海地塊（Ⅲ）之早古生代陸緣盆地（Ⅳ）構(gòu)造單元，位于印度板塊與歐亞板塊碰撞帶的前緣區(qū)附近，屬擠壓應力最強烈的地帶，褶皺、斷裂發(fā)育。斷裂構(gòu)造極其發(fā)育，按規(guī)?？蓜澐譃?級；Ⅰ級為NWW向恰特-奧依巴勒根斷裂（F2）、近EW向展布的烏孜別里山口斷裂（F7）；Ⅱ級為呈近EW、NW向F1、F3、F4、F8、F9斷裂；Ⅲ級為近NE向F5、F6斷裂，另外也發(fā)育有NNW、SN向分支小斷層及裂隙構(gòu)造。不同級別的斷裂構(gòu)造對區(qū)內(nèi)以金、銅、鉛、鋅為主的多金屬礦產(chǎn)的形成與分布起著分級控制作用。

區(qū)域上巖漿巖以酸性侵入巖為主，巖漿活動始于寒武紀，結(jié)束于新生代古近紀。寒武紀、奧陶紀僅有少量酸性巖侵入，泥盆紀表現(xiàn)為少量中性-超基性巖的侵入與噴出，石炭—侏羅紀以大規(guī)模的中酸性巖漿侵入及中基性巖漿噴出為特點，古近紀僅有較小規(guī)模的酸性巖漿侵入活動。該區(qū)巖漿活動整體較弱，巖漿巖出露面積不大，主要為沿斷裂帶侵入的少量輝綠巖、閃長巖脈，伴有不同程度的孔雀石化。

2? 礦床特征

在帕米爾構(gòu)造結(jié)中帕米爾木吉一帶已發(fā)現(xiàn)多處金銅等礦床（圖2），且砂金礦床發(fā)育[13]，顯示出巨大的金礦成礦潛力。區(qū)域內(nèi)金礦床產(chǎn)于下志留統(tǒng)溫泉溝群下段含碳酸鹽硬綠泥石絹云千枚巖建造中，與NW向展布的韌-脆性剪切帶密切相關，含金熱液沿韌-脆性剪切帶上升至硅-鈣界面有利空間沉淀而形成，顯示典型的造山型金礦宏觀地質(zhì)特征。

研究區(qū)內(nèi)控礦地層主要為下志留統(tǒng)溫泉溝群一段，巖石類型主要為綠泥絹云千枚巖夾石英巖脈，多伴有褐鐵礦化，部分伴有菱鐵礦化、孔雀石化，成果顯示此類具有菱鐵礦化和銅礦化的石英脈，多為含金石英脈，共發(fā)現(xiàn)有12條金礦化蝕變帶，為區(qū)內(nèi)主要賦礦層位；區(qū)內(nèi)韌性剪切作用強烈，巖石發(fā)生擠壓變形，常見有“S”型、“M”型扭曲褶皺、緊閉劍鞘褶皺、層間褶皺、膝折現(xiàn)象，由于構(gòu)造應力集中，層間破碎帶發(fā)育，沿斷裂發(fā)育不同期次、規(guī)模不等、密集遍布的石英脈帶。區(qū)內(nèi)巖漿巖不發(fā)育，脈巖發(fā)育，主要為石英脈，是金礦床的主要脈石礦物及含金載體，石英脈較純凈時，不含金。當石英脈中混雜有圍巖和金屬硫化物時，可形成金礦體，以褐黃色、破碎成粉末狀、糖粒狀的石英脈含金性最好。區(qū)內(nèi)礦化主要有褐鐵礦化、菱鐵礦化和孔雀石化，發(fā)育絹云母化、綠泥石化等，區(qū)內(nèi)礦體礦石中金屬含量較少，礦物種類較多，金屬礦物以毒砂、黃鐵礦、黃銅礦為主，次為褐鐵礦、孔雀石、銅藍、黝銅礦、斑銅礦、輝銅礦等，鏡下可見自然金，非金屬礦物以硬綠泥石、絹云母、石英為主，次為白云石、紅柱石、碳質(zhì)、黑云母等。礦石屬具千枚狀構(gòu)造的低級變質(zhì)巖石，含特征變質(zhì)礦物硬綠泥石，原巖可能為泥質(zhì)巖、酸性凝灰質(zhì)巖等。晚期在脆性狀態(tài)下，受動力變質(zhì)作用，局部發(fā)生破碎，形成裂隙，裂隙由細碎物質(zhì)充填。

3? 研究方法

3.1? 隨機森林算法概述

在機器學習中，隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器，輸出類別是由個別樹輸出類別的眾數(shù)而定。每棵決策樹均是一個分類器，對一個輸入樣本，N棵樹有N個分類結(jié)果。隨機森林集成了所有分類投票結(jié)果，將投票次數(shù)最多的類別指定為最終輸出，是一種最簡單的機器學習領域的團體學習算法思想，隨機森林算法的過程見圖3。

3.2? 技術流程

基于隨機森林算法的礦產(chǎn)預測資源定量的技術流程主要包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)特征提取、預測模型建立和驗證、模型預測等過程。本次用于區(qū)域金礦定量預測的數(shù)據(jù)主要包括地質(zhì)、地球化學、遙感等3類數(shù)據(jù)。首先需要對地質(zhì)找礦大數(shù)據(jù)進行預處理和清洗，包括坐標轉(zhuǎn)化、空間配準、數(shù)據(jù)拼接、缺失值、重復值、異常值處理等，然后利用數(shù)據(jù)科學方法對地質(zhì)找礦大數(shù)據(jù)進行特征提取，包括巖漿巖識別、有利地層提取、構(gòu)造緩沖區(qū)分析、地球化學、遙感異常識別等。最后建立預測模型，并對預測模型的參數(shù)進行調(diào)整，使預測性能達到最優(yōu)，再利用預測模型進行預測，最終圈定找礦靶區(qū)。

4? 預測過程及結(jié)果

進行礦產(chǎn)預測前，需對地質(zhì)找礦大數(shù)據(jù)進行特征提取，利用mapgis進行空間分析，提取研究區(qū)金礦床空分布有關的侵入巖、有利地層、構(gòu)造，在此基礎上進行緩沖區(qū)分析。針對地球化學和遙感數(shù)據(jù)，用異常提取方法進行異常識別。

4.1? 有利地層提取

根據(jù)研究區(qū)金礦床地質(zhì)特征，區(qū)內(nèi)控礦地層主要為下志留統(tǒng)溫泉溝群一段，將礦區(qū)內(nèi)已發(fā)現(xiàn)的金礦（化）點疊加到地層上，所有礦化點均落入下志留統(tǒng)溫泉溝群一段中，可作為區(qū)內(nèi)重要預測要素，在研究區(qū)內(nèi)，利用mapgis軟件，提取出下志留統(tǒng)溫泉溝群一段圖層（圖4-B），供后期機器學習。

4.2? 構(gòu)造緩沖區(qū)分析

緩沖區(qū)分析是據(jù)空間數(shù)據(jù)庫中的點、線、面自動地在其周圍建立一定寬度的多邊形區(qū)域。通常用于確定地理空間目標的一種影響范圍或服務范圍。研究區(qū)內(nèi)斷裂走向整體為近NW向，多為逆沖斷層，韌性剪切作用強烈，中部巖石發(fā)生擠壓變形，層間破碎帶發(fā)育，沿斷裂發(fā)育不同期次、規(guī)模不等、密集遍布的石英脈帶，控制礦體產(chǎn)出，具明顯的導礦、容礦作用，是重要的控礦因素。在mapgis平臺，基于線要素的緩沖區(qū)，以近NW向斷層為中心軸線，距中心軸線一定距離的平行條帶多邊形，形成斷裂構(gòu)造控礦有利區(qū)（圖4-A）。

4.3? 化探異常分析

選取研究區(qū)內(nèi)1∶5萬水系沉積物測量原始數(shù)據(jù)進行分析，14種元素相對全疆豐度值，Ag，Sb，Cu，Zn，W，Sn，Mo等7個元素較接近，Au元素明顯高于全疆豐度值。Au元素高背景或高值區(qū)主要分布于研究區(qū)西南一帶，中部地區(qū)零星出現(xiàn)高背景或高值區(qū)，Au異常為主要成礦元素，密集區(qū)分布于西南角，受群層及斷裂帶控制，分布有砂金、巖金礦（化）點多處。Au異常密集區(qū)異常強度高、規(guī)模大、濃集中心明顯，分帶清晰，具“礦致異常”基本特征，提取Au元素含量大于1.5×10-9 區(qū)域，套和已發(fā)現(xiàn)的礦（化）點，具很好的包含關系，選取Au元素含量大于1.5×10-9 的區(qū)域為重要的預測要素。

4.4? 遙感蝕變信息提取

遙感蝕變信息提取是在遙感影像上以礦物光譜特征為依據(jù)，利用數(shù)字圖像處理技術提取與近礦圍巖蝕變有關的信息，遙感礦化蝕變信息的提取能夠?qū)ΦV產(chǎn)資源的勘查及評價提供科學的參考依據(jù)。研究區(qū)金礦床為熱液礦床，區(qū)內(nèi)熱液活動強烈，發(fā)育多種熱液蝕變，主要有硅化、褐鐵礦化、菱鐵礦化、絹云母化和綠泥石化等?；诠ぷ鲄^(qū)自然地理、蝕變類型和遙感科學技術方法現(xiàn)狀，主要采用ASTER和Sentinel2數(shù)據(jù)對工作區(qū)蝕變信息進行提取。收集購買的遙感數(shù)據(jù)時相在4～10月，盡可能減少高山積雪對研究區(qū)遙感解譯的干擾，且單景影像平均云量小于10%，輻射畸變、幾何畸變和噪聲均較小，目標地物大小、形狀、陰影、色調(diào)、紋理等標志信息突出，能夠準確反映地物各種特征。采用主成分分析法提取Sentinel2數(shù)據(jù)中的鐵化蝕變，ASTER數(shù)據(jù)中的絹云母化、高嶺石化、青磐巖化、硅化蝕變（圖5）。

4.5? 隨機森林模型預測

結(jié)合研究區(qū)金礦床的分布特征及預測數(shù)據(jù)集特點，選取網(wǎng)格單元法開展預測，選取150 m×150 m作為預測單元格標準，共劃分出71 466個單元格，其中含礦單元格有577個，在PYTHON軟件下，通過機器學習，最終計算出每個預測單元的成礦有利程度，確定預測單元所屬的礦產(chǎn)資源靶區(qū)級別，達到預測區(qū)優(yōu)選的目的。

在隨機森林模型預測的基礎上，將預測區(qū)內(nèi)集中的區(qū)塊進行圈定，根據(jù)木吉一帶金礦區(qū)大地構(gòu)造演化、區(qū)域地質(zhì)特征，依據(jù)化探異常、遙感異常和找礦概率，結(jié)合研究區(qū)目前的研究現(xiàn)狀及已知礦床點的類型、數(shù)量、代表性、規(guī)律等信息，對找礦靶區(qū)進行優(yōu)選，并將找礦靶區(qū)劃分為A、B、C三級。其中靶區(qū)劃分標準為：A級找礦靶區(qū)為成礦條件很有利，有大中型以上金礦床分布，直接找礦信息強，找礦概率0.6～0.9；B級找礦靶區(qū)為成礦條件有利，有一定的金礦點分布，直接找礦信息較強，有一定的找礦潛力，找礦概率在0.6～0.8；C級找礦靶區(qū)為地質(zhì)工作程度低，成礦條件有利，有一定的遙感蝕變異常或化探異常分布，具一定找礦潛力，找礦概率在0.4～0.6。最后，圈定找礦靶區(qū)6個（圖6）：A級找礦靶區(qū)3個，B級找礦靶區(qū)遠景區(qū)2個，C級找礦靶區(qū)1個。

4.6? 靶區(qū)特征及驗證

A1靶區(qū)位于研究區(qū)西南側(cè)，找礦概率為0.8～1.0，區(qū)內(nèi)成礦地質(zhì)條件優(yōu)越，找礦信息豐富，成礦潛力巨大，已發(fā)現(xiàn)闊克吉勒嘎、闊克吉勒嘎東、克熱格塔什、木吉西等金礦點，目前正在開展評價工作，有望實現(xiàn)中大型金礦勘查突破。A2靶區(qū)位于研究區(qū)南側(cè)，找礦概率為0.6～0.9，已發(fā)現(xiàn)克孜捷克金礦點，位于韌性剪切帶內(nèi)，地表已發(fā)現(xiàn)一定規(guī)模金礦（化）體，成礦潛力好；A3靶區(qū)位于研究區(qū)最南端，區(qū)內(nèi)已發(fā)現(xiàn)金礦化點；B2靶區(qū)找礦概率為0.6～0.8，經(jīng)野外查證，圈定2條含金銅礦化蝕變帶，呈層狀、似層狀近EW向展布，地表斷續(xù)出露長1.4～1.6 m，地表寬10～14 m，有進一步工作的價值；B1、C3靶區(qū)還未查證，區(qū)內(nèi)成礦地質(zhì)條件良好，疊加的成礦信息較多，有良好的找礦前景。

5? 結(jié)論

（1）? 圈定找礦靶區(qū)6處，其中A級靶區(qū)3處，B級靶區(qū)2處，C級靶區(qū)1處，為區(qū)域進一步開展金礦床勘查提供了方向。

（2）? 基于隨機森林算法的機器學習，在地物化遙感多數(shù)據(jù)區(qū)域中，有較好的效果，從預測模型的AUC值得出預測精度較好（圖7），提高了預測效率，為該區(qū)域?qū)崿F(xiàn)高效定量預測提供了依據(jù)。

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Gold Mine in Muji Area of Xinjiang Based on Random Forest

Algorithm-Regional Metallogenic Prediction

Hu Dongqiang1， He Fubao2， Li Hui2， Hao Yanhai2， Zhang qiang2，

Feng Changrong2， Liao Fengyun1

（1.School of Mining Engineering and Geology，Xinjiang Institute of Engineering，Urumqi，Xinjiang，830023，China;

2.The Second Geological Brigade of Xinjiang Bureau of Geology and mineral resources，Kashi，Xinjiang，844000，China）

Abstract： The Pamir tectonic junction in the western section of the Indian-Eurasian continental collision orogenic belt is located in the muji-Wuzibieli mountain pass. It is found that there are many gold-copper deposits （points）， and a large number of gold deposits are developed， showing great gold prospecting potential. With the deepening of geological prospecting work in the area， a large amount of geological prospecting information has been accumulated. Mature prediction theory and method are needed to obtain the distribution location， output probability and resource potential of mineral resources in the area， so as to achieve efficient metallogenic prediction. On the basis of summarizing the geological characteristics of the gold mining area in Muji area， the regional Au element anomaly is analyzed， and various remote sensing alteration anomalies in the area are extracted. The geological-geochemical-remote sensing comprehensive prediction model is constructed， and the quantitative prediction of multi-information integration is carried out by using the random forest algorithm. Based on the random forest algorithm to quantitatively predict the probability of prospecting， combined with the current research status of the study area and the type， quantity， representativeness and regularity of known ore deposits，the prospecting target areas are optimized， and three A-level prospecting target areas are delineated. Two B-level prospecting target areas and one C-level prospecting target area. The machine learning based on random forest algorithm has better prediction accuracy and improves the efficiency of prediction in the multi-data area of geophysical and geochemical remote sensing， which provides a basis for efficient quantitative prediction in this area.

Key words： Metallogenic prediction; Gold deposits; Random forest; Machine learning

項目資助：新疆地質(zhì)局自籌資金項目、克州戰(zhàn)略性礦產(chǎn)資源成礦規(guī)律與找礦靶區(qū)優(yōu)選（XGMB202363）資助

收稿日期：2023-11-16；修訂日期：2024-01-12

第一作者簡介：呼冬強（1988-），男，陜西延川人，副教授，碩士，現(xiàn)主要從事成礦規(guī)律與成礦預測研究和教學工作；E-mail： hdq@xjie.edu.cn

通訊作者：何福寶（1985-），男，高級工程師，學士，現(xiàn)從事礦產(chǎn)勘查相關工作；E-mail： 28130924@qq.com