黑龍江某銅礦地質特征及深部三維可視化成礦預測

林 琳

（遼源職業技術學院資源工程系，吉林遼源136200）

近年來，我國相當一部分礦山面臨資源枯竭問題，日漸成為資源危機礦山［1］。對該類礦山深部、邊部開展找礦勘探，擴大資源儲量，對于延長礦山服務年限，實現礦山可持續發展具有重要意義。對于礦區深部找礦預測的研究主要采用統計預測和綜合信息預測法、“陣列式”資料評價法、物探地質異常預測法以及地理信息系統建模預測法等［2-4］。上述方法盡管在實踐中取得了顯著成效，但在老礦山找礦實踐中，該類方法未能有效顧及到老礦山特別是資源危機礦山的礦床分布特征，故而適用性存在一定的局限性。黑龍江某銅礦淺層礦產已開采殆盡，已開采量占礦區探明儲量的30%～40%，相當一部分礦床位于深部300 m標高以下，找礦勘探難度大。本研究以該礦近10 a來的勘探及物探資料為基礎，構建礦區深部三維可視化成礦預測模型，并進行靶區預測和成礦潛力評價。

1 礦床概況

某銅礦位于黑龍江雞西市鳳凰山盆地以北約30 km處，地貌類型為盆地和丘陵，巖性條件較單一，以元古代角閃巖和太古代片麻巖為主（圖1）。角閃巖呈中粗粒結構，新鮮巖面為墨綠色，風化后呈灰色，半自形柱狀結構，角閃石礦物粒徑一般為2.0～5.0 mm，塊狀、片麻狀構造。構造片麻巖普遍發育條帶狀構造、片麻狀構造，由淺色礦物不均勻分布形成。礦區條帶構造的寬度及密度常常發生變化，部分地區條帶構造不甚發育，僅表現為片麻狀構造。

礦區已揭露的礦床主要分布于區內中部磚瓦窯、魚子山、黃松峪一段小型洼地，出露面積約2.4 km2，向西延伸進入黃崖關，并延續進入紅透山、新賓一帶。該區域內巖漿巖呈夾層狀分布，下部與團山子組呈整合接觸，局部噴發不整合接觸，頂部與大紅峪組二段整合接觸，地層厚度396～550 m，占巖漿巖成因巖石厚度的80%。根據巖礦鑒定成果，巖體具有多斑狀結構，斑晶中鉀長石、斜長石及黑云母含量較高，總量達60%～80%，稀土元素總量一般，Au、Fe、Cu含量偏高。研究區內礦產資源較豐富，主要礦產資源類型包括鐵、金、稀土、石灰巖和花崗巖等。

礦床均分布于新屋里巖體的接觸帶上或靠近接觸帶部位，礦床沿巖性接觸帶等間距分布，由礦田南西往北東方向，礦化深度有增加的趨勢，NE向褶皺—沖斷系統是控制巖體侵位和礦化定位的主體構造。礦體產狀基本與所在部位接觸帶的產狀一致，礦區藥園山銅礦床規模最大。該礦床成因為來自巖漿巖的高壓成礦流體，在構造變形場和溫度場的雙重控制下向巖體邊界的擴容斷裂帶運移，與擴容性斷裂中來自大氣降水的流體混合。流體壓力突然降低以及2種完全不同流體之間的反應，導致礦物發生沉淀和富集形成礦床［5］。

2 深部成礦預測

該礦淺層勘探開發程度高，依據老礦山隱伏礦體三維定量化預測思路，結合礦山實際資料和礦床發育特點，本研究總結出的該礦深部礦體成礦預測流程為地質數據集成和成礦規律分析—地質三維建模和成礦信息提取—深部礦體定位和預測（圖2）。

2.1 地質數據庫構建

本研究對該礦前期積累的勘探、物探、測量及試驗等地質數據進行了搜集和整理，利用Surpac軟件對數據進行錄入、檢查和修正［6-9］。數據來源于礦區105個鉆孔，37個坑槽探工程，1∶500地形測量成果圖，鉆孔聲波測試成果以及EH-4大地電磁法測量剖面。其中，鉆孔數據包括鉆孔坐標、孔口高程、孔深、風化深度、地下水位深度、編錄日期、鉆孔回水顏色、鉆孔編錄和施工日期等；構造及巖性數據包括巖石結構、構造、形態、礦物組成成分、蝕變以及巖石風化深度、成因年代、地層代號等；物探化探數據包括鉆孔聲波測井、覆蓋層剪切波測試、EH-4、鉆孔CT地震波等；巖體試驗數據以現場原位試驗和室內試驗為主，現場原位試驗包括動力觸探、標準灌入、鉆孔壓水等，室內試驗包括巖礦鑒定、薄片鑒定等成果數據。基于上述數據，構建的三道灣銅礦地質基礎數據庫的數據錄入軟件界面如圖3所示。

在構建該礦地質數據庫的基礎上，可采用Arc-GIS軟件查詢鉆孔位置、深度、巖性分布、巖層走向及產狀、斷層構造帶等多種地質信息，均以三維可視化形式顯示（圖4、圖5）。

2.2 控礦地質因素場建模

深部礦體預測是在基礎勘查資料和成礦規律分析的基礎上，采用各種數學模型和運算軟件對現有的地質數據進行分析，從而獲取深部礦體的成礦信息。本研究礦區成礦信息主要有控礦信息（包括地層巖性、構造、節理等）和找礦信息（包括物探化探指標、蝕變等）兩類。通過定義礦區地質空間和立體單元，將成礦指標通過場模型進行量化分類，進行深部成礦預測。

2.2.1 地質空間與立體單元定義

地質空間是地質體產出和地質作用發生的三維空間。礦化空間是成礦作用發生的空間，為地質空間的子集。地質空間的確定一般需預先定義1個巨大的立方體空間作為地質空間的包集，而后采用各種邊界條件對立方體空間進行限制，以獲得真正的地質空間。本研究地質空間取自地表最高點（標高600 m）至地下深部-2 700 m標高，為其垂直空間范圍，整體垂深為3 300 m，并限制在坐標點按編號順序形成的多邊形水平投影范圍內。定義地質空間的-1 000 m標高水平以上、第四系浮土層底面以下的空間為礦化空間。分別采用2種精度的規格格網劃分地質空間：①建模精度，立體單元尺寸為10 m×10 m×10 m；②預測精度，立體單元尺寸為50 m×50 m×50 m［10-14］。地質體塊體模型、控礦地質因素場模型均采用建模精度，找礦信息提取、成礦預測均采用預測精度。

2.2.2 控礦地質因素場模型

研究礦山深部邊緣礦體與控礦地質因素直接的量化關系，是進行危機礦山深部礦體成礦預測的有效方法。由于地質體的非均一性，地質構造和地層巖性分布規律復雜，成礦地質時期較長，地質年代久遠，有效構建成礦地質因素與礦體發育規律的數學模型難度較大。為此，本研究采用地質場空間分析法，以礦床勘探資料為依據，結合計算機軟件構建地質信息數據庫，通過地質體與地質場之間的關系構建場模型，進而通過該模型對礦區深部進行成礦預測。

地質控礦作用場模型根據研究對象的不同可以分為沉積巖控礦作用場模型、地層控礦作用場模型、地質構造作用場模型等，本研究選取巖漿巖控礦作用場模型進行分析。礦區巖漿巖控礦作用表現為上部地質體提供疊加改造所需的熱動力。為簡化模型，采用歐式距離場描述空間任意一點與地質體的最近距離及關聯度來表達巖漿巖的控礦作用強度。

采用非線性規劃求解方法進行模型求解。首先，對巖漿巖控礦參數進行離散化得到三維柵格模型（圖6）；其次根據礦化指標值生成反映巖漿巖控礦作用的散點圖；然后根據該散點圖構建巖漿巖成礦因素與礦化指標之間的非線性關聯數學模型，并對該非線性模型進行驗證和修改；最后，根據該非線性模型對巖漿巖控礦因素場變量進行分析，得到深部邊緣部位的成礦指標值：

式中，M為成礦指標值，其值越大，說明成礦概率越大；ε為隨機變量，其期望值為0；dN為巖體熱力場因素取值；r1為巖體頂面最高級波動幅度，可利用地質變量分界公式獲取；r2為巖體第2級波幅參數，為dN的最小解。

類似地，本研究構建了的包含巖體熱力場、巖體形態等因素的6種地質控礦因素場模型，并對各模型分別進行了非線性回歸分析和驗證（表1）。

2.3 成礦預測

結合上述預測模型，對單元礦化指標進行了回歸分析，并對礦區資源量進行估算，據此圈定有利的找礦靶區。該礦床主要為金、銅硫化物礦床，伴生有鐵、銀，在圈定找礦靶區時，應以礦化金為主體，依據含礦量最大原則和完整性原則，初步估算了銅、鋅、金、鐵等資源量。本研究共圈定了4處找礦靶區，如圖1、圖7所示。

（1）Ⅰ#靶區。位于藥園山西南部、礦區西側區域，標高為346～-142 m。預測該區Zn平均品位為1.4%，Cu平均品位0.5%；Zn資源量1.2萬t，Cu資源量1.3萬t。

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（2）Ⅱ#靶區。位于清水塘開采區域下部，標高為366～-150 m。預測該區Zn平均品位約1.4%，Cu平均品位0.3%；Zn資源量1.1萬t，Cu資源量1.7萬t。

（3）Ⅲ#靶區。位于寶山陶礦區北部區域，標高為546～-298 m，預測該區Zn平均品位約1.1%，Cu平均品位0.3%；Zn資源量1.5萬t，Cu資源量1.9萬t。

（4）Ⅳ#靶區。位于藥園山西南部、礦區西側區域，標高為-308～319 m，預測該區Zn平均品位約1.5%，Cu平均品位0.3%；Zn資源量1.4萬t，Cu資源量1.8萬t。

根據上述預測成果，在找礦靶區內布置了深部驗證鉆孔，鉆孔深度為300～500 m，根據鉆孔巖芯揭露發現了厚度較大、品位較高的礦體，表明本研究成礦預測結果具有一定的可靠性。

3 結語

以黑龍江某銅礦為例，建立了礦區地質數據庫，通過場模型建模進行了深部三維成礦預測，圈定了4處有價值的找礦靶區，與深部鉆探驗證結果基本一致。研究表明，通過采用“地質數據集成和成礦規律分析—三維地質建模和成礦信息提取—深部礦體定位和預測”的研究思路，對于提高資源危機礦山深部找礦效率具有一定的作用。

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