云南普朗銅礦三維地質(zhì)建模與深部找礦預測

(1. 中國地質(zhì)大學(武漢)資源學院，湖北 武漢 430000；2. 河南省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局第二地質(zhì)勘查院,河南 鄭州 450000)

0 引 言

目前，我國礦產(chǎn)資源勘查工作的重點逐漸由地表、淺部、易識別礦向深部轉(zhuǎn)移，勘查工作不斷深入,找礦難度進一步加大，傳統(tǒng)的找礦方法在深部礦體預測中遇到了瓶頸。隨著三維地質(zhì)建模與預測技術(shù)的不斷發(fā)展(王功文等,2007,2008；Wang et al.,2012；Epting et al.,2013)，三維地質(zhì)模型預測更能適應當前的找礦需要。陳建平等(2007, 2009, 2012)先后在云南個舊地區(qū)、新疆可可托海、陜西小秦嶺金礦田等地區(qū)開展了大量三維地質(zhì)建模及深部成礦預測工作，并相繼提出了三維可視化預測模型找礦方法以及對大比例尺隱伏礦體的定量預測方法；向中林等(2009)探討了基于不同工程鉆探獲取的地質(zhì)數(shù)據(jù)實現(xiàn)地質(zhì)信息的三維可視化表達；毛先成等(2016)以廣西大廠錫多金屬礦床為例，通過系統(tǒng)分析成礦規(guī)律、控礦因素，構(gòu)建了深部定位預測模型，提出了適用于深部找礦系統(tǒng)的可視化預測方法；王功文等(2011)綜合利用物化遙等信息，開展了隱伏礦體的三維建模及定位定量預測。

在前人研究的基礎(chǔ)上，總結(jié)了適用于普朗銅礦床的找礦地質(zhì)模型，運用Surpac軟件建立了研究區(qū)三維地質(zhì)體模型，以立方體預測模型理論為指導，對研究區(qū)進行了深部找礦預測，為普朗銅礦的增儲提供找礦靶區(qū)。

1 成礦地質(zhì)背景

研究區(qū)位于滇西北與四川接壤地帶，甘孜—理塘板塊結(jié)合帶西側(cè)，德格—中甸陸塊東緣(圖1)。區(qū)內(nèi)斷裂構(gòu)造發(fā)育，巖漿活動強烈，巖漿巖分布廣泛，為斑巖型銅礦的形成提供了極為有利的地質(zhì)環(huán)境,形成了以銅鉬多金屬為主的雪雞坪、紅山等大型斑巖-矽卡巖型礦床，成礦地質(zhì)條件較好(李文昌,2007)。

區(qū)內(nèi)出露地層主要為三疊系，由老至新依次劃分為尼汝組、曲嘎寺組、圖姆溝組、喇嘛啞組，其中曲嘎寺組與圖姆溝組為區(qū)內(nèi)主要賦礦層位(曾普勝等,2003；李文昌等，2015)。

區(qū)域構(gòu)造格架呈北西—南東向，發(fā)育一系列北西、北北西向緊密線性褶皺和同向斷裂(范玉華等,2006)。在安山巖、英安巖、流紋巖及火山碎屑巖組成的巖蓋下，石英閃長玢巖大面積出露，部分巖體中見石英二長斑巖，為銅礦成礦的主要賦礦巖石。

圖1 研究區(qū)區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造簡圖(a) 區(qū)域大地構(gòu)造位置圖；(b) 古義敦島弧地區(qū)構(gòu)造地質(zhì)簡圖；(c) 中甸地區(qū)地質(zhì)簡圖(據(jù)Wang et al.,2011；Yang et al.,2016；楊鎮(zhèn)，2017)Fig. 1 Regional geological structure sketch of the study area(a) Regional tectonic position; (b) Tectonic geological sketch of ancient Yidun island arc area; (c) Geological sketch of Zhongdian area (after Wang et al., 2011; Yang et al., 2016; Yang, 2017)

普朗銅礦區(qū)共圈定銅礦體20條，鉛鋅銀多金屬礦體3條，其中銅礦體主要分布于首采區(qū)普朗復式斑巖體Ⅰ號巖體中。

2 三維地質(zhì)模型構(gòu)建與成礦有利信息提取

2.1 三維地質(zhì)模型構(gòu)建

三維地質(zhì)建模實現(xiàn)了地質(zhì)體在三維空間的可視化及地質(zhì)信息的有效集成。利用已有的地形地質(zhì)圖、勘探線剖面圖、鉆孔資料等，使用剖面建模法構(gòu)建研究區(qū)的地表、構(gòu)造、礦體、巖體以及蝕變模型(圖2)。

圖2 研究區(qū)三維地質(zhì)模型(a) 研究區(qū)三維空間范圍；(b) 地表模型；(c) 構(gòu)造模型；(d) 礦體模型；(e) 巖體模型；(f) 蝕變帶模型F3-1-斷裂及編號；KT1-礦體及編號Fig. 2 3D geological model of the study area(a) 3D space scope of the study area; (b) Surface model; (c) Structural model; (d) Ore body model; (e) Rock mass model; (f) Alteration zone model

根據(jù)研究區(qū)實體模型的范圍建立普朗銅礦床三維塊體模型，模型區(qū)坐標范圍為南北長3 200 m，東西寬2 000 m，高程3 000～4 485 m?；诳碧骄€間距、鉆孔工程間距及計算機性能等多方面考慮，模型建塊劃分尺度為16 m ×16 m×10 m，塊體模型單元塊總計2 237 679個，同時對各控礦要素進行塊體劃分(表1)并賦值。

表1 各地質(zhì)體塊體數(shù)統(tǒng)計結(jié)果

2.2 成礦有利信息提取

2.2.1 找礦模型構(gòu)建 云南普朗銅礦床為斑巖型銅礦床，構(gòu)造條件在成礦過程中起著重要作用，區(qū)內(nèi)2條主斷裂均為成礦前斷裂，其交會部位為礦質(zhì)的運移和沉淀提供了有利條件和場所，控制著成礦巖體的產(chǎn)出。區(qū)內(nèi)巖漿巖廣泛發(fā)育，以侵入巖為主，是產(chǎn)生礦床的決定性因素，已知的銅礦化體均賦存于斑巖體中。區(qū)內(nèi)蝕變發(fā)育，由巖體中心向外依次為鉀化硅化帶、黃鐵絹英巖化帶及青磐巖化帶，其中鉀化硅化帶及黃鐵絹英巖化帶與銅礦化的關(guān)系最為密切。綜合考慮文獻資料及各類物化探資料，對礦床的區(qū)域地質(zhì)背景、礦床成因類型、控礦要素等進行系統(tǒng)分析，建立研究區(qū)找礦地質(zhì)模型(表2)。

2.2.2 巖體有利信息提取 研究區(qū)主要巖漿巖巖體為普朗復式巖體，普朗復式巖體中的石英二長斑巖與礦體疊合最多，石英二長斑巖作為區(qū)內(nèi)最主要的容礦圍巖，其全巖礦化反映其與成礦的關(guān)系最為密切；石英閃長玢巖與花崗閃長斑巖與礦體亦有部分疊合。3種巖體的含礦性統(tǒng)計(礦塊比指該范圍內(nèi)對應巖體內(nèi)單元塊所含銅礦體的塊數(shù)占總銅礦體塊數(shù)的比率，含礦率指含礦塊體數(shù)占巖體總塊體數(shù)的比率)結(jié)果(圖3)展示了不同巖體內(nèi)的含礦塊體數(shù)特征，可見石英二長斑巖和花崗閃長斑巖與成礦關(guān)系密切，將其提取作為找礦地質(zhì)異常要素。

表2 研究區(qū)找礦地質(zhì)模型

圖3 有利巖體確定Fig. 3 Determination of favorable rock mass

2.2.3 蝕變帶信息提取 研究區(qū)內(nèi)蝕變廣泛發(fā)育，由勘探線剖面圖可見，幾乎所有的礦體都位于蝕變帶范圍內(nèi)。礦體和蝕變帶實體模型的疊合顯示，銅礦體與鉀化硅化帶的位置基本重疊，絹英巖化帶主要對應銅礦化的部分，至青磐巖化帶礦化基本消失。3種蝕變帶含礦性統(tǒng)計(圖4)顯示，鉀化硅化帶與礦體在空間上的疊合最多，共包含已知礦體塊數(shù)201 881個，占已知礦體總數(shù)的88.84%；與礦體部分疊合的黃鐵絹英巖化帶和鉀化硅化帶均為該礦床成為斑巖型礦體的必要條件，兩者共包含已知礦體塊數(shù)223 423個，占已知礦體總數(shù)的98.32%，因此將其共同作為此次預測的找礦地質(zhì)異常要素。

圖4 有利蝕變帶確定Fig. 4 Determination of favorable alteration zone

2.2.4 構(gòu)造信息提取 研究區(qū)礦體受次級斷裂和巖體的雙重控制，石英二長斑巖作為主要含礦巖體，其產(chǎn)出主要受區(qū)內(nèi)北西向及北東向斷裂控制。斷裂模型顯示，整個礦體主要出現(xiàn)在斷裂構(gòu)造兩側(cè)一定范圍之內(nèi)。

將區(qū)內(nèi)2條主要斷裂構(gòu)造進行一定范圍的緩沖區(qū)處理，考慮其影響范圍的大小，以20 m的范圍為間隔，分別作出100～400 m的斷裂緩沖區(qū)實體模型及塊體模型，將其與礦體模型疊合進行空間分析，統(tǒng)計不同范圍的斷裂緩沖區(qū)模型與已知礦體的重合情況(表3，圖5)，發(fā)現(xiàn)在240 m緩沖區(qū)的交點處含礦率與礦塊比達到最優(yōu)值，最終根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果將斷裂240 m緩沖區(qū)作為此次預測的找礦地質(zhì)異常要素。

表3 不同斷裂緩沖區(qū)范圍與礦化體疊加統(tǒng)計結(jié)果

2.2.5 地球化學信息提取 由普朗銅礦床含有的Mo、Zn、W、Pb、Ag、Au等元素的分量化探分析結(jié)果可見，Mo、Au異常與深部的銅礦體具有很好的對應關(guān)系。共收集到有用鉆孔238個(圖6)，Cu分析數(shù)據(jù)34 278個，Mo分析數(shù)據(jù)15 698個，Au分析數(shù)據(jù) 6 559個，使用距離冪次反比法對全區(qū)單元塊進行Cu、Mo、Au 3種元素含量插值，然后將其作為證據(jù)層劃分成不同的品位區(qū)間，分別進行證據(jù)層權(quán)值的計算。結(jié)果(表4)顯示，Cu、Mo和Au品位均為研究區(qū)成礦的重要因素，相同證據(jù)層中不同品位范圍對成礦的影響均存在差異。根據(jù)計算結(jié)果，最終選取w(Cu)>0.10%、w(Mo)>0.010%、Au品位>0.10 g/t作為找礦有利區(qū)，并建立地球化學異常找礦標志模型。

圖5 斷裂有利緩沖區(qū)確定Fig. 5 Determination of fracture favorable buffer zones

圖6 普朗銅礦三維鉆孔模型Fig. 6 Three-dimensional drilling model of the Pulang copper deposit

表4 各證據(jù)層權(quán)值參數(shù)

對找礦模型設(shè)定的5類成礦預測因子進行定量分析與提取，基于實際地質(zhì)情況建立了研究區(qū)的找礦預測模型(表5)。

各找礦有利要素信息的定量化提取和統(tǒng)計分析結(jié)果(圖7，表6)顯示，預測模型中巖體、蝕變帶是最有效的找礦信息，統(tǒng)計結(jié)果與普朗銅礦的成礦規(guī)律一致。

3 深部找礦預測

基于找礦預測模型，利用證據(jù)權(quán)法與信息量法進行成礦有利信息的計算, 根據(jù)二者計算結(jié)果的高值疊加區(qū)確定有利成礦部位。

3.1 證據(jù)權(quán)法

證據(jù)權(quán)法以貝葉斯條件概率為基礎(chǔ)，通過計算和利用各種不同證據(jù)的權(quán)重，將多種證據(jù)相結(jié)合，以預測某個事件是否會發(fā)生。隨著GIS技術(shù)的應用(Agterberg et al., 1993)，該方法開始用于礦產(chǎn)預測。陳建平等(2007)將二維證據(jù)權(quán)算法成功引入三維礦產(chǎn)資源預測,效果很好。

在對各找礦有利要素信息進行定量化提取和統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)上，分別計算各找礦要素的正負相關(guān)性與權(quán)重值(表7)。結(jié)果顯示：石英二長斑巖和花崗閃長斑巖的權(quán)重均>2.2，與研究區(qū)銅礦成礦關(guān)系密切；鉀化硅化帶和黃鐵絹英巖化帶權(quán)重均>5.8，與礦床為斑巖型銅礦床的結(jié)論一致；斷裂緩沖帶的權(quán)重>3.1，說明斷裂對區(qū)內(nèi)銅礦的形成起到了一定的作用。

按0.05的間隔將后驗概率值劃分為不同的區(qū)間，統(tǒng)計各區(qū)間內(nèi)的預測塊體含已知礦體的數(shù)量。結(jié)果顯示，后驗概率值>0.95的單元包含了77.69%的已知礦體，為較合適的閾值，最終將研究區(qū)后驗概率值>0.95的范圍作為成礦有利區(qū)域。

表5 研究區(qū)找礦預測模型信息

圖7 已知礦體在各預測標志中分布統(tǒng)計圖Fig. 7 Distribution statistics of the known ore bodies in all predicted markers

表6 普朗銅礦床立方體預測變量統(tǒng)計

3.2 信息量法

信息量法是預測找礦遠景區(qū)的統(tǒng)計分析方法，具有非參數(shù)性、單變量統(tǒng)計的特點(Vysokoostro-vskaya et al., 1968)。該方法以地質(zhì)異常理論為指導思想，通過統(tǒng)計各地質(zhì)要素與找礦標志中的找礦信息量，對各控礦地質(zhì)因素和找礦標志的指示作用作定量評價，以找出有利成礦位置。信息量值的計算結(jié)果見表8。

表7 普朗銅礦床找礦要素權(quán)重

在計算出各有利找礦標志的信息量后，計算研究區(qū)所有可視化單元的信息量總和，并分別統(tǒng)計不同信息量值區(qū)間內(nèi)疊合已知礦體的單元塊數(shù)，根據(jù)實際情況，將1.8、2.4定為區(qū)內(nèi)含礦與富礦的信息量值界限，由此劃分出1.8～2.4、>2.4兩個級別。

3.3 定量預測結(jié)果評價

證據(jù)權(quán)法與信息量法2種預測方法得出的計算結(jié)果(表7，表8)具有一致性，隨著信息量值和后驗概率的不斷升高，滿足條件的單元塊數(shù)不斷減少，含礦率不斷升高，逐步篩選出有利成礦的塊體。

結(jié)合兩種計算結(jié)果將成礦有利區(qū)域劃分為2個級別，劃分原則為：一級有利區(qū)間的信息量總值>2.4且后驗概率>0.95，二級有利區(qū)間的信息量總值在1.8～2.4之間且后驗概率值>0.95。

分別對2個級別的有利區(qū)間塊體進行著色并與已知礦體共同顯示，統(tǒng)計其所占塊數(shù)和含礦塊數(shù)(表9)，可見預測立方塊體信息量與后驗概率高值區(qū)與已知礦體的位置十分吻合，綜合預測的有利區(qū)間已包含了絕大部分礦體，說明預測結(jié)果具有一定的準確性，在已知礦體外圍的立方體也具有相對較高的數(shù)值(圖8)。

表8 普朗銅礦床找礦要素信息量

表9 有利成礦區(qū)間含礦塊數(shù)統(tǒng)計結(jié)果

圖8 成礦有利區(qū)與已知礦體位置關(guān)系圖Fig. 8 Relationship between the ore-forming favorable area and the known ore body

3.4 靶區(qū)圈定

結(jié)合研究區(qū)的地質(zhì)特征及已有找礦成果，在區(qū)內(nèi)圈定了2 處找礦預測靶區(qū)(圖9)。

3.4.1 靶區(qū)1 位于研究區(qū)3—16號勘探線范圍內(nèi)，長約700 m，寬400 m，標高3 080～3 720 m。該區(qū)化探異常明顯，圍巖蝕變強，整體處于鉀化硅化帶與黃鐵絹英巖化帶交界處，受巖體的影響較大。高信息量塊體主要集中在主礦體KT1西側(cè)深部一帶，找礦前景較好。

3.4.2 靶區(qū)2 位于研究區(qū)0—3號勘探線范圍內(nèi)，長約140 m，寬300 m，標高3 500～3 928 m。該區(qū)位于斷裂緩沖區(qū)影響范圍內(nèi)，受花崗閃長斑巖影響較大，Mo異常明顯，為成礦有利區(qū)域。

3.5 靶區(qū)資源量預測

通過三維可視化模型對圈定的深部找礦靶區(qū)進行資源量預測，計算公式為：

Qm=Σ(ViCiρt)

(1)

圖9 找礦靶區(qū)成果圖(a) 靶區(qū)與礦體垂直投影圖；(b) 靶區(qū)與礦體平面圖；(c) 靶區(qū)傾伏圖Fig. 9 Prospecting target area results(a) Vertical projection of target area and ore body; (b) Plan of target area and ore body; (c) Target dip rendering

野外采集礦石Cu平均品位為0.248%，勘探報告顯示銅礦石的體積質(zhì)量為2.68 t/m3。含礦系數(shù)用各鉆孔中含礦樣品與非礦樣品的長度比代替，其中，含礦樣長總計10 188.4 m，非礦樣長總計17 859.16 m，計算得出含礦系數(shù)為36.33%。深部預測靶區(qū)Cu金屬量計算結(jié)果見表10。

靶區(qū)1內(nèi)礦體單元總數(shù)為16 792個，總體積為4 298.8萬m3，Cu平均品位為0.248%，由區(qū)內(nèi)礦體的含礦系數(shù)36.33%可計算得到Cu金屬預測量為103 799.26 t。

靶區(qū)2內(nèi)礦體單元總數(shù)為1 856個，總體積為475.14萬m3，由礦體含礦系數(shù)36.33%計算最終得到Cu金屬預測量為11 472.81 t。

2 個靶區(qū)預測Cu金屬量總計115 272.07 t，綜上表明研究區(qū)仍具有較為可觀的找礦潛力。

表10 靶區(qū)Cu金屬量預測結(jié)果

4 結(jié) 論

(1) 建立了一套完整的包括礦體、地表、構(gòu)造、巖體、蝕變帶的普朗銅礦床三維地質(zhì)體模型。

(2) 通過對普朗銅礦床成礦規(guī)律及控礦要素的分析建立了找礦地質(zhì)模型，提取了有利找礦要素。運用證據(jù)權(quán)法和信息量法進行礦床的定位定量預測，最終在KT1礦體的兩側(cè)圈定了2 處靶區(qū)，計算得出靶區(qū)Cu金屬的預測總量為115 272.07 t。