本发明涉及资源勘探，特别是涉及一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法及相关装置。
背景技术：
1、随着地球物理探测技术、三维反演技术和三维地质建模技术等方法理论的发展，利用研究区地球物理数据建立三维模型，并以模型为基础进行靶区预测工作，逐渐成为资源勘探工作，尤其是深部和覆盖区资源探测工作的重要方法之一。考虑效率、成本和可靠性等因素，目前多利用地球物理探测方法中常用的重磁电探测方法所采集的数据，通过三维反演可以获得覆盖研究区地下半空间的三维物性模型，再进行进一步的分析解译和成矿预测等工作。
2、然而以往的工作中利用三维模型进行靶区预测，主要是研究人员通过可视化平台对各类模型进行多角度、多尺度的内外部观察，结合地质认知预测找矿靶区，对于研究人员的经验及对工作区的地质认知程度有较高要求，且需要大量的时间进行细致分析，尤其是在矿集区尺度的深部找矿工作中，由于研究范围广、深度大、地质构造更为复杂，工作量将急剧增加，耗费大量时间的同时易遗漏个别有利找矿区域，亟需一种能够提高矿集区靶区优选工作的效率，有利于全面精确寻找找矿靶区的方案。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法及相关装置，能够提高矿集区靶区优选工作的效率。
2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
3、一方面，本发明提供了一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法，包括以下步骤：
4、获取矿集区的三维物性模型；三维物性模型为基于矿集区的基础数据资料构建的模型；三维物性模型用于表征矿集区的物性参数；物性参数包括密度、磁化率和电阻率。
5、对三维物性模型进行网格剖分，得到网格化三维物性模型；网格化三维物性模型包括若干个单元格，每一单元格具有对应的物性参数。
6、基于矿集区和典型矿床地质资料的分析结果，在网格化三维物性模型中筛选得到找矿靶区；矿集区和典型矿床地质资料的分析结果包括找矿目标体的物性参数特征；找矿靶区包括若干个连续单元格。
7、可选地，三维物性模型包括三维密度模型、三维磁化率模型和三维电阻率模型；网格化三维物性模型包括网格化三维密度模型、网格化三维磁化率模型和网格化三维电阻率模型。
8、可选地，在获取矿集区的三维物性模型之前，还包括以下步骤：
9、获取矿集区的基础数据资料。
10、基于基础数据资料，构建矿集区的三维物性模型。
11、可选地，在对三维物性模型进行网格剖分时，单个单元格的大小不应小于测量精度；网格化三维物性模型中的单元格的数量应处于第一阈值和第二阈值之间；第一阈值为网格剖分精度低于实际精度时的数量，第二阈值为效率提升低于影响时的数量。
12、可选地，在对三维物性模型进行网格剖分之前，还包括以下步骤：
13、对三维物性模型进行可信度评估，得到可信度评分。
14、若三维物性模型的可信度评分低于预设可信度阈值，则重新构建矿集区的三维物性模型。
15、可选地，对三维物性模型进行可信度评估，得到可信度评分，具体包括以下步骤：
16、基于构建三维物性模型的基础数据的来源，确定第一评分。
17、基于构建三维物性模型的基础数据的比例尺，确定第二评分。
18、基于构建三维物性模型的基础数据的精度，确定第三评分。
19、基于构建三维物性模型时的约束条件是否有钻孔资料，确定第四评分。
20、基于构建三维物性模型时涉及的约束条件数量，确定第五评分。
21、基于第一评分、第二评分、第三评分、第四评分和第五评分，确定可信度评分。
22、可选地，基于矿集区和典型矿床地质资料的分析结果，在网格化三维物性模型中筛选得到找矿靶区，具体包括以下步骤：
23、基于矿集区和典型矿床地质资料的分析结果，确定初始物性参数筛选范围，将初始物性参数筛选范围作为当前物性参数筛选范围。
24、基于当前物性参数筛选范围，在网格化三维物性模型中筛选得到符合当前物性参数筛选范围的单元格集合。
25、判断单元格集合是否满足找矿靶区约束，得到第一判断结果；找矿靶区约束为符合地质规律且符合已知矿床特征的非离散区域。
26、若第一判断结果为否，则更新当前物性参数筛选范围，并将更新后的当前物性参数筛选范围作为当前物性参数筛选范围，跳转至步骤：基于当前物性参数筛选范围，在网格化三维物性模型中筛选得到符合当前物性参数筛选范围的单元格集合。
27、若第一判断结果为是，则基于单元格集合，确定找矿靶区。
28、可选地，更新当前物性参数筛选范围时采用固定区间范围或幅值区间范围；固定区间范围的数值区间跨度恒等，幅值区间范围的数值区间跨度可变。
29、可选地，在基于矿集区和典型矿床地质资料的分析结果，在网格化三维物性模型中筛选得到找矿靶区之前，还包括以下步骤：
30、对网格化三维物性模型中每一单元格的物性参数进行归一化处理，利用归一化处理后的物性参数替换单元格的物性参数。
31、对矿集区和典型矿床地质资料的分析结果中找矿目标体的物性参数特征进行归一化处理，利用归一化处理后的物性参数特征替换找矿目标体的物性参数特征。
32、另一方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：存储器、处理器以存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述任一项所述的一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法的步骤。
33、另一方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法的步骤。
34、另一方面，本发明提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法的步骤。
35、根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
36、本发明提供了一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法及相关装置，方法包括以下步骤：获取矿集区的三维物性模型；随后对三维物性模型进行网格剖分，得到网格化三维物性模型，其中包括若干个单元格，每一单元格具有对应的物性参数；基于矿集区和典型矿床地质资料的分析结果所确定的找矿目标体的物性参数特征，在网格化三维物性模型中快速精准地筛选得到找矿靶区。本发明以矿集区的三维物性模型为基础，通过网格剖分，获得矿集区的地下半空间物性分布模型，所获得模型的每个单元格都有对应的密度、磁化率和电阻率三种物性属性，再以对矿集区和典型矿区地质资料的分析结果作为参考，自动、准确地在三维物性模型中优选出有利找矿靶区，提高了矿集区靶区优选工作的效率。
1.一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法，其特征在于，所述三维物性模型包括三维密度模型、三维磁化率模型和三维电阻率模型；所述网格化三维物性模型包括网格化三维密度模型、网格化三维磁化率模型和网格化三维电阻率模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法，其特征在于，在获取矿集区的三维物性模型之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法，其特征在于，在对所述三维物性模型进行网格剖分时，单个单元格的大小不应小于测量精度；网格化三维物性模型中的单元格的数量应处于第一阈值和第二阈值之间；所述第一阈值为网格剖分精度低于实际精度时的数量，所述第二阈值为效率提升低于影响时的数量。
5.根据权利要求1所述的一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法，其特征在于，在对所述三维物性模型进行网格剖分之前，还包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法，其特征在于，对所述三维物性模型进行可信度评估，得到可信度评分，具体包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法，其特征在于，基于矿集区和典型矿床地质资料的分析结果，在所述网格化三维物性模型中筛选得到找矿靶区，具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法，其特征在于，更新所述当前物性参数筛选范围时采用固定区间范围或幅值区间范围；所述固定区间范围的数值区间跨度恒等，所述幅值区间范围的数值区间跨度可变。
9.根据权利要求1所述的一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法，其特征在于，在基于矿集区和典型矿床地质资料的分析结果，在所述网格化三维物性模型中筛选得到找矿靶区之前，还包括：
10.一种计算机设备，包括：存储器、处理器以存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-9中任一项所述的一种基于重磁电三维模型的找矿靶区优选方法的步骤。
