金矿床成矿结构特征及找矿预测模型分析

刘文龙

（甘肃省地质矿产勘查开发局第一地质矿产勘查院，甘肃 天水 741020）

黄金在生产与生活中起到相当关键的作用，不仅被广泛运用到通信、化工等领域，更成为关键的全球性战略资源。但随着近些年来，金矿床开采规模的逐渐增加，黄金开采量不但没有逐渐增加反而持续减少。这主要是因为随着金矿床开采量的增加，矿产资源逐渐减少，其开采率不断缩减[1]。因此，想要进一步完成金矿床资源开采，加大金矿资源的勘探力度是处理黄金供应与需求之间矛盾的关键途径之一。因此，通过对金矿床成矿结构特征及找矿预测模型分析，以金矿床周围地层岩石与岩浆等相关信息分析为依据，对金矿床成矿结构进行整体考量，从而制定找矿预测模型，有效提高金矿床开采率。

1 金矿床成矿结构特征

1.1 地层

金矿床地层中发育形成碳酸盐与其他岩组交互形成碎屑岩，其底部多为砂质白云岩，且存在岩溶孔隙与角砾状结构，能够有效转移含矿热液。顶部地层形成的泥晶白云岩由于结构紧密，其化学活动性较差，能够较好的屏蔽Au元素活动，有利于矿床形成。地层围岩化学性质与物理性质对成矿作用有着极大影响，形成时间较长的地层含金量较高，且地层中Au元素背景值越高，成矿越容易。地层中以Au元素为主，伴生元素为Ag、As、Sb、Mo等在矿区内呈不均匀状态分布，具有富集矿成矿特征[2]。地层中Au元素丰度值在不同矿石中含量也不同，地层中各矿石为成矿提供物质来源。同时，地层中存在火山碎屑岩、火山岩等脆性岩石，岩石较为容易发生碎裂，有利于成矿热液的运移沉淀。良好的地层条件为成矿提供了物质条件基础，有利于成矿流体地层中的金富集成矿。矿石混合体作为成矿物质的主要来源，也是As元素生产的关键物质，部分碱性溶液随着其含量增长Au元素溶解度也随之增长。在一部分碱性热溶液中，金矿中所含Au元素与As矿物呈现出正比关系。在岩浆运动过程中，Au元素逐渐聚集，这一运动过程激活了As元素，使Au元素含量进一步增加。

1.2 岩浆岩

金矿床中火山岩浆活动为Au元素活化、迁移与聚集提供了所需的热源与热液。在通常情况下，岩浆的升高会在很大程度上出现极大的冲击力，使得周围浅部围压岩层在很大程度上出现裂隙与剥离面，同时岩浆运动所带来的庞大内能会很大程度上会产生杂岩体、角砾岩的环状或放射状断裂，形成Au元素沉淀及矿液转移所需的空间[3]。因此，金矿床中铜石杂岩体边缘接触带及浅层脆性较大的岩区，为Au元素最为有利的成矿位置。区域岩浆岩种类分布面积不大，但种类较多。局部含有超基性岩、基性岩、中性岩等。岩浆岩性包括基性、中性、酸性火山岩以及较多次火山岩。根据岩浆岩形成时期与构造背景不同，其存在物质建造也存在一定差别。金属矿物以黄铜矿、毒砂、褐铁矿为主，并伴有少量金银矿、闪锌矿、磁铁矿以及自然金等，非金属矿物则以伊利石、绢云母、斜长石、高岭石等为主。矿石结构大多为自形-半自形粒状结构，同时存在部分其他结构。围岩蚀变以多为低温蚀变，且没有明显蚀变分界线。以矿体为中心，向依次划分为外、中、内三部分。外带区以黄铁矿、钠长石、绿泥石为标志矿物；中带区以方解石、黄铁矿、石英、绢云母为标志矿物；内带区以黄铁矿、石英为标志矿物。

1.3 化学元素

金矿床中Te元素主要源于地幔，在矿床中基性、超基性岩石中硫化物溶液发生分离作用时Te元素出现聚积。Te元素主要以HTe-形态存留于矿热液，随着环境中多金属硫化物矿化而逐渐转变成为氧化环境，Te元素代替S元素形成碲化物，对Te元素的找矿拥有重要指导作用。Ag作为伴生成分，在矿床中与Au元素极大程度紧密共生，且Au品味会随着Ag品位的提升而增加，其相关性其决定了Ag元素对找矿具有重要指导作用。岩浆则能够使地幔中成矿热液中Au元素与As元素增加，丰富矿液中金质，因此As元素也经常被视为Au伴生元素之一。

断裂极大程度上为地幔含矿热液的逐步提升提供了空间，并同时吸收岩群中产生的金质。前锋岩浆升高过程中的冲击力会导致周围浅部围压较小岩层出现大量裂缝，在其内部填充的岩浆冷却后慢慢形成封闭环境，其内部温度与压力也随之增加[4]。如果岩浆活动的热液内部压力超出围岩承受范围，则会出现隐爆情况，从而在封闭环境中进入断裂及碎裂岩孔隙中与地表水混合。完成围岩间的水岩交换，改变了围岩中的成分及属性，形成富含矿物与挥发成分的潜火山岩浆期后热液。随着地层中物理化学条件的改变，Au与Ag元素慢慢累积，在经过蚀变与叠加矿化后逐渐形成金矿床。

2 金矿床找矿预测模型

根据金矿床成矿结构，建立一个具有较强预测性能的找矿预测模型。利用矿床结构认证相关数据形成三维模型，从而达到深层次控矿特征与找矿指标。由于考虑到模型非结构化数据集影响，需要形成一种直观的解决方案，构建出空间直观三维模型[5]。在模型构建中，直接构建三维模型需要大量训练样本。因此模型采用样本要求较小的二维CNN，捕捉空间相关数据，形成骨干网络构成深度网络模型。其构建流程，如图1所示：

图1 找矿预测模型构建流程

由于矿床导矿构造与容矿构造中包含了热液的圈闭、运移与沉淀。因此对断裂面形态与分布开展深度学习，在给定成矿结构条件下首先提取地质模型形状描述，并计算目标体元到模型的投影距离，将其作为目标体元主要裂面制约反应。在这一基础上，地质模型的形状描述与投影深度多为二维多通道图像。因此，利用模型获取矿化具体现实性特征，并建立人工建立找矿指标。通过推断目标区域成矿概率，完成找矿预测。利用找矿模型获得矿床高危信息特征，同时能够考虑到成矿空间中蕴涵的更广的成矿信息。这种预测模型，相较于以往预测模型能够更好针对矿床空间内某点做出找矿指示，并且不会对测试性能产生影响。

找矿预测模型中根据矿床表面特征反应地质区域局部走向与倾角，因此模型中计算计算每个顶点的法向量。通过计算每个模型的法向量，将所有与给定顶点相连接，得到单位法向量平均值，其公式为：

其中，∏为连接到顶点集合；απi为顶点连接形状πi的面积；N(πi)为顶点连接形状πi的法向量。

根据矿石分布热河特征，利用其热传导与热扩散理论来寻找N0区域内P1与P2两点间t时刻的热流：

其中，λi为矿体第i个特征值；φi为矿体第i个特征向量。

找矿模型中由于表面几何敏感，从而反映出固定几何形状。在给定点P在模型中形态特征在给定点P的形态特征上，继承了热核形状特征，允许其从多尺度上捕获制定时间内的相邻信息，同时其对噪声与形状扰动具有鲁棒性，对三维找矿预测模型误差并不敏感。

对于找矿预测模型中的噪声与扰动所具有的不变形与鲁棒性，其基本思想为在测定，某一区域表面处目标时，其表面离子演化受到波函数控制。若其表面有一位置位置离子，测定其能量近似值，并利用期望值计算能量概率分布。在目标特征测量随时间变化获取成矿平均概率，并在各范数中呈相互正交，简单选择适当目标能量分布来描述模型表征与实际匹配情况。

3 结语

金矿床成矿结构特征及找矿预测模型分析中可以发现。金矿床大多呈透镜状、条带状及似层状，受断裂构造控制。通过对金矿床地质、地层以及化学元素等指标分析，从而总结矿床成矿特征。根据成矿结构特征提出一种预测效果更为精准的找矿预测模型。以矿化信息定量关联为基础，建立三维预测模型，提供矿床深部成矿指示。相较于以往找矿模型，这一找矿预测模型有效性与准确性准得到较大提升，为今后金矿床资源评估提供更加可靠数据。