廣東龐西垌地區地球化學組合異常識別與提取

張 焱, 周永章, 王正海, 黃 銳, 呂文超, 王林峰,梁 錦, 曾長育

1)中山大學地球科學系, 廣東廣州 510275;

2)廣東省地質過程與礦產資源探查重點實驗室, 廣東廣州 510275;

3)武漢地質工程勘察院, 湖北武漢 430051

廣東龐西垌地區地球化學組合異常識別與提取

張 焱1,2), 周永章1,2), 王正海1,2), 黃 銳3), 呂文超1,2), 王林峰1,2),梁 錦1,2), 曾長育1,2)

1)中山大學地球科學系, 廣東廣州 510275;

2)廣東省地質過程與礦產資源探查重點實驗室, 廣東廣州 510275;

3)武漢地質工程勘察院, 湖北武漢 430051

為了解地球化學元素空間組合分布規律, 采用因子泛克里格法構建組合模型用于識別組合地球化學異常, 使用分形濾波技術強化弱異常并分離異常與背景。將組合異常模型和分形濾波技術用于欽杭結合帶南段龐西垌地區1:5萬水系沉積物地球化學數據進行處理分析, 目的在于尋求地球化學致礦異常, 尋找未知礦床。研究結果表明, 根據組合變量提取出的組合異常與研究區已知礦化地段重合性較高, 盡管組合異常不足以體現局部異常但高異常區可為探尋未知礦床指明方向, 且在此基礎上采用分形濾波技術分離出的異常與背景能夠為下一步的勘探提供指導作用。

地球化學組合異常; 因子泛克里格; 分形濾波技術; 龐西垌; 水系沉積物

由于地球化學元素攜帶了某種礦化信息, 研究地球化學元素的空間分布特征可直接或間接地揭示礦化溯源問題。隨著勘查地球化學的深入發展, 有關地球化學異常評價已成為人們關注的焦點(王學求, 2003; 王瑞廷等, 2005; 謝學錦等, 2009; 王學求等, 2011)。地球化學元素異常分析是找礦的重要工作, 其目的就是發現異常并對其進行篩選評價, 并由此發現礦體, 實現找礦突破(王崇云, 1987; 馬生明等, 2011)。而確定地球化學異常與背景的分界點至關重要, 傳統的方法有均值加兩倍方差(Galuszka, 2007), 單變量分析和多變量分析等, 考慮到空間的結構性, 隨后又出現了克里金方法、傅里葉變換、小波技術等方法用于消除噪聲突出異常(鮑征宇等, 1999; 李方林等, 1999; 周在明等, 2011)。自從分形概念出現之后(Mandelbrot, 1975), 越來越多基于分形、多重分形模型的技術被用來描述空間異常(李隨民等, 2005; Cheng et al., 2009; 張建, 2009; 徐明鉆等, 2010; 張焱等, 2011), 分形濾波技術就是其中之一(Xu et al., 2001; Cheng, 2007)。

文中使用組合異常模型對研究區進行了組合異常分析, 在此基礎上基于分形濾波原理分離出異常與背景, 實現成礦遠景區預測。

1 組合異常模型及分形濾波技術

1.1 組合異常模型

面對海量的地球化學數據, 逐個元素分析可能費事費力, 通過元素組合的辦法, 使之最大限度地保留元素的相關信息, 且通過元素組合可以彌補數據缺失情況, 組合模型由此產生。由于組合元素具有自相關性和空間相關性, 采用一定的數學模型可識別異常, 對于地球化學找礦工作起到了指示性作用。文中選取因子泛克里格模型進行組合異常識別(李春華, 2010)。

將研究區采樣點數據采用因子分析構造出主成分, 也即公因子, 原始數據信息可用得出的公因子解釋, 公因子最大化地保留了原始信息。然后選用泛克里格法得出異常, 它是采用具有漂移的區域化變量 Z(x)=m(x)+R(x)得出, 假設 Z(x)只存在變差函數, 對 m(x)的估計可在相差一常數的條件下進行,則其增量具有非平穩一階矩與二階矩, 在最優條件和無偏條件下可求出R(x)即異常。

1.2 分形濾波技術

分形濾波技術是空間分析和頻譜分析的集成,主要是利用頻域中明顯的廣義自相似性, 根據場的能譜分布的不同, 采用濾波的方法選取頻率信息重新恢復空間模式將異常從背景中分離出來(Cheng, 1999)。能譜密度S與能譜密度大于S的波數集合的面積A之間的關系為:

上式取對數并用最小二乘法對 lgA-lgS進行分段擬合可求出對應于不同能譜密度范圍的冪指數 β, 根據能譜密度設計濾波器濾波, 從而達到對場分離的目的(成秋明, 2001; 文戰久等, 2007; Ali et al., 2007)。

2 實例分析

為通過揭示元素富集規律來幫助圈定未發現的尤其是隱伏礦床的分布位置, 以欽杭結合帶南段龐西垌地區 1:5萬地球化學數據為例, 選取龐西垌地區水系沉積物7236個樣品進行試驗分析, 包含Au、B、Sn、Cu、Ag、Ba、Mn、Pb、Zn、As、Sb、Bi、Hg、Mo、W和F 16種元素。

圖1 欽杭結合帶及其鄰區大地構造分區略圖(據楊明桂等, 1997)Fig.1 Tectonic zoning sketch map of Qinzhou-Hangzhou juncture zone and its adjacent areas(after YANG Ming-gui et al., 1997)

2.1 地質背景

欽杭成礦帶位于楊子板塊與華夏古板塊的結合帶(圖 1), 南西起自廣西欽州灣, 經湘東和贛中, 北東至浙江杭州灣, 全長2000 km, 寬70～130 km, 總體呈反 S狀弧型分布。欽杭結合帶構成了華夏構造體系域的中軸, 是華南構造活動的重要策源地和最強烈、最復雜的一條構造帶, 也是一條顯著的巖石圈不連續帶(楊明桂等, 1997)。板塊運動總體以揚子古陸核為中心向外擴展, 大洋俯沖、大陸側向增生的高峰期在約 1000 Ma, 表現為島弧式俯沖, 在揚子陸塊東南緣形成江南中元古代褶皺造山帶。以往地質工作表明, 欽杭帶資源潛力很大, 湘、桂、粵地區都有重大發現, 都取得了預期的成果, 但欽杭成礦帶南段的研究工作還不夠深入。需進一步加強成礦帶南段的整體研究, 開展精細的礦調工作, 加大中深部找礦勘查力度(楊明桂等, 2009)。

表1 相關系數矩陣Table 1 Correlation coefficient matrix

表2 方差極大正交旋轉因子解Table 2 Varimax orthogonal rotation factor solution

文中研究區屬粵西云開隆起區的南緣, 北東向信宜-廉江斷褶帶南段, 為晚古生代以來的長期隆起區。北東向信宜-廉江斷裂帶貫通全區, 控制了調查區主體構造格局。根據構造運動、沉積建造、巖漿活動及變質作用可劃分為晉寧期、加里東、華力西-印支期、燕山、喜馬拉雅五個構造階段。礦產主要分布在西北部和東南部, 沿龐西洞斷裂帶和古城-沙鏟斷裂帶, 呈北東向展布。研究區礦產較豐富, 礦種繁多, 比較突出的有: 黑色金屬——鐵; 有色金屬——鉛、鋅、銅、鎢、鉬、錫; 貴金屬——金、銀, 已勘探查明或正在開采利用的礦產有金礦、銀礦、鐵礦、鉛鋅礦、鎢鉬礦等。

2.2 組合異常識別

圖2 元素組合地球化學異常(A)-F1, (B)-F2, (C)-F3, (D)-F4, (E)-F5Fig.2 Element composite geochemical anomalies

本文采用因子泛克里格模型對龐西垌地區進行地球化學異常識別分析, 首先需對原始數據進行對數變換使之服從正態或近似正態分布, 并對數據進行標準化處理, 使之變成無量綱的具有統一尺度的數據。同時需要檢驗該研究區變量是否適合做因子分析, 檢驗標準是: 1)KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)越接近1(意味著變量間的相關性越強); 2)概率P值小于給定的顯著性水平 a, 則認為原有變量適合作因子分析。一般認為當KMO大于0.9時效果最佳, 0.7以上時效果尚可, 0.6時效果很差, 0.5以下時不適宜做因子分析。本研究區KMO值為0.769, 概率P值為0.00, 適合做因子分析。然后分析各個變量間的相關性, 計算得到各相關系數矩陣見表 1。對其進行因子分析, 得到 5個公因子, 其累積方差貢獻率為68.86%, 對應的特征值分別為: 4.83、2.19、1.88、1.09和1.04, 這五個公因子已包含原始數據的大部分信息。由于因子解的不唯一性, 采用公因子對地質解釋更有意義, 由于正交旋轉因子負載矩陣比初始因子負載矩陣所反映的元素組合更具合理性和可解釋性, 在此對公因子解進行正交旋轉, 對經過方差極大正交旋轉后的因子模型(表 2)進行研究,將載荷絕對值大于0.6的作為該因子的主要載荷元素。

從表2中可看出, 公因子F1中具有高載荷的元素為: Au、Cu、As、Sb和B, 且Au與As相關系數為0.45, Au與Sb相關系數為0.46, Au與Cu相關系數為0.41, B與As相關系數為0.57, B與Sb的相關系數為0.49, Cu與As的相關系數為0.50, Cu與Sb的相關系數為0.48, As與Sb相關系數為0.72, 可見該組元素兩兩相關性較強。As與Sb均為親銅族成礦元素, 它們的地球化學行為相近同屬低溫半金屬兩性元素, 且遷移能力較強。公因子F1中Au、Cu、As、Sb和B的共生組合關系反映了中低溫熱液成礦元素的聚集過程。從研究區實際礦化角度看, Au、Cu組合為成礦元素組合類型, As、Sb和B可作為前緣元素組合類型, 主要分布于龐西垌斷裂帶附近。

公因子 F2中具有高載荷的元素為: Pb、Zn和Ag, Pb和Zn伴生通常作為多金屬礦的指示元素, 作為親酸性元素的Pb在表生條件下不易遷移, 它與作為親基性元素且在表生條件下容易遷移的 Zn結合,說明其代表的地質背景極其復雜, 且Pb和Zn的相關系數達 0.61, 從研究區實際礦化角度看該組合為成礦元素組合類型, 主要分布于研究區西南方向文地幅內。

公因子F3中具有高載荷的元素為: W、Bi、Mo和Sn, 且W與Bi相關系數為0.66, W與Mo相關系數為0.57, Bi與Mo相關系數為0.44, Sn與W、Bi的相關系數分別為0.48、0.49.該組合可能反映了高溫成礦帶元素組合, 此組元素共生與斑巖銅-鉬礦化有關, 是尋找銅-鉬礦床、鎢-鉬礦床的指示標志。

公因子 F4和 F5中具有高載荷的元素分別為Mn和 F。Mn一般與賤金屬共生, 屬沉積類型礦床的標志。F通常與W、Mo和Sn等元素異常共生產出, 是尋找Sn、W、Mo礦的指示標志。

由因子泛克里格模型得到的異常圖見圖 2, 圖中可直觀的展示異常的走向、規模形態及分布位置。縱觀組合地球化學異常圖, 由圖2A得知Au、Cu、As、Sb和B組合異常的高異常區主要位于研究區河唇幅地段和塘蓬幅東南方向, 野外實際工作研究表明該異常區存在斑巖銅礦床, 下一步工作可從該組合異常著手確定斑巖銅礦床的具體產出位置; 圖2B沿研究區東南方向對角線有明顯的分界, 高異常區位于對角線西北方向, 該異常主要反映Pb、Zn組合異常, 且該異常區已發現 Pb-Zn礦兩處, Au-Pb-Zn礦一處, Zn礦兩處, 兼有幾處Au、Ag礦,可見該組合異常區存在較大的找礦潛力; 圖 2C反映的W、Bi、Mo和Sn組合異常主要集中于文地幅與塘蓬幅的交界處, 此處組合異常與Pb-Zn組合異常大部分重疊, 研究區的東部也是該組合異常的集聚地, 該異常區已發現兩處W-Mo礦, 一處Cu礦,總的來說, W、Bi、Mo和Sn組合異常區與已知礦點重疊程度較高。

圖3 面積-能譜雙對數圖, 橫坐標代表能譜值對數變換,縱坐標表示面積的對數值Fig.3 lg-lg plot showing relationships between power spectrum values and areas with power

2.3 組合異常提取

為提取各公因子中異常背景信息為成礦預測做鋪墊, 使用分形濾波技術提取, 采用最小二乘法擬合直線段見圖3, 根據能譜密度S與面積 A的變化規律, 將元素能譜密度值分為不同的區間, 實際應用中證實分四段擬合最具有顯著性(計算其剩余誤差, 即各區間擬合的直線與原始數據之間剩余平方和, 剩余平方和越小且擬合程度越高則回歸方程越顯著), 對組合異常 Au、Cu、As、Sb、B確定閥值為1057, 當S＜1057時代表異常, S＞1057代表背景;對組合異常 Pb、Zn確定閥值為545, 當 S＜545時代表異常, S＞545代表背景; 對組合異常W、Bi、Mo、Sn確定閥值為598, 當S＜598時代表異常, S＞598時代表背景。

通過分形濾波技術以各閥值確定的空間域中異常場與背景場見圖 4, 由圖 4(A～B)可看出分形濾波技術可有效地從高背景區域(圖4A)提取出組合異常(圖4B), 同時對比圖2A和圖4A得知經過濾波得到的異常與已知礦床吻合程度更高, 如位于文地幅的異常在采用分形濾波技術提取出的異常(圖4A)中更為突出明顯, 且已知 Au、Ag、Pb、Zn礦點對應程度較高, 沿斷層走向更明顯, 出露地質體主要有泥盆系、寒武系, 北東向斷裂構造特別發育, 該組合異常套合好, 強度高, 面積大, 異常連續性好, 濃集中心與已知的眾多的鐵、銅礦床(點)吻合, 可能主要反映豐村-坡仔營一帶為多金屬和金成礦的有利地段;對比圖2B與圖4C意外地發現在組合異常中沿研究區東南對角線下向的弱異常區(圖 2B)在提取出的異常(圖 4C)中呈高值顯示, 而此區域已發現有大量的鐵礦、硫鐵礦和三處 Pb-Zn礦, 這說明由分形濾波技術提取出的異常更符合實際地質情況, 可以有效地指示隱伏礦床的分布位置, 同時由于該異常為Pb-Zn組合異常, 可在下一次的野外實際工作中進一步對該類礦床進行異常查證; 對 W-Mo-Bi-Sn組合異常(圖2C)的對比研究(圖4E)得知(圖4E)更能反映 W-Mo礦的具體產出方位, 該組合異常總的呈北東向展布產于古城-沙產大斷裂的兩側, 與區域性斷裂方向一致, 且與已知的南和W-Mo礦床和Cu礦點位置吻合。

3 結論

采用組合異常模型和分形濾波技術對地球化學數據進行異常識別與提取即是采用簡單步驟和圖件來顯示多元數據中的核心信息, 揭示了常規方法難以發現和解決的地質與找礦問題, 是對勘查地球化學的一大貢獻。組合異常模型體現了元素間空間信息互補, 反映了成礦過程中地球化學元素內在的組配機制, 為欽杭結合帶南段龐西垌地區具有多源、多期次成礦特征提供了證據。通過分形濾波技術分離出異常與背景, 可進一步對異常與背景關聯分析,得出有利于礦化解釋的因子, 為尋求未知礦床提供可靠信息。

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The Recognition and Extraction of Geochemical Composite Anomalies: A Case Study of Pangxidong Area

ZHANG Yan1,2), ZHOU Yong-zhang1,2), WANG Zheng-hai1,2), HUANG Rui3), Lü Wen-chao1,2), WANG Lin-feng1,2), LIANG Jin1,2), ZENG Chang-yu1,2)
1) Department of Earth Sciences, Sun Yat-Sen University, Guangzhou, Guangdong 510275;
2) Guangdong Key Laboratory of Geological Processes and Mineral Resource Exploration, Guangzhou, Guangdong 510275;
3) Wuhan Institute of Geological Engineering Exploration, Wuhan, Hubei 430051

In order to study the spatial combination distribution of geochemical elements, the authors used factor-kriging method to construct a combinational model for identifying combinations of geochemical anomalies, and employed fractal filtering technique to strengthen weak anomalies and separate anomaly and background.The composite anomaly model was combined with fractal filtering techniques for processing and analyzing geochemical data obtained from 1:50000 stream sediment geochemical survey at Pangxidong in the southern segment of Qinzhou-Hangzhou juncture zone, with the purpose of looking for ore-related anomalies and finding unknown deposits.The results show that composite anomalies from combinational variables are consistent with known mineralization of the study area.Although the composite anomalies can not fully reflect local anomalies, high anomaly areas can indicate direction for exploring unknown deposits and, on such a basis, anomaly and background separated from composite anomalies by using fractal filtering technique can provide guidance for further work.

geochemical composite anomaly; factor-kriging model; fractal filtering techniques; Pangxidong; stream sediments

P622.3; P628.1

A

10.3975/cagsb.2011.05.03

本文由廣東龐西垌地區礦產遠景調查(編號: 1212010071012)、國家青年科學基金(編號: 41004051)和全國礦產資源潛力評價項目(編號:國土資源部資[2007]038-01-18)聯合資助。

2011-08-09; 改回日期: 2011-08-25。責任編輯: 魏樂軍。

張焱, 女, 1983年生。博士研究生。主要從事數學地質與信息技術研究。E-mail: zhang_yan1117@163.com。