找礦靶區(qū)優(yōu)選的方法一般有經(jīng)驗(yàn)類比法、綜合信息法和數(shù)學(xué)模型等。在具體工作中,這三種方法通常結(jié)合在一起使用。
A．經(jīng)驗(yàn)類比法
靶區(qū)優(yōu)選總體上講屬于被選靶區(qū)與已知的礦床之間的相似類比以及被選靶區(qū)相互之間的優(yōu)劣對比排序,這種優(yōu)選在很大程度上是以已有的找礦經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)的,人的主觀認(rèn)識在整個(gè)優(yōu)選過程中起著重要的作用。找礦經(jīng)驗(yàn)是人們在長期找礦實(shí)踐中知識的一種自然積累,其雖然形式上是一種思維上的直覺認(rèn)識,但實(shí)質(zhì)上在一定程度上卻是客觀規(guī)律在人的頭腦中的反映。因此,利用經(jīng)驗(yàn)類比對找礦靶區(qū)進(jìn)行篩選和優(yōu)劣排序具有一定的可靠性及可行性。經(jīng)驗(yàn)類比法可分為地質(zhì)類比法和人工智能法兩種。
地質(zhì)類比法：
是地質(zhì)人員據(jù)不同靶區(qū)內(nèi)的成礦地質(zhì)條件、各種礦化信息的發(fā)育程度和所處的經(jīng)濟(jì)地理位置等方面的綜合分析,結(jié)合與已知的礦床類比,對靶區(qū)進(jìn)行相對的優(yōu)劣分級排序,地質(zhì)類比法也可以是直接借用已有的、比較成熟的成礦模式對靶區(qū)的成礦有利程度進(jìn)行類比,并在結(jié)合考慮其它有關(guān)因素（如交通、地理等）的基礎(chǔ)上完成靶區(qū)的優(yōu)劣性對比及分類。
人工智能法：
是在地質(zhì)類比法和模型法應(yīng)用的基礎(chǔ)上,結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù),將已有的專家經(jīng)驗(yàn)和一定的礦床模型輸入計(jì)算機(jī),建立起專門性的專家系統(tǒng),進(jìn)而將欲研究地區(qū)的有關(guān)信息資料輸入,進(jìn)行對比評判,在此基礎(chǔ)上對欲選靶區(qū)的優(yōu)劣作出評價(jià)。人工智能法是一種典型的經(jīng)驗(yàn)類比,建模時(shí)所選擇的專家經(jīng)驗(yàn)和礦床模型對所建立的專家系統(tǒng)的應(yīng)用有效性具有至關(guān)重要的影響。國外已建立用于靶區(qū)評價(jià)和優(yōu)選的專家系統(tǒng)如美國的斯坦福大學(xué)的Prospector、美國地質(zhì)調(diào)查所的mu.PROSPECTOR系統(tǒng)等,國內(nèi)有段中會(huì)研制的阿舍勒型多金屬礦床預(yù)測評價(jià)專家系統(tǒng)、王世稱的綜合信息金礦預(yù)測專家系統(tǒng)、趙鵬大的大中比例尺礦床統(tǒng)計(jì)預(yù)測專家系統(tǒng)等。
B．綜合信息法
綜合信息法是將地質(zhì)、遙感、地球物理、地球化學(xué)等不同方面獲取的多源地學(xué)信息經(jīng)進(jìn)一步的優(yōu)化、加工處理后,轉(zhuǎn)化為相互關(guān)聯(lián)的間接信息,進(jìn)而對靶區(qū)的優(yōu)劣性做出評判的方法。我國王世稱教授等人在這方面進(jìn)行了卓有成效的研究和實(shí)踐嘗試。詳細(xì)內(nèi)容：
綜合信息法的提出和應(yīng)用是基于成礦作用是一個(gè)極其復(fù)雜的地質(zhì)過程,礦床的形成則是這一過程中多種地質(zhì)因素共同作用的最終結(jié)果,因而對未知礦床的預(yù)測,本身就是一項(xiàng)綜合性很強(qiáng)、難度很大的技術(shù)工作,依靠單一的找礦方法而獲取的信息對成礦前景的評價(jià)往往是片面的,再之,礦床這種特殊地質(zhì)體本身就是一個(gè)和諧的統(tǒng)一體,不同找礦方法獲取的地學(xué)信息,如地、物、化遙等,僅是其不同側(cè)面的有關(guān)特征的反映,因此,只有綜合各方面的信息資料,才能對靶區(qū)的優(yōu)劣性做出正確的評估。
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