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模糊层次分析法在西南印度洋中脊46°~52°E多金属硫化物远景区预测中的应用

马瑶 赵江南 廖时理

马瑶, 赵江南, 廖时理. 模糊层次分析法在西南印度洋中脊46°~52°E多金属硫化物远景区预测中的应用[J]. 地质科技通报, 2020, 39(6): 75-82. doi: 10.19509/j.cnki.dzkq.2020.0622
引用本文: 马瑶, 赵江南, 廖时理. 模糊层次分析法在西南印度洋中脊46°~52°E多金属硫化物远景区预测中的应用[J]. 地质科技通报, 2020, 39(6): 75-82. doi: 10.19509/j.cnki.dzkq.2020.0622
Ma Yao, Zhao Jiangnan, Liao Shili. Application of fuzzy analytic hierarchy process to mineral prospectivity mapping of polymetallic sulfide deposits in the Southwest Indian ridge between 46° to 52°E[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2020, 39(6): 75-82. doi: 10.19509/j.cnki.dzkq.2020.0622
Citation: Ma Yao, Zhao Jiangnan, Liao Shili. Application of fuzzy analytic hierarchy process to mineral prospectivity mapping of polymetallic sulfide deposits in the Southwest Indian ridge between 46° to 52°E[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2020, 39(6): 75-82. doi: 10.19509/j.cnki.dzkq.2020.0622

模糊层次分析法在西南印度洋中脊46°~52°E多金属硫化物远景区预测中的应用

doi: 10.19509/j.cnki.dzkq.2020.0622
基金项目: 

国家重点研发计划 2017YFC0306803

国家重点研发计划 2016YFC0600509

详细信息
    作者简介:

    马瑶(1995-), 女, 现正攻读地质工程专业硕士学位, 主要从事资源信息综合处理方向的研究工作。E-mail:mayaoy2019@163.com

    通讯作者:

    赵江南(1984-), 男, 讲师, 主要从事矿产资源定量预测方面的研究工作。E-mail:zhaojn@cug.edu.cn

  • 中图分类号: P578.2

Application of fuzzy analytic hierarchy process to mineral prospectivity mapping of polymetallic sulfide deposits in the Southwest Indian ridge between 46° to 52°E

  • 摘要: 海底多金属硫化物作为热液活动的产物,具有较好的成矿远景和开发潜力,已成为各国海洋矿产勘探的重点。模糊层次分析法将模糊数学和专家知识相结合,是一种典型的知识驱动的矿产资源定量预测方法。利用该方法对西南印度洋中脊46°~52°E研究区进行了数据处理,结合专家经验计算9个证据层的权重值,最后由伽马算子进行综合,生成最终的海底硫化物矿床远景区预测图。通过预测-面积(P-A)图分析,确定模糊层次分析法的最优γ值为0.9。用C-A分形的方法确定了不同成矿概率水平对应的阈值,在此基础上评估了方法的预测性能。结果表明,在基于模糊层次分析法的预测模型中,ROC曲线下的面积为0.887,预测的热液点和地震点占已知的90.5%,表明该方法能够有效地预测研究区的有利成矿区域,为今后的海底硫化物勘探提供依据。

     

  • 图 1  西南印度洋脊位置示意图

    BTJ.布韦三联点; RTJ.罗德里格斯三联点; SWIR.西南印度洋中脊; MAR.大西洋中脊; CIR.中印度洋中脊; SEIR.东南印度洋中脊; Crozet.克洛泽群岛.红色框区域为研究区

    Figure 1.  Schematic diagram of SWIR

    图 2  证据层重分类

    Figure 2.  Reclassification of evidence layer

    图 3  本次研究所用的层次树

    Figure 3.  Hierarchical trees of this study

    图 4  不同预测值γ的比较

    Figure 4.  Comparison of different gamma values

    图 5  预测图的C-A模型

    Figure 5.  C-A model of prediction map

    图 6  基于模糊层次分析法的矿产远景预测图

    Figure 6.  Mineral prospective map based on fuzzy analytic hierarchy approach

    图 7  ROC曲线验证结果

    Figure 7.  Verification of ROC curve

    表  1  海底硫化物找矿概念模型

    Table  1.   Prospecting concept model of polymetallic sulfide deposits

    控矿因素 成矿预测因子 成矿因子与海底硫化物矿床之间的关系
    地形信息 水深条件 不同构造环境下热液活动具有明显不同的水深分布特征, 洋中脊和弧后扩张中心主要集中在2 600 m的深度, 水深对海底多金属硫化物的形成和分布起至关重要的作用
    坡度条件 现代海底热液活动主要分布在海底高地形中的负地形上, 因此可以将坡度作为预测要素
    地球物理信息 重力条件 如果海底热液硫化物区有较厚沉积层并且沉积层的厚度变化较大时, 密度差异将会变得更大, 因此重力异常是海底多金属硫化物资源勘探中一个重要找矿标志
    磁力条件 硫化物矿床与围岩之间存在一定的磁性差异, 可以指示硫化物矿床的存在
    地质信息 构造条件 海底断裂构造是热液活动区最重要的导矿和容矿通道
    洋壳年龄条件 海底热液活动及其成矿作用与大洋板块的构造演化关系密切, 可通过洋壳年龄来限定热液点位置与洋脊的距离
    沉积物条件 在热液活动区, 沉积物盖层的存在有利于金属元素沉淀聚集, 能够明显地促进形成较大规模的热液硫化物等热液产物
    其他信息 地震活动 海底的地震和火山活动意味着区域地壳活动比较活跃, 指示该地区有岩浆活动和断裂构造
    扩张速率 不同扩张速率洋中脊构造环境具有明显不同的深部岩浆活动、断裂构造、地壳厚度等特征, 观测到的热液活动也存
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    表  2  准则层的两两比较矩阵

    Table  2.   Two-to-two comparison matrix of criteria layer

    地形数据 地球物理数据 地质数据 其他数据
    地形数据 (1, 1, 1) (2, 1/2, 1) (1/2, 1/3, 1/2) (1/2, 1/3, 1/4)
    地球物理数据 (1/2, 2, 1) (1, 1, 1) (1/2, 1/3, 1/3) (1/2, 1/3, 1/4)
    地质数据 (2, 3, 2) (2, 3, 3) (1, 1, 1) (1, 1/2, 1/2)
    其他数据 (2, 3, 4) (2, 3, 4) (1, 2, 2) (1, 1, 1)
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    表  3  两两比较矩阵的一致性比率

    Table  3.   Consistency ratio of two-to-two comparison matrix

    CI 准则层 地形数据 地球物理数据 地质数据 其他数据
    专家1 0.022 7 0 0 0.051 5 0
    专家2 0.045 4 0 0 0.017 6 0
    专家3 0.007 7 0 0 0.070 7 0
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    表  4  准则层的模糊评价矩阵

    Table  4.   Fuzzy evaluation matrix at criteria level

    地形数据 地球物理数据 地质数据 其他数据
    地形数据 (1, 1, 1) (0.5, 1.166 7, 2) (0.333 3, 0.444 4, 0.5) (0.25, 0.361 1, 0.5)
    地球物理数据 (0.5, 1.166 7, 2) (1, 1, 1) (0.333 3, 0.388 9, 0.5) (0.25, 0.361 1, 0.5)
    地质数据 (2, 2.333 3, 3) (2, 2.666 7, 3) (1, 1, 1) (0.5, 0.666 7, 1)
    其他数据 (2, 3, 4) (2, 3, 4) (1, 1.666 7, 2) (1, 1, 1)
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    表  5  准则层和决策层的权重值

    Table  5.   Weights of criteria and decision layers

    准则层 权重 决策层 权重 最终权重
    地形数据 0.055 7 水深 0.680 5 0.037 9
    坡度 0.319 5 0.017 8
    物理数据 0.0552 重力 0.298 8 0.016 5
    磁力 0.701 2 0.038 7
    地质数据 0.382 1 构造 0.131 5 0.050 2
    洋壳年龄 0.373 9 0.142 9
    沉积物厚度 0.494 6 0.189 0
    其他数据 0.507 0 地震点密度 0.988 1 0.501 0
    扩张速率 0.011 9 0.006 0
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  • 收稿日期:  2020-02-27

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