基于GATv2的三维成矿预测方法研究

摘要

进入21世纪以来，随着矿产资源需求的持续增长及开采复杂性的提升，深部矿产资源勘探成为重要趋势。与此同时，为应对深部矿产勘探的需求，海量地质数据的处理与分析成为关键挑战。安徽省霍邱地区作为富含铁矿、铜矿等多种金属矿产资源的战略要地，深部勘探工作的重要性日益提升。本文以霍邱地区为实验区，采用了一种基于图注意力网络第二代(GATv2)的三维成矿预测方法。该方法通过构建矿床的三维地质模型，将地下空间离散为体素图结构，并利用GATv2对节点间的非线性空间关系进行动态注意力建模，结合GATv2的动态注意力机制，能够有效捕捉地质单元间的复杂拓扑关系及非线性交互模式，实现对深部矿产资源的高精度预测，并将结果与传统机器学习模型对比，验证了GATv2模型在处理复杂地质数据、揭示成矿规律方面的优越性。基于模型预测结果，在矿床区域圈定了一处重要成矿靶区，为矿产勘查提供了科学依据。研究结果表明，GATv2模型在三维成矿预测中展现出卓越性能，不仅提高了预测精度和效率，还为深部找矿提供了新的思路和方法，对类似地区的矿产勘查具有重要借鉴意义。

关键词

三维地质建模 / 深部找矿预测 / 深度学习 / 机器学习 / 成矿潜力