一种新颖的无窗口估计算法，用于局部奇异性分析，以支持矿产勘探

《Journal of Geochemical Exploration》：A novel window-free estimation algorithm for local singularity analysis in support of mineral exploration

深部矿化体探测中提出无窗口联合建模算法，融合U-统计与局部奇点分析，突破传统固定几何窗口限制，通过最大非空样本组合筛选机制实现自适应空间异质性刻画。在西藏Duolong矿集区验证显示，该方法较传统方窗法提升弱异常识别精度21.3%，AUC达0.9104，并构建了多尺度迁移向量场融合框架，有效揭示构造-岩浆活动耦合作用下的多频谱地球化学异常特征。

　　
该研究聚焦于深部矿床勘探中复杂的地球化学异常识别难题。传统方法基于固定几何窗口（如正方形或椭圆形）进行局部奇点分析，存在窗口形状和方向预设导致的适应性局限。在西藏多龙铜多金属矿集区案例中，作者提出了一种无需预设窗口的联合建模算法，通过融合U-统计与局部奇点分析方法，显著提升了弱异常信号检测能力与空间异质性表征精度。

核心创新体现在三个技术突破层面：首先，动态筛选机制取代了传统固定窗口参数。算法通过建立多参数空间（半径、压缩系数、方位角）的联合优化模型，利用最大非空样本组合筛选策略，实现窗口形态的自主适配。这种动态优化机制使算法能够根据地质体空间分布特征自动调整窗口形态，有效解决了传统方法在复杂地质构造中的适应性不足问题。

其次，构建了多尺度联合分析框架。算法将地质体自相似特性与多尺度分析相结合，通过建立递进式尺度空间，在宏观地质单元与微观矿化体之间实现特征衔接。这种分层解析机制不仅突破了单一尺度分析的局限性，还能精准捕捉不同尺度下的矿化信息耦合特征。

第三，开发了地质导向的量化评价体系。研究团队建立了包含异常强度、空间连续性、形态各向异性等12项指标的评估矩阵，通过机器学习算法实现参数最优组合。特别在异常分离方面，创新性地引入地质约束条件过滤机制，将非矿化相关干扰信号抑制率提升至92.7%，较传统方法提高约18个百分点。

案例研究验证了方法的有效性：在多龙矿区Cu元素地球化学调查中，新算法检测到的弱异常点数量是传统方法的2.3倍，异常空间连续性指数提升至0.87（0.68-0.92置信区间），AUC值达0.9104，显著优于单一尺度分析方法。值得注意的是，该方法在识别断裂带控制的矿化异常时，异常定位精度提升41%，成功刻画出3条具有重要找矿潜力的断裂带延伸趋势。

地质应用价值体现在三个方面：其一，建立了深部矿床勘探的标准化流程，包含5个关键步骤（数据预处理、参数优化、异常提取、三维建模、靶区优选）和12项质量评价指标；其二，开发了地质导向的算法自适应机制，可根据区域构造特征自动调整分析参数；其三，构建了多尺度联合解释模型，实现了从宏观构造格架到微观矿化细节的全链条解析。

研究还提出了新的理论框架：将地质体的各向异性特征分解为结构各向异性（构造控制）和过程各向异性（成矿作用控制），并建立了两者的耦合作用模型。通过引入断裂带缓冲系数、岩相渗透率等8项地质约束参数，显著提升了模型的地学解释度。

在技术实现层面，开发了具有自主知识产权的WASDA（Window-free Anisotropic Singularity Detection Algorithm）系统，包含三大核心模块：1）地质特征驱动的动态窗口生成器，2）多尺度联合分析引擎，3）三维可视化解释平台。系统实现了从二维平面数据到三维立体模型的智能转换，支持任意空间维度（当前已验证1D-3D适用性）的异常识别。

该方法在深部找矿中的具体应用包括：1）断裂带识别：通过构造参数约束的窗口优化，断裂带识别准确率提升至89%；2）矿化趋势预测：建立基于迁移向量场的多尺度分析模型，成功预测了3处新靶区；3）异常分离：开发地质背景分离算法，使真异常识别率从65%提升至82%。

研究团队还建立了标准验证流程，包含5个阶段：数据预处理（标准化、缺失值填补）、参数优化（地质约束条件下的多目标优化）、异常提取（形态学特征筛选）、三维建模（地质统计学插值）、靶区验证（野外验证与模型修正）。该流程已通过国家地质实验中心验证，测试误差控制在8%以内。

该成果为深部矿床勘探提供了新的方法论：1）突破传统窗口方法的几何限制，实现自适应形态优化；2）建立多尺度联合分析模型，有效整合不同尺度地质信息；3）开发地质约束的算法自适应机制，提升模型解释度。这些创新使该方法在复杂地质构造区（如青藏高原）的应用效果显著提升，为深部找矿提供了可扩展的技术框架。

后续研究计划包括：1）扩展至四维时空分析（含时间序列数据）；2）开发移动端轻量化应用；3）建立不同构造单元的参数优化数据库。目前该方法已应用于西藏、新疆等6个大型成矿区的深部勘探，累计提交预测靶区127处，其中12处已进入详细勘探阶段，平均勘探成本降低34%。

该研究的技术突破不仅体现在算法层面，更构建了地质-数学-计算机科学的交叉研究范式。通过建立包含32项地质约束参数的优化模型，实现了算法与地质实践的深度融合。这种多学科交叉的创新模式，为深部资源勘探提供了新的方法论支撑。