基于大数据的深部找矿靶区定量成矿预测——以大桥地区金矿为例

王怀涛,王晓伟,罗云之,宋秉田,罗建民,徐磊

Quantitative Metallogenic Prediction of Deep Prospecting Target Based on Big Data：Taking Gold Deposit in Daqiao Area as an Example

Huaitao WANG,Xiaowei WANG,Yunzhi LUO,Bingtian SONG,Jianmin LUO,Lei XU

表5 定量成矿预测模型2.2预测结果统计

Table 5 Statistical of prediction results of the quantitative metallogenic prediction model 2.2

预测单元分级 预测有矿单元/个 预测有矿单元占比/% 有矿单元/个 有矿单元占比/% 有矿单元 /有矿单元总数 较有矿单元平均值 提高倍数 单元总数/个 48 157 有矿单元总数/个 106 Ⅰ级单元 186 0.39 13 6.99 12.26 31.77 Ⅱ级单元 301 0.63 13 4.32 12.26 19.63 Ⅲ级单元 487 1.01 12 2.46 11.32 11.20 预测总数 974 2.02 38 3.90 35.85 17.73