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物探与化探, 2018, 42(6): 1150-1155 doi: 10.11720/wtyht.2018.1381

地质调查·资源勘查

多背景下异常衬值法在地球化学异常信息提取中的应用——以黑龙江多宝山地区为例

陈亮1,2, 王惠艳1,2, 孙诚业1,2

1. 中国地质科学院 地球物理地球化学勘查研究所,河北 廊坊 065000

2. 国家现代地质勘查工程技术研究中心,河北 廊坊 065000

The application of anomaly contrast to extracting geochemical anomaly information: A study of Duobaoshan area in Heilongjiang Province

CHEN Liang1,2, WANG Hui-Yan1,2, SUN Cheng-Ye1,2

1. Institute of Geophysical and Geochemical Exploration, CAGS, Langfang 065000, China

2. State Research Center of Modern Geological Exploration Engineering Technology, Langfang 065000, China

收稿日期: 2017-09-5   修回日期: 2018-07-10   网络出版日期: 2018-12-05

基金资助: 中国地质调查局项目“黑龙江多宝山地区矿产远景调查”.  1212010781025

Received: 2017-09-5   Revised: 2018-07-10   Online: 2018-12-05

作者简介 About authors

陈亮(1985-),男,工程师,从事物化探方法技术研究工作。 。

摘要

大面积土壤地球化学测量中,通常不仅在不同地质单元下的地球化学背景存在差异(即多背景),不同图幅之间由于采样方法和样品处理分析方法的差异也使得化探数据存在系统偏差。笔者对黑龙江多宝山地区不同图幅化探数据调平后,按不同地质单元进行子区划分,将各子区土壤测量数据进行了归一化处理,即利用异常下限值计算不同子区各采样点元素的异常衬度,利用异常衬度值圈定土壤测量单元素异常,同时利用采样点元素的异常衬度,对其进行规格化处理,进行综合异常信息提取。地球化学异常图显示,该方法与常规的处理方法相比,既能有效缩小背景差异,又不因调平出现假异常。通过对遴选的综合异常进行异常查证,在后期的勘查中发现多处金矿体,证明了该方法提取异常信息的有效性。

关键词: 多背景 ; 异常衬度法 ; 单元素异常 ; 综合异常

Abstract

In large-area soil geochemical survey, different geological units have different geochemical backgrounds, forming multiple backgrounds. Geochemical data from different map sheets exhibit deviation caused by sampling methods or analytical methods. This paper aims at leveling the geochemical data from Duobaoshan area of Heilongjiang Province, dividing different geological units into subareas, making normalization processing for data of different subarea, then calculating anomaly contrast based on sampling sites and acquiring element anomalies. In addition,, specification processing can be made for anomaly contrast, and comprehensive anomaly information can be extracted. The above method can effectively reduce background differences and avoid false anomaly. Finally, many gold orebodies were found in the later exploration by the anomaly inspection of certain comprehensive anomalies, which can prove the effectiveness of this method in extracting abnormal information.

Keywords: multiple background ; anomaly contrast method ; element anomaly ; comprehensive anomaly

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本文引用格式

陈亮, 王惠艳, 孙诚业. 多背景下异常衬值法在地球化学异常信息提取中的应用——以黑龙江多宝山地区为例. 物探与化探[J], 2018, 42(6): 1150-1155 doi:10.11720/wtyht.2018.1381

CHEN Liang, WANG Hui-Yan, SUN Cheng-Ye. The application of anomaly contrast to extracting geochemical anomaly information: A study of Duobaoshan area in Heilongjiang Province. Geophysical and Geochemical Exploration[J], 2018, 42(6): 1150-1155 doi:10.11720/wtyht.2018.1381

0 引言

近年来,中国近80%的矿床是根据地球化学填图提供的线索或是应用地球化学方法找到的[1]。勘查地球化学的一项重要工作就是圈定成矿元素异常并对其评价。异常是相对于背景场提取出来的,在勘查地球化学中对地球化学背景场认识的不断提高,为合理有效地提取异常奠定了基础[2]。异常提取也从常规的数据统计方法,逐渐发展为以地质单元地球化学背景场为基础的异常提取方法[3,4,5],如本文所讨论的多背景下异常衬值法。黑龙江多宝山地区矿产远景调查从属于计划项目“大兴安岭成矿带铜铅锌多金属矿调查评价”,该项目在多宝山地区进行了8个1:5万图幅的地质、物探、化探联测,总面积约2 664 km2,涉及多家单位的采样方法和分析手段,造成了地球化学场的多背景[6]问题。笔者以该项目为依托,探讨了多背景下异常衬值法在地球化学异常信息提取中的应用效果。

1 测区概况

1.1 地质背景

工作区位于西伯利亚板块南缘早古生代陆缘增生带与华北地台北缘增生带(即兴蒙造山带)的东段,大兴安岭弧盆系之扎兰屯—多宝山岛弧带、贺根山—黑河蛇绿混杂带与孙吴上叠构造盆地过渡带附近(见图1),为东乌珠穆沁旗—嫩江铜钼铅锌金钨锡铬成矿带的北段,属于大兴安岭中段北东向铁钨银金钼铜成矿带的一部分。多宝山铜金钼钨成矿带南部是我国著名的斑岩型铜金钼矿成矿区,伴生的矿产资源十分丰富。区内广泛分布的古生界地层和早石炭世花岗岩富含Au、Ag、Pb、Zn等。该区近年来相继发现了多宝山铜矿、铜山铜矿、争光岩金矿、三道湾子岩金矿和上马场岩金矿等一批重要的金、多金属矿产地[7]

图1

图1   多宝山地区成矿区带位置

Ⅲ1—完达山中生代有色金属贵金属成矿区;Ⅲ2—太平岭-老爷岭新元古代、中生代金铜镍铅锌银铁成矿区;Ⅲ3—佳木斯-兴凯新太古代、元古宙、晚古生代、中生代铁多金属非金属成矿区;Ⅲ4—小兴安岭-张广才岭-哈达林(吉林)太古代、晚古生代、中生代铁金铜镍银铅锌成矿带;Ⅲ5—松辽盆地新生代油气、铀成矿区;Ⅲ6—额尔古纳中生代铜钼铅锌银金矿床成矿带;Ⅲ7—大兴安岭北段晚古生代、中、新生代铅锌银金铁(锡)煤(油气)矿床成矿带;Ⅲ8—大兴安岭南段晚古生代、中生代、新生代铁锡铜铅锌金银铍铌钽膨润土矿床成矿带;Ⅲ9—二连-巴音查干晚古生代、中生代、新生代铁铜铬铅锌银钨矿床成矿带;Ⅲ10—索伦山-锡林浩特元古宙、晚古生代、中生代铜铁铬金钨锗萤石天然碱矿床成矿带


区内断裂构造发育,大多矿产地、矿(化)点位于NE向构造和次一级NW向、SN向断裂构造的交汇处,且硅化、黄铁矿化、绿泥石化、碳酸盐化等热液蚀变普遍发育。成矿构造环境优越、成矿作用强烈、成矿潜力巨大。该区具有寻找Au、Ag贵金属以及Cu、Pn、Zn等多金属的巨大前景。

1.2 化探工作概况

该区属于小兴安岭中低山浅切割森林沼泽景观区,由于腐殖层和黏土层十分发育,测区采用1:5土壤地球化学扫面,采集的样品过10目、60目不锈钢套筛,取-10~+60目部分作为正式样品。测区由8个1:5万图幅组成,8个图幅区域化探数据采集由3家单位共同完成(见图2),分析测试亦由3家不同单位完成。其中,测区最东侧一个图幅承担单位为了降低炭质和黏土吸附元素对地球化学场的影响,具体在实施化探样品处理工作中进行了样品水筛分级去除细颗粒物质,而其他图幅在样品分级处理时,只取-10~+60目进行了筛分,没有水筛分级,样品中的细颗粒物质含量较高,这就造成最东侧图幅背景场与其他7个图幅存在差异。

图2

图2   多宝山测区图幅分布及分析测试单位


2 处理方法

通过统计相邻工作区7个图幅的元素地球化学特征值,发现主要成矿元素在8个图幅中的最大值都出现在不同图幅,表明图幅间成矿物质组分和条件存在差异。由于未经处理的数据平均值含有很大的异常成分,不能反应数据的整体水平,因此将元素平均值经循环剔除3倍离差后重新计算平均值,发现成矿元素平均值的最小值均落在测区东测图幅,其他工作区的平均值依然较高。这说明水筛分级降低了细颗粒或炭质吸附效应的影响,其他工作区的数据依然受吸附作用的影响,数据平均含量较高。从调平前的地球化学图上可以看到,测区东侧图幅内大部分元素的地球化学背景场明显偏低。

2.1 数据调平

由于东侧图幅与其他图幅之间存在明显的边界效应,即图幅之间的数据误差,该图幅元素的地球化学背景明显偏低,出现的异常与其他图幅相比,强度并没有降低。计算图幅衔接部位3列数据剔出3倍标准差后的平均值,以平均值的差值为基础,将高背景区的平均值加2倍标准差设为阀门值,把平均值的差值按低背景区各点数据的高低不同进行分配,直到低背景区的数据等于该阀门值时分配完毕,即大于阀门值的数据不再进行调平。其调平公式为:

如果Xi<Xv,X=Xi+Xd×(Xv-Xi)/Xv,

式中:Xi—需要调平(二龙山村幅)数据点的元素含量;Xd—两图幅平均值的差值;Xv—依据高背景区图幅计算的阀门值。

通过调平前后图件(图3)的对比可以看出,调平后图面中元素的分布协调,两个图幅间相同地质单元具有相似的地球化学分布特征。调平前东侧地科院物化探所图幅Ag平均值为58×10-9,黑龙江地调院承担的4幅图平均值为96×10-9,沈阳地调中心承担中部3幅图平均值为100×10-9,调平后为三家单位Ag平均值比较接近97×10-9

图3

图3   多宝山地区Ag地球化学分布


2.2 异常圈定

2.2.1 统计法

地球化学背景及异常的确定是勘查地球化学的一个基本问题,传统的方法采用经典统计法,以地球化学数据的正态分布为假设前提。一般认为常量元素服从正态分布,微量元素服从对数正态分布。地球化学元素数据如果服从正态分布或对数正态分布,则直接计算其背景值和异常下限[6,9]。异常下限值一般是样本平均值(X)加上1~3 倍均方差(S)的和,而采用较多的是平均值与2 倍均方差之和作为异常下限。如果数据服从对数正态分布,则需要将原始数据换算成对数之后再计算平均值和标准离差,最终再换算成真数。对于不服从正态或对数正态分布的数据,采取多次循环剔除极高和极低值后进行计算,直到数据服从标准分布。

2.2.2 多背景下异常衬值法

该研究区为8个1:5万普查化探图幅的联测,地质情况又较复杂,需要划分子区分别计算不同地质单元中的背景平均值和异常下限。

考虑不同地质单元分布面积、岩性组合及区域含矿性,将8个图幅统一划分成10个子区来考量地球化学特征。子区划分如下:①兴华渡口岩群;②多宝山组;③裸河组、泥鳅河组、腰桑南组;④下石炭统洪湖吐河组;⑤二叠系地层以五道岭组;⑥下白垩统龙江组、光华组、九峰山组;⑦下白垩统甘河组;⑧元古代花岗岩;⑨二叠纪花岗岩;⑩侏罗纪—白垩纪花岗岩。尽管进行了子区划分,直接使用调平后的数据可能还会导致不同子区之间出现台阶效应。为了解决这个问题,将各子区土壤数据进行了归一化处理,即利用异常下限值计算不同子区各采样点元素的异常衬度(anomaly contrast,不同于原始衬度primary contrast),利用异常衬度圈定土壤测量单元素地球化学异常,这样可以使异常衬度值量化到每个测点,增加了不同子区之间、不同元素之间异常强度的可比性,省却了各子区间数据的调平。具体步骤为:①循环剔除子区内大于或小于均值加减3倍标准差的数据;②用剔除后的数据获取子区内的均值( X̅)和标准差(S0);③提取各子区元素暂时的异常下限T= X̅±2S0;④计算各子区内每个采样点的异常衬度值 A0i=Xi/T。到这一步就可以将各采样点异常衬度( A0i)投到采样点位图上勾绘异常了。

3 异常对比

以该区寻找主要矿种 Au、Ag为例。通过对比各子区(衬值法)与全区统计(统计法)的异常下限(见表1)可以看出,子区6、7、10中,Ag异常下限都低于全区统计值,除子区5异常下限值与全区值接近外,其余子区均高于全区值。在进行异常圈定时,通过Au异常对比图(图4)可以发现,子区异常下限高于全区值的区域,异常面积相对于全区统一圈定的异常范围小,反之则大。从表1图5可以看出,Ag的地球化学异常亦有同样特征。综上可知,相对于统计法而言,利用衬度值圈定异常可以增强低背景区的异常识别,又可以降低高背区异常范围过大的影响,结果显示这样圈定后的异常分布规律性更强[9]

表1   多宝山地区各子区与全区异常下限统计

元素子区1子区2子区3子区4子区5子区6子区7子区8子区9子区10全区
Au2.3572.2762.2781.861.5651.6382.0152.0941.8141.5621.889
Ag158.422143.402147.971147.334128.225114.50298.296149.995144.837118.849127.622
As15.68912.89914.40818.80321.25614.87116.82912.814.52213.84615.597
Sb0.7360.8440.9270.8150.8240.830.8820.6970.7910.7380.821
Hg52.02648.91847.33447.33545.00348.46347.63447.04546.96646.20847.468

注:Au、Ag含量单位为10-9,其他元素为10-6

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图4

图4   多宝山地区土壤测量Au统计法(左)与衬值法(右)异常对比


图5

图5   多宝山地区土壤测量Ag统计法(左)与衬值法(右)异常对比


4 综合异常圈定

圈定综合圈定,常常人为地根据异常大小、规模和形态进行手工圈定,这种圈定方法繁琐,在大面积、大量异常、多种元素的情况下费时费力,而且无法对综合异常进行定量评价。

我们知道,元素含量获得的采样点异常衬度值可以作为异常的信息加以利用,并能够有效地反应异常强度。但是,由于原始的异常衬度值在不同的采样点,可能体现了不同异常浓度级别的信息,特别是高强度异常点,可能远远大于通常情况的内带浓度值。如果是单元素异常,利用上述异常衬度值直接圈定异常,不会存在任何问题,如果利用到综合异常的圈定,可能会因为个别点的高强度异常产生单元素异常的现象,这与综合异常的概念不符。为此,有必要将异常衬度进行处理。规格化异常处理的原则是:在保留异常强度信息的前提下,尽可能多地反映各元素在综合异常中的信息,即规格化处理后,保留高强度异常元素的信息,并保障综合异常由多元素组成。处理方法如下。

1) 根据单元素的异常衬度值大小赋予不同得分,即将得分值量化到每一个土壤测量点。具体做法是:异常衬度值≥16的采样点赋予10分,以强调高强度异常的空间分布;异常衬度值≥8~16的测点赋予9.5分;异常衬度值≥4~8的测点赋予8分;异常衬度值≥2~4的测点赋予7分;异常衬度值≥1~2的测点赋予6分;不够异常的测点不予赋分。Au、Ag两个元素则按1.2的整数倍参照上述赋分方法进行得分计算。

2) 将各采样点不同元素的得分值进行加和计算。该值相当于规格化后的异常强度值(normalized anomaly intensity),有别于规格化面金属量NAP (normalized areal productivity)。

3) 综合异常下限值的确定。经过上述处理后,如果一个测点单个元素存在异常,该点的最高得分为10。如果保证在综合异常范围内存在多个异常元素,则必须使加和得分值大于10。以单元素最少得分计算,加和值大于(等于)18。为了保证区别于单元素异常,同时又保障多元素的存在,在确定异常下限时,同时考虑到许多图幅低缓异常的存在,加和值暂时确定为15。

在圈定的综合异常(图6)的基础上,结合地质、物探、遥感等信息,最终在综合异常08HMHt-13、08HMHt-14、08XHt-6区部署了永新重点异常查证区。通过对重点异常勘查,后期在该区发现了多处金矿体,达到工业级品位。以0.6×10-6为边界品位,在地表圈出两个主要的金矿体(I号和II号金矿体):I号金矿体长约375 m,最宽73.40 m,最窄6.80 m,矿体地表平均品位1.9×10-6,最高品位为9.28×10-6;II号金矿体长约375 m,最宽5.90 m,最窄1.00m,矿体地表平均品位1.44×10-6,最高品位为4.61×1 0-6[10]。另外在查证区内亦发现多个规模较小的金矿体和范围较大的金矿化[10]

图6

图6   多宝山地区土壤地球化学测量综合异常


5 结论

以黑龙江多宝山地区1:5万土壤测量为例,通过分析研究,对比了多背景下异常衬值法与常规数据统计法圈定的异常,认为多背景下异常衬度法更适于该地区的地球化学异常的圈定与评价,利用该方法提取的单元素地球化学异常、综合地球化学异常信息,通过重点异常的查证,效果显著,证明了方法的效果性。需要说明的是,本文中综合异常圈定的方法是依据异常的区域地球化学特征、异常的分布特征及异常区内的地质特征等进行赋值、量化、计算,各变量赋“权”和打分在很大程度上有人为因素的影响,由于当前引起异常的各种因素的作用尚无明确、统一的量化标准,这些因素在形成异常乃至成矿作用中的影响程度具有不确定性。因此,笔者所使用的综合异常赋“权”和打分参数可能只适用于该区异常信息提取,在其他工作区域可根据具体情况而确定。

The authors have declared that no competing interests exist.
作者已声明无竞争性利益关系。

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This paper advances a new data processing technique-subregion median contrast filtrering method.It uses subregion to simulate spatial variation of the background, calculates critical values of anomalies with EDA technique, and measures the undulation of field values with the contrast as the datum. This technique fairly satisfactorily solves the problem of recognizing weak anomalies, and the preliminary application proves it to be effective.

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化探异常下限计算方法在矿产勘查和资源预测中非常重要。传统的计算方法存在依据不充分的问题。这里在研究地球化学场数据分布的基础上,提出了多重含量一频数分形计算方法。研究表明,多重分形异常下限计算方法较之传统的方法具有理论基础扎实、适用性较广的特点。

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基于MAPGIS 的分形方法确定化探异常

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地球化学元素的异常下限值确定是地球化学中重要的问题之一,目前还没有一个令人满意的具有科学依据的计算方法。传统的化探异常下限值计算是基于元素的地球化学分布呈正态分布或元素含量在空间上呈连续的变化这一假设为基础的,而事实上地球化学元素含量的空间分布是极其复杂的,研究表明,地球化学景观可能是一个具有低维吸引子的混沌系统,元素的地球化学背景值和异常具有各自独立的幂指数关系,由此导致了一种多重分形分布,因而可以利用元素的分形分布求出其异常下限。利用元素的分形分布求异常下限的几种常用方法均是以求取不同尺度r下,对应的N(r)数。如果用手工统计方法计算,计算过程简单但繁琐,地理信息系统(GIS)可以实现图形单元的动态查询和属性统计,这种特性很适合于统计不同尺度r下对应的N(r) ,因此,可以将分形方法与地理信息系统加以结合,在GIS平台上对地学图形和属性信息进行分析及统计处理,将原来比较繁杂的分形计算操作变得方便简捷,易于实现。本文以武汉中地信息公司开发的MAPGIS地理信息系统为例,对河北某地1∶5万Cu元素化探数据进行了处理,具体说明了以MAPGIS为工具,利用分形方法求取元素化探异常下限的过程,并将计算结果与传统异常下限计算方法所得的结果进行了对比,所得的异常下限值相近?

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分形求和法及其在地球化学数据分组中的应用

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分形建模广泛地应用于具有自相似性不同尺度测量的地质现象空间分布特征。分形分布的特点要求 大于等于某一尺度的数目,与物体大小之间存在幂函数关系,这种关系具有尺度不变性。这里提出的分形求和法可以确定地球化学数据分组界限。应用澳大利亚新南 威尔士东北地区汇水沉积物地球化学数据,采用分形求和法确定其分组界限,并与传统的概率图模型结果进行比较。铜(Cu)元素数据划分二个部分,一部分是元 素含量少于20ppm的正态分布数据,另一部分是元素含量大于20ppm的多个对数正态分布数据,能识别第三纪玄武岩区域和铜的主要矿化区。这一结论与使 用传统的概率图模型方法得到的结论一致。该方法不仅适用于地球化学铜元素数据,而且还适用于其它元素和地质数据,具有普遍的意义。

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化探背景与异常识别的问题与对策

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The systematic error andbackground differentiation of different geological bodies are concerned in discrimination ofbackground from anomaly, which is an important issue in geochemical prospecting and affectsthe correct extraction of geochemical information and prospecting effectiveness. The methodsof discrimination of anomaly from background are divided into estimating methods and modelrecognition methods. It is necessary to transform the original data to be consistent withgeological regularities.

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黑龙江省多宝山地区发育多期以 铜金为主的成矿作用。加里东中期形成了斑岩型铜钼(金)矿床,燕山早期主要形成了矽卡岩型铜铁(金)矿床,燕山晚期形成了浅成热液型金矿床。不同时期矿床 的空间分布受古生代海相火山岩为主的地层的控制,同时,受到NE向和NW向2组断裂交叉形成的环(菱)形构造的控制。各期岩浆作用最晚阶段形成的硅铝质含 量较高且成矿元素明显富集的小型侵入体与成矿关系最为密切。多宝山地区是不同时代构造-岩浆作用的中心地带,富含铜、金等成矿组分的中奥陶统多宝山组海相 火山岩地层是不同时代矿床的统一矿质来源,导致不同时代的成矿作用叠加发生、不同时代矿产种类具有一致性以及矿床集中分布等特点。

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地球化学异常下限值是区分背景 区与异常区的基本指标,而计算异常下限值的准确性也直接关系到下一步探矿工作开展的关键。本文选取新疆西天山成矿带托逊地区1:50000土壤X荧光化探 样品中Mn、Fe、Zn、As四种元素为例,使用传统统计方法、多重分形方法、85%累计频率法分别对化探数据进行处理后得出结论:传统统计方法计算出的 异常范围小,且较为分散;多重分形方法对弱小异常的圈定效果明显,但范围过大;85%累计频率法与传统方法所得异常下限值比较接近,但对弱小异常的识别效 果相对于传统方法显著。

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[J]. Mathematical Geosciences, 2008,40:503-532.

DOI:10.1007/s11004-008-9172-6      URL    

Singular physical or chemical processes may result in anomalous amounts of energy release or mass accumulation that, generally, are confined to narrow intervals in space or time. Singularity is a property of different types of non-linear natural processes including cloud formation, rainfall, hurricanes, flooding, landslides, earthquakes, wildfires, and mineralization. The end products of these non-linear processes can be modeled as fractals or multifractals. Hydrothermal processes in the Earth crust can result in ore deposits characterized by high concentrations of metals with fractal or multifractal properties. Here we show that the non-linear properties of the end products of singular mineralization processes can be applied for prediction of undiscovered mineral deposits and for quantitative mineral resource assessment, whether for mineral exploration or for regional, national and global planning for mineral resource utilization. In addition to the general theory and framework for the non-linear mineral resources assessment, this paper focuses on several power-law models proposed for characterizing non-linear properties of mineralization and for geoinformation extraction and integration. The theories, methods, and computer system discussed in this paper were validated using a case study dealing with hydrothermal Au mineral potential in southern Nova Scotia, Canada.

Grunsky E C .

Recognition of alteration in volcanic rocks using statistical analysis of lit hogeochemical data

[J]. Journal of Geochemical Exploration, 1986,25(1):157-183.

DOI:10.1016/0375-6742(86)90012-9      URL    

The Ben Nevis area of Ontario, Canada contains a zone of gold, silver, copper, zinc, lead mineralization that is surrounded by a larger zone of carbonatized volcanic rocks. A study of the lithogeochemistry of the volcanic rocks has shown that spatial presentation of lithogeochemical data combined with correspondence analysis and dynamic cluster analysis can delineate the geology of the area, zones of carbonate alteration, sulphur enrichment and other lithogeochemically anomalous zones. Correspondence analysis calculates factors which explain the distribution of the lithogeochemical data with respect to the chemical components. The most significant factor is interpreted as rock-composition variation (basalts, rhyolites), the second factor indicates the presence of alteration in the form of carbonatization, and the third factor, the presence of sulphur enrichment associated with mineralization. Dynamic cluster analysis separates the sample population into a number of lithogeochemically distinct groups. Groups related to compositional variation can be clearly distinguished from groups that represent alteration in the form of carbonatization or sulphur enrichment. These statistical techniques provide assistance in mineral exploration by identifying samples that have been affected by mineralization processes.

Carranza E J M .

Geochemical anomaly and mineral prospectivity mapping in GIS

[M]. Amsterdam: Elsevier, 2008.

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