摘要：由于自然界中Au元素呈微粒状、不均匀状态分布,致使部分金矿床（点）没有与之对应的Au元素异常出现,增加了通过元素异常开展地质找矿和成矿预测研究的难度。本文依据地学大数据＂查明数据间的相关关系,解决地质问题＂这一基本思路,以甘肃玉石山地区化探数据为研究对象,建立起研究区全样本Au元素回归模拟模型和异常样本Au元素回归模拟模型,分别计算全样本Au元素回归理论值（Au Q）和异常样本的回归理论值（Au Y）。通过异常查证,在Au Q异常区发现金矿点1处,在Au Y异常区发现金矿点3处（一处达到小型规模）,取得了很好的找矿效果。进一步对Au、Au Q、Au Y分别做正规化处理相加获得综合理论值（Au H）,以Au H圈定的综合异常使研究区75%金矿床（点）分布在研究区7. 1%面积范围内,有效地缩小了找矿靶区的范围,解决了小范围研究区内因已知矿床（点）不足而无法开展定量找矿预测的难题。结合异常强度和地质背景分析,在研究区划分出3级共10个找矿靶区,为今后在该区找矿工作提供了基础依据。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 基础科学> 地质学
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关键词：化探数据 深度挖掘 金矿找矿 靶区优选 找矿预测
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