大水金矿集区位于西秦岭造山带和松潘-甘孜造山带交汇部位的白龙江逆冲推覆构造带前缘。近年来在大水金矿集区内部相继发现了格尔柯超大型金矿床、辛曲大型金矿床、忠曲中型金矿床等一批金矿床。该地区多年的找矿成果表明大水金矿集区成矿地质条件优越,且区内主要金矿床的成矿地质特征类似,外围具有较大找矿潜力。本文研究采用地质、地球化学、地球物理及数值建模技术相结合的技术路线,以研究区成矿地质特征为先导,结合区域地球化学元素组合异常特征、区域地球物理磁法异常特征,总结了大水金矿集区主要金矿床的成矿规律并提取找矿预测要素,引入深度学习数值建模技术,对大水金矿集区内成矿远景潜力进行了评价,对找矿靶区进行了圈定。通过对比研究大水金矿集区内主要金矿床成矿作用特征,深入分析区域金成矿地质背景、成矿作用特征、主要控矿因素、找矿要素提取方法,总结了区域金成矿规律。通过区域地球化学场及结合空间加权主成分分析研究,分析了区域地球化学异常与控矿构造之间的相互关系。根据空间加权主成分分析结果,区内金成矿主要与Ag、As、Au、Hg、Sb、W的低温成矿元素组合异常关系密切,尤其是Au-Ag-Sb-W组合异常,与矿集区内主要金矿床对应良好,可作为区内成矿热液活动的指示,是大水金矿集区内重要的地球化学找矿要素。进一步地,通过空间加权主成分分析结果,提取了不同主成分间的空间加权分配权重,对区内地球化学找矿要素的特征进行了进一步的细化和量化。通过对区域地球物理场结合小波多尺度分析技术的研究,对区域内成矿作用关系密切的隐伏构造、岩体信息进行了重点识别和提取。岩体周边的磁异常梯度带为与成矿空间关系最密切的地球物理要素,岩体及其周边构造破碎带为成矿作用提供了热源和金矿化富集场所。大水金矿集区内侵入岩体及岩脉周边的磁异常缓冲区与梯度带是构建本区成矿预测模型的基本要素之一。基于上述认识,本文归纳了大水金矿集区成矿预测要素及其提取机制,针对地质大数据背景下成矿预测数值建模技术的应用问题,提出了一种基于深度学习的成矿预测数值建模方法,并建立了适配于地质大数据的深度学习模型:GeoNet。针对深度学习数据集在成矿预测任务上应用可能存在的样本不平衡问题,本文在算法层面提出了矿体预测误分类成本敏感学习机制,在数据层面提出了 OGA-SMOTE品位适应过采样技术。针对深度学习模型可能存在的过拟合问题,本文引入了成矿预测数值建模数据扩增机制。针对传统成矿预测模型的“尺度陷阱”问题,本文提出了 Multi-Scaler多尺度成矿信息注意力机制。通过ROC曲线分析和P-A图解分别对模型的预测能力和预测效率进行评价。最后,本文使用基于卷积神经网络算法的GeoNet模型对大水金矿集区的远景成矿潜力进行了评价,圈定了六处找矿远景靶区,通过相关单位钻孔对预测结果进行了验证,为该区域下一步的矿产勘查工作部署提供了参考方向。