摘要 ：找矿一直是金属矿地质学和采矿工程领域的重要课题，在外围找矿时对矿产资源向外延伸发现有重要意义，但是传统找矿技术往往会面临数据精度低、地质模型繁杂、环境不确定性等复杂因素制约。随着三维建模技术的引入，矿区的找矿工作变得更为精准、高效。基于此，本文通过全面阐述三维建模在金属矿外围找矿技术中的应用，找出目前该项技术实施的难点和痛点，对于基于三维建模开展的矿区外围找矿流程给出了设计的框架， 设计的重点放在三维建模的优势、环节的技术要点、流程的设计和方法流程步骤上，以期为矿业科技外围找矿带来更精确、有效的方法。

       关键词 ：金属矿 ；外围找矿 ；三维建模 ；技术挑战 ；流程优化

       随着全球矿产资源枯竭，找矿的工作方向主要是向深部找矿，向外围找矿。特别是在金属矿外围找矿，作为矿业资源重要的获取途径，科学性、合理性、准确性是影响矿山企业发展的重要因素。而传统的金属矿找矿技术在精度、时效性、面对复杂地质环境方面，难以满足当前的找矿需求，而三维建模技术能依托虚拟化技术实现对矿体空间几何形态以及地下复杂地质环境的完整模拟，提高了金属矿外围找矿的精准度与科学性，提升了外围找矿的实效性，降低了金属矿外围找矿资源的浪费。本文就三维建模技术在金属矿外围找矿方面展开应用的分析与思考。

       1  金属矿外围找矿的背景、研究框架

       1.1  金属矿资源勘探的背景、意义

       金属矿资源一直都是支撑世界经济发展的物质基础，而如今受人类开采的影响金属矿资源也已经日益枯竭。在日益紧张的资源环境形势下，找寻新的矿产资源就显得非常迫切了。金属矿资源的勘查，不仅是国家经济安全所必需的，也是工业发展、技术革新所必不可少的。金属矿的勘查不仅仅是在广大的区域内进行的，更是深入到了之前未曾被开发的外围矿区，对一些可能存在矿产资源的矿区进行挖掘和开发。在该过程中，对于提高勘测手段方面提出了更高更迫切的要求，这也是金属矿资源日益紧张的环境下，为了更符合资源的需要并促使其勘测技术的不断提高。

       1.2  三维建模在矿产勘探中的应用前景

       近年来，三维建模成为矿产资源勘探的重要手段，在矿床隐伏部位三维实体构造形式的构建与三维地质模型的建立方面，实现了以往二维平面性开采资源状况到立体矿床实体分布状况，缩短了实物测量所存在的滞后性、数据误差大等问题，针对以往钻孔资料记载模糊不清而引起的三维实体构筑的歧义、三维地质模型解释失真等情况，建立三维地质剖面等重要断面，实现了将复杂地质条件下的开采、勘探数据可视化。

       2  金属矿外围找矿中的技术挑战

       2.1  当前金属矿找矿方法的不足

       由于传统金属矿产找矿手段技术已经推行了几十年了，在处理较为复杂的找矿地区时，很多技术性的问题得不到有效地解决。比如矿产找矿的手段大多是依托于地表勘察和钻探技术进行的，对矿体地下分布及深度等方面了解并不深刻，也会被地质结构及环境方面因素所影响，测出矿体预测结果比较差，找矿工作效率低下，严重浪费资源。目前已有的矿产探测技术有其适用范围，在不同的地质复杂性状况，不能有效实现工作方法上的灵活转变以应对不同的地质环境。因此，导致勘探成本加大，勘探结果与预期存在差异较大。如何突破弊端，寻找更加科学、高效的办法是亟需解决的难题。

       2.2  数据处理、模型精度的关键问题

       三维建模在矿产的勘探中是一个关键的因素，数据的有效处理以及模型的正确程度是影响整体勘探进程的原因之一。因为三维建模虽然能在区域内形成立体空间，但在如此庞大的地质数据下如何处理，在保证数据精度的情况下，还原准确的矿体现状也是一个关键技术，来自不同源头的勘探数据也会因质量而导致数据差异，因此，需要将这些地质勘探数据进行融合处理以利于从海量数据中分析出有效数据。因矿体的地下复杂性，也需要把预测模型的精度要求提高，在模型构建中一旦微小的预测错误都可能预测出不同区域的矿体预测。数据处理的难度和提高其精度就需要基于处理算法以及建模精度。但目前的技术仅能在有限的数据量和简单的地质环境中进行建模处理，数据精度不高，误差较大，仍然无法有效指导找矿，勘探风险与成本的不确定性仍然没有减小。

       2.3  外围找矿中的环境、地质复杂性挑战

       外圈金属矿的开采找矿难度大，首先外圈的金属矿，处于复杂地质构造中，矿体有多种地质构造存在，很多地质构造层重叠，而且其走向、埋藏深度、厚度等均难以预测。更为重要的是，金属矿的外圈，其地质资料多数不完善，勘探者难以获得充足而有效的资料信息，因此矿体的埋藏位置不可能详尽确认。另外，还有气候、地下水资源等环境因素的影响。复杂地质构造与动态环境影响因素，造成金属矿外圈找矿充满风险性，如何妥善应对挑战，这需要技术创新以及更丰富、更多的找矿勘测人员实践，并提出有效可操作的技术方案。

       3  基于三维建模的金属矿外围找矿流程构建研究

       3.1  三维建模技术在矿物找矿中的作用、优势

       三维建模技术作为一项重大的进步，将传统的矿物勘探开发过程完全改变了。首先，三维建模技术为矿区提供了一种全新的展示方式，同时对采矿勘探的效率和精密度也带来了一个飞跃性的变化。对于矿物的寻找到矿，三维建模技术的意义作用显著。尤其是在金属矿的外围寻找，在一般情况下，这是比较难寻找的区域。但是通过使用三维模型的建立，能够及时地将各方面的信息进行概括，并且将各方面的信息集合在一起，在地下的不同层面中显示与矿体之间的变化形式，形成三维空间的模型。由此能够预判地下矿体的分布，进一步找出地下矿藏。对于金属矿的外围寻找，如果要准确找出金属矿的边界和延伸，仍然是非常困难的。利用三维的建模技术就能够在三维空间中和不同层面的地质数据相结合，提高空间的解析程度来表达。而且能够在三维模型中及时并动态地显示出金属矿外围所存在的矿藏空间，使得金属矿的三维建模模型可视化效果明显，能够更加客观、直观地反映出金属矿在三维模型中与地表形态的构成及延伸状况，同时也能够利用不同的地质建模与不同的勘探手段相结合。从多角度进行寻找与地球物理的三维建模方法，以多种角度、多种性质的构造地层特点，针对不同的勘探手段，避免将三维模型错测的误差放大，也就使得三维建模技术显示出了更多的优势。传统的矿区勘探基本是建立在静态的地质图或钻探资料的基础上，而这些资料不一定能够及时反映地质构造的变化，基于三维建模的动态更新，能够根据勘探过程中勘探成果的发现，动态修改模型，可以更好地指导后面的工作 ；不仅能够大大缩减勘探周期，增强勘探工作的动态性和适应性，对后期外推找矿具有针对性、高效性，并能够借助高效的三维模型，提前规避风险点，进行科学的资源布臵以及风险评估等。

       3.2  关键技术环节、数据支持

       利用三维建模进行金属矿外围找矿的程序过程中，最关键的是数据采集处理的程度和模型精确度的高低决定了整个地质勘探工作是否能得到满意的结果。三维建模是一个需要进行大量地质勘探信息的工作过程，数据获取具有多角度和多层次的特点，其中，具体获得的数据类型包括地面地质数据信息、地下勘探信息数据和地球物理数据以及遥感影像等，每一种类型的数据都有其意义。但是在具体的工作过程中，究竟怎样才能把具体的勘探过程得到的多类型数据有效地进行整合，继而利用高精确度和高真实性来建立高准确的三维模型成为整个技术的难点， 所以在具体的矿物勘探工作中，数据的整合过程是一个非常繁琐而且复杂的过程。具体来说，不同来源的数据由于其性质及精度的不同，在整合过程中难以避免地会出现一定程度的信息偏差或者数据丢失。由于数据整合的过程就是运用三维模型来整合不同来源的数据，所以，一个可靠且准确的三维模型生成过程，需要整合不同来源且具有一定精度的信息数据，并且进行整合数据的加工处理、提取和重采样等方法，然后再进行数据建模处理过程中的数值计算和算法模型选择。在金属矿业实际勘查工作的操作过程中，除了数据的提取和处理外，建立高准确的三维模型还需要计算机设备为建立高准确的三维模型提供支持。三维建模技术计算量庞大，大规模矿区勘探所测数据多，需要完成大量的三维空间计算和数理分析运算工作，需要运用高效计算平台和优化建模算法。当前，云计算、高性能计算（HPC）为三维建模提供技术支持，能够在较短时间内完成大规模数据运算，快速建立高精度模型 ；大数据技术的进步，可将更多实时数据用于模型更新，动态适应模型的不断完善更新。数据提供是建立三维模型的基础，任何一个环节的工作疏忽，都会造成最终模型精度的降低，影响外围找矿成效，因此，如何保障全过程数据的准确性、完整性，合理采用技术手段予以优化是实现勘探成功的要点。

       3.3  外围找矿流程设计、实施步骤

       基于三维建模的金属矿外围找矿工作流程设计，必须确定找矿目标和找矿范围。金属矿外围找矿不仅是找矿，而是在未知矿区基础上查找新矿。应从先期数据收集到后部勘探决策阶段，分步骤、有次序、分阶段的完成。对矿区外围找矿必须从大量地质数据采集开始，包括遥感影像数据、地球物理勘探（如地震勘探、磁法勘探）数据和常规钻探资料等，这些数据将用作后期建模的基础。该阶段应尽可能多地采集各类数据，并通过地面钻探和地面调查相结合的手段来覆盖整个找矿区块。数据清洗与预处理是对先期采集来的数据进行甄别、去噪的过程，目的在于保证进入到建模中的数据是干净、可靠的。该阶段的任何差错或者数据丢失都可能给最终的建模精确度造成巨大影响，因此数据的可靠性和完整性一定要引起高度重视。然后利用 3D模型建模技术对矿区的空间进行建模，在此阶段不仅仅将各种数据横向整合，更为重要的是利用专业的建模软件和建模算法，将数据转化为具体的三维空间。在此过程中既需要考虑地下地质构造、矿体找矿等多重因素，也意味着要尽可能忠实地模拟该矿区的实际开采情况。此阶段计算平台的性能以及建模算法的选择直接影响到模型的精度与计算速度。完成模型构建工作后，应用模型对矿区进行资源预测估算，通过模拟矿体走向、深部、延长及拐弯性等矿体形态，对后期的打钻及开采提供依据，并根据模型的优化和修正是可操作、科学的，该阶段的工作主要是围绕着模型的预测展开针对性的工作，包括新打钻孔、物理探测等工作，通过不断获得新资料来优化和完善模型，验证模型的正确性，完善模型误差。

       3.4  流程的优化、改进策略

       在三维建模基础上的金属矿外围找矿中，流程的优化和改进设计不仅涉及了提高勘探效益，更是关系到资源合理利用和风险控制的问题。矿产勘探工作本来就是一个投入大、风险大的行业，在优化现有的找矿流程的基础上，在一定程度上保障矿产资源的准确发现，同时避免不必要的资源损耗，提高总体经济收益。流程优化的重点应该放在数据采集、数据处理上，传统的勘探受地质环境的制约，勘探者并不能对矿区的相关空间信息进行全面准确的掌握，而三维建模的最大优势恰恰在于其能将多种数据来源中的空间信息在综合的数据信息中实时展现，但多个来源的数据在如何进行匹配，去掉数据冲突性一直成为流程优化的难题之一。为了更进一步缩短数据采集的时间，可以考虑采集效率更高的探测技术及勘测技术，例如无人机航飞、地面激光扫描等技术可以更为全面、快速地采集到矿区的空间数据，运用人工智能、机器学习技术进行数据预处理、数据清洗，亦可更好地提高数据质量，增加数据准确性，减少人工操作失误。

       3.5  实施过程中面临的技术难题和应对措施

       金属矿外围找矿在具体实践中的诸多技术难题，不仅关乎复杂的勘探条件和数据、模型、计算平台等问题，面对这些技术难题如何进行有针对性的解决，直接关系着金属矿外围找矿勘探工作的成败。数据不完整、数据不一致问题最为典型，金属矿外围找矿勘探区域，时常由于地质构造的复杂程度，下埋矿体在空间中的分布，不易通过地表的或者局部的开采、测试、勘探等手段判断和预测。因而，在实践中，获取的各类地质数据（包括地面上勘探数据、钻井勘察数据、物探数据、探采数据等） 的质量标准不够一致，并且存在部分数据缺失的问题。此外，还可以进行多数据融合处理，即将更多的数据源综合起来，形成不同数据的交叉检验过程，在模型建立过程中对部分数据源进行交叉验证，从而确保数据的质量，在具体实践中，还可以有效利用数据挖掘的某些理论（包括深度学习等）从庞大的数据中找出有代表性的数据，进而提升勘探效率和数据处理的精确度。在一些交通条件不便和资源相对贫瘠的矿区进行资源开采工作，常常面临开采设备在使用和维护中存在的诸多问题。在具体实践中，可以利用模块式设计及远程操作进行全方位工作的设计，确保开采设备在实施的过程中适应各种环境。同时，结合无人机、机器人等自动化机器，也可以大大提高勘探作业的自动化程度，减少人为干扰，减少由于环境所带来的风险 ；面对这些技术问题，最重要的是，还需要不断的技术进步及交叉融合，勘探也不是单个的学科，更应该由地质、物理、计算机等专业的人员共同参与，通过学科交叉、相互合作，可以创造一个更加完备的解决方案，达到提高金属矿外围找矿水平的技术实现，解决实施过程中遇到的困难。

       4  结语

       三维建模作为近年来发展较为迅速的找矿方法，用以提高矿产资源勘探程度，并以此为基础不断发展，为矿业的发展提供了良好的基础。目前，运用三维技术进行找矿时，不仅要求对矿产资源本身的矿种进行分析，而且有利于促进科技的进步，更加推动了找矿工作的实施。虽然现阶段三维建模技术的作用较大，但仍需要通过后续的实践来发现问题并解决问题，随着技术的发展，三维建模技术在金属矿外围找矿领域将会更加丰富，有着非常广阔的应用前景。