0 引言
金属矿产资源是一种十分重要的自然资源,在工业生产等领域有着大量应用。随着时间的推移,原有金属矿产的使用已经逐渐进入枯竭状态,工业生产对金属矿产资源的需求愈发迫切。在过去的一段时间里,我国在地表以及浅层区域的金属矿产基本已经找到并投入使用,在这样的情况下,未来的金属矿产找矿工作越来越困难。为了突破这一现实难题,将地表深部金属矿产探寻出来,很多研究人员提出了金属矿产的找矿方法。
在近年来,针对滇西地区喜马拉雅山脉区域的金属矿产找矿工作,研究者们提出了一系列创新方法。以喜马拉雅期伟晶岩为基础,施玉北等[1]系统分析了该区域的岩浆流经痕迹,并确定了热液成矿的时间,通过研究锂、铌、铯等金属的成矿规律,对不同地区的成矿潜力进行了深入解析,并根据潜力值的判断结果,为找矿工作提供了明确的方向;以三江特提斯成矿带南段为研究区域,游越新等[2]利用激电设备采集了地表的电磁信息,通过对这些数据进行预处理和反演处理,成功地分析了地表深部的电性结构特征,结合音频法分析得到的金属电磁反映音频信息,低阻、高极化特性被用于定位金属矿产资源的基本位置;王瑞廷等[3]以陕西柞水—山阳矿区为研究对象,深入分析了该矿集区的金属矿产资源分布标志,建立了综合找矿模型,用于金属找矿预测,其中碳酸盐岩矿的定位也被纳入考虑范围,进而进行找矿预查选区和详查勘探,这一系列步骤确保了金属矿产找矿过程的准确性和有效性。
1 金属矿产找矿方法设计
1.1 采样点布设
图1
如图1所示,采用方格网的采样点布设方法,以单个网格节点为采样点范围的圆心,兼具采样信息的代表性与均匀性。需要注意的是,在采样点范围内的构造发育等特殊地带,应当适当增加采样点的布设数量,在单个采样单元的范围内同时采集多个构造地球化学信息样本。
1.2 样品采集
表1 采样参数设置
Table 1
| 参数项 | 参数范围 |
|---|---|
| 采样深度 | -3~0 mm |
| 采样锥直径 | 1.1 mm |
| 气流量 | 14 L/min |
| 蠕动泵速 | 25 r/min |
| 截取锥直径 | 0.8 mm |
| 炬管水平位置 | 4.0~4.3 mm |
| 炬管垂直位置 | 2.6~3.0 mm |
在样品采集的过程中,重点采集点位内的构造蚀变体,将其视为重要的找矿标志。进行采样时,将样品放进专用的样品采集瓶中,并记录样品采集的点位编号以及采样坐标,拍摄实时的样品采集照片,进行统一保存。每份样品采集质量控制在500 g左右,非岩石类(包括土壤、沉积物等)的样品采集质量则控制在300 g左右。不同种类的采集样品各30份。
1.3 样品测试
样品测试中,严谨遵循一系列步骤来确保测试结果的准确性和可靠性。首先,每份样品都经过碎样、过筛和称重等处理步骤,且样品质量至少为300 g。其中,采用粉末压饼的方法处理样品后,使用X射线荧光光谱仪测量Cd、Pb、Sn;采用泡沫塑料吸附分离硫脲提取方法处理样品后,利用等离子体质谱法(ICP-MS电感耦合等离子体质谱仪)测定Au;使用KBH4还原、氢化法处理样品后,通过原子荧光法测定As、Sb、U,原子荧光分光光度计作为主要的测量仪器;采用一次摄谱、用CCD检测器的方法,使用发射光谱法测定Rb,WP1平面光栅摄谱仪作为测量仪器。每次测试完一份样品后都进行仪器清洗等步骤,确保样品之间无污染,避免对测试结果造成影响。各元素检出限、相对误差范围以及合格率如表2所示,表明测试数据质量可靠。
表2 各元素检出限、相对误差范围以合格率统计
Table 2
| 元素 | 检出限/10-6 | 相对误差范围/% | 合格率/% |
|---|---|---|---|
| Cd | 0.05 | ±5 | 98 |
| Pb | 0.1 | ±4 | 97.5 |
| Sn | 0.2 | ±6 | 96.5 |
| Au | 0.001 | ±3 | 99 |
| As | 0.01 | ±7 | 95 |
| Sb | 0.005 | ±6 | 96 |
| U | 0.02 | ±8 | 94.5 |
| Rb | 1 | ±9 | 94 |
1.4 提取构造地球化学弱信息
基于特定条件下铝硅酸盐类物质活泼的化学特性,采用黏土状的铝硅酸盐类作为构造地球化学弱信息提取的载体。样品中的金属元素在铝硅酸盐的表面被黏土矿物所吸附,这种吸附过程是一种非专性的吸附过程。诸如铁、锰、锌等重金属通过特殊的吸附作用产生滞留的现象[13],分别设置时间不等的静态提取实验。
完成静态提取后,采用离心机进行固液分离的离心步骤,离心时长设置为10 min,离心转数设置为10 000 rpm。离心后的样本物质需要保证溶液澄清,如果未达到要求,可根据实际情况适当增加离心时间。
完成离心处理后,进行动态提取。使用的动态提取装置如图2所示。
图2
采用3%高纯硝酸为介质的试剂对动态提取的结果进行测定,将样品中的构造地球化学弱信息提取出来。根据提取结果,完成样品中构造地球化学弱信息的提取过程。
2 基于构造地球化学弱信息提取技术的金属矿产探测应用与分析
将上述设计的基于构造地球化学弱信息提取的金属矿产找矿方法应用于实际工作,以分析该方法的应用性能。
2.1 研究区位置概况
以青海省都兰县五龙沟地区无名沟—百吨沟为研究对象,该区域的交通位置如图3所示。
图3
研究区位于青海省柴达木盆地南缘,地处东昆仑中段,共涉及国际标准图幅4幅,面积100.15 km2。研究区的交通较为不便,自109国道2 640 km里程碑处,向南行进45 km,后沿山间道路绕行55 km才能抵达研究区,沿途需搭乘越野车或牵引车等交通工具。
基于交通不便等因素,研究区内并无固定居民。在研究区周围,目前存在5个矿区,其日开采量各不相同。其中,铅锌选矿厂(天丰)的日开采量为500 t,金矿选矿厂(五龙沟)的日开采量为1 500 t。都兰金辉地区的金矿选矿厂有2个,日开采量分别为1 500 t和2 000 t。而氰化厂(都兰金辉)的日开采量最大,达到了3 200 t。研究区由接通电网10 kV的110 kV变电所进行供电,满足金属矿产的找矿需求。在研究区核心区域,并未接通电网,采用发电机进行自主供电。
2.2 地理概况
研究区地处高海拔地区,高程在3 300~4 900 m之间,位于深切割高山区地貌,与周边地区的相对高程在400~600 m之间。百吨沟具备勉强可饮用的常年流水。研究区总体呈现北东高西南低的地势,分别呈现高山、中山、低山与山间河谷相间的天然地貌。在研究区地势较为平缓的地带,地表呈现沙漠化,表面常年被风成沙所覆盖,在局部地区形成了小型沙丘,风成沙的覆盖厚度平均值可达到100 cm。研究区内大部分属于高海拔地区,植被较为稀疏,黄土覆盖厚度在22~35 cm之间,基岩裸露程度高。
研究区内属于高原大陆性气候,具有干寒、日照长、多风少雨的气候特点,以“严寒、干燥、多变”为显著特点。年最高气温28 ℃,最低气温-30 ℃,四季界限较不明显。一年内的雨期多集中在8、9月份,6、7月份雷电多有发生,9月开始霜冻,持续约8个月之久,霜冻期较长,常年受到北风吹刮。因此,区内野外找矿工期很短,一般半年左右,通常6~9月份为最佳。
2.3 地质勘查程度
图4
2.4 金属矿产找矿结果
利用上述过程得到的勘查结果,对勘查区内的矿质结构进行分析,提取构造地球化学弱信息,具体过程如下:
首先,进行静态提取实验。选用部分样品进行静态提取测试,得到的结果如图5所示。
图5
如图5所示,3种样品的类别和性质如下:
样品1:蒙脱石黏土。蒙脱石是一种复杂的铝硅酸盐,通常用于吸附和离子交换。它具有高表面积,多孔性和良好的水合性能。此外,蒙脱石还具有对特定离子的选择吸附性,使其成为一种优良的地球化学弱信息提取载体。
样品2:高岭石黏土。高岭石是一种常见的铝硅酸盐矿物,具有高化学稳定性和耐久性。它具有层状结构,使其在地球化学弱信息提取中具有良好的应用潜力。高岭石对于Al、Si、Fe等元素具有较高的吸附能力,因此可以用于提取和富集地球化学中的这些元素。
样品3:埃洛石黏土。埃洛石是一种含水的铝硅酸盐矿物,具有独特的层状结构和高比表面积。它具有良好的热稳定性、高化学惰性和对特定离子的吸附性能。埃洛石在地球化学弱信息提取中具有良好的应用前景,特别是在处理复杂地质样品时,能够有效地提取和富集目标元素。
由图5可知,随机选择的样品在不同时间的静态提取测试中,随着时间的增加,提取量也在逐渐增加。当提取时间达到一定阶段后,提取量增长速度逐渐放缓,曲线趋于平缓。经过实验数据的详细分析,发现在36 h后,提取量曲线接近水平。为了保证样品信息提取结果的稳定性和完全性,本文将静态提取的时间设置为48 h。提取过程中的环境湿度保持在30%~50%之间。
在此基础上,完成离心处理,并进行动态提取。采用动态提取装置,以0.5~2 mL/min流速将3%高纯硝酸为介质的试剂持续流经离心后样品残渣,于25±1 ℃恒温环境控制24 h提取时间,模拟自然地质元素迁移富集过程,提取弱信息;之后用高精度仪器(ICP-MS)以3%高纯硝酸配制标准溶液建曲线,对提取液定量分析,得到表3所示样本构造地球化学弱信息提取结果。
表3 样本构造地球化学弱信息提取结果
Table 3
| 元素 | 样品数 | 含量/(ng·mL-1) |
|---|---|---|
| Cd | 26 | 0.56 |
| Pb | 496 | 0.14 |
| Sn | 62 | 1.34 |
| Au | 56 | 0.53 |
| As | 565 | 0.66 |
| Sb | 79 | 0.05 |
| U | 99 | 0.03 |
| Rb | 133 | 0.14 |
表4 样本中各元素背景值、异常下限及弱异常分带界限
Table 4
| 元素 | 背景值/ (ng·mL-1) | 异常下限/ (ng·mL-1) | 弱异常分带界限/ (ng·mL-1) |
|---|---|---|---|
| Cd | 0.2 | 0.4 | 0.4~0.8 |
| Pb | 0.1 | 0.25 | 0.25~0.5 |
| Sn | 1.0 | 2.2 | 2.2~4.4 |
| Au | 0.3 | 0.7 | 0.7~1.4 |
| As | 0.5 | 1.2 | 1.2~2.4 |
| Sb | 0.03 | 0.07 | 0.07~0.14 |
| U | 0.02 | 0.05 | 0.05~0.1 |
| Rb | 0.12 | 0.26 | 0.26~0.52 |
结合GIS技术叠加地质、构造、地球物理信息绘制等值线图,分析异常空间分布,逐步圈定矿体边界,从而完成样品中的构造地球化学弱信息的提取过程,得到找矿结果如图6所示。
图6
图6
勘查区结构
1—第四系冲洪积物;2—晚三叠世蚀变余长花岗岩;3—晚三叠世黑云母二长花岗岩;4—中三叠世黑云母花岗闪长岩;5—中三叠世石英闪长岩;6—中三叠世闪长斑岩;7—中三叠世花岗闪长岩;8—中三叠世含暗色角闪包体花岗岩;9—晚二叠世二长花岗岩;10—早泥盆世角闪辉长岩;11—奥陶系祁漫塔格群火山岩组灰岩、硅质板岩、火山角砾岩等;12—青白口系丘吉东沟组千枚岩及结晶灰岩;13—长城系小庙组;14—古元古界金水口岩群黑云片麻岩;15—古元古界金水口岩群角闪片麻岩;16—黑云母花岗岩脉;17—地质界线;18—实测逆断层;19—性质不明断层;20—韧性剪切带;21—含金蚀变带及编号;22—勘查区;23—断裂带位置
Fig.6
Exploration area structure
1—Quaternary alluvial deposits; 2—late Triassic altered plagioclase granite; 3—late Triassic biotite diorite granite; 4—middle Triassic biotite granodiorite; 5—middle Triassic quartz diorite; 6—middle Triassic diorite porphyry; 7—middle Triassic granodiorite; 8—middle Triassic granite containing dark amphibolite inclusions; 9—late Permian diorite granite; 10—early Devonian amphibolite gabbro; 11—Ordovician system Qimantage Group volcanic rock formation limestone, siliceous slate, volcanic breccia, et al.; 12—Qingbaikou system Qiujidonggou Formation phyllite and crystalline limestone; 13—Changcheng system Xiaomiao Formation; 14—Paleoproterozoic Jinshuikou rock group black cloud gneiss; 15—Paleoproterozoic Jinshuikou rock group amphibolite gneiss; 16—black mica granite vein; 17—geological boundary; 18—measured reverse fault; 19—fault of unknown nature; 20—ductile shear band; 21—gold bearing alteration zone and its identification number; 22—exploration area; 23—location of the fault zone
根据这一结果,得出本次勘查发现的17条断裂带中,Ⅳ号断裂带可圈定1条长度约为500 m的金属矿体,Ⅵ号断裂带可圈定6条180~400 m的金属矿体,Ⅺ号断裂带可圈定2条550~800 m的金属矿体,其余矿体均为盲矿体。
构造地球化学弱信息提取方法的应用在金属矿产的找矿过程中起到了至关重要的作用。本文所研究的勘查区内金属矿体的分布受到断裂带的严格控制,通过构造地球化学弱信息提取的分析结果能够有效对勘查区表层与深部成矿作用相关的地球化学弱信息进行测定,查明判断断裂带区域的含矿性,以及成矿流体的运移方向,对金属矿体的大致区域进行圈定,完成金属矿产的找矿过程。
为了进一步验证本文方法的有效性,结合前人对该区的研究成果,对比应用本文方法前、后勘查区金属矿产探测的准确率。准确率公式为:
式中:T表示正确探测的金属矿点数;H表示总探测的金属矿点数。
金属矿产探测准确率结果如图7所示。由图7可知,本文方法应用前,勘查区金属矿产探测准确率在90%以下;而应用本文方法后,勘查区金属矿产探测准确率达到90%以上;说明本文方法的金属矿产探测的准确性更高,具有实际应用价值。分析原因,这是由于本文方法在采样点布设上,科学规划网格兼顾代表性与分布均匀性,全面覆盖找矿区域以获取多元地质地球化学信息,同时针对构造发育等特殊区域加密布点,精准捕捉关键区域地球化学特征,提升了找矿针对性;样品采集环节规范且全面,遵循“有无采样”原则全面把握地质构造情况,将与成矿作用紧密相关的构造蚀变体作为重点采集对象,并严格记录与保存样品信息,确保数据完整可追溯;样品测试方面,依据不同元素特性采用针对性测试方法并优化流程,配合严格质控措施保障测试稳定性与可靠性,且每次测试后做好仪器清洁避免交叉污染,保障结果准确一致;弱信息提取环节,基于特定物质化学特性选定合适载体,通过优化静态与动态提取流程,使提取过程更贴合自然地质情况,提高弱信息提取有效性;数据处理与分析时,合理界定弱异常信息为找矿提供依据,综合地质、构造、地球物理等多信息绘制图件、分析异常特征,逐步圈定矿体边界,全面准确判断成矿潜力。虽然本文方法表现出了一定的优势,但也存在一定的局限性,例如多源数据整合与分析易出现数据不一致、误差传递,影响异常信息提取与成矿潜力判断的准确性;同时弱信息提取与异常界定可能存在主观性,增加结果不确定性。未来可借助人工智能与机器学习算法,实现异常信息自动提取与成矿潜力智能评估,减少主观干扰,同时优化数据处理流程,建立标准化数据模型,降低数据不一致性与误差传递风险。
图7
3 结论
除了在青海省都兰县五龙沟地区无名沟—百吨沟的金属矿产找矿勘查区中的应用外,本文所采用的构造地球化学弱信息提取方法在其他类似地区同样具有推广和应用价值。
1)通过这一方法,可以更有效地圈定金属矿体的范围,提高找矿工作的效率和准确性。
2)对于不同类型和规模的金属矿产找矿工作,需要有针对性地调整和完善该方法。在处理不同地区的断裂带样本时,应充分考虑其地质背景、成矿条件和地球化学特征等因素,确保方法的适用性和准确性。
3)本文所研究的构造地球化学弱信息提取方法在金属矿产找矿工作中展现出良好的应用前景。通过不断优化和完善该方法,可以更好地应对不同地区和不同类型的金属矿产找矿挑战,为我国矿产资源的可持续开发利用提供有力支持。
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Deeply mining the intrinsic value of geodata to improve the accuracy of predicting by quantitatively optimizing method for prospecting target areas
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Ore prospecting relies on accurate target prediction. The traditional information-based qualitative metallogenic prognostic method, however, has not been able to perform geodata deep mining. In this paper, Big Data deep mining methodology and leveling technique were applied to 1∶200000 scale stream sediment geochemical survey data collected from the Qilian and Longshou Mountains region, Gansu Province to eliminate systematic errors in the raw data. Through regression analysis an information repair model was established to improve the correlation between survey results and copper ore deposits. Using discriminant analysis algorithm, a series of quantitatively optimized prediction models for copper ore prospecting were developed. These prediction models quantitatively predicted copper prospecting target areas. According to the statistical analysis, the proportion of known copper ore deposits exceeded 22% of the class 1 or class 2 predicted target areas, while the target areas only covered 1.72% of the total studied area. Thus, quantitative prediction of prospecting target area using Big Data has greatly increased prediction accuracy while markedly reduced prediction acreage. By characteristic analysis of model elements, the predictive power of the prediction model series was quantitatively evaluated, which provided a basis for the quantitative evaluation of ore genesis and regional ore control conditions.
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构造地球化学测量是在基岩出露区发现深部矿化信息的一种较为有效的方法。本文介绍了构造地球化学的一些基本概念和构造地球化学测量方法的发展历程。为解决岩石样(构造岩样)的代表性和均匀性,提出了方格采样法,即在每个采样网格内多点采样组合分析采样方法,采集以构造破碎带物质、裂隙充填物、蚀变岩石、矿化岩石等为主的能反映深部矿化信息的样品。利用该方法在甘肃西和地区进行了1∶50 000构造地球化学测量试验,采用500 m×500 m的采样网格,在每个采样单元中采集6~8个子样组合,分析了其中的Au、Ag、Pb、Zn等19种元素,圈定了较好的金地球化学异常,经查证发现了金矿体。在江西岩背锡矿外围开展1∶10 000的构造地球化学测量试验,采用100 m×100 m的网格,采集构造裂隙样品,圈定了Sn等元素的地球化学异常,对圈定的Sn地球化学异常进行钻探验证,发现深部隐伏Sn矿体。不同比例尺的构造地球化学测量试验表明,构造地球化学测量在基岩出露区能有效发现深部矿化信息,在寻找隐伏矿工作中具有较好的应用前景,在中国黔西南地区寻找卡林型金矿和东南沿海地区火山岩覆盖区找矿中能发挥一定的作用。
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Geochemical data are frequently collected from mineral exploration drill-hole samples to more accurately define and characterise the geological units intersected by the drill hole. However, large multi-element data sets are slow and challenging to interpret without using some form of automated analysis, such as mathematical, statistical or machine learning techniques. Automated analysis techniques also have the advantage in that they are repeatable and can provide consistent results, even for very large data sets. In this paper, an automated litho-geochemical interpretation workflow is demonstrated, which includes data exploration and data preparation using appropriate compositional data-analysis techniques. Multiscale analysis using a modified wavelet tessellation has been applied to the data to provide coherent geological domains. Unsupervised machine learning (clustering) has been used to provide a first-pass classification. The results are compared with the detailed geologist's logs. The comparison shows how the integration of automated analysis of geochemical data can be used to enhance traditional geological logging and demonstrates the identification of new geological units from the automated litho-geochemical logging that were not apparent from visual logging but are geochemically distinct.
