印度尼西亞蘇門答臘島斑巖型銅（鉬）礦產(chǎn)資源定量評價*

胡 鵬，張海坤，曹 亮，程 湘，戰(zhàn)明國，潘羅忠，戴 昱，潘貝紅

（1 中國地質(zhì)調(diào)查局武漢地質(zhì)調(diào)查中心，湖北武漢 430205；2 廣西壯族自治區(qū)地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局，廣西南寧 530023；3 中國東盟地學合作中心，廣西南寧 530023；4 廣西壯族自治區(qū)區(qū)域地質(zhì)調(diào)查研究院，廣西桂林 450304）

“一帶一路”戰(zhàn)略已成為中國在新時期的國家發(fā)展戰(zhàn)略，與沿線國家和地區(qū)礦產(chǎn)資源領域的合作是“一帶一路”戰(zhàn)略中的重要組成部分（劉伯恩，2015；汪瑩等，2016）。“一帶一路”沿線國家和地區(qū)礦產(chǎn)資源豐富，與中國具有很強的互補性，加強與沿線國家礦產(chǎn)勘查及資源開發(fā)方面的投資與合作，對提升沿線國家礦產(chǎn)資源利用程度、提高中國資源抗風險能力具有重要意義（唐金榮等，2015；陳喜峰等，2017）。印度尼西亞作為“一帶一路”沿線重要國家之一，其礦產(chǎn)資源豐富，銅資源量居世界第五位，金資源量居世界第四位（胡鵬等，2018）。蘇門答臘島位于印度尼西亞群島西緣，是印度尼西亞銅、金、銀、鉛、鋅等礦產(chǎn)資源最為豐富的島嶼之一。

美國“三步式”礦產(chǎn)資源定量評價方法是美國地質(zhì)調(diào)查局推薦使用的一種用于大區(qū)域小比例尺度下的礦產(chǎn)資源潛力評價方法（肖克炎等，2006）。該方法核心原理為相似類比理論，其假定：某種礦床類型的品位、噸位以及空間分布與已發(fā)現(xiàn)的相同類型礦床具有相似的概率分布特征，因此在特定地質(zhì)環(huán)境下某種礦床類型的未發(fā)現(xiàn)礦床數(shù)以及未知資源量可以由已發(fā)現(xiàn)的相同礦床類型的品位、噸位以及空間分布的概率分布特征來定量表示（Singer,1993）。

“三步式”礦產(chǎn)資源定量評價方法包括3 個步驟：圈定成礦遠景區(qū)、建立品位-噸位模型、未知礦床數(shù)的估計。該方法的優(yōu)勢在于其內(nèi)在一致性，表現(xiàn)為3 個方面：①圈定的成礦遠景區(qū)與描述性模型一致，即成礦遠景區(qū)要嚴格按照礦床描述性模型中礦床產(chǎn)出的地質(zhì)環(huán)境來圈定；②品位-噸位模型與描述性模型和評價區(qū)的已知礦床一致，用于建模的礦床必須符合描述性模型中礦床的特征，以保證用于建立品位-噸位模型的已知礦床屬于同一類型；③研究區(qū)已知礦床和礦床數(shù)的估計與品位-噸位模型一致，即預測的礦床數(shù)量必須與品位-噸位模型中百分位數(shù)相匹配（Singer,1993）。如預測礦床數(shù)量的一半左右應該大于品位-噸位模型的中位數(shù)，大約10%的礦床應該與模型中前10%的礦床一樣大。這種內(nèi)在一致性為未知資源量無偏估計奠定了堅實的基礎（Singer,1993）。該方法自從推出后得到了廣泛的應用，并取得了良好的預測效果（Lisitsin,2010;肖克炎等，2006；嚴光生等，2007）。

本文利用“三步式”礦產(chǎn)資源定量評價方法，在對蘇門答臘島典型斑巖型銅（鉬）礦床成礦特征研究基礎上，建立了適用于該區(qū)的斑巖型銅（鉬）礦床描述性模型；并結合該區(qū)已知礦床空間分布以及1∶100萬低密度地球化學調(diào)查結果，圈定了斑巖型銅（鉬）礦床的成礦遠景區(qū)，估算了該區(qū)斑巖型銅（鉬）礦產(chǎn)的礦床數(shù)及其資源總量，以期為當?shù)氐V產(chǎn)資源政策制定以及中國礦企在該區(qū)進行礦業(yè)開發(fā)投資提供地質(zhì)依據(jù)。

1 研究區(qū)地質(zhì)概況

蘇門答臘島位于巽他陸塊的西南邊緣，處于印度-澳大利亞板塊向歐亞板塊俯沖的前緣地區(qū)（Bar‐ber et al.,2005)。受俯沖作用的影響，蘇門答臘島發(fā)育由巽他海溝、弧前盆地、島弧構造帶、弧后盆地組成的典型溝-弧-盆構造體系（圖1）。

根據(jù)不同的地層系統(tǒng)、沉積古地理、古生物、巖漿旋回和構造運動特征可將蘇門答臘島劃分為東蘇門答臘地體（親岡瓦納板塊)、西蘇門答臘地體（親華夏板塊）以及臥依拉（Woyla)推覆體（圖2）。東蘇門答臘地體大部分位于弧后地區(qū)，出露地層包括石炭系—第四系，巖性主要為粉砂巖、頁巖和灰?guī)r，大部分被新生代沉積物和火山巖覆蓋（Barber et al.,2003)。西蘇門答臘地體出露地層包括石炭系—二疊系，巖性主要為灰?guī)r和火山巖。東蘇門答臘地體和西蘇門答臘地體以中央構造帶為界（高小衛(wèi)等，2015；張海坤等，2017；胡鵬等，2018)。臥依拉（Woy‐la)推覆體主要由晚侏羅世—早白堊世蛇綠巖套組成。

蘇門答臘島巖漿活動較為強烈，基性-酸性巖漿均有出露。侵入巖出露以燕山期花崗巖為主，次為印支期—海西期花崗巖體?；鹕綆r分布時代較為廣泛，石炭紀—第四紀均有分布，主要巖性為安山-玄武質(zhì)集塊巖、流紋-英安質(zhì)凝灰?guī)r。由于澳大利亞板塊的俯沖作用，形成了蘇門答臘島NW 向右旋走滑斷裂系統(tǒng)。其中，中央構造帶是規(guī)模最大的一條縱貫全區(qū)的NW 向走滑剪切帶（Hutchison, 1994; Bar‐ber et al.,2005;McCaffrey,2009)。

圖1 蘇門答臘島構造單元劃分示意圖（修改自張文佑，1986）1—歐亞板塊（Ⅰ）；2—巽他陸塊（Ⅰ1）；3—蘇門答臘島活動陸緣（Ⅰ1-1），其中Ⅰ1-11—弧前盆地，Ⅰ1-12—島弧，Ⅰ1-13—弧后盆地；4—印度-澳大利亞板塊；5—俯沖帶；6—構造界線Fig.1 Structural unit map of the Sumatra Island1—Eurasian plate(Ⅰ);2—Sunda block(Ⅰ1)；3—Sumatra active continental margin(Ⅰ1-1),divided into Ⅰ11-1—Fore arc basin,Ⅰ1-12—Island arc,Ⅰ1-13—Back arc basin;4—Indian-Australian plate;5—Subduction zone;6—Structual bandary

研究區(qū)屬于歐亞板塊與印度-澳大利亞板塊過渡帶——喜山期銅（金）成礦區(qū)的蘇門答臘-爪哇銅、金成礦帶。銅礦床類型主要為斑巖型銅（鉬、金）礦床、矽卡巖型銅（鉛、鋅）礦床，金礦床類型主要為淺成低溫熱液礦床。

銅（鉬）在研究區(qū)屬絕對優(yōu)勢礦種。據(jù)Barber等（2005）統(tǒng)計，蘇門答臘島共發(fā)現(xiàn)各類金屬礦床68處，其中，銅（鉬）礦有16處。在16處銅（鉬）礦中，具有較大儲量和找礦前景的礦床包括唐塞銅-鉬礦、Lubuk Sulasih 銅鉛鋅礦、拉瓦士銅鉛鋅礦、坦邦薩瓦銅金礦等。斑巖型銅（鉬）礦床是蘇門答臘島銅礦產(chǎn)資源的重要來源，根據(jù)目前蘇門答臘島區(qū)內(nèi)已知的礦床儲量數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，僅唐塞斑巖型銅（鉬）礦單個礦床銅儲量占島內(nèi)已知銅儲量的80%以上。因此，斑巖型銅（鉬）礦產(chǎn)的資源總量預測，對島內(nèi)銅資源總量的評估具有重要的意義。

2 典型斑巖型銅（鉬）礦床地質(zhì)特征

圖2 蘇門答臘島地質(zhì)簡圖（修改自Advokaat et al.,2018）1—新生代火山巖及沉積物；2—侏羅紀—早白堊世Woyla群；3—中-晚二疊世—三疊紀Peusangan群；4—石炭紀—早二疊世Tapanuli群；5—中央構造帶；6—蘇門答臘大斷裂；7—Woyla縫合線；8—銅礦床Fig.2 Simplified geological map of Sumatra Island(modified after Advokaat et al.,2018)1—Cenozoic volcanic rocks and sediments;2—Jurassic—Early Cretaceous Woyla Group;3—Middle-Late Permian—Triassic Peusangan Group;4—Carboniferous—Early Permian Tapanuli Group;5—Central Structural belt;6—Sumatra fault;7—Woyla suture;8—Copper deposit

唐塞斑巖銅（鉬）礦床位于蘇門答臘島北部亞齊省，班達亞齊東南約100 km 處，為島內(nèi)規(guī)模最大的斑巖型銅（鉬）礦床。礦區(qū)主要出露Woyla 群變質(zhì)巖，包括變質(zhì)火山巖以及少量大理巖和綠色片巖。礦區(qū)構造主要發(fā)育NW-SE 向斷裂，次要為近SN 向和NE 向斷裂。礦區(qū)中部發(fā)育1 個由石英閃長（斑）巖、英安斑巖組成的中新世復式巖株——唐塞斑巖，該巖株侵入于中始新世GleSeukeun復合深成雜巖體中，而該深成雜巖體侵位到中生代Woyla 群變沉積巖和變火山巖中，呈NW-SE 向展布，明顯受蘇門答臘NW 向斷裂系統(tǒng)控制。礦區(qū)銅（鉬）礦化發(fā)育于唐塞斑巖內(nèi)（圖3），顯示出典型的斑巖控礦特征。

唐塞斑巖體內(nèi)的主要蝕變類型有黑云母化、綠泥石-綠簾石化、絹云母-綠泥石-石英化、石英-絹云母化和石英-絹云母-紅柱石化（Van Leeuwen et al.，1987）。其中，石英-絹云母-綠泥石化分布最為廣泛，與礦化空間高度一致；特別是在唐塞斑巖體的中心部位，發(fā)育強石英-絹云母-綠泥石化帶，并可見富銅、鉬礦化。

圖3 唐塞斑巖型銅（鉬）礦區(qū)地質(zhì)簡圖（修改自胡鵬等，2018）1—沖積物；2—變質(zhì)沉積巖；3—變質(zhì)火山巖；4—蛇紋巖；5—唐塞斑巖；6—Gle Seukeum 復式巖體；7—淡色花崗巖；8—斷層；9—河流Fig.3 Geological sketch map of the Tangse mining area(modified after Hu et al.,2018)1—Alluvial deposits;2—Metamorphic sedimentary rocks;3—Metamorphic volcanic rocks;4—Serpentinite;5—Tangsai porphyry;6—Gle Seukeum composite rocks;7—Leucogranite;8—Fault;9—River

銅（鉬）礦石主要發(fā)育在石英閃長（斑）巖內(nèi)，呈灰白色，自形-半自形粒狀結構，脈狀構造、浸染狀構造，其金屬礦物組成主要為黃銅礦、輝鉬礦、黃鐵礦等，非金屬脈石礦物主要以石英、絹云母為主。黃銅礦呈他形粒狀，部分顆粒與黃鐵礦伴生，浸染狀零星分布在礦石中；輝鉬礦呈他形粒狀，多沿裂紋發(fā)育；黃鐵礦呈他形-半自形粒狀，細脈狀分布，局部輕微白鐵礦化，部分顆粒內(nèi)包嵌黃銅礦包體。

礦床流體包裹體的類型單一，主要發(fā)育氣液兩相包裹體；主成礦階段流體具有中高溫(280～386℃)、中等鹽度w（NaCleq）(11.46%～15.27%)、中等密度(0.73～1.11 g/cm3)的特征；成礦深度為1.64～7.72 km，平均為4.68 km，礦床形成于中等深度環(huán)境；δ34S集中分布于1.32‰～2.23‰，平均值為1.80‰，表現(xiàn)為巖漿硫來源的特征；H-O 同位素數(shù)據(jù)顯示成礦流體主要為巖漿水，后期有大氣降水混入（胡鵬等，2018）。以上礦床地質(zhì)特征以及地球化學數(shù)據(jù)顯示該礦床為中-高溫斑巖型銅（鉬）礦床。

3 斑巖型銅（鉬）礦產(chǎn)資源總量預測

蘇門答臘島斑巖型銅（鉬）礦產(chǎn)資源總量預測工作采用美國“三步式”礦產(chǎn)資源定量評價方法，該方法關鍵技術包括3 個步驟：①建立所預測礦床類型的描述性模型，并圈定該礦床類型的成礦遠景區(qū)；②利用與預測礦床類型相適應的品位-噸位模型來估計未發(fā)現(xiàn)礦床的品位、噸位質(zhì)量特征；③估計成礦遠景區(qū)內(nèi)所預測礦床類型在不同概率下的未知礦床數(shù)。最后，結合建立的品位-噸位模型以及未知礦床數(shù)的概率估計，使用蒙特卡羅統(tǒng)計試驗方法對成礦遠景區(qū)內(nèi)資源量進行模擬計算。

3.1 圈定成礦遠景區(qū)

礦床描述性模型是圈定成礦遠景區(qū)的重要依據(jù)。Cox 等（1986）提出，礦床描述性模型的主要內(nèi)容包括2 個部分：第一部分為礦床產(chǎn)出的一般地質(zhì)背景，包括大地構造背景、成礦時代范圍、巖石類型、巖石結構-構造、成礦環(huán)境等；第二部分為礦床本身特征的描述，包括礦石礦物組合、礦石結構-構造、圍巖蝕變、地球化學特征、地球物理特征等。根據(jù)蘇門答臘島已知典型斑巖型銅（鉬）礦床的研究成果，并結合1∶100萬低密度地球化學測量結果，本次建立了適用于蘇門答臘島地區(qū)的斑巖型銅鉬礦描述性模型：

（1）大地構造位置：印度-澳大利亞板塊與歐亞板塊俯沖帶，三級構造單位為蘇門答臘島弧構造帶；

（2）成礦時代：新生代（胡鵬等，2018）；

（3）巖石類型：礦化主要發(fā)育在新生代石英閃長（斑）巖、英安斑巖巖株中，巖株規(guī)模不大，侵入于由閃長巖、石英閃長巖、花崗巖組成的深成雜巖體中；

（4）礦石結構構造：自形-半自形粒狀結構、交代結構、細脈狀構造、浸染狀構造；

（5）礦石礦物組合：黃銅礦-輝鉬礦-輝銅礦；

（6）圍巖蝕變：巖體內(nèi)蝕變主要為綠泥石-綠簾石化、絹云母-綠泥石-硅化、石英-絹云母化組合，其中絹云母-綠泥石-硅化在巖株的中心部位與礦化的關系最為密切；

（7）控礦構造：蘇門答臘NW 向右型走滑斷裂系統(tǒng)；

（8）低密度化探特征：1∶100 萬低密度地球化學測量結果中，分布在島弧構造帶內(nèi)的Cu、Mo、Au 異常與已知礦床點套合好，為斑巖型銅（鉬）礦產(chǎn)遠景區(qū)的圈定提供重要的參考依據(jù)；

（9）伴生礦床類型：淺成低溫熱液型金（銀）礦、矽卡巖型銅多金屬礦；

（10）找礦標志：已知斑巖型銅礦（床）點的分布；1∶100 萬低密度地球化學Cu、Mo 及與Cu（Mo）礦化關系密切的Au元素綜合異常。

需要注意的是，蘇門答臘島斑巖型銅（鉬）礦床主要分布在蘇門答臘島島弧構造帶內(nèi)的NW 向右型走滑斷裂兩側（圖2），蘇門答臘島西部的弧后盆地并不利于該類礦床的形成；而由于該島河流主要由中部高海拔地區(qū)流向西部低海拔地區(qū)，造成Mo元素異常主要分布在弧后盆地第四系沖積物區(qū)域內(nèi)，這些異常對遠景區(qū)圈定影響不大。

根據(jù)上述斑巖型銅（鉬）礦描述性模型中礦床產(chǎn)出的地質(zhì)要素，同時結合預測區(qū)內(nèi)已知礦床（點）的空間分布，以及1∶100 萬低密度地球化學測量結果，在蘇門答臘島內(nèi)圈定了4 個斑巖型銅（鉬）成礦遠景區(qū)（表1，圖4）。

3.2 建立品位噸位模型

建立礦床品位和噸位模型是為了對成礦遠景區(qū)內(nèi)未發(fā)現(xiàn)礦床的品位和資源量進行潛力預測和評價。未發(fā)現(xiàn)礦床的礦石噸位和品位被認為與相同地質(zhì)背景下已發(fā)現(xiàn)的同類型礦床具有相似的分布規(guī)律，預測區(qū)內(nèi)未發(fā)現(xiàn)礦床的品位和噸位特征可由標準的品位-噸位模型估計得到（Singer,1993）。Cox等（1986）和Bliss（1992）根據(jù)全球礦床的數(shù)據(jù)發(fā)布了69 個礦床類型的品位-噸位模型。經(jīng)Singer 等學者完善，目前在蒙特卡洛模擬軟件（MARK3）中已經(jīng)集成了114 種不同類型礦床的品位-噸位模型（Duval,2012）。

由于蘇門答臘島地質(zhì)工作程度較低，已獲取的礦床品位、噸位數(shù)據(jù)資料不足以建立本地區(qū)的品位-噸位模型，所以本次采用斑巖型銅礦全球通用品位-噸位模型來代替本區(qū)的模型，但在使用之前需要進行t-檢驗（肖克炎等，2006）。

根據(jù)2008 年美國地質(zhì)調(diào)查局（USGS）發(fā)布的全球斑巖型銅礦品位、噸位數(shù)據(jù)建立模型(Singer,2008)，得出斑巖型銅礦品位、噸位的累積頻率分布圖及頻數(shù)分布直方圖（圖5a～d），其峰度偏度檢驗基本都服從對數(shù)正態(tài)分布。

研究區(qū)內(nèi)有2 個已知勘探程度較高的斑巖型銅礦床（唐塞銅礦、蘇利特河銅礦）的品位、噸位數(shù)據(jù)，通過Excel軟件中內(nèi)置的T-text函數(shù)對研究區(qū)礦床噸位進行t-檢驗，將之與全球通用模型的噸位進行比較，得到t-檢驗的概率為0.091>0.01，可以認為研究區(qū)礦床的噸位與全球斑巖型銅礦床的噸位之間無顯著不同，全球品位-噸位模型適用于蘇門答臘島未發(fā)現(xiàn)斑巖銅礦床。

3.3 預測未知礦床數(shù)

“三步式”資源定量評價的第三步是估算成礦遠景區(qū)內(nèi)存在但數(shù)量未知的礦床數(shù)目。未發(fā)現(xiàn)礦床數(shù)目通常在90%、50%、10%概率下進行估算，不同的概率既反映了估計的不確定性，也反映了成礦的有利度（Singer,2008）。

表1 蘇門答臘島斑巖型銅（鉬）礦床成礦遠景區(qū)Table 1 Delineated prospective areas of porphyry Cu(Mo)deposits in Sumatra

在“三步式”評價中，估算未發(fā)現(xiàn)礦床數(shù)量沒有固定的方法（Singer,1993）。Cox（1993）利用靶區(qū)統(tǒng)計法（counting targets）對波多黎各地區(qū)斑巖型銅-金未知礦床數(shù)進行預測，該方法將所圈定遠景區(qū)進行優(yōu)劣分級，最終將不同級別遠景區(qū)的數(shù)量作為不同概率下的未知礦床數(shù)目。中國常用的是德爾菲法，因為大部分地區(qū)都積累了豐富的地質(zhì)、物探、化探、遙感等資料，同時，結合當?shù)氐牡刭|(zhì)專家往往可得到良好的預測效果（婁德波等，2010）。

礦床密度模型為未發(fā)現(xiàn)礦床數(shù)量的估算提供了有用的公式，就像品位-噸位模型是未發(fā)現(xiàn)礦床質(zhì)量和規(guī)模的模型一樣(Singer, 1993)。在世界范圍內(nèi)，基于對108個開發(fā)程度較高的區(qū)域中得到10種不同類型礦床進行統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)：礦床數(shù)目與礦床的規(guī)模成比例，成礦遠景區(qū)的面積和該種類型礦床規(guī)模也成比例(Singer et al.,2001;Mosier et al.,2007)。利用這些變量進行回歸，Singer（2008）建立了所有礦床類型的通用密度模型公式。密度模型公式可以通過輸入成礦遠景區(qū)的面積和該遠景區(qū)內(nèi)所預測礦床類型噸位的中位數(shù)在任何礦床中使用，并且該密度模型提供了在90%、50%、10%概率下礦床數(shù)的估算方程(Singer et al.,2011)。該方法適用于地質(zhì)研究程度較低的地區(qū)，而且使用不受礦床類型的限制，既可以用來作為專家判斷的指南，也可以直接用來估計大多數(shù)礦床的數(shù)量，已在世界多地取得了良好的預測效果(Singer,2018)。該方法最新修訂的公式如下(Singer et al.,2011)：

圖4 印度尼西亞蘇門答臘島斑巖銅（鉬）成礦遠景區(qū)簡圖1—大-中型銅鉬礦床；2—小型銅（鉬）礦床及礦點；3—Cu化探異常；4—Au化探異常；5—Mo化探異常；6—蘇門答臘大斷裂；7—溝弧盆體系邊界；8—成礦遠景區(qū)及編號Fig.4 Simplified geological map of prospective areas for porphyry copper（molybdenum）deposits in Sumatra Island1—Large and medium-sized copper（molybdenum）deposits;2—Small copper（molybdenum）deposits and ore spots;3—Cu geochemical anoma‐lies;4—Au geochemical anomalies;5—Mo geochemical anomalies;6—Sumatra fault;7—Ditch-arc-basin system boundary;8—Copper(molybdenum)prospective area and its serial number

DensityX指在X%概率下的每100 000 km2內(nèi)的估計礦床數(shù)，X可取10%、50%、90%；a指成礦遠景區(qū)面積，單位：km2；s 指礦床噸位的中位數(shù)，單位：百萬噸；N 為預測礦床數(shù)；1.290 為在10%置信水平下自由度為106 時的t 值（t-分布中，t=t10,106df=1.290），0.3484 為控制區(qū)域礦床密度與噸位中位數(shù)比值的標準差，109為控制區(qū)域的數(shù)量，3.173為控制區(qū)域面積（km2）lg 值的平均數(shù)，?0.3292 為控制區(qū)域噸位（百萬噸）lg 值的平均數(shù)，2.615 為控制區(qū)域面積（km2）lg 值的標準差，1.188 為控制區(qū)域噸位（百萬噸）lg 值的標準差。

根據(jù)上述密度模型對蘇門答臘島斑巖銅鉬礦未知礦床數(shù)進行估算，由于研究區(qū)內(nèi)已發(fā)現(xiàn)的斑巖型銅鉬礦大多數(shù)勘探程度較低，其目前礦石量數(shù)據(jù)無法代表其真實情況，本次以標準品位-噸位模型中噸位的中位數(shù)來代替。將各個遠景區(qū)面積以及噸位的中位數(shù)代入到上述公式（1）、（2）、（3）中，得到斑巖型銅（鉬）礦不同概率下的估計礦床數(shù)（表2）。

圖5 斑巖型銅（鉬）礦床品位-噸位模型及品位-噸位頻數(shù)分布直方圖（數(shù)據(jù)引自Singer,2008）a.噸位模型；b.品位模型；c.噸位頻數(shù)分布直方圖；d.品位頻數(shù)分布直方圖Fig.5 Grade-tonnage model for porphyry coppe（rmolybdenum）deposit and grade-tonnage frequency histogram（data after Singer et al.,2008）a.Tonnage model；b.Grade model；c.Tonnage frequency histogram；d.Grade frequency histogram

由表2 可知，在圈出的4 個成礦遠景區(qū)內(nèi)，蘇門答臘島斑巖型銅（鉬）礦床在90%預測概率下礦床數(shù)為12 個，在50%預測概率下礦床數(shù)為25 個，在10%預測概率下礦床數(shù)為53個，均值為27個。

3.4 資源量估算

“三步式”定量評價最后一步是估算在不同概率下的資源量。由于蒙特卡羅方法能夠正確地模擬隨機變量的分布，再現(xiàn)它的取值規(guī)律，因而通常使用該方法將品位-噸位模型與未知礦床數(shù)的概率估計值相結合得到未知礦產(chǎn)資源量的概率分布（楊永華，1985）。在本次評價中，使用MARK3 軟件（Duval,2012）來進行蒙特卡洛模擬，軟件依據(jù)用戶輸入所預測礦床類型的品位-噸位模型以及在不同概率下（90%、50%、10%）的未知礦床數(shù)估計值得到品位、噸位及礦床數(shù)的概率分布曲線。具體不同概率下的資源量計算結果見表3，金屬量累計分布圖見圖6。

表3 斑巖型銅礦及其伴生元素的模擬資源量Table 3 Resource estimation of porphyry Cu(Mo)deposits

表2 遠景區(qū)內(nèi)斑巖型銅礦估計礦床數(shù)Table 2 Estimated number of undiscovered deposits in copper(molybdenum)prospective areas

估算結果顯示，蘇門答臘島地區(qū)斑巖型銅（鉬）礦產(chǎn)在90%預測概率下資源總量為銅2300 萬噸、伴生鉬38 萬噸。在50%預測概率下資源總量為銅8900 萬噸、伴生鉬210 萬噸。在10%預測概率下資源總量為銅22000萬噸、伴生鉬660萬噸。均值為銅17 000萬噸，鉬480萬噸。

4 結 論

（1）印度尼西亞蘇門答臘島銅（鉬）礦床類型以斑巖型銅（鉬）礦床為主，該區(qū)斑巖型銅（鉬）礦床Cu為主要成礦元素，Mo為伴生元素。

（2）構建了蘇門答臘島斑巖型銅（鉬）礦床的描述性模型，礦床主要產(chǎn)出于蘇門答臘島弧帶新生代石英閃長（斑）巖、英安斑巖等斑巖系統(tǒng)內(nèi)，NW 向蘇門答臘斷裂及其次級斷裂控制巖體分布，也控制了銅（鉬）礦化空間。

（3）依據(jù)斑巖型銅（鉬）礦床描述性模型、已知銅（鉬）礦床分布、1∶1 000 000 低密度地球化學測量結果在蘇門答臘島共圈出4 個斑巖型銅（鉬）成礦遠景區(qū)，估算出在90%預測概率下礦床數(shù)為12 個，在50%預測概率下礦床數(shù)為25 個，在10%預測概率下礦床數(shù)為53個，均值為27個。

（4）使用蒙特卡洛方法估算出蘇門答臘島地區(qū)斑巖型銅（鉬）礦在90%預測概率下資源總量為銅2300 萬噸、伴生鉬38 萬噸；在50%預測概率下資源總量為銅8900萬噸、伴生鉬210萬噸；在10%預測概率下資源總量為銅22000 萬噸、伴生鉬660 萬噸；表明該地區(qū)銅資源潛力巨大。