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基于适宜性模型的多元信息成矿预测研究-以五台山恒山地区金矿为

时间:2014-02-28 16:06来源:科技创新与生产力 作者:范海明点击:

  摘要:分析了适宜性分析模型法,把握矿产资源成矿各要素之间的相互关系、本质特征及可视化显示。以五台山—恒山地区金矿预测为研究对象,对比已知矿点,得出了良好的预测效果,所采用技术方法和工作流程,对快速扩大地质找矿成果,具有较好的参考价值。

  关键词:适宜性模型;多元信息;成矿预测

  近年来,随着计算机技术的高速发展,地理信息空间分析技术为实现地质、物探、化探和遥感等多种信息的综合分析预测及定量评价提供了强有力的支持。在当前的矿产预测工作中,应用多种信息(如地质、物探、化探、遥感等)进行矿产预测成为找矿工作发展的一个重要趋势[1]。

  1 五台山—恒山成矿规律与特征

  五台山—恒山金矿主要与变质或岩浆热液作用有关,在五台群和滹沱群中均较发育,伴生有铜、铅、锌等多金属矿。其中某些金矿虽具一定的层控意义,但其成因是与顺层剪切和热液蚀变密切相关。金矿的成矿模型主要有4种:一是五台群火山-沉积变形变质热液再造型金矿床,碳酸盐化镁铁质火山沉积-硅铁建造和中基性-中酸性火山-沉积建造(鸿门岩组)为含矿地层,受多期褶皱与剪切变形变质作用控制;围岩蚀变沿断裂两侧发育;中等程度的硅化、绢云母化和黄铁矿化含金较高。二是滹沱群沉积变质砾岩型金矿,金银矿体在碳质页岩及石灰岩角砾岩内的蚀变破碎带和硫化物石英脉中尤为突出,同时多组断裂构造的交汇控制火山机构;矿床控矿断裂是低序次级断裂与火山机构伴随的环状、放射状断裂或裂隙;蚀变类型有硅化、绢云母化、碳酸盐化、硫化物化、绿泥石化和高岭土化。三是长城系渗滤热液型金银矿,由天然水下渗并滤走所经岩层中的矿质,受地下热源影响,沿层或构造裂隙沉淀;高于庄组碳酸盐岩及其中的脆性断裂带为赋矿层和矿体产出的部位;高角度断裂系统为热液渗滤必不可少的通道。四是燕山期次火山岩浆热液型金、银、锰多金属矿床,分布于五台台隆,形成于古老含金变质岩系背景之上;中酸性次火山杂岩体式成矿作用的主导因素,地层专属性不明显,北西向主干断裂是区域性导矿与容矿构造。蚀变类型有硅化、钾化、碳酸盐化、黄铁矿化、绢云母化和高岭土化等,少见青盘岩化[2]。

  2 多元信息及定量化分析

  笔者以五台山—恒山地区金矿产资源预测为主攻方向,将来源不同的地学数据信息采用遥感影像融合、主成分分析、统计分析、定量空间分析等技术,对遥感蚀变信息、地质构造信息、化探异常等与区内已发现金矿的空间相关性进行综合分析研究,建立综合预测定量化模型。

  2.1 遥感蚀变信息

  将遥感原理、围岩矿化蚀变理论及现代成矿预测理论相结合,利用多光谱遥感技术进行金属矿产资源勘查近年来得到了广泛的应用。遥感找矿信息主要是通过分析研究区与矿化、蚀变岩石有关的遥感异常,并通过一定手段从遥感影像中提取该蚀变信息,它是一种直接表征矿化的标志。研究区内金矿受构造及岩浆热液影响,围岩蚀变发育。蚀变异常提取采用轨道号为125/33,时相为1999年10月19日TM数据,经过了辐射校正和系统级的几何校正。首先运用掩膜技术掩膜掉水体、阴影、植被、白泥地等干扰信息,由于泥化蚀变信息主要是羟基类矿物和含CO32-矿物蚀变异常,其特征光谱信息集中在TM5,TM7波段,TM5相对高反射,TM7波段为特征吸收带,另外由于可见光波段对铁氧化物比较敏感,为了避免铁氧化物信息的干扰,选择了一个可见光波段参与运算,选取TM1,TM4,TM5,TM7四个波段进行特征主成分分析。进行铁染蚀变信息提取时,同样采用特征主成分分析法,采用研究区TM1,TM3,TM4,TM5四个波段进行掩膜特征主成分分析。通过统计分析确定两者PC4组分是提取遥感蚀变信息的最佳组分。对各自PC4组分运用μ+σ,μ+2σ,μ+3σ进行密度分割以得到异常定量图[3-4]。

  2.2 控矿地层和构造

  1)控矿地层。利用地层、岩性信息在遥感影像、结构、色调等特征,通过不同波段组合、变换处理;如比值分析、彩色变换和、成分分析和定向滤波分析等,可将它们显示标出,结合研究区1∶50 000和1∶200 000地质资料,及野外实地检查验证,对遥感影像与金矿有关的地层长城系及前长城系结晶基底地层进行岩性解译圈定,区内出露比较广泛,主要分布于五台山—恒山隆起山区。

  2)线性、环形构造。通过分析TM影像,提取出研究区线性、环形构造信息,并对线性构造的构造密度以及与矿床、矿(化)点的空间距离进行统计分析,以定量分析线性构造的空间展布特征,确定最有利成矿的断层影响带距离,明确区域成矿作用与线性构造、环构造之间的关系,利用缓冲区分析技术形成最优线性、环形成矿标志图层。利用解译出的线性构造进行密度分析,将构造信息定量地表达出来,密度的高值分布区与实际断层分布基本吻合,它主要反映了线性构造在空间上密度分布的数字特征和结构特征[5]。

  2.3 化探异常

  国内外运用地球化学找矿已经取得了丰硕的成果。经分析,笔者采用Au-Ag-Cu化探异常信息,并采用正态分布进行检验,均值加n倍标准方差来确定异常下限,将化探异常定量化,同时与遥感蚀变信息、各类地学信息图层以及已知金矿矿床、矿(化)点等图层,利用地理信息空间分析和遥感影像分析技术,进行空间叠加、融合分析,研究在典型矿床、矿(化)点或成矿有利部位上的化探异常信息的特点,分析化探异常与其他地学信息间的关系,以明确化探异常与研究区内的金矿成矿作用及其产物的相互关系,从而确定化探异常信息在本区金矿成矿的有利性。

  3 适宜性模型多元信息成矿预测

  适宜性分析模型法是一种多元统计分析方法。在矿产资源预测中,要面对许多实际复杂的客观问题,但往往矿产资源是由若干可以计数的重要要素所决定。GIS适宜性分析模型,运用一定程度的简化和抽象,通过逻辑的演绎,把握矿产资源成矿各要素之间的相互关系、本质特征及可视化显示,圈定出有利成矿远景区[6]。

  1)一般形式。设某矿产资源T,该T对应一组成矿影响因素X1,X2,X3,…,Xm,每个影像因素对应一组参评因子x1,x2,x3,…,xl;每个因子有一组属性v1,v2,v3,…,vm;因此每个因素对应一个属性集Vi

  Vi = [v11,…,vjk,…,v3nl],(1)

  i = 1,2,3,…,m;j = 1,2,3,…,n;

  k = 1,2,3,…,l .

  各参评因子及其属性的按其特性进行选取。各个因素按其属性集的优劣,可以用下列矩阵表示

公式

  式中,W为Xi对T的贡献函数值;P为Xi对T的贡献函数值。

  P值的确定方法为:将各因子最适宜的指标值定为贡献函数值1,将各因子最不适宜的指标值定为贡献函数值0,在这之间,指标值按极差变换函数(规格化或正规化变换)计算和确定。极差变换公式为

公式

  式中,xij为原始数据;xjmin为第j变量的最小值;xjmax为第j变量的最大值;i = 1,2,…,n为标本数;j = 1,2,…,p为变量数。

  变换后的数据其最大值为1,最小值为0,所有数据变换在0~1之间。变换前后变量间相关程度不变,适合量纲和数量大小不一的连续原始数据变换。

  有了上述矩阵数据和GIS功能的支持,可以求取基于栅格单元的评价因子分值,最终得到研究区矿产资源综合因子评价得分。

图1研究区适宜性模型综合预测图

  2)综合预测过程。在充分研究并总结出研究区金矿成矿区域地质条件、成矿规律基础上,结合遥感数据和化探数据的综合分析结果,确定预测评价对象的专题信息、因子。选取了以下6类9个专题找矿信息作为定位预测的变量。控(赋)矿地层:新太古代五台群(AW)和滹沱群四集庄组(H1)与长城系地层(Ch);北西向和北北西向断裂0.5 km影响范围内的单元;断层线密集区;环构造线1 km的影响范围内的单元;Au-Ag-Cu元素化探异常区;对矿化蚀变有明确指示意义的铁染和泥化遥感蚀变异常。采用适宜性模型,利用GIS生成专题数据,建立地质-数学转换模型,将综合信息找矿概念模型转换为地质统计单元模型,即以统计单元为载体,通过原始变量的构置和预测变量的数字栅格化,将各原始的专题找矿信息转换为统一尺度下的栅格数据,用以进行定量化的预测研究。

  为了建立最优的定位预测统计模型,对比已知矿化点及矿床,筛选出最优找矿预测变量子集。即利用适宜性模型计算出的综合信息得分与已知金矿矿床、矿(化)点进行套合,确定这些在已知区域的得分情况,从而优选出同类型得分区为成矿远景区或成矿有利地段。经过综合分析得到成矿预测图,见图1。以密度分割法圈出找矿远景区和靶区。

  经与已知矿点叠合,预测区与已知矿点大部分吻合,但得分极高的区域与已知矿床、矿点套合的不是很好,仅仅在其周边,而与已知矿床、矿点套合较好的区域处在得分次级区域,因此以得分次级区为找矿有利部位。经分析评价出成矿有利的得分区间为69~60分,为有金形成的最有利区域,次级远景区为59~49分,据此圈出研究区两个级别金矿有利区域,一级远景区(Ⅰ级、网纹),次级远景区(Ⅱ级、斜纹),图1中Ⅱ级的结果覆盖了Ⅰ级,这说明了分析的合理性,体现了信息由强到弱的成矿规律。

  4 结论

  1)将计算机、GIS技术运用到矿产预测中,采用适宜性分析模型,以地质、遥感、化探等多元信息为参变量,综合打分得到成矿强度密度图,与已知矿产(点)进行套合对比,确定优势成矿区,取得了较好的预测效果,为综合定量矿产预测提供了可借鉴的预测方法。

  2)研究区成矿带可分两个成矿区带。五台山区带,成矿带呈北西向两个区带及其南部北东向区带;恒山区带,东部北西向区带,西部北东向区带。总体上该矿区特征表现为沿断裂分布。成矿有利区多位于大量已知金矿矿床区域,证明在已知矿区的外围具有良好的找矿前景,另外在恒山西段,预测一金矿远景区,值得进一步做工作。

  参考文献:

  [1] 肖克炎,张晓华,王四龙,等.矿产资源GIS评价系统[M].北京:地质出版社,2000.

  [2] 陈平,陈俊明.山西主要成矿区带成矿系列及成矿模式[M].太原:山西科学技术出版社,1996.

  [3] Crosta A P, Sabine C. Hydrothermal altertion mapping at Bodie,California,Using AVIRIS hypersperctral data[J].Re- mote sensing Environ, 1998(65):309-319.

  [4] Chang TsengDin, Ching LaiChih. A genetic algorithm for MRF-based segmentation of multi-spectral textured images[J].Pattern Recognition Letters, 1999(20):1499-1510.

  [5] 刘吉平,赵鹏大,胡光道.遥感影像地质异常分析及其应用[J].地质科技情报,1997(16):111-116.

  [6] 陈建平,陈勇,王全明.基于GIS的多元信息成矿预测研究——以赤峰地区为例[J].地学前缘,2008,15(4):18-26.

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