Question

含矿性预测模型

Answer 1

矿化指标除了Pb、Zn、PbMet、ZnMet之外，还包括单元含矿性指标IOre（含矿性指 标定义见5.5.1节）。因此，还需对单元含矿性指标建立预测模型。

单元含矿性估计模型是用来对未知区立体单元的含矿性指标IOre进行估计。单元含 矿性指标IOre在地质意义上是指在单元内找到工业矿体的概率。单元含矿性指标IOre相 当于矿化指标值的概率化，对找矿信息变量具有函数依赖性，因而在找矿信息变量与含矿 性指标之间也存在类似的泛函模型。由于IOre表示的是概率值，故采用逻辑斯蒂（Logistic） 回归模型作为单元含矿性估计模型：

丁家山铅锌矿床三维可视化预测

式中：i为立体单元编号；IOrei为立体单元i的含矿性指标的估计量；GV_j为GV中的找矿信 息指标（ddU＿PbZnMet，dwaU＿PbZnMet，dwbU＿PbZnMet，dgU＿PbZnMet，daU＿S＿PbZnMet，ddZ1L3＿Z1L2＿PbZnMet，dwaZ1L3＿Z1L2＿PbZnMet，dwbZ1L3＿Z1L2＿PbZnMet）； B_k0，B_k1，…，B_kp为逻辑斯蒂模型的待求参数。参数B_k0，B_k1，…，B_kp可通过对GV在地质空间控 制区域中已知离散化单元的量化数据进行极大似然估计获得，结果如表7.6所示。

表7.6 含矿性指标IOre的逻辑斯蒂回归模型