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基于机器学习的柴达木盆地西部砂岩型铀矿预测
ID：983
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-11 11:02:45 Hits：1797
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 08:34（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
铀矿是重要的战略性矿产资源，柴达木盆地是我国重要的砂岩型铀矿分布地区之一，盆地西部的七个泉组（Q1-2q）、狮子沟组(N23s)、油砂山组(N2y)、上干柴沟组(N1g)等新层位均已探明一批铀矿点，具有较大的铀成矿潜力。本文在系统收集整理区域地质、地球物理、地球化学、遥感等多源地学信息的基础上，初步归纳总结铀成矿特征，提取关键控矿要素，并基于支持向量机（SVM）、随机森林(RF)、人工神经网络(ANN)等机器学习方法，进行柴达木盆地西部未探明区域的砂岩型铀矿成矿概率预测，利用混淆矩阵和受试者操作特征（ROC）曲线对多种方法的预测效果进行对比与评价，借助ArcGIS软件圈定成矿远景区，揭示此地区的砂岩型铀矿分布特点，为后续的勘查开发工作提供参考。
Keywords
柴达木盆地,机器学习,砂岩型铀矿,成矿预测
Speaker
张希梁
硕士研究生 核工业北京地质研究院Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
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