基于DIMINE 的红龙厂铜矿床地质建模与储量计算

余 璨 李 峰 张达兵 陈明贵

(1.昆明理工大学国土资源工程学院，云南 昆明650093;2.玉溪矿业矿山研究院，云南 玉溪653100)

三维地质建模由于可真实、形象地展现各地质体之间的三维空间关系，因而日渐成为国内外地学界的研究热点［1-3］。自20 世纪90 年代以来，国内外涌现出诸多基于地质统计学原理设计的三维矿业软件［4-7］，通过该类软件平台，可高效便捷地对矿区地质体进行可视化与定量化分析，对区域找矿潜力进行准确评估，从而实现对矿山资源量的动态管理。以云南元江红龙厂铜矿为例，基于DIMINE 软件［8-11］对矿床建模方法进行了研究，并基于矿床三维地质模型估算了资源储量，为该地区实现资源动态管理及开展相关地质工作提供参考。

1 矿区地质概况

云南元江红龙厂铜矿位于扬子准地台(I)川滇台背斜(I2)武定—石屏隆断束(I22)的峨山台穹(I22d)最南端红河深大断裂北西侧和青(青龙厂)扬(扬武)断裂的西侧。区内地层从元古界至新生界均有出露，主要为中元古界浅变质的昆阳群地层，大体呈南北向出露，两侧则为中生界地层。早古生界大红山群地层呈孤岛式分布，哀牢山变质岩系出露于红河深大断裂南侧，新生界第四系少量分布于河谷两岸。区域基本构造骨架由NE 向构造带与NW 向构造带构成，总体构造线走向NNE30°，长约5 km，宽0.2 ～1.0 km，面积4 km2，次级挠曲构造发育。

红龙厂铜矿位于元江“三条龙”(红龙厂—青龙厂—白龙厂)铜矿成矿带的最北段，主要赋矿地层为昆阳群落雪(Pt2l)组地层，赋矿岩性为灰白—白色中厚层状褪色白云岩和青灰色中厚层状白云岩。总体为单斜构造，其构造线方向与区域构造线相一致，其中派生的一系列次级断裂褶皱控制了矿区地层的展布以及矿体的空间分布形态。矿区范围内有大小铜矿12 个，其中1#、2#矿体规模较大，4#、5#矿体规模次之，呈平行似层状产出，厚度较稳定且少有分枝复合现象，仅见个别的矿体有膨胀尖灭的现象，总体呈现出规模大、形态较简单的特征。

2 地质数据库建立

2.1 原始数据采集及处理

云南元江红龙厂铜矿地质数据库的数据源主要包括空间数据和二维矢量图件(平面图、剖面图)，首先在Excel 中分别录入钻孔孔口、钻孔测斜和钻孔样品等数据，并以“. xls”或“. csv”格式保存;然后导入DIMINE 软件中校验和修正样品数据;最后合并为地质数据库，生成的钻孔数据三维模型见图1。

图1 矿区钻孔数据库三维模型Fig.1 Three-dimensional model of the borehole database in mining area

2.2 样品组合及统计分析

块段模型内单元参数的估值需要借助地质数据库中的数据进行确定［12-13］，因此，为了确保各个参数均得到最终的无偏估计值，针对红龙厂铜矿床的特点，在DIMINE 软件中选择“按样长组合”方法按平均样长(1.42 m)对样品数据进行组合，最小组合样长为原始样品的75%，即1.065 m。

对于特高品位样品，采用DIMINE 软件中的“平均品位替换法”［14］进行处理。针对红龙厂铜矿床的产出特征及赋存状态，设定品位值高于平均品位7 倍的样品为特高品位样品，其中阈值为3.03%，替换值为平均品位的0.433 2%，组合后的样品统计特征见图2。

图2 红龙厂铜矿Cu 品位分布直方图Fig.2 Copper grade distribution histogram in Honglongchang copper mine

由图2 可知，Cu 品位最大值为2.86%，最小值为0.01%，平均值为0.37%，品位总体变化不大，基本符合对数分布。

2.3 变异函数构建

矿体三维实体模型仅能反映矿体的规模及形态，并不能直接显示矿床的矿化特征，因此有必要借助变异函数模型对矿体的结构性及相关性进行分析。分别从矿体的走向(主轴)、倾向(次轴)及厚度(短轴)3 个方向计算红龙厂铜矿变异函数模型参数，结果见表1。

表1 变异模型参数Table 1 Parameters of the variation function model

对试验变异函数研究发现，Cu 品位在各方向均可采用带有块金常数的球状模型进行最优拟合，经过反复试验得到Cu 品位在走向、倾向以及厚度等3 个方向上的变化曲线见图3。

由图3 可知，①样品中Cu 品位表现出较明显的结构性和变异性，表明其品位值在矿床中分布是随机的且具有一定的统计规律;②沿各方向的Cu 品位曲线均具有在一定周期性内上下波动的特征即“孔穴效应”，表明矿床内工业矿段和低品位矿段是相互交替出现的。

变异函数中各参数取值的正确与否，直接影响着品位估算的精度，因此有必要利用交叉验证法对变异函数模型的准确性进行进一步判断。由残差(误差)的统计特征(见图4)可知，误差符合典型的正态分布，表明变异函数及参数符合矿床品位估算要求，可用于后续的储量估算。

图3 3 个方向Cu 品位变化曲线Fig.3 Variation curves of Cu grade along three directions

图4 铜矿品位交叉验证误差分布直方图Fig.4 Residual error histogram of copper grade cross-validation

3 矿区模型构建

3.1 断层模型构建

矿区地质构造复杂，矿体、岩体(层)等常被后期断层切错，与断层面之间呈现出紧密接触的关系，因此断层实体模型的建立直接影响后续模型的建立［15-16］。为了确保模型中矿体和断层切割与矿床实际产出完全吻合，对实体进行线框布尔运算，构建的断层模型见图5。

由图5 可知，矿区内F1、F2、F3、F9断层中，F2断层规模较大，在倾向和走向上延伸均约300 m，斜交穿切矿体，对矿床的影响较大。

3.2 矿体模型构建

首先对各个矢量化的剖面图和中段地质剖面图进行分析，利用两点法或旋转基点法将图件导入到DIMINE 软件中，根据矿床的实际产出特征，从不同的图层中分离出断层迹线和矿体边界线，并分别进行编号;然后根据Auto CAD 及MapGIS 相关平面图，采用相应的方法进行连接，并将连接后的矿体进行合并，最终生成矿体的三维实体模型见图6。

由图6 可知，1#、2#矿体规模相对较大，走向断续长度为560 m，最大厚度约5 m，为典型的层状、似层状铜矿。其余小矿体走向与主矿体基本一致，倾向延伸由几米至几十米不等，厚度基本为1 ～2 m，与矿床的产出特征一致。

4 地质资源储量估算

4.1 地质块段模型尺寸

将矿床划分成为由许多尺寸相等的单元块所组成的离散模型即为三维块段模型又称品位模型［17］，单元块尺寸的确定，需要综合考虑变异函数的特征、地质勘探网度以及矿山采矿条件等因素［18-19］。鉴于红龙厂铜矿受断层切割较明显，矿体呈薄层状产出，将块体模型单元块尺寸确定为5 m×5 m×5 m。

4.2 地质块段储量估算

在DIMINE 软件中根据不同的搜索半径对块段模型内储量进行统计和分级，试验中设置50，100，200，500 m 等4 个搜索距离区间，分别采用克里格法对工业矿和低品位矿储量进行计算，结果见表2。

表2 红龙厂铜矿体资源量估算Table 2 The estimation of the resource reserves of Honglongchang copper orebody

由表4 可知，矿床部分剖面内工业矿体平均品位达0.68%，为低品位矿段平均品位的近2 倍，其金属量也远大于低品位矿金属量。工业矿的品位、金属量均表现出随着搜索半径增加而增大的趋势;低品位矿品位则基本稳定，而金属量显示出逐渐增大的特征，反映红龙厂铜矿是典型的低品位矿，连续性较好，而工业矿连续性略差，这与红龙厂铜矿的地质特征基本吻合。

5 结 语

结合DIMINE 软件，构建了云南红龙厂铜矿区的地质数据库以及断层、矿体三维实体模型，从三维空间角度真实地展示了整个矿区的构造形态、矿体的产状以及变化特征，为矿山合理开发矿产资源提供参考。此外，基于该模型，对矿体进行品位及储量进行了估算，为矿山资源的动态管理提供依据。

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