模型建立方法包括分析计算法还有

㈠ 建立数学模型的方法和步骤

第一、 模型准备 首先要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。 第二、 模型假设 根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。 第三、 模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工具愈简单愈有价值。 第四、模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 第五、模型分析 对模型解答进行数学上的分析。"横看成岭侧成峰，远近高低各不"。能否对模型结果作出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住，不论那种情况都需进行误差分析，数据稳定性分析。

㈡ 建立经典单方程计量经济学模型的步骤和要点有哪些

建立经典单方程计量经济学模型的步骤和要点

1、所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础。方法，主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支学科的主要特征。

2、数据反映研究对象的活动水平、相互间联系以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。这三方面缺一不可。

3、在计量经济学研究中，方法的研究是人们关注的重点，方法的水平往往成为衡量一项研究成果水平的主要依据。这是正常的。计量经济学理论方法的研究是计量经济学研究工作者义不容辞的义务。

数据分析

数据质量问题的重视更显不足，在申请一项研究项目或评审一项研究成果时，对数据的可得性、可用性、可靠性缺乏认真的推敲。

一般在研究过程中出现问题时，较少从数据质量方面去找原因。而实际情况是，数据已经成为制约计量经济学发展的重要问题。

㈢ 模型建立的方法和步骤

一、模型建立的方法

GMS软件有三种建立确定性模型的方法，包括概念模型法、网格法和Solids法。本书中所选择的方法为Solids法。不管是利用网格法或者概念模型法建模，对含水层结构进行合理的概化是其中一个重要环节，所建模型的准确性很大程度上取决于对实际水文地质条件的正确判断。若轻视对具体水文地质条件的研究，过多依赖模拟技术建立的模型，通常与实际问题相差甚远，也没有使用价值（魏加华等，2003）。当地层出现尖灭、垂向上具有多元结构、水文地质条件比较复杂时，前两种方法不能准确描述此类地层结构，也不能验证基于地质统计学插值求得的含水层顶底板高程是否与实际的钻孔资料相符。GMS中的实体模块Solids利用钻孔资料可以建立地层的三维结构可视化模型，Solids模型定义了地层结构的空间分布，可以切割生成三维显示任意方向的地层剖面（王丽霞等，2011）。

二、模型建立的步骤

利用Solids建模的步骤：

（1）在钻孔模块（borehole）中定义钻孔的坐标位置及垂向上的层位（horizon）。层位即不同地层的交线或岩性分界线。由于地层沉积通常是连续的，因此层位按照一定的次序排列。然而实际地层一般比较复杂，钻孔资料常出现地层缺失现象，遇到此种情况，将缺失的层位空出，使Solids得到的剖面和实际地层剖面相符合。

（2）根据实际的钻孔资料将相应的层位用弧线连接，同时注意地层尖灭的标示。层位连接后生成不同多边形，每个多边形表示相应的地层或岩性。

（3）在地图模块Maps中定义不规则三角网格TIN，来表示地层单元插值的表面边界。

（4）在实体模块Solids选择恰当的插值方法，由horizons生成其相应地层的Solids。如果有N个horizons则有N-1个Solids，Solids生成后即可以在模型上切割任意剖面来检验模型的三维空间结构。

（5）根据Solids数来确定所需网格的最小层数，生成三维网格并进行MODFLOW的初始化。将Solids记录的地层空间信息转成MODFLOW中含水层的顶底板标高，至此地下水三维空间结构模型建立完成。

三、建模过程中可能遇到的问题及解决方法

地下水三维可视化模型建立，首先要基本查明灌区的水文地质条件。了解灌区的地貌、地质条件、构造发育、各地层厚度等信息，需要收集和整理地下水的相关资料，包括灌区水文地质报告、构造图、地质地貌图、水文地质剖面图、电子版地理底图、等高线图、含水层顶底板高程等值线图以及钻孔数据资料等。再结合水文地质条件对含水层资料进行整理和概化。利用GMS建立地下水三维可视化模型时，尤其是在大区域建模中，可能出现3类问题（张永波等，2007；孙红梅等，2008）。

1.由于钻孔分布不均匀而导致的地层缺失

在大区域建模中，由于研究区范围较大，各部分研究程度不同，一般会引起钻孔分布的不均匀。通过不均匀分布的钻孔资料建立水文地质结构模型，可能致使部分地层产生缺失，导致结构模型失真。另外，钻孔分布均匀程度是一个相对概念，对于地形平缓、地层结构相对简单的地区，少量钻孔基本可以比较清楚地反映地层结构；对于地形起伏较大、地层结构比较复杂、构造比较发育的地区，需要较多的有效钻孔，才可能准确揭示地层分布及构造发育状况，然而实际工作中完全实现是不可能的。对于此种问题，根据研究区的地质地貌图、构造分布图及前人绘制的剖面图，对已有的钻孔数据资料进行分析和整理，在具有控制点作用的位置可以适当虚拟部分钻孔数据或者各层面的高程数据，以准确反映该区域地层结构和构造。采用扩充后的钻孔数据资料建立水文地质结构模型，可以弥补由于钻孔资料缺乏而导致的部分地层的缺失。

2.由于钻孔不够深而引起的下伏地层抬升

在钻探工作中，往往有些钻孔深度不够，不能完整地揭露地层。根据这样的钻孔数据建立水文地质结构模型时，系统默认将钻孔底部的标高作为上一层的底部界面。这样就造成下伏地层的抬升。对于这种情况，根据前人绘制的地层等厚度线及剖面图，结合四周钻孔数据对该钻孔资料进行修正，修正后的钻孔资料可以比较准确地反映地层结构。采用修正后的数据资料建立水文地质结构模型，可以有效地控制下伏地层的抬升。

3.由于钻孔资料过细而引起的地层混杂

在野外纪录的钻孔资料中，局部有透镜体形成的地层，透镜体分布的连续性相对较差。采用过细的资料建模，计算机不能分辨透镜体及连续地层，容易出现地层混杂，即将某个钻孔的透镜体地层和另一个或其他几个钻孔的连续地层分界面相连接，导致生成错误的地层结构。对于这种情况，根据该区域剖面图整理资料时，将透镜体区分出来，忽略较小的透镜体，针对较大的透镜体则另外生成地层结构。

此外，在插值计算中，由于计算方法的不同，产生的结果也许会有很大差异，这需要在进行插值计算时，根据不同的具体条件选择适当的插值方法。

㈣ 数据挖掘中建立模型 采用的是什么研究方法

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析： 假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

㈤ 数据分析模型和方法有哪些

1、分类分析数据分析法

在数据分析中，如果将数据进行分类就能够更好的分析。分类分析是将一些未知类别的部分放进我们已经分好类别中的其中某一类;或者将对一些数据进行分析，把这些数据归纳到接近这一程度的类别，并按接近这一程度对观测对象给出合理的分类。这样才能够更好的进行分析数据。

2、对比分析数据分析方法

很多数据分析也是经常使用对比分析数据分析方法。对比分析法通常是把两个相互有联系的数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象在某一标准的数量进行比较，从中发现其他的差异，以及各种关系是否协调。

3、相关分析数据分析法

相关分析数据分析法也是一种比较常见数据分析方法，相关分析是指研究变量之间相互关系的一类分析方法。按是否区别自变量和因变量为标准一般分为两类：一类是明确自变量和因变量的关系;另一类是不区分因果关系，只研究变量之间是否相关，相关方向和密切程度的分析方法。

4、综合分析数据分析法

层次分析法，是一种实用的多目标或多方案的决策方法。由于他在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，而层次分析数据分析法在世界范围得到广泛的应用。它的应用已遍及经济计划和管理，能源政策和分配，行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、医疗和环境等多领域。

㈥ 　模型的内容及建立模型的方法要点

一、模型的内容

一个能供实际应用的模型，应包含下述一些内容：

1.被模拟的对象

包括矿区、矿带、矿田、矿床、矿段和矿体，但一个模型中只能有一个对象。

2.调查阶段

包括1∶50000或1∶25000的地质调查、深部地质填图、普查找矿、详细找矿及找矿评价工作。一个具体的模型，一般只能应用于一个特定的调查阶段。

3.要解决的具体问题

包括综合方法及个别方法有效性的评价和调查结果的解释。有的模型只能解决第一个问题，有的模型则能同时解决上述两个问题。

上述三方面的内容是互相联系的。例如，在普查找矿时，模拟的对象一般不是矿体，而是矿区、矿带和矿田。详细找矿时，模拟的对象则只能是矿床和矿体。在普查找矿阶段，各种类型矿产都要找，因而待解决的问题是多方面的，主要应用的是综合方法，这时的模型要适用于对综合方法的评价。详细找矿时，待找的矿体和矿床类型大体上已经确定，这时主要的找矿方法比普查时可能要简单一些，对模型的要求也可以简单一些；在工作初期，主要问题是设计综合调查方法，这时的模型只要能满足设计综合调查方法的要求就可以了。到工作后期，随着资料的积累、认识的加深，有可能对工作初期建立的模型加以修改，使其更加完善，更加符合工作地区的具体情况。这种模型不仅能用于对调查方法有效性的评价，而且还可用于调查结果的解释。

根据上述模型的内容，一个综合模型由下述三部分组成：

第一部分：地质模型，这个模型用来模拟待找的地质体（包括矿床或矿体）及其围岩（包括上覆地层）的空间分布关系，并尽可能地显示它们之间的成因上的关系。

第二部分：组成地质模型的各种岩石物理性质的空间分布图，这种图就是待找地质体的物理模型。

第三部分：组成地质模型的各种岩石中与成矿有关的元素的含量分布图，所谓与成矿有关是空间位置及成因两方面的关系，最好是与成因有关系的元素。这种图就是待找地质体的地球化学模型。

包含上述三部分内容的模型一般称作地质-地球物理-地球化学模型，或简称综合模型。包括上述第一及第二部分内容的模型一般称作地质-地球物理模型，或简称地质-物理模型或物理-地质模型，包括上述第一及第三部分内容的模型一般称作地质-地球化学模型。

二、建立模型的方法要点

根据模型的内容，建立模型的方法是：

第一步：建立待找地质体的地质模型，这是建立综合模型的基础。

第二步：在地表、坑道及钻孔中取样，对岩石的物理性质进行测定。取样最好是选择有钻孔而地质上又有代表性的剖面上。进行岩石样品测定物理性质的同时，对选定的元素作定量分析。

第三步：建立矿体的模型，根据矿体的模型组建矿床的模型，根据矿床模型组建同类矿床的模型及矿区的模型等。

在建立及组建各个级别的模型过程中，要处理好简化及典型化模型两方面的问题。

模型的简化分为物理性质的简化和形状的简化。

对于某一个特殊的地质问题而言，描述一个矿床或一个地段的地质和地球物理特点的变量中，有一些是重要的，有一些是不重要的。因此，就解决一个特定的地质任务来说，可以不考虑那些不重要的变量，得到一个比原来的模型更为简单一点的所谓简化模型。

模型的简化，也可以通过把几个状态归并成一个状态来实现。例如对物性不均匀的物体，可以将其划分为许多小区，对每个小区，用其平均物性值来代替变化值。当物性不均匀程度高时，小区的范围应划小些。当物体埋深大时，物性不均匀对场的特征影响相对小一些，小区范围可以划大些。这就是说，即使是同一个物体，上部小区要划小一些，而下部小区可以划大一些。

形状的简化是用规则体的组合去近似复杂的不规则体，在电测深及地震法中假定物性分界面在工作点（电深点、爆破点等）附近是水平等。

引用简化的模型，可以使研究的问题简化，并使模型的应用范围扩大。但是，应该指出，过分的简化同过分的复杂化一样，都是有害的。这是因为，给定一个模型，在约定的条件下，可以做出一个简化的模型与其相对应。但是，反过来，给定一个简化模型，却可以有许多初始模型与其相对应。

简化模型是为了使所建立的模型变得容易一些，应用模型变得方便一些。但是，简化模型不可避免地会降低模型的作用。因此，要不要简化模型，简化到什么程度，要根据具体问题和具体情况进行论证，既要考虑技术因素，又要考虑经济因素。举一个简单的例子，对一个物性均匀的高密度和强磁性的物体，建立一个完全的地质-物理模型时，应该考虑它的密度和磁性两个参数，而物体的密度模型和磁性模型，则是完全模型中的部分模型或特殊模型。当人们只用磁性模型时，实际上是用部分模型代替完全模型，因此，磁性模型可看做是完全模型的一个简化模型。实践表明，根据重、磁异常同时做反演，比用单一的磁异常或重力异常反演所得的结果更准确。但是，考虑到重力法成本较高，若单一的磁法能够较圆满地解决问题，那么，这时用简化的磁法模型就是合理的。也就是说，做重力法虽然存在增大解决问题的可能性，但经济上付出的代价太大。

有一点要着重指出，在地质-物理模型中，人们常假定地质体的物性是各向同性的。而当地质体确实呈各向异性时，假定各向同性会导致错误的结论，这点对磁法、各类电法及地震法都是如此。

模型的典型化是指将模拟的对象分类，然后在每类中选取一个作为其代表。例如地质体的产状对选择物探方法及物探异常的特点均有影响，但建立模型时，不可能各种产状都考虑到。为此，可将物体按产状分为三类：一类是陡倾角的，例如说倾角大于70°；二类是中等倾角的，例如说倾角在45。左右；三类是缓倾角的，倾角在20。以下。建立模型时，在上述三类中，每类选一个，例如说倾角为80°，50°及15°三种作为典型，而非典型的可根据典型的推出。

模型的典型化还可以通过取无量纲参量来达到。例如在电测深的地电剖面模型中，电阻率用第一层的电阻率作单位，距离用第一层的厚度作单位。

三、一个例子^[8]

下面以个旧锡矿为例，叙述在一个具体地区建立综合模型的具体方法。选择个旧锡矿作例子的原因是为了和在后面将要例举的原苏联远东地区同类锡矿床的模型对比。通过对比，可以发现它们之间是大同小异的，但前者不如后者典型。

个旧矿区位于中国云南省东南部，是一个以锡为主的多金属矿区。这个地区的锡矿从汉朝开采以来，已有近2000年的历史，而系统的地质找矿工作则是从本世纪50年代开始的。开初是找砂锡矿，50年代中期转入找浅部原生锡矿，60年代中期转入找深部（地表以下400m及更深处）原生锡矿。目前，个旧矿区已探明大型锡矿多处。

个旧地区大规模的系统物探工作是50年代下半期到60年代上半期进行的。由于个旧矿床的特点是大矿区、小矿体，氧化深度为200～700m（平均约400m），隐伏岩体顶部以上硫化矿石均已被氧化为氧化矿石，矿石中的黄铁矿、磁黄铁矿均已消失，物探工作面临巨大的困难。但找隐伏矿体又急需物探工作配合，为此，杨尔煦及李志华等人根据工作地区的地质及地球物理特点，采用物探方法解决找矿中的地质问题，圈出找矿远景地段，获得了很好的地质效果。本文以建立地质-物理模型的概念观点，叙述这个时期的物探工作、80年代的综合研究工作及其地质效果。

1.矿区地质概况及控矿规律^[9,10]

个旧矿区南部为哀牢山隆起，东部为越北古陆，西部为川滇古陆。前寒武纪以来的多次构造运动中，外围古陆不断上升，个旧及其邻区长期处于沉降状态，以三叠纪沉降幅度最大，沉积了厚达数千米的碳酸盐类岩石及碎屑岩。三叠纪后期，由于印支运动的影响，使沉降转为隆起，同时伴随有基性岩浆活动。中生代末期，燕山运动在区内活动更为强烈，有基性、酸性、碱性岩浆侵入，同时伴有锡、钨、铜、铅、锌多金属矿化作用发生。矿区锡多金属矿床的形成与燕山期花岗岩侵入有直接关系。

个旧东区为一北北东向五子山复式背斜，其上叠有北西西向次级褶皱；西区为一北北东的贾沙复式向斜。矿区地层仅在矿区东南角有二叠系龙潭煤组产出，其余均为三叠系，该层总厚度约6000m，顶、底部以碎屑岩为主，中部主要是厚大的碳酸盐岩类。矿体主要赋存于中三叠统个旧组下部卡房段和马拉格段中。

个旧矿区的原生矿床以锡石-硫化物多金属矿床为主。矿区受五子山复式背斜及相应的燕山期隐伏花岗岩体控制；矿田受矿区二级褶皱、断裂构造及小花岗岩株控制。矿床产出的规律是：

岩株突起矿体总是以小的花岗岩株突起为中心，成群、成带围绕岩体的顶部和四周产出。上有背斜，下有岩株突起，是区内最为有利成矿的构造岩浆组合型式，也是区内主要矿田的重要控制因素。

岩株凹陷小花岗岩株状突起的表面起伏和剖面上因选择融熔作用，致使岩体呈岩枝、岩舌状并形成似塔松状的多层次的凹陷。这是接触带矿体赋存的有利部位。

互层加断裂白云岩与灰岩互层带中的矿化率高出单一岩性层的数十倍，层间似层状、条状矿体70%产出互层带中，互层加断裂，更有利于矿化的富集。

交切花岗岩的成矿前断裂这种断裂既是导岩又是导矿、容矿构造，在断裂与花岗岩交切部位，常有规模较大的接触带矿体赋存，而在断裂中常有脉状矿体赋存。

金属分带区内金属矿有明显的上铅、下铜、中间锡的分布规律，平面上由内向外依次是钨、铜、锡、铅、锌。

原生锡矿体中的硫化物主要有磁黄铁矿及黄铁矿；矿石构造为浸染状和块状。由于个旧矿区潜水面在水下1000m左右，局部潜水面（不透水的隐伏花岗岩的顶面）也在地下400m或更深，因而潜水面以上矿石中的硫化物均已消失。绝大部分锡石硫化物矿石均已变成锡石氧化物矿石。

综上所述，可以得出在不同的找矿阶段要解决的地质问题是：

（1）在寻找类似个旧的锡矿区时，首先是在沉积岩厚度较大的地区寻找隐伏的燕山期花岗岩，然后根据隐伏岩体上方岩石中化学元素的分带性及地质构造的特点，评价隐伏矿化的可能性。

（2）在有找矿远景的矿区中寻找矿田时，最重要的工作是寻找隐伏的小花岗岩株状突起，研究矿区内的次级构造和断裂。

（3）寻找浅部矿床时，要在矿田范围内作断裂带填图，并对已知和新发现的断裂带作含矿性评价，然后在推测有矿化的断裂带上打钻找矿。

（4）由于矿石中的硫化矿物已被氧化，用磁法及电法直接找矿的效果均不好。矿体小，埋深大及矿区地形切割剧烈，重力法也不能应用。

2.个旧地区岩石的物理性质

上述个旧地区不同找矿阶段的地质问题能不能用物探方法配合山地工程加以解决，决定于工作地区岩石的物理性质。下面叙述有关这方面的材料。

岩（矿）石的密度

在工作地区采集了365块标本作密度测定。测定结果见表4—1。在这个表中还列了邻区一些岩石密度值，供作对比。

表4—1个旧及马关地区岩石密度统计表

由表4—1看出：

（1）本区三叠系的密度平均值与二叠系、泥盆系及寒武系的密度平均值相当。

（2）本区及邻区的花岗岩的密度均比其围岩低约0.15～0.24g/cm³。

（3）基性岩的密度在3.00g/cm³左右，而超基性岩的密度则在3.10g/cm³左右。

（4）锡矿石的密度最大，而表土及第三纪岩石的密度最低。

根据上述岩石密度特点，在区域重力异常图上，第四纪盆地及隐伏花岗岩体上均将有明显的重力异常低，这就为用重力法圈定隐伏的花岗岩提供了可能性。

岩（矿）石的磁性

根据测定及收集到的资料，区内岩石的磁性参数值如表4—2所示。从表4—2可以看出：

表4—2个旧地区岩石磁性统计表

（1）沉积岩如砂岩、页岩、砾岩、灰岩、大理岩、石英岩等都是非磁性的；各种片岩、板岩及千枚岩具有极弱磁性，这类岩石不可能引起磁异常。

（2）基性喷出岩如正长岩类岩石磁性变化大，磁化率为0.0132～0.0396SI，因此它可以引起不同强度的磁异常。

（3）基性及超基性岩的磁性一般较强，但不稳定，它们可以引起局部异常。

（4）花岗岩实际上是无磁性，因此，大的花岗岩体上将出现平静或相对为负的磁异常。

岩矿石的电阻率

多年来对个旧矿区地表和坑道中各种岩石的电阻率作了测定，结果如表4—3。从表4—3可看出：

（1）含矿断裂与围岩的电阻率相差4～7倍，用联合剖面法寻找含矿断裂有良好的物性前提。

（2）花岗岩与围岩的电阻率有3倍以上的差异，为用电测深法圈定地下花岗岩体表面起伏形态提供了物性前提。

（3）硫化矿和花岗岩电阻率相差10倍以上，因此，电法有可能用于探测浅部硫化（矿）矿体。

表4—3个旧地区岩石电阻率统计表

（4）个旧组灰岩在不同矿田内其电阻率不同，上段（T₂g³）变化较大，中段（T₂g²）相对稳定，下段（T₂g¹）在松树脚矿田较高，在卡房矿田因富含泥质灰岩及出现变辉绿岩，其电阻率值下降，与花岗岩的电阻率值相当，造成用电测深法确定花岗岩顶面埋深不准。

根据目前对个旧地区地质控矿规律的认识及岩石物理性质的测定结果，制作了如图4—1所示的个旧东部矿区岩石密度（σ）、电阻率（ρ）-地质模型示意图。

图4—1个旧东矿区岩石密度（σ）、电阻率（ρ）-地质模型示意图

Ls—灰岩；

—花岗岩；βμ—变辉绿岩；1—含矿断裂；2—砂矿；3—氧化矿；4—硫化矿

图4—2则是根据钻孔及坑道中的样品测定的花岗岩体上部岩石中几种元素含量而编制的元素垂直分带示意图^[11]。从图看出，由花岗岩体向外可划分为7个带，其特征如下：

第一带W·Be·Nb带，主要伴生组分是Sn、Cu、Bi。位于花岗岩内。

第二带Cu·W·Bi带，主要伴生组分为Sn、Be、As、Zn。异常峰值或均值有Pb/Zn＜1,Pb/Cu＜1。位于花岗岩面以外100m左右。

第三带Cu带，仅个别地段存在，主要伴生组分为Bi、As。位于第二带上方100～300m。

第四带Sn·Cu带，主要伴生组分为Bi、W、As、Zn、Be。Pb/Zn＜1,Pb/Cu＜1。位于第二带或第三带以外100～300m。

第五带Sn·Pb带，主要伴生组分为Zn、Cu、Ag、Cd、In。Pb/Zn＞1,Pb/Cu＞1。距第四带100～300m。

第六带Pb·Zn带，主要伴生组分为Cd、Ag、Mo。Pb/Zn＞1。距第五带100～300m。

第七带Mn带，主要伴生组分为Pb、Ag。距第六带100～300m。

图4—2花岗岩与元素垂直分带关系图

1—花岗岩；2—硫化矿带；3—变辉绿岩；4—氧化矿；5—含矿断裂破碎带；6—元素分带界线