山東招遠夏甸金礦深部三維成礦可視化定位預測

李洪奎，毛先成，湯磊，陳國棟，張玉波，梁太濤

(1.山東省地質科學研究院，國土資源部金礦成礦地質過程與資源利用重點實驗室，山東省金屬礦產成礦地質過程與資源利用重點實驗室，山東 濟南 250013；2.中南大學地球科學與信息物理學院，湖南 長沙 410012；3.招金礦業股份有限公司，山東 招遠 266009)

膠東地區是我國金礦開采最早、最著名產區，是中國最主要的金礦資源和生產基地。膠東采金歷史悠久，從唐朝開始開采至今，已經延續了一千多年，采出的黃金總量巨大[1]。中華人民共和國成立后，尤其是近幾十年膠東地區金礦經過大規模開采，已探明的“淺、富、優”金礦資源已近枯竭，向深部要資源是解決礦山企業嚴重資源短缺的不二選擇。但深部金礦資源探采存在有“難探、難采、高成本”的多重因果疊加，對傳統的地質勘探、采礦、選礦、加工、環境等科學技術提出了巨大的挑戰。國內外已有礦山的勘探開發經驗表明：礦山深部存在巨大的資源潛力，但是深部潛在資源的尋找仍然面臨著巨大的困難和風險，這是由老礦山具有勘探開發程度高、預測評價及找礦向深部三維空間發展、礦山生產對物化探異常信息產生干擾等固有特點所決定的[2]。招遠夏甸金礦自20世紀70年代開采至今已有近50年的歷史，礦山金礦資源儲量不足與開采年限形影相伴，邊探邊采一直是近十幾年來礦山面對的首要問題。近十幾年來作者在膠東地區開展了多個金礦深部找礦預測的探索性研究項目，同時針對夏甸金礦承擔了國家自然科學基金“山東招遠-平度斷裂帶夏甸金礦深部成礦特征研究(編號4157021048)”、與中南大學合作開展了“招平斷裂帶中段深部金礦成礦理論、找礦方法與成礦預測(編號2017CXGC1605)”，以夏甸金礦田為研究對象，引入三維地質建模(3DGM)及三維可視化技術[3-4]，研究探索隱伏礦體預測的三維化、定量化及可視化技術，重點突破了復雜地質體三維形態分析、控礦地質因素場模擬、成礦信息三維定量提取等關鍵技術，初步形成了隱伏礦體三維可視化預測的方法[2]。該文以招遠夏甸金礦田-3000m以淺為工作目標，研究夏甸金礦各種地質體之間的相互關系和礦體產出形態，建立三維立體模型，依據成礦規律及地質、物化探信息推斷深部金礦有利的成礦空間，提取成礦信息，進行成礦預測，圈定成礦靶區，為開展深部找礦提供依據。

1 成礦地質背景

招遠夏甸金礦床地處華北板塊與蘇魯造山帶二個一級大地構造單元結合部位之膠北隆起區(圖1)，區內以前寒武紀結晶基底為主，蓋層不發育。基底有太古宇、元古宇，在斷陷盆地內有中生界和新生界分布[5-6]。區內NNE、NE斷裂十分發育，NW、EW向斷裂次之。巖漿巖有新太古代TTG巖系、震旦期片麻狀二長花崗巖系列，三疊紀巖漿雜巖、侏羅紀玲瓏花崗巖、早白堊世郭家嶺花崗閃長巖-花崗巖、偉德山長巖-花崗閃長巖-花崗巖、嶗山堿性花崗巖等發育，呈巖基、巖株產出[7-12]。

1—太古宙TTG+表殼巖；2—元古宙變質表殼巖；3—高壓—超高壓變質帶；4—三疊紀巖漿雜巖；5—侏羅紀玲瓏侵入巖；6—早白堊世郭家嶺侵入巖；7—早白堊世偉德山侵入巖；8—早白堊世嶗山侵入巖；9—白堊紀沉積—火山沉積巖系；10—新生代沉積-火山沉積巖系；11—主要地質界線；12—主要斷裂；13—大、中型金礦圖1 夏甸金礦區大地構造位置圖

夏甸金礦床位于沂沭斷裂帶東側并與之呈10°～15°交角的低序次同生的招遠-平度斷裂帶(簡稱招平斷裂)內。招平斷裂帶是膠東地區規模最大的一條金礦控容礦斷裂帶，本質上它是玲瓏花崗巖與膠東基底巖系的接觸帶，并在接觸帶基礎上承生發展起來、其后經多期次構造疊加的一組斷裂構造之組合。夏甸金礦床主要產于招平斷裂帶下盤的玲瓏花崗巖體中，在其上盤的前寒武紀結晶基底巖系中亦有少量分布，為一典型的破碎帶蝕變巖型金礦床。礦體的分布受斷裂構造控制，總體走向45°，傾向SE，傾角45°左右，沿走向或傾向呈波狀延展。目前認為以清晰明顯辨認、連續而穩定的斷層泥作為主斷面，其厚在0.2～1.5m之間，而主斷面上、下兩盤均發育構造蝕變巖。主斷面以下構造蝕變巖依次出現黃鐵絹英巖帶、黃鐵絹英巖化花崗質碎裂巖帶和黃鐵絹英巖化花崗巖帶，各帶之間呈漸變關系。帶內蝕變有黃鐵絹英巖化、紅化、碳酸鹽化等，在絹英巖中有大量細小石英網脈，造成強烈硅化[13-14]，金屬硫化物(主要是黃鐵礦)以脈狀、團塊狀、浸染狀賦存于含礦構造帶及蝕變圍巖中。

礦區范圍內共圈定Ⅰ,Ⅱ,Ⅴ,Ⅶ等礦體群，大小28個礦體。礦體主要賦存于招平斷裂帶主裂面下盤80m范圍內的黃鐵絹英巖化碎裂巖及黃鐵絹英巖化花崗質碎裂巖中，呈脈狀、似層狀，沿走向及傾向呈舒緩波狀展布，具分枝復合、尖滅再現特征(圖2)。單礦體長40～720m，傾斜延深354～1200m，厚度0.56～10.50m，金礦品位(1.52～67.83)×10-6，平均4.57×10-6，礦石類型為含黃鐵絹英巖化碎裂巖型。據成礦物質沉淀時序可分為Ⅰ黃鐵礦化-絹英巖化、Ⅱ石英-磁黃鐵礦-中粗粒黃鐵礦、Ⅲ石英-黃鐵礦-微細粒黃鐵礦、Ⅳ石英-多金屬硫化物和Ⅴ石英-碳酸巖等5個成礦階段，其中Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ為金的主要富集成礦階段[13-15]。

2 深部成礦構造的三維重建

開展深部地質構造研究要綜合利用多種物探手段進行約束，來推斷目標地質體的形態，最終形成三維地質的模型。采用地質、地球物理、地球化學、鉆探等多種方法和手段，結合地震、重力、大地電磁、構造化學等多源信息，獲取深部地質體的形態、結構及其相互關系等構造信息，在多層次、多精度和多耦合性的條件下，進行深部地質構造過程的重新構建，并以三維地質建模和可視化軟件為平臺，建立地下不同深度、不同尺度的三維地質模型，為重大地質理論問題的解決、深部礦產預測等提供較為可能的深部信息。

2.1 深部構造重建的數據源

1—第四系；2—英云閃長巖；3—二長花崗巖；4—閃長玢巖；5—糜棱巖、斷層泥；6—黃鐵絹英巖化花崗巖；7—黃鐵絹英巖化碎裂巖；8—金礦體及編號圖2 夏甸金礦床535勘探線地質剖面圖(據山東省第六地質礦產勘查院編繪)

用于深部地質構造建模的數據主要是各種類型的物探數據，包括地震勘探數據(地震剖面圖或構造圖)、重力勘探數據(重力等值線圖)、大地電磁測深法數據(視電阻率剖面圖等)。

共獲得二維地震勘探地震剖面圖4條、重力等值線圖1幅、大地電磁和磁法勘探數據圖件共76件，包括視電阻率剖面圖5條，夏甸地區CSAMT、SIP法綜合剖面圖14條，夏甸、姜家窯地區視電阻率圖7幅等。

2.2 深部地質構造的三維構建方法

為了適應缺乏深部可靠性數據的現狀，在初始模型的基礎上，結合已有的地震、重力和大地電磁等多源信息，推斷深部的地質構造，根據深部物化探反演剖面及深部地質推斷數據構建深部地質構造模型，三維建模工作流程如圖3所示。

圖3 深部地質構造三維重建流程圖

夏甸礦區招平主斷裂面深部地質構造三維模型是指通過人機交互的方式將高可靠性模型延伸至深度-3000m，構建成夏甸至姜家窯礦區5km的層級斷層面。由于缺少深部勘探工程及可靠地質剖面，深部主斷裂面推斷主要依靠深部物化探解釋剖面等深部二/三維地質調查、相關研究成果及已有地質知識。根據不同數據來源，主斷裂線串可分為3類：勘探工程剖面推斷線串、物探解譯剖面推斷線串、虛擬勘探剖面推斷線串。對于深部地質構造三維重建，最關鍵是確定各剖面上地質構造在深部的產狀與形態，只要能夠確定它們，三維建模工作與其他地質體是類似的。

3 三維成礦信息提取

3.1 三維建模

利用計算機對與礦床形成和分布相關的各種地質體的幾何形態和空間分布進行三維定量描述，即構成地質體三維建模。以各類地質數據為基礎，通過將地質數據庫轉換成三維礦業軟件的邏輯模式導入到軟件中，建立礦床地質體的三維可視化數字模型。對招平斷裂帶夏甸金礦三維建模的具體流程如圖4所示。

圖4 地質體三維建模流程圖

3.2 三維成礦信息提取

三維定量成礦信息表達的是三維地質空間中的礦化指標與找礦信息指標之間的定量關系，可以對招平斷裂帶中段分布的隱伏礦體進行定位定量預測。

礦化分布實際上是礦化指標在三維地質空間上的分布，描述這些指標的變量稱為礦化變量。礦化變量包括單元金平均品位(Au)、單元金屬量(AuMet)。

找礦信息指標描述了成礦信息的成礦有利度，反映了地質控礦作用在三維地質空間上的分布結果，描述這些指標的變量稱為找礦信息變量。

因此，對夏甸金礦床進行三維定量成礦預測首先需要對研究區進行礦化空間分析和三維成礦信息提取，然后在此基礎上建立三維定量成礦預測模型。由于成礦信息提取是一個繁復冗長的過程，涉及大量的人機數據交換及變量導出方法，故詳細過程此不贅述。

3.2.1 數據處理信息表達

礦化空間分析是通過地質統計學方法對礦體金屬量進行估算的前提和基礎，通過該過程能確定估算中所需的各種參數，有利于更準確地估算礦體中的金屬量。該金屬量即構成隱伏礦體立體定量預測模型的一個重要的礦化指標。

礦化指標是對礦體進行定量評價的一個重要指標，通過定義及計算礦化指標值，將為隱伏礦體的立體定量預測提供保障。

礦體各種標志(如礦石品位、礦體厚度等)在空間上的變化既具有結構性又具有隨機性[16-17]。通過樣品數據統計分析，利用地質統計學的結構分析方法，構造出礦體標志的變異函數模型，研究礦體標志的空間變化的結構性特征[18-19]。

根據地質統計學的要求，為了保證統計參數是無偏估計量，參與統計的樣品數據均應具有相同的支架或承載，在金屬量和品位計算前，一般需要對取樣數據進行預處理，包括樣品組合處理和特高品位樣品的處理。組合樣樣長的選取應以最少拆分原始取樣長度為原則，根據不同礦區取樣長度的分布規律進行組合。通過Surpac軟件可以對各礦區內各礦體群樣品數據進行基本的統計包括：樣品數量、長度、最大長度、最小長度、均值、標準差和方差等，統計結果如表1所示。

表1 夏甸金礦區樣品長度統計

為了確定本研究中各礦區樣品品位的統計分布規律，需要將取樣品位值繪成直方圖。橫軸為品位，豎軸為落入每一品位段的樣品數占樣品總數的百分比。從直方圖的輪廓線形狀可以看出品位大體上屬于何種分布；從直方圖在橫軸方向的分散程度可看出取樣品位的變化程度，在Surpac軟件對樣品進行處理，然后再進行基本樣品統計生成經過對數處理的直方圖(圖5)。

圖5 經過對數處理后樣品品位分布直方圖

3.2.2 夏甸金礦礦化空間分析

利用Surpac進行變異函數擬合，選擇球狀模型分別在走向、傾向和厚度3個方向上的最佳擬合結果如圖6到圖10所示。圖6到圖9是選定為主軸方向的變異函數曲線和方差圖，圖10是變異橢圓體示意圖，所確定的理論變異函數的主要參數見表2。

從圖6到圖10的實驗變異函數圖和表2、表3變異函數擬合參數結果中大致可以看出，礦體礦化主方向的連續性較其他兩個方向強，而厚度方向的連續性最弱。換言之，在該礦體內部，在礦體走向方向上品位變化程度較小，傾向方向次之，厚度方向上品位變化程度最大。由于計算實驗變異函數只是運用變異函數理論或地質統計學方法時的一個開始部分，所以通常情況下還需要對礦體內部的礦化規律更進一步深入地分析，即進行各平面礦化投影等值線圖的繪制和分析。

圖6 夏甸金礦區主軸方向實驗變異函數曲線圖

圖7 夏甸金礦區主軸方向實驗變異函數方差圖

圖8 夏甸金礦區次軸方向實驗變異函數曲線圖

圖9 夏甸金礦區礦體次軸方向實驗變異函數方差圖

塊金值基臺值變程方位(°)傾伏角(°)傾角(°)0.340.64149.55227.00069.61

表3 夏甸金礦田金樣品變異函數橢球體各軸參數

3.3 三維定量預測

在Datamine軟件中，將夏甸金礦區Ⅶ，Ⅱ號礦體群和夏甸北部金礦體的線框模型轉換為規格為5m×5m×5m的塊體模型，分別利用距離加權平方反比法和克立格法，計算了Ⅶ,Ⅱ號礦體群和道北莊子礦體的單元金平均品位、單元金屬量和總金屬量，生成塊體模型如圖11所示。

根據儲量核實報告，Ⅶ，Ⅱ號礦體群和夏甸北部金礦體的礦石體積質量為2.86t/m3，計算單元金屬量時礦石體積質量取此數據，5m單元金屬量=平均品位×53×礦石體重。Ⅶ號礦體群最終結果中可以獲得167658個5m單元的估算塊體，估算總金屬量為104.72t。Ⅱ號礦體群最終結果中可以獲得2790個5m單元的估算塊體，估算總金屬量為2.03t。夏甸北部金礦體最終結果中可以獲得54370個5m單元的估算塊體，估算總金屬量為19.99t(表4)。夏甸金礦田礦化投影等值線圖如圖11和圖12所示。

表4 夏甸金礦田儲量估算結果統計

圖11 夏甸金礦田累積金屬量三維投影等值線圖

圖12 夏甸金礦田累積金屬量和礦體三維投影等值線圖

4 金礦三維可視化預測

4.1 三維定量成礦預測模型

三維定量成礦預測模型的實現方法是建立在夏甸金礦田金礦區礦化指標與找礦信息指標之間的關聯關系模型，對立體單元中的礦化指標進行預測研究[2,19]。在品位和金屬量預測研究中，利用了遷移學習算法進行估值。

要對礦化指標與找礦信息指標之間的關聯關系進行量化表達，因此，首先就需要確定參與建模的找礦信息指標。對于不同的礦化變量就有不同的找礦信息變量與其相對應。

礦化指標與找礦信息指標的關聯關系，在數學上可以表達為找礦信息變量(找礦信息指標)空間到礦化變量(礦化指標)空間的映射。而礦化變量空間中的每個礦化變量均屬于某個有界的實數域，故可以將這種映射看作為泛函，其函數化表達模型為MV=f(GV)，式中MV為礦化變量空間，GV為找礦信息變量空間[20]。該泛函關系可以通過多元回歸等統計方法來實現函數化表達。

由成礦信息分析知，提取出的找礦信息指標與礦化指標具有顯著的線性相關性，所以泛函模型MV=f(GV)可以實例化為普通的多元線性函數模型：

式中：MVk為MV中的礦化變量(Au，AuMet)，GVj為GV中的找礦信息指標，Bk0,Bk1,…,Bkp為線性函數的待求參數，ε為期望值為零的隨機變量。參數Bk0,Bk1,…,Bkp可通過對GV和MV在地質空間控制區域中離散化單元的量化數據進行遷移學習獲得。

4.2 夏甸金礦品位及金屬量預測模型

首先，對夏甸金礦田的相關鉆孔數據、樣品數據和礦體數據進行整合和三維成礦信息提取，形成夏甸金礦田的已知單元數據庫。然后，根據已知單元的斷裂面距離場計算結果選出有利成礦的距離區間，對夏甸金礦田的主斷裂模型進行緩沖區分析，篩選出用來預測的未知單元并進行三維成礦信息提取[21-22]，形成夏甸金礦田的未知單元數據庫。

夏甸金礦田共有已知立體單元(25m×25m×25m)16059個，未知單元(25m×25m×25m)共有7614109個。基于已知單元和未知單元的找礦信息指標，采用遷移學習算法[23]，對夏甸金礦田構建了三維立體定量預測模型。

4.2.1 品位預測模型

與夏甸金礦田品位(Au)所對應的找礦信息變量如表5所示。

表5 夏甸金礦田品位與找礦信息變量對應

應用遷移學習算法求得的已知單元的品位的重加權因子統計結果如圖13所示，建立的找礦指標和品位的線性回歸模型結果如表6所示。

表6 夏甸金礦田品位與對應找礦指標的線性回歸模型

4.2.2 金屬量預測模型

與夏甸金礦田金屬量(AuMet)所對應的找礦信息變量如表7所示。

圖13 夏甸金礦田已知單元金品位(Au)重加權因子直方圖(n=16059)

礦化變量對應的找礦信息變量AuMetddFV_AuMet,dwaFV_AuMet,dwbFV_AuMet,dgFV_Au-Met,dfP_AuMet,dfV_AuMet

應用遷移學習算法求得的已知單元的金屬量的重加權因子統計結果如圖14所示，建立的找礦指標和金屬量的線性回歸模型結果如表8所示。

圖14 夏甸金礦田已知單元金屬量(AuMet)重加權因子統計圖(n=16059)

找礦指標參數回歸系數Β06488.321712ddFV_AuMetΒ124.40227167dwaFV_AuMetΒ267.67965306dwbFV_AuMetB3165.2223967dgFV_AuMetΒ4142.1765179dfP_AuMetΒ51590.007744dfV_AuMetΒ62146.061368

4.3 預測成果與可視化表達

夏甸金礦田(共有7614109個預測單元)預測成果數據庫中存放了所有品位大于2.0×10-6的已知預測品位大于工業品位的未知預測單元的礦化指標的預測結果(表9)，共有立體單元86295個，其中已知含礦單元3212個，預測含礦單元83083個。

表9 夏甸金礦田預測成果統計

注：“含礦單元”表示Au≥2.0(×10-6)，且AuMet>0(g)的立體單元。

夏甸金礦田預測數據庫中的單元礦化指標(Au,AuMet)的預測估值結果可視化顯示效果(圖15、圖16)[21-25]。

圖16 夏甸金礦田金屬量(AuMet)已知單元與預測單元模型效果圖

4.4 夏甸金礦田找礦靶區圈定

在利用預測成果進行找礦靶區實際圈定時，考慮了4個圈定原則：①按最小體積最大含礦率的原則，確定找礦靶區的邊界；②靶區盡量體現獨立性的原則，即以礦田為規劃預測單元；③以預測成果數據為基礎；④盡量保持靶區形態的完整。在夏甸金礦田共圈定了2個立體找礦靶區，分別為Ⅰ號和Ⅱ號靶區(圖17)。

圖17 夏甸金礦田預測累積金屬量和礦體三維投影等值線圖

5 結論

(1)夏甸金礦床為一典型的破碎帶蝕變巖型金礦床，賦存于招遠-平度斷裂帶的中段招遠夏甸一帶，金礦床主要產于斷裂下盤的碎裂狀玲瓏花崗巖體中，在其上盤的前寒武紀結晶基底巖系亦有分布。礦體的主要分布于主斷面下盤80m范圍內，黃鐵絹英巖、黃鐵絹英巖化花崗質碎裂巖和黃鐵絹英巖化花崗巖及其石英網脈共同構成礦體。據成礦物質沉淀時序可分為Ⅰ黃鐵礦化-絹英巖化、Ⅱ石英-磁黃鐵礦-中粗粒黃鐵礦、Ⅲ石英-黃鐵礦-微細粒黃鐵礦、Ⅳ石英-多金屬硫化物和Ⅴ石英-碳酸巖等5個成礦階段，其中Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ為金的主要富集成礦階段。

(2)利用區內已獲得的4條二維地震勘探地震剖面圖、1幅重力等值線圖、76份大地電磁和磁法勘探數據圖件等資料，采用地質、地球物理、地球化學、鉆探等多種方法和手段，獲取深部地質體的形態、結構及其相互關系等構造信息，并以三維地質建模和可視化軟件為平臺，建立地下不同深度、不同尺度的三維地質模型，通過將地質數據庫轉換成三維礦業軟件的邏輯模式導入到軟件中，建立礦床地質體的三維可視化數字模型。對夏甸金礦床進行三維定量成礦預測首先需要對研究區進行礦化空間分析和三維成礦信息提取，然后在此基礎上建立三維定量成礦預測模型。

(3)在Datamine軟件中將夏甸金礦區各金礦體線框模型轉換為規格為5m×5m×5m的塊體模型，分別利用距離加權平方反比法和克立格法計算了夏甸金礦礦體的單元金平均品位、單元金屬量和總金屬量，基于已知單元和未知單元的找礦信息指標，采用遷移學習算法，對夏甸金礦田構建了三維立體定量預測模型。

(4)對夏甸金礦田的7614109個預測單元在按照不同的噸品位進行了預測，指出了預測單元的礦化指標，共有立體單元86295個，其中已知含礦單元3212個，預測含礦單元83083個。對預測單元進行了可視化表達，圈定了Ⅰ號、Ⅱ號兩個立體找礦靶區，明確了今后工作的優選區位。