第八届青年地学论坛

随着预测深度的增加，矿产资源预测更加依赖于深部成矿构造的推断和认知。由于深部区域勘探信息的缺失，成矿构造三维模型往往具有较大的不确定性，因此深部成矿构造三维结构面的不确定性评估成为当前研究热点。马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）算法通过生成多个三维模型以评估模型不确定性。然而，该方法在探索与三维结构面几何结构相关的高维目标分布时，生成的扰动模型难以维持初始拓扑形态特征，由此限制了不确定性评估有效性和效率。针对上述问题，本文提出了一种基于抽象图的深部成矿构造三维结构面不确定性评估的MCMC方法。抽象图用于表示三维结构面的拓扑形态特征，MCMC采样过程实现了对模型的灵活扰动，并在最小平方意义上最小化了抽象图的失真能量函数，由此保证了三维结构面模型的拓扑特征在灵活扰动中不发生较大的改变，同时在探索模型的复杂目标分布时保持较高的接受率。将该方法应用于中国东部胶东半岛三个区域断层的不确定性评估。此外，不确定性评估是基于复杂的概率分布进行的，本文结合贝叶斯框架考虑了地质-地球物理观测和断层几何学的先验知识。结果表明，所提出的MCMC方法可以合理定位由数千个模型参数定义的深部成矿构造三维结构面的不确定性，并且具有准确性与高效性，可望为后续的成矿构造探索及找矿应用提供有力支撑。
 

MCMC采样，不确定性评估，三维结构面模型，抽象图，贝叶斯模型