基于DIMINE 的紅龍廠銅礦床地質建模與儲量計算

余 璨 李 峰 張達兵 陳明貴

(1.昆明理工大學國土資源工程學院，云南 昆明650093;2.玉溪礦業礦山研究院，云南 玉溪653100)

三維地質建模由于可真實、形象地展現各地質體之間的三維空間關系，因而日漸成為國內外地學界的研究熱點［1-3］。自20 世紀90 年代以來，國內外涌現出諸多基于地質統計學原理設計的三維礦業軟件［4-7］，通過該類軟件平臺，可高效便捷地對礦區地質體進行可視化與定量化分析，對區域找礦潛力進行準確評估，從而實現對礦山資源量的動態管理。以云南元江紅龍廠銅礦為例，基于DIMINE 軟件［8-11］對礦床建模方法進行了研究，并基于礦床三維地質模型估算了資源儲量，為該地區實現資源動態管理及開展相關地質工作提供參考。

1 礦區地質概況

云南元江紅龍廠銅礦位于揚子準地臺(I)川滇臺背斜(I2)武定—石屏隆斷束(I22)的峨山臺穹(I22d)最南端紅河深大斷裂北西側和青(青龍廠)揚(揚武)斷裂的西側。區內地層從元古界至新生界均有出露，主要為中元古界淺變質的昆陽群地層，大體呈南北向出露，兩側則為中生界地層。早古生界大紅山群地層呈孤島式分布，哀牢山變質巖系出露于紅河深大斷裂南側，新生界第四系少量分布于河谷兩岸。區域基本構造骨架由NE 向構造帶與NW 向構造帶構成，總體構造線走向NNE30°，長約5 km，寬0.2 ～1.0 km，面積4 km2，次級撓曲構造發育。

紅龍廠銅礦位于元江“三條龍”(紅龍廠—青龍廠—白龍廠)銅礦成礦帶的最北段，主要賦礦地層為昆陽群落雪(Pt2l)組地層，賦礦巖性為灰白—白色中厚層狀褪色白云巖和青灰色中厚層狀白云巖。總體為單斜構造，其構造線方向與區域構造線相一致，其中派生的一系列次級斷裂褶皺控制了礦區地層的展布以及礦體的空間分布形態。礦區范圍內有大小銅礦12 個，其中1#、2#礦體規模較大，4#、5#礦體規模次之，呈平行似層狀產出，厚度較穩定且少有分枝復合現象，僅見個別的礦體有膨脹尖滅的現象，總體呈現出規模大、形態較簡單的特征。

2 地質數據庫建立

2.1 原始數據采集及處理

云南元江紅龍廠銅礦地質數據庫的數據源主要包括空間數據和二維矢量圖件(平面圖、剖面圖)，首先在Excel 中分別錄入鉆孔孔口、鉆孔測斜和鉆孔樣品等數據，并以“. xls”或“. csv”格式保存;然后導入DIMINE 軟件中校驗和修正樣品數據;最后合并為地質數據庫，生成的鉆孔數據三維模型見圖1。

圖1 礦區鉆孔數據庫三維模型Fig.1 Three-dimensional model of the borehole database in mining area

2.2 樣品組合及統計分析

塊段模型內單元參數的估值需要借助地質數據庫中的數據進行確定［12-13］，因此，為了確保各個參數均得到最終的無偏估計值，針對紅龍廠銅礦床的特點，在DIMINE 軟件中選擇“按樣長組合”方法按平均樣長(1.42 m)對樣品數據進行組合，最小組合樣長為原始樣品的75%，即1.065 m。

對于特高品位樣品，采用DIMINE 軟件中的“平均品位替換法”［14］進行處理。針對紅龍廠銅礦床的產出特征及賦存狀態，設定品位值高于平均品位7 倍的樣品為特高品位樣品，其中閾值為3.03%，替換值為平均品位的0.433 2%，組合后的樣品統計特征見圖2。

圖2 紅龍廠銅礦Cu 品位分布直方圖Fig.2 Copper grade distribution histogram in Honglongchang copper mine

由圖2 可知，Cu 品位最大值為2.86%，最小值為0.01%，平均值為0.37%，品位總體變化不大，基本符合對數分布。

2.3 變異函數構建

礦體三維實體模型僅能反映礦體的規模及形態，并不能直接顯示礦床的礦化特征，因此有必要借助變異函數模型對礦體的結構性及相關性進行分析。分別從礦體的走向(主軸)、傾向(次軸)及厚度(短軸)3 個方向計算紅龍廠銅礦變異函數模型參數，結果見表1。

表1 變異模型參數Table 1 Parameters of the variation function model

對試驗變異函數研究發現，Cu 品位在各方向均可采用帶有塊金常數的球狀模型進行最優擬合，經過反復試驗得到Cu 品位在走向、傾向以及厚度等3 個方向上的變化曲線見圖3。

由圖3 可知，①樣品中Cu 品位表現出較明顯的結構性和變異性，表明其品位值在礦床中分布是隨機的且具有一定的統計規律;②沿各方向的Cu 品位曲線均具有在一定周期性內上下波動的特征即“孔穴效應”，表明礦床內工業礦段和低品位礦段是相互交替出現的。

變異函數中各參數取值的正確與否，直接影響著品位估算的精度，因此有必要利用交叉驗證法對變異函數模型的準確性進行進一步判斷。由殘差(誤差)的統計特征(見圖4)可知，誤差符合典型的正態分布，表明變異函數及參數符合礦床品位估算要求，可用于后續的儲量估算。

圖3 3 個方向Cu 品位變化曲線Fig.3 Variation curves of Cu grade along three directions

圖4 銅礦品位交叉驗證誤差分布直方圖Fig.4 Residual error histogram of copper grade cross-validation

3 礦區模型構建

3.1 斷層模型構建

礦區地質構造復雜，礦體、巖體(層)等常被后期斷層切錯，與斷層面之間呈現出緊密接觸的關系，因此斷層實體模型的建立直接影響后續模型的建立［15-16］。為了確保模型中礦體和斷層切割與礦床實際產出完全吻合，對實體進行線框布爾運算，構建的斷層模型見圖5。

由圖5 可知，礦區內F1、F2、F3、F9斷層中，F2斷層規模較大，在傾向和走向上延伸均約300 m，斜交穿切礦體，對礦床的影響較大。

3.2 礦體模型構建

首先對各個矢量化的剖面圖和中段地質剖面圖進行分析，利用兩點法或旋轉基點法將圖件導入到DIMINE 軟件中，根據礦床的實際產出特征，從不同的圖層中分離出斷層跡線和礦體邊界線，并分別進行編號;然后根據Auto CAD 及MapGIS 相關平面圖，采用相應的方法進行連接，并將連接后的礦體進行合并，最終生成礦體的三維實體模型見圖6。

由圖6 可知，1#、2#礦體規模相對較大，走向斷續長度為560 m，最大厚度約5 m，為典型的層狀、似層狀銅礦。其余小礦體走向與主礦體基本一致，傾向延伸由幾米至幾十米不等，厚度基本為1 ～2 m，與礦床的產出特征一致。

4 地質資源儲量估算

4.1 地質塊段模型尺寸

將礦床劃分成為由許多尺寸相等的單元塊所組成的離散模型即為三維塊段模型又稱品位模型［17］，單元塊尺寸的確定，需要綜合考慮變異函數的特征、地質勘探網度以及礦山采礦條件等因素［18-19］。鑒于紅龍廠銅礦受斷層切割較明顯，礦體呈薄層狀產出，將塊體模型單元塊尺寸確定為5 m×5 m×5 m。

4.2 地質塊段儲量估算

在DIMINE 軟件中根據不同的搜索半徑對塊段模型內儲量進行統計和分級，試驗中設置50，100，200，500 m 等4 個搜索距離區間，分別采用克里格法對工業礦和低品位礦儲量進行計算，結果見表2。

表2 紅龍廠銅礦體資源量估算Table 2 The estimation of the resource reserves of Honglongchang copper orebody

由表4 可知，礦床部分剖面內工業礦體平均品位達0.68%，為低品位礦段平均品位的近2 倍，其金屬量也遠大于低品位礦金屬量。工業礦的品位、金屬量均表現出隨著搜索半徑增加而增大的趨勢;低品位礦品位則基本穩定，而金屬量顯示出逐漸增大的特征，反映紅龍廠銅礦是典型的低品位礦，連續性較好，而工業礦連續性略差，這與紅龍廠銅礦的地質特征基本吻合。

5 結 語

結合DIMINE 軟件，構建了云南紅龍廠銅礦區的地質數據庫以及斷層、礦體三維實體模型，從三維空間角度真實地展示了整個礦區的構造形態、礦體的產狀以及變化特征，為礦山合理開發礦產資源提供參考。此外，基于該模型，對礦體進行品位及儲量進行了估算，為礦山資源的動態管理提供依據。

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