MRAS系統(tǒng)在神農(nóng)架—宜昌地區(qū)荊襄式磷礦區(qū)域礦產(chǎn)定位預測中的應用

周少東，呂向志，胡起生，彭少南，王志元

(湖北省地質(zhì)調(diào)查院，湖北武漢 430034)

0 引言

湖北荊襄式磷礦為賦存于早震旦世陡山沱組中的海相沉積型磷礦床，累計查明磷礦資源儲量約占全省的92%，是省內(nèi)最主要的磷礦類型。鄂西神農(nóng)架—宜昌地區(qū)則是其分布最為重要的區(qū)域，多年來的勘查、開采活動，近地表的淺部磷礦資源已經(jīng)基本查明，且被開采利用，保有資源量急劇減少。尋找、勘查深部的磷礦資源成為全省地質(zhì)工作的緊迫任務(wù)。前人在該地區(qū)雖然開展過兩輪磷礦區(qū)劃工作，進行了資源總量預測，都是采用傳統(tǒng)的地質(zhì)方法圈定找礦遠景區(qū)。

在荊襄式磷礦分布集中的鄂西神農(nóng)架—宜昌地區(qū)，多年來開展了大量的地質(zhì)工作，積累了豐富的地質(zhì)資料。通過對典型礦床、區(qū)域成礦地質(zhì)背景、區(qū)域成礦規(guī)律、區(qū)域物探、化探、遙感、自然重砂等綜合信息資料研究、分析，應用中國地質(zhì)科學院礦產(chǎn)資源研究所基于MAPGIS平臺開發(fā)的礦產(chǎn)資源評價系統(tǒng)MRAS［1］，圈定預測單元。繼而進行預測變量的構(gòu)置與選擇，優(yōu)選最小預測區(qū)，確定找礦遠景區(qū)，將為該地區(qū)荊襄式磷礦資源的定位預測、勘查部署提供依據(jù)。

1 區(qū)域成礦地質(zhì)條件

1．1 區(qū)域成礦構(gòu)造環(huán)境

鄂西神農(nóng)架—宜昌地區(qū)荊襄式磷礦礦集區(qū)主要所屬大地構(gòu)造單元為:揚子陸塊(Ⅰ級)，上揚子古陸塊(Ⅱ級)，上揚子陸塊褶皺帶、大巴山—大洪山前陸褶沖帶(Ⅲ級)［2］。Ⅳ級構(gòu)造單元有:神農(nóng)架—荊門臺坪褶皺帶、黃陵臺坪變形帶和遠安前陸盆地、四級構(gòu)造單元為陽日灣—京山前陸褶沖帶。礦田構(gòu)造分別為:鐘祥臺褶束樂鄉(xiāng)關(guān)斷凸、黃陵斷穹、青峰臺褶束高橋復式背斜、神農(nóng)架斷穹。

1．2 區(qū)域含磷沉積建造

鄂西神農(nóng)架—宜昌地區(qū)早震旦世陡山沱組自下而上分布有五個含磷巖性層。空間上分布有兩個含磷沉積建造［3］。

含磷硅質(zhì)碳酸鹽巖建造:主要分布在宜昌、南漳、保康、鐘祥、神農(nóng)架南部一帶，由微晶白云巖、磷塊巖、含炭質(zhì)錳質(zhì)微晶白云巖夾炭質(zhì)頁巖和重晶石巖、微晶灰質(zhì)白云巖與黑色頁巖互層、含黃鐵礦夾燧石條帶(或?qū)?或結(jié)核炭質(zhì)微晶白云巖、炭質(zhì)頁巖夾炭質(zhì)泥晶白云巖透鏡體組成，呈平行不整合于南沱組之上，厚度60～310 m。磷礦(磷塊巖)賦存于該建造的下部，呈層狀、似層狀、透鏡狀產(chǎn)出，礦層2～3層，厚度為9～15 m，P2O510% ～34%。

含磷含炭硅質(zhì)頁巖建造:主要分布于神農(nóng)架北部、房縣等地區(qū)，由黑色頁巖、炭質(zhì)頁巖、含磷硅質(zhì)巖及部分白云巖組成，與下伏南沱組呈平行不整合接觸，建造厚20～160 m。磷礦賦存于該建造的中部或頂部。如房縣東蒿坪磷礦，礦層呈層狀產(chǎn)出，磷礦層1～3層，厚度0．7～5 m，P2O510% ～30%。

1．3 區(qū)域沉積環(huán)境及巖相古地理

鄂西神農(nóng)架—宜昌地區(qū)早震旦世陡山沱期總體為古揚子陸表海環(huán)境，分別由濱岸潮坪—局限海臺地相、臺地相、淺海陸棚相、淺海盆地相、陸棚邊緣盆地相等5個沉積相區(qū)組成，形成了含磷含炭泥巖相、白云巖相組合。在濱岸潮坪—局限臺地相中地勢平坦，海水淺、藻類繁盛，成磷條件有利，磷塊巖主要集中分布于該環(huán)境中，形成了礦層厚、品位富、規(guī)模大的磷礦床，如宜昌、神農(nóng)架、鐘祥等磷礦床。少數(shù)分布于淺海陸棚相(圖1)。

圖1 湖北省晚震旦世陡山沱期沉積環(huán)境與磷礦分布圖［3］Fig.1 The late Sinian Doushantuo period of depositional environment and phosphate distribution in Hubei(after Li Junquan et al．2005)1．濱岸潮坪—局限海臺地相;2．臺地相;3．淺海陸棚相;4．淺海盆地相;5．陸棚邊緣盆地相;6．不明區(qū);7．地層等厚線;8．沉積相界線;9．海侵方向;10．斷層(印支—燕山期);11．磷礦床、礦點;12．鉛鋅礦床點。

1．4 區(qū)域成礦地質(zhì)作用

在濱岸潮坪—局限臺地和淺海陸棚環(huán)境中，富磷海水隨上升洋流遷移至淺海臺地及其邊緣地帶，經(jīng)過脈動式波浪簸選、藻類生物活動及水介質(zhì)條件的改變促使磷質(zhì)膠體聚沉—盆內(nèi)顆粒再沉積，并反復迭加、聚集而成。

2 區(qū)域礦床特征

鄂西神農(nóng)架—宜昌地區(qū)荊襄式海相沉積型磷礦的含磷巖系主要由微晶白云巖、含炭質(zhì)或錳質(zhì)的微晶白云巖、灰質(zhì)白云巖組成，夾黑色炭質(zhì)頁巖，含磷和黃鐵礦。或由白云質(zhì)灰?guī)r與含磷、含炭質(zhì)、灰質(zhì)、泥質(zhì)、硅質(zhì)白云巖組成。

礦體多呈層狀、似層狀，長數(shù)十米至5000多米，厚0.44 ～30．80 m，礦床平均P2O517．06% ～32．8%。礦石礦物主要為碳氟磷灰石。礦石自然類型，白云質(zhì)磷塊巖、單磷酸鹽磷塊巖、硅質(zhì)磷塊巖、水云母粘土磷塊巖等。

區(qū)域荊襄式磷礦床常形成中型、大型，乃至超大型礦床，主要典型礦床有鐘祥胡集磷礦床、宜昌丁家河磷礦床、宜昌殷家坪磷礦床、興山樹空坪磷礦床、保康白竹磷礦床、遠安鹽池河磷礦床等。

3 區(qū)域礦產(chǎn)預測模型

以荊襄式磷礦典型礦床研究為基礎(chǔ)，研究其區(qū)域地質(zhì)背景、區(qū)域構(gòu)造環(huán)境、成礦控制條件。經(jīng)過研究，我們確定了成礦時代、賦礦地層、沉積相及建造組合是區(qū)域成礦的必要要素，并以此為先驗前提，對區(qū)域地球物理、地球化學、重砂、遙感資料進行綜合解譯，提取各種成礦有利(或不利)信息。經(jīng)過反復研究、對比，我們發(fā)現(xiàn)鄂西神農(nóng)架—宜昌地區(qū)的區(qū)域重力、磁測、遙感資料對荊襄式沉積型磷礦及賦礦地層沒有異常信息的反映，而區(qū)域地球化學資料中，成礦元素P異常強度高，濃集中心明顯，P、F和K綜合異常與賦礦地層及礦體吻合較好，均具良好的直接指示意義。磷礦物的自然重砂異常雖發(fā)育，但分散，范圍大，與賦礦地層及礦體無對應。通過全面總結(jié)、提取區(qū)域成礦要素和綜合信息特征，概括、歸納、轉(zhuǎn)化為區(qū)域礦產(chǎn)預測要素，最終建立該地區(qū)荊襄式海相沉積型磷礦的區(qū)域礦產(chǎn)預測模型(表1)。

表1 神農(nóng)架—宜昌地區(qū)荊襄式海相沉積型磷礦區(qū)域預測模型表Table 1 Regional forecast model table of Jingxiang-style of marine sedimentary phosphori te in Shennongjia-Yichang area

4 預測單元圈定

預測單元的圈定方法大致可分網(wǎng)格單元法和綜合信息地質(zhì)體單元法。鄂西神農(nóng)架—宜昌地區(qū)荊襄式磷礦預測中采用綜合信息地質(zhì)體單元法圈定預測遠景區(qū)，運用MRAS軟件，將前述必要的預測要素進行空間疊加分析，采用建模器技術(shù)進行相關(guān)集合運算圈定預測單元。具體操作中把握以下原則:

①確保預測單元信息最大化;② 預測單元要包含已存在的礦床、礦點和礦化點信息;③以含礦巖系的出露范圍、斜深500～1 000 m預測邊界作為預測單元的邊界。

在各個預測要素的交、并集等運算過程中，依據(jù)區(qū)域成礦特征、成礦規(guī)律的研究認識，首先對化探P、F、K元素異常進行并集計算，其運算結(jié)果與沉積等厚線、沉積相區(qū)、礦產(chǎn)地及含礦地層進行交集運算。

針對荊襄式磷礦成礦地質(zhì)特征，我們在實際操作中采用綜合信息不規(guī)則地質(zhì)體單元法圈定預測單元，且分為二類:

基于含礦地層的不規(guī)則地質(zhì)體單元法——適用于含礦地層體構(gòu)造形態(tài)較為復雜，綜合信息可利用，構(gòu)成預測的必要要素和重要要素較全，與含礦地層體吻合程度高的范圍內(nèi)預測單元的圈定。

基于礦層的不規(guī)則地質(zhì)體單元法——適用于賦礦地層構(gòu)造形態(tài)簡單，沉積建造穩(wěn)定，綜合信息較全，已知礦床的礦層(體)界線清楚的范圍內(nèi)預測單元的圈定。

使用MRAS系統(tǒng)中的地質(zhì)單元法，自動形成預測區(qū)邊界，再結(jié)合地質(zhì)體實際分布情況、地形地貌特點，采用人機對話形式，分割大區(qū)，合并或除去小區(qū)或碎塊，邊界修正等方法圈定預測單元。鄂西神農(nóng)架—宜昌地區(qū)荊襄式磷礦區(qū)域礦產(chǎn)預測單元的圈定見圖2。

圖2 神農(nóng)架—宜昌地區(qū)荊襄式磷礦預測單元圈定分布圖Fig.2 The distribution of prediction unit delineation of Hubei Jingxiang-style of phosphorite in Shennongjia-Yichang area

5 預測要素變量構(gòu)置與選擇

5．1 預測變量的構(gòu)置

根據(jù)區(qū)域預測模型的預測要素，從空間關(guān)系、數(shù)量關(guān)系、結(jié)構(gòu)等方面進行定性的研究對比和分析，以重要的預測要素結(jié)合成礦條件分析確定荊襄式磷礦基本空間范圍，以關(guān)鍵、必要的預測要素判定預測礦床、礦體的具體空間位置。荊襄式磷礦確定了5個區(qū)域礦產(chǎn)預測的必要要素:含礦地層(陡山沱組)、沉積等厚線(沉積相)、礦化層、礦產(chǎn)地(礦床及礦點)和化探P元素異常。這些必要的和重要的預測要素將應用于預測單元圈定和最小預測區(qū)的優(yōu)選。

在荊襄式磷礦典型礦床研究中，我們選擇了大型磷礦床荊襄磷礦王集礦區(qū)、宜昌磷礦樟村坪礦區(qū)和中型磷礦床興神磷礦鄭家河礦區(qū)等3個礦床。依據(jù)典型礦床及所在的最小預測區(qū)分別建立了3個模型區(qū)。

在模型區(qū)中，研究、確定各圖層與礦產(chǎn)的關(guān)系及其變量賦值意義，對各預測要素圖層形成的數(shù)字化變量進行變量取值。然后進行預測要素檢索、提取，緩沖區(qū)建立、分析，研究其與礦產(chǎn)的對應關(guān)系。最后進行沉積型磷礦預測變量提取與賦值(數(shù)理模型)。

5．2 預測變量選擇

礦產(chǎn)資源定位和定量預測以模型單元集合建立的統(tǒng)計模型，對未知單元定量類比達到礦產(chǎn)資源體定位和定量的目的［4］。變量的選擇通過預測變量屬性值的提取、設(shè)置礦化等級、預測變量二值化和優(yōu)選預測變量等步驟完成。

5．2．1 預測變量屬性值提取

提取預測模型中的預測變量納入MRAS系統(tǒng)，進行區(qū)、線和點的緩沖區(qū)及存在標志的屬性提取(圖3)。

圖3 預測變量選擇Fig.3 The choosing of predictor variables

5．2．2 設(shè)置礦化等級

設(shè)置礦化等級的主要目的是為了選擇模型單元和進行變量篩選。通過已知礦床(點)的資源規(guī)模、空間位置等特征，建立模型單元與定量預測變量的關(guān)系。根據(jù)已有礦床點的規(guī)模，分別是特大型1、大型2、中型3、小型4，設(shè)置三個礦化等級時，對應設(shè)置礦化等級:一級(1，2)、二級(2，3)、三級(3，4)(圖 4)，進行模型區(qū)和預測單元間的變量類比。

5．2．3 預測變量的二值化及優(yōu)選

為統(tǒng)一量綱，保證所有參與篩選的變量具有相同的權(quán)系數(shù)，對于預測變量進行二值化處理。二值化變量能夠最大限度地反映資源特征的變化，其原則是以均值或均值加一倍標準差作為下限，變量最大值為上限，分為0和1的二個取值區(qū)間，實現(xiàn)數(shù)值變量到邏輯變量的轉(zhuǎn)換過程。為滿足MRAS中對礦產(chǎn)定位預測的數(shù)學模型要求準備二態(tài)數(shù)據(jù)，采用匹配系數(shù)法優(yōu)選預測變量，使評價模型變得更加穩(wěn)定，使預測結(jié)果更為可靠。

圖4 礦化等級設(shè)置Fig.4 The setting of mineralization grade

6 最小預測區(qū)優(yōu)選

特征分析的基本思想是從已知某一類型的礦床中，通過一定的數(shù)學方法找到該類型礦床的“特征”［5］。這種“特征”是該類型礦床的共性表現(xiàn)，能夠在一定程度上反映該類型礦床地質(zhì)因素間的特定組合。采用特征分析方法，研究模型區(qū)的預測變量特征和變量之間的內(nèi)在聯(lián)系，確定各個預測變量的成礦和找礦意義，建立荊襄式沉積型磷礦礦產(chǎn)資源地質(zhì)體的成礦有利度類比模型，然后將預測單元與模型區(qū)的各種特征進行類比，用它們的相似程度揭示預測單元的成礦有利性，據(jù)此優(yōu)選出有利成礦的最小預測區(qū)，力求在未知區(qū)尋找具有荊襄式磷礦“特征”的同類型礦床。

圖5 標志權(quán)系數(shù)計算結(jié)果Fig.5 The calculated results of indications coefficient

在MRAS空間評價子模塊中選擇特征分析法構(gòu)造預測模型，選擇平方和法計算預測變量的權(quán)重——標志權(quán)系數(shù)(圖5)。將變量數(shù)據(jù)分成13組使用線性插值方法，最終計算出每個預測單元的成礦有利程度，再根據(jù)地質(zhì)單元的成礦有利程度計算成礦概率(圖6)，確定預測單元的級別，達到最小預測區(qū)優(yōu)選的目的。

圖6 成礦概率圖Fig.6 The metallogenic probability map

據(jù)該地區(qū)荊襄式海相沉積型磷礦最小預測區(qū)成礦概率值的組成與線性分布特征，以成礦概率0．2為優(yōu)選下限，且以 ＞0．8，0．8 ～0．5 和0．5 ～0．2 分別劃分為成礦有利性的Ⅰ類、Ⅱ類和Ⅲ類最小預測區(qū)。Ⅰ類最小預測區(qū)成礦概率＞0．8，區(qū)內(nèi)預測要素齊全，成礦地質(zhì)條件良好，有磷礦床或磷礦點存在;Ⅱ最小類預測區(qū)成礦概率為0．8～0．5，區(qū)內(nèi)預測要素齊全，成礦地質(zhì)條件較好，有磷礦點存在;Ⅲ類最小預測區(qū)成礦概率介于0．5～0．2，即區(qū)內(nèi)預測要素較全，成礦地質(zhì)條件略差，有礦化點或無礦化點。

圖7 神農(nóng)架—宜昌地區(qū)荊襄式磷礦最小預測優(yōu)選結(jié)果圖Fig.7 The minimum predict preferred results of Jingxiang-style of phosphorite in Shennongjia-Yichang area

在MRAS平臺上完成最小預測區(qū)優(yōu)選之后，會同有經(jīng)驗的地質(zhì)專家再次對最小預測區(qū)進行綜合分析與研究，對成礦地質(zhì)條件差、找礦潛力有限的最小預測區(qū)進行人工剔除。

鄂西神農(nóng)架—宜昌地區(qū)荊襄式磷礦最小預測區(qū)最終的優(yōu)選結(jié)果見圖7。共優(yōu)選出94個最小預測區(qū)(Ⅰ類28個、Ⅱ類36個、Ⅲ類30個)。其中，Ⅰ類最小預測區(qū)為成礦地質(zhì)條件最好、找礦最有利的遠景區(qū)。

7 結(jié)語

(1)根據(jù)鄂西神農(nóng)架—宜昌地區(qū)荊襄式磷礦區(qū)域成礦地質(zhì)背景、成礦規(guī)律和地球物理、地球化學、遙感及自然重砂信息的綜合研究，確定了含礦地層、沉積相、礦層體、磷礦產(chǎn)地和化探P異常等5個必要的預測要素，建立區(qū)域預測模型。應用礦產(chǎn)資源評價系統(tǒng)MRAS，依據(jù)預測要素的空間疊加分析，采用基于綜合信息含礦地層和礦層的不規(guī)則地質(zhì)體單元法準確圈定最小預測單元。以成礦概率0．2為優(yōu)選下限，按成礦概率 ＞0．8，0．8 ～0．5 與0．5 ～0．2 優(yōu)選出Ⅰ類、Ⅱ類和Ⅲ類最小預測區(qū)共94個。

(2)在鄂西神農(nóng)架—宜昌地區(qū)荊襄式磷礦資源潛力評價工作中，應用MRAS系統(tǒng)圈定、優(yōu)選出來的最小預測區(qū)與近年來在宜昌、興山等地相繼勘查發(fā)現(xiàn)新的大型磷礦床相吻合，且均落在Ⅰ類最小預測區(qū)內(nèi)。這在很大程度上支撐了筆者應用MRAS系統(tǒng)進行荊襄式磷礦定位預測成果的合理性和可信度。且對沉積型礦產(chǎn)的定位預測有許多可資借鑒之處。

(3)在MRAS系統(tǒng)的操作應用過程中，對技術(shù)人員的區(qū)域成礦規(guī)律，區(qū)域地球物理、地球化學、遙感及自然重砂信息的綜合研究、解譯和認知程度，以及總結(jié)和歸納水平有著很高的要求。也可以說在人機互動過程中，人員的綜合技術(shù)素質(zhì)是決定礦產(chǎn)預測成果優(yōu)劣的關(guān)鍵。

致謝:本文在撰寫過程中，得到了曾明中、陳家林兩位教授級高級工程師的指導，在此深表謝意。

［1］ 婁德波，肖克炎，丁建華，等．MRAS的主要功能簡介［J］．礦床地質(zhì)，2010，29(S1):753 －754．

［2］ 毛新武，楊金香，等．湖北省大地構(gòu)造研究報告［R］．武漢:湖北省地質(zhì)調(diào)查院，2012．

［3］ 李均權(quán)，譚秋明，李江洲，等．湖北省礦床成礦系列［M］．武漢:湖北科學技術(shù)出版社，2005．

［4］ 婁德波，肖克炎，丁建華，等．礦產(chǎn)資源評價系統(tǒng)(MRAS)在全國礦產(chǎn)資源潛力評價中的應用［J］．地質(zhì)通報，2010，29(11):1677 －1684．

［5］ 雷祖志，姜明輝．特征分析法簡介及其初步應用［J］．地質(zhì)與勘探，1983(11):32－37．