基于矿床模型的综合信息成矿预测

(一)综合信息矿床模型

1. 矿床模型的概念

矿床模型是对矿床所处三维地质环境的描述，赵鹏大(1994)认为矿床模型可以包括以下5类模型:①矿床地质概念模型;②矿床成矿因素统计模型;③矿床成因随机模型;④矿床空间分布统计模型;⑤矿床值概率分布模型。

不同应用条件下的矿床模型有不同的诠释。在此要运用的是矿床地质概念模型，是基于已知矿床或成矿模式的实体地质模型，从地质、地球物理、地球化学场和遥感影像等综合信息中提炼与描述的“实体性”模型，即以各种综合信息、数学地质原理与方法拟合出矿床的空间结构。

2. 确定预测区矿床模型

不同类型的矿床有不同的矿床模型，必须以区域成矿分析和区域成矿规律的认识为基础，确定预测区可能存在的预测对象的种类与数量，逐个确定需要建立的矿床模型。

研究区处于陆内造山岩浆弧，已知矿床仅有夜长坪斑岩-矽卡岩型钼钨矿。区内地表出露矿化以沿北西西向断裂带普遍分布的褐铁矿铁帽为特征，尤其发育于能干性最差的不同时代的黑色板岩中，或其底板断裂中。推断原生矿化为硫铁矿，含锌、钼等多种组分，在河口和石门沟两地尚分别见强的铜蓝、孔雀石化。原生矿形成之后不断经受沿构造面的伸展活动，因而多呈疏松土状，具有非常大的氧化深度。总之，硫铁矿化-铁帽可能与岩浆活动有关，仍属于斑岩-矽卡岩型矿化成矿系统。结合区域地球化学场和区域矿产分布规律，目前所能确定木桐沟幅可能存在的矿床类型只有隐伏斑岩-矽卡岩型钼钨矿。

3. 建立矿床模型

1)地质模型

地质模型是矿床地质概念模型的原形，即矿床实体地质结构、构造的一般化或模式化，一般从理论模型(成矿模式)和具体矿床地质特征中抽象归纳。斑岩型矿床有着不同地质构造环境下成熟的各种模型，木桐沟地区斑岩-矽卡岩型钼钨矿的地质模型是简单明了的，即中心隐伏花岗质岩体，岩体内接触带细脉浸染状钼钨矿，外接触带矽卡岩型钨钼矿，周围裂隙中的铅锌矿化，与岩体沟通的断裂中的硫锌矿化(图2-20)。

图2-20 木桐沟地区斑岩-矽卡岩型钼钨矿地质模型

2)地质概念模型

所谓矿床地质概念模型的实体性，指不仅要求概念模型要有对应某种矿床地质模型结构的实体意义，而且一般是有图形结构的。地质概念模型的构建是在GIS环境下实现的，因此地质概念模型是由各种图层组成的。这些表达矿床地质模型结构的图层是综合信息成矿预测的基础，因而也称之为预测要素。如何以各类数据描述矿床的空间结构，必须以地质各学科理论作指导，广泛采用各种信息处理技术，才能实现模型要素的精细分析。

(1)隐伏花岗岩体是斑岩-矽卡岩型钼钨矿床的主体和成矿的根本因素，包括研究区在内的豫西南、豫南地区的斑岩型钼(钨)矿床，赋矿岩石大多不是严格定义的花岗斑岩，岩石的“基质”主要是显晶质的，往往是不等粒、似斑状或细粒的花岗岩，这种赋矿岩体普遍与更粗粒的花岗岩共生，属于岩浆晚期补充侵入体。定位了花岗岩体，就有可能接近了斑岩型矿床。

首先想到的是，从地质图空间数据库中去捕捉隐伏花岗岩体信息，如与岩体相关的脉体、蚀变(分)带或断裂交叉部位的间接指示。然而，所能利用的地质图达不到蚀变填图的程度，断裂也部分被覆盖;况且，预测对象是隐伏的，很难从现有地质图预测定位隐伏岩体。

遥感铁染、羟基异常与环状构造组合是预测隐伏岩体的标志，同样是岩体有一定隐伏深度及植被的原因，本次工作基于ASTER、ETM的遥感解释可推断个别部位有存在隐伏岩体的可能，但不具备预测隐伏岩体的普遍效果。

一些岩浆射气元素(岩浆中挥发组分):B、F、P、S、Cl、Br，脉石造岩元素:Li、Cs、Be、Ba、Al、Si，以及某些稀有、稀土和放射性元素对岩浆岩有指示作用，但目前的1∶ 5万地球化学测量很少去分析它们。

通过对重力、磁法数据的多种方法处理，我们发现重、磁梯度模对隐伏岩体有很好的拟合作用。重、磁梯度模值可分为水平梯度模和总梯度模，为重力或磁场强度值分别沿水平方向(X、Y)及三度方向(X、Y、Z)一阶导数平方和的开方。梯度模异常较单一方向导数异常完整表达了密度或磁性地质体边界或构造方向的变化，能够直观、有效地刻画地质体(隐伏岩体)和构造(某一方向排列的梯度模异常轴线往往指示断裂构造)的水平位置。因为只有1∶ 20万重力数据，通过小网格化数据利用，取得了趋势分析的效果。

(2)元素晕与成矿有关的一套元素地球化学异常组合及其空间关系是本矿床模型最为重要的组成部分，可直接以相关地球化学图来获取。识别弱异常对于指示隐伏矿床是非常重要的，有非常之多的数据处理方法，试验表明在研究区分形迭代地球化学异常对识别弱异常有很好的效果(图2-10)。

(3)矿床围岩本区斑岩-矽卡岩型钼钨矿床对围岩的要求不高，虽然当围岩是碳酸盐岩时有利于矽卡岩和白钨矿的形成，而研究区碳酸盐岩的分布是普遍的。另一方面，当围岩是硅铝质岩石时则有利于形成黑钨矿，栾川一带很多钼钨矿床的围岩就不是碳酸盐岩，因此不将围岩种类作为预测要素。

以上分析表明，重、磁梯度模与分形迭代地球化学异常对木桐沟地区斑岩-矽卡岩型钼钨矿床的地质模型有很好的拟合作用，两者相辅相成，同时存在时才指示岩体的含矿性。需要说明的是，重、磁梯度模与分形迭代地球化学异常尚包含有断裂(梯度模异常轴线)和蚀变带的信息(元素地球化学分带)，基本包含了地质模型的内容。如图2-21所示，重力梯度模异常+高

精度地磁梯度模异常+化探分形迭代异常与已知夜长坪矿床位置吻合，可作为本区地质概念模型。将这种地质概念模型推广至相邻的栾川地区，扣合了所有的已知斑岩-矽卡岩型钼钨矿床(除比例尺小的重力梯度模)，因此该模型在研究区是十分有效的。

(二)成矿预测

1. 选择预测区定位方法

将矿床地质概念模型中成矿要素图层叠加或融合在一起便实现了成矿预测区圈定。直观的叠加法是提取各成矿要素图层中指示矿床实体地质模型的图形，在GIS环境下简单的空间叠加，符合矿床地质概念模型的叠加图形区即为预测区(达到预测矿床尺度的找矿靶区)。这种叠加法删除了成矿要素图形所处的场，也就损失了成矿要素图层中包含或隐含的其他成矿信息。另一种方法是融合法，利用全部成矿要素图层的所有信息，进行综合信息的空间分析与融合，运用数学地质原理圈定、优选靶区。

根据使用条件和数学原理选择适当的数学方法至关重要，在常用的一些综合信息预测区圈定方法中:证据权法要求证据因子间条件独立，以上成矿要素图层高度相关，不适用证据权模型来评价预测单元;多元回归分析要求变量之间存在统计相关关系，但已知模型单元仅有一个，预测结果也是不可信的。多元统计分析方法最为适用，如聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等。原理是利用统计学和数学方法，将隐没在大规模原始数据群体中的重要信息集中提炼出来，简明扼要地把握系统的本质特征，分析数据系统中的内在规律性。利用多元分析中不同的方法还可以对研究对象进行分类和简化。

最终选定主成分分析方法，主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分的统计分析方法。所建立的斑岩-矽卡岩型钼钨矿床的地质概念模型共有16个图层(重、磁梯度模异常和14种元素化探分形迭代异常)，太多的变量增加了复杂性并掩盖主要因素。其中14种元素化探分形迭代异常中有很多是相关的，反映的地质信息有一定的重叠。主成分分析的目的就是建立尽可能少的具有线性组合的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，这些新变量尽可能保持了原有的信息，而且分别具有不同的地质意义。

2. 方法步骤

1)数据标准化

1∶ 20万区域重力数据处理:按照1∶ 5万成图比例尺进行投影转换，进行500m×500m网格化处理，数据补空插值、扩边处理，编制等值线图验证后，作为基础数据源。

1∶ 5万地面高精度磁测数据处理:投影转换，250m×250m网格化处理，补空、化极、裁剪处理，编制等值线图验证后作为基础数据源。

1∶ 5万水系沉积物数据处理:投影转换，按照100m×100m网格进行网格化处理，进行裁剪并编制等值线图验证后作为基础数据源。

2)生成地质概念模型图层

利用RGIS软件进行重力、高精度磁测数据水平梯度模数据运算，生成水平梯度模异常图，保存grd数据。使用Geo Expl软件进行所有14种元素(Mo、Zn、W、Sn、Sb、Pb、Mn、Cu、Cd、Bi、Au、Co、As、Ag)分形迭代数据运算，生成分形迭代地球化学异常，保存grd数据。

3)主成分分析

运用Geo Das软件进行主成分分析，首先转换数据，将以上水平梯度模异常、分形迭代地球化学异常grd数据，通过ARC\INFO软件的相关功能转换成Geo Das支持的ESRIGRID数据，转换后导入ESRIGRID数据。Geo Das软件自动执行不同成分的相关性判定，根据信息量分布曲线，确定主成分个数。进行主成分表达、命名，生成主成分得分图。

4)主成分地质分析

进行主成分地质分析，确定各主成分的地质意义及代表斑岩-矽卡岩型钼钨矿床地质概念模型的主成分，根据主成分得分图确定预测区。

3. 预测成果

1)斑岩-矽卡岩型钼钨矿预测

按照以上主成分分析步骤得到7个主成分，第一主成分为重力梯度模异常、高精度地面磁测梯度模异常和W、Mo、Sn等全部14种元素的分形迭代正异常(图2-22)，重、磁梯度模异常代表隐伏花岗斑岩存在，分形迭代正异常指示钼钨矿化存在和热液元素的组成。第一主成分得分图如图2-23，反映了成矿组分的分布。夜长坪钼钨矿区为得分最高的区域之一，选定其他得分高的区域为斑岩-矽卡岩型钼钨矿预测区，有马渠沟口、庄科、河口、黄家瑶、王河、唐凹、碾子沟、三官庙、五亩地和石门沟10处。

图2-22 木桐沟地区斑岩-矽卡岩型钼钨矿主成分组合图

基于矿床模型的综合信息成矿预测与基于地质异常理论的综合信息成矿预测对比，两种方法圈定的预测区基本一致，部分高度一致，其中前者较后者圈定的范围小，精度更高。

2)其他主成分讨论

第二主成分为Cd+As+Sb+Zn+Cu+Ag-W-Sn-Mo-重力梯度模-地磁梯度模(图2-24)，主成分得分图如图2-25。第二主成分得分区域与第一主成分得分区域一致，主要沿北西向马超营断裂带、河口断裂带及北东向断裂带分布。主成分主要为一套中低温元素组合，与高温元素和重磁梯度模负相关，指示岩浆侵入之前(还在更深部)和斑岩-矽卡岩型钼钨矿成矿之前一次中低温热液活动事件。

图2-23 木桐沟地区斑岩-矽卡岩型钼钨矿主成分得分及预测区分布图

图2-24 第二主成分组合图

图2-25 第二主成分得分图

图2-26 第三主成分组合图

第三主成分组合与得分图见图2-26、图2-27，主成分组合为Co+Mn+Zn+Pb+重力梯度模-地磁梯度模-Bi-W-Mo-Au-Sb-As，主成分主要分布在熊耳群火山岩区，并叠加在北东向、北西向交叉的断裂带中，与第一主成分分布区域部分重合。可能代表了两次地质事件:一是长城纪中温潜火山热液活动;二是白垩纪斑岩-矽卡岩型钼钨矿成矿晚期中温热液活动。第四主成分组合:Au+Bi+Mn+Co+Sb+重力梯度模-地磁梯度模-Cd-Ag-Mo-Zn-W(图2-28)，主成分分布在熊耳群火山岩区(图2-29)，少与闪长岩、韧性剪切带及脆性断层吻合，主要与长城纪中性岩浆活动有关，明显与白垩纪斑岩-矽卡岩型钼钨矿成矿无关。

图2-27 第三主成分得分图

图2-28 第四主成分组合图

图2-29 第四主成分得分图

第五主成分组合:As+Sb+Mn+Co+地磁梯度模-Ag-Pb-重力梯度模(图2-30)。从主成分分布来看(图2-31)，属与成矿无关的、沿断裂活动的低温热事件。

图2-30 第五主成分组合图

图2-31 第五主成分得分图

图2-32 第六主成分组合图

第六主成分组合:Pb+Au+Ag+地磁梯度模-Cu-Co-Sb-重力梯度模(图2-32)。主成分分布地点与第一、第二主成分分布地点一致(图2-33)，位置略偏移，范围相对较大。第六主成分似与第二主成分配套的成分分带，属斑岩-矽卡岩型钼钨矿成矿之前一次远程低温热液活动。第七主成分组合:Pb+Mn+Cu+Sb+重力梯度模-Zn-Cd-Au-Ag-地磁梯度模(图2-34)。主成分分布范围与第一、第二、第六主成分分布范围一致(图2-35)，代表第六、第二主成分形成前后一次中低温热液脉动活动。

图2-33 第六主成分得分图

图2-34 第七主成分组合图

图2-35 第七主成分得分图