矿床统计预测-矿床模型法及特征分析法
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矿床统计预测讲义简介矿床统计预测是指通过对已知矿床数据进行统计分析和模型建立,从而对未知矿床进行预测的一种方法。
它是矿床勘探中重要的工具之一,可以帮助矿业公司和勘探者制定科学合理的采矿方案和决策。
本讲义将介绍矿床统计预测的基本原理、主要方法和实际应用,帮助读者了解和掌握该领域的知识和技能。
内容1. 矿床统计预测的基本原理矿床统计预测是基于已知矿床数据的分析和模型建立,通过对已有数据进行统计分析,找出其中的规律和趋势,从而对未知矿床进行预测。
其基本原理包括:•数据收集:收集已知矿床的地质勘探数据,包括地质剖面、岩石样品、地球物理扫描等。
•数据分析:对已有数据进行统计分析,包括数据的中心趋势、离散程度、分布形态等。
•模型建立:根据数据分析结果建立预测模型,包括回归模型、聚类模型、神经网络模型等。
•预测验证:利用已有数据验证模型的准确性和预测能力。
2. 矿床统计预测的主要方法矿床统计预测涉及多种统计学和数学方法,常用的方法包括:2.1. 回归分析回归分析是一种用于探索因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。
在矿床统计预测中,回归分析可用于确定地质因素对矿床分布的影响程度,并建立预测模型。
2.2. 空间插值空间插值是一种通过已有数据推断未知位置上的值的方法。
在矿床统计预测中,空间插值可用于填补数据缺失的位置,从而得到完整的矿床数据集。
2.3. 聚类分析聚类分析是一种将相似对象归为一类的方法。
在矿床统计预测中,聚类分析可用于将矿床按照地质特征划分为不同的类型,为矿床预测提供参考。
2.4. 神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型。
在矿床统计预测中,神经网络可用于识别矿床数据中的隐藏关系,并建立预测模型。
3. 矿床统计预测的实际应用矿床统计预测在矿业勘探中有着广泛的应用,主要包括以下几个方面:3.1. 矿床评估通过对已有数据的统计分析和模型建立,可以对矿床进行定量评估,包括矿床的储量、品位、开采潜力等指标。
矿产预测方法的分类
(一)数学分类
GIS矿产预测方法体系中主体是数学模型,涉及的众多方法按数字原理大致归并以下几类:
1.统计模型,如因子分析、对应分析、判别分析、回归分析、数量化理论等。
对连续型和离散型变量都能进行统计分析。
2.纯代数模型,如特征分析、主成分分析、聚类分析、趋势分析、逻辑信息法。
他们立足于矩阵运算、无统计分析能力。
另有一些模型纯属数学运算,如体积估计法、丰度估计法等。
3.特种数学模型,如模糊数学、数字滤波、信息量等,这类模型有的包含有统计概念。
4.专家系统模型,专家系统实际上是一个计算机系统,是以逻辑数学模型,用系统的知识,表达及其推理过程中的逻辑关系。
但也使用了众多的数学模型,如统计模型、模糊集、人工神经网络等。
5.主观模型,专家评分法、德尔非法、主观概率法等,有时也要使用上述几类模型。
(二)矿产预测实用分类
在矿产预测实践和大多数程序系统中,按矿产预测成果的性质划分矿产预测方法的类型,大体分为以下几类:
1.定量预测方法类体积估计法、丰度估计法、地球化学块体预测法、蒙特卡罗法、回归分析法、特征分析法、逻辑信息法、证据权法等等;
2.定性预测方法类数量化理论、概率回归、模糊数字、秩相关、列联表、成因地质模型法、总体分解、趋势面分析法、判别分析法、聚类分析法、因子分析法、对应分析、分型理论、熵分析等等;
3.主观预测方法类地质信息评分法、专家评分法、德尔菲法、主观概率法等;
4.经验预测方法类依靠地质人员的经验做出预测。
矿床成矿模式与找矿预测技术矿床成矿模式和找矿预测技术是矿床学与矿产资源勘查的重要内容。
了解矿床的成矿模式可以帮助我们解决矿产资源勘查中的难题,提高勘查工作的效率和成功率。
本文将从矿床成矿模式、找矿预测技术以及实例分析三个方面来探讨这一主题。
矿床成矿模式是指矿床形成的地质过程和控制因素,包括岩浆活动、变质作用、重力沉积、热液作用等。
通过研究与区别不同成矿模式,我们能够推测矿床在某一区域的可能性,从而指导矿产资源勘查工作。
找矿预测技术则是指利用现代科技手段来寻找矿床的方法与技术手段。
随着科技的不断发展,现代找矿技术被广泛应用于矿产资源勘查中,其中包括地球物理勘查、化学勘查、遥感勘查和测井勘查等。
这些技术可以通过地下探测仪器和设备来获取矿床的地质信息、地磁场变化、电磁波反射等,以达到发现矿床的目的。
下面通过一个实例来说明矿床成矿模式与找矿预测技术的应用。
我们考虑一种典型的矿床成矿模式——火山喷发型矿床。
火山喷发型矿床是由火山喷发活动中释放的热液所形成的,其中含有丰富的金、银、铜等金属矿物。
在找矿预测技术方面,我们可以利用地球物理勘查技术来寻找潜在的火山岩体和矿体。
地球物理勘查技术可以通过测量矿床的地磁场、电磁波反射等参数来预测矿床的存在与分布。
此外,火山喷发型矿床常常伴有特殊的地貌特征,如矿床附近的火山锥、热液喷泉等。
因此,我们还可以利用卫星遥感技术来探测这些特殊地貌,并结合地球物理勘查技术进一步确认矿床的存在。
火山喷发型矿床的成矿模式和找矿预测技术仅是众多矿床类型和找矿手段中的一个例子。
在现实勘查中,矿床的成矿模式和找矿预测技术往往是复杂多样的。
因此,我们需要根据不同的地质环境和矿床类型,选择合适的找矿方法和技术手段。
总结起来,矿床成矿模式与找矿预测技术是相辅相成的。
了解矿床的成矿模式可以提供找矿预测的思路和方向,而找矿预测技术则是实现成矿模式研究的手段和路径。
通过矿床成矿模式与找矿预测技术的应用,我们能够更好地开展矿产资源勘查工作,为经济的可持续发展提供支持。
矿产资源预测与评估方法分析矿产资源是一类具有经济价值的地质资源。
在对矿产资源进行开发和利用之前,预测和评估其储量和质量是至关重要的。
本文将分别介绍矿产资源预测和评估的方法。
一、矿产资源预测方法1.地质外推法地质外推法是指依据地质规律及其控制因素,利用已知的矿床与岩石、矿物及岩石体等性质的空间变化规律,对未探明区域的矿产资源做出估计。
它可以通过对区域内已知矿床的地质学特征及其空间分布规律进行探讨和分析,以推断该区域内未知矿床所处的类型、空间位置、形态,从而推测出该区域潜在的矿产资源。
2.统计预测法统计预测法是通过对区域内已知矿床的统计分析,建立数学模型,进而预测该区域内潜在的矿床分布和储量。
它基本上是在随机现象的影响下对矿点、矿体、矿段和矿田等无序事件的统计分析,从而找出模式和规律,以进行资源预测。
3.地统计学预测法地统计学预测法是通过矿床基本统计特征(如形态、尺寸、分布、品位等)的空间分布规律及其变异性的分析、对未知点矩估计和空间插值数学公式的应用,建立全局或半区域性预测模型,从而预测推测未探明区域的潜在矿产资源。
二、矿产资源评估方法1.经验评估法经验评估法是利用已有矿床的经验,并根据它们的地质特征、产出状况以及市场需求等因素来估计未知矿床的产量和品位。
这种方法主要是根据已知的成矿因素,通过总结经验式将各种因素进行量化,并经验性地应用于未知区域,来预测未知矿床的产量和品位。
2.综合评估法综合评估法是把各种不同的评估方法相结合,按照矿产资源的预测精度、可靠性、实用性以及经济性等因素,进行权衡、综合运用,通过多角度、多层次、多方法的审查评估,进而接近或达到客观、科学、准确的评估结果。
3.定量评估法定量评估法通过对矿产资源进行定量化的评估来确定其储量和品位等属性。
在该方法中,统计学和数学建模技术被广泛应用,例如拟合分析、贝叶斯统计等方法,从而建立精确的模型,对矿产资源进行高精度的评估。
结论总之,矿产资源的预测和评估是对其进行开发和利用的前提。
矿床模拟与预测技术的研究与应用随着经济的发展和资源的日益枯竭,矿产资源的开发与利用成为了国家经济发展的重要支撑。
而矿床模拟与预测技术的研究与应用,则是保障资源开发的关键。
本文将从矿床模拟技术的发展历程、研究方法以及在矿产资源开发中的应用等方面进行探讨。
矿床模拟技术是指通过对矿床成因、演化过程以及矿化规律的研究,运用地质学、地球化学和物理学等多学科知识,对矿床的分布、规模、品位等进行模拟和预测的一种技术手段。
矿床模拟技术的发展可以追溯到20世纪60年代,当时主要依靠地质学的方法进行矿床模拟。
随着计算机技术的迅速发展,矿床模拟技术也得到了快速的发展。
现如今,矿床模拟技术已经成为矿产资源勘查与评价的重要手段之一。
矿床模拟技术的研究方法多种多样,其中最常用的方法是数值模拟和统计模拟。
数值模拟是基于物理模型和数学模型的矿床模拟方法,通过建立矿床的物理模型和数学模型,运用数值计算方法对矿床的演化过程进行模拟。
统计模拟则是基于统计学原理的矿床模拟方法,通过对已知矿床的统计数据进行分析,建立概率模型,从而预测未知矿床的分布和规模。
这两种方法各有优劣,可以根据具体情况选择合适的方法进行研究。
矿床模拟技术在矿产资源开发中的应用广泛。
首先,矿床模拟技术可以帮助勘探人员准确地确定矿床的位置和规模,提高勘探的效率和精度。
其次,矿床模拟技术可以帮助矿山企业制定合理的开采方案,优化矿山的开采布局和方法,提高矿石的回收率和利用率。
此外,矿床模拟技术还可以为矿山企业提供科学的资源评价和预测,帮助企业进行战略规划和决策。
总之,矿床模拟技术在矿产资源开发中具有重要的应用价值。
然而,矿床模拟技术在应用过程中也存在一些问题和挑战。
首先,矿床模拟技术需要大量的数据支持,包括地质、地球化学、物理等多方面的数据,但是这些数据往往难以获取或者不完整。
其次,矿床模拟技术涉及到多学科的知识,需要研究人员具备较高的综合素质和专业技能。
此外,矿床模拟技术还需要运用复杂的数学和计算机模型,对计算机的性能和算法要求较高。
矿床统计预测是数学地质最活跃的一个分支,是数学地质在矿床预测中的应用。
数学地质应用数学作为工具,并且运用现代电子计算技术自动处理地质数据,显示地质成果,并解决各类复杂的理论和实际问题。
数学地质解决问题的一般模式是:地质问题(模型)→数学问题(模型)→地质解释数学地质必须以地质为基础和出发点。
矿床统计预测: 是运用数学地质的理论和方法进行矿产预测的科学和技术。
研究对象为矿床/矿化体/成矿远景区。
成矿预测:圈定不同类别的远景区,预测不同级别的资源量。
经成矿预测工作所圈定的找矿有利地段称找矿远景区(可分为A、B、C三类)。
矿床统计预测以圈定出矿化体可能产出的空间位置(找矿远景区)、规模(资源量)和概率为目的。
矿产资源有地质与技术经济的两重性。
地壳中矿产分布的不均匀性:空间分布的不均匀为不同尺度的成矿区带的存在,时间分布的不均匀性为与构造运动有关的成矿期。
地质-成矿作用过程成矿规律是存在的,成矿过程由于种种因素是接近随机的。
概率论和数理统计是矿床统计预测的重要基础和手段。
相似类比是过去和目前成矿预测的最基本思路和方法。
地质环境相似类比, 是矿床模型法,“建模—外推”的方法。
建立矿床模型的工作十分重要。
矿床模型可以分为:矿床成因模型,描述性模型,找矿模型。
矿床统计预测中常用多变量统计分析方法(各种信息关联及解释)。
研究区内的地质资料、对研究区内矿床的地质认识,是矿产预测的最主要依据。
矿床统计预测的基本原则:1.以地质和成矿规律研究为基础的原则2.尺度水平对等原则:预测结果精度与所用资料的精度相适应。
3.循序渐进原则:比例尺由小到大、研究范围及预测远景区逐步缩小的顺序。
4.综合信息原则5.矿床值分布律准则6.发现率分析准则。
单元(基本单元):将整个研究区划分为许多一定面积的小地段或小单位。
几何单元:等面积的正方形或长方形网格。
地质单元:以地质体为单元。
网格单元与地质体和矿化体没有很好的对应关系,因此不利于综合找矿信息的提取和关联。
化学矿石的矿床储量评估与预测方法1. 背景化学矿石是含有有用化学元素的矿石,广泛应用于化工、冶金、建材、环保等领域化学矿石的矿床储量评估与预测对于国家矿产资源规划、合理开发利用化学矿石资源具有重要意义本文主要介绍了化学矿石矿床储量评估与预测的方法,主要目的是为化学矿石资源勘查与开发提供科学依据2. 化学矿石矿床类型及特征化学矿石矿床可分为岩浆岩型、沉积岩型、变质岩型和土壤型等各类型矿床的形成条件、地质特征及矿石质量有所不同,因此在评估与预测矿床储量时需充分考虑这些因素3. 矿床储量评估方法化学矿石矿床储量评估方法主要包括地质统计法、几何法、地球化学法、地球物理法等3.1 地质统计法地质统计法是基于地质勘探数据,运用数理统计方法对矿床储量进行评估该方法要求具有较为详细的地质资料,如钻孔、槽探、巷道等通过对矿体厚度、品位等参数进行统计分析,建立矿床地质模型,从而预测矿床储量3.2 几何法几何法是根据矿体几何特征进行储量评估的方法该方法将矿体划分为若干个简单的几何体,如柱、锥、板等,根据实际测量数据计算各几何体的体积,进而求得矿床总储量几何法适用于层状、似层状及脉状矿床3.3 地球化学法地球化学法是通过分析矿石、围岩及地下水等样品中的化学成分,探讨矿床的成因、物质来源、矿石质量等,为矿床储量评估提供依据该方法适用于化学成分较单一的矿床3.4 地球物理法地球物理法是利用地球物理场与矿石成分、结构、构造之间的相关性,开展矿床勘查与储量评估常见的地球物理方法有电磁法、磁法、重力法等地球物理法适用于寻找隐伏矿床、勘查深部矿体等4. 矿床储量预测方法化学矿石矿床储量预测方法主要包括地质预测法、数值模拟法、法等4.1 地质预测法地质预测法是根据已发现的矿床(点)的地质特征、成矿规律,推测未发现矿床(点)的可能分布该方法主要包括成矿预测、找矿预测等地质预测法依据地质资料,综合运用地质学、地球化学、地球物理等多学科知识,对矿床进行预测4.2 数值模拟法数值模拟法是利用计算机技术,对矿床成矿条件、成矿过程等进行数值模拟,预测矿床储量该方法适用于复杂的地质条件、成矿机制较明确的矿床4.3 法法是运用技术,如人工神经网络、支持向量机等,对矿床储量进行预测该方法具有较高的预测精度,但需要大量的样本数据和充足的训练时间5. 结论化学矿石的矿床储量评估与预测方法多种多样,实际应用中需根据矿床类型、地质条件、勘查程度等因素综合选择合适的方法在开展化学矿石矿床储量评估与预测工作时,应充分收集和分析地质、地球化学、地球物理等资料,提高评估与预测的准确性同时,随着新技术、新方法的发展,化学矿石矿床储量评估与预测的精度和效率将不断提高化学矿石矿床储量评估与预测新技术1. 背景化学矿石是含有有用化学元素的矿石,广泛应用于化工、冶金、建材、环保等领域化学矿石的矿床储量评估与预测对于国家矿产资源规划、合理开发利用化学矿石资源具有重要意义近年来,随着科技的进步,一些新技术在化学矿石矿床储量评估与预测中得到了广泛应用,提高了评估与预测的准确性及效率本文主要介绍了几种在化学矿石矿床储量评估与预测中应用的新技术,以期为化学矿石资源勘查与开发提供科学依据2. 化学矿石矿床类型及特征化学矿石矿床可分为岩浆岩型、沉积岩型、变质岩型和土壤型等各类型矿床的形成条件、地质特征及矿石质量有所不同,因此在评估与预测矿床储量时需充分考虑这些因素3. 矿床储量评估新技术化学矿石矿床储量评估新技术主要包括遥感技术、地球化学勘查技术、地球物理勘查技术等3.1 遥感技术遥感技术是通过分析矿区遥感图像,识别矿床地质特征、成矿规律等信息,为矿床储量评估提供依据遥感技术具有覆盖范围广、获取信息速度快、成本低等优点,适用于大范围勘查和初步评估3.2 地球化学勘查技术地球化学勘查技术是利用化学分析方法,对矿区土壤、水体、岩石等样品中的化学成分进行测试,圈定成矿潜力较大的区域地球化学勘查技术适用于寻找隐伏矿床、勘查深部矿体等3.3 地球物理勘查技术地球物理勘查技术是利用地球物理场与矿石成分、结构、构造之间的相关性,开展矿床勘查常见的地球物理方法有电磁法、磁法、重力法等地球物理勘查技术适用于寻找隐伏矿床、勘查深部矿体等4. 矿床储量预测新技术化学矿石矿床储量预测新技术主要包括大数据分析技术、技术、地质统计学等4.1 大数据分析技术大数据分析技术是运用大数据挖掘方法,从海量地质、地球化学、地球物理等数据中提取有价值的信息,为矿床储量预测提供依据大数据分析技术适用于勘查程度较高、数据丰富的矿床4.2 技术技术是运用算法,如机器学习、深度学习等,对矿床储量进行预测该方法具有较高的预测精度,但需要大量的样本数据和充足的训练时间4.3 地质统计学地质统计学是运用数理统计方法,对矿床地质参数进行变异分析和相关性分析,建立矿床地质模型,从而预测矿床储量地质统计学适用于具有较为详细的地质资料的矿床5. 结论化学矿石的矿床储量评估与预测新技术在勘查和预测化学矿石矿床方面取得了显著的进展实际应用中,应根据矿床类型、地质条件、勘查程度等因素,综合选择合适的技术方法,提高评估与预测的准确性及效率随着科技的不断发展,化学矿石矿床储量评估与预测新技术的应用将更加广泛,对化学矿石资源的勘查与开发将产生深远的影响应用场合遥感技术应用场合遥感技术在大规模勘查化学矿石矿床时具有显著优势,适用于以下场合:1.大范围勘查:遥感技术能够快速获取矿区地质信息,适用于勘查面积较大的矿床2.初步评估:遥感技术可用于对矿床的初步评估,为后续详细勘查提供依据3.环境监测:遥感技术可用于监测矿区生态环境变化,为矿产资源开发与环境保护提供数据支持地球化学勘查技术应用场合地球化学勘查技术在寻找化学矿石矿床方面具有较高准确性,适用于以下场合:1.寻找隐伏矿床:地球化学勘查技术可用于识别潜在的矿化区域,有助于发现隐伏矿床2.勘查深部矿体:地球化学勘查技术适用于勘查深部矿体,揭示矿体分布规律3.矿石质量评价:地球化学勘查技术可用于评价矿石质量,为矿产资源开发提供依据地球物理勘查技术应用场合地球物理勘查技术在勘查化学矿石矿床时具有以下应用场合:1.寻找隐伏矿床:地球物理勘查技术可用于识别地下矿体,有助于发现隐伏矿床2.勘查深部矿体:地球物理勘查技术适用于勘查深部矿体,揭示矿体分布规律3.矿床评价:地球物理勘查技术可用于评价矿床的开采条件,为矿产资源开发提供依据大数据分析技术应用场合大数据分析技术在化学矿石矿床储量预测方面具有以下应用场合:1.勘查程度较高:大数据分析技术适用于勘查程度较高、数据丰富的矿床2.信息挖掘:大数据分析技术可用于挖掘海量地质、地球化学、地球物理等数据中的有价值信息3.储量预测:大数据分析技术可对矿床储量进行预测,为矿产资源开发提供依据技术应用场合技术在化学矿石矿床储量预测方面具有以下应用场合:1.高精度预测:技术具有较高的预测精度,适用于需要精确预测矿床储量的场合2.样本数据丰富:技术需要大量的样本数据进行训练,适用于有充足数据来源的矿床3.复杂模型构建:技术可用于构建复杂的矿床地质模型,为矿产资源开发提供依据地质统计学应用场合地质统计学在化学矿石矿床储量预测方面具有以下应用场合:1.详细地质资料:地质统计学适用于具有较为详细的地质资料的矿床2.变异分析:地质统计学可用于分析矿床地质参数的变异规律,为储量预测提供依据3.相关性分析:地质统计学可用于分析矿床地质参数之间的相关性,建立地质模型注意事项1.数据质量:应用新技术进行矿床储量评估与预测时,应确保基础数据的质量,避免数据误差对评估结果产生影响2.综合勘查:在勘查化学矿石矿床时,应综合运用多种技术方法,提高勘查准确性3.模型可靠性:建立矿床地质模型时,应确保模型的可靠性,避免预测结果偏差4.技术培训与推广:加强对勘查技术人员的培训,提高新技术的应用水平,促进技术在全国范围内的推广5.环境保护:在矿产资源勘查与开发过程中,应注重环境保护,遵循可持续发展原则化学矿石矿床储量评估与预测新技术在勘查和预测化学矿石矿床方面具有重要意义在实际应用中,应根据矿床类型、地质条件、勘查程度等因素,综合选择合适的技术方法,提高评估与预测的准确性及效率同时,注意数据质量、模型可靠性、技术培训与推广等方面的要求,为矿产资源勘查与开发提供科学依据。
第三章 矿产资源评价中常用的统计预测方法可作为矿产资源靶区预测和资源量预测的统计方法很多,有些方法原理比较简单,放在“基于MRAS 的矿产资源评价”一章中介绍。
本章主要介绍特征分析法、证据加权法、神经网络法、蒙特卡落法和逻辑信息法的基本原理。
第一节 特征分析方法一、概述特征分析(Botbol ,1971)是一种多元统计分析方法。
在矿产资源靶区预测中,常采用它来圈定预测远景区。
它是传统类比法的一种定量化方法,通过研究模型单元的控矿变量特征,查明变量之间的内在联系,确定各个地质变量的成矿和找矿意义,建立起某种类型矿产资源体的成矿有利度类比模型。
然后将模型应用到预测区,将预测单元与模型单元的各种特征进行类比,用它们的相似程度表示预测单元的成矿有利性。
并据此圈定出有利成矿的远景区。
特征分析方法不要求因变量,自变量必须是二态或三态变量。
该方法具有计算简单、意义明确的特点。
它能充分利用资料,充分发挥地质人员的经验和学识。
因而得到了广泛的应用。
二、特征分析方法的基本原理(一)数学模型特征分析方法进行矿产资源靶区定位预测,选择的变量是与成矿有关或对找矿有意义的变量。
它的取值采用二种形式:二态取值或三态取值。
二态取值是指变量只有两种状态,用数字表示为1或0,当变量对成矿或找矿有利取值为1,否则取值为0;三态取值是指,变量有三种不同状态,用数字表示为-1,0,1,当变量对成矿有利时赋值为1,不利时赋值为-1,其它情况赋值为0。
变量的取值只具有不同状态的含义,而无数值度量的含义,如果变量是定量变量,它的变化是某个连续的数值区间,这时应先将变量离散化,使之具有离散的取值形式,这时才能应用到模型中。
特征分析所选择的模型单元应具有一定的代表性。
应是性质相同的同母体样品。
设有m 个变量x j (j =1,2,…,m ),n 个模型单元,第j 个变量在第i 个单元上的取值为x ij (i =1,2,…,n ;j =1,2,…,m ),原始数据矩阵为⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=nm n n m m x x x x x x x x x 212222111211X (3.1.1) 要解决的问题是,对每个变量赋予适当的数值a j (j =1,2,…,m ),称之为变量权,它反映了变量j 的重要性。
超大型矿床预测方法问题的分析及阐述【摘要】在超大型的矿床勘测中,应该以市场为导向,进行战略的制定,针对地质勘查的实际情况进行科技创新,将找矿规律和理论指导结合起来,加强成矿区域的论证,最重要的一点,对超大型矿床的勘测工作是要做好长期的打算。
本文对于超大型的矿床检测进行分析阐述,希望对我国今后的矿床预测有所帮助。
【关键词】超大型矿床;预测;方法;分析;阐述【中图分类号】TD11【文献标识码】A【文章编号】1002-8544(2017)14-0232-021.矿床预测的方法及思路(1)在矿床预测的战略制定上,要以市场为导向,进行合理的分析,提高我国矿产的勘察措施,减少无关费用。
我国的国有面积世界第三,在大型矿床的勘测上占有一定的优势,主要有石油,天然气,金属矿石和珍贵矿石等,这些矿石的勘察,可以增加我国的经济效益,所以,要针对市场需求来进行矿床的勘察工作。
下图为我国的矿产分布图。
(4)应用寻找目标的方式进行超大型矿床的预测。
这种方式实际上就是将矿石进行分类,按照某矿种形成的最主要类型进行区分,加强对勘测区域的地质分析和资料收集。
目标找矿法实际上是理论和技术相结合的方式,既包括成矿规律又包括成矿理论,将高新技术进行结合,完成矿床的寻找工作。
总体上来说,就是要明确目标,选择精准靶区,研究成矿规律,选择优化方式,进行综合分析和总结,认真研究反复实践,坚持直到找矿成功。
(5)加强对矿床类型的研究工作,在勘探工作中,对于矿床的了解程度关系到对矿床预测的准确性,尤其是在超大型金属矿床的预测,例如:黑色岩系矿床,斑岩矿床,块状硫化物矿床和陆相火山岩矿床等,在我国的矿产丰富地区都有着不同程度的体现。
所以,加大找矿的力度,就要加强对矿床的研究程度,与此同时还要注意矿床的形成原因。
下图为湖南新田岭钨矿区分布。
(6)在预测,选区和立项方面,一定要加强力度,这三个方面关系到能否找矿成功,同时也是三个互相关联的核心问题。
根据对我国矿产勘测程度,成矿区域的不断研究,对大型成矿条件的不断探索,在我国的矿床预测中做出了很大贡献。
中国金矿成矿地质特征、预测模型及资源潜力摘要:本文在总结金矿床地质背景、地质特征和找矿标志的基础上,建立主要类型金矿预测评价模型。
已知矿床深部和外围仍是金矿重点找矿地段;为西部地区金矿勘查开发提供理论和技术支撑,有利于开创西部地区金矿勘查的新局面。
关键词:金矿预测类型;成矿地质特征;金矿预测评价模型;金矿资源潜力金矿矿产预测类型划分综合成矿地质背景、含矿建造构造的演化和矿床地质特征等 , 以《重要矿产预测类型划分方案》为基础 , 将金矿矿产预测类型归纳为12 类。
金矿预测模型和对应特征本次金矿预测评价工作是基础矿床模型的综合信息预测方法 , 根据最新成矿理论建立矿床模型是预测工作的核心 [23]。
矿产预测评价模型是以成因类型和工业类型为基础, 服务于矿产预测评价, 反映预测矿种的主要预测要素 [3]。
预测评价工作要求不同构造单元、不同时代矿床采用不同的预测模型 , 以典型矿床式 + 预测要素方式在全国范围内建立了数百个金矿矿床预测模型。
与中深成侵入岩有关的热液型地质环境。
大地构造环境 : 主要形成于板块边缘、古老陆壳活动带。
成矿构造: 深大断裂带及旁侧断裂破碎带。
成矿建造: 原岩为基性 - 超基性岩的中高级区域变质岩区。
含矿岩系 :中酸性侵入岩、碱性侵入岩、基性 - 超基性侵入岩。
成矿时代 : 燕山期、印支期、加里东期、华力西期、喜马拉雅期。
矿床特征。
矿体特征 : 脉状、层状、似层状、透镜状。
矿物组合 : 黄铁矿、石英、黄铜矿、方铅矿、黝铜矿、闪锌矿、磁铁矿、绢云母、绿泥石、碲铋矿、自然金、银金矿 , 次为磁黄铁矿、闪锌矿、方铅矿、镜铁矿。
结构构造 : 粒状结构、碎裂结构、填隙结构、包含结构、交代结构、假像结构; 浸染状构造、脉状构造、细脉浸染状构造、斑点状构造。
矿化类型 : 石英脉型、蚀变岩型。
成矿时代 : 以中生代为主。
地球物理 : 重力场、磁场、电场梯度带或过渡带。
地球化学 :Au 地球化学异常。
深度剖析矿床类型及找矿预测地质模型————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:深度剖析矿床类型及找矿预测地质模型叶天竺沉积作用有关矿床砂岩型铜矿、铀矿、碳酸盐岩容矿的非岩浆后生热液型铅锌矿床、热水沉积型铅锌矿等。
•砂岩型铜矿砂岩型铜矿床主要的矿化样式图(1)A.海/陆相型:A1:海相砂岩浸染薄层式(甘肃天鹿铜矿);A2:陆相三角洲分流河道层状式(沅麻盆地九曲湾铜矿床);B:岩性/岩相组合层状型:B1:砂岩/泥岩组合式(楚雄盆地大村铜矿、新疆拜城滴水铜矿);B2:砂岩透水层式(六苴、郝家河铜矿);C:不整合面型:C 1:角度不整合面式(会理大铜厂铜矿床);C2:平行不整合面式(新疆萨热克铜矿床);砂岩型铜矿床主要的矿化样式图(2)D:褶皱层状型:D1背斜式(六苴、郝家河铜矿);D2向斜式(格衣乍、思茅盆地登海山铜矿);E:断层脉型:E1:显性断层式(白秧坪铜(钴)矿);E2:隐蔽断裂式(郝家河铜矿);F:组合型:F1:砂岩/碳酸盐岩界面+不整合面+断裂式(兰坪盆地白龙厂、衡阳盆地柏坊铜矿床);F2:倒转背斜+逆(冲)断层式(兰坪盆地金满、连城、水泄铜矿);F3:褶皱+断裂式(上层下脉式)(楚雄郝家河、兰坪白洋厂铜矿);F4:砂岩/碳酸盐岩界面+断层式(楚雄盆地大村、新疆拜城滴水铜矿)。
ﻫ陆相砂岩型铜矿找矿预测地质模型•砂岩型铀矿床层间氧化带型铀矿床剖面分带1—透水砂质岩石;2—隔水泥岩;3—完全氧化带;4—弱氧化带(黄绿色蚀变带);5—弱氧化带(褪色蚀变带);6—氧化还原过渡带(含铀黑-沥青铀矿的铀矿体);7—氧化朱过渡带(无明显沥青铀矿矿化的铀矿体);8—还原带;9—层间水运动方向砂岩型铀矿矿化样式图1-黄色氧化带;2-绿色氧化带;3-灰色还原带;4-泥岩;5-煤层;6-铀矿体;7-钻孔A-典型层间氧化带卷状矿体(伊犁);B-层间氧化带复杂卷状矿体(吐哈);C-先氧化后油气还原的复杂矿体(鄂尔多斯);D-潜水-层间氧化带长翼状卷状矿体(二连);E-沉积成岩板状矿体(二连);F-渗入氧化渗出还原共同作用的透镜状矿体(松辽)砂岩型铀矿找矿预测地质模型库捷尔太典型矿床成矿模式图(据李胜祥修改,2005)1-第四系;2-下白垩统-新近系;3-中-下侏罗统水西沟群;4-中-上三叠统小泉沟群;5-石炭-二叠系;6-砾岩及砂砾岩;7-含有机质砂岩;8-氧化砂岩;9-泥岩;10-煤层;11-层间氧化带;12-铀矿体;13-断裂;14-石炭-二叠系中酸性火山岩;15-花岗岩•碳酸盐岩容矿的非岩浆后生热液型铅锌矿床主要成矿结构面类型图主要成矿结构面类型图A. 断裂裂隙型;B. 不整合面/假整合型;C. 酸碱界面型;D.蚀变岩相转化型;E.组合型:不整合面+断层式(E1)、岩溶角砾岩+断层式(E2)、同斜断裂式(E3),对倾断裂式(E4)、背倾式断裂式(E5)。