基于MORPAS平臺(tái)特征分析法找礦靶區(qū)預(yù)測(cè)
——以大平梁外圍銅鉬多金屬礦為例

劉申態(tài)，呂新彪，曹曉峰

（1.西藏玉龍銅業(yè)股份有限公司，西藏 昌都 854000；2.西部礦業(yè)股份有限公司，青海 西寧 810000；3.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）資源學(xué)院，湖北 武漢 430074）

基于MORPAS平臺(tái)特征分析法找礦靶區(qū)預(yù)測(cè)
——以大平梁外圍銅鉬多金屬礦為例

劉申態(tài)1，2，呂新彪3，曹曉峰3

（1.西藏玉龍銅業(yè)股份有限公司，西藏 昌都 854000；2.西部礦業(yè)股份有限公司，青海 西寧 810000；3.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）資源學(xué)院，湖北 武漢 430074）

通過(guò)對(duì)帕爾干布拉克地區(qū)地質(zhì)條件和典型礦床研究，綜合地質(zhì)、物探、化探、遙感等找礦信息，建立研究區(qū)銅鉬多金屬礦綜合信息找礦模型。選取地層、構(gòu)造、物化探、遙感等13個(gè)預(yù)測(cè)變量，基于MORPAS平臺(tái)采用特征分析法對(duì)研究區(qū)進(jìn)行成礦預(yù)測(cè)，圈定了3個(gè)A級(jí)、2個(gè)B級(jí)和3個(gè)C級(jí)找礦靶區(qū)。研究結(jié)果表明，針對(duì)礦產(chǎn)少，礦床類(lèi)型單一的研究區(qū)的找礦預(yù)測(cè)采用特征分析法是很有效的綜合預(yù)測(cè)分析方法。

帕爾干布拉克；MORPAS；特征分析法；找礦靶區(qū)

地理信息系統(tǒng)（GIS）是礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)、成礦信息提取與綜合的有力工具［1］。國(guó)內(nèi)外開(kāi)發(fā)了一系列礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)軟件，如基于ArcGIS開(kāi)發(fā)的ArcSDM和ArcWofe模塊、綜合信息成礦系列預(yù)測(cè)專(zhuān)家系統(tǒng)（KCYC）、Agterberg等提出適合于GIS平臺(tái)上操作的證據(jù)權(quán)模型預(yù)測(cè)法、基于MapGIS開(kāi)發(fā)的金屬礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)分析系統(tǒng)（MORPAS）和基于MapObjects開(kāi)發(fā)的GeoDAS軟件［2-5］。其中，MORPAS具功能完整的金屬礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)軟件，為找礦靶區(qū)圈定及資源量預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)分析提供科學(xué)和自動(dòng)化的手段［6-8］?；贛ORPAS平臺(tái)特征分析法是建立反映某一類(lèi)型礦床特征模型來(lái)達(dá)到預(yù)測(cè)該類(lèi)型礦床的目的［9，10］，適用于研究程度低的地區(qū)。最早由Botbol提出，是作為解釋地物化遙感等區(qū)域性多元數(shù)據(jù)的一種方法而產(chǎn)生的［11］，后來(lái)麥克卡門(mén)、Botbol拉爾森對(duì)這些方法做過(guò)詳細(xì)研究。此方法可應(yīng)用于隱伏礦的預(yù)測(cè)、不同類(lèi)型礦床找礦靶區(qū)的預(yù)測(cè)［12］。近年來(lái)，庫(kù)魯克塔格地區(qū)已發(fā)現(xiàn)銅鉬、銅鎳、金、銀、鐵等有色、黑色、貴金屬礦床［13］。庫(kù)魯克塔格古老地塊東緣帕爾干布拉克地區(qū)發(fā)現(xiàn)大平梁銅鉬多金屬礦床和一些鐵礦點(diǎn)，該地區(qū)已開(kāi)展過(guò)1∶20萬(wàn)地質(zhì)礦產(chǎn)調(diào)查和化探、1∶10萬(wàn)物探、1∶5萬(wàn)化探工作??新疆地礦局區(qū)域地質(zhì)測(cè)量大隊(duì).巴勒袞布拉克幅［K-46-XXV］地質(zhì)礦產(chǎn)圖說(shuō)明書(shū)，1965.，大平梁銅鉬礦區(qū)開(kāi)展1∶1萬(wàn)地質(zhì)填圖、1∶1萬(wàn)高精度磁測(cè)、1∶1萬(wàn)瞬變電磁測(cè)深（TEM）、槽探和鉆探工作??新疆地礦局物化探大隊(duì).新疆若羌縣大平梁銅礦普查報(bào)告，2004。以上大量的地質(zhì)、物化探、遙感等數(shù)據(jù)信息，如何提取有用的找礦信息，建立找礦模型，提供找礦靶區(qū)是目前該地區(qū)找礦工作亟待解決的問(wèn)題。筆者基于MORPAS系統(tǒng)特征分析法對(duì)帕爾干布拉克地區(qū)內(nèi)的銅鉬多屬礦床進(jìn)行成礦預(yù)測(cè)，并對(duì)成礦靶區(qū)進(jìn)行篩選和評(píng)價(jià)。

1 研究區(qū)地質(zhì)概況

研究區(qū)位于塔里木板塊與天山微板塊結(jié)合部位的庫(kù)魯克塔格地區(qū)［13，14］，一級(jí)構(gòu)造單元為塔里木板塊，二級(jí)構(gòu)造單元為庫(kù)魯克塔格中間地塊，大平梁銅鉬多金屬礦床位于塔里木盆地北緣庫(kù)魯克塔格中間地塊的早古生代前陸盆地。

2 研究區(qū)綜合信息找礦模型

綜合信息找礦模型包括地物化遙等四個(gè)方面的要素［14，15］。通過(guò)對(duì)帕爾干布拉克地區(qū)地質(zhì)背景、典型礦床、物化探和遙感特征研究，建立綜合信息找礦模型（表1）。

3 找礦靶區(qū)預(yù)測(cè)

3.1 變量的提取

3.1.1 地質(zhì)變量

地層變量以礦區(qū)賦礦地層為指標(biāo)，震旦系貝義西組為含礦地層，選取貝義西組作為預(yù)測(cè)變量。

表1 帕爾干布拉克地區(qū)地質(zhì)-地球物理-地球化學(xué)綜合信息找礦模型Table 1 Geology，geophysics and geochemistry prospecting model of Paerganbulake area

構(gòu)造變量礦區(qū)內(nèi)斷裂發(fā)育，有NE向、NW向、NEE向、近EW向斷裂。其中，EW向區(qū)域斷裂控制NE向斷裂展布，NE向斷層起導(dǎo)礦-容礦作用，因此，選取NE、EW向斷裂構(gòu)造作為預(yù)測(cè)變量。

巖體變量與礦化有關(guān)的蝕變?yōu)槲◣r化，故選取矽卡巖化作為預(yù)測(cè)變量。

3.1.2 地球化學(xué)變量

單元素異常變量有Cu，Mo，Au，Ag，Sn，W，Bi，As，Pb，Sb，Zn等元素異常，主成礦元素有Cu，Mo，Au。因此，選取Cu，Mo，Au作為預(yù)測(cè)變量。

多元素組合異常據(jù)“R”型聚類(lèi)分析結(jié)果，選取Cu-Au-Mo元素組合和Ag-As-Sb-Bi元素組合作為預(yù)測(cè)變量。

3.2 預(yù)測(cè)變量賦值

預(yù)測(cè)變量選取后對(duì)其進(jìn)行數(shù)學(xué)模型數(shù)據(jù)變換，數(shù)據(jù)變換是資源綜合評(píng)價(jià)所不可缺少的工作，以解決地質(zhì)數(shù)據(jù)的類(lèi)型、量綱不一，數(shù)據(jù)之間的關(guān)系各異的問(wèn)題，使得信息綜合法得以成功應(yīng)用［16］。將預(yù)測(cè)變量轉(zhuǎn)換為地質(zhì)統(tǒng)計(jì)單元模型，進(jìn)行二值化處理，是將變量用數(shù)字“1”或“0”表示，當(dāng)變量對(duì)成礦有利時(shí)賦“1”值，當(dāng)變量對(duì)成礦不利或關(guān)系不大時(shí)賦“0”值。

地質(zhì)變量的賦值研究區(qū)內(nèi)的地層、巖體、構(gòu)造和蝕變等地質(zhì)信息，是否在各單元中存在，若存在，則賦“1”，若不存在，則賦“0”。

地球化學(xué)異常變量賦值地球化學(xué)異常屬定量變量。由于特征分析法要求自變量必須是二態(tài)或三態(tài)變量，因此，本文對(duì)單元素地球化學(xué)異常和組合異常在各單元中存在時(shí)，賦“1”，否則賦“0”。

4.3 數(shù)學(xué)模型

經(jīng)過(guò)變量的選取和賦值后，需建立特征分析數(shù)學(xué)模型。假設(shè)有n個(gè)模型單元，m個(gè)地質(zhì)變量，第j個(gè)變量在第i個(gè)單元上的取值定為xij（i=1，2，3，4…，n；j=1，2，3，4，…，m），設(shè)它們之間滿(mǎn)足如下線(xiàn)性關(guān)系：

①式中：aj（j=1，2，3，…，m）是變量xij（i=1，2，3，…，n；j=1，2，3，…，m）的權(quán)系數(shù)，它反映了第j個(gè)變量的重要性，yi為第i個(gè)單元的成礦有利度，也稱(chēng)為單元聯(lián)系度［17］。式中各變量的全系數(shù)通常有3種方法求得：第一是矢量長(zhǎng)度法；第二是乘積矩陣主分量法；第三是概率矩陣主分量法［18］。本文采用矢量長(zhǎng)度法求得各變量的權(quán)系數(shù)。

由上面假設(shè)的預(yù)測(cè)模型可得出模型單元中的各變量值構(gòu)成原始數(shù)據(jù)矩陣X為：

據(jù)原始數(shù)據(jù)矩陣計(jì)算匹配系數(shù)矩陣：R=X'X

③式中rkj為變量k和變量j在n個(gè)單元中兩兩間的匹配系數(shù)：

④式中任意一個(gè)變量與其它所有變量間的匹配系數(shù)構(gòu)成一個(gè)m維向量R'=（rj1rj2rj3???rjm）'，該向量aj長(zhǎng)為：

⑤式中所求系數(shù)aj是變量j的權(quán)系數(shù)，將其代入成礦有利度方程中，將預(yù)測(cè)單元的各變量有利度計(jì)算出來(lái)。據(jù)此，可利用成礦有利度大小來(lái)推斷預(yù)測(cè)單元的成礦可能，并對(duì)預(yù)測(cè)單元成礦有利度進(jìn)行排序，從中優(yōu)選出成礦有利度較大的預(yù)測(cè)單元，圈定找礦靶區(qū)。

3.4 基于MORPAS多元信息綜合成礦預(yù)測(cè)

應(yīng)用矢量長(zhǎng)度法對(duì)模型單元的數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行計(jì)算，確定預(yù)測(cè)變量的權(quán)系數(shù)（表2），建立大平梁銅鉬多金屬礦床的特征分析找礦模型。預(yù)測(cè)變量權(quán)系數(shù)的大小是表征礦化強(qiáng)弱的指標(biāo)，預(yù)測(cè)變量權(quán)系數(shù)越大，表明預(yù)測(cè)變量在成礦過(guò)程中的作用越大。根據(jù)上述預(yù)測(cè)變量和其權(quán)系數(shù)建立的特征分析找礦模型，應(yīng)用成礦有利度公式計(jì)算預(yù)測(cè)單元的成礦有利度值，并對(duì)各單元成礦有利度值進(jìn)行排序，確定合適的閾值，然后圈定找礦靶區(qū)。

據(jù)研究區(qū)每個(gè)網(wǎng)格單元的成礦有利度值yi生成的等值線(xiàn)，作研究區(qū)靶區(qū)預(yù)測(cè)圖（圖1）。據(jù)成礦條件、控制因素和化探異常與成礦的關(guān)系，選取yi小于0.16作為預(yù)測(cè)閾值，若yi大于0.5，圈定為A級(jí)找礦靶區(qū)；若yi在0.3～0.5，圈定為B級(jí)找礦靶區(qū)，yi在0.16～0.3，圈定為C級(jí)找礦靶區(qū)。預(yù)測(cè)單元的yi值越大，表明形成與大平梁銅鉬多金屬礦相類(lèi)似礦床的潛力越大。

表2 地質(zhì)變量特征分析權(quán)值排序表Table 2 Feature analysis weighted of geological variable

通過(guò)特征分析得分值結(jié)果，結(jié)合地質(zhì)、地球化學(xué)異常、遙感異常以及組合異常等方面進(jìn)行綜合考慮，本次對(duì)帕爾干布拉克地區(qū)圈定3個(gè)A級(jí)、2個(gè)B級(jí)和3個(gè)C級(jí)找礦靶區(qū)。

A-1靶區(qū)位于大平梁礦區(qū)及外圍，特征分析值大于0.5，出露震旦紀(jì)貝義西組和斜長(zhǎng)花崗巖，蝕變強(qiáng)烈，有矽卡巖化、大理巖化、長(zhǎng)石化、硅化、碳酸巖化、黃鐵礦化、孔雀石化及藍(lán)銅礦化，鐵染和羥基異常吻合?；疆惓Ｃ娣e大，多元素組合異常明顯，與物探、地質(zhì)和遙感異常吻合。綜合各成礦地質(zhì)條件和異常特征認(rèn)為，該地區(qū)是帕爾干布拉克地區(qū)最有利找礦地段。

A-2靶區(qū)該區(qū)出露元古代南辛格爾塔格組和下震旦統(tǒng)貝義西組，特征分析值大于0.5，位于背斜褶皺兩翼。單元素化探異常發(fā)育，以Cu，Au，Bi，W，As異常為主，局部出現(xiàn)Au元素極高值，鐵染和羥基異常沿巖體與地層的侵入接觸帶或不同地層的層間接觸帶分布，異常中心集中。

A-3靶區(qū)該區(qū)出露元古界揚(yáng)吉布拉克組和下震旦統(tǒng)貝義西組，特征分析值大于0.5，蝕變作用強(qiáng)烈，發(fā)育矽卡巖化、褐鐵礦化，局部發(fā)育孔雀石化。Cu，Au異常強(qiáng)烈，Cu，Au，Pb，Sn等單元素異常套合好，伴隨As，Sb，Mo元素異常，與地質(zhì)及物探異常吻合。

B-1靶區(qū)該區(qū)出露地層為元古界揚(yáng)吉布拉克組，特征分析值為0.3～0.5。發(fā)育有鈉長(zhǎng)斑巖脈，裂隙發(fā)育，孔雀石化，羥基蝕變強(qiáng)度大。化探異常以Cu、Au元素為主，伴生有Pb、As、Sb、Mo等異常。

B-2靶區(qū)該區(qū)出露地層有下震旦統(tǒng)貝義西組、奧吞布拉克組和照壁山組，特征分析值為0.3～0.5?；疆惓０l(fā)育，各元素異常中心集中，鐵染和羥基蝕變強(qiáng)烈。

C-1靶區(qū)該區(qū)出露地層為元古界南辛格爾塔格組和下震旦統(tǒng)貝義西組，酸性巖脈發(fā)育，特征分析值大于0.16。W，Au，Bi，Pb異常發(fā)育，羥基蝕變范圍大，具備一定成礦地質(zhì)條件。

C-2靶區(qū)該區(qū)出露有震旦紀(jì)育肯溝群、寒武紀(jì)西大山組和莫合爾山組，位于向斜褶皺的西翼，特征分析值大于0.16，以W，As，Mo，Zn，Pb異常為主，尤其Mo異常突出，鐵染蝕變強(qiáng)烈，且范圍廣。

C-3靶區(qū)該區(qū)出露有震旦紀(jì)貝義西組和照壁山組，中酸性巖體發(fā)育，特征分析值大于0.16，化探異常較弱，但在巖體中發(fā)育有強(qiáng)烈的鐵染異常。

圖1 帕爾干布拉克地區(qū)找礦靶區(qū)圖Fig.1 Map of prospecting targets in Paerganbulake area

4 靶區(qū)驗(yàn)證

通過(guò)野外實(shí)地查證，A1靶區(qū)已發(fā)現(xiàn)有大平梁銅鉬多金屬礦床，并在礦區(qū)西部酸性巖體中發(fā)現(xiàn)有孔雀石化，A2靶區(qū)內(nèi)地表發(fā)現(xiàn)有孔雀石化、褐鐵礦化，A3靶區(qū)內(nèi)發(fā)現(xiàn)有矽卡巖化、硅化和孔雀石化及孔雀石化轉(zhuǎn)石。

5 結(jié)論

通過(guò)對(duì)大平梁銅鉬多金屬礦床的研究，對(duì)地質(zhì)、物探、化探、遙感等資料分析，總結(jié)研究區(qū)成礦規(guī)律和找礦標(biāo)志，建立綜合找礦模型。通過(guò)MORPAS平臺(tái)，采用特征分析法進(jìn)行綜合信息成礦預(yù)測(cè)分析，劃分出3個(gè)A級(jí)、兩個(gè)B級(jí)和3個(gè)C級(jí)找礦靶區(qū)，通過(guò)靶區(qū)驗(yàn)證說(shuō)明特征分析法針對(duì)礦產(chǎn)少，礦床類(lèi)型單一的研究區(qū)的找礦預(yù)測(cè)是很有效的一種綜合預(yù)測(cè)分析方法。

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Application of Characteristic Prospecting Target Prediction Based on MORPAS——A Case Study on Cu-Mo Polymetallic Deposit around Dapingliang

Liu Shentai1，2，Lv Xinbiao3，Cao Xiaofeng3
（1.Tibet Yulong Copper Company Limited，Changdu，Tibet，854000，China；2.Western Mining Company Limited，Xining，Qinghai，810000，China；3.The Faculty of Earth Resources，China University of Geosciences，Wuhan，Hubei，430074，China）

An integrated information exploring model is established to obtain metallogenic conditions in Paerganbulake area using the geological，geophysical，geochemical and remote sensing metallogenic information According to this model，13 prediction variables containing stratum，structure，geophysical，geochemical，remote sensing variables have been chosen.Then characteristic analysis method was used to predict target areas in Pareganbulake district on MORPAS system.3 A-order prospecting targets，2 B-order prospecting targets，3 C-order prospecting targets were recognized in this study.The results indicate that characteristic analysis method is effective integrated information exploring as a single type of deposit.

Paerganbulake；MORPAS；Charactertic analysis；Prospecting targets

1000-8845（2015）01-121-05

P618.51；P618.65

A

2014-01-20；

2014-03-25；作者E-mail：lstwxx@qq.com

劉申態(tài)（1984-），男，四川成都人，地質(zhì)工程師，2011年畢業(yè)于中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢），碩士研究生，主要從事礦山地質(zhì)和成礦規(guī)律與成礦預(yù)測(cè)工作