长江中下游成矿带(江苏段)铜矿资源地球化学定量预测

杨用彪， 黄顺生， 黄建平

(江苏省地质调查研究院，江苏南京210049)



长江中下游成矿带(江苏段)铜矿资源地球化学定量预测

杨用彪， 黄顺生， 黄建平

(江苏省地质调查研究院，江苏南京210049)

利用江苏省1∶20万区域化探资料，结合中大比例尺化探普查成果，运用GIS技术，提取剥蚀程度、相似度和衬值等地球化学信息，结合成矿带不同成因类型铜矿找矿模型，建立长江中下游成矿带(江苏段)铜矿地球化学定量预测模型，并进行铜矿预测区圈定、分级和铜矿资源量估算，为该矿带铜矿勘查工作部署提供了依据。

长江中下游成矿带；铜矿；地球化学；预测模型；定量预测；江苏

0　引　言

目前，江苏地区矿产勘查工作已进入“攻深找盲”阶段、找矿难度日益增大，迫切需要新思路、新概念、新技术的发展和应用(陈建平等，2013)。地球化学定量预测是近年来矿产资源潜力评价中一种新的资源量预测方法(马振东等，2010)，该方法包括2个核心内容，即地球化学模型建立与定量预测研究。基于江苏已建库的1∶20万水系沉积物测量数据，综合利用1∶5万、1∶1万中大比例尺化探资料，以现代信息技术为手段，研究总结典型铜矿床的异常特征，建立铜矿地球化学预测模型，进行铜矿定量预测研究，以期为长江中下游成矿带(江苏段)铜矿勘查部署提供更可靠的依据。

1　研究区地质概况

长江中下游成矿带是中国东部一个重要的多金属成矿带，位于扬子板块北缘的长江断裂带内。自新元古代以来，受特提斯构造域、古太平洋构造域和深部壳幔作用过程复合形成的中生代转换构造背景控制(顾连兴，1990；常印佛等，1991；翟裕生等，1992；刘一等，2008；周涛发等，2008)，形成了成矿带内断隆区和断凹区的次级构造格局及丰富多样的铁、铜、金多金属等矿床组合。从西向东依次分布有鄂东南、九瑞、安庆—贵池、庐枞、铜陵、宁芜和宁镇等几个大中型矿集区(图1)。长江中下游地区矿床类型多样，由(层控) 矽卡岩型、斑岩型(玢岩型) 和热液脉型矿床为主组成的内生铜、铁、金成矿系列是长江中下游成矿带的主要的成矿系列(周涛发等，2008)。

图1　长江中下游成矿带主要矿集区和矿床分布略图(据周涛发等，2008；毛景文等，2012)Fig.1　Simplified geological map showing main ore concentration areas and deposits in the middle-lower Yangtze River metallogenic belt(after Zhou et al., 2008; Mao et al., 2012)

长江中下游成矿带(江苏段)主要包括宁芜矿集区北段(江苏境内)、宁镇矿集区等区域(图1)。宁芜矿集区北段主要出露三叠系青龙群海相碳酸盐岩建造、周冲村组白云质灰岩和膏岩层、黄马青组砂页岩；侏罗系象山群陆相碎屑岩建造、西横山组类磨拉石建造；白垩纪早期相继发育龙王山组、大王山组、姑山组和娘娘山组4个火山喷发喷溢旋回，此后浦口组砂岩、砾岩，赤山组细砂岩、粉砂岩以及古近系—新近系砂砾岩覆盖于火山岩之上(宁芜研究项目编写小组，1978)。区内北北东向、北西向及近东西向断裂纵横交叉成网格状，沿断裂形成北北东向及北西向构造岩浆成矿带。带内主要有铜井、大平山、谷里等火山-次火山热液充填型铜、金矿床(侯龙海等，1986；侯龙海，2008)。宁镇矿集区在中下元古界埤城群斜长变粒岩、斜长角闪岩和片岩组成的浅变质岩系结晶基底之上沉积了震旦系—三叠系碳酸盐岩和碎屑岩建造；侏罗系—白垩系以陆相碎屑岩为主，次为龙王山、上党、圌山喷发喷溢旋回火山岩；新生界主要出露湖相碎屑岩，间有陆相基性火山岩。区内褶皱及断裂构造发育，以复式褶皱和纵向压性断裂及其伴生的张、扭性断裂为主，断裂、褶皱的交叉复合控制了区内燕山期岩浆岩的侵入和成矿作用，形成了安基山、盘龙岗、伏牛山等斑岩型-矽卡岩型铜、钼多金属矿床(张永康等，1995；翟裕生等，1999；柳秋富，2001)。

2　地球化学信息提取

2.1数据基础

江苏省1∶20万区域化探数据采样介质为水系沉积物，采样密度1.5～2.5 个/km2，采样坐标采用1∶5万地形图定点(定点误差在图上不得超过2.5 mm)，样品采自一、二级水系。1∶5万化探数据除宜溧地区采样介质为水系沉积物外(采样密度6.1 个/km2，采样坐标采用1∶2.5万地形图定点，样品采自一、二级水系)；其他地区采样介质都为土壤，采样网度500 m×100 m，采样坐标采用1∶2.5万地形图定点，样品采自无污染的B层(B层缺失可采C层)，采样深度一般20～30 cm。矿区1∶1万地球化学数据采样介质多为土壤，采样网度100 m×40 m，采样坐标采用1∶1万地形图定点，样品采自无污染B层或B+C层，采样深度20～50 cm。各类样品处理严格按照干燥—碎样—过筛—拌匀—称重(≥150 g)—装袋—装箱的工序，严格防止样品相互污染，最后交送化验室分析(何春林，1994；陈礼宽，1998)。

江苏省矿产资源潜力评价工作2007年启动，前后经过3年时间，据全省化探原始资料，检查、核实、补充、修正了全省1∶20万区域化探数据、长江中下游成矿带(江苏段)(主要包括宁镇、宁芜、溧水、宜溧矿集区)1∶5万及安基山、盘龙岗、铜井、观山等矿区1∶1万地球化学测量数据，形成了一套目前最完整可靠的数据(朱静苹等，2015)，这些验收通过的数据是本次研究的基础。

2.2数据处理

长江中下游成矿带(江苏段)位于同一景观区，地质构造单元、地质背景相似，在数据处理时，按同一地球化学区统计背景值及异常下限。

首先判断各元素的分布形式，若原始数据符合正态分布则用反复剔除3倍离差后的数据求平均值作为背景值；若原始数据不符合正态分布，则将原始数据转换为对数使其符合(近似)对数正态分布，再用反复剔除3倍离差后的对数数据求平均值作为对数背景值，然后反算背景值。符合正态分布的数据，其异常下限计算用公式T=C+2S(T为异常下限，C为背景值，S为标准差)；符合(近似)对数正态分布的数据，其异常下限计算公式同上，所不同的是采用对数数据，求得对数异常下限后，反算异常下限。

2.3典型铜矿的选取

资源量估算是从已知推断未知的过程，首先选择已知典型矿床，通过建立典型矿床的地球化学预测模型，遴选地球化学指标来评价异常。地球化学典型矿床的选择遵循以下原则(马振东等，2010；高冀芸等，2014；申维等，2014)：(1)独立性：选择的矿床空间位置分布要相对独立，最好能在成矿带中均匀分布，代表一定的表生环境和各异的异常特征；(2)集中性：选择的矿床成矿时代要相对集中，具有相似的成矿环境；(3)代表性：选择的矿床要典型，其矿床规模、地球化学异常特征、矿床类型、主成矿元素能够代表该矿带主要的预测矿种的地质地球化学特征；(4)实用性：选取的矿床其工作程度要相对高、积累资料丰富，矿化蚀变等适用整个矿带的相似类比。按典型矿床选择标准，选择了5处典型矿床(表1)。

表1　长江中下游成矿带(江苏段)典型铜矿床

2.4剥蚀系数的确定

矿床的剥蚀程度判别是地球化学定量预测研究中的一个重要指标。据原生晕组分显示的水平和垂直空间分带特征，可判断矿体的剥蚀程度(马振东等，2010)。剥蚀程度的表达采用比值等值线图方式(剥蚀程度图)，通过确定矿头、矿尾晕元素组分，对元素含量做标准化处理(原始数据除以背景值)，计算每个数据点的矿尾、矿头晕的比值，其范围为[0，1]，用均值标准差制作比值等值线图。剥蚀系数的赋值为：一般浅剥蚀剥蚀系数赋0.05～0.1，中等剥蚀赋0.2～0.4，剥蚀程度较深赋0.5或大于0.5。以安基山铜矿床为例，矿体原生晕显示出Pb、Zn(矿头晕)-Cu、Ag(矿中晕)-Mo(矿尾晕)的分带(冯学敏，1983)。利用标准化后的1∶20万水系沉积物数据计算每个样点矿尾晕/(矿尾晕+矿头晕)、矿尾晕/(矿尾晕+矿中晕)的比值，采用累加的方式，即Mo/(Mo+Pb+Zn)、Mo/(Mo+Cu+Ag)。通过上述计算，每个样点都可以得到一个比值，按照均值标准差方式计算低背景、背景、高背景、异常下限、2倍异常下限、4倍异常下限，分7级编制剥蚀程度图。依据前人研究成果及钻孔验证，剥蚀程度安基山≥伏牛山>盘龙岗(叶克刚等，1983；杨悸熒等，2013)，这与矿尾晕/(矿尾晕+矿头晕)即Mo/(Mo+Pb+Zn)比值等值线剥蚀程度图显示结果一致。因此，采用矿尾晕/(矿尾晕+矿头晕)比值等值线剥蚀程度图和已知矿床的剥蚀程度，给各典型矿床剥蚀程度赋值，如安基山、伏牛山剥蚀系数为0.10、盘龙岗剥蚀系数为0.05。以典型矿床在比值等值线图上的色区为基准，然后将预测区与之比较予以赋值，等级与之相当的剥蚀系数相同，等级与之相比低的其剥蚀系数相应较低，反之亦然。预测区跨多个色区的，剥蚀系数取平均值。

2.5相似系数的确定

相似度是从成矿元素组合的角度，利用距离公式定量判断未知区成矿元素组合与已知区间的相似程度或相近程度的一个参数，通过一定的变换后称之为地球化学相似系数(马振东等，2010)。选取典型铜矿床中单元素异常内、中、外带(均值标准差方式)分带清晰且与预测矿种存在相关性的元素组合作为相似性类比指标，同时选择各元素内带(部分元素放宽至中带)异常样点(标准化数据)的平均值，作为特征值进行对比，建立典型矿床的相似度元素组合(表2)。用欧氏距离计算公式分别计算每个样点与选定的典型矿床之间的相似距离。

(1)

式(1)中，s代表已知矿床(标准样本)，i为需要判别的未知样点，p为选取的典型矿床的变量个数，Xsk表示标准样本在第k个变量(如Cu元素)上的取值，Xik表示第i个样本在第k个变量上的取值，D(Si)为未知样点与已知典型矿床(标准样本)的距离。

然后用下式计算相似系数：

R=1-D(Si)/max(D)

(2)

式(2)中，max(D)为样点间距离的最大值；R为相似系数，其区间为[0,1]。

表2　长江中下游成矿带(江苏段)典型矿床相似类比元素组合

2.6衬值异常

为增加分区异常的可比性，以提高定量预测的可靠程度，采用衬值计算方法，这种数据处理方法能够有效消除一个元素背景的影响，同时也消除不同元素间的丰度台阶，地球化学异常参数可直接比较(向运川等，2010)。首先按矿集区分别统计各元素的背景值、异常均值、面金属量、衬度异常量(面金属量与背景值的比值)等地球化学参数，通过衬度异常量排序确定主成矿元素及伴生元素。利用GeoExpl软件数据处理模块“邻域数据分析”分别求主、伴生元素15、20、25、30、35、40、45、50 km窗口衬值，以25%、50%、80%、90%、95%、98%累频所对应的衬值为纵坐标，分别作衬值窗口试验对比图，选择拐点效应发生时对应的窗口尺寸作为衬值计算的最佳窗口。通过最佳窗口衬值，按25%、50%、80%、90%、95%、98%累频作各单元素衬值图、Cu+Mo+Au累加衬值图、Pb+Zn+Ag累加衬值图等。单元素衬值图与地球化学图相比(以Cu元素为例,图2)，异常浓集中心不仅清晰地指示了矿集区(矿带)内绝大部分已知矿床和矿化点，而且凸显了许多低缓异常。Cu+Mo+Au累加衬值图主要凸显以Cu-Mo-Au矿化为主及伴生Pb-Zn-Ag矿化强烈的信息，过滤了仅为Pb-Zn-Ag矿化信息强烈的区域；而Pb-Zn-Ag累加衬值图正好相反,主要凸显以Pb-Zn-Ag矿化为主及伴生Cu-Mo-Au矿化强烈的信息，过滤了仅为Cu-Mo-Au矿化信息强烈的区域。

3　地球化学预测模型

地球化学资源量预测的基本思想是相似类比，用于类比的对象就是典型矿床，因此典型矿床的地质、地球化学预测模型的建立是定量预测的基础，模型的精细程度直接影响着未知区预测的可信度(马振东等，2010)。

在典型矿床地质、地球化学预测模型的基础上(表3)(叶克刚等，1983；张春林等，1994)，结合矿带地质、地球化学特征，建立长江中下游成矿带(江苏段)铜矿地球化学预测模型，其内容包括：(1) 矿集区内1∶20万水系沉积物具有内、中、外带分带的元素为其主要的成矿元素和伴生元素，衬度异常量指示矿集区的主成矿元素；(2) 中酸性岩体及其成矿作用是斑岩型、矽卡岩型铜多金属矿集区内成矿元素异常分布的主导因素，中偏基性、中酸性和碱性火山岩及其成矿作用是火山-次火山热液充填型铜多金属矿集区内成矿元素异常分布的主导因素；(3) Mo/(Mo+Pb+Zn)比值等值线图是评价斑岩型、矽卡岩型铜多金属矿床矿化剥蚀程度的良好指标,(Mo+Sn)/(Mo+Sn+Ag+Pb+Zn)比值等值线图是评价火山-次火山热液充填型铜多金属矿床矿化剥蚀程度的良好指标；(4) 元素组合(Cu、Mo、Pb、Zn、Au、Ag)的平均衬值及Cu+Mo+Au累加衬值是圈定矿带内以Cu-Mo-Au矿化信息为主的预测区的良好指示剂；(5) 元素内、中、外带分带清晰且与预测矿种存在相关性的元素组合作为制作标准样本的元素组合，计算其相似性指标，用来判别未知区的成矿信息。

表3　长江中下游成矿带(江苏段)铜矿地球化学预测模型

图2　长江中下游成矿带(江苏段)Cu地球化学与衬值对比图Fig.2　Comparison of copper geochemistry (a) and contrast values (b) in Jiangsu section of the middle-lower Yangtze River metallogenic belt

4　找矿预测区圈定与可信度分级

预测区圈定要素主要包括2个方面：一是地球化学预测要素图(包括地化图、异常图、衬值图、相似度图等)，代表原生与表生作用结合的找矿标志；另一个是成矿地质条件，代表内生成矿作用条件。通过二者之间的耦合，筛选出科学合理的预测区。在地球化学预测模型的基础上，主要通过以下指标作为预测区圈定及可信度评价的依据：(1)元素组合与典型铜多金属矿床的相似度值大(累频分级≥95%)；(2) 已发现矿点(矿化点)；(3) Cu-Mo-Pb-Zn-Au-Ag 平均衬值较大(累频分级≥95%)；(4) Cu 衬值不低于1.1(累频分级≥80%)；(5) Cu、Mo、Pb、Zn、Au、Ag 中至少3个元素衬值不低于1.1(累频分级≥80%)；(6) Cu、Mo、Pb、Zn、Au、Ag 中至少4个元素衬值不低于1.1(累频分级≥80%)。由以上6条地质地球化学指标，根据有无预测元素对应的矿点或矿化点分为A级(有矿点或矿化点存在)和B级(无矿点或矿化点存在)，进一步根据有无相似矿床的准则区分出C级(无相似矿床)。因此将预测区初步分为3级：A 级：满足条件(1)、(2)、(3)、(4)、(5)；B 级：满足条件(1)、(3)、(4)、(5)，缺少(2)；C 级：满足条件(3)、(4)、(6)，缺少(1)、(2)、(6)，必须满足(6)。其中，可信度级别为A>B>C。将满足A、B、C级条件的预测样点投点，与Cu+Mo+Au累加衬值图叠加，以最小成矿域最大成矿率的原则圈定预测区(在充分分析各地化图地球化学特征的基础上发现，预测样点与Cu+Mo+Au累加衬值图套合程度高)，然后将A、B、C级预测区与地质图、建造构造图、地质矿产图叠加，排除成矿地质条件不利的预测区。圈定的部分铜矿预测区及可信度分级结果见表4。

5　资源量估算

5.1资源量估算方法

采用类比法与面金属量法计算，考虑矿床的剥蚀程度及矿床间的相似度，引入剥蚀系数与相似系数(龚鹏等，2012)。类比法是利用已知典型矿床目前资源量与预测区面积与元素平均含量之积(异常规模)成正比的关系，通过类比的方法计算资源量，计算公式：

Vd=[Q预测区×(1-F预测区)×Pu已知]/[Q已知×(1-F已知)]×R

(3)

面金属量法是利用已知典型矿床目前资源量与预测区面积与元素异常平均值减去背景值之积(面金属量)成正比的关系计算资源量，计算公式：

Vs=[P预测区×(1-F预测区)×Pu已知]/[P已知×(1-F已知)]×R

(4)

式(3)、(4)中，Q已知(异常规模)为典型矿床Cu异常面积与Cu异常平均含量之积，Q预测区为预测区面积与Cu元素平均含量之积，P已知(面金属量)为典型矿床Cu异常面积与Cu异常平均值减去背景值之积，P预测区为预测区面积与Cu元素异常平均值减去背景值之积，Pu已知为典型矿床的探明资源量，F已知为典型矿床剥蚀系数，F预测区为预测区剥蚀系数，R为最佳相似矿床相似系数，Vd为预测区类比法预测资源量，Vs为预测区面金属量法预测资源量，R为相似系数。

2种方法计算之后，取其加权平均值(马振东等，2010)：

V=0.6Vd+0.4Vs

(5)

5.2资源量预测结果

长江中下游成矿带(江苏段)铜总资源量估算结果为131.73万t。通过地球化学综合评价指标分为A、B、C 3个可信度等级，其中A级资源量95.42万t，B级资源量36.31万t，C级无相似矿床，仅作为找矿远景区，未进行资源量预测。

表4　长江中下游成矿带(江苏段)部分铜矿预测区可信度分级结果

图3　长江中下游成矿带(江苏段)各矿集区预测资源量(含已探明资源量)Fig.3　Predicted resource (including proven resource) amount among ore concentration areas in Jiangsu section of the middle-lower Yangtze River metallogenic belt

5.3预测结果可信度评价

矿集区铜矿成矿地质条件决定了该区铜矿找矿潜力。预测结果是否合理可信，主要考量矿集区预测资源量大小与该区铜矿成矿地质条件优劣是否相当。如图3，宁镇矿集区铜矿预测资源量70.15万t(包括已探明储量)；宁芜矿集区铜矿预测资源量28.93万t(包括已探明储量)；溧水矿集区铜矿预测资源量2.66万t(包括已探明储量)；宜溧矿集区铜矿预测资源量20.35万t；苏锡矿集区铜矿预测资源量5.29万t(包括已探明储量)；六合矿集区铜矿预测资源量4.36万t。预测资源量从大到小依次为宁镇—宁芜—宜溧—苏锡—六合—溧水，与江苏省各矿集区铜矿成矿地质条件优劣排序相当，所以本次铜地球化学预测资源量合理。

6　结　论

(1) 通过深人挖掘区域化探数据，提取了大量地球化学信息，首次对长江中下游成矿带(江苏段)铜资源量进行了全面的地球化学定量预测，预测资源量为131.73万t，与已探明的资源量有较大差异，说明长江中下游成矿带(江苏段)铜矿资源还有较大潜力。

(2) 在量化约束条件的基础上，利用计算机技术和地球化学勘查新方法对长江中下游成矿带(江苏段)铜矿找矿预测区进行了可信度分级，提高了区域化探成果的应用水平，为下一步工作部署提供了地球化学依据。

致谢：

论文是在“江苏省(含上海市)矿产资源潜力评价”项目化探专题铜地球化学定量预测子课题成果的基础上归纳总结完成的，期间得到了马振东教授、龚鹏博士等的悉心指导，在此致以真挚的感谢！同时对参与该课题工作的人员表示衷心的感谢！

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Quantitative geochemical prediction of copper ore resources in Jiangsu section of the middle-lower Yangtze River metallogenic belt

YANG Yongbiao, HUANG Shunsheng, HUANG Jianping

(Geological Survey of Jiangsu Province, Nanjing 210049, Jiangsu, China)

This work is based on the 1∶200 000 regional geochemical survey data and medium-large scale geochemical survey data in Jiangsu Province. We adapted the GIS technique to extract geochemical information such as erosion extent, similarity and contrast value, and established a quantitative geochemical prediction model of the copper deposits in this area, in combination with different ore-prospecting models of various types of copper deposits. Furthermore, we carried out the delimitation, classification and assessment of copper ore prediction areas, which may provide basis for the deployment of copper resource exploration in this metallogenic belt.

middle-lower Yangtze River metallogenic belt; copper mine; geochemistry; prediction model; quantitative prediction; Jiangsu Province

10.3969/j.issn.1674-3636.2016.03.455

2015-12-24；

2016-01-17；编辑：蒋艳

中国地质调查局项目“江苏省(含上海市)矿产资源潜力评价”(1212010881615)

杨用彪(1984—)，男，工程师，硕士，从事地质找矿工作，E-mail: yangybiao06@163.com

P612; P618.41

A

1674-3636(2016)03-0455-08