大洋鈷結殼資源評價的基本方法

章偉艷，張富元，程永壽，殷汝廣，李裕偉，朱克超

(1. 國家海洋局第二海洋研究所 國家海洋局海底科學重點實驗室，浙江 杭州 310012；2. 國家海洋信息中心，天津 300171；3. 國土資源部高級咨詢中心，北京 100800；4. 國土資源部廣州海洋地質調查局，廣東 廣州 510760)

大洋鈷結殼資源評價的基本方法

章偉艷1，張富元1，程永壽2，殷汝廣2，李裕偉3，朱克超4

(1. 國家海洋局第二海洋研究所 國家海洋局海底科學重點實驗室，浙江 杭州 310012；2. 國家海洋信息中心，天津 300171；3. 國土資源部高級咨詢中心，北京 100800；4. 國土資源部廣州海洋地質調查局，廣東 廣州 510760)

大洋鈷結殼資源是一種生長在海山上的海底礦產資源, 隨著陸地礦產資源的日趨枯竭和人類對海洋認識的日益深化，分布在海山上的鈷結殼已成為世界各國矚目的21世紀具有商業開發前景的戰略資源。海洋礦產資源和陸地礦產資源在資源評價理念、評價方法等方面有許多相似之處。但是，在選擇計算方法和建立理論模型時必須針對大洋鈷結殼資源這一特殊礦床特別對待。根據大量實踐研究工作，系統扼要地介紹了大洋鈷結殼資源評價的基本方法，論述了多元統計分析(聚類分析、因子分析)、地質統計學(克里格法)、神經元網絡分析、分形方法以及進行鈷結殼資源評價的資源量計算方法等的原理，并對實現雙邊界指標（邊界品位、邊界厚度）條件下的鈷結殼品位-厚度-噸位分析的《大平洋鈷結殼資源動態評價系統》軟件開發做了簡要介紹。

太平洋；鈷結殼；資源評價方法；品位·厚度—噸位關系圖

鈷結殼是一種分布于水下500～3 500 m的海山頂部和坡上的殼狀物，其中厚度較厚及鈷含量較高的結殼主要賦存于800～2 500 m的洋底。洋底富鈷結殼的鈷含量可達1%以上，遠高于陸地鈷礦石的鈷含量(一般低于0.1%)，同時也含有Ni、Cu、Zn、Pb等金屬元素。此外，鈷結殼也富含鉑族元素（PGE）和稀土元素（REE），使其價值高于多金屬結核。據初步勘查表明，鈷結殼中的Co資源量約為3 × 109t，是大陸鈷資源量的359倍。

資源評價是評價礦產資源的潛力，由資源評價工作所做得出的資源潛力并非是勘探工程控制的儲量，而是根據某些理論和認識（規律或模型）所推斷的某礦種可能存在的潛在儲量，這種在一定研究基礎上所做的推斷，是制定某一地區區域發展規劃和布置找礦勘查力量所不可缺少的依據[1]。礦產資源評價是地質工作的主要組成部分，是一門綜合性很強的實用地球科學，涉及到地學的各個方面和計算機信息技術。“利用先進技術減少勘查風險”已成為礦產資源定量評價的趨勢，以多學科交叉滲透為特色，減少地質模型定量分析的不確定性，探討地學研究的新方法是當代地學研究的主流[3]。礦產資源評價的方法學是指將描述地質體的各類數據轉化為礦產資源量這一整個過程所涉及到的一切地質理論和技術方法的手段。礦產資源評價中所涉及到的地質資料的搜集和整理、變量的篩選和處理、評價方法的選擇和應用、評價結果的地質解釋等都屬于礦產資源評價范疇。與陸上礦產資源評價不同的是，大洋鈷結殼資源評價還涉及到水文氣象、以及國際政治法律等問題。20世紀80年代中期，國外學者致力于鈷結殼資源量估算及其技術經濟評價，提出了一些經濟數學模式[4]。各“深海采礦先驅投資者”所采用的鈷結殼資源評價方法基本沿用了錳結核資源評價的方法，但是不同國家所采用的評價標準和方法各異，法國以地質統計學（克里格法）為主，俄羅斯主要采用最近區域法，美國則以記點法對海底照片進行評估。與陸上礦產資源評價相比，鈷結殼資源評價尚處于探索階段。近幾十年來，隨著計算機數據圖像處理技術的突破，促進了各種定量的數學地質方法如因子分析、聚類分析等多元統計分析的實踐和研究，隨后比多元統計分析具有更多優點的地質統計學在地學領域中得到廣泛應用。近幾年，智能化神經元網絡分析、分形理論分析等也開始在礦產資源評價中得到應用[5]。由于找礦難度和風險日益增大，找礦勘探效率降低，礦床勘查和開發成本逐步提高，人們開始探詢礦產勘查的新理論、新技術和新方法。一些科研機構嘗試利用地理信息系統（GIS)在一定范圍內進行了礦產資源評價試點[6]。隨著各種新技術、新方法的不斷涌現，鈷結殼資源評價方法也得到不斷的補充和完善，逐漸形成了一套現行的資源評價方法。

1 鈷結殼資源調查概況

從20世紀80年代開始，德國、俄羅斯、美國、法國、澳大利亞、韓國和日本等國家都投入大量人力、物力、財力進行鈷結殼資源調查研究，調查區域主要位于太平洋的各國專屬經濟區內，少部分為國際水域，1981－2002年鈷結殼的調查研究區域見表1[2]。中國對鈷結殼的調查起步較晚，1984年首次參加德國“太陽號中太平洋海山區鈷結殼調查，1987年“海洋4號”科學考察船首次采到了鈷結殼樣品。1997-1998年“大洋1號”和“海洋4號”兩艘科考船從海底拖出3t鈷結殼樣品，拉開了中國鈷結殼大規模調查的序幕。隨后中國科研人員對鈷結殼的物質組成、金屬品位及豐度、物理參數等做了初步分析研究。自1997年以來，中國大洋協會(COMRA)組織“大洋1號”和廣州海洋地質調查局“海洋4號”調查船在中、西太平洋進行了十余個航次、數十座海山的鈷結殼調查工作，在麥哲倫海山區、威克－馬爾庫斯海山區、馬紹爾群島、中太平洋海山區和萊恩群島都已發現資源前景較好的鈷結殼礦區。中國正積極進行大洋鈷結殼資源的勘查和研究，以期縮小與西方國家的差距，確保我國在新一輪的國際海底資源競爭與角逐中占有主動。

2 多元統計分析

任何一門自然科學都需要對作為其學科基礎的觀測、概念和觀點加以分析、歸納和分類，對地質研究的對象進行科學合理的分類，是地學研究的重要內容之一。傳統地質學主要是根據少數變量特征建立一個定性的概念化分類系統。為了能考慮多種變量，使分類更精確，這就需要用數字方法對地學測量數據依照數學模型中參數大小（根據相似系數和判別函數值的大小）來進行分類，如因子分析、判別分析等。鈷結殼成礦元素相互關系、成礦元素受控因素分析可通過聚類分析和因子分析來實現；鈷結殼資源分布與海山類型密切相關，海山類型也可通過因子分析和聚類分析來確定（圖1）[7]。

3 非線性分析法

3.1 人工神經元網絡分析

人工神經網絡以其高度的聯想、容錯功能，在地質地球物理領域得到廣泛應用。BP網絡模型是反向傳播神經網絡的簡稱，不同于通常意義的統計學模型，它不需要對樣本的分布及數據結構作任何假設，也不對樣本統計量進行估算。它只要一定量的學習訓練樣本集，網絡通過學習（神經元并行計算），可自組織地找到樣本模式與分類模式之間的

映射關系，達到的效果是網絡的實際輸出與期望輸出之間的匹配誤差為最小。由于環境的時空復雜性和動態性，人們還不十分清楚鈷結殼資源的具體影響因素和各影響因素的相對貢獻大小。人工神經網絡能夠以隱式的形式實現控礦因素和成礦之間復雜的非線性映射關系，即自動找出結殼的厚度與各控礦因素間的非線性關系，并合理地在各參數之間分配權值[8]，從而為鈷結殼礦區圈定、成礦預測和資源評價提供參考，因而顯示了極大的優越性。結殼厚度是鈷結殼礦區圈定的重要參數之一，依托于鈷結殼的地理位置、水深、坡度、形成年代、基巖類型、成礦環境等，結殼厚度隨海山不同及其所處水深不同而有所變化。鈷結殼厚度的影響因素及其作用是一個值得深入研究的問題，對于指導鈷結殼的資源評價及礦區圈定都是極其重要的，因此有必要對各種控制因素進行定量研究。利用人工神經元網絡方法，挑選經度、緯度、水深、坡度、基巖、山體方位、Mn/Fe比值作為輸入影響因子，進行BP網絡學習，可以求解難于找到好的求解規則的問題。表2為某海山訓練、驗證結果。結殼厚度的學習精度為100%，驗證精度為60%，目前的調查水平約6 km × 6 km，本文認為已經得到某海山鈷結殼分布的特征網絡。將各權值歸一，結果表明，坡度、水深、Mn/Fe比值對厚度影響〔權值分別為0.200 6、0.195 5、0.173 8〕權值遠大于經度、基巖、緯度、山體方位（權值分別為0.129 8、0.124 8、0.094 2、0.081 4）四個因素的影響，說明某海山地形坡度、水深、物質來源對結殼的分布有著明顯的控制作用。因此在進行礦區圈定時，首先應考慮坡度、水深、成礦地球化學環境對結殼成礦的影響，其次是經度、基巖，最后為緯度、山體方位。

表1 1981-2002年鈷結殼的調查研究航次[2]Tab, 1 Cruises dedicated to the study of ferromanganese crusts, 1981-2002[2]

圖1 海山類型聚類分析普系圖Fig. 1 Tree diagram of cluster analysis on seamount types

表2 某海山厚度BP神經網絡學習－預測值與原始值的比較Tab. 2 Comparison between the survey data and studied and predicted value of the crust thickness from the BP artificial neural networks on a seamount

3.2 分形方法

分形這一概念是法國當代數學家B B Mandelbrot于20紀70年代中期提出的，是近些年來發展起來的一種具有強大生命力的新工具。地質現象具有分形結構已經是公認的事實，各種礦床的資源量滿足分形分布已被證實，目前由于對鈷結殼的研究程度不高，尚無法利用分形理論對鈷結殼的資源量進行預測評價，但是運用分形理論對鈷結殼資源量評價的有關參數進行分析研究，對資源量評價將具有重要意義。由神經元網絡分析可知，鈷結殼厚度受海山坡度、地形影響較大，因此通過資源與地形空間分布變化及分維異常進行分析，可為鈷結殼資源分布規律的定量化研究提供一種方法和手段[9-11]。圖2為麥哲倫海山坡度S與鈷結殼資源量N(S)的散點圖[9]，三條擬合直線方程分別為：lgN(s) = -0.219 3l gs + 3.530 8，r = 0.985 8，0°≤S＜10°；lgN(s) = -1.611 l gs + 4.943，r = 0.979 2，10°≤S＜19°；lgN(s) = -8.090 7l gs +13.234，r =0.987 3，S≥19°。分維數D1= 0.219 3，D2= 1.611，D3= 8.090 7，分界點坡度為S = 10°、S = 19°。＜10°的坡度-資源量的分維數是0.219 3，10°≤S＜19°的分維數是1.611，≥19°的分維數是8.090 7。坡度大區域的分維數大于坡度小的分維數，說明坡度太大不利于鈷結殼生長，10°、19°坡度可能是鈷結殼生長發育的海山坡度臨界值。Jeong等[12]認為鈷結殼生長與海山的穩定性有關，海山塊體崩塌會破壞和刮掉結殼，影響結殼厚度，海山山坡的不穩定是導致結殼與海山年齡巨大差異的主要原因，海山塊體運動強度與結殼厚度為負相關[13]。俄羅斯波格丹諾夫等詳細研究太平洋海山鈷結殼后認為，鈷結殼一般形成于水深2 000～2 500 m的基巖表面，海山坡度應不超過20°，坡度＞20°的海山表面僅覆蓋著一層極薄的鐵錳氧化物礦膜[14]，而坡度＜8°的區域主要分布于水深＜2 000 m的山頂和水深＞3 000 m的坡腳。研究區水深、坡度、豐度綜合分析結果表明，坡度18°～20°和水深2 500～-2 800 m分別是西太平洋鈷結殼分布的海山坡度和水深的臨界值[9]。分形分析得到鈷結殼分布海山臨界坡度為19°，這與以往“鈷結殼生長的良好環境應是海山坡度＜20°、水深＜2 500 m”基本認識相吻合。

圖2 麥哲倫某海山坡度與資源量關系Fig. 2 Relationship between cobalt crust resource amounts and seamount slope of the Magellan seamount

4 地質統計學分析

地質統計學是數學地質領域中一門發展迅速且有著廣泛應用前景的新興學科。國內外的生產實踐表明，地質統計學在異常評價、找礦勘探、礦體圈定、儲量計算、采礦設計、礦山生產等方面具有明顯的優越性。大洋鈷結殼資源是一種新型海洋礦產資源，其勘查網度是鈷結殼資源勘查中首先遇到的、并且必須認真解決的一個問題，隨著勘查工作的逐步深入，還需進行必要的調整，使之趨于合理。地質統計學的前向法[15]是一種無需事先對礦床勘探達到極高的程度且能事先對勘探精度做出估計的方法，因此該法是適合鈷結殼資源勘查網度確定的一種方法。其原理是依據估計方差取決于信息樣品的分布與數量以及信息點到待估塊段的距離，而不依賴于信息點數據的具體數值[16]。具體做法是：在求出某區域化變量的變差函數γ（h）后，確定克里格估計參數。然后將研究區按不同網度劃分為各種網形，計算每一結點（測站）的估計方差，再計算各種網形（度）的平均估計方差。建立克里格標準差與勘查工程量、網度、網形的關系曲線。曲線由陡變緩處曲率明顯變小，這一段所對應的網度即是優選網度。圖3是中太平洋某海山勘查工程數(D)與克里格標準差(δK)曲線。根據估計方差是勘探網度和網型的函數這一原理，定量地優選出中太平洋某海山的基本控制網度為0.045o × 0.045o、局部控制的最優勘查網度為0.045o × 0.022 5o[16]。

圖3 中太平洋某海山勘查工程數(D)與克里格標準差(δK)曲線Fig. 3 Number of exploration engineering (D) to estimated standard deviation (δK) curve of the mid-Pacific seamount

5 傳統資源量計算方法

5.1 算術平均法

算術平均法是一種傳統的最簡單的儲量計算方法。其實質是將整個形狀不規則的礦體變為一個厚度和質量一致的板狀體，即把勘探地段內全部勘探工程查明的礦體厚度、品位、礦石密度等數值，用算術平均的方法加以平均，分別求出其算術平均厚度、平均豐度、平均品位和平均體重，然后按圈定的礦體面積，算出整個礦體的資源量[16]。對于各指標變化不大時，通常采用算術平均法；而對變化系數極大的指標，因常常是由特高值引起，應先對特高值進行處理，處理后的指標再用算術平均法進行計算。算術平均法在錳結核資源量計算中得到了廣泛的使用，效果較為理想[17]，該方法同樣可以應用于鈷結殼的資源量計算。

5.2 地質塊段法

地質塊段法是在算術平均法的基礎上加以改進的資源量計算方法，原理是將一個礦體投影到一個平面上，根據礦石的不同類型、不同品級、不同儲量級別等地質特征將一個礦體劃分為若干個不同厚度的理想板塊，即塊段，然后用算術平均法（品位用加權平均法）的原則求出每個塊段的資源量，各塊段資源量的總和即為整個礦體的資源量[17]。對鈷結殼的勘查研究表明：海山微地貌對鈷結殼的分布和厚度有影響，平頂海山橢圓形支脈及其附屬地段上鈷結殼厚度最大，而在傾斜角度大于20°的陡坡上結殼變得很薄，甚至僅為鐵錳氧化物薄膜，可見鈷結殼主要是在坡度小于45°區，因此主要采用水平投影地質塊段法進行鈷結殼的資源量計算。考慮到目前鈷結殼采樣站位少，鈷結殼一般是沿等深線呈水平條帶狀展布在海山斜坡上，且鈷結殼品位隨水深而變化，故對鈷結殼的塊段劃分暫時按水深段劃分(表3)[19]，而在各塊段內計算公式采用算術平均法公式[18]。地質塊段法應用簡便，可按實際需要計算礦體的不同部分的資源量，通常用于勘探工程分布比較均勻，由單一鉆探工程控制的礦床。

5.3 鄰近區域法

鄰近區域法的實質是將形狀不規則的礦體，人為地簡化為便于計算體積的多角形柱體。將礦體劃分為一系列緊密連接的多邊形區塊，依每個多角形區塊中心的工程資料分別計算其礦產資源量。這種資源量計算法只有在勘探點分布不均勻，所揭露的礦體厚度、品位相差懸殊，以及礦體形狀極不規則的情況下才采用的方法，為考慮各工程所影響的權數。為了計算結果更準確，多邊形頂點的選擇有時也采用內插法，這種方法適用于地質勘探程度不高，探點分布少，研究程度低的只供遠景規劃的資源量計算，也可用于資源量的概略計算。如X海山的X05與X06測站，二站相距3.5 km，但豐度變化很大，X05站的豐度為66.50 kg/m2，X06站的豐度為19.30 kg/m2，勘查程度也不高，因此可以采用鄰近區域法進行資源量計算。

鑒于鄰近區域法可以有效地準確圈定富礦區，而地質塊段法具有用綜合標準準確圈定礦區范圍的優點，把二者結合起來進行資源量評估可收到既能獲得礦塊面上信息又能得到其點上信息的功效。因此，可以通過海山水深-資源量分形、坡度-資源量分形研究找到水深和坡度的分段點，結合鄰近區域法對各海山進行資源評估。表3是將分形方法與地質塊段法、鄰近區域法相結合綜合應用得到的某海山資源量統計結果。由表3可見，海山不同水深段單位面積資源量變化較大，1 600～3 200 m水深資源較好，＜1 600 m和＞3 200 m水深區域資源量相對差一些；也可以看到各海山不同坡度段單位面積資源分布情況也不相同，海山資源集中在9° ～18°之間，即在緩坡和陡坡處結殼發育不好。通過地質塊段法與鄰近區域法相結合的計算，可以有效地圈出資源富集地。

表3 某海山分形方法與地質塊段法、鄰近區域法相結合的綜合應用資源量統計結果Tab. 3 Statistical result from integrating the neighbor-region technique and geological block approach with fractal method on a seamount

6 雙邊界指標的動態評價方法

品位—噸位關系曲線是礦床勘探必須附有的重要技術資料，它被用于確定在任意邊界品位下一個礦區的資源量。但在研究鈷結殼的資源量時，則需要從結殼的邊界品位和邊界厚度兩個因素來確定資源量，即計算品位·厚度—噸位關系圖，在指定任意邊界品位和邊界厚度的情況下，可從品位·厚度—噸位關系圖上讀取大于該品位和厚度的資源量。品位·厚度—噸位關系圖的繪制是以設定的邊界品位和邊界厚度的全程下限所在的平面點為原點，滿足邊界品位、邊界厚度的聯合累計概率計算式為：

圖4 鈷結殼品位-厚度-累積概率曲線圖Fig. 4 Curve to grade-thickness- probability of the cobalt crust resources

圖5 鈷結殼品位-厚度-干結殼噸位圖Fig. 5 Curve to grade-thickness-tonnage of the dry cobalt crust resources

圖6 鈷結殼品位-厚度-Co金屬量噸位圖Fig. 6 Curve to grade-thickness- metal tonnage of the cobalt crust resources

7 大洋鈷結殼資源動態評價系統軟件開發

為實現鈷結殼礦區邊界指標（厚度·品位）－噸位動態分析，已開發完成了“大洋鈷結殼資源動態評價系統”軟件[20]。本系統以數據庫為后臺、地理信息系統（GIS）為平臺，利用Windows強大的計算和圖形繪制功能，選取最優算法，采用多種編程和模塊化設計，能夠快速方便地定量表現礦區資源和地形條件；系統界面交互性強，界面友好，操作使用方便。針對鈷結殼礦床特點，該系統運用傳統統計學、地質統計學與地理信息系統（GIS）的集成計算方法，最終實現鈷結殼礦區圈定、面積計算、資源量計算、厚度·品位－噸位分析、資源動態評價的計算機化和可視化。大洋鈷結殼資源動態評價系統軟件程序設計構圖見圖7。

8 結 語

大洋鈷結殼資源調查研究十余年來，資源評價方法日趨完善。大洋鈷結殼資源廣泛分布于海底大洋的火山上，但并非每個海山上都有結殼。要摸清大洋鈷結殼資源的潛力，僅在研究評價方法方面完善是不夠的，必須要開展廣泛的現場調查，查明其生儲和分布規律、資源儲量以及可開采的價值和可行性（包括成本和技術能力），這將是今后的一個主要研究方向。

圖7 大洋鈷結殼資源動態評價系統軟件程序設計構圖[20]Fig. 7 Program structure of dynamic evaluation system of oceanic cobalt crust resources[20]

參考文獻：

[1] 聶鳳軍, 江恩宏, 趙省民. 關于礦產資源評價的若干問題 [J].中國地質, 2000, 274(3): 22-25.

[2] Hein J R. Cobalt-rich ferromanganese crusts in the Pacific [M]. In:Cronan D S (ed.), Handbook of Marine Mineral Deposits, CRC Press, Boca Raton, Florida, 2000: 239-279.

[3] 陳建平. 礦產資源勘查與評價學科發展動態-記第五屆國際礦產資源學術討論會 [J]. 地質科技情報, 1999, 3: 47-50.

[4] Richey J. Assessment of cobalt rich manganese crust resources on Horizon and S. P. Lee Guyots [J]. U.S. EFZ Marine Miniing, 1987:231-243.

[5] 張富元, 章偉艷, 王英, 等. 大洋多金屬結核資源評價的基本理論與方法 [J]. 沉積學報, 2001, 19(2): 169-177.

[6] 宋國耀, 張曉華, 肖克炎, 等. 礦產資源潛力評價的理論和GIS技術, 物探化探計算技術 [J]. 1999, 21(3): 200-205.

[7] 章偉艷, 張富元, 胡光道, 等. 中西太平洋海山形態類型與鈷結殼資源分布關系 [J]. 海洋學報, 2008, 30(6): 76-84.

[8] 王英, 金翔龍. 人工神經網絡在多金屬結核研究中應用 [J]. 海洋學報, 1998, 20(5): 83-89.

[9] 章偉艷, 張富元, 楊克紅, 等. 地形與鈷結殼資源分布的分形研究 [J]. 沉積學報, 2006.24(5): 16-24.

[10] 楊克紅, 章偉艷, 胡光道, 等. 分形理論在富鈷結殼資源量評價方面的應用研究 [J]. 地質與勘探, 2004, 40(6): 61-64.

[11] 何高文. 富鈷結殼分布的分形特征 [J]. 海洋地質與第四紀地質,2001, 21(2): 89-92.

[12] Jeong K S, Jung H S, Kang J K, et al. Formation of ferromanganese crusts on northwest intertropical Pacific seamounts: electron photomicrography and microprobe chemistry [J]. Marine Geology.2000, 162: 541-549.

[13] Hein J R, Schwab W C, Davis A. Cobalt-and Platinum-rich Ferromanganese Crusts and Associated Substrate Rocks from the Marshall Islands [J]. Marine Geology. 1988, 78: 255-283.

[14] 金慶煥. 洋底新發現的固體礦產資源和西北太平洋構造的有關問題 [J]. 南海地質研究, 1991, 3: 1-8.

[15] 胡光道, 趙鵬大. 勘探工程地質統計信息法 [J]. 地球科學-中國地質大學學報, 1988, 13(2): 211-221.

[16] 章偉艷, 胡光道, 張富元, 等. 中太平洋SA海山鈷結殼勘查網度分析 [J]. 礦物學報, 2008, 28(3): 317-322.

[17] 國土資源部儲量司編著. 礦產資源量計算方法匯編 [M]. 北京:地質出版社.2000: 297-317.

[18] 張富元. 大洋多金屬結核資源量計算和資源評價方法探討 [J].海洋學報, 1995, 17(4): 85-93.

[19] 武光海, 周懷陽, 楊樹峰. 最近區域法與地質塊段法在富鈷結殼資源量評估中的綜合應用 [J]. 海洋地質與第四紀地質, 2000,20(4): 87-92.

[20] 程永壽, 馮志勇，殷汝廣, 等. 基于GIS的富鈷結殼資源量計算系統開發 [J]. 海洋通報, 2007, 26(6): 85-90.

Method for the evaluation of oceanic cobalt crust resources

ZHANG Wei-yan1, ZHANG Fu-yuan1, CHENG Yong-shou2, YIN Ru-guang2, LI Yu-wei3, ZHU Ke-chao4
(1 Lab of submarine science of SOA, Second Institute of Oceanography of SOA, Hangzhou 310012 China;2 National Marine Information Center, Tianjin 300171, China;3 Consulting and research center ministry of Land and Resources, Beijing 100800, China;4 Second Marine Geological Investigation Brigade of MLR, Guangzhou 510760, China)

Oceanic cobalt crust deposit is a kind of submarine mineral resource growing up on the seamount. With depleting of land mineral resources and human’s deepening understanding of marine resource significance, the cobalt crusts on the seamount have attracted the world′s attention in the 21 century with the strategic resources of the commercial exploitation prospect. Basic theory and method of submarine mineral resources evaluation are similar to those of the land mineral resources. However, it should be thoughtful to select mathematical function and to construct theory model based on cobalt crust deposit. The foundational theory and method of cobalt crust resources evaluation has been briefly introduced. The principle and the advantage of the resources evaluation methods such as multivariate statistical method (including cluster analysis, factor analysis), Geostatistics (Kriging), neural network analysis, fractal methods and resources calculation methods of the cobalt crust resource evaluation are respectively described in detail.The software of “dynamic evaluation system of cobalt crust resources” has been developed by authors for realizing the computerized mobile analysis of indices (grade-thickness-tonnage) on the cobalt crust resource amounts and its program structure is shown in the paper.

Pacific; cobalt crust; resources evaluation method; grade-thickness-tonnage curves

P744

A

1001-6932(2010)03-0342-09

2008-12-24 ；

2009-09-03

中國大洋協會“十一五”資助項目（DYXM115-01-1-06），國家海洋局第二海洋研究所基本科研業務費專項資金項目（JG0709），科學技術部資助項目（2006FY220400），浙江省908專項（ZJ908-02-01）

章偉艷（1972－），女，浙江諸暨人，博士，副研究員，主要從事海洋地質研究，電子郵件：ZWY885@163.com