矿床成矿模型的地球化学找矿预测系统设计及应用

张文煜

（甘肃省地质矿产勘查发开局第一地质矿产勘查院，甘肃 天水 741020）

当代全球对矿产资源的需求量在不断增加，而地表中的矿产资源逐渐减少，找矿工作主要由地表矿、浅部矿、易识别矿向隐伏矿、难识别矿转移，矿床定位预测因而成为成矿学研究的前沿和热点。矿床的成矿预测需要综合多源数据来预测研究区[1]。在当前的找矿预测工作中，由于需要应用多种地质空间数据管理与分析系统、遥感图像处理软件、矿产预测决策型软件和金属矿产资源快速评价系统等多种软件，找矿效率低。现提出了一种地球化学找矿预测系统，以有效解决目前找矿工作中的效率问题。从数字勘探模型开始，利用多种数据对成矿预测过程进行深入研究，结合证据方法和MAPGIS 组件应用技术，来提升数字搜索引擎功能，实现多种来源的地质信息的提取与合成，并将其应用于矿产勘查当中。

1 地球化学找矿预测硬件系统设计

在找矿预测系统的设计开发中，充分考虑了多种数据、多样化的应用需求以及业务的快速变化等特点，采用了系统平台的灵活性和轻量相匹配的框架+插件结构，满足找矿系统的可扩展、实用、可重复、稳定等要求，同时也便于后期的升级。以地球化学特征作为找矿预测的判断标准，将整个系统按业务逻辑划分为表示层、业务层和数据层，并从系统设计角度将其划分为硬件、数据库和功能软件三部分。

其中硬件设备提供了对找矿预测功能实现的硬件支持，具体包括初始地质数据的采集和找矿预测结果输出两个方面。该设计系统硬件主要运用钻井及遥感改装设备，从而提升初始数据的采集精度。在实际运行过程中，进行分层勘探时，通过内部电机装置提供勘探点上的压力，由中央控制器设置井深并采集底岩样品[2]。

2 地球化学找矿预测系统数据库设计

该设计系统数据库设计结合系统应用程序环境，以构建满足系统需求的最佳数据库模型，从而可以有效地存储和共享数据，以满足不同用户的应用程序需求。遵循标准性、一致性、独立性、扩展性、安全性、有效性和冗余性等原则，在系统数据库中存储所需的地质信息。成矿预测系统存储和处理的数据具有清晰的空间特征，广泛的来源和复杂的结构，其中包括地质数据、地球物理和地球化学勘测数据以及遥感数据。该数据类型具有一个共同的特征：包含有关空间结构和属性信息特征，还可能包含图形、图像与时间信息，其中属性数据库主要存储现场观测中记录的岩性特征数据等，以及来自实验室测试的数据，例如时间、位置、数据量、数量、大小、地理配准以及其他描述对象空间位置的描述性数据。

3 地球化学找矿预测系统软件功能设计

成矿预测是运用基础地质和矿床地质理论及相关技术手段，分析成矿区域条件及找矿信息，推断潜在矿床及其特征。该系统软件功能运行程序大致分为六个步骤：首先确定成矿预测范围、主要预测矿种、所需比例尺和原始基础工作等；下一步将对各类地质报告和图件、地球物化探、重砂测量及遥感影像等地质资料进行系统整理；以此为基础，进行包括已知类型和未知类型的成矿地质背景和勘探信息的研究工作，重点研究与成矿有关的构造背景；并且提出一种方法，其中探索性信息在成矿预测中起直接指导作用；对地质、矿产、地球化学、地球物理、水文、遥感等信息进行综合研究，并制作各种图件；通过分析找矿信息，确定指标和预测标志，并绘制成矿预测图，将基本搜索信息都反映在系统界面中。

3.1 采集矿床地质信息

利用单元格形式进行分割，对标准处理硬件设备采集到的数据进行量化处理，以矩阵排列信息，然后对其进行图像分析处理，具体的采集过程可以表示为：

该矩阵采用X、Y 两轴相结合的方法，通过坐标间的重新划分，确定矿化位置的均值和方差，执行二次图像分析，从矿化之间的关系中分离出所需的数据点，重新划分单元格，设置可变系数，提取数据并实现目标模块功能。

3.2 搭建矿床成矿模型

成矿模式的搭建主要是模拟断层的波形和空间展布，并将力学作用和化学作用相结合进行分析，为总结成矿规律提供数据支持。控矿构造的表面是三维空间中的一种复杂的曲面，对于勘探矿体，可以通过编制勘探线剖面，隧道平面图，断裂表面轮廓图和3D 表面图来了解空间形状。在进行浅水调查时，断裂控制定律不能用于预测深部矿体。假设可以获得断裂表面的波形函数，则可以计算深度波形。设复杂的断裂面波形为Z(X,Y)，这是由n 个方向、振幅、波长和起点不同的单向正弦波合成的结果。如果能找出每一个单向波参数Ai、li、Bi，即振幅、波长、方向角，由此可合成确定的波形函数。断层剪切运动模拟，目的是研究矿化时期断层的运动规律：一是通过野外观察，对成矿阶段断层活动规律进行定性判断；二是根据断层平面中的波形数据模拟断层在不同方向上的运动过程，并逐点计算塌陷空间，生成断层在矿化阶段的运动方向，并与断层厚度和矿化强度的断层波形数据进行比较，找出最接近的断层运动方向。

3.3 提取与分析矿床地球化学特征规律

通过建立成矿模型，提取和分析成矿地球化学特征，总结出与不同类型矿产资源相对应的化学特征演化规律。矿床的基本成矿指示元素可根据蚀变岩、矿石和矿区岩石的元素差异确定。以金矿床为例，分别有Au、As、Cd、Pb、Ag、B、Bi、W、Rb、Zn、Sb、Sn 等十二个矿石地球化学特征元素，且各特征元素的富集系数均大于1.5。

3.4 实现地球化学找矿预测

根据区域化探数据得到目标矿体元素异常图，将目标矿体元素按异常浓度进行划分：一倍异常浓度下限、二倍异常浓度下限以及四倍异常浓度下限分别对应异常外、中、内带。同时利用累频地球化学图像进行分析，并在中带和内带范围内圈定找矿预测区。

综合矿体目标元素的分布特征、分布规律、规模、异常强度、区域及浓度分带率，并与成矿区带、控矿地层、岩体、控矿构造的空间关系等信息，确定其找矿预测区。从圈定的预测区域来看，金属量的预测值为：

4 系统应用测试

该地球化学找矿预测系统采用综合二次开发模式。使用面向对象的可视化编程语言作为开发平台，可以充分利用矿石矿化建模软件的强大功能（用于空间数据处理）和可视化编程语言（用于应用程序开发），实现矿床成矿建模工具软件的集成二次开发。Maplnfo 公司的Maplnfo Professional7.0 及 其 基 于OCX 技 术 的GIS 功能组件MapX4.5 是一个矿床建模工具：属性数据库采用Microsoft Access 2000；开发工具为Visual C++6.0，它是一种面向对象的可视化高级编程语言。

选择已开发的矿床作为此次实验的研究对象，收集该矿床的开发数据将其作为矿床成矿模型的导入数据并得出对应的模型构建结果，收集该研究区域内的矿床位置和矿床金属产量并以此作为预测系统运行的对比标准。将三种预测系统得出的结果进行对比，得出预测误差，如表1 所示。

表1 系统预测误差测试结果

从表1 中可以看出，三种找矿预测系统的平均预测误差分别为2.978kT、1.540kT 和0.140kT，由此可见设计的找矿预测系统的预测误差更小，即预测精准度更高，将其应用到实际的找矿工作中可以提供更加精准的数据参考，即应用价值更高。

5 结语

综上所述，该设计系统通过分析地质构造的演变过程、矿床成因、矿化关系、构造应力场、成矿元素运移富集特征、流体包裹体以及同位素特征等，实现对矿床找矿预测系统的优化，从系统测试结果来看，设计的预测系统相比于传统系统的预测精度更高，然而在系统测试中只对矿体的产量进行测试，但对于矿床位置的预测未进行测试，需要在未来的工作中进行补充。