基于组合赋权的固体矿产物探及找矿效果评估模型

孙玉凤

（山东省第一地质矿产勘查院，山东 济南 250000）

固体矿产物探是矿产资源勘探中的主流方式，近年来，相关部门对其的研究力度不断加大。通过固体矿产物探结果，能够为找矿效果评估提供精准的数据支撑。找矿效果评估模型是评价找矿效果的主要应用模型，在我国，针对此方面研究的重视程度显然不够[1]。因此，针对找矿效果评估模型研究是具有现实意义的。结合以往研究资料中表明，针对此方面仅有的文献均是针对某一具体矿区展开的具体研究，证明此研究不具有广泛的适用性。为此，有必要更新之前学者对其作出的研究。本文在对固体矿产物探及找矿效果评估模型分析中，针对物探异常的主要特征加以详细分析，并引进先进的物探方法对固体矿产物探异常特征进行综合分析，以此作为判据，为找矿效果评估提供真实、有效的数据支持[2]。但传统评估模型由于未计算找矿效果权重，在实际应用中存在评估置信度低的问题。组合赋权作为一种量化方式，能够通过设定组合评估指标，为指标赋权，进而提高评估的精度。基于此，有理由将组合赋权应用中找矿效果评估模型设计中，致力于从根本上提高评估置信度。

1 组合赋权

在进行综合评估的过程中权重的确定确实是很重要的，对最终的结果会起着决定性的影响。组合赋权作为一种赋权方式，其组合的主要内容为将主观赋权与客观赋权相结合，进而弥补单方面赋权的缺陷。通过组合赋权的方式，最大限度地提高不确定评估的精度，保证评估样本基数够大的前提下，保证其赋权结果能够高精度表示实际结果。基于此，本文提出基于组合赋权的固体矿产物探及找矿效果评估模型，其具体研究内容，如下文所述。

2 评估模型

2.1 提取固体矿产物探异常信息

本文在固体矿产物探过程中，提取固体矿产物探异常信息。针对固体矿产中的TEM异常特征，该异常通常表现为环形异常，高值异常为岩性的反映，具有多阶段侵入特点，是固体矿产的主要异常特征[3]。根据异常切片，能够求取不同深度的重磁延拓，并利用GeoIPAS软件三维立体图功能进行排列对比，结果表明：基性岩体（辉长岩）呈低磁、高重力特征，超基性岩体（橄辉岩、橄榄岩）呈高磁、低重力特征，固体矿产密度随深度增加而逐步增高，达到一定深度后趋于稳定，岩芯测量结果表明约500m深度以上的固体矿产密度普遍低于正常水平，可能与橄榄石的氧化、伊丁石化有关，而且基性程度越高的岩石密度值变化范围越大。利用GeoIPAS数据对剩余重力按每200m向上延拓，并对结果数据进行归一化处理，将处理结果由探矿者软件建立模型，得到坡一低重力地质体。以此，提取固体矿产物探异常信息。

2.2 固体矿产物探异常信息反馈

在提取固体矿产物探异常信息的基础上，通过固体矿产物探异常信息反馈，为找矿效果评估指标赋值提供基础数据。首先，使用放射性物探方法以中梯装置为基础，针对固体矿产，开展对固体矿产的剖面性工作，验证钻孔位置为综合物探详查工作的重点区域，可以通过地面高精度磁法以及激电法得出视极化率异常信息。根据视极化率异常信息分析多种固体矿产存在的情况可以判断，如果区域上有酸性的花岗岩及中性的闪长岩的情况出现，再加之固体矿产找矿区域构造比较复杂，有大量的碳酸盐如灰岩，大理岩等岩石出现，都是典型找矿标志[4]。除此之外，在激电中梯剖面接触带上有很多矿化的标志，比如一些菱铁矿化，赤铁矿化等的砖红色的矿化物质存在。使用放射性物探方法对固体矿产进行放射性异常测试，通过γ、β以及三条射线反馈得到的固体矿产视极化率异常信息，如表1所示。

表1 固体矿产视极化率异常信息

结合表1信息，确定固体矿产放射性场与固体矿产分布的关系。基于放射性物探方法，根据固体矿产本身的放射性，在通常情况下一种固体矿产可以同时放射出γ、β以及α三条射线[5]。γ与α射线可以作为找矿的依据，根据γ与α射线的物理性质缩小找矿区域，β射线主要用于对矿山地下岩土介质局部变化的地球物理场变化情况进行掌握，从而得出矿山地球物理场的分布以及变化特征，因此，γ与α射线强度的分布特征可以作为找矿的依据，并根据γ与α射线的具体分布规律以及特征缩小找矿区域。

2.3 基于组合赋权计算找矿效果评估模型权重

根据固体矿产物探异常信息反馈后，本文基于组合赋权，结合主观赋权法以及客观赋权法通过计算的方式，计算找矿效果权重，确定找矿效果评估模型中的指标权重[6]。首先，计算找矿效果评估模型主观权重值，从而确定相邻量化分析指标之间的相对重要程度。设评估模型主观权重值为wk，则有公式（1）。

在公式（1）中，ri指的是第i量化分析指标的权重值。而后，计算评估模型的客观权重值，通过客观赋权，赋予该指标更高的权重。设评估模型的量化分析指标信息熵值为Ej，则有公式（2）。

在公式（2）中，In指的是特征比重；pij指的是找矿效果量化分析指标中包含的信息量。根据得出的量化分析指标信息熵值可知，信息熵值越大证明模型的量化分析指标中包含的信息量越多；反之，则包含的信息量越少[7]。通过信息熵值，计算找矿效果评估模型的客观权重值。设客观权重值为wj，则有公式（3）。

在公式（3）中，j指的是标准量化数据个数，为实数。根据得出的主观权重值以及客观权重值，计算模型设计组合权重。结合指标的差异性以及对找矿效果评估的贡献程度，体现在组合权重pi中，可根据组合权重法计算pi的数值，具体计算过程，如公式（4）所示。

通过公式（4）可得找矿效果评估模型组合权重，pi值越大证明该模型评估得出的找矿效果越好。

3 实例分析

3.1 实验准备

采用设计试验的方法，确定了矿体位置，参数包括：路线间距200m～300m，点距200m～500m，土质以细砂为主，夹薄层粉土；层卵石，平均厚度为15.47m，土质为充填物以砾砂、细砂。在确定某矿基本条件后，首先使用本文基于组合赋权设计模型评估其找矿效果，通过GIS Aiss软件记录评估置信度，设之为实验组；再使用传统模型评估其找矿效果，同样通过GIS Aiss软件记录评估置信度，设置为对照组。可以看出，本次实验对比内容为评估置信度，评估置信度可以作为一个向量场直观反映出找矿效果评估的精度，评估置信度数值越高证明该模型的有效性越高。实验次数为10次，记录实验结果。

3.2 实验结果与分析

整理实验结果，如表2所示：

表2 评估置信度对比表

结合表2所示，本文设计评估模型评估置信度明显高于对照组，针对找矿效果评估精度更高，可以满足其最优管理的实际需求。验证了设计评估模型在找矿效果评估中的有效性，从而说明所设计的评估模型其各项功能可以满足设计要求，具有实际应用意义以及现实推广价值。

4 结语

本文通过实例分析的方式，证明了设计评估模型在实际应用中的适用性，以此为依据，证明此次优化设计的必要性。因此，有理由相信通过本文设计，能够解决传统找矿效果评估中存在的缺陷。但本文同样存在不足之处，主要表现为未对本次评估置信度测定结果的精密度与准确度进行检验，进一步提高评估置信度测定结果的可信度。这一点，在未来针对此方面的研究中可以加以补足。与此同时，还需要对固体矿产物探方法的优化设计提出深入研究，以此为提高固体矿产物探质量提供建议。