基于数字矿床模型的陕西潼关县Q8号金矿脉西段三维成矿预测

陈建平，史 蕊，王丽梅，陈珍平

(1．中国地质大学(北京)地球科学与资源学院，北京 100083;2．中国地质大学(北京)国土资源与高新技术研究中心，北京 100083;3．北京市国土资源信息开发研究重点实验室，北京 100083)

基于数字矿床模型的陕西潼关县Q8号金矿脉西段三维成矿预测

陈建平1，2，3，史 蕊1，2，3，王丽梅1，2，3，陈珍平1，2，3

(1．中国地质大学(北京)地球科学与资源学院，北京 100083;2．中国地质大学(北京)国土资源与高新技术研究中心，北京 100083;3．北京市国土资源信息开发研究重点实验室，北京 100083)

陕西省潼关县桐峪金矿区Q8号矿脉是小秦岭为数不多的几个大型矿床之一。经过多年的开采和利用，目前该矿的地表矿和浅部矿已基本被采空，资源出现短缺，鉴于此，如何开展深部的三维矿产资源预测与评价成为当今技术研究的热点。将传统的二维找矿方法拓展到三维空间上，从三维角度实现金矿的深部地质定量化信息的可视化，运用三维空间的找矿标志变量进行深部隐伏矿体的三维预测，并根据预测结果的大小圈定了有利成矿区4处，从而为整个潼关地区的金矿资源开发提供科学依据，也为隐伏矿床的研究提供新的思路。

数字矿床模型;三维证据权;成矿预测;陕西潼关

0 引言

20世纪80年代以来，地表矿、浅部矿及易识别矿日益减少，隐伏矿和深部矿的找寻(三维成矿预测)已经成为许多国家和地区的主要找矿方向。随着计算机图形学技术、三维可视化技术、三维插值以及数据库技术的迅猛发展，在此基础上利用计算机三维建模技术和地质统计学估算储量，进行隐伏矿体的三维立体成矿预测已成为近几年来矿产勘查领域的一大亮点，对解决我国大批矿山所面临的资源危机有着十分重要的意义。以Micromine软件为平台，根据地质异常理论及证据权重法和信息量法，在找矿模型的指导下，通过建立数字矿床模型进行隐伏矿体的三维预测，对矿山的开发利用及规划具有指导作用。

1 研究区概况

Q8号矿脉位于小秦岭金矿田西部、陕西东部边缘，行政区划隶属于陕西省潼关县李家乡。矿区范围东西长 1 800 m，南北宽 800～1 200 m，面积1．64 km2。矿区由桐峪口北西距陇海线太要车站8 km，北东距陇海线予灵车站7．5 km，北距郑潼公路11 km，交通方便。

Q8号金矿床是陕西小秦岭金矿田中规模最大的矿床，而且以矿体分布集中、盲矿为主、矿石品位富、可综合利用为最大特征。矿区位于小秦岭金矿田大月坪—金罗斑复式背斜核部，区内出露地层为太古宇太华群大月坪组地层，岩性主要为黑云(角闪)斜长片麻岩，赋矿层位为大月坪组，矿体分布于Q8控(脉)矿断裂构造带中。

Q8号矿床主要控制条件是太华群大月坪组矿源层，北东向构造与纬向系近东西向构造的复合以及含金石英脉密集区的控制;燕山期花岗岩分布的控制等形成成矿物质基础、热源和容矿空间的联合控制的规律(白和，2003;栾世伟等，1991)。

2 数字矿床模型

数字矿床简单地说就是数字化的矿床，或者说是信息化的矿床，可以理解为矿床的信息模型，即一个以地理坐标为依据的、数字化的、三维显示的、虚拟的矿床，其核心思想是用数字化的手段整体解决矿床及其与空间位置相关的信息表达与知识管理(Simon，1994;高志武等，2005)。地质模型与成矿规律的研究是建立数字矿床模型的基础(陈建平等，2008)。

2．1 地表三维模型

地表表面模型在露天矿山和地采矿山中可以用来切制平面图和剖面图，因此在采矿设计中具有重要意义，可以说，在三维矿山模型中，如果缺少了地形模型则是不完整的(杨建宇等，2006)。

对收集到的潼关地形数据，先在MapGIS软件中进行编辑，提取出已经赋予高程值的各等高线，对50 m间距的各等高线进行检查校正，去掉与地形无关的线(如陡坎线)，转换成DXF文件格式，然后导入到Micromine软件中(杨东来等，2007)，建立相应的DTM模型(图1)。

图1 Q8号矿脉地表表面模型

2．2 工程三维模型

本区的探矿工程以坑探和钻探工程为主。结合矿床的地质特征以及地形条件，选定在1 060．36 m标高以上，以坑探手段为主、钻探手段为辅进行勘探;在1 060．36 m标高以下，则以钻探手段为主。

钻孔数据是地质技术人员在野外钻探现场记录并整理的第一手技术资料，对于地质剖面的形成及其他深部信息的获取具有十分重要的作用。本次工作收集到23张研究区内的钻孔柱状图，并将其整理为建立钻孔数据库所需的4张Excel表格，即工程坐标表、测斜数据表、样品分析表和岩性表。将这些表导入到Micromine软件，建立钻孔工程的实体模型(图2)。

坑道实体模型的建立有助于地质工作者清楚地看到矿区内坑道工程的实际部署，并且在三维空间里可以与其他实体模型相叠加，因而能更好地了解矿区内矿体的勘探情况和其他地质条件。本次收集到的数据包括由中金公司提供的部分Excel表中的测量数据，以及1986年提交的陕西省潼关县桐峪金矿区Q8矿脉西段详细勘探地质报告中所提供的部分测量数据，将这些数据按照Micromine软件所要求的格式导入工程，参考勘探报告中给出的YD素描图，对不同中段的坑道导线进行了连接，进而形成该矿区的坑道实体模型(图3)。

图2 Q8号矿脉钻孔工程实体模型

图3 Q8号矿脉坑道实体模型

2．3 矿体三维模型

由于勘探线剖面图是各类工程勘察试验和专家经验解释结果的结合，具有更高的可信度。因此，本次研究首先对研究区的14条勘探线剖面进行了几何坐标的校正及三维空间的恢复，然后生成DXF格式的文件，导入到Micromine软件中，提取出各矿体的轮廓线，最后对各勘探线剖面进行连接、平滑，最终建立矿体的三维模型(王丽梅等，2010)(图4)。

图4 Q8矿体三维模型

3 成矿信息综合分析提取

找矿模型的定量分析在三维空间上主要借助于“立方体模型”来实现传统的二维找矿向三维找矿的新突破。本次根据现有地质资料对矿体的揭示，特别是勘探线的分布，结合矿体的形态、走向、倾向和空间分布特征确定了研究区的范围。模型区是一个东西长1 724 m，南北长1 144．5 m，垂高为909 m的立方体，并且将该范围进行三维立方块化。单元块行×列×层为10 m×10 m×10 m，模型包括次分块总共有690 449个单元块(陈爱兵等，2004)。

(1)建立了三维立方体模型后，可以将根据找矿模型所确定的致矿信息作为属性赋值给每一个单元块。如由于整个大月坪组的地层在该区域上均为有利成矿的地层，因此将5个组的地层分别作为5个变量。使用地层实体模型对立方体模型进行限定，划分出不同地层所包含的立方体，作为矿床预测中的有利地层变量。(2)将二维成矿预测研究中的断裂构造信息的定量化分析(主要包括：构造等密度、构造平均方位、构造中心对称度、断裂优益度、构造交点数等变量)拓展到三维空间内。具体操作如下：将二维的、具有不同属性值的这些网格按照正确的地理坐标导入三维软件中，形成一个具有三维X、Y、Z坐标及不同属性信息的数据表，据此对整个研究区的三维立方体进行插值，从而使研究区内的三维立方体模型具有断裂构造的不同属性，提取致矿信息，作为矿床预测中的有利断裂构造信息。(3)使用花岗伟晶脉岩实体模型对立方体模型进行限定，作为矿床预测中的有利岩体变量。(4)同时利用钻孔数据来分析这些单元块的元素三维异常分布。钻孔中对样品的Au含量进行了分析，本次工作使用距离反比加权对未知单元块进行Au元素含量插值(靳国栋等，2003;邓明国，2005)。以当前金矿的边界品位1.0 g/t为异常下限，过滤出可能发生矿化的区域(图5)，作为矿床预测的一个变量。

图5 化探异常提取

4 研究区三维成矿预测

4．1 三维证据权预测

根据相关的原理和算法，基于．net平台用C#语言进行代码编写和软件调试，完成了该三维证据权系统的开发，利用该系统计算各个证据图层的权重值(表1)。其中，W+、W－分别为证据因子存在区和不存在区的权重值，C值大小表示证据因子与成矿的相关性(Agterberge et al，1998)。从计算结果可以看出：Au元素异常、含金构造带、断裂交汇、断裂等密度、构造中心对称度以及断裂交点数这些证据图层的综合权重值表现得很高，说明这些变量与Au的形成具有密切的关系。

根据后验概率的相对大小，将研究区内不同的立方块划分为不同的等级，不同等级赋予不同的颜色。由图6可以看出，预测矿块的高值区与已知矿体在空间位置上具有良好的吻合度和一致性，从而验证了该方法的有效性。

图6 预测矿块与已知矿体叠加显示图

表1 各证据图层权重表

4．2 三维信息量预测

信息量法应用于区域矿产预测，是由维索科奥斯特罗夫斯卡娅(1968)及恰金(1969)先后提出的(范永香等，2003)。为了能够对三维证据权的预测结果进行系统的评价，笔者又利用三维信息量法对数据进行了相关计算。

(1)计算各地质因素、找矿标志所提供的找矿信息量(表2)，定量评价各地质因素和标志对指导找矿的作用;(2)利用各找矿标志信息量分别计算每个基本单元的信息量总和，然后根据主观概率法确定找矿信息量临界值，此次将信息量的临界值确定为2．72，用以评价找矿远景区进行预测(图7)(陈建平等，2009)。

表2 找矿信息量计算结果

图7 预测矿块与已知矿体叠加显示图

4．3 远景区圈定

将三维证据权和三维信息量的预测结果进行叠合分析可以看出，两者预测的单元块在空间位置上基本吻合。因此，结合两种方法的预测结果，在研究区内的三维空间范围内圈定4个成矿远景区(图8)，并依次将其与研究区内的地层和构造实体模型进行叠加分析(图9、图10)。

图8 研究区远景区的划分

图9 远景区与构造的关系

远景区A的地层属于大月坪组中段ArTh．d2-3，岩性主要为黑云斜长片麻岩，角闪黑云斜长片麻岩，见有条痕(纹)状的混合岩，Q8、Q3051、Q93含金构造带的交汇部位，钻孔数据缺乏因而化探异常不显著，未见坑道布置。

远景区B地层属大月坪组中段ArTh．d2-2，岩性主要为黑云斜长片麻岩，分布在Q8含金构造带内及其周围的小断裂中，钻孔数据缺乏因而化探异常不明显，未见坑道布置。

图10 远景区与地层的关系

远景区C地层属大月坪组上段ArTh．d3-1，岩性主要为黑云斜长片麻岩与角闪斜长片麻岩互层，Q4011含金构造带与Q8含金构造带及其附近的一个小断裂带在此区交汇，此处未见钻孔数据和坑道工程。

远景区D地层属于大月坪组的中段ArTh．d2-1，岩性主要为黑云斜长片麻岩和角闪黑云斜长片麻岩，主要分布在Q4003、Q14以及与Q14下近乎平行的一条断裂带内，这3条断裂近似等距平行分布，据勘探线剖面的钻孔样品分析值显示，该区内Q14断裂内有品位较高的石英脉分布，只有钻孔ZK05位于其附近，坑道工程距离此处较远。

5 结论

(1)成功地将二维成矿预测中反映线性构造致矿信息的定量化分析(主要包括构造等密度、构造中心对称度、断裂优益度、构造交点数等变量)拓展到三维空间内(陈建平等，2011)，从而为三维成矿预测提供了新的变量。

(2)根据证据权重值的大小，得出研究区内主要控矿因子为Au元素异常、含金构造带、断裂交汇、断裂等密度、构造中心对称度以及断裂交点数这些证据图层，与找矿有着密切的关系。

(3)预测结果显示，该研究区内最主要的①号、②号、③号3个矿体所处的立方块的后验概率值和信息量值均处于高值区，这验证了三维证据权法和三维信息量法在该研究区内进行成矿预测的可行性与正确性，为寻找隐伏矿床研究领域提供了新的思路，具有很好的应用前景。

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3D metallogenic prediction for western section of Q8 gold deposit in Tongguan County of Shaanxi based on digital mineral deposit model

CHEN Jian-ping1，2，3，SHI Rui1，2，3，WANG Li-mei1，2，3，CHEN Zhen-ping，1，2，3

(1．School of Earth Sciences and Resources，China University of Geosciences(Beijing)，Beijing 100083，China;2．Institute of Land Resources and High Techniques，China University of Geosciences(Beijing)，Beijing 100083，China;3．Beijing Key Laboratory of Development and Research for Land Resources Information，Beijing 100083，China)

Q8 gold deposit，located in Tongguan County of Shaanxi Province，was one of the few large deposits in Little Qinling Mountains．Through years of exploitation and utilization，the surface and the shallow resources for the mine were mined out．The shortage of resources made 3D prediction and evaluation for the deep mineral resources a hot spot concern in technical research．3D space prospecting method was originated from 2D space and could realize visualization for the deep and quantitative geological information．Dominant variable of 3D space ore-prospecting could predict 3D structure of the deep concealed ore bodies．The authors pointed out four prospective gold mining areas according to the prediction probability．The studies provided scientific basis for the entire area of Tongguan gold resources，also provided new ideas for the research of concealed deposits．

Digital mineral deposit model;3D evidence weight;Metallogenic prediction;Tongguan，Shaanxi

P618．51;P612

A

1674－3636(2012)03－0237－06

10．3969/j．issn．1674-3636．2012．03．237

2012－05－20;编辑：侯鹏飞

陈建平(1959— )，男，教授，博士，博士生导师，主要从事矿产资源定量预测评价和“3S”技术应用的教学与研究工作，E-mail：3s@cugb．edu．cn