南岭地区中-酸性花岗岩成矿专属性信息模型研究——以热液型铀矿、钨锡矿为例

黄宏业, 秦其明

(1.中国核工业 230研究所,湖南 长沙 410011;2.北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京 100871)

南岭地区中-酸性花岗岩成矿专属性信息模型研究
——以热液型铀矿、钨锡矿为例

黄宏业1, 秦其明2

(1.中国核工业 230研究所,湖南 长沙 410011;2.北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京 100871)

以南岭岩体分析数据,根据花岗岩热液成矿原理,初步提出成矿专属性因子团指标体系,利用遥感信息模型原理,建立产铀、产钨锡成矿专属性信息模型。在建立成矿专属性信息模型过程中,根据花岗岩热液成矿过程中岩石元素的地球化学行为和在岩浆演化中的行为,将成矿专属性影响因子大致分为不同功能因子团,然后利用各种统计分析模型,初步分析了一些因子团之间的空间及内在关系,据此对因子团进行了组合筛选,使其更符合地质成矿机理和地球化学原理。在以上基础上,建立了成矿专属性判别标准,对待判岩体进行了预测,结果与实际地质情况基本相吻合,同时也提出了模型在地质成矿研究中的实际作用,这些都表明所建立的成矿专属性信息模型具客观性和操作性,实现了对成矿专属性的定量化评价,为进一步判别成矿岩体提供了科学依据。

成矿专属性;遥感信息模型;铀矿;钨锡矿;南岭地区

岩浆岩的成矿专属性以及岩体的含矿性评价,它既有理论意义,又有实际意义,是当前地球化学找矿中经常遇到的问题,并愈来愈引起广大地质、地球化学工作者的重视。南岭地区与中 -酸性侵入体有关的矿产种类很多,岩体与矿床之间存在着比较复杂的成因关系和空间联系。关于成矿专属性研究主要集中在以下三个方面:岩石地球化学判别标志、矿物学标志和评价因子统计分析方法。前人的工作为花岗岩成矿专属性的研究打下了一定的基础,有助于问题的深化,但是前人的研究多是从岩石地球化学、矿物成分以及构造地质背景等方面综合考虑 (闻广,1981;胡受奚等,1979;张安棣等,1980;陈大经,1980;岳书仓等,1999;汪雄武等,2001;程启芬等,1987;冯维恒,1988;赵玉琛,1994;汤中清,1995;林宝增,2001),结论多是描述性的,定性的。笔者借鉴遥感信息模型建模思路来分析成矿专属性,用量纲分析方法找出地质成矿相似准则,再进行计算得到成矿专属性信息模型 (马蔼乃,2000)。在解决成矿专属性信息模型方面的问题,此方法具有概念分析建模和根据经验建立回归模型两类方法的优点,具有前瞻性和可靠性。

1 工作区概况

南岭地区花岗岩分布的地区包括湖南、广西、广东、江西等省区,但大部分位于湖南省境内及其周边的地带。研究区主要位于华南腹地湘中南及赣南、粤北一带的花岗岩。研究区的大致界限是北纬 24°20′～28°10′,东经 110°～115°。

研究区的花岗岩体主要有以下三大类:(1)产铀岩体:诸广山岩体、贵东岩体、九嶷山岩体、苗儿山岩体;(2)产钨锡岩体:千里山岩体、骑田岭岩体、大吉山岩体、西华山岩体;(3)待判岩体:主要有湘中南的白马山岩体、关帝庙岩体、瓦屋塘岩体、阳明山岩体、沩山岩体、大东山岩体、花山 -姑婆山岩体和丫江桥岩体。选择的产铀、产钨锡岩体都是非常有代表性的,各岩体的分布见图 1。

2 各类花岗岩岩石化学特征简述

从表 1常量元素看,产铀岩体相比产钨锡岩体有以下特征:(1)产铀岩体铝过饱和,Al2O3的平均含量通常为 13%～14%,ACNK值平均 1.16,大于产钨锡岩 ACNK值,这是由于产铀岩体岩石中Al2O3高,Ca含量低。同样原因产钨锡岩体 D I,ANK,(Na2O+K2O)/CaO较大。这表明岩浆分异演化的越彻底,酸性程度愈高;(2)产铀岩体较产钨锡岩体全碱含量 (K2O+Na2O)偏低,碱度率指数

图1 研究区的花岗岩分布图Fig.1 D istribution of the area of the granite

(AR)低,说明产钨锡岩体岩石越趋碱性;(3)产铀岩体 Al2O3/TiO2值远小于较产钨锡岩体 Al2O3/TiO值,说明两类岩体有较大差别,代表不同的花岗岩源区和成矿背景;(4)产铀岩体 TiO2/Ta值远小于较产钨锡岩体值,这是因为在热液钨锡矿床中W与 TiO2/Ta关系密切。

从表 1微量元素看,产钨锡岩体的 K/Rb,Zr/Hf值比产铀岩体都小,而 Rb/Sr,Sr/Ca值比产铀岩体都大,说明产钨锡岩体比产铀岩体岩浆分异程度强,产钨锡岩体岩浆分异演化的较彻底。Th/U值产钨锡岩体比产铀岩体稍小。产钨锡岩体、产铀岩体的 Ta/Yb、Rb/(Ta+Yb)值差别较大,反映两类花岗岩产出的大地构造环境不同,尽管这些比值参考的标准都是经验性的。

从表 1稀土元素看,产钨锡岩体稀土总含量大于产铀岩体含量。尽管产钨锡岩体和产铀岩体δEu值较为接近,(La/Sm)N、(Gd/Yb)N、(Sm/Nd)N值产钨锡岩体与产铀岩体相比有大有小,但LREE/HREE值显示产铀岩体值大于产钨锡岩体值,说明产铀岩体轻稀土元素含量远远大于重稀土元素含量,属于轻稀土富集型,在稀土元素球粒陨石标准化型式图为“倾斜式”,而产钨锡岩体LREE/HREE值较小,在稀土元素球粒陨石标准化型式图为“海鸥式”。

2 成矿专属性概念模型

根据杜乐天 (2001)的成矿作用中的预富集系理论,成矿作用只是热液作用中很局部的一个内容,要成矿必须有许多有利条件而且相互最佳匹配,这是一个多因素、多阶段、多成因的过程,其中预富集系(定向累计增量)是重要前提。成矿作用中的预富集系是指成矿元素在工业富集(矿床最后形成)之前一定还存在一系列预先增量的累计,具体到热液铀矿、钨矿,就是地层顶富集→岩体预富集→构造、蚀变预富集→最后的工业富集(图 2)。

表 1 研究区内三类花岗岩岩体元素比值表Tab.1 The results of elemen ratio fo r the three kinds of granite massifs

图 2 定向累计增量预富集模式与成矿专属性概念模型(据杜乐天资料修编)Fig.2 Pre-directional incremental cumulative concentration patterns and metallogenic specialization conceptualmodel

成矿岩体形成什么矿产,决定于自身所含成矿元素的种类。不同种类的成矿元素则赋存于不同性质的岩浆或不同岩类中。因此,不同性质的岩浆岩或岩类仅起孕育、储存、富集成矿元素载体的作用,这就是岩浆岩成矿专属性规律的实质 (汤中清,1995)。因此岩体成矿专属性相当于成矿作用中岩体预富集作用。花岗质岩浆中成矿元素行为受控于源岩成分、氧化状态、结晶分异作用和挥发组份。花岗岩地球化学特征和矿物化学成分一定程度上继承了源岩的特征,反映了岩浆作用的大地构造背景、氧化状态和结晶分异。因此可使用花岗岩成分判别成矿花岗岩专属性 (汪雄武等,2001)。

根据预富集系理论,产铀岩体成矿专属性用Th/U来代替,Th/U低(小于 3)为产铀花岗岩体的必要条件 (杜乐天等,1984),因此 Th/U越小越对成矿有利。而产钨岩体成矿专属性由于分析数据中大都没有包含W元素,因此在文章中用 TiO2/Ta因子团来代替,这是因为在热液钨矿床中 W与TiO2/Ta关系密切。从W,Sn,Ta,Nb与 Ti元素的地球化学参数可知,W6+,Nb5+,Ta5+,Sn4+与 Ti4+之间能进行较广泛而又有限的类质同象替换,在岩浆作用早期,多赋存于含钛矿物中 (如钛铁矿、榍石、金红石等),在岩浆分异演化过程中,钛的含量逐渐降低,钛矿物减少,W,Sn,Ta,Nb与黑云母中的 Ti4+进行类质同象,因而花岗岩中的黑云母是它们的重要载体矿物。由于W6+与 Nb5+,Ta5+的许多地球化学参数相近,[NbO4]3-和 [TaO4]3-络阴离子的大小及结构也与[WO4]2-相似,故它们常能类质同象替换,特别是W6+与 Nb5+处于周期表上对角线位置,关系更为密切,Nb5+和 Ta5+常进入黑钨矿的晶格。因此在演化晚期的侵入体中 Ti4+含量减小,W,Sn,Ta,Nb等成矿元素随花岗岩演化而愈趋富集,采用 Ti O2/Ta比值作为产钨岩体成矿专属性判别指标,其灵敏度显然较高,并且其值变小对成矿有利 (王韦玉等,1985)。

3 成矿专属性模型建立

3.1 模型方法选择

在解决成矿专属性信息模型方面的问题,笔者结合经验回归模型和概念分析模型两类方法的优点,采用遥感信息模型概念,用量纲分析的方法找出地质成矿相似准则,再进行数据统计分析得到成矿专属性信息模型 (马蔼乃,2000),原理如图 3所示。用此方法来评价花岗岩成矿专属性,不需要人为对各因子团的权重打分,而是用实测数据自动给出权重,这样更科学。

3.2 因子团选择

花岗岩的化学成分反映了岩浆的源岩成分、氧化状态和分异程度,挥发份饱和并出溶时对岩浆成矿元素比值的影响是一系列分异事件的结果。不同成分的花岗岩具有不同的成矿元素组合、不同的演化程度和氧化状态 (可据 Fe2O3/FeO来判别),花岗岩成分的变化、源岩和结晶分异作用间的关系可视为连续演变系列。挥发份饱和的岩浆熔体中部分成矿元素比值代表分异过程演化到该阶段的结果,热液流体中成矿元素比值则间接反映了挥发份出溶时岩浆熔体的成矿元素比值。因此,花岗岩的化学成分可用于判别其是否成矿及其成矿专属性(汪雄武等,2002)。

在铀、钨锡成矿的过程中,一些元素因子团能较好地间接反映成矿作用中成矿元素的一系列预先增量的累计。按岩石元素的地球化学行为和在岩浆演化中的行为可以大致分为以下因子团(陈德潜等,1990;刘本立,1994;刘英俊等,1987;牟保磊,1999;Rollison,2000;赵伦山等,1988;涂光炽等,1984):

酸度因子。SiO2是岩浆岩中最重要的一种氧化物,SiO2作为一个重要的参照量和其它元素因子共同组成一个因子。

碱度因子团。碱度因子团包括碱度率指数(AR),K2O/Na2O,K2O+Na2O(ALK)。

源区性质因子团。利用 Al2O3/TiO2值可反映的岩浆成矿能力或花岗岩源区,可帮助区分成矿与非成矿岩体以及成矿背景 (Sylvester,1988;Patino et al.,1990;Altherr et al.,2000)。

岩浆分异因子团。在岩浆作用过程中,岩浆分异作用越完全,对成矿越有利,包括分异指数 (D I),K/Rb,Rb/Sr,Sr/Ca,Zr/Hf(Linnen et al.,2002),Nb/Ta(Dostal et al.,2000),Y/Ho(Bau.,1996)等因子,其中 Zr/Hf因子还反映了不同成因的岩浆岩。

氧化 -还原因子团。Fe2O3/FeO。

稀土元素因子团。包括ΣREE,LREE/HREE,δEu,(Gd/Yb)N,(La/Sm)N,(Gd/Yb)N。

图 3 花岗岩成矿专属性信息模型(据马蔼乃资料改编)Fig.3 The granite m etallogenic specialization Inform ation Model

大地构造环境因子团。包括 Ta/Yb,Rb/(Ta+Yb),Y/Nb(Pearce et al.,1984)。

其它因子团。岩浆岩含铝指数 (ANCK)、Si/(K+Na)原子数、产铀花岗岩岩石化学评价系数(X),其表达式 X=SiO2/5+(K2O+Na2O)×K2O×0.6/Na2O-2×CaO。

各个因子团包括一个到多个因子,各个因子可能起到多重作用,也可能多个因子共同相互配合起作用。对选出来的因子团,利用各种统计分析模型,主要是因子分析和聚类分析,分析这些因子之间的空间及内在关系,据此对因子团进行了组合筛选,使其更符合地质成矿机理和地球化学原理 (胡以铿,1991;余金生等,1985)。对不同矿种的成矿专署性模型有有不同的成矿因子,如钨锡是高温成矿,其成矿因子可以是 Rb/Sr,TiO2/Ta,(Gd/Yb)N,K/Rb等;而铀的成矿因子可以是 Th/U,δEu等,因此对不同金属成矿要区别对待,成矿信息模型也会不同。

3.3 样品数据选择

样品数据主要来自于公开发表的各岩体数据以及内部科研报告,收集各个岩体数据共 339个,其中产铀岩体样品 99个,产钨岩体样品 89个,待判岩体样品 151个(柏道远等,2005,2007;陈卫锋,2006;邓希光等,2005;汪雄武等,2004;江西根等,2006;凌洪飞等,2004,2005;邱检生等,2004;孙涛等,2003;童潜明等,1995;吴烈勤等,2005;吴永乐等,1987;夏宏远等,1991;姚军明等,2005;张敏,2006;张文兰等,2004,2006;章邦桐等,2001;郑基俭等,2001;朱金初等,2003,2006;毛景文等,1998;王志成,2003;付建明等,2004,2005;刘家齐等,2002;刘家远,2002;孙恭安等,1989;马铁球等,2006)①。对这些数据进行标准化处理、正态分布检验,大部分因子团数据服从正态分布。

3.4 产铀、产钨锡岩体成矿专属性模型

根据遥感信息模型原理,计算得出产铀岩体成矿专属性模型:

从产铀岩体成矿专属性模型复相关系数(R=0.813)、检验统计量值 (F=10.962),产钨锡岩体成矿专属性模型复相关系数 (R=0.995)、检验统计量值 (F=418.461)看,产铀、产钨锡岩体成矿专属性模型回归方程都显著,但产钨锡岩体成矿专属性模型拟合的效果比产铀岩体成矿专属性模型拟合的效果要好。

4 成矿专属性模型分析和应用

产钨锡岩体样品、产铀岩体样品分别经各自的成矿专属性模型计算的回代结果,包括均值、方差、标准差等统计量。由于两个模型方程显著,其计算的结果服从正态分布。在分析待判岩体时,用成矿专属性因变量的均值做为判断其成矿专属性大小的分界点,从地球化学原理以及成矿必要条件分析,成矿专属性因变量值小于均值的岩体对成矿有利,成矿专属性因变量值大于均值的岩体对成矿不太有利。产钨锡岩体成矿专属性 (TiO2/Ta)的均值为 -0.076 402 663,产铀岩体成矿专属性 (Th/U)的均值为 -0.101 697 193。

在考虑岩体分类时,由于待判岩体就目前现状还没有发现大的钨锡矿和铀矿,最多是星点状的矿化点显示,所以将这些岩体划为性质不明的岩体,用建立的模型来判别这些岩体。根据产铀、产钨锡成矿专属性信息模型并对待判岩体进行了预测,图4中待判岩体分布较为集中,基本分布在非产铀、非产钨岩体区域附近,见结果基本和实际地质情况较为接近,也从侧面证明建立的模型是比较适用的。

表2是待判岩体样品根据产铀、产钨锡成矿专属性信息模型计算的结果,图 4是对应的散点图,横轴代表产钨锡成矿专属性因变量值,纵轴代表产铀成矿专属性因变量值,图中两条垂直的黑线分别为产铀、产钨锡成矿专属性因变量的均值线,横坐标小于均值 (-0.076)的岩体对钨锡成矿有利,纵坐标小于均值(-0.101)的岩体对铀成矿有利。这样图中划为 4个区域,Ⅰ区和Ⅲ区为潜在的产钨岩体,Ⅲ区和Ⅳ区为潜在的产铀岩体,Ⅱ区为非产铀、产钨锡岩体,可能为其它含矿岩体。

关帝庙岩体 (5号点)、贵东宝林山岩体 (6号点)、沩山岩体 (13号点)、白马山岩体 (1号点)投影点落在产铀岩体区域,说明这些岩体具有潜在的含矿性,在铀矿地质找矿中,这些岩体确实发现有少量的铀矿点和铀矿化点,但目前还没有矿床和矿田产出。苗儿山茶坪岩体 (10号点)、苗儿山小木楠岩体 (11号点)投影点落在产铀岩体区域,但目前没有发现铀矿化。

图4 待判岩体计算结果投影图Fig.4 The projecti on map of calculate results undistinguished granite m assifs

表2 待判岩体计算结果表Tab.2 The results of undistinguished granite m assifs

丫江桥岩体 (14号点)、诸广东岭单元 (18号点)正好落在产钨成矿专属性因变量的均值线上,在实际情况中,在这两个岩石单元中发现有钨矿点,丫江桥岩体中产有高峰钨矿点,诸广东岭单元中产有四方坪钨矿点。诸广白诸广东岭单元石头单元 (17号点)投影点落在产钨锡岩体区域,但目前没有发现钨矿化。

大东山补体 (2号点)、贵东热水岩体 (8号点)、诸广木溪头单元 (19号点)、中棚单元 (23号点)、阳明山岩体 (15号点)投影点落在产铀、产钨锡岩体重叠区域,说明这几个岩体具有产铀、产钨的可能性。但仔细分析大东山补体 (2号点),贵东热水岩体 (8号点)、诸广木溪头单元 (19号点)和中棚单元 (23号点)这几个岩体更靠近产钨锡区域,说明其钨的含矿性大于铀的含矿性。其中阳明山岩体 (15号点)投影点落在最下方,说明其岩体具有很大的铀成矿潜力,在铀矿地质找矿中,对这个岩体应加以关注。

大吉山五里亭岩体(4号点)为非产铀、产钨岩体,这与前人研究成果表明五里亭岩体与大吉山钨矿没有成因上的直接联系比较吻合 (张文兰等,2004)。大吉山钨矿与成矿关系密切的是晚阶段大吉山花岗岩,尤其是细粒白云母花岗岩 (69号岩体)有关。

5 讨论与结论

5.1 讨论

(1)成矿专属性模型各因子团的地理指数 (权重)分析。产钨锡岩体成矿专属性模型中 Al2O3/TiO2的地理指数较大,说明产钨岩体与源区的性质有很大关系。岩浆分异因子团中 K/Rb地理指数(0.256)>Nb/Ta地理指数 (0.194)>Rb/Sr地理指数(0.085),说明在成矿过程中,K/Rb因子能较好指示产钨岩体成矿性能大小;稀土因子团中,δEu和LREE/HREE因子都能反映岩浆分异程度大小,可能LREE/HREE因子更好。主量元素组合的因子团(AR,K2O/Na2O,Si/(K+Na),ANCK)中 K2O/Na2O地理指数较大,说明在钨锡矿成矿过程中,K交代、Na交代对成矿起重要作用。在模型中,大地构造环境因子 Rb/(Ta+Yb)地理指数最大,说明在成矿过程中,大地构造背景对钨成矿有巨大的影响,这和王韦玉等 (1989)得出不同性质的构造单元对花岗岩演化程度和含钨矿差异性具有控制性作用的结论不谋而合。

产铀岩体成矿专属性模型中大地构造环境因子 Ta/Yb地理指数较大,这和产钨锡岩体成矿专属性模型反映的现象一致,铀矿成矿专属性和大地构造单元紧密相关。岩浆分异因子团中Nb/Ta地理指数(1.108)远远大于其它岩浆分异因子 (K/Rb,Rb/Sr,D I),说明在成矿过程中,Nb/Ta因子能较好指示产铀岩体成矿性能大小;稀土因子团中,δEu和LREE因子都能反映岩浆分异程度大小,可能REE因子更好。主量元素组合的因子中 AR地理指数较大 (0.406),说明在铀矿成矿过程中,碱交代对成矿起重要作用。在其它因子中 Si/(K+Na)地理指数较大 (0.65),说明 Si/(K+Na)因子在铀成矿过程中,酸碱差异变化影响铀的预富集,进而影响岩体的含矿性。

(2)尽管模型能较好的预测待判岩体的成矿专属性,与实际情况基本吻合,但是也存在一些问题。如研究表明诸广鱼王单元具有明显的产铀矿花岗岩属性,诸广中棚单元则具有产钨锡矿花岗岩的属性,东岭和白石头单元成矿属性不甚明确,有待进一步研究①。在模型判别中将诸广岩体中棚单元则判为产钨锡矿花岗岩属性,但是将诸广岩体鱼王单元判为不明显的产铀矿花岗岩的属性;又如将苗儿山茶坪岩体和小木楠岩体判为产铀岩体,但在实际找矿中,至今还没有发现有铀矿化显示(随着工作程度提高,也有可能发现铀矿化)。这些情况一方面说明地质成矿原因非常复杂,一方面可能是模型本身没有考虑全面,因此在使用模型判断预测时,一定要和地质条件紧密结合,这样才能体现模型的理论指导作用。

(3)花岗岩地球化学特征及矿物化学成分一定程度上继承了源岩的特征,反映了岩浆作用的大地构造背景、氧化状态和结晶分异,因此可采用地球化学信息模型来判断岩体的成矿专属性,但花岗岩形成时的大地构造背景可能与成矿时的大地构造背景完全不一致,而成矿作用又受控于大地构造背景及热体制。这种情况下,往往导致简单地使用花岗岩成分不能准确地判别大地构造背景和成矿作用,即用成矿专属性信息模型还难以预测成矿作用是否发生,只能预测成矿的可能性及成矿元素组合。真正成矿必须多种有利因素相互最佳匹配,而岩体成矿专属性只是其中一个必要条件,相当于成矿作用中岩体预富集作用 (图 3)。对于这一点,反映成矿专属性的信息模型自然有其局限性。

(4)本文中所述及成矿因子是在岩浆作用的基础上探讨其控矿机理,应用于岩体成矿专属性评价时,亦应基于岩浆岩的“初始”元素含量上;换句话说,后期叠加的蚀变作用,可能改变岩浆作用保留下来的元素含量特征,从而导致这些地球化学标志评价岩体成矿专属性失败。因此,在建立成矿专属性地理信息模型时,应避免或区分叠加的蚀变影响。后期叠加的蚀变作用一个显著特点是元素含量分布的离散程度增大,以此特点可识别叠加的蚀变作用影响“初始”含量的程度。

(5)南岭地区不同时代花岗岩类的成矿专属性是不相同的,比较复杂的。例如,Au主要在雪峰期和加里东期集中,这是因为Au具有亲铁性质,所以表现出与铁族元素 (V,Co,Ni,Cr)演化趋势的一致性,即花岗岩类的时代愈新,含量愈低。与此相反,W,Sn,Be,Nb,Ta及U等元素则随着花岗岩类时代由老到新而含量渐增。但由于这几种在各时代花岗岩类岩石中的含量变化各不相同,因而主要成矿富集时代亦有所差异。如锡在各时代花岗岩中的含量变化普遍高于酸性岩中克拉克值,至加里东晚期已高出三倍以上,所以它在加里东期就有初步富集。而印支期以后,特别在燕山期,则可形成大规模的工业锡矿床。而钨的情况不同于锡,它在雪峰期和加里东早期都低于酸性岩中克拉克值,加里东晚期和印支期亦高出不多,故几乎不形成工业矿床,至燕山期才成为主要成矿时代。南岭地区大量矿床成矿年龄数据表明,华南地区中生代发生了 3次大规模成矿作用,且都在燕山期。其中,燕山早期的180～170 Ma发生了第一次大规模的金属成矿作用,以赣东北和湘东南的 Cu,Pb-Zn,(Au)矿化为代表。燕山中期的第二阶段 (约 150～139 Ma),主要在南岭及相邻地区发生了以W,Sn,Nb-Ta等有色一稀有金属矿化为主的第二次大规模成矿作用。而燕山晚期的125～98Ma发生了华南地区第三次大规模金属成矿作用,以南岭地区的 Sn,U矿化和东南沿海地带的Au,Cu,Pb-Zn,Ag矿化为代表(华仁民等,2005)。根据各岩体已发表的年龄数据(表 3,4)和相关矿床成矿时代数据,总结以下规律:

①产铀岩体的同位素年龄值集中于 172～138 Ma和 250～198 Ma两个阶段,分属于燕山早期和印支期。产铀岩体岩石类型多属黑云母花岗岩或二长花岗岩—二云母花岗岩的演化系列。产铀岩体多为复式岩体,各个时期岩体都比较发育,如贵东岩体有从加里东期—印支期—燕山早期三期六次侵入;苗儿山岩体从:雪峰期—印支早期—印支晚期—燕山早期—燕山晚期四期六次侵入印支期—燕山期多期次形成的复式杂岩体。

②产钨锡岩体的同位素年龄值集中于 165～131 Ma阶段,属于燕山早期。该阶段那些在 160 Ma左右侵位的陆壳重熔型花岗岩主体继续发生分异演化,并形成一些晚阶段的补体相或补充侵入相。该阶段也是南岭地区W,Sn等有色一稀有金属矿化大规模发生的阶段。与钨锡多金属矿化有关的似斑状黑云母花岗岩和等粒黑云母花岗岩属同一岩浆体系分异演化的产物。

③南岭地区的燕山期岩浆作用并没有明显的铀成矿专属性;而印支期花岗岩却具有清晰的铀成矿专属性,它可以作为铀的主要来源;当燕山期构造 -岩浆热事件叠加时,由于提供了热源、矿化剂和动力条件,便导致铀从印支期花岗岩中活化、转移、富集,并形成大型热液铀矿床 (华仁民等,2003)。

表3 贵东复式产铀岩体的同位素年龄值Tab.3 Isotopic data for the Guidong granite massifs

根据以上产铀、钨锡岩体时代分布规律,大东山岩体具有产钨锡岩体特征,在岩体中也发现了乳源天门嶂锡矿、阳山高形钨矿等代表性的矿床 (肖光铭等,2005);而其他岩体,像丫江桥岩体、白马山岩体、沩山岩体等具有较好产铀岩体特征。

(6)在成矿专属性模型计算中应用数理统计方法必须紧密地结合地质资料,否则可能会得出错误的结论。所谓结合地质包括两个方面:其一,在进行资料的收集整理,选择使用计算方法时,要认真考虑工作地区的地质、地球化学环境,根据研究的对象和所要解决的问题,选择恰当的统计计算方法,并对数据进行必要的预处理,包括样本和因子的筛选,异常值的处理,数据标准化等;其二,将统计成果用于解释推断地质——地球化学现象时,又必须紧密结合地质——地球化学条件及其它有关资料,全面分析,综合研究,从而达到较为全面、正确地反映客观规律。

表4 苗儿山产铀岩体同位素年龄值Tab.4 Isotopic data for the M iaoershan granite massifs

5.2 结论

本文以南岭岩体数据,根据花岗岩热液成矿原理,初步提出成矿专属性因子团指标体系,利用遥感信息模型原理,建立产铀、产钨成矿专属性信息模型,这在成矿专属性方面的研究是一个新的进步。在建立成矿专属性信息模型过程中得出以下结论:

(1)打破了原来按照主量、微量、稀土元素分析成矿专属性的模式,根据花岗岩热液成矿原理,按岩石元素的地球化学行为和在岩浆演化中的行为,初步提出成矿专属性因子团指标体系,将成矿专属性影响因子大致分为酸度因子团、碱度因子团,岩浆分异因子团、氧化还原因子团、稀土元素因子团、源区性质因子团、大地构造环境因子团及其它因子团等。

(2)利用统计分析模型,对各个因子以及各个因子团进行了分组、归类或判别计算,初步分析了一些因子之间的空间及内在关系,据此对因子团进行了组合筛选,使其更符合地质成矿机理和地球化学原理,也使模型更具客观性和操作性,实现了用较简单的形式(模型)来揭示成矿专属性复杂关系。

(3)根据地学信息模型原理,分别建立了产铀岩体、产钨锡岩体成矿专属性地理信息模型,以及利用模型建立了对岩体进行成矿专属性判别的标准,并对待判岩体进行了预测,结果与实际情况基本相吻合,同时也提出了模型在地质成矿研究中的实际作用。

(4)根据成矿原理建立的产铀、产钨成矿专属性信息模型能较好的反映实际地质情况,但是此模型是建立在现有样本以及地质认识上的,由于地质成因复杂多变,对反映成矿因子的选择可能没有考虑的更全面,或者考虑多种成矿因素耦合成矿不够,因此该模型存在一定的局限性,需要在后期不断完善和充实,使其更能客观反映岩体的成矿专属性。

综上所述,表明本文所建立的成矿专属性地理信息模型实现了对成矿专属性的定量化评价,并为进一步判别成矿岩体提供了科学依据。

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Research on I nformation Model forMetallogenic Specialization of the I ntermediate-acidMagmatic Rocks in Nanling Region:A Case of Hydrothermal Uranium Deposit and Hydrothermal Tungsten and Ti n Deposit

HUANG Hong-ye1, Q I N Qi-ming2(1.Research Institute No.230,CNNC,Changsha,HN 410011,China;2.The Institute of Remote Sensing and GIS,Peking University,Beijing,10087,China)

Based on geochemistry analysis data of Nanling granite massifs,according to the granite hydrothermal mineralization principle,the article initially proposes the metallogenic specialization factor group target system using GIS geo-information model,establishes metallogenic specialization infor mation model of the uranium and the tungsten mineral intrusions.According to mineralization granite rock element geochemical behavior and magmatic evolution,the paper suggests the measure that metallogenic specialization influence factor will divided into the acidity factor group,the alkalinity factor group,magmatic fractionation factor group,oxidation reduction factor group,rare-earth element factor group,source area factor group,geostructure environment factor group and so on.The paper selects the best factor group meeting themechanism ofmineralization geological and geochemicalprinciples by using kind of statistical analysismodel analyses the space and intrinsic relationsof some factor.On the basis of the above aspects,it forecasts undistinguished granitemassifs by using themodel and the criterion.The result accordswith geological fact,indicates thatmetallogenic specialization infor mation model hasobjectivity and operability,realizesmetallogenic specialization quantitative appraisal,and provides a scientific basis further distinguished the ore-bearing granite massifs.

metallogenic specialization;RS information model;Uranium deposit;Tungsten and Tin deposit;Nanling region

P618.67;P619.14

A

1674-3504(2010)03-241-11

10.3969/j.issn.1674-3504.2010.03.05

2009-08-23

黄宏业 (1972—),男,硕士,高级工程师,主要从事地质矿产勘查工作。E-mail:5shhy@sohu.com