安徽庐枞地区铁矿资源量估算及结果对比

吴礼彬，高曙光，赵先超，陈静静，孙明明，杨道堃

安徽省地质调查院，合肥 230001

0 引言

我国自20世纪90年代以来在矿产资源定量评价方面的研究取得了突破性进展［1－15］，受到国际地学界重视。主要代表性的成果有：赵鹏大［13］根据“地质异常导致成矿预测”的理论和评价工作阶段性特点提出和实践了“三联式”5P地质异常定量评价方法；王世称［1－5］从地、物化遥、矿产资料信息综合出发，独创了“综合信息成矿预测理论体系”；全国矿产资源潜力评价项目以成矿系列理论为指导，以成矿构造地质背景分析、区域成矿规律研究结合物化遥等综合信息进行矿产资源定量评价工作；但资源量估算工作是一个技术性强、难度非常大的的课题，潜力评价项目提出的以含矿地质体的参数来估算资源量的地质体积法［11］，利用专家已经掌握的地质信息进行资源量估算工作，克服了其他数学估算方法的先天不足。笔者利用地质体积法及现行常用的矿产资源量估算方法估算庐枞地区铁矿资源潜力，并对几种方法估算结果进行分析对比，以期提交比较理想的资源量估算数据。

1 庐枞地区地质概况

位于中国东部的长江中下游中生代断陷区，属扬子板块的北缘，近郯庐断裂带的南段［16－19］。在中三叠世—中侏罗世海陆交互相沉积地层的基础上，发育了一套早白垩世陆相火山岩，主要岩性为橄榄安粗岩系。强烈的岩浆活动主要集中在燕山期，形成了大量的火山岩、浅成—超浅成的次火山岩及大规模的侵入岩，岩性为高钾钙碱性和碱性岩系列。在火山盆地基底上发育的北东向、北西向、北北东向深大断裂，控制了火山盆地基底的隆凹格局、沉积作用、火山机构的分布、岩浆活动和成矿作用，形成了良好的区域成矿地质条件［20－24］。

该区矿产资源丰富，以铁、硫铁矿、明矾石、石膏为主，铜、金、铅锌、重晶石等次之。区内矿产地星罗棋布，已发现大型铁矿床4个、小型矿床17个、矿（化）点75个。包括了潜火山气成热液型、层控－热液叠加改造型、火山喷气沉积型矿床、斑岩型、矽卡岩型等成因类型。矿床地球物理特征具有重、磁同高特征；Fe2O3、V、P、Ti、Co、Ba、Mn等元素高背景或异常大面积覆盖在火山岩层出露区，成为良好的矿产预测标志。总之，该区主要矿产的形成与燕山期的次火山岩、浅—超浅成的中基性、中性斑（玢）岩密切相关［20－24］。

选择含矿地层、火山机构、铁矿床（点）、航磁剩余异常40nT等值线、重力垂向二阶导数0值线等5个要素，在 MRAS［25－26］操作平台上，利用建模器，结合人机交互，圈定出预测区①-杜建国，许卫，吴礼彬，等.安徽省铁矿资源潜力评价成果报告.合肥：安徽省地质调查院，2009.。采用特征分析法对预测区进行优选，结果得到罗河式潜火山气液型铁矿预测区44个，龙桥式层控－热液叠改型铁矿预测区27个。两类型矿床综合为A级预测区16个，B预测区17个，C预测区19个，在此工作基础上进行该区铁矿资源量估算工作。

2 铁矿资源量估算

笔者利用地质体积法、数量化理论Ⅰ、专家估分法、品位－吨位模型法及磁测定量估算法5种比较常用的资源量估算方法来估算庐枞地区铁矿资源量。

2.1 地质体积法

2.1.1 基本原理

将控制区有代表性的单位体积内矿产资源的平均含量估计值外推到评价区的体积范围，估计评价区的矿产资源量的方法称为地质体积法。地质体积法是建立在已知矿体深部及外围预测的基础上进行类比分析的矿产资源评价方法［22－29］。

地质体积法的应用主要步骤：1）根据已知资料，建立合理的地质成矿模式，从而确定某种矿产资源在地壳单位体积中的平均含量；2）论证预测评价区是否与已知典型矿床所在的控制区具相似的地质成矿条件。当确认两者基本相似后，推算评价区内含矿建造的体积，从而估算出评价区的潜在资源量。

2.1.2 已查明资源储量及其估算参数

罗河式潜火山气液型铁矿预测选取庐江罗河、泥河、大鲍庄、阳山、钟山、杨山铁矿6个勘探程度较高的典型矿床为预测区预测依据，依据《安徽省铁矿资源储量表（截止2009年底）》及部分勘探报告，估算罗河式铁矿体积含矿率为1.462 2t／m3（表1）。

龙桥式层控－热液叠改型铁矿的预测选取马鞭山、龙桥铁矿2个典型矿床为该区预测依据，依据《安徽省铁矿资源储量表（截止2009年底）》及勘探报告，估算龙桥式铁矿体积含矿率为0.435 0t／m3（表1）。

2.1.3 典型矿床深部及外围预测资源量及估算参数

1）罗河铁矿

罗河铁矿体的产状近于水平，该铁矿床工作程度较高，其深部及矿床外围已经完全为钻探工程控制，该矿床查明资源储量是37 192.5万t，罗河铁矿含矿建造埋深为400～800m，预测资源总量是50 601万t，预测资源量类别为334－1。

2）龙桥铁矿

龙桥—马鞭山铁矿体产状近水平，矿床经过详查工作，铁矿体的深部及外围已经通过钻孔控制，该矿床深部及其外围预测资源量难以通过现有的材料进行预测。本次地质体积法资源量预测即以该矿床已知资源量作为总资源量进行计算。

2.1.4 模型区含矿系数确定

模型区含矿系数确定主要是依据模型区内所有已知矿床资源量＋深部及外围预测资源量与模型区含矿地质体体积的比值确定的；模型区的面积参数是依据矿床面积水平投影比值和与模型区面积比值确定的。罗河式陆相火山岩型铁矿选择罗河1个最小预测单元作为本次地质体积法的模型区，龙桥式选择龙桥、马鞭山2个最小预测单元作为模型区进行相关计算，其计算的参数见表2。

由表2可以看出，罗河模型区含矿地质体含矿系数为0.278 2t／m3，龙桥式铁矿模型区含矿系数为0.089 2t／m3。

2.1.5 延深参数的确定

本次研究中铁矿资源量延深参数主要是指含矿地质体的深部垂向延深，亦即垂直深度，与以往所称的延深意义不同。陆相火山岩型铁矿主要受深部岩体、隐伏岩体控制，含矿地质体的延深参数是相对的概念，即为相对厚度。

表1 庐枞地区铁矿床查明资源储量一览表Table1 Schedule of identify resources reserves of iron deposit in Lujiang－Zongyang area

表2 庐枞陆相火山岩型铁矿模型区估算参数Table2 Schedule of parameters in model areas of iron deposit of continental volcanic type in Lujiang－Zongyang area

罗河式铁矿主要赋存在砖桥组陆相火山岩分布地段，龙桥式主要位于火山岩盆地基底控矿地层—周冲村组分布地段；其铁矿预测深度范围有差别，罗河式铁矿主要在0～1 500m内，而龙桥式预测深度为0～2 000m。

本次预测主要以已知铁矿床的平均厚度来反映铁矿含矿厚度，辅以相似系数进行校正。由表1可以看出，罗河式铁矿含铁建造厚度以216.69m（罗河、泥河、大鲍庄、阳山、钟山、杨山6个典型矿床平均值）、龙桥式铁矿含铁建造厚度以214.65m来分别进行资源量计算工作。

2.1.6 相似系数的确定

相似系数主要指预测单元与模型区成矿的相似程度，其确定原则有主、客观之分：主观划分主要是地质专家对模型区与预测单元成矿相似程度大小而定，带有很大的人为性；客观划分主要是根据特征分析法确定的成矿有利度的大小而定。

本次铁矿资源量估算工作，针对各个预测单元与模型区、预测单元与典型矿床进行类比，利用这两种因素对相似系数进行了合理调整。

2.1.7 资源量估算

庐枞地区选择罗河、龙桥及马鞭山3个模型区进行两个矿产预测类型的含矿地质体含矿系数、面积参数的计算工作。罗河式含矿地质体含矿系数为0.278 2t／m3，龙桥式含矿地质体含矿系数（加权平均）为0.089 2t／m3。延深参数的选择主要依据罗河式、龙桥式已知矿床含矿延深平均值而得出：罗河式延深厚度为216.69m，面积参数为0.308 31；龙桥式延深厚度为214.65m，面积参数（加权平均）为0.192 66。

根据地质体积法计算原则进行庐枞地区罗河式、龙桥式铁矿资源量估算工作。

资源量估算结果：罗河式334－1资源量为14 663.3万t、334－2资源量为71 467.7万t、334－3资源量为2 637.2万t；龙桥式334－1资源量为3 690.6万t、334－2资源量为43 084.7万t、334－3资源量为13 457.3万t（表3）。

2.2 数量化理论Ⅰ

2.2.1 基本原理

数量化理论I模型在矿产资源定量预测中的应用，是把控矿因素和找矿标志等作为资源量变化的控制因素，并认为资源量与这些控矿因素之间存在一种线性相关关系；进而以控制区（模型单元集合）的观测数据为基础建立起成矿预测区统计单元资源量与控矿因素之间的回归方程，并对预测单元的潜在资源量实施统计预测。

2.2.2 资源量估算

该方法主要是利用已知的矿床储量与成矿有利度的线性关系而进行资源量计算的一种方法，一般有3种函数供人们选择利用：

①线性函数，y＝a＋bx。

②幂函数，y＝axb。

③指数函数，y＝abx。

上述公式中x为成矿有利度，y为回归计算资源量，当a、b值确定时，y即为已知矿床、点的资源量。上述公式中a、b数值的确定由含矿模型单元的成矿有利度（单元得分）x和该模型单元的已知矿床储量来进行投影，以确定两者之间的函数关系，通过离闪点的回归计算确定；当a、b值确定时就建立了成矿有利度和矿床储量的回归方程，亦即预测模型。

利用庐枞陆相火山岩型铁矿床查明资源储量与单元得分的对比分析，分别对罗河式、龙桥式铁矿床的储量与单元得分的关系进行数量化理论Ⅰ确定其预测模型（图1、图2）。

图1 罗河式铁矿函数回归曲线图Fig.1 Function regression curve of iron deposit of Luohe style

罗河式铁矿预测模型是y＝0.040 7ln（x）＋0.556 3（这里y是成矿有利度，x是资源量）；

龙桥式铁矿预测模型是y＝0.384 3e11.368x。

二者相关系数的平方分别为0.652 9、0.999 4，说明两个预测模型的相关系数均大于0.8，拟合较好，比较能够真实反映实际，预测资源量的计算能够符合实际情况。

图2 龙桥式铁矿函数回归曲线图Fig.2 Function regression curve of iron deposit of Longqiao style

庐枞陆相火山岩型铁矿预测资源量结果：罗河式334－1资源量为39 526.38万t、334－2资源量为77 549.32万t、334－3资源量为2 666.652万t；龙桥式334－1资源量为47 427.01万t、334－2资源量为29 548.03万t、334－3资源量为5 486.85万t。

2.3 品位－吨位模型法［25－29］

2.3.1 基本原理

品位－吨位模型法是根据已知某种矿床类型的矿石储量及品位分布模型，并分别对其进行品位－吨位模型法模拟，通过矿石储量和矿石品位概率（或由此生成的潜在资源量）分布曲线来估算预测区不同概率下的资源总量。

矿产资源无论是作为地质过程的产物还是作为地质观测的结果，它都具有随机的性质。对资源量的计算，必然受概率法则的支配，因而是一定概率意义下的估计。使用蒙特卡罗方法对资源量预测所依据的原始资料，主要是矿床数、矿石量、品位及储量等数据。

2.3.2 构造 MARK3的品位－吨位模型

庐枞地区陆相火山岩型铁矿床目前已经发现的铁矿床点共计有68处，系统地收集铁矿床储量资料，利用MRAS软件建立庐枞陆相火山岩型铁矿床品位－吨位模型（图3、4）。

2.3.3 矿点数估计

通过专家对庐枞全区陆相火山岩型铁矿床的综合分析，给出了该区铁矿床未发现矿床数分别是：90%概率矿床数12个，50%概率矿床数30个，10%概率矿床数80个。

图3 金属量和矿石量直方图Fig.3 Histogram of metal reserves and ore reserves

图4 金属量和矿石量累积分布图Fig.4 Cumulative distribution curve of metal reserves and ore reserves

2.3.4 品位－吨位模型法模拟结果

通过品位－吨位模型法模拟计算，得出以下成果：

矿点数均值：37.867；

矿石量均值：35 241 852.908t；

资源潜力：1 334 503 244t，约13.35亿t。

2.4 专家估分法

2.4.1 基本原理

基本原理是根据预测区内的具体资料，对影响铁矿资源量的9个地质要素，即区域成矿地质条件、含矿地层、环形构造、控矿断裂构造构造、岩浆岩、基底隆起、物探异常、矿化强度及蕴藏规模显示等，主观评价庐枞地区铁矿进一步找矿潜力的“价值指数”，估算预测区的铁矿资源量。

项目组聘请的5位专家均在该区长期从事铁矿矿产勘查工作，技术职务均是教授级高级工程师，具有丰富的实际工作经验，理论知识丰富，铁矿成矿理论及找矿实践均有较高的造诣，是安徽省在庐枞地区铁矿找矿最权威的地质专家。

2.4.2 估算结果

通过5位专家经过紧张的、独立的工作，分别对该区65个预测区的价值指数、预测资源量进行了估算，估算庐枞地区铁矿资源量（资源量均指资源潜力，下同）为4.55亿t。

2.5 磁测定量估算法

2.5.1 基本原理

磁法（物探体积法）是地球物理资料应用于矿产资源预测中的定量解释，主要是对由磁性矿床引起的航磁异常进行详细解释并估算资源量。常用三维反演方法，估算各磁性异常三维空间形状、大小、埋深和体积等，根据铁矿类型、品位等计算铁及共伴生矿种的资源量。

1）估算磁性矿体走向长度：以磁异常走向上两侧梯度陡变带之间的距离作为磁性矿体走向延伸长度。图5中庐江县罗河铁矿床中异常走向两端最陡斜率靠异常中心一侧之间的距离，为矿体的走向延伸长度。

2）估算磁性矿体中心截面积，以对矿致磁异常2.5D反演拟合时、强磁性体的截面积为磁性矿体的中心截面积。

3）估算磁性矿体体积。磁性矿体体积＝中心截面积×走向延伸长度×校正系数，校正系数根据磁异常的平面形态确定。

4）估算磁性矿产矿石资源量，磁性矿产矿石资源量＝磁性矿体体积×矿石密度，矿石密度取已知矿区矿石的平均密度数据。

矿体体积计算：将计算断面图输出到MAPGIS中，计算出不同矿体的截面积，乘以模型体长度，即为体积。

2.5.2 资源量估算结果

图5 罗河铁矿定量计算模型Fig.5 Quantitative calculation model in Luohe iron deposit

庐枞地区铁矿资源量估算工作由于条件所限，并未对全部乙类异常进行计算，仅对其中的重点异常进行了定量计算解释，并进行分类、分级别统计归纳，估算了“Ⅱ＋Ⅲ”级资源量437 405.52万t，其中，Ⅱ级资源量132 828.17万t，Ⅲ级资源量304 577.35万t。

3 铁矿资源量估算结果

庐枞地区铁矿资源量定量估算主要采用了数量化理论Ⅰ、品位－吨位模型法、专家估分及磁测定量估算法、地质体积法等5种计算方法，估算结果见表3。

从表3可以看出，5种资源量估算方法有着一定的差异，其中：高级别的334－1资源量范围是4.55～8.70亿t，相对比较接近，其平均值为5.02亿t；5种资源量估算平均值17.70亿t，与品位－吨位模型法、地质体积法相对比较接近，而磁测定量估算法给出了Ⅲ级资源量30.46亿t，明显偏大。

4 资源量估算对比分析

4.1 磁测定量估算法

本次工作以罗河铁矿和龙桥铁矿为样本，对21处矿致异常通过定量计算估算了“Ⅱ＋Ⅲ”级资源量为437 405万t，其中属于Ⅱ级资源量估算的异常5处，分别为罗河、泥河、大鲍庄、杨山、龙桥，求得资源量132 828.17万t，属于Ⅲ级资源量估算的异常16处，求得资源量304 577.35万t。

磁测定量估算法Ⅱ级资源量主要是根据已知见矿工程控制、推测计算的资源量，可信度较高，Ⅲ级资源量主要是根据磁异常进行推测、计算的（矿致异常和非矿异常没有很好地区分）。由于该区工作程度不均，大部分异常没有进行深部工程控制，有相当一部分的磁异常成矿远景较好，随着近年来的地质找矿勘查的实施，发现了新的铁矿体、矿化线索，所以其Ⅲ级资源量尚有相当一部分是很有潜力的。

4.2 专家估分法

本次项目聘请了5位在该区具有长期进行矿产勘查及项目技术管理专家，分别、独立地估算了该区铁矿资源潜力。由于专家非常熟悉庐枞地区铁矿的地质情况，但是受专家主观意识等因素的影响，给出的资源量4.55亿t结果保守、偏低。如专家针对每一个预测区，有潜力的均给出了资源量，但是，给出的资源量最高5 000万t，最低仅500万t，大部分预测区均没有给出资源量，这与实际有着一定的差异。专家给出的资源量偏低可能是由于该区地质找矿难度较大所致。

表3 庐枞陆相火山岩型铁矿预测结果对比一览表Table3 Schedule of the prediction results contrast of iron ore deposits of continental volcanic type in Lujiang－Zongyang area

4.3 品位－吨位模型法

庐枞地区虽然有罗河、大鲍庄、龙桥、马鞭山、杨山及泥河铁矿等，据此建立的模型估算资源量为13.35亿t，小于5种方法的平均值。但是由于该区铁矿成型矿床数量相对较少，现有的铁矿床不能代表该区的铁矿资源的实际，尚有部分铁矿床成矿特征、成因等存在争议，因此利用本区的品位－吨位模型所估算的资源量有偏低的可能，同时该方法主要针对全区进行资源量估算，不能够反映每一个预测单元的资源潜力。

4.4 数量化理论Ⅰ

数量化理论Ⅰ计算由于是利用成矿有利度与查明资源量拟合进行资源量估算，该方法利用了预测区所购置的主要变量，预测要素应用比较全面，估算的资源量有一定的依据和代表性，为大部分预测人员所使用；但是该方法最大弊端是与查明矿床数量、资源量大小等密切相关，存在无模型（或少模型）矿床就不能估算资源量的弊端，同时存在局部预测单元的计算资源量结果有偏高、偏低情况存在。本次估算的资源量为20.22亿t，大于5种方法的平均值17.70亿t，显示估算结果偏大。

4.5 地质体积法

地质体积法估算的资源量主要是结合庐枞地区的实际，依据该区查明的罗河、泥河、杨山及龙桥、马鞭山等铁矿床的具体参数，根据各个最小预测单元的地质情况分别给出不同深度、面积等具体的参数，利用类比方法来估算未知区的资源量。该方法根据未知区的成矿条件，克服了模型矿床数据少等不利因素，能够估算相应的资源潜力，该方法是在掌握成矿条件的情况下相对较好的资源量估算方法，但是由于具体预测单元的成矿条件还受着估算者的所掌握资料程度及主观因素等影响，也具有一定的局限性。该方法估算的资源量为14.90亿t，数值适中，略大于品位－吨位模型法估算资源量13.35亿t，比较接近实际。

5 结语

综上所述：磁测定量估算法的Ⅱ级资源量由于主要是根据见矿工程推算的，所以其预测资源量（5.02亿t）结果偏低，Ⅲ级资源量（30.46亿t）明显偏大；专家估分法所估算的资源量由于受专家个人主观意识、找矿条件等方面的因素限制，所给出的资源量结果（4.55亿t）非常保守，一般都是最低的结果；品位－吨位模型法估算资源量（13.35亿t）结果也偏低；数量化理论Ⅰ估算结果受查明矿床等有关条件限制，估算资源量有着一定的局限性，本次估算结果（20.22亿t）偏大；地质体积法由于具体运用较多的预测要素，估算时各个参数的选择又具体考虑了每一个预测单元的具体成矿条件及其参数，克服了诸多不利因素，其估算的资源量（14.90亿t）较为符合实际。因此，地质体积法是比较适用的资源量估算方法，应该进一步推广应用。

在项目实施及成文过程中得到中国地质科学院矿产资源所肖克炎研究员、北京信息科技大学杨毅恒教授等的技术指导，同时得到丁建华、娄德波博士的具体帮助，在此一并致谢。

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