黑龙江多宝山矿集区三维地质建模与深部找矿预测
2022-05-31许逢明赵院冬李成立吴大天
许逢明,赵院冬,李成立,崔 健,吴大天,孙 巍
(1.中国地质调查局沈阳地质调查中心,辽宁沈阳 110034;2.中国地质大学(北京),地球科学与资源学院,北京 100083;3.中国地质调查局牡丹江自然资源综合调查中心,黑龙江牡丹江 157000;4.江苏省有色金属华东地质勘查局,江苏南京 210007)
0 引言
随着国民经济的飞速发展,人类社会对矿产资源的需求不断扩大。然而已知矿产资源短缺,矿产资源的找寻难度不断加大,导致矿产资源的供需矛盾日益加大(陈建平,2019)。为了缓解矿产资源日益紧张的供需矛盾,在地表矿、浅部矿、易识别矿难以发现的情况下,找矿工作必须向地球深部进军,开拓深部找矿空间,向深部索要能源资源,以保障国家的能源资源安全。取得深部找矿突破的关键在于查清深部地质体结构,构建深部地质体三维模型,并开展深部找矿预测,圈定找矿靶区(陈建平,2019;毛先成等,2020)。
传统深部三维地质体模型通常基于矿床或矿体尺度,主要利用矿山开发及详查勘探过程中的中段平面图、勘探线剖面图及海量钻孔数据资料,利用显式建模技术进行大比例尺三维地质体建模,用于矿产资源/储量估算及深边部成矿预测(Kaufmann and Martin,2008;Zanchi et al.,2009;胡桥等,2018)。随着找矿难度的加大,近些年基于矿集区尺度的三维地质建模及深部找矿预测已成为研究的热点,取得了不少研究成果,代表性的有:严加永等(2009)以铜陵矿集区1:5万航磁数据三维反演成像为基础,结合物理性质参数和地质信息,识别和圈定了矿集区岩体的空间分布;王功文等(2011)利用重磁数据,在定性解译地质信息的基础上,开展二度半正演方法定量解译研究,并运用三维位场概率成像方法反演,解译了栾川钼矿集区的深部地质体;祁光等(2014)在先验地质信息、反射地震剖面约束下,利用重磁三维反演技术建立了庐枞矿集区3D地质-地球物理模型,初步阐明了基底、岩体、矿体、地层之间的空间分布及对应关系;陈辉等(2015)以岩石物性和12条地质剖面信息为约束,通过自主研发程序实现了重磁数据三维反演,解译了九瑞矿集区主要地层和岩体分布特征;史蕊等(2018)在迁安铁矿集区提出基于地质与重磁数据进行三维地质体建模,并采用信息量法进行了深部成矿预测;汤井田等(2018)在庐枞矿集区北部的矾山-将军庙地区开展了三维音频大地电磁数据采集工作,利用模块化三维反演并行代码ModEM开展了实测数据的三维反演,通过电性模型及其他地质资料的综合解释,分别勾画出了火山岩地层的厚度和深部侵入岩的分布范围;王功文等(2021)在山东焦家-三山岛、招平南段和辽宁五龙、青城子矿集区较系统地收集和构建了地学大数据(矿集区-矿田-矿床尺度的地质、地球化学、地球物理、遥感、地质工程与地理高程等),开展了矿集区三维地质建模,并利用普通证据权、增强证据权、模糊证据权、逻辑斯蒂回归、信息量和随机森林等六种方法,开展了四个矿集区的勘探变量集成及其C-V分形的A、B、C三类靶区优选。
现阶段矿集区三维地质体建模主要采用的是基于先验地质条件约束的重磁数据二维三维物性反演,很少采用重磁电三维联合反演。多数学者侧重于如何构建三维地质体模型,深部成矿预测方法研究相对薄弱,且主要采用的是基于二值数据的找矿信息量法及证据权法等(史蕊等,2018;俞嘉嘉等,2021),少数采用基于连续数据的机器学习方法,如随机森林、支持向量机及逻辑斯蒂回归等方法(向杰等,2019;张士红和肖克炎,2020;王功文等,2021)。
笔者通过实施科技部重点研发计划“典型矿集区三维地质结构与矿体定位”课题,选择多宝山矿集区为研究对象,基于地质及岩石物性约束的重磁电三维反演,在综合地质剖面解译成果的基础上,依托Micromine平台,构建矿集区3000 m以浅精细三维地质体模型,并以多宝山、铜山铜矿体三维实体模型为先验数据模型,结合区域地质找矿模型,提取与成矿有关勘探变量,采用逻辑斯蒂回归等机器学习方法,开展深部找矿预测并圈定深部找矿靶区,对优选靶区给予钻探证实,经验证深部发现厚大铜钼矿体,实现了多宝山矿集区重大找矿突破。本次预测所获得的靶区成果将为该区进一步深部找矿勘探提供方向。同时,本文所采用的技术方法流程可为其它矿集区深部找矿提供方法借鉴。
1 区域地质和矿床特征
1.1 区域地质特征
黑龙江多宝山矿集区位于嫩江市以北150 km,处于兴安地块的东北缘(图1a),是兴蒙造山带的重要组成部分,早古生代为多宝山岛弧,晚古生代在岛弧之上叠加了罕达气弧间裂谷,中生代盆岭构造岩浆活动强烈。由北东向和北西向两组断裂构造形成的多宝山-宽河菱环形构造控制了区内地层、岩浆和矿产的分布,是大兴安岭成矿省东乌珠穆沁旗-嫩江铜、钼、金、银、锑、铅、锌、钨、锡成矿带的重要组成部分。矿集区内发育早古生代斑岩型-浅成低温热液型铜金矿,有多宝山铜矿、铜山铜矿和争光金矿(向安平等,2012;Hao et al.,2015;Gao et al.,2017)等,均具有大型以上规模(图1a),矿集区外围发育大量的中生代岩浆热液矿床,如矽卡岩型三矿沟铁铜金矿、小多宝山铁铜矿、关鸟河钨矿等(邓轲等,2017;杨贺等,2020),整个多宝山地区矿产资源潜力巨大。
矿集区内沉积地层主要有奥陶系、志留系和泥盆系等古生界和少量三叠系、白垩系中生界(图1b)。其中与成矿关系最为密切的是中奥陶统多宝山组,主要由形成于岛弧-活动陆缘环境的钙碱性火山岩组成。侵入岩以奥陶纪花岗闪长(斑)岩和中晚三叠世更长花岗岩、早中侏罗世花岗闪长岩、二长花岗岩为主。奥陶纪花岗闪长(斑)岩分布面积较大,侵入早古生代地层,是铜钼矿成矿的主要岩浆岩;闪长岩、闪长玢岩规模较小,呈岩株和岩脉状侵入多宝山弧盆系。
图1 黑龙江多宝山矿集区构造位置(a,据张兴洲等,2006修改)及地质矿产图(b,据①修改)
1.2 矿床特征
多宝山铜(钼)矿和铜山铜(钼)矿是东北地区重要的铜矿资源供给地。从20世纪50年代发现以来,经历了5个阶段的勘探评价工作,基本查明浅层矿体形态规模和资源潜力,但对深部矿产资源的勘查评价上没有太多实质进展。
多宝山铜(钼)矿床由4个矿带215个矿体组成,其中主矿体14个。矿体主要赋存于奥陶纪花岗闪长岩体中,局部赋存于多宝山组一段(图2)。主要蚀变有硅化、钾化、绢云母化、青磐岩化、碳酸盐化,与铜钼矿化密切关系的是绢云母化带。
图2 多宝山铜(钼)矿床地质图(据①修改)
铜山铜(钼)矿床主要由3个主矿体及从属矿体群组成,矿体受成矿后铜山断裂控制,其中①号、②号矿体位于铜山断裂的上盘,赋存于多宝山组蚀变安山岩、凝灰岩中,③号矿体位于断裂下盘,赋存于蚀变花岗闪长岩中(图3)。矿化蚀变类型整体与多宝山铜矿一致。
图3 铜山铜(钼)矿床地质平面图(a)及剖面图(b)(据①修改)
2 三维地质建模
2.1 矿区尺度三维地质建模
本次研究系统搜集整理了多宝山、铜山铜矿区有关的地质勘探资料(勘探报告和矿区地质图、矿区地形图、勘探线剖面图、中段平面图等图件)(图4)、钻孔资料等860余份,建立了包含70条勘探线剖面、23份中段平面、427个钻孔(总进尺18.4万米)的矿区地质信息数据库(图5)。
图4 多宝山-铜山矿区勘探线剖面
图5 多宝山-铜山矿区钻孔数据
在Micromine三维建模软件平台下,通过在勘探线剖面图上勾勒、提取不同地质体、蚀变带、矿化体的边界轮廓,然后在中段平面图、钻孔约束下应用显式建模法,将不同剖面上同一地质体轮廓进行连接,构建各地质体、蚀变体、矿体的线框模型,最后通过三维布尔运算处理空间关系,建立了多宝山斑岩铜(钼)矿床(4 km2,600 m以浅)及铜山斑岩铜(钼)矿床(3 km2,800 m以浅)两个矿床三维地质模型。
2.1.1 多宝山铜(钼)矿床
多宝山铜(钼)矿床建模地质体主要有:奥陶系中统多宝山组一段(O1d1)、中奥陶世中粒花岗闪长岩(γδO2)、花岗闪长斑岩(γδπO2)、中晚三叠世更长花岗岩(γgT2-3)和矿体(①至④号)共5类(图6)。从三维地质模型中可以看出①、②、④号矿带主要位于花岗闪长岩体中,③号矿带主体位于花岗闪长岩中,部分位于多宝山组一段。
图6 多宝山矿区各类地质体三维实体模型
三维模型显示蚀变体分带清晰,由内至外主要有:钾长石石英化(KQ)、黑云母钾长石化(KB)、石英绢云母化(QS)、绿泥石绢云母化(MS)、青磐岩化(P)、碳酸盐化(C)(图7)。主矿体主要与绿泥石绢云母化蚀变密切相关。
图7 多宝山矿区蚀变分带三维实体模型
2.1.2 铜山铜(钼)矿床
铜山铜(钼)矿床建模地质体主要有:中奥陶统多宝山组一段(O1d1)、铜山组(O2t)、奥陶纪花岗闪长岩(γδO2)、铜山断层(F)、矿体(①至③号)等组成(图8)。①、②号矿体位于断层上盘多宝山组一段(O1d1)中;③号矿体位于断层下盘奥陶纪花岗闪长岩(γδO2)中。
图8 铜山矿区各类地质体实体模型
断层上盘蚀变以绿泥石-绢云母化(MS)和青磐岩化(P)为主,靠近断层为绿泥石-绢云母化(MS),远离断层为青磐岩化(P)(图9)。①、②号矿体主要赋存在绿泥石-绢云母化蚀变带中。断层下盘蚀变分带比较明显,靠近断层、深部主要为钾长石-石英化(KQ),远离断层逐渐变为为石英-绢云母化(QS)、绿泥石-绢云母化(MS)和青磐岩化(P),③号矿体赋存于石英-绢云母化带中。
图9 铜山矿区各类蚀变分带实体模型
2.1.3 斑岩型铜矿区域找矿地质模型
根据多宝山、铜山铜矿的矿床尺度三维地质模型特征,再结合前人对该地区基础地质、成矿规律及成矿模式的认识(刘杨等,2008;向安平等,2012;蔡文艳,2020),本文梳理总结了多宝山矿集区斑岩型铜矿区域找矿模型(表1)。
表1 斑岩型铜矿区域找矿模型
2.2 矿集区尺度三维地质建模
为查明矿集区深部地质结构特征,在收集多宝山矿集区1:5万高精度重力测量及1:1万航磁测量数据的基础上,开展实施了84 km2的1:2.5万地质填图和广域电磁测量(网度150 m×150 m)工作(图10),采集相关地质体岩石物性标本,并进行统计分析。
图10 多宝山矿集区广域电磁法实际材料图
2.2.1 重磁电三维物性反演
对重磁数据通过向上延拓进行重、磁异常场分离处理,区分深源和浅源场,提取剩余重磁异常作为目标场,以岩石物性及钻孔数据为约束,进行三维重磁物性反演。为了更清晰反映盆地的总体格架和内部结构,重力采用上延3 km后的剩余场作为目标场,磁力采用匹配滤波后的剩余场作为目标场,为了消除边界效应,重磁采用150 m×150 m×75 m的矩形体为基本剖分单元,各方向的剖分数分别为:东向:136个,北向:143个,深度方向:75个,共剖分了1458600(约145.8万)个网格单元。
在具体反演工作中,采用多次精细反演、多次对比研究的方法,每获得一次反演结果,都切取二维重力、磁力反演剖面,并与相应的广域电磁法反演剖面对比研究,再结合岩石物性、钻孔数据及1:2.5地质图等地质约束资料,调整参数反复反演计算,最后确立重磁三维物性反演模型。
重力最终采用的主要参数值为:各方向相关系数αs=0.0001,αx=1,αy=1,αz=1,即在三个方向上的平滑度一致。参考模型采用零空间模型,即背景密度值设置为0。为了抵消场源到观测面的距离造成的衰减,反演时采用深度加权,加权因子为2。重力反演经过34次迭代后,迭代拟合均方误差(RMS)达5%时完成反演计算。
磁力最终采用的主要参数值为:各方向相关系数αs=0.00015,αx=1,αy=1,αz=1,即在三个方向上的平滑度一致。参考模型采用零空间模型,即背景磁化率值设置为0。为了抵消场源到观测面的距离造成的衰减,反演时采用深度加权,加权因子为3。磁力反演经过42次迭代后,迭代拟合均方误差(RMS)达8%时完成反演计算。
电法三维反演主要采用的是中南大学戴世坤老师的“广域电磁三维反演成像解释一体化系统”,其采用积分方程、谱方法和有限元相结合的高效高精度数值模拟方法,应用了带地形反演和带源反演技术,采用六面体剖分,迭代次数12次,拟合误差小于5%,完成反演计算。
2.2.2 矿集区尺度三维地质体建模
在三维重磁电物性反演模型的基础上,切取广域电磁法采集剖面位置的重力、磁力、广域电磁反演断面及部分剖面采集的二维地震断面,结合地表图切地质剖面及钻孔数据,进行重磁电综合地质解译(图11)。共解译了93条地质剖面(骨干剖面29条,重点矿区剖面32条,普通剖面40条),获取了矿集区深部(3000 m以浅)高精度的地质结构构造特征信息。在此基础上,在Micromine平台下,采用基于轮廓线的显式剖面法进行三维地质体建模。
图11 170线重、磁、电综合地质解译断面
建模过程主要分为:(1)数据准备,将Surfer文件格式的2D地球物理综合解译地质剖面图,经 Auto CAD 的DXF格式、Mapgis的WL格式转为 Micromine 的STR格式文件,其间发生线文件的坐标校正、三维变换等操作,最终形成多宝山矿集区各类地质体三维轮廓线线串模型(图12)。(2)剖面连接建模,从93条剖面上逐个提取不同建模单元(地层、岩浆岩、断裂构造)的线串,依次将同一建模单元相邻的线串相连形成线框文件,经钻孔等校正后,进行赋属性和反复校验、布尔运算,建立三维地质体模型。
图12 多宝山矿集区各类地质体三维轮廓线线串模型
(1)三维地层模型
由多宝山矿集区地质矿产图可知(图1),矿集区出露的地层主要为奥陶系多宝山组及少量铜山组。由于铜山组与多宝山组地层物性差异较小,且铜山组规模较小,因而将两者合并为一体,统一命名奥陶系(O)。从三维地质模型图可知,在矿集区南部,奥陶系保存相对较完整,残留厚度200~2200 m,总体具有西南侧厚,中北部及南部薄,自南西向北东呈现出厚、薄交替变化的特征,岩体发育地区地层缺失或厚度急剧减薄。其余地层建模单元包括前奥陶系基底(物探解释推断)(An)、三叠系(T)等(图13)。
图13 地层三维实体模型
(2)三维岩体模型
多宝山矿集区主要的岩浆岩建模单元分为中晚三叠世花岗闪长岩(γδT2-3)、中奥陶世花岗闪长岩(γδO2)和早白垩世闪长岩脉(δ)等3类。岩体三维实体模型显示(图14),中奥陶世花岗闪长岩(γδO2)主要分布于矿集区中部多宝山-铜山矿区,少量分布在西南部等地,呈岩株状产出;中晚三叠世花岗闪长岩(γδT2-3)主要分布在矿集区东北角,呈岩枝状产出;早白垩世闪长岩脉(δ)呈岩株、岩脉状均匀分布在矿集区。
图14 岩体三维实体模型
(3)三维断裂模型
从三维断裂模型显示,矿集区断裂较发育,规模变化大,在多宝山矿集区共解释出9条大小规模不同的断裂(图15)。这些断裂构造分为北西向、北北西向、北东向、和近东西向,尤以北西向和北东向断裂构造最为发育。北东向、北西向为共轭断裂构造,共同构成了多宝山矿集区的基本构造格架。
图15 断裂三维实体模型
3 多宝山矿集区深部找矿预测
本次多宝山矿集区深部找矿预测基于以地质条件为约束的重磁电三维物性反演,通过综合剖面解译,建立三维地质体模型。以多宝山、铜山铜矿体三维地质模型为先验数据模型,根据斑岩铜矿区域找矿模型,利用“立方体预测模型”法(陈建平等,2014,2017),提取与成矿有关二值变量(地层、岩体、构造)、连续变量(重、磁、电)等7个勘探变量。利用GeoCube 3.0软件(Li et al.,2016;王功文等,2021)逻辑斯蒂回归深层次机器学习集成模块(Agterberg et al.,1993;Schaeben,2014),开展了研究区的多元地学勘探变量集成,经由ROC模型(Obuchowski,2003;王运生等,2007;刘艺梁等,2010;柏坚和俞乐,2011)评估后验概率。在可靠后验概率的基础上,利用C-V分形方法计算阈值以圈定深部找矿有利靶区(Jesus et al.,2013;李瑞喜等,2014),并对找矿靶区开展评级评价。其具体流程见图16。
图16 三维地质建模与定量预测评价技术流程图
3.1 深部成矿预测方法介绍
逻辑斯蒂回归是机器学习模型中一种重要的多元信息集成算法,已经被广泛用于矿产资源定量预测与评价以及区域地质灾害预测评价等方面(Agterberg et al.,1993;Emmanuel and Carranza,2001)。逻辑回归模型属概率型非线性回归模型,通常用于研究因变量为二分类或多分类观察结果与影响因素(自变量)之间关系。应用逻辑斯蒂回归进行矿产资源定量预测与评价,可以将已知矿床看作因变量,将控矿地质变量看作二分类或多分类的自变量,应用其算法预测未知区域矿床出现的后验概率。逻辑斯蒂回归算法可以获得预测因子联合分布的真条件概率,并且响应变量是对数线性形式(Schaeben,2014),且不需要各个控矿变量之间满足条件独立假设,该算法更适合因变量与自变量之间呈非线性关系。
ROC模型即接收者操作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标(Obuchowski,2003;王运生等,2007)。ROC曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性,用来评估多元信息集成后验概率的精度和可靠性。其通过AUC(Area Under Curve)值(定义为ROC曲线下的面积),来衡量预测模型的准确度(刘艺梁等,2010;柏坚和俞乐,2011)。由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围一般在0.5和1之间,值越大则代表模型预测准确度越高。
丰度-体积(C-V)分形理论作为一种重要的非线性数学方法,近年来已经广泛应用于地球化学异常提取、成矿远景区划分等地学研究的各个领域中(Afzal et al.,2011;李晓辉等,2011;Jesus et al.,2013;李瑞喜等,2014;刘治博等,2017)。分形是局部和整体以某种方式相似,它们的局部和整体的某种相似性并不是在任何尺度上都成立的,通常只是在某些特定的尺度范围内才成立分形。而且地质现象中产生的分形大多数属于无规则的分形,其特点是不具有严格的自相似性,只是在统计意义上是自相似的,体现在双对数统计图中即具有相同或相似特征的一类事物通常近似分布于同一条直线段上。用最小二乘法分段拟合直线,背景值和远景区可以对应于不同的斜率值,不同线段所对应的分界值往往可作为区分背景区和远景区或者是不同级别远景区的临界值。
3.2 深部有利成矿特征变量提取
参照多宝山矿集区广域电磁法精度(150 m×150 m),本次矿集区立方体块模型按100 m×100 m×50 m单元块建立,共有511177个单元块。根据区域找矿模型(表1),以多宝山铜矿、铜山铜矿为先验数据模型(因变量),以奥陶系(O)、奥陶纪花岗闪长岩体(γδO2)、北西、北东向断裂缓冲(F)、视密度体、视电阻率体、磁化率体等6个变量为控矿地质变量(自变量),在三维空间将上述模型体属性赋予已建立的矿集区立方体块模型(图17)。具体赋值方法如下:已知矿体、O、γδO2、F实体模型为二值型数据,矿集区立方体块位于上述实体模型之内,赋值1,位于上述实体模型之外,赋值0,其中断裂经实验缓冲50 m、100 m、200 m,100 m缓冲恰好包含已知矿体,因而取断裂缓冲100 m。视密度体、视电阻率、磁化率体模型为连续性数据,采用地质统计学距离反比加权法为矿集区立方体模型赋值,调整搜素半径大小,使每个立方体块都有属性值。其赋值结果见表2。
图17 预测变量实体模型
表2 成矿有利特征变量
3.3 逻辑斯蒂回归法成矿预测
将矿集区全部立方体块属性数据文件(图18a)导入Geocube 3.0,利用逻辑斯蒂回归算法进行有利成矿信息集成,计算各个单元块成矿后验概率,经计算立方体单元块成矿后验概率范围为0.00000060~0.07029824,建立成矿后验概率立体图(图18b),并统计了成矿后验概率的分布曲线(图18c)。
利用ROC曲线模型评估成矿后验概率,其AUC值为0.88,接近1(图18d),表明后验概率估算结果较为可靠。
图18 逻辑斯蒂回归法预测结果
3.4 深部找矿靶区评级与评价
利用C-V分形法划分三级成矿远景区(图19a),其中一级远景区定义为传统的找矿靶区。三级远景区划分结果如下:按后验概率≥0.005010,圈定三级(C级)成矿远景区,共8处(图19b);在三级远景区的基础上,按后验概率≥0.006094,圈定二级(B级)成矿远景区,共9处(图19c);在二级远景区的基础上,按后验概率≥0.007746,圈定一级(A级)成矿远景区(找矿靶区),共8处(图19d)。
图19 多宝山矿集区三级成矿远景区
在圈定找矿靶区的基础上,根据靶区强度(强度C1=靶区体积V1×靶区后验概率平均值P1),结合靶区所在位置成矿地质特征,对深部所圈靶区进行排序和优选,并利用体积丰度法,根据多宝山、铜山铜矿铜矿石平均指标,取矿石密度2.7 g/cm3,平均品位0.4%,预估靶区潜在铜资源量,其结果见表3。
3.5 靶区验证
根据上述深部靶区评级评价的结果,排在第一位的是A-8靶区,其位于铜山铜矿床的南东方向,处于宝山组与奥陶纪花岗闪长岩体的接触部位,成矿地质背景较为有利。为此本次研究将A-8靶区作为深部钻孔验证的优选区域。
本次研究在前人认识的基础上(杜琦等2008;金山岩等2014;庞绪勇等,2017),通过三维模型精确恢复了铜山断裂三维运动学过程。铜山断裂为成矿后逆冲推覆断裂,发生由南东向北西方向的推覆作用,三维运动学参数为:向西平移745 m左右,向北平移783 m左右,垂向上上升688 m左右(另文发表)。以此恢复②号矿体原有空间位置,并圈定②号矿体在断裂下盘残留的矿体分布范围。三维模型显示断裂下盘残存的②号矿体与A-8靶区空间上存在交集区(图20a、20b),该位置作为验证的优选区域。
图20 优选靶区布设验证钻孔过程图解
在Micromine平台下,将断裂下盘②号矿体与A-8靶区做空间交集布尔运算(图20c),得出进一步优先验证的空间范围C(图20d)。将C区内后验概率高于0.00919立方体格子作为钻孔验证的首选区域(图20e),布设验证钻孔(图20f)。
对圈定的最优靶区位置紫金矿业实施了钻孔验证,钻孔累计进尺1748.57 m,在1148.41~1512.05 m新发现连续的铜(钼)矿体,穿矿厚度达363.64 m(图21),与设计钻孔的见矿位置较为一致。新发现的矿体铜最高品位达4.38%,实际平均品位0.74%,其中铜平均品位0.9%以上矿段9段,厚度2~34 m,累计厚度130 m;铜平均品位1%以上矿段12段,厚度2~18 m,累计厚度76 m。
最优靶区的成功验证,表明了本文矿集区深部成矿预测方法的有效性。本次预测所获得的其余靶区成果将为该区进一步深部找矿勘探提供找矿方向。同时,本文所采用的技术方法流程可为其他矿集区深部找矿提供借鉴。
图21 新发现隐伏矿体立体图
4 结论
本文通过在多宝山矿集区开展重磁电三维反演,建立了矿集区三维地质体模型;根据区域找矿模型,利用“立方体预测模型”方法,提取了多元地学勘探变量,并利用机器学习等方法开展了深部找矿预测,圈定了系列找矿靶区。
(1)基于矿区基础地质资料,以钻孔数据为约束,利用系列中段平面显式建模技术,建立了多宝山铜钼矿及铜山铜钼矿三维地质体模型及蚀变分带实体模型(比例尺1:1000)。基于93条重磁电综合地质剖面解译成果,在Micromine平台下,利用平行剖面法显式建模技术,建立了多宝山矿集区3000 m以浅三维成矿地质体实体模型(比例尺1:2.5万)。
(2)在矿集区三维块体模型的基础上,利用“立方体预测模型”方法,提取了与成矿有关二值型变量(成矿有利地层、岩体、构造)、连续型变量(重、磁、电)等7个勘探变量,利用GeoCube 3.0逻辑斯蒂回归深层次机器学习集成模块,开展了研究区的勘探变量集成,经由ROC模型评估后验概率,在可靠后验概率的基础上,利用C-V分形方法计算阈值以圈定找矿有利靶区,综合圈定深部找矿靶区8处,预估潜在铜资源量634万吨。
(3)通过对找矿靶区开展评级评价。筛选出了最优找矿靶区,并进行了钻探验证,经验证深部发现厚大铜钼矿体,实现了多宝山矿集区深部重大找矿突破。
[注 释]
① 黑龙江省地质调查研究总院.2019.黑龙江1:5万多宝山铜矿幅区域地质调查报告[R].