李 希潘振興王 啟高雅寧韓 珂劉樟樂

(1.長安大學地球科學與資源學院,陜西西安 710054；2.西北有色地質(zhì)礦業(yè)集團有限公司,陜西西安 710054)

高光譜蝕變礦物提取在地質(zhì)找礦中的應用
——以吉林某斑巖型鉬礦為例

李 希1，2，潘振興2，王 啟2，高雅寧1，韓 珂1，劉樟樂2

(1.長安大學地球科學與資源學院,陜西西安 710054；2.西北有色地質(zhì)礦業(yè)集團有限公司,陜西西安 710054)

國內(nèi)外已廣泛使用高光譜方法提取和識別巖石和礦物的技術。本文利用這個技術，在地面光譜測試、數(shù)據(jù)處理和光譜特征分析的基礎上，提取和識別出斑巖鉬礦區(qū)的蝕變礦物，通過分析與鉬礦化蝕變的相關性，從12種主要蝕變礦物中優(yōu)選出5種在礦區(qū)具有代表性的蝕變礦物：絹云母、蒙脫石、伊利石化絹云母、高嶺石(結晶差)和鐵鎂綠泥石。結合其空間分布和分帶特征，分析了與鉬礦化的關系，進而劃分出內(nèi)、中和外三個蝕變帶，預測了礦區(qū)的找礦方向，并提供了一種新的找礦思路。

高光譜 光譜特征 斑巖型鉬礦 蝕變礦物

Li Xi, Pan Zhen-xing, Wang Qi, Gao Ya-ning, Han Ke, Liu Zhang-le. Application of alteration minerals extraction based on hyperspectral data to geological prospecting of porphyry molybdenum deposit in Jilin Province [J]. Geology and Exploration,2016,52(3):0489-0496.

0 引言

高光譜蝕變礦物識別提取和分帶的研究及應用在國內(nèi)已經(jīng)有諸多實例(甘甫平,2002；雷天賜，2005；周強，2006;鄒林，2006；孫衛(wèi)東，2010)，目前多應用于遙感高光譜蝕變礦物識別提取(田豐，2010；李楠，2010)、高光譜蝕變礦物提取方式方法(雷天賜，2005；吳鳳凰，2013;王亞軍，2015)和對典型礦物高光譜特性的研究(甘甫平,2003;鄧美容，2010)等方面。已有的高光譜在地質(zhì)礦產(chǎn)方面的應用多注重于理論或科研性質(zhì)研究(王晉年,1999；雷天賜，2005；鄧美容，2010；許寧，2013)，少量應用于區(qū)域基礎地質(zhì)或礦產(chǎn)調(diào)查(甘甫平,2002；孫衛(wèi)東，2010；朱炳玉，2010；楊志明，2012)。目前，便攜式高光譜礦物分析技術在加拿大、美國和澳大利亞等國已廣泛地應用于礦產(chǎn)勘查領域，該方法可以通過對礦物種類、豐度和成分的識別，特別是與成礦作用密切相關的蝕變礦物的識別有效地圈定熱液礦化蝕變帶，定量或半定量地估計被測區(qū)域的蝕變強度和蝕變礦物含量，給出成礦作用規(guī)模和強度等，同時在輔助勘查決策方面也能提供獨特的信息。

本文通過使用便攜式礦物光譜儀對吉林某斑巖型鉬礦新鮮巖芯進行高光譜蝕變礦物提取和空間模型的建立，完成礦化蝕變分帶特征與鉬礦化的關系，并進行找礦預測，嘗試高光譜數(shù)據(jù)蝕變礦物提取在地質(zhì)找礦中的應用。

1 成礦地質(zhì)環(huán)境

1.1 區(qū)域地質(zhì)背景

礦區(qū)地處華北板塊與佳木斯微板塊之間，張廣才嶺微地塊南緣。地層區(qū)劃屬天山-興安地槽褶皺區(qū)，吉林-延邊分區(qū)的吉林小區(qū)。區(qū)域地層主要有中元古界青龍村群變質(zhì)巖和上元古界一面坡群變質(zhì)巖以及泥盆系和侏羅系火山巖；區(qū)內(nèi)巖漿活動時間漫長，加里東期、華力西期、印支期、燕山期及喜山期等各個地質(zhì)時期巖漿活動頻繁，巖漿演化規(guī)律性強，分異明顯；加里東和華力西期構造旋回褶皺發(fā)育，軸向北東或北西；斷裂構造在區(qū)域發(fā)育，敦化-密山斷裂通過本區(qū)。

1.2 礦區(qū)地質(zhì)特征

礦區(qū)主要出露少量地層和大規(guī)模的巖體。礦區(qū)中部見有少量青龍村群變質(zhì)巖，基本呈近南北向斷續(xù)分布，以黑云石英片巖為主。燕山期似斑狀花崗巖體位于礦區(qū)的東北部，嚴格受北東向構造控制呈北東向分布；加里東中期花崗閃長巖主要分布于工作區(qū)的東南部，呈巖基狀分布；印支期中粗?；◢弾r體分布于礦區(qū)的西部；整個礦區(qū)內(nèi)脈巖較發(fā)育，主要有輝綠巖，細粒閃長巖等。

斷裂為北東向和北西向兩組，早期北東向張性斷裂控制了區(qū)內(nèi)巖體及地層的空間分布，北西向斷裂次之，以壓性近直立斷裂為主。

鉬礦化富集與構造和巖漿活動有關。其中北東向張性斷裂的次級斷裂及青龍村群變質(zhì)巖與燕山期似斑狀花崗巖接觸部位均為鉬元素相對富集的部位。礦區(qū)圍巖蝕變?yōu)橹?低溫熱液蝕變，主要有硅化、絹云母化、綠泥石化、蒙脫石化、高嶺石化，其次可見黃鐵礦化、磁黃鐵礦化、硅化、螢石化、碳酸鹽化等，各種蝕變相互疊加，分帶不明顯。

土壤地球化學測量結果顯示礦區(qū)內(nèi)具有W、Mo、Sn、Bi異常，礦區(qū)南部礦化已經(jīng)圈閉，但是向北部仍然存在著較高的土壤地球化學異常，且有繼續(xù)向北延伸的趨勢。

激電探測結果顯示，礦區(qū)內(nèi)見有北北東向激電異常帶，橫穿整個礦區(qū)，具有南部寬北部窄的特點，向北趨于尖滅。

礦床類型屬于典型的斑巖型鉬礦。

2 高光譜地質(zhì)應用基本原理

2.1 ASD礦物光譜儀工作參數(shù)

美國ASD公司開發(fā)的TerraSpec系列便攜式礦物光譜儀使用512陣元陣列PDA探測器和兩個獨立的InGaAs探測器，可探測波長范圍為350～2500nm，覆蓋了全部可見光、近紅外、短波紅外波長區(qū)間；靈敏度高，光譜分辨率強，光譜采樣間隔小，掃描時間短，每秒可得到10個光譜，可實時測量并觀察光譜曲線，能實現(xiàn)蝕變礦物的野外現(xiàn)場快速識別。

2.2 ASD礦物光譜儀工作原理

利用探測波長區(qū)間光線照射被測樣品，并接收礦物的特征吸收光譜，通過對所獲的光譜曲線與標準曲線比對，反演被測樣品蝕變礦物信息；ASD礦物光譜儀是利用短波紅外光譜測量技術，對肉眼難以識別的層狀硅酸鹽、粘土、碳酸鹽以及部分硫酸鹽礦物進行快速識別的實用儀器。通過不同地質(zhì)環(huán)境的光譜參考數(shù)據(jù)庫及計算機數(shù)據(jù)處理軟件，輔之野外觀察和必要的巖石學分析，可以從ASD礦物光譜儀測量獲得的譜線中得出研究區(qū)蝕變礦物組合的信息。

2.3 高光譜礦物識別基本原理

礦物光譜特征是礦物識別提取的前提，在400～2500nm光譜覆蓋范圍內(nèi)，礦物內(nèi)部的離子、分子、基團及其它組合的光譜特征基本都具有其唯一性，礦物光譜吸收特征的變化主要是與其物質(zhì)組分以及晶格結構有關的電子與晶體場的相互作用影響的。相對于傳統(tǒng)光譜測量，高光譜測量精度更好，能夠獲得更為精確的連續(xù)光譜曲線(鄧美容等，2010)。

圍巖蝕變常與礦體伴生且其分布范圍一般比礦體分布范圍廣，因而是一種重要的找礦標志。蝕變礦物中的陽離子Fe2+與Fe3+和陰離子OH-與CO32-在350～2500nm波段區(qū)間具有明顯的特征吸收譜帶(劉燕君等，1993；孫雨等；2015)，因此其可以被ASD礦物光譜儀所識別。

3 光譜數(shù)據(jù)采集

采集樣品的光譜數(shù)據(jù)時，使用了ASD礦物光譜儀自帶的FieldSpec Pro RS3程序。由于樣品的光譜測試結果受多種因素影響，例如：光照條件(太陽高度角、太陽方位角)、大氣特性(風、云)、樣品的物理性質(zhì)及幾何形狀、掃描速度等。因此為了得到測試樣品的反射率，需要采用基于統(tǒng)計學模型的平場域法進行光譜重建工作獲得反射率數(shù)據(jù)，首先應對標準白板進行反射光譜測量，令其為參考光譜即平場域，樣品的相對光譜反射率數(shù)據(jù)是樣品反射譜測量所得的高光譜數(shù)據(jù)與平場域平均光譜數(shù)據(jù)的比值。標準白板與樣品的反射光譜測試環(huán)境假定完全一致的情況下，可以假設標準白板對各波段的反射率均為一個恒定值1，那么樣品的相對光譜反射率數(shù)據(jù)可以認為其是絕對反射率數(shù)據(jù)。

為了消除因為操作上產(chǎn)生的偶然誤差，本次工作采用了對同一采樣點進行多次數(shù)據(jù)采集的方法，確保最終得到的數(shù)據(jù)的準確性。

本次ASD礦物光譜儀數(shù)據(jù)采集的對象為礦區(qū)新近施工的金剛石鉆孔巖芯，數(shù)據(jù)提取位置不包括每個鉆孔開孔位置提取的第四系浮土、轉(zhuǎn)石等，數(shù)據(jù)采集點間隔為1米，本次共采集巖芯長度18661米，樣品采集點18664個。

4 蝕變礦物識別與結果驗證

對采集到的礦物光譜曲線，采用TSG(The Spectral Geologist)軟件進行識別的，該軟件由澳大利亞聯(lián)邦科學與工業(yè)研究組織(CSIRO)研發(fā)，其中儲存了大量的特征蝕變礦物標準譜線。解譯時軟件自動將采集的光譜曲線與數(shù)據(jù)庫中的標準譜線相對比，生成光譜質(zhì)量評價圖，并對礦物進行自動識別。

表1 蝕變礦物含量總表

4.1 主要蝕變礦物

經(jīng)過解譯，本次共識別出蝕變礦物38種(表1)，其中12種蝕變礦物單個礦物在樣品中的平均含量大于1.5%，為主要的蝕變礦物，按照含量的多少依次為：絹云母、蒙脫石、黑云母、鐵鎂綠泥石、金云母、伊利石化絹云母、鐵綠泥石、角閃石、高嶺石(結晶好)、綠簾石、坡縷石、高嶺石(結晶差)。

4.2 蝕變礦物光譜特征

上述12種蝕變礦物，應挑選出具有代表性，且與鉬礦化蝕變具有一定相關性的蝕變礦物，才可以更有效的進行找礦預測。角閃石和黑云母與巖漿作用關系密切，常見于各種中、酸性侵入巖中，且礦區(qū)及周邊地區(qū)均廣泛分布；坡縷石主要形成于火山沉積、內(nèi)陸湖相沉積和表生淋濾等，其與熱液礦床無關；綠簾石廣泛發(fā)育于巖漿巖、變質(zhì)巖和沉積巖熱液交代后的圍巖蝕變中，其在礦區(qū)周邊多與基性巖脈有關，與礦化關系不大；高嶺石(結晶好)、金云母和鐵綠泥石在樣品中分布不均勻，在部分鉆孔中含量極高，但在多數(shù)見礦鉆孔中均未見到，因此上述七種礦物并不具有代表性，可以排除。所以主要考慮其余5種蝕變礦物與鉬礦化的關系。對此5種蝕變礦物通過TSG軟件中自帶的標準蝕變礦物光譜特征進行對比和解譯。其主要光譜特征如下：

①標準的絹云母礦物的Al-OH的吸收谷值波長從2190nm到2225nm，樣品中的Al-OH的吸收谷值波長是2201～2217nm，與標準數(shù)據(jù)庫中的光譜線吻合很好。短波吸收谷值接近2190nm(也就是特征吸收谷值越短)，表明蝕變礦物中鈉含量越高，而短波吸收峰谷越長，接近2206nm，蝕變礦物中鉀含量越高，樣品的的吸收谷波長介于2201～2217nm，主要位于2205nm，靠近2206nm(圖1a)，礦區(qū)絹云母是相對富鉀的。

②綠泥石光譜Fe-OH的吸收谷波長為2250～2260nm。在綠泥石成分中富鐵到富鎂含量的變化，會影響光譜中Fe-OH吸收谷的位置，一般隨著Fe和Mg的二價離子在綠泥石晶體中八面體含量的變化而變化，富鐵綠泥石的吸收谷一般在2260nm，而富鎂綠泥石的吸收谷一般在2250nm,隨著鐵、鎂含量的不同，2250～2260nm處的峰值變化呈現(xiàn)出一種線狀的變化趨勢(Scottetal.,1998)。在斑巖型或熱液礦床中，富鎂的綠泥石往往更靠近礦化帶。樣品的吸收谷為介于2248～2256nm之間，主要為2253nm附近(圖1b)，解譯為鐵鎂綠泥石。

③對于短波紅外光蒙脫石在2208nm波長顯示強烈的吸收，同時在1410nm和1910nm也有明顯的吸收，但不對稱，這主要是因為巖石中的水分吸收了部分的紅外光，與絹云母相比，蒙脫石在2345nm和2440nm沒有明顯的吸收，本次樣品吸收谷介于1407～1418nm、1900～1918nm和2200～2219nm之間，主要為1414nm、1909nm和2208nm附近(圖1c)，解譯為蒙脫石。

④ 絹云母中Na和Al含量較多時，光譜曲線吸收谷在2190nm附近，當Al和K含量較高時，吸收谷在2200nm附近，當貧Al且富K時，吸收谷在2210～2225nm之間；伊利石屬于含水層狀硅酸鹽礦物，其含有Al-OH和H2O兩種含氫基團，Al-OH基團在2200nm附近有明顯的特征吸收谷，H20在1900 nm附近有明顯的吸收谷。樣品在1891～1911nm和2200～2211nm附近有明顯的吸收谷，多數(shù)位于1902nm和2205nm附近(圖1d)，其與伊利石吸收特征相似，解譯為伊利石化絹云母。

圖1標準礦物與樣品反射光譜對比圖Fig.1 Comparison of reflection spectra between standard minerals and samples

⑤高嶺石主要以1400nm和2200nm附近的吸收雙峰為特征。第一個吸收峰值在1400～1450nm，第二個吸收峰值在2166～2206nm。本次光譜采集與現(xiàn)場礦物識別對比顯示，該礦區(qū)光譜曲線雙峰平緩程度與高嶺石的結晶程度有關，結晶差的高嶺石，吸收波峰的短波部分相對平緩，而結晶好的高嶺石，吸收波峰的短波部分相對陡峭，本次解譯過程中高嶺石少量樣品的雙峰中短波部分相對陡峭(圖1e)，大多雙峰中短波部分相對平緩(圖1f)。

4.3 識別結果驗證

基于數(shù)據(jù)可靠性，本次挑選巖芯完整且蝕變礦物含量較多的巖芯段進行巖石標本采集，共采集了5件巖石標本進行巖礦鑒定，來對比檢驗ASD礦物光譜儀測試數(shù)據(jù)是否準確(表2)。從表中可見采用ASD礦物光譜儀采集樣品的光譜數(shù)據(jù)，在經(jīng)過TSG軟件對光譜進行解譯后，得出的蝕變礦物信息是準確的。

表2 巖礦鑒定與ASD礦物光譜儀蝕變礦物對比

5 蝕變礦物分布特征及與鉬礦化的關系

5.1 蝕變礦物與鉬礦化的相關性

首先查明蝕變礦物和鉬礦化的關系，隨機統(tǒng)計鉆孔中蝕變礦物含量與鉬礦化品位的相關性系數(shù)。從統(tǒng)計結果來看(表3)，絹云母、蒙脫石、伊利石化絹云母、高嶺石(結晶差)和鉬礦化表現(xiàn)出一定程度的正相關，鐵鎂綠泥石與鉬礦化表現(xiàn)出一定程度的負相關。

5.2 蝕變礦物含量下限的確定

為了更直觀的顯示各蝕變礦物分布和鉬礦化(體)空間關系，在使用Micromine軟件建立三維模型過程中，需要確定蝕變礦物含量的下限，通過眾值法統(tǒng)計蝕變礦物的含量符合正態(tài)分布特征(圖2)，眾值和中位值都在20%左右，因此蝕變帶圈定的原則是：以蝕變礦物含量20%作為邊界值圈連蝕變體，但是如果蝕變帶在空間連續(xù)性較好時，可根據(jù)實際數(shù)據(jù)進行適當調(diào)整。

圖2 蝕變礦物含量直方圖Fig.2 Histogram of content of alteration minerals

5.3 蝕變礦物與鉬礦化空間分布特征

礦體與蝕變礦物空間分布形態(tài)及位置(圖3)對比結果主要為：絹云母化蝕變體規(guī)模較大(圖3b)，基本遍布整個礦區(qū)，其包括了礦區(qū)內(nèi)的所有鉬礦化(體)，絹云母化發(fā)育較強的部位鉬礦化也較強；礦區(qū)蒙脫石化較強，蝕變體分布范圍較廣，空間上基本上覆蓋所有鉬礦化(體)，其蝕變體內(nèi)部和兩側分布有較強的鉬礦化，蒙脫石化較強的部位也是鉬礦化較強的部位(圖4c)；伊利石化絹云母的蝕變相對弱，僅見細小條帶狀蝕變體零星散布于空間各位置中，在該蝕變體周圍常出現(xiàn)強鉬礦化，而蝕變體內(nèi)部鉬礦化反而相對較弱(圖4d)；高嶺石(結晶差)蝕變中等，在空間上主要為細條帶狀零散斷續(xù)分布，蝕變體空間分布特征與鉬礦體的空間分布特征相似，高嶺石(結晶差)化相對發(fā)育的地段，鉬礦化也相對較發(fā)育(圖4e)；鐵鎂綠泥石化蝕變體分布在鉬礦化帶的上下兩側，與鉬礦體之間有一定的距離，在鐵鎂綠泥石化出現(xiàn)的地方，一般不出現(xiàn)鉬礦化(圖4f)；總體而言，上述五種蝕變在空間上均與鉬礦化關系密切。

5.4 蝕變礦物分帶特征分析

按照礦化蝕變與礦體的遠近可以把礦化蝕變劃分為內(nèi)、中、外三個蝕變帶。內(nèi)帶的蝕變礦物組合是高嶺石(結晶差)、蒙脫石和絹云母，絹云母化蝕變最強，蒙脫石化蝕變次之，高嶺石(結晶差)化蝕變相比較弱，鉬礦化常常分布在三種蝕變體之中，蝕變相對較強的區(qū)域，鉬礦化也相對較強；中帶的蝕變礦物組合是伊利石化絹云母、蒙脫石和絹云母，伊利石化絹云母在此三種蝕變中最弱，鉬礦化的周圍范圍內(nèi)均能發(fā)現(xiàn)這三種蝕變，且這三種蝕變相對越好，其周圍鉬礦化也相對較好；外帶的蝕變礦物組合是鐵鎂綠泥石和絹云母，鐵鎂綠泥石化出現(xiàn)在鉬礦化帶的兩側，與鉬礦化帶有一定的間距，絹云母在整個礦區(qū)均有分布，發(fā)現(xiàn)鐵鎂綠泥石和絹云母蝕變，那么在一定范圍內(nèi)應會有一定程度的鉬礦化。

表3 樣品的蝕變礦物與鉬礦化的相關系數(shù)

圖3 蝕變礦物與鉬礦化空間分布特征Fig.3 Spatial distribution characteristics of molybdenum mineralization and alteration minerals a-礦體；b-絹云母；c-蒙脫石；d-伊利石化絹云母；e-高嶺土(結晶差)；f-鐵鎂綠泥石a-orebody;b-sericite;c-montmorillonite;d-illitized sericite;e-kaolinite(poorly crystallized);f-brunsvigite

通過上述分析，內(nèi)、中、外三個蝕變帶可以分別表述為絹云巖化-弱粘土化帶、粘土化-絹云巖化、絹云巖化-綠泥石化(青磐巖化)帶。其與大多數(shù)貧氟的斑巖鉬礦蝕變分帶由內(nèi)向外常常具有鉀化核、石英-絹云母-黃鐵礦、粘土化帶和青磐巖化帶等特征(Westraetal., 1981)是類似。

三維模型數(shù)據(jù)顯示，上述五種蝕變體空間上在礦區(qū)北部均未封閉，而是繼續(xù)開放，表明礦區(qū)北部應還存在一定程度的礦化異常，這與現(xiàn)有化探數(shù)據(jù)中礦區(qū)北部存在較高的化探異常是一致的。

6 結論

(1)礦區(qū)礦化蝕變可分為內(nèi)、中、外三個蝕變帶，分別為絹云巖化-弱粘土化(高嶺石(結晶差)和蒙脫石)帶、粘土化(伊利石化絹云母和蒙脫石)-絹云巖化帶、絹云巖化-綠泥石化帶。

(2)蝕變礦物空間分布和分帶特征顯示鉬礦化向北部具有繼續(xù)延伸的趨勢，其與礦區(qū)土壤地球化學異常指示方向是一致的。

(3)通過對礦區(qū)已經(jīng)施工鉆孔巖芯中蝕變礦物的提取和識別，分析蝕變礦物在空間上的分布和分帶特征，更為清晰的展現(xiàn)蝕變礦物在空間上與礦化之間的關系，可以快速有效的進行找礦預測，尤其在大型礦山的預測中可以有效的利用已有工程進行深部和外圍找礦預測。

[注釋]

① Scott K M， Yang K， Huntington J F. 1998. The application of spectral re-flectauce studies to chlorites in exploration [R].Australia： CSIRO，Exploration & Mining Report 545R

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Application of Alteration Mineral Extraction base on Hyperspectral Data to Geological Prospecting of a Molybdenum Deposit in Jilin Province

LI Xi1,2，PAN Zhen-xing2，WANG Qi2，GAO Ya-ning1，HAN Ke1，LIU Zhang-le2

(1.SchoolofEarthScienceandResources,Chang’anUniversity,Xi’an,Shaanxi710054; 2.NorthwestNonferrousGeologicalandMiningGroupCo.,Ltd.,Xi’an,Shaanxi710054)

The hyperspectra method for extracting and recognizing rocks and minerals has been commonly used in the world.By means of this technology, this study builds on ground spectrum test, data processing and analysis of spectrum characteristics to extract and recognize the altered minerals in a porphyry molybdenum ore district of Jilin Prorince.Then, by analyzing the relevance of Mo mineralization with alteration,the following five representative altered minerals of this area have been selected:sericite,montmorillonite,illite-sericite,kaolinite(poorly crystallized) and brunsvigite. In addition,in combination with the characteristics of spatial distribution and zonation of those five altered minerals above,this work analyzed their relation to Mo-mineralization,and suggested that the altered belt can be further divided into inner, middle and outer zones.The results permit to predict the direction for ore-search and to provide a new line of thought for mine exploration.

hyperspectral,spectrum characteristics,porphyry molybdenum deposit,alteration minerals

2015-12-30；

2016-03-20；[責任編輯]陳英富。

陜西省自然科學基金(2016JM4001) 、中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資金(310827151056，310827153408)資助。

李 希(1986年-)，男，在讀博士生，工程師，從事金屬礦產(chǎn)勘查和礦山數(shù)字化工作，E-mail:lixikey@163.com

P579 [文獻標示碼]A

0495-5331(2016)03-0489-08