内蒙古新达来草原覆盖区钼铜多金属成矿预测
2016-01-27熊双才夏庆霖姚春亮张晓军
熊双才, 夏庆霖, 姚春亮, 张晓军, 覃 莹, 张 坤
(1.中国地质大学(武汉)资源学院,湖北武汉430074; 2.新疆地质矿产局第一地质大队,新疆昌吉831100; 3.紧缺矿产资源勘查协同创新中心,湖北武汉430074; 4.山东省第六地质矿产勘查院,山东威海264209)
内蒙古新达来草原覆盖区钼铜多金属成矿预测
熊双才1,2, 夏庆霖1,3, 姚春亮1, 张晓军1, 覃莹1, 张坤4
(1.中国地质大学(武汉)资源学院,湖北武汉430074; 2.新疆地质矿产局第一地质大队,新疆昌吉831100; 3.紧缺矿产资源勘查协同创新中心,湖北武汉430074; 4.山东省第六地质矿产勘查院,山东威海264209)
摘要:内蒙古新达来草原覆盖区位于西伯利亚板块东南大陆边缘晚古生代陆缘增生带,属古亚洲成矿域的二连—东乌旗铜钼铁晚古生代—中生代成矿带的一部分,找矿潜力巨大。该区被牧草和第四系大面积覆盖,基岩出露较差,找矿工作相对滞后。通过研究该地区区域成矿地质背景和典型矿床地质特征,分析控矿因素与找矿标志,构建综合信息预测模型,提取地质、地球化学、地球物理、遥感等找矿信息,借助GIS技术进行覆盖层“揭盖”和对找矿信息进行提取,以GeoDAS 矿产预测软件为平台,运用多重分形滤波技术区分复杂背景与异常,提取矿化弱异常,应用模糊证据权法进行信息综合集成,形成预测后验概率图,圈定找矿远景区并进行验证,探索内蒙古草原覆盖区内生金属矿床勘查与预测评价新途径。
关键词:草原覆盖区;GeoDAS软件;非线性模型;模糊证据权方法;成矿预测;内蒙古新达来
doi:10.3969/j.issn.1674-3636.2015.03.422
中图分类号:P612;P618.4
文献标识码:A
文章编号:1674-3636(2015)03-0422-09
收稿日期:2015-05-18;修回日期:2015-05-26;编辑:蒋艳
基金项目:中国地质调查局项目“覆盖区找矿靶区优选与验证”(12120113089300)
作者简介:熊双才(1987—),男,助理工程师,硕士,主要从事成矿规律与成矿预测研究,E-mail:scXiong@163.com
0引言
内蒙古拥有丰富的矿产资源,但大部分地区为牧草和新生界覆盖区,基岩出露较差,找矿工作相对滞后。因此,选择新达来草原覆盖区开展典型示范研究,运用非线性矿产预测理论和方法深层发掘已有资料,探索解决因覆盖层影响所造成的找矿信息“弱缓、复合与迭加、缺失与不完整”等难题的途径,开展综合信息矿产预测。
1区域地质背景
新达来草原覆盖区位于内蒙古自治区锡林郭勒盟苏尼特左旗,北与蒙古国接壤。研究区位于西伯利亚板块东南大陆边缘晚古生代陆缘增生带,属古亚洲成矿域的额济纳旗—兴安岭成矿区、二连—东乌旗铜钼铁晚古生代—中生代成矿带(邵积东等,2008)。具有古亚洲洋演化与濒太平洋造山带叠加的特点(任纪舜等,1992),古生代—中生代期间,发生了明显的碰撞造山过程、碰撞后伸展作用及其间的构造大转换阶段(毛景文等,2005;Xiao et al,2003)。因此,该区大面积分布古生界和中生界,海西期、印支期和燕山期岩浆岩发育,各种构造形迹复杂。自2006年以来,在内蒙古中北部地区红格尔矿田及邻区陆续发现了一系列钼矿床(点),如乌兰德勒(大型)、准苏吉花(中型)、达莱敖包(中型)、乌花敖包(大型)、宝格达乌拉(大型)、乌日尼图(大型),使得该区可能成为中国继东秦岭钼矿带、燕辽钼矿带及西拉木伦钼矿带之后的又一条重要钼矿带(刘翼飞等,2012)。
1.1 地层
地层区划上古生界属兴安地层区东乌—呼玛地层分区,中新生界属大兴安岭—燕山地层分区博克图—二连浩特地层小区。研究区出露的地层有古生界奥陶系中统巴彦呼舒组(O2b)、泥盆系中下统泥鳅河组(D1-2n)、上石炭—下二叠统宝力高庙组(C2-P1bl)、上二叠统(P3);中、新生界上侏罗统玛尼吐组(J3mn)、上侏罗统白音高老组(J3b)、第四系更新统(Qp)、全新统(Qh)。各时代地层的展布方向为NE向,特别是古生代地层,由南到北具有由老变新的变化规律,反映了地层的分布受区域构造作用的控制,也说明晚古生代陆缘增生由北而南的迁移规律(图1)。
图1 新达来区域地质图(据陶继雄等,2009a修改)Ⅰ-华北板块北缘断裂;Ⅱ-西拉木伦河断裂;Ⅲ-二连—贺根山断裂;Ⅳ-乌努尔—鄂伦春断裂;Ⅴ-德尔布干断裂;Ⅵ-额尔古纳断裂;Ⅶ-大兴安岭主脊断裂1-洪冲积砂砾;2-半固结砾石层;3-伊尔丁组;4-白音高老组;5-宝力高庙组;6-泥鳅河组;7-巴彦呼舒组;8-二叠纪碱长花岗岩;9-二叠纪二长花岗岩;10-二叠纪黑云母二长花岗岩;11-二叠纪黑云母花岗岩;12-石炭纪黑云母花岗岩;13-石炭纪黑云母二长花岗岩;14-背斜及编号;15-向斜及编号;16-逆断层及编号;17-平移断层及编号;18-实测性质不明断层及编号;19-推测断层及编号;20-不整合线;21-侵入界线;22-韧性剪切带及编号;23-矿点;24-研究区位置Fig.1 Regional geological map of the Xindalai area (modified from Tao et al, 2009a)
1.2 构造
区域上主体构造线方向为NE向(包括NEE向)并控制着地层和岩体的展布方向,NW向次之,再次为近EW向、近SE与NNE向构造。断裂构造长度多为数十千米,小者数千米—几百米,主要形成于海西期与燕山期。区内主要控矿构造为NW向断裂构造。
1.3 岩浆岩
研究区岩浆活动强烈,自海西期至燕山晚期,均有岩浆侵入,脉岩类从基性到酸性均有发育。燕山晚期花岗岩类与成矿密切相关,这些岩体呈岩株状产出,面积零点几—几平方千米,出露于大型侵入体内部及地层边部,岩体上部围岩矿化石英脉发育。
2矿床模型与找矿概念模型
2.1 矿床模型
通过对乌兰德勒铜钼矿(陶继雄等,2009b)、准苏吉花铜钼矿(刘翼飞等,2012)、达来敖包钼矿(赵志军等,2014)及乌花敖包钼矿(孔维琼等,2012)的矿床产出特征,总结出新达来地区矿床产出模型(图2)。区内矿床主要以钼为主,以燕山晚期花岗岩为中心的岩浆热液成矿系统,成矿时代除准苏吉花外主要在燕山晚期,成矿岩体为细粒二长花岗岩,围岩主要为宝力高庙组一段变质粉砂岩。矿化类型与围岩密切相关,在成矿岩体内以浸染状矿化为主,围岩中以细脉状矿化为主。围岩蚀变主要为为钾化(黑云母化)、黄铁绢英岩化、硅化、云英岩化,具有一定的分带现象。其中黄铁绢英岩化与成矿密切相关。
图2 新达来地区矿床模型图1-第四系;2-上石炭—下二叠统宝力高庙组一段粉砂质板岩;3-侏罗纪(二长)花岗岩;4-二叠纪花岗闪长岩;5-二叠纪石英闪长岩;6-石炭纪花岗岩;7-石英脉;8-花岗岩脉;9-浸染状矿体;10-细脉状矿体;11-岩性界线;12-岩相界线;13-钾化硅化带;14-绢云母化带①-乌兰德勒式钼铜矿;②-准苏吉花式钼铜矿;③-达来敖包式钼矿;④-乌花敖包式钼矿Fig.2 Deposit model of the Xindalai area
2.2 找矿概念模型
在矿床模型的基础上,通过对研究区地质、地球化学、地球物理找矿信息的详细分析,总结区域成矿背景和地质、地球物理、地球化学找矿标志,将研究区钼多金属矿产成矿预测的找矿概念模型列表归纳如表1。
表1 新达来地区钼多金属矿找矿概念模型表
3找矿信息提取
搜集了新达来地区1∶5万地质矿产、地球化学、地球物理等数据资料,并进行处理、转换,建立相应基础空间数据库。根据找矿概念模型进行找矿信息提取。
3.1 构造信息提取
研究区构造控矿明显,NE向大型构造为主要导岩导矿构造;次级的NW向、NE向及近EW向断裂为主要的控矿构造,尤其是2组或多组断裂交汇部位易成矿。受覆盖影响,研究区的实测构造数量较少,分布不均。通过实地调查和航片解译,已查明多条断裂。
在GeoDAS软件中对断裂构造进行缓冲区分析缓冲,选择多环方式,环间距300 m,共15环,最佳缓冲距离由软件中证据权方法确定。当缓冲距离为2 km时,有50%的矿(床)点落入断裂缓冲区;当缓冲距离为4 km时,有82%的矿(床)点落入断裂缓冲区内。
3.2 岩体信息提取
3.2.1岩体解译研究区地形比较平坦,牧草及第四系覆盖严重,少量第三系覆盖,出露的基岩有限。而岩浆岩对成矿起着至关重要的作用,选取适当的方法推断解译新生界覆盖层下的中酸性岩体是成矿预测的关键。研究区侵入岩体主要为花岗岩、闪长岩等中酸性岩体,其地球化学特征、地球物理特征与围岩地层有着明显的差别。与中小比例尺不同的是中小比例尺有重力和高磁数据,以及岩体的主要成分的元素化探数据,而1∶5万只有高磁和一些金属成矿元素。因此,选取能够代表中酸性岩体主成分的地球化学元素(即在岩体区呈正异常或负异常)以及高磁数据,运用主成分分析方法,知识驱动加数据驱动相结合,选取代表中酸性岩体的主成分,并结合地质事实,全面综合地解译隐伏岩体。
通过各元素异常图与中酸性岩体和地层吻合的对比可知,元素Co、Ni、Bi、As、Sb、Hg与已知出露的地层吻合较好,而Pb与中酸性岩体(尤其是石炭纪的中酸性岩体)吻合较好,因此选取7个微量元素组合进行主成分分析,解译中酸性岩体。为了避免单独地球化学方法的局限性,且高磁异常与岩体吻合也较好,因此又加入高磁异常图进行主成分分析,选择总累计方差比率为70%,得到PCA1、PCA2、PCA3、PCA4共4个主成分,其中PCA1方差贡献为37.9%,PCA2方差贡献为17.3%。
PCA1方差贡献最高,是最重要的一个主成分,高磁、Pb和Bi在PCA1中的贡献率为正,其余5种元素在PCA1中的贡献率亦均为正,且绝对值较大。在主成分得分图上,其负异常区域与出露的中酸性岩体吻合很好,代表了研究区的中酸性岩体。而其正异常与宝力高庙组一段(C2-P1bl1)即碎屑岩段吻合很好,代表了研究区宝力高庙组一段地层。PCA2表现为正的Pb、Bi、Ni、Co及高磁,负的Hg、As、Sb。在研究区西北部,元素Pb与石炭纪中酸性岩体对应很好,故PCA2正异常主要代表石炭纪中酸性岩体,负异常与二叠纪中酸性岩体对应较好。在东南部正好相反,负异常对应石炭纪中酸性岩体。结合PCA1和PCA2解译出岩体和地层,实现对研究区覆盖层的初步“揭盖”(图3)。
图3 新达来地区覆盖层揭盖前后对比图Fig.3 Comparison of geological maps between original and after the removal of covers in the Xindalai area(a) Original geologica map; (b) Geological map after the removal of covers
3.2.2岩体信息提取研究区成矿岩体主要为燕山期花岗岩,因此选择侏罗纪岩体做缓冲分析,选择多环方式,环间距300 m,共15环。当缓冲距离为2 km时,仅有25%的矿(床)点落入断裂缓冲区。但为了突出燕山期岩体的权重贡献,仍然将其作为证据权图层。
3.2.3岩体与地层接触带信息提取研究区成矿岩体主要为燕山期花岗岩,但也有很多矿床以海西期岩体与晚古生代地层为围岩,因此选择燕山期及以前的岩体与晚古生代地层在GeoDAS软件中做交界分析,得到岩体与地层的接触带shape文件,并对其进行缓冲分析,选择多环方式,环间距300 m,共15环。当缓冲距离为1 km时,有45%的矿(床)点落入断裂缓冲区;当缓冲距离为2 km时,有70%的矿(床)点落入断裂缓冲区内;当缓冲距离为3 km时,有88%的矿(床)点落入断裂缓冲区内。
3.3 岩脉信息提取
诸多矿点与石英脉、石英斑岩脉等岩脉有关,因此在GeoDAS软件中岩脉进行缓冲分析,选择多环方式,环间距200 m,共15环。当缓冲距离为1 km时,有52%的矿(床)点落入断裂缓冲区;当缓冲距离为2 km时,有70%的矿(床)点落入断裂缓冲区内;当缓冲距离为3 km时,有81%的矿(床)点落入断裂缓冲区内。
3.4 地球化学数据处理与弱缓异常提取
为讨论覆盖层物质组成(各元素含量)与基岩区及其各单元物质组成可能的关系,对各单元元素进行标准化处理(各地质单元元素平均含量与全区元素平均含量的比值,即相对于全区的富集系数或衬度系数),然后作相对富集程度模式图(图4)。对比分析覆盖区与基岩出露区可知:Mo、Pb、Au、Zn、Hg等元素更易富集在覆盖层中,而Bi元素更易富集于岩浆岩出露区。
图4 新达来地区各地质单元元素相对富集程度模式图Fig.4 Models showing relative enrichment of element in each geological unit of the Xindalai area
对研究区内14种元素作主成分分析。选择相关系数矩阵计算模型,总累计方差贡献率>70%,得到PCA1、PCA2、PCA3、PCA4、PCA5共5个主成分。
其中,PCA1主成分的方差贡献最高,贡献率达36.6%,是最重要的一个主成分,14种元素在PCA1中的贡献率均为正,主要有Zn、As、Cu、Sb、W、Ni、Mo、Sn、Co、Ag、Hg等,包括了低温元素、中温元素和高温元素的组合,代表了研究区最主要的成矿富集事件,该主成分对寻找W、Mo、Cu、Zn、Pb等多金属共生矿床有直接指示作用。而Au、Pb、Bi在PCA1中的贡献较小,表明此次成矿事件未造成Au、Pb、Bi等元素的大量富集。
PCA2主成分的方差贡献较大,贡献率为15.8%,Bi、Pb、Sn、Mo、W、Ag元素贡献率均为正,且绝对值较大;Sb、Hg、Co元素元素贡献率均为负,且绝对值较大,代表研究区可能存在1期以Pb、Mo、W为主的中高温成矿事件。
从PCA1和PCA2主成分得分图(图5a、b)中可以看出,异常基本分布在基岩出露区,而在第四系覆盖区基本无异常或仅显示较弱异常,异常信息受到了明显的抑制与屏蔽,现已发现的矿床(点)无一例外地全部分布于基岩当中,而在覆盖层下找矿潜力巨大,所以合理地识别和加强覆盖区的弱缓异常对研究区找矿尤为重要。S-A法能够分解出复合叠加的背景和异常(Cheng et al, 2000;Zuo et al, 2013),通过对PCA1和PCA2进行S-A分解后得到二者的异常分布图(图5c、d),使原来在基岩区大面积分布的异常被分解成多个点状异常,尤其在无异常显示的覆盖区也能增强显示出弱异常,从而可以有效地提取覆盖区域的弱、小、隐蔽异常。分解后的异常图中矿床(点)多分布在异常高值上,尤其是产于岩体中的矿床(点)与异常高值吻合很好。
3.5 预测量构建与优化
根据前面对找矿模型的构建以及对各个找矿信息的提取,采用数据驱动与知识驱动相结合的方式,确定了以下用于研究区成矿预测的有利预测变量(表2):断裂构造缓冲分析、石英脉、石英斑岩脉缓冲分析、岩体与地层接触带缓冲分析、地球化学PCA1主成分S-A分解异常、地球化学PCA2主成分S-A分解异常、侏罗纪岩体缓冲分析。虽然侏罗纪缓冲分析是当缓冲距离为2 km时,仅有25%的矿床(点)落入断裂缓冲区,但为了突出燕山期岩体的权重贡献,仍然将其作为证据权图层。
表2 新达来地区预测变量表
4基于GeoDAS综合信息成矿预测
选择研究区同为训练区及预测区,26个已知的金属矿床(点)作为训练点。在GeoDAS中设定预测面积单元为1 km2时,面积单位数是25.67(基本上为1个矿床(点)分布于1个单元格),总单元数是2 896,先验概率为0.008 9。在设置训练参数后,对各个证据图层进行模糊证据权重计算,然后进行后验概率的计算,得到后验概率图。成秋明等(2009)将奇异性理论运用在个旧锡铜矿预测时指出后验概率与面积服从分形分布。因此,选择后验概率与分布面积的双对数曲线拐点,将后验概率大致分为A、B、C、D共4级,并依据系统优化原则、综合评判原则和地质基础原则(夏庆霖等,2009),在研究区圈定A级远景区5个,B级远景区7个,C级远景区10个(图6)。
图5 新达来地区化探元素主成分得分图Fig.5 Plots showing scoring of geochemical exploration element main component in the Xindalai area
图6 新达来地区后验概率及找矿远景区分布图Fig.6 Map showing posterior probability and prospective areas in the Xinlaida area
A-1远景区。该远景区位于研究区中北部乌兰德勒一带,A级后验概率异常面积大且分级明显,形态整体呈圆形。区内现已发现矿床(点)5处,其中包括乌兰德勒大型钼铜矿床。区内大面积出露石炭纪花岗岩,二叠纪花岗岩呈椭圆状分布于石炭纪岩体中,石英脉、石英斑岩脉、花岗岩脉等岩脉较发育。
A-2远景区。该远景区位于研究区中西部准冲格热格一带,包含2处几乎连续的A级后验概率异常围绕二叠纪岩体向南凸出,异常面积大且分级明显。准苏吉花中型钼铜矿床位于其中,区内主要侵入岩为二叠纪花岗闪长岩,侵入宝力高庙组一段地层中;断裂构造较为发育,主体构造与区域构造线一致,呈NE向展布,控岩控矿构造;一系列NW向次级断裂构造为控矿构造,被后期石英脉所充填,并形成总体走向NW方向雁行式排列的含矿石英脉群。
A-3远景区。该远景区位于研究区西北部达来敖包一带,包含2处A级后验概率异常,其中一处呈椭圆状NNE向展布,分布面积大,且达来敖包钼矿床位于异常中心;另一处铅锌矿点位于该异常边部。区内侵入岩为石炭纪黑云母花岗岩、二叠纪碱长花岗岩以及少量侏罗纪石英斑岩,均侵入于宝力高庙组一段地层中。区内NE向断裂构造发育,为主要控矿构造,大多数矿化与之有密切关系。NW向石英脉、花岗岩脉等岩脉较发育。
A-4远景区。该远景区位于研究区西部乌花敖包一带,包含1处较大的和几处较小的A级后验概率异常,较大的异常面积大且分级明显。乌花敖包钼铜矿床位于较大的A级后验概率异常中心。燕山期石英斑岩体呈NE向脉群状产出,区内矿化体与细粒花岗闪长岩、石英斑岩有着密切关系。各类岩石中裂隙构造十分发育,裂隙构造的发育程度与矿化强度的强弱有着正相关关系。
A-5远景区。该远景区位于研究区北部沙拉楚鲁图一带,A级后验概率异常面积大且分级明显,呈NE向展布,区内已发现1个铅锌矿点。区内大面积出露石炭纪花岗岩,东北部出露少量地层为上石炭—下二叠统宝力高庙组一段陆相正常碎屑-砂泥质沉积建造,岩性主要为灰绿色变质中细粒长石石英砂岩、粉砂质板岩。远景区构造发育,总体方向近NE向,拥有NW向、近SN向、近EW向多组断裂,NE向、NS向为控岩构造,NW向为控矿构造;石英脉、石英斑岩脉、花岗岩脉等岩脉较发育。
5结论
(1) 通过非线性理论和方法可以实现牧草与新生界覆盖层的“揭盖”以及地球化学弱异常的提取。
(2) 以GeoDAS 矿产预测软件为平台,建立预测模型,运用模糊证据权方法进行信息综合集成,在新达来草原覆盖区共圈定A级找矿远景区5个、B级远景区7个、C级远景区10个。
(3) 在A-2远景区选取1处成矿条件较好的选区D10进行大比例尺验证工作,布置1∶1 万地质草测、土壤地球化学测量、地面高精度磁测。在此基础上,选择1处较好的异常进行1∶2 000激电中梯及瞬变电磁剖面测量,发现该区中部存低阻高激化体,在L420与L430线地下300 m左右存在多处规模小的低阻体,推测为隐伏矿化引起。岩石地球化学测量也表明该区花岗闪长岩属于地壳伸展作用产生的造山期后高分异的过铝质高钾钙碱系列A型花岗岩类侵入岩,岩体中的稀土与乌兰德勒辉钼矿稀土元素分配曲线形态十分相似,因此推断具有一定的成矿潜力。
(4) 草原覆盖区成矿预测的技术流程可概括为:明确找矿目标,从区域地质背景分析和典型矿床研究入手,建立矿床模型和找矿概念模型,通过对覆盖层“揭盖”、推断隐伏成矿要素和提取找矿信息,构建和优化预测变量,划分预测单元,进而计算成矿有利度或后验概率,圈定找矿远景区,最后进行大比例尺查证工作。
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Metallogenic prediction of Mo-Cu polymetalic deposits in the Xindalai grassland-covered area, Inner Mongolia
XIONG Shuang-cai1,2, XIA Qing-lin1,3, YAO Chun-liang1, ZHANG Xiao-jun1, QIN Ying1, ZHANG Kun4
(1.The Faculty of Earth Resources, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430074, Hubei, China; 2. No.1 Geological Party, Xinjiang Bureau of Geology and Mineral Resources, Changji 831100, Xinjiang, China; 3.Collaborative Innovation Center for Exploration of Strategic Mineral Resources, Wuhan 430074, Hubei, China; 4. 6th Geology & Mineral Resources Survey Institute, Shandong, Weihai 264209, Shandong, China)
Abstract:The Xindalai grassland-covered area is located in the late paleozoic continental-margin accretionary belt at the southwestern margin of the Siberia Plate. It belongs to the late Paleozoic-Mesozoic Erlian-Dongwuqi Cu-Mo-Fe metallogenic belt, part of the Palaeo-Asian Metallogenetic Domain, with a great prospecting potential. This area is largely covered by pasture and the Quaternary sediments, and the prospecting work has failed to achieve breakthrough because of the poorly outcropped bedrock. Therefore, this study discussed the regional metallogenic background and geological features of typical deposits to analyze ore-controlling factors and prospecting indicators, and established a comprehensive prospecting model to extract useful ore-related geological, geochemical, geophysical and remote sensing information. In addition, we used the GIS technology to uncover the cover layer and extract favorable metallogenic information. In the GeoDAS mineral prediction software platform, we utilized the multi-fractal filtering technology to distinguish between background and anomalies and identify weak mineralization information. Comprehensive ore-related information was integrated by the fuzzy weights of evidence method formation to form a posterior probability prediction map, and prospecting targets were delineated and verified. This study explores a new way of prospecting and assessing the endogenic metallic deposits in grassland-covered areas of Inner Mongolia.
Keywords:grassland-covered areas; GeoDAS software; nonlinear models; fuzzy weights of evidence method; metallogenic prediction; Xindalai in Inner Mongolia