對鄂東南陽新地區金礦礦產資源評價

楊偉衛,胡清樂,金尚剛,魏克濤,姚艷橋

(鄂東南地質大隊,湖北黃石435100)

20世紀以來,社會與經濟持續性發展對固體礦產資源的需求持續增長,極大地促進了礦業地質勘查工作的發展,急需要加快找礦的步伐,但對于早期的礦產預測,往往是根據簡單的地表露頭地質標志,進行礦產預測。自法國學者朗內提出“成礦規律”一詞以來,隨著理論找礦的高潮出現,成礦預測在二十世紀五、六十年代得到了蓬勃的發展。如畢得賓創建的“構造-建造”成礦預測分析法被前蘇聯地質工作者奉為經典;斯米爾諾夫對礦床分帶性規律的研究,發現了外貝加爾東錫礦帶;我國地質學家李四光根據地質力學理論,對我國東部石油分布規律的認識,對大慶油田的發現起了主要作用[1-2]。20世紀70年代以來,隨著航天、航空、遙感技術、地球物理、地球化學等找礦技術的成熟及廣泛應用,隨著科學找礦的興起,礦產資源預測進入一個嶄新階段。與此同時,以計算機為手段的礦產資源定量評價的方法體系也應運而生。礦產資源定量評價是以計算機信息處理技術為工具,分析研究礦產勘查過程中獲得的各種資料的成礦信息,通過統計分析,建立多源地學信息與礦產資源潛力的關系模型,達到對未知區的定位、定量評價[3]。主要是研究區域礦床與多元地質找礦信息的關系,通過定量分析方法,建立起區域成礦有利度和資源潛力值與多參數地質信息的統計規律,根據經驗模型進行區域評價。它強調對各種找礦信息的充分挖掘與綜合,因此,科學找礦的各種勘探手段所獲取的成礦信息得到了最大程度的利用。

1 軟件介紹

正是找礦的困難和急迫性,再加之信息化技術的推廣,成礦理論的成熟,2000年中國地質科學院礦產資源研究所開發了MRAS(mineral resource assessment System)礦產資源定量 GIS評價軟件輔助工具 。礦產資源評價系統 (MRAS)是基于GIS的礦產資源勘查評價的輔助工具系統。本系統可用于 GIS支持下的礦產資源勘查與評價中的多元地學數據管理,GIS支持下的多元地學特征信息提取,GIS支持下的區域成礦分析,GIS支持下的區域成礦遠景靶區預測及資源量預測,等等。GIS礦產資源評價的全過程由礦產資源評價系統中的如下七個子系統來完成:①地質信息提取子系統;②區域化探成礦信息提取子系統;③區域重磁信息提取子系統;④數據整理子系統;⑤礦床模型交互搜索子系統;⑥證據權重找礦信息量子系統;⑦礦產資源綜合潛力定量評價子系統。此次金礦評價過程中,將涉及到以上 7個全部系統[4-5]。

本次礦產資源潛力評價工作,采用的核心技術是固體礦產礦床模型綜合地質信息預測技術。具體工作流程為:以預測工作區區域成礦地質特征專題研究成果為依據而編制完成的地質構造專題 (底)圖為基礎。全面收集工作區全部礦產勘查資料:首先精細表達模型區地質礦產資料,針對模型區全部預測要素內容,收集工作區內大比例尺地質、礦產、物探、化探等資料,補充細化原有底圖地質構造內容。編制預測工作區成礦要素 (規律)圖:在補充細化專題 (底)圖地質礦產內容基礎上,研究區域成礦地質特征、成礦構造帶特征、礦產特征、區域成礦作用特征及其相互關系、時空演化規律。結合MRAS軟件進行綜合要素的疊分析,得到研究區的資源估算量,再結合德爾菲法進行資源估算評價,最后得到研究區的資源預測評價[6](圖1)。

2 研究區概況

2.1 成礦地質背景特征

預測區主要位于下揚子陸塊 (Ⅱ級)鄂東南褶沖帶 (Ⅲ級)之Ⅳ級構造單元——大冶臺地裂谷帶內。區內地層發育齊全,從元古界至新生界除缺失中、下泥盆統及上侏羅統外,其余均有出露,其中震旦系-下三疊統海相碳酸鹽巖廣泛分布,主要出露的地層有二疊系的棲霞組和茅口組,三疊系的大冶組。南部為近東西向的線性褶皺和壓性斷裂組成的一系列擠壓構造,為相對隆起區,北部構造線北西西向,為一系列不連續的褶皺構造組成,為相對凹陷區。總體上,大冶臺地裂谷帶是在印支褶皺的基礎上,經燕山、喜山運動,進一步演化成南隆北凹的構造格局。區內巖漿巖活動頻繁,從侵入巖到噴出巖分布廣泛,劃分為兩期六次侵入活動。燕山期是區內最主要巖漿侵入活動期,形成了靈鄉、殷祖、陽新、鐵山、金山店和鄂城等六大巖體及一系列淺成—超淺成小斑巖體,巖性以中酸性石英正長閃長玢巖-花崗閃長斑巖為主。

圖1 預測工作區成礦規律研究流程圖

本次預測區金礦的主要發育在燕山期石英閃長巖、花崗閃長巖以及小的斑巖體和石炭世-二疊世-三疊世 (C-P-T)地層接觸部位,表現為熱液交代矽卡巖型的金礦模型,“雞冠咀式”矽卡巖型金礦預測工作區內,包括5個礦床:銅綠山銅鐵礦、雞冠咀銅金礦、桃花咀銅鐵礦、鳳頭金礦和千家灣金銅礦

3 鄂東南陽新地區金礦礦產資源評價

該地區的成礦類型以及特點非常明顯和典型,與巖漿作用有關的金礦床,其成礦是巖漿活動特定階段的產物,尾隨巖漿侵入之后,隨著燕山晚期成巖的多期多階段活動,成礦作用也是多期次的,根據本區各個礦床的成礦母巖的期次劃分,本區金的成礦可以分為三期,即燕山早期二個成礦期,燕山晚期一個成礦期。

鄂東南地區C-P-T地層控制了整個預測區銅金多金屬礦床,對成礦作用有顯著貢獻。提供地質情況大致為:

石炭系:Au、Ag、Cu、Pb、Zn、S(Mo、W)

二疊系:Au、Ag、Cu、Pb、Zn、S

三疊系中下統:Au、Ag、Cu、Pb、Zn、S、Fe

3.1 基礎資料的收集和基礎數據庫的建立

對鄂東南陽新地區地質勘查所積累的與礦產有關的資料 (地質、礦產、物探、化探、遙感等)數字化信息進行綜合分析、數據處理,建立基礎數據庫。

建立基礎數據庫模型時,數據在 GIS上的基礎地質數據庫均是以點、線、面幾種形式表現的,不能直接用來進行預測和解釋[5]。因此,要對地質變量進行分類提取,提取出和成礦有關信息和屬性。基于MRAS平臺的礦產資源評價系統的地質變量提取有點、線和面實體存在與否、屬性值、點實體分布密度、線分布密度、深大斷裂帶到統計單元的距離等功能。通過軟件M RAS和人工結合的方式,對已經提取的地質變量有的還需進行變換,生成新變量,這其中用到的方法包括標準化、正規化、指數、對數、乘積等[6-8]。

3.2 預測單元的圈定

不同預測工作區所采用的確定方法不不經相同,本次在地質邊界較好確定的情況下,采用了地質體法和專家法 (德爾菲法)。在圈定過程中,主要使用MRAS中的要素疊加法來實現。根據陽新地區侵入巖型金礦成礦地質特征,分析該區成礦預測區的要素特征,選擇該區進行成礦遠景區的圈定工作的要素,分別為區域地質環境、區域成礦特征、區域航磁特征和區域重力特征。

在M RAS操作平臺上,使用建模器圈定靶區,結合物、化、遙、自然重砂分析,圈定羅河式鐵礦預測靶區和龍橋式鐵礦預測靶區。

3.3 預測要素變量的構置

變量構造與優先是將地質預測信息進行定量化的基礎,目的是竄則出能夠反映有利性 (有序上升變量)和進行資源量估算的變量。地質變量構置的基本原則:①綜合信息找礦模型是構置變量的指導。②要在統計、對比分析中構置變量;③注意變量的等級性;④注意變量的典型性、代表性。根據陽新地區侵入巖和圍巖的關系以及金礦的成礦規律、控礦特征,以及在區域上通過橫縱對比,初步選擇作為預測區優選的要素組合的變量,初步對該區侵入巖型金礦預測要素進行構置,其要素屬性有點元 (金礦床、點等)、線元(基底斷裂等)及面元。另外,為了更好的反映該區的航磁、重力異常特征及其對鐵礦的控制作用,又利用航磁、重力數據購置了三個組合變量。然后在MARS技術平臺的基礎上,分別對雞冠咀-銅綠山、千家灣金銅礦、鳳頭金礦礦產預測變場進行初步優選研究。

3.4 預測區的優選

預測區的優選是根據礦產資源評價原始數據矩陣用統計方法確定每一個地質統計單元的成礦有利程度,再根據地質統計單元的成礦有利程度去定統計單元所屬的礦產資源靶區級別,從而達到預測區優選的目的。

研究區根據典型礦床研究的結果,建立了3個模型區和7個預測區 (其中3個屬模型區和預測區相同),預測區可以以模型區樣本為基礎,建立成礦可能性與預測要素變量的函數關系,再計算預測區的成礦有利性。預測區的優選步驟是:①構造預測模區模型;②計算因素權重,計算因素權重有兩種方法,分別為主分量法和平方和法;③預測區的優選。首先計算成礦概率,然后進行靶區級別劃分,最后形成預測結果。將優選后的預測區圖層與地質、物探、化探和遙感等資料進行對比分析,進一步篩選最小預測區。本次預測的最小預測區含礦地質體面積圈定是根據地質、物化探資料采用M RAS軟件和德爾非法等技術手段綜合考慮確定圈定范圍,人工和機器共同圈定。

最小預測區的圈定依據中酸性巖漿侵入體與下三疊統及二疊系碳酸鹽巖地層的接觸帶、蝕變帶及矽卡巖發育等成礦有利地段,航磁、地磁異常強度較高部位,且異常解釋、反演計算等推斷的地段,以及成礦地質有利部位與磁異常疊合的范圍。最小預測區的圈定采用不規則地質體法,以中酸性巖體與碳酸鹽巖地層接觸帶、磁異常分布及礦床、礦點分布范圍進行圈定。其中,如果最小預測區的含礦地質體面積參數由于距離其他礦床比較遠,不適合采用就近原則,如果采用幾個模型區的平均值,又會將面積參數計算寬大,故采用相近的含礦地質體面積參數。

此次根據成礦有利度、成礦概率,結合是體的地質情況對預測區進行分類,因涉及到保密問題,未列坐標,其依據見圖2。

3.5 資源量的定量估算

最小預測區預測資源量的估算主要采用地質體積法。本預測區礦床模型采用含礦地質體地質參數體積法,在最小預測區中運用模型區的含礦地質體含礦系數、含礦地質體面積參數及最小預測區面積來估算資源量。由于最小預測區的面積基本反映含礦地質體在預測深度內的水平投影面積,也就是說含礦地質體很難確切圈定邊界,故本次應用含礦地質體預測資源量的計算公式為:

圖2 利用綜合信息地質單元法定的靶區

式中,Z體:最小預測區中含礦地質體內預測資源量;S體:含礦地質體面積;H預:含礦地質體垂深深 (指礦化范圍的最大延深);K:模型區含礦地質體含礦系數;Ks:模型區含礦地質體面積參數;α:相似系數。預測區和模型區成礦的相似性。根據前述確定的每個最小預測區的參數,利用上述公式估算每個最小預測區的資源量。通過MRAS軟件和專家意見,進行預測靶區的圈定、優選工作,建立了陽新地區矽卡巖型金礦床預測區,初步估計了該區未發現礦床數75%概率3個,50%概率1個,小于50%概率2個。全預測工作區共金礦石估算預測資源總量為322.341 t。其中以A類預測資源總量最多,為276.97t,占總預測資源量的87%;其次為B類,共預測資源總量35.41t,占總預測資源量的11%。

根據預測區優選結果、資源量估算結果以及預測區在區域上分布特征,從不同的角度分別計算了該區金礦資源潛力。經過綜合分析,認為提交334-1資源量 284.956t、334-2源量 1.1t、334-3資源量36.42t。

鄂東南陽新地區矽卡巖型金礦的預測工作,共提交A類預測區3個,B類預測區2個,C類預測區2個,這些預測區均是該區相對比較有前景的工作地區。

4 結論

1)區域成礦規律研究和編圖是礦產資源潛力評價項目的關鍵所在,因此在開展此項工作中,要及時與綜合研究組進行了交流和溝通,根據典型礦床研究結果,提出區域上控礦的主要因素,要求成礦地質背景組在編制預測工作區預測底圖過程中,盡量使用過去已開展的大比例尺地質資料,在圖面上分不同圖層突出表示或放大表示與成礦密切相關的區域巖漿巖建造柱狀圖、沉積巖建造柱狀圖、蝕變等關鍵成礦要素,同時也要考慮與主要礦產預測類型有成因聯系并相伴而生的其他礦產預測類型的成礦要素

2)基于 GIS平臺開發的礦產資源評價系統MRAS,結合地質、礦產、鉆孔、物化遙等多種要素,利用多因素共同來研究預測找礦靶區,特別是利用計算機的復合信息進行科學的定性定量的礦產資源預測評價,并對預測資源進行可信度評價,結合德爾菲法預測區域的地質礦產,對今后的礦產預測評價提供了新的方法和思路,更好快捷準確的進行礦產資源評價。對今后的找礦很大的指導意義。對今后的進一步找礦具有重要的指導意義。

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[2] 杜建國,許衛,吳禮彬,等.安徽省廬樅地區陸相火山巖型鐵礦典型示范成果報告 [R].2009:1-213.

[3] 趙鵬大.定量地學方法及應用 [M].北京:高等教育出版社,2004.

[4] MRAS系統用戶手冊

[5] MRAS系統用戶指南

[6] 陳鄭輝,陳毓川,王登紅.礦產資源潛力評價示范研究-以南嶺東段鎢礦資源潛力評價為例 [M].北京:地質出版社,2009:153-187.

[7] 楊茂森,黎清華,張淑珍.GIS技術在山東膠東地區金礦預測中的應用 [J].山東師范大學學報:自然科學版,2005,20(3):52-22.

[8] 鄧勇,邱瑞山,羅鑫.基于證據權重法的成礦預測——以廣東省鎢錫礦的成礦預測為例 [J].地質通報,2007:1228-1234.