露天非金属矿产资源综合勘查模型构建

王素琴

(河南省地质矿产勘查开发局第一地质矿产调查院，河南 洛阳 471000)

矿产资源作为生态系统的重要组成部分，与其他资源都具有非常密切的关联性，矿产资源的开发会造成生态系统的失衡，不合理的资源开发还会严重破坏生态系统，以至于影响到民生[1]。我国对于矿产资源的开发还未构建完善的空间布局，部分地区的矿产开发力度已经远远超过生态环境的最大承载能力，还有部分重要的环境保护地区，矿产资源的开发还未退出，无形中降低了矿产资源的空间配置效率，导致整体的经济效益低下，甚至给生态系统的安全带来了巨大威胁，造成地面塌陷、水资源不足和环境污染等问题频发，严重制约了矿产开发地区经济和社会的可持续健康发展[2]。因此，构建露天非金属矿产资源综合勘察模型，是实现生态文明战略和保证国家生态平衡的有效手段，通过明确区域的资源开发种类，以保护生态环境为出发点，通过勘察模型实现对非金属矿产资源的生态综合管理[3]。

景瑞等[4]为了对矿产资源进行详细的调查，通过构建矿产三维模型，实现对矿产的地质构造和固体矿产的模拟，并通过实践验证了不同水准矿产资源的实际构造情况，并结合建模法和剖面法对矿产资源进行建模，再结合统计分析法对矿产资源进行详细的调查，并通过三维模型的构建，实现了矿产资源由二维向三维的扩展，提供了有利的技术支撑。袁颖等[5]提出了一种基于改进神经网络的页岩气有机碳含量预测模型，首先对页岩气储层中的有机碳成分进行采集，并通过采集的资料绘制8条测井曲线，基于改进神经网络进行预测模型的建模，利用该模型对研究区域内的页岩中的有机碳成分进行预测。结果表明，该模型对页岩气储层中有机碳的含量测量具有较强的拟合能力，能够精准地反映出有机碳的含量，通过实践验证了该预测模型与实际值基本相符，其矿产资源开采量较多。

基于以上研究背景，本文针对露天非金属矿产资源设计一种综合勘查模型，从而提高矿产资源综合勘查性能，保证矿产资源产量。

1 露天非金属矿产资源勘查模型设计

1.1 非金属矿产资源勘查模型构建

由于非金属矿产资源勘查对保护生态环境至关重要，可以通过三维建模的形式对区域内的露天非金属矿体进行数字化记录，实现矿产资源精细化管理，在提高成本效益的同时可以有效保护环境资源。选择Vulcan三维矿业软件对区域地质构造进行可视化分析(图1)。根据矿体实际形态，估算资源储量，预测分析非金属矿产资源数据。

图1 区域地质构造Fig.1 Regional geological structure

1.2 划分露天非金属矿产资源勘查功能区

利用矩阵分析法，对非金属矿产资源勘查功能区进行划分，其划分的基准是以矿产资源为划分核心，以生态环境保护为出发点，以区域经济发展为目标，对区域内非金属矿产资源进行叠加，通过不同要素之间的权重关系，实现对非金属矿产资源勘查功能区的划分。在划分的过程中，常用的判断矩阵模型通常是三维模型[6]，但是对于非金属矿产资源的划分，主要考虑4个要素，因此需要构建4个维度的功能区判别矩阵，要比现有的三维判别矩阵更为复杂。将生态环境保护和经济发展作为划分的约束指标，并将二者进行归一化处理[7]，如此就可以将四维矩阵转化为三维矩阵，实现对功能区的划分，具体的流程如图2所示。

图2 非金属矿产资源勘查功能区划分原理Fig.2 Principle of division of non-metallic mineral resources exploration functional zones

在非金属矿产资源勘查功能区划分的过程中，矿产资源的开发区和优化开发区主要通过生态环境功能的重要性进行约束，以区域经济发展指标作为判别标准[8]，对于勘查功能区划分主要通过下面3个步骤进行判别。

(1)第1步。划分非金属矿产资源限制勘查区，在这一过程中，基于对生态环境的保护，以资源开发为约束条件，将区域经济发展作为客观条件不参与判别，将生态环境保护中的约束部分作为限制勘查区范围。

(2)第2步。删除已经确定的限制勘查区。以区域经济发展作为勘查的判别标准时，不考虑生态环境的约束条件，确定限制勘查区，将区域经济发展作为非金属矿产资源的主要约束条件进行矿产资源优化开发区的划分。

(3)第3步。通过对上述2种功能区的剔除，实现对非金属矿产资源勘查功能区的有效划分。

利用矩阵分析法，将生态环境保护和经济发展作为划分的约束指标，根据非金属矿产资源勘查功能区划分原理，划分了矿产资源的勘查功能区。

1.3 计算露天非金属矿产资源储量

非金属矿产资源储量的计算是矿产资源综合勘查工作中的一项重要内容，根据对非金属矿产资源的矿产地质资料和数据，结合矿床学理论[9]，确定矿床各部分非金属矿产的数量和质量以及相应的空间分布。非金属矿产资源储量计算思路如图3所示。

图3 露天非金属矿产资源储量计算思路Fig.3 Calculation idea of open-air nonmetallic mineral resource reserves

非金属矿产资源储量计算的原理主要采用数学几何法，将非金属矿产资源分割成一系列的几何形状，然后根据分割后非金属矿产资源的密度参数，结合数学方程式[10]，计算出露天非金属矿产资源的储量。

(1)第1步。明确非金属矿床的综合勘查类型以及相关指标，明确工程的间距。

(2)第2步。根据指标参数以及工程之间的间距，结合非金属矿产资源的成矿规律，划定非金属矿体范围。

(3)第3步。根据非金属矿产资源的类别，结合几何方法对矿体进行合理的划分。

(4)第4步。结合数学方程式的计算方法，计算出非金属矿产储量计算所需的参数。

(5)第5步。计算非金属矿体的体积，公式为：

(1)

式中，ρ为非金属矿产资源的密度；Cm为预测区非金属矿产资源储量；Cy为勘查区内非金属矿产资源储量。

(6)第6步。根据非金属矿产资源的各项参数[11]，计算非金属矿体的矿石量，公式为：

(2)

式中，T2为勘查区非金属矿产资源的矿石量；T1为预测区非金属矿产资源的矿石量；V1为预测区的矿床体积；V2为勘查区的矿床体积。

(7)第7步。统计各个阶段的矿石量，即得到非金属矿产资源的储量，计算公式为：

C=∑m×V×g×(1-j)

(3)

式中，C为勘查区内非金属矿产资源的储量；V为预测区内三维立体模型中矿体的体积；m为矿区内非金属矿产资源的比例；g为非金属矿产资源矿产范围内的品位值；j为纯度比重。

根据以上计算步骤，完成露天非金属矿产资源储量的计算。

1.4 构建露天非金属矿产资源综合勘查模型

对选定的非金属矿产资源矿区进行估计，结合获得的数据库进行变异函数计算[12]，公式：

(4)

式中，N(h)为勘查区域h内非金属矿产资源矿床的个数；h为勘查区域；Z(xi)为勘查区域变化量xi在勘查模型上的数值。

假设非金属矿产资源勘查样本的单元块中心距离为1/dN，将单元块的中心比作球体的中心[13]，以矿产的边缘化影响作为半径R。由此，确定每个非金属矿产资源矿床影响范围内，每个勘查区的中心块距离的品位xb计算公式：

(5)

式中，xi为综合勘查范围内非金属矿产资源的品位；di为第i个勘查样本到单元块中心的距离。

由于非金属矿产资源影响成矿要素的复杂性和多样性，并且受多种因素的影响，如地质、地球物理、地球化学等多个特征，任何单一的影响要素都具有多种可解性[14]。因此为了降低单一信息的多解性对露天非金属矿产资源综合勘查模型找矿的影响，通过对多元素的不定量分析，结合非金属矿产资源的富集系数，构建非金属矿产资源矿床与找矿信息之间的关系，结合多元统计学和GIS技术等[15]，对非金属矿产资源的空间信息进行数据管理与分析，实现对每一类单一信息的定量化评价。因此，非金属矿产资源综合勘查模型的表达式如下：

(6)

式中，X0，X1，X2，…，Xn为个非金属矿产资源的勘查变量；a0，a1，a2，…，an为品位变量的变化量系数；F为勘查模型的有利度函数。

利用变异函数，计算了矿产资源勘查区的品位值，结合露天非金属矿产资源的富集系数，构建了露天非金属矿产资源综合勘查模型，实现了矿产资源的综合勘查。

2 试验分析

2.1 研究区概况

本文的实验分析以某一露天非金属矿区为研究对象，该矿区位于华北地区温都尔庙加里东地槽褶皱带上，在构造上以断裂为主，主要的矿产资源为金刚石和石墨，矿石呈现出半自形粒状和晶粒状结构。其研究区实景如图4所示。

图4 研究区实景Fig.4 Real-action plot of study area

2.2 试验数据

露天非金属矿产资源在勘查过程中，会产生原始勘探数据和开采动态数据2种，本文以原始勘探数据为实验数据样本，根据露天非金属矿区的物探资料，发现矿体没有明显的倾斜和走向变化[16-20]。因此，采用岩心钻探方式，勘查矿产资源，实验数据样本见表1。

表1 实验数据样本Tab.1 Experimental data samples

2.3 露天非金属矿区地表地形三维建模

对于露天非金属矿区而言，伴随着地形高程数据的起伏作用而生成的遥感影像地表模型就是地表地形模型，其不仅可以记录矿区地表的纹理特征，还可以将地形高程信息与遥感影像数据融合，反映出矿区地表、地形以及地貌的情况。矿区地形实体模型如图5所示。

图5 矿区地形实体模型Fig.5 Physical model of mining area

2.4 结果分析

为了凸显文中矿产资源勘查模型的优越性，从矿产资源开采量和勘查误差两方面，验证露天非金属矿产资源的综合勘查性能，根据研究区的实际情况，将表1的实验数据导入到露天非金属矿区地表地形三维模型中，得到如下实验结果。文中矿产资源勘查模型的矿产资源开采量预测结果见表2。

表2 矿产资源开采量预测结果Tab.2 Mineral resource extraction forecast results

从表2可以看出，采用文中勘查模型时，10个钻孔位置的矿产资源平均预测开采量为54 106.879 kt，这一预测结果与实际的非金属矿产资源开采量(50 000～60 000 kt)相符，证明本文模型有较高的预测精度。主要是因为文中模型在勘查之前，划分了露天非金属矿产资源勘查功能区，能够根据不同类型的功能区，选择合适的勘查技术，从而大大提高了矿产资源的开采量。

文中矿产资源勘查模型的矿产资源勘查误差测试结果如图6所示。从图6的结果可以看出，在矿产资源勘查误差方面，文中模型勘查得到的矿产资源丰富区与实际矿产资源丰富区比较接近，说明文中勘查模型可以有效降低勘查误差，提高矿产资源综合勘查精度。

图6 矿产资源勘查误差测试结果Fig.6 Error test results of mineral resources exploration

3 结语

本文提出了露天非金属矿产资源综合勘查模型构建研究，经实验测试发现，该勘查模型在提高矿产资源开采量的同时，还可以提高勘查精度。但是本文的研究还存在很多不足，在今后的研究中，希望可以将三维地质模型与可视化技术结合在一起，总结出露天非金属矿区的成矿规律，提高露天非金属矿产资源的综合勘查精度。