随着预测深度的增加,矿产资源预测更加依赖于研究区成矿构造的推断和认知。三维地质模型能够表达深部成矿构造三维结构面的形态,对地质过程模拟、地质构造形态可视化与成矿预测具有重要意义。然而,由于深部区域勘探信息的缺失,构造三维模型往往具有较大的不确定性。目前地质模型的不确定性估计大多使用随机模拟方法,这种随机模拟难以保证有效探索可能的模型,同时难以保证模拟模型在几何和拓扑上的可靠性。此外,现有方法也难以结合地质-地球物理信息,有效建立准确可靠的构造三维结构面模型。针对上述问题,本文结合地质-地球物理数据,提出了一种考虑深部成矿构造三维结构面的马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,mcmc)模拟方法,进而基于变分思想,开展深部成矿构造三维结构面的精细重建。取得成果和贡献如下:(1)提出了基于抽象图约束的mcmc模拟方法,以推断深部成矿构造三维结构面的空间不确定性分布。将构造三维结构面的几何拓扑特征使用抽象图进行表达,并使用图结构约束随机模拟过程,实现了从复杂的后验分布中进行灵活可靠且高效的扰动模拟采样。在地质先验信息与地球物理观测数据的约束下,生成了一系列高扰动且符合认知的地质模型,并且以此获得了焦家断裂带的空间不确定性分布。(2)提出了构造三维结构面的岩性最大信息熵变分推断方法。基于mcmc采样获得的贝叶斯后验概率分布,将构造三维结构面重建表示为求解岩性最大信息熵的变分推断问题,并采用动态规划算法求解最大熵曲面。提取了焦家断裂面的岩性最大信息熵曲面,获得断裂面的最大可能位置。通过计算构造三维结构面的位置期望,对三维结构面模型的形态产状变化特征进行了概率统计与可视化表达。(3)提出了基于变分隐函数的深部成矿构造三维结构面模型的连续高精度重建方法。基于地质-地球物理信息,建立了构造三维结构面的隐函数变分模型。采用高斯-牛顿策略,建立了变分模型的求解框架。基于变分法建立了隐函数模型的高斯-牛顿更新公式,实现构造三维结构面的精细、解析表达与重建。通过实验可以证明,求解算法获得的构造三维结构面隐式模型具有较高的重建精度。综上所述,本文提出了一套深部成矿构造三维结构面的mcmc模拟与变分重建方法,并且通过实例研究验证了方法的可靠性与准确性,可望为后续的成矿构造探索及找矿应用提供有力支撑。图50幅,表5个,参考文献162篇
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