斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法

227 编辑：中冶有色技术网来源：四川省地质矿产勘查开发局成都综合岩矿测试中心（国土资源部成都矿产资源监督检测中心）

2024-11-15 16:10:07

权利要求

1.一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法，其特征在于，包括：

获取到历史测定矿样数据以及矿样的金平衡配分数据;

生成关于金矿嵌布粒度特征的分析模型：对分析模型采用历史矿样数据进行训练出包括游离金单体和载体矿物金的金矿嵌布粒度特征的分析模型;

以不同分配率的金平衡配分确定金在矿物的配比分布数据，金平衡配分为金在矿样的各矿物中的含量以及分配率，分析计算配比分布数据的步骤如下：

对矿样中单一矿物的金配比选择不同步长的分配率后分析矿样中其他矿物的金含量变化;

所述单一矿物在不同分配率下对应金含量的变化导入到所述分析模型中用于校验，对满足校验准确率的所述单一矿物改变分配率的其他矿物金含量变化数据计算金分配率;

依据配比分布数据输出模拟测定矿样数据并输入到分析模型持续训练;

获取到用于对已测定矿样数据分析金平衡配分数据的分析模型。

2.根据权利要求1所述的一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法，其特征在于，所述获取到历史测定矿样数据以及矿样的金平衡配分数据，包括：

选取矿石元素组成数据，并分析矿物组成特征;

基于矿物组成定量分析矿样的矿物种类以及含量;

提纯单矿物进行化学分析，依据矿物组成含量，计算出金在矿物中的平衡分配;

对矿样制片，进行光片成像分析，获取矿样中金粒的测定嵌布粒度，整理并输出获取到历史测定矿样数据以及矿样的金平衡配分数据。

3.根据权利要求2所述的一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法，其特征在于，所述分析模型中，包括对训练数据的计算如下，基于矿样的主要矿物的嵌布粒度测定结果，分析自然金的微细包裹体赋存在主要矿物中的嵌布粒度特征。

4.根据权利要求3所述的一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法，其特征在于，所述分析模型中，还包括对训练数据的计算分析如下，基于矿样的矿物含量和配比、基于游离单体金占矿物总金的百分比，依据矿样的主要矿物的嵌布粒度分析金在各个矿物中的平衡配分，包括金在各个矿物中的分配率和分配量。

5.根据权利要求4所述的一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法，其特征在于，所述对矿样中单一矿物的金配比选择不同步长的分配率后分析矿样中其他矿物的金含量变化，具体包括：

依次轮选矿样数据中的矿物，包括选择主要矿物和非主要矿物，确定金配比包括确定金在选中矿物中的分配量和分配率，分配量即含量;

以除去训练数据外变动分配率的步长获取到多组不同分配率下的矿物中金分配量，其中，变动分配率的步长包括对分配率进行递增或递减;

基于金在选中矿物中配比的变化，调整对应所述选中矿物在矿样中的配比，然后计算在选中矿物中金分配量的数据，判断选中矿物中金分配量的数据是否大于矿样总金中处于包裹体的含量，当是大于时，则删除所述对应计算在选中矿物中金分配量的数据，返回上一级，到调整对应所述选中矿物在矿样中的配比重新校验调整比例的正误。

6.根据权利要求5所述的一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法，其特征在于，当处于判断是大于时，当连续出现两次在所述判断条件上，结果为判断是大于时，直接跳过返回上一级对变动分配率的步长进行直接调节。

7.根据权利要求6所述的一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法，其特征在于，调整模拟数据中金在不同选中矿物中配比的变化;

当判断调整金在非主要矿物中配比变化导致非主要矿物变为主要矿物，或，判断调整金在主要矿物中配比变化导致主要矿物变为非主要矿物时，反馈调整步长数据，维持非主要矿物与主要矿物的划分规则，删除相应的模拟数据。

8.根据权利要求6所述的一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法，其特征在于，依据历史测定矿样数据调整金含量和配比率在不同矿物中的规则，调整矿样中每一种矿物的金含量，依据自然金在包裹体态总量下计算分配率，判断除当前调整金含量的矿物外的其他矿物中金含量的是否缺省，当缺省时，确定调整每一种矿物的上下限金含量步长数据，其中，所述金含量的是否缺省为对应矿物中金含量为负值或零。

9.根据权利要求1-8任一所述的一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法，其特征在于，对于所述分析模型，分析模型对应不同矿样中主要矿物的成分进行随机森林模型生成;不同历史测定矿样数据选择不同分析模型进行训练，选择方式为：基于不同分析模型的主要矿物特征值匹配相应的历史测定矿样数据，然后将匹配好的历史测定矿样数据输入到对应分析模型中用于训练。

10.根据权利要求9所述的一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法，其特征在于，还包括在不同的分析模型下，生成以不同分配率的金平衡配分确定金在矿物的配比分布数据，获取到相应的模拟测定数据为依据历史测定矿样数据的衍生数据，载入到不同矿物特征的分析模型中持续训练完善。

说明书

技术领域

[0001]本发明涉及矿样检测领域，具体涉及一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法。

背景技术

[0002]现存有关大量低品位金矿资源的检测，检测过程中出现金矿资源具有嵌布粒度不均匀、矿石结构复杂、解离不完全等特点，传统工艺矿物学分析不易快速、准确测定金赋存状态及载金矿物的嵌布特征。

[0003]已知金主要以游离态自然金的形式存在，嵌布粒度极细，主要集中在0.01~0.02mm粒度级别;小于0.074mm粒级的金占原矿总金量的50.08%，其余金以微细包裹体分散于黄铁矿、磁铁矿、黄铜矿等载金矿物中。但载金矿物粒度较细，解离性差，嵌布不均匀，影响载金矿物解离度的金回收率。

[0004]由于待测地区多金属金矿连生包裹关系复杂且嵌布粒度细，载金矿物解离性差，嵌布粒度不均匀，通过传统工艺矿物学鉴定的手段难以对金矿的赋存状态进行快速、准确的测定。

[0005]因此，亟需一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法。

发明内容

[0006]本发明一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法，解决现有技术的问题。

[0007]第一方面，本发明提供一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法，包括：

获取到历史测定矿样数据以及矿样的金平衡配分数据;

生成关于金矿嵌布粒度特征的分析模型：对分析模型采用历史矿样数据进行训练出包括游离金单体和载体矿物金的金矿嵌布粒度特征的分析模型;

以不同分配率的金平衡配分确定金在矿物的配比分布数据，金平衡配分为金在矿样的各矿物中的含量以及分配率，分析计算配比分布数据的步骤如下：

对矿样中单一矿物的金配比选择不同步长的分配率后分析矿样中其他矿物的金含量变化;

依据配比分布数据输出模拟测定矿样数据并输入到分析模型持续训练;

获取到用于对已测定矿样数据分析金平衡配分数据的分析模型。

[0008]进一步的，所述获取到历史测定矿样数据以及矿样的金平衡配分数据，包括：

选取矿石元素组成数据，并分析矿物组成特征;

基于矿物组成定量分析矿样的矿物种类以及含量;

提纯单矿物进行化学分析，依据矿物组成含量，计算出金在矿物中的平衡分配;

对矿样制片，进行光片成像分析，矿样中金粒的测定嵌布粒度，整理并输出获取到历史测定矿样数据以及矿样的金平衡配分数据。

[0009]进一步的，所述分析模型中，包括对训练数据的计算如下，基于矿样的主要矿物的嵌布粒度测定结果，分析自然金的微细包裹体赋存在主要矿物中的嵌布粒度特征。

[0010]进一步的，所述分析模型中，还包括对训练数据的计算分析如下，基于矿样的矿物含量和配比、基于游离单体金占矿物总金的百分比，依据矿样的主要矿物的嵌布粒度分析金在各个矿物中的平衡配分，包括金在各个矿物中的分配率和分配量。

[0011]进一步的，所述对矿样中单一矿物的金配比选择不同步长的分配率后分析矿样中其他矿物的金含量变化，具体包括：

依次轮选矿样数据中的矿物，包括选择主要矿物和非主要矿物，确定金配比包括确定金在选中矿物中的分配量和分配率，分配量即含量;

以除去训练数据外变动分配率的步长获取到多组不同分配率下的矿物中金分配量，其中，变动分配率的步长包括对分配率进行递增或递减;

[0012]进一步的，当处于判断是大于时，当连续出现两次在所述判断条件上，结果为判断是大于时，直接跳过返回上一级对变动分配率的步长进行直接调节。

[0013]进一步的，调整模拟数据中金在不同选中矿物中配比的变化;

[0014]进一步的，依据历史测定矿样数据调整金含量和配比率在不同矿物中的规则，调整矿样中每一种矿物的金含量，依据自然金在包裹体态总量下计算分配率，判断除当前调整金含量的矿物外的其他矿物中金含量的是否缺省，当缺省时，确定调整每一种矿物的上下限金含量步长数据，其中，所述金含量的是否缺省为对应矿物中金含量为负值或零。

[0015]进一步的，对于所述分析模型，分析模型对应不同矿样中主要矿物的成分进行随机森林模型生成;不同历史测定矿样数据选择不同分析模型进行训练，选择方式为：基于不同分析模型的主要矿物特征值匹配相应的历史测定矿样数据，然后将匹配好的历史测定矿样数据输入到对应分析模型中用于训练。

[0016]进一步的，还包括在不同的分析模型下，生成以不同分配率的金平衡配分确定金在矿物的配比分布数据，获取到相应的模拟测定数据为依据历史测定矿样数据的衍生数据，载入到不同矿物特征的分析模型中持续训练完善。

[0017]本发明提供的一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法，运用分类模型训练的方式，能够对测定矿样数据到分析出金平衡数据的过程进行简化，采用模型高效、便捷处理数据。

[0018]本发明基于AMICS矿物自动分析系统获取到矿样数据后，对少量矿样的金平衡配比进行分析或者调用已测历史数据，运用数据模型方式进行跨步骤分析，在多判断条件基础上保证数据低虚警和低误警。

附图说明

[0019]此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本发明的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1为本发明一示例性实施例提供的一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法流程图。

具体实施方式

[0020]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的系统和方法的例子。

[0021]考虑到斑岩型矿床分布均匀，且矿物工艺性质稳定，含多种可回收成分，但作为细脉浸染型矿床，分选成本难度较大;但对于金矿和载金矿物的工艺矿物学分析缺乏研究，不利于优化生产工艺流程，传统的工艺矿物学鉴定手段难以对金矿的赋存状态进行迅速、准确测定;

通过分析数据与矿物自动分析系统对多金属金矿进行分析，对其嵌布颗粒特征、赋存装填及共生状态进行剖析，获取到矿物解离度，经过数据模型分析，对不同成分矿样组成以及百分比中的金的分散平衡配分进行模糊化定量计算，能够依据矿样组成和游离态单体自然金的百分比，计算自然金在不同矿样组分中的占比。

[0022]本发明具体的应用场景是分析不同矿样分布的斑岩型多金属金矿中金在不同矿物中的平衡配分。

[0023]本发明提供的一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法，旨在解决现有技术的如上技术问题。

[0024]下面以具体地实施例对本发明的技术方案以及本发明的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。

[0025]实施例1：如图1所示，本实施例提供一种斑岩型多金属金矿的嵌布特征分析方法，包括如下步骤：

A1、基于获取到的历史测定矿样数据以及矿样的金平衡配分数据，生成关于金矿嵌布粒度特征的分析模型;其中，对分析模型采用历史矿样数据进行训练出包括游离金单体和载体矿物金的金矿嵌布粒度特征的分析模型，初始模型可以是空白的数据模型或者基于本领域常用深度学习模型处理获取到具有一定规则的初始模型;

A2、以不同分配率的金平衡配分确定金在矿物的配比分布数据;

分析计算配比分布数据的步骤如下：

A21、对矿样中单一矿物的金配比选择不同步长的分配率后分析矿样中其他矿物的金含量变化;

A22、单一矿物在不同分配率下对应金含量的变化导入到所述分析模型中用于校验;

A23、对满足校验准确率的所述单一矿物改变分配率的其他矿物金含量变化数据计算金分配率;

A3、依据配比分布数据输出模拟测定矿样数据并输入到分析模型持续训练;

A4、获取到用于对已测定矿样数据分析金平衡配分数据的分析模型。

[0026]其中，在步骤A1中，还包括如下获取到历史测定矿样数据以及矿样的金平衡配分数据步骤B1-B5;

B1、选取矿石元素组成数据，并分析矿物组成特征;

B2、基于矿物组成定量分析矿样的矿物种类以及含量;

B3、提纯单矿物进行化学分析，依据矿物组成含量，计算出金在矿物中的平衡分配;

B4、对矿样制片，进行光片成像分析，获取矿样中金粒的测定嵌布粒度;

B5、整理并输出获取到历史测定矿样数据以及矿样的金平衡配分数据。

[0027]在分析模型中，还包括对训练数据的计算如下，基于矿样的主要矿物的嵌布粒度测定结果，分析自然金的微细包裹体赋存在主要矿物中的嵌布粒度特征;

在分析模型中，还包括对训练数据的计算分析如下，基于矿样的矿物含量和配比、基于游离单体金占矿物总金的百分比，依据矿样的主要矿物的嵌布粒度分析金在各个矿物中的平衡配分，包括金在各个矿物中的分配率和分配量;

在分析模型中，步骤A21具体包括如下实施方式：

A211、依次轮选矿样数据中的矿物，包括选择主要矿物和非主要矿物，确定金配比包括确定金在选中矿物中的分配量和分配率，分配量即含量;

A212、以除去训练数据外变动分配率的步长获取到多组不同分配率下的矿物中金分配量，其中，变动分配率的步长包括对分配率进行递增或递减;

A213、基于金在选中矿物中配比的变化，调整对应所述选中矿物在矿样中的配比，然后计算在选中矿物中金分配量的数据，判断选中矿物中金分配量的数据是否大于矿样总金中处于包裹体的含量，当是大于时，则删除所述对应计算在选中矿物中金分配量的数据，返回上一级，到调整对应所述选中矿物在矿样中的配比重新校验调整比例的正误;其中，当处于判断是大于时，当连续出现两次在所述判断条件上，结果为判断是大于时，直接跳过返回上一级对变动分配率的步长进行直接调节。

[0028]在输出模拟数据的过程中，调整模拟数据中金在不同选中矿物中配比的变化，当判断调整金在非主要矿物中配比变化导致非主要矿物变为主要矿物，或，判断调整金在主要矿物中配比变化导致主要矿物变为非主要矿物时，反馈调整步长数据，维持非主要矿物与主要矿物的划分规则，删除相应的模拟数据。

[0029]实施例2：在实施例1的基础上，还包括对分析模型进行分类细化处理，包括：

分析模型对应不同矿样中主要矿物的成分进行随机森林模型生成;不同历史测定矿样数据选择不同分析模型进行训练，选择方式为：基于不同分析模型的主要矿物特征值匹配相应的历史测定矿样数据，然后将匹配好的历史测定矿样数据输入到对应分析模型中用于训练，在不同的分析模型下，生成以不同分配率的金平衡配分确定金在矿物的配比分布数据，获取到相应的模拟测定数据为依据历史测定矿样数据的衍生数据，载入到不同矿物特征的分析模型中持续训练完善。

[0030]本发明的实施例中，在对矿样的矿物品类和矿物含量上，采用AMICS矿物自动分析系统对分析区域进行了细化处理，以成分点分析为基础釆用全新的矿物边界分区法及图形处理技术，测定矿石及产品中矿物组成、含量、元素分布、粒度、连生关系、单体解离度、理论回收率估算以及孔隙度等信息，获取到相应数据后运用本发明的技术构思进行数据衍生，获取到大量的模拟数据用于充实训练样本，在应对新型非熟悉的地质地貌矿样下，数据样本不准确不全面时，能够节约大量的科研时间。

[0031]在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

[0032]另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

[0033]应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求书来限制。

[0034]本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法或系统。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。

[0035]还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

[0036]本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本发明旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由上面的权利要求书指出。

说明书附图(1)