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    基于MORPAS的敖漢旗林家地金多金屬成礦遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測(cè)

    2022-08-19 13:58:32趙志偉劉銳藺鵬飛郭永強(qiáng)丁園孫國(guó)勝
    礦產(chǎn)勘查 2022年6期
    關(guān)鍵詞:敖漢旗礦點(diǎn)林家

    趙志偉,劉銳,藺鵬飛,郭永強(qiáng),丁園,孫國(guó)勝

    (1.核工業(yè)二四三大隊(duì), 內(nèi)蒙古 赤峰 024000; 2.吉林大學(xué), 吉林 長(zhǎng)春 130015)

    0 引言

    隨著GIS技術(shù)的不斷發(fā)展,成礦遠(yuǎn)景區(qū)的定量預(yù)測(cè)也成為眾多學(xué)者研究的熱點(diǎn)之一(聶焱和王明慧,1998;劉馳,1999;梁樹(shù)鵬,2012)。實(shí)現(xiàn)不同級(jí)別數(shù)據(jù)信息的分析和有效融合,進(jìn)而提取出找礦有利信息往往是成礦遠(yuǎn)景區(qū)的預(yù)測(cè)工作中的重點(diǎn)和難點(diǎn)之一(丁衛(wèi)平和余先川,2012;沈鈺超,2015)。

    基于GIS的多源信息的綜合評(píng)價(jià)是目前地質(zhì)領(lǐng)域中的重要發(fā)展趨勢(shì),并且在眾多地質(zhì)災(zāi)害(蔡益文,2019;彭九慧等,2019)及礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)中(吳恩政,2014)不斷發(fā)揮著重要作用。國(guó)內(nèi)外學(xué)者基于GIS理論也在不同的領(lǐng)域有著成功的應(yīng)用,并在此基礎(chǔ)上研發(fā)出了針對(duì)解決不同地質(zhì)信息融合的軟件,如國(guó)外的ArcSDM及GeoDAS等系統(tǒng),國(guó)內(nèi)的MORPAS、MRAS以及綜合信息礦產(chǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)KCYC等。此外,基于GIS的信息綜合方法也在地質(zhì)領(lǐng)域得以成功應(yīng)用。如在成礦預(yù)測(cè)中,李堃等(2009)基于MORPAS平臺(tái),使用特征分析法完成了對(duì)個(gè)舊西區(qū)錫多金屬礦的遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測(cè),并成功完成了成礦遠(yuǎn)景區(qū)的圈定。為更好融合各類(lèi)地學(xué)信息,有學(xué)者基于多元統(tǒng)計(jì)分析,提出了使用證據(jù)權(quán)法(Bonham-Carter et al.,1989;Agterberg et al.,1990)對(duì)目標(biāo)礦種進(jìn)行評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè),該方法基于現(xiàn)代成礦理論,并且以地質(zhì)、物探、化探以及遙感等數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),應(yīng)用了統(tǒng)計(jì)相關(guān)性分析方法分析各圖層的權(quán)重,從而有效提取有利成礦的相關(guān)信息作為證據(jù)圖層,定量地評(píng)價(jià)地質(zhì)因素和找礦標(biāo)志對(duì)成礦作用的影響大小,通過(guò)計(jì)算成礦后驗(yàn)概率,完成對(duì)成礦有利部位的圈定(Chen,2004;Chen et al.,2008)。隨著該方法在MORPAS軟件中實(shí)現(xiàn)了成功集成,國(guó)內(nèi)一些學(xué)者基于MORPAS平臺(tái)并利用證據(jù)權(quán)法快速有效的提取了目標(biāo)礦種,并成功圈定成礦靶區(qū)(胡鵬等,2009;聶明和王功文,2014;楊吉波,2014)。

    隨著內(nèi)蒙古敖漢旗林家地地區(qū)地質(zhì)調(diào)查工作的不斷深入,種種調(diào)查結(jié)果表明:該區(qū)域的金多金屬礦主要位于太古界建平群地層中(單子凌等,2020),并且區(qū)域內(nèi)發(fā)生強(qiáng)烈的構(gòu)造—巖漿活動(dòng),從而造成含礦熱液大量侵入和富集,因此該金屬礦同時(shí)受構(gòu)造的控制(范景遠(yuǎn),2019;高麗曄等,2019)。此外,該區(qū)域金多金屬礦點(diǎn)的分布與化探異常有著較好的套合,并且遙感蝕變信息在研究區(qū)有著很好的指示。因此,地質(zhì)構(gòu)造等證據(jù)因子使得基于證據(jù)權(quán)法實(shí)現(xiàn)該區(qū)域的成礦遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測(cè)成為可能。本文在充分分析了地層、斷裂、地球物理、地球化學(xué)以及遙感蝕變信息等找礦有利信息的基礎(chǔ)上,篩選出成礦有利的證據(jù)圖層,并基于MORPAS平臺(tái)使用證據(jù)權(quán)方法完成對(duì)研究區(qū)成礦遠(yuǎn)景區(qū)的預(yù)測(cè),成功圈定了找礦預(yù)測(cè)靶區(qū),同時(shí)對(duì)各圈定靶區(qū)基于實(shí)際地質(zhì)情況進(jìn)行了評(píng)價(jià),該結(jié)果可為研究區(qū)進(jìn)一步找礦工作提供一定的技術(shù)支持。

    1 研究區(qū)概況

    研究區(qū)位于赤峰市東約120 km,大地構(gòu)造位置位于華北地臺(tái)北部和興蒙造山帶的交匯處。中太古界烏拉山巖群和新太古界變質(zhì)深成巖組成了該區(qū)內(nèi)地臺(tái)結(jié)晶基底,蓋層建造則由長(zhǎng)城系、石炭系和侏羅系陸相碎屑巖以及廣泛分布的中酸性火山巖等組成(吳繼紅,2017;邱學(xué)祥和張慶新,2020)。

    研究區(qū)出露地層從老到新依次為:太古界建平群小塔子溝組、太古界建平群大營(yíng)子組、長(zhǎng)城系常州溝組、石炭系酒局子組、侏羅系北票組、侏羅系藍(lán)旗組、白堊系義縣組、第四系更新統(tǒng)以及全新統(tǒng)。此外,研究區(qū)內(nèi)巖漿巖主要有花崗斑巖、石英斑巖、石英二長(zhǎng)斑巖、正長(zhǎng)斑巖、黑云母斑巖、閃長(zhǎng)巖、花崗巖等(張寶印和馮勇達(dá),2020)(圖1)。由于復(fù)雜的地質(zhì)作用,區(qū)內(nèi)的部分巖石經(jīng)歷了多次的變形和變質(zhì)等改造,局部變質(zhì)程度可達(dá)到麻粒巖巖相,但其界線與圍巖接觸仍較為清晰。區(qū)域內(nèi)構(gòu)造較為復(fù)雜,主要包括褶皺、斷裂、盆地以及火山構(gòu)造等。斷裂發(fā)育主要有NW、NE和EW向(李偉等,2016),并且總體處于長(zhǎng)期活動(dòng)狀態(tài),相互之間切割和制約。中生代火山盆地和侵入巖的空間展布狀態(tài)則受多組斷裂交匯部位的控制,這也在一定程度上為多種金屬的成礦提供了有利條件。

    2 證據(jù)權(quán)法原理

    (1)

    (2)

    (3)

    圖1 敖漢旗林家地地區(qū)地質(zhì)簡(jiǎn)圖(據(jù)核工業(yè)二四三大隊(duì),2013①修改)

    式(3)中,P(D|X)表示單元中含礦的后驗(yàn)概率,F(xiàn)為證據(jù)權(quán)和。將分別賦以不同權(quán)值的地質(zhì)變量在GIS環(huán)境下進(jìn)行空間疊加和綜合分析,生成具有不同含礦后驗(yàn)概率的成礦潛力預(yù)測(cè)圖,該定量分析結(jié)果可以在一定程度上反映不同含礦潛力分區(qū)在空間上的分布,從而為進(jìn)一步的詳細(xì)勘查工作提供區(qū)域上的超前預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)(王全明和方一平,2000;申維等,2014)。

    3 成礦遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測(cè)

    3.1 網(wǎng)格單元化

    為了更好地對(duì)各證據(jù)圖層進(jìn)行分析,將各圖層進(jìn)行網(wǎng)格化處理,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型和綜合信息概念模型的融合和變換。結(jié)合研究區(qū)已有的地質(zhì)資料,本次用于證據(jù)圖層的空間尺度大小為1∶5萬(wàn),綜合研究區(qū)內(nèi)斷層等構(gòu)造實(shí)際發(fā)育情況,將研究區(qū)內(nèi)的網(wǎng)格劃分為500 m×500 m大小,網(wǎng)格單元數(shù)為9918個(gè),其中有礦單元為20個(gè),因此劃分單元中有礦的先驗(yàn)概率為20/9918=0.0020165。

    3.2 預(yù)測(cè)變量的選取及賦值

    在進(jìn)行成礦預(yù)測(cè)時(shí),需綜合統(tǒng)計(jì)單元中的成礦特征而選取合理的預(yù)測(cè)變量。為建立研究區(qū)綜合找礦模型,篩選出地質(zhì)變量、地球物理變量、地球化學(xué)變量以及遙感變量等(陳永清和劉紅光,2001)四個(gè)方面的成礦預(yù)測(cè)變量,從而使得綜合預(yù)測(cè)模型的建立更加合理和可靠?;贛ORPAS平臺(tái),使用地質(zhì)異常與信息綜合模塊對(duì)各預(yù)測(cè)變量進(jìn)行處理,主要處理步驟如圖2所示。

    由圖2可知,對(duì)于斷層等線文件圖層分析時(shí),主要對(duì)其條數(shù)、方位熵、等密度以及優(yōu)益度等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和計(jì)算;對(duì)于地層以及化探異常等面狀圖層,通過(guò)計(jì)算單位礦產(chǎn)當(dāng)量(矯東風(fēng)等,2005)來(lái)選取成礦有利度面圖層。針對(duì)不同規(guī)模儲(chǔ)量,其單位礦產(chǎn)當(dāng)量計(jì)算公式如下:

    (4)

    式(4)中,KN表示單位礦產(chǎn)當(dāng)量(km-2),N為研究區(qū)內(nèi)礦產(chǎn)當(dāng)量總數(shù)(個(gè)),S表示含礦地層地表出露面積(km2),Ni表示研究區(qū)內(nèi)不同礦產(chǎn)儲(chǔ)量規(guī)模(大/中/小),Cj=10,5,2,1分別表示大型、中型、小型以及礦點(diǎn)等不同礦產(chǎn)儲(chǔ)量規(guī)模所對(duì)應(yīng)的權(quán)系數(shù)。

    針對(duì)內(nèi)蒙古敖漢旗林家地地區(qū)已有地質(zhì)資料,分析其與礦產(chǎn)之間的賦存關(guān)系,從而選取以下5個(gè)證據(jù)圖層進(jìn)行找礦有利度分析。

    3.2.1 地層及巖體變量找礦有利度分析

    研究地層或巖體與礦點(diǎn)的空間關(guān)系時(shí),需進(jìn)行點(diǎn)面空間分析,建立礦點(diǎn)與地層或巖層的空間疊加關(guān)系,從而獲取到含有礦點(diǎn)的地層面文件,并對(duì)提取的地層面文件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和檢索,從而更好地判斷成礦最有利地層。通過(guò)對(duì)含礦地層的礦產(chǎn)當(dāng)量以及單位面積礦產(chǎn)當(dāng)量進(jìn)行計(jì)算和統(tǒng)計(jì)可知(表1),內(nèi)蒙古敖漢旗林家地地區(qū)主要成礦有利地層為建平群小塔子溝組以及二長(zhǎng)花崗巖巖體,其他地層及巖體則無(wú)明顯控礦作用。

    3.2.2 斷裂找礦有利度分析

    該研究區(qū)內(nèi)斷裂構(gòu)造發(fā)育程度較高,并且對(duì)成礦有著不同程度的影響。通過(guò)斷層線文件與礦點(diǎn)之間做點(diǎn)線分析,判定礦點(diǎn)與斷層之間的鄰近關(guān)系,確定出斷層的最佳影響范圍,從而建立斷層最佳控礦緩沖區(qū)。由圖3可知,隨著礦點(diǎn)與斷層距離的增加,礦點(diǎn)數(shù)目也在相應(yīng)的減少,當(dāng)距離大于463.95 m左右時(shí),礦點(diǎn)的數(shù)目與斷層之間已經(jīng)無(wú)明顯關(guān)系,因此設(shè)置463.95 m為斷層緩沖區(qū)最佳半徑,并由此生成斷層緩沖區(qū)面文件。

    圖2 綜合模型中各預(yù)測(cè)變量處理流程圖

    表1 敖漢旗林家地地區(qū)含礦地層及巖體參數(shù)統(tǒng)計(jì)表

    圖3 礦點(diǎn)與斷層鄰近關(guān)系統(tǒng)計(jì)圖

    此外,為了保證證據(jù)因子的獨(dú)立性以及證據(jù)因子的合理性,本文使用地質(zhì)復(fù)雜度來(lái)綜合表征地層組合熵以及斷層條數(shù)。其公式如下:

    GS=(1+LNi)×LEi

    (5)

    式(5)中,GS為地質(zhì)復(fù)雜度,LNi為斷層條數(shù),LEi為地層組合熵。

    通過(guò)統(tǒng)計(jì)地質(zhì)復(fù)雜度與礦點(diǎn)之間的關(guān)系(圖4)可知,地質(zhì)復(fù)雜度低于213.76時(shí)其與礦點(diǎn)有著較強(qiáng)的關(guān)系,因此地質(zhì)復(fù)雜度的閾值設(shè)置為213.76。

    圖4 礦點(diǎn)與地質(zhì)復(fù)雜度統(tǒng)計(jì)圖

    由于研究區(qū)內(nèi)斷裂構(gòu)造主要有EW、NE、SN以及NW向四組,它們對(duì)于區(qū)內(nèi)的多金屬礦種有著不同的控礦作用,為了更加全面表征斷層構(gòu)造,本文同時(shí)考慮了斷層等密度、方位熵、中心對(duì)稱(chēng)度等證據(jù)因子。

    3.2.3 地球物理找礦有利度分析

    研究區(qū)的地球物理資料主要為航磁測(cè)量結(jié)果。通過(guò)分析航磁異常與礦點(diǎn)的空間分布關(guān)系,從而能夠更加系統(tǒng)地建立起航磁異常與找礦的關(guān)系。由圖5可知,研究區(qū)內(nèi)磁場(chǎng)總體為跳動(dòng)型,等值線主要表現(xiàn)為正負(fù)磁場(chǎng)相間分布,空間形態(tài)展示無(wú)明顯規(guī)律。磁場(chǎng)的跳動(dòng)較為頻繁,一般在-250~250 nT之間跳動(dòng),且無(wú)明顯的空間方位跳動(dòng)趨勢(shì)。局部存在一處最高值和兩處最低值,最高點(diǎn)磁場(chǎng)可達(dá)1000 nT,主要分布于金廠溝梁鎮(zhèn)附近;最低點(diǎn)磁場(chǎng)低至 -500 nT,主要分布于北牛夕河屯和馮家杖子之間地帶。以西北溝—金廠溝梁鎮(zhèn)為界,北部區(qū)域總體以負(fù)磁場(chǎng)為背景,其中夾雜正磁異常,形態(tài)較好及規(guī)模較大的正磁異常有三處,分別位于西北溝—官營(yíng)子—窖溝、金廠溝梁和大東營(yíng)子地區(qū);南部區(qū)域以正磁場(chǎng)為背景,其中夾雜多處負(fù)磁異常。

    3.2.4 地球化學(xué)找礦有利度分析

    證據(jù)權(quán)法要求有益證據(jù)因子盡可能多的情況下,變量之間也要滿足條件獨(dú)立性原則。因此本文對(duì)內(nèi)蒙古敖漢旗林家地地區(qū)已有15種1∶5萬(wàn)水系沉積物測(cè)量樣品元素含量進(jìn)行分析時(shí),在保證研究Au元素異常的同時(shí),同樣也考慮到其他元素的相關(guān)性。為了更加直觀看出Au元素與其他元素直接的關(guān)系,根據(jù)各元素之間相關(guān)系數(shù)做出各元素之間的聚類(lèi)譜系圖(圖6)。該圖中,Au元素與Sb、Ag、Hg、Cu、W分為一組,W與其他幾組元素之間相關(guān)性較弱,因此不參與計(jì)算,但由于Sb、Ag、Hg之間的相關(guān)性較強(qiáng),因此無(wú)法同時(shí)作為證據(jù)圖層。為了更好地利用已有信息,將三者使用主成分分析方法進(jìn)行信息綜合。通過(guò)計(jì)算,三者第一組分貢獻(xiàn)率為82.3%,超過(guò)80%,因此選用第一主成分作為三者的綜合信息。綜上,選用Au元素異常,Cu元素異常以及PC1(Sb-Ag-Hg)作為證據(jù)圖層,既充分利用了已有資料,又保證了證據(jù)圖層間盡可能獨(dú)立??紤]到地球化學(xué)元素異常的非線性問(wèn)題,本文使用元素含量—面積分形模型(C-A模型)(楊浩等,2015)完成三種異常下限的圈定,圈定的下限分別為5.75、25.41以及0.62,從而使得圈定的結(jié)果兼顧到地球化學(xué)元素含量的頻率分布的同時(shí),又考慮到地球化學(xué)元素之間的空間關(guān)系。

    圖5 敖漢旗林家地地區(qū)航磁(ΔΤ)異常平面圖

    圖6 敖漢旗林家地地區(qū)水系沉積物Pearson系數(shù)聚類(lèi)譜系圖

    3.2.5 遙感找礦有利度分析

    由于研究區(qū)內(nèi)金礦主要是熱液型礦床,并且經(jīng)過(guò)查證主要礦化蝕變有:硅化、絹云巖化、鉀化、綠簾石化和綠泥石化等,這使得通過(guò)遙感影像提取蝕變信息成為可能。本文使用Landsat8拍攝的遙感影像完成對(duì)研究區(qū)內(nèi)蝕變信息的提取,影像拍攝時(shí)間為2013年11月22日,云量0.01%,并已完成原始影像的幾何校正、圖像融合、正射校正、大氣校正、裁剪、植被以及水體掩膜等預(yù)處理操作。為了使得提取結(jié)果更為準(zhǔn)確和高效,本文采用主成分分析法(茹菲娜·阿力木江等,2022)完成對(duì)研究區(qū)內(nèi)的羥基和鐵染等蝕變信息的提取。

    (1)羥基和鐵染蝕變信息的提?。豪弥鞒煞址治龇ㄌ崛⊙芯繀^(qū)的羥基蝕變異常信息,根據(jù)羥基波譜特征,選取B2、B5、B6、B7四個(gè)波段進(jìn)行主成分分析提取羥基蝕變異常。再根據(jù)羥基蝕變礦物的主分量判斷標(biāo)準(zhǔn)(Crósta et al.,2003),即B5和B7貢獻(xiàn)系數(shù)應(yīng)與B6相反。由表2可知,PC4滿足含蝕變異常信息主分量,因此選擇PC4提取羥基蝕變異常信息。同理,根據(jù)鐵染波譜特征,選取B2、B4、B5、B6四個(gè)波段進(jìn)行主成分分析提取鐵染蝕變異常。再根據(jù)鐵染主分量判斷標(biāo)準(zhǔn)(Crósta et al.,2003),B2和B5貢獻(xiàn)系數(shù)應(yīng)與B4相反。由表2可知,PC3滿足含蝕變異常信息主分量,因此選擇PC3提取鐵染蝕變異常信息。

    (2)蝕變異常分級(jí):為了充分考慮統(tǒng)計(jì)單元的頻率以及空間分布關(guān)系,使用含量—面積分形模型(C-A分形模型)(鄭玉燕,2019)實(shí)現(xiàn)其蝕變異常的分級(jí)。這充分考慮到了地質(zhì)過(guò)程的非線性以及蝕變信息分布的自相似性,從而能夠更好地分離背景,突出蝕變異常信息,蝕變信息提取結(jié)果見(jiàn)圖7。

    根據(jù)提取出的遙感蝕變信息,結(jié)合研究區(qū)實(shí)際地質(zhì)情況進(jìn)行研究區(qū)異常區(qū)域的圈定。圈定的原則為:(1)多方向斷裂交匯部位或斷裂構(gòu)造集中區(qū);

    圖7 敖漢旗林家地地區(qū)蝕變信息提取結(jié)果圖1—一級(jí)羥基異常;2—二級(jí)羥基異常;3—一級(jí)鐵染異常;4—二級(jí)鐵染異常;5—異常圈定及編號(hào);6—研究區(qū)邊界

    (2)環(huán)形構(gòu)造集中分布區(qū);(3)有與礦化蝕變有關(guān)的遙感羥基異?;蜩F染異常,即成礦有利地層分布區(qū)域。綜合以上三點(diǎn)共圈定出8處研究區(qū)蝕變異常區(qū)(圖7)。

    3.3 證據(jù)權(quán)法找礦模型

    在MORPAS系統(tǒng)中,采用證據(jù)權(quán)重法對(duì)模型單元的數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行了計(jì)算,確定了對(duì)找礦有利證據(jù)圖層的權(quán)系數(shù)(表3),據(jù)此建立了內(nèi)蒙古敖漢旗林家地地區(qū)的綜合找礦模型。在表3中,變量權(quán)系數(shù)的大小是表征與其有關(guān)的礦化強(qiáng)弱的指標(biāo),權(quán)系數(shù)越大,該預(yù)測(cè)變量定義的地質(zhì)因素在成礦過(guò)程中的作用也就越大。

    表2 蝕變信息主成分特征向量矩陣

    表3 蝕變信息主成分特征向量矩陣

    3.4 成礦遠(yuǎn)景區(qū)的圈定及驗(yàn)證

    根據(jù)研究區(qū)每個(gè)網(wǎng)格單元的金多金屬礦后驗(yàn)概率所生成的等值線做出了內(nèi)蒙古敖漢旗林家地地區(qū)成礦潛力預(yù)測(cè)圖(圖8)。根據(jù)研究區(qū)綜合證據(jù)權(quán)等值線的后驗(yàn)概率大小,選取了后驗(yàn)概率為0.8和0.6分別作為一級(jí)成礦遠(yuǎn)景區(qū)和二級(jí)成礦遠(yuǎn)景區(qū)的閾值,并分別圈定出了一級(jí)和二級(jí)成礦遠(yuǎn)景15個(gè)和17個(gè)。各成礦遠(yuǎn)景區(qū)圈定的位置、地層或巖體、斷裂發(fā)育情況以及找礦遠(yuǎn)景的潛力評(píng)價(jià)等統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表4。

    根據(jù)已有的地球化學(xué)資料,金多金屬元素在區(qū)域的空間分布上具有一致性,水系沉積物中的Au高值區(qū)分布與新太古界變質(zhì)巖老地層的分布基本一致,褶皺斷裂構(gòu)造發(fā)育地段表現(xiàn)最為明顯。因此對(duì)表4中一級(jí)遠(yuǎn)景區(qū)潛力評(píng)價(jià)時(shí),在太古界變質(zhì)巖地層以及斷裂發(fā)育的地方認(rèn)為其具有較好的找礦前景。此外,I-G圈定在全新統(tǒng)砂質(zhì)地層中,并且該區(qū)域并無(wú)斷裂等構(gòu)造的發(fā)育,雖然伴隨著較好的化探異常,這可能與現(xiàn)代河流沖積形成的沉積物有關(guān),因此認(rèn)為該區(qū)域的找礦前景一般。

    二級(jí)遠(yuǎn)景區(qū)的圈定標(biāo)準(zhǔn)與一級(jí)遠(yuǎn)景區(qū)相似,但其在后驗(yàn)概率上低于一級(jí)遠(yuǎn)景區(qū)。根據(jù)金多金屬的發(fā)育與新太古界變質(zhì)巖老地層的分布基本一致,并且褶皺斷裂構(gòu)造發(fā)育地段表現(xiàn)最為明顯的標(biāo)準(zhǔn),圈定了成礦遠(yuǎn)景區(qū)并對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)。由表4可知,對(duì)于圈定在變質(zhì)巖中的各成礦遠(yuǎn)景區(qū),若無(wú)斷裂等構(gòu)造發(fā)育,即認(rèn)為金多金屬元素?zé)o明顯運(yùn)移通道,則認(rèn)為該區(qū)域的找礦前景一般。

    研究區(qū)內(nèi)已知金礦點(diǎn)共20處,其中有13處落入所圈定的遠(yuǎn)景區(qū)內(nèi),共占總礦點(diǎn)的65%,超過(guò)一半以上的落在了一級(jí)遠(yuǎn)景區(qū)內(nèi),從而表明本次證據(jù)圖層的選擇是合理的,結(jié)果是可靠的,因此可以為進(jìn)一步的找礦工作提供參考依據(jù)。

    此外,仍然有7個(gè)礦點(diǎn)未落入遠(yuǎn)景區(qū)內(nèi),可能是因?yàn)檫@幾個(gè)礦點(diǎn)規(guī)模較小,從而導(dǎo)致找礦標(biāo)志不明顯,但這些礦點(diǎn)仍落在圈定的成礦遠(yuǎn)景區(qū)附近。表明這些礦點(diǎn)的附近也是良好的找礦靶區(qū),這些靶區(qū)仍具有較大的找礦前景。

    4 結(jié)論

    (1)在內(nèi)蒙古敖漢旗林家地地區(qū)基于GIS建立了金多金屬礦綜合信息找礦模型,融合了地質(zhì)、地球物理、地球化學(xué)以及遙感等方面的要素,實(shí)現(xiàn)了該地區(qū)從地質(zhì)找礦定性模型到定量模型的轉(zhuǎn)換,從而在一定程度上提高了該地區(qū)成礦預(yù)測(cè)的效率。

    (2)對(duì)地質(zhì)、地球物理、地球化學(xué)以及遙感等方面的找礦有利度分別進(jìn)行了分析,并且建立地球化學(xué)以及遙感蝕變信息綜合證據(jù)圖層時(shí),在充分考慮各證據(jù)獨(dú)立的前提下,引入了含量—面積分形模型(C-A模型)用于地球化學(xué)元素異常以及遙感蝕變信息的劃分,使得結(jié)果更加準(zhǔn)確,從而在建立證據(jù)圖層時(shí)更加合理和可靠。

    (3)基于MORPAS軟件,利用證據(jù)權(quán)法對(duì)內(nèi)蒙古敖漢旗林家地地區(qū)進(jìn)行了成礦遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測(cè),圈定了大小不一的15個(gè)一級(jí)和17個(gè)二級(jí)遠(yuǎn)景區(qū),并且超過(guò)一半礦點(diǎn)落入圈定的遠(yuǎn)景區(qū)內(nèi),證明了該方法的合理性和可靠性。同時(shí)在圈定的幾個(gè)較大的遠(yuǎn)景區(qū)中,金廠梁溝鎮(zhèn)(I-L)、馬家溝—盧家地一帶(I-M)以及貝子府公社—社力虎(I-B、I-C、I-F、I-I、I-J)等地附近具有較大的找礦前景。

    圖8 敖漢旗林家地地區(qū)成礦潛力預(yù)測(cè)圖

    表4 敖漢旗林家地地區(qū)I—II級(jí)遠(yuǎn)景區(qū)統(tǒng)計(jì)表

    續(xù)表4

    注 釋

    ① 核工業(yè)二四三大隊(duì). 2013. 內(nèi)蒙古敖漢旗林家地等五幅1∶5萬(wàn)區(qū)域礦產(chǎn)地質(zhì)調(diào)查報(bào)告[R].

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