松辽盆地南部局部排泄构造遥感识别与铀找矿方向探讨

2023-01-18木红旭马天碧邱骏挺芮歆旻

地质与勘探 2023年1期

木红旭，马天碧，郭强，邱骏挺，芮歆旻

(1.核工业北京地质研究院，北京 100029；2.中国石化石油勘探开发研究院，北京 100083)

0 引言

砂岩型铀矿的形成过程中，局部排泄构造是矿床形成的重要条件，其定义为地下水在区域流通过程中，由于局部区域压力减小，使地层中的承压水向上排泄出地表或进入上部地层的过程，在驱动砂岩铀矿深部水循环方面具有重要作用(李学礼，1998；刘金辉等，2003；逄玮等，2016)，对砂岩型铀矿勘探具有重要意义。由于盆地内部常发育植物、土壤或沙漠，导致很多局部排泄构造被掩盖，增加了识别的难度。例如松辽盆地作为我国重要的铀矿产出盆地，盆内沼泽遍布，部分地表被草场覆盖;另一方面由于人类过渡放牧、垦荒等活动，盆地南部甚至出现沙漠，这些地物掩盖了局部排泄构造，使其在地表几乎无法识别。

遥感技术通过近40年的发展，已成为矿产勘查工作上的重要技术手段，其具备的宏观观测能力对于识别区域蚀变信息及构造特征具有重要的技术优势(陈勇敢等，2011；黄照强和江淼，2012；刘德长等，2015a,2015b)。例如，赵少杰等(2011)利用遥感线性构造分形统计及蚀变信息对桂东地区多金属矿进行成矿预测。张渊等(2013)在西藏阿里一带使用遥感技术提取线性构造、蚀变信息等进行找矿应用。此外，利用遥感技术对水体变化与土壤盐渍化的研究也取得了许多成果(塔西甫拉提等，2007；程晨等，2012；Wang et al.,2013)。林子瑜等(2008)认为局部排泄带作为重要的地下水出露地段，在地表上具有植被旺盛、土壤湿度大等特征，提出可利用遥感影像对与局部排泄带相关的地表现象进行识别，并利用Landsat 7 ETM+数据，结合K-T变换提取与排泄构造相关的绿度、亮度、湿度指数，在新疆吐哈盆地进行了试验并取得了良好的应用效果。

Landsat 8卫星于2013年2月11号发射，其搭载的OLI传感器具有与ETM+相似的波段与空间分辨率。近年来学者对OLI数据进行K-T变换，在森林、植被、农业等方面取得很多进展(张颖等，2014；邢丽玮等，2018)。在此基础上，本文利用Landsat 8 OLI数据结合K-T变换技术，对松辽盆地南部地区与排泄构造相关的绿度、亮度、湿度指数进行了反演，对该区地表水动力系统进行了研究。三个指数中，亮度代表蒸腾强度、绿度代表植被覆盖程度、湿度代表土壤湿度，可以用来识别盆地内部的排泄构造(林子瑜等，2008；程晨等，2012；Wang et al.,2013)。结合遥感资料与已有地质成果，对隐伏的局部排泄构造进行识别，对排泄构造与铀矿间关系进行对比分析，为松辽盆地砂岩型铀矿勘探提供有力指导。

1 区域地质背景

松辽盆地位于我国东北地区(图1a)，是重要的能源盆地，含有丰富的石油和煤，近年来盆地南部的通辽地区也发现丰富的铀矿资源(Wei et al.,2010；Xu et al.,2015)。松辽盆地沿北东-南西方向长约700 km，沿北西-南东向宽约350 km，面积约26万km2(图1b)(Zhu et al.,2019)。现今松辽盆地东部以佳木斯-伊通断层为界与张广才山分隔，向西以嫩江-八里罕断层为界与大兴安岭分隔，北接小兴安岭，南邻华北克拉通的北缘(图1a,b)(Zhu et al.,2019)。

图1 松辽盆地大地构造位置图(a，据Wei et al.,2010；Zhu et al.,2019修改)、松辽盆地及其周缘地质图(b，蓝色虚线框为研究区)Fig.1 Geotectonic location map of the Songliao Basin(a，after Wei et al.,2010;Zhu et al.,2019),and geological map of the Songliao Basin(b,the blue dotted box is study area)1-上新统；2-中新统；3-古近系；4-上白垩统明水组；5-上白垩统四方台组；6-上白垩统嫩江组；7-上白垩统姚家组；8-上白垩统青山口组；9-上白垩统泉头组；10-下白垩统；11-上侏罗统；12-中侏罗统；13-下侏罗统；14-三叠系；15-古生界；16-元古界；17-太古界；18-元古代混合岩；19-太古代混合岩；20-玄武岩；21-燕山期花岗岩；22-印支期花岗岩；23-古生代花岗岩；24-元古代花岗岩；25-断层；26-城市1-Pliocene；2-Miocene；3-Palaeogene；4-Upper Cretaceous Mingshui Formation；5-Upper Cretaceous Sifangtai Formation；6-Upper Cretaceous Nenjiang Formation；7-Upper Cretaceous Yaojia Formation；8-Upper Cretaceous Qingshankou Formation；9-Upper Cretaceous Quantou Formation；10-Lower Cretaceous；11-Upper Jurassic；12-Middle Jurassic；13-Lower Jurassic；14-Triassic；15-Paleozoic；16-Proterozoic；17-Archean；18-Proterozoic migmatite；19-Archean migmatite；20-basalt；21-Yanshannian granite；22-Indosinian granite；23-Paleozoic granite；24-Proterozoic granite；25-fault；26-city

松辽盆地是在古生代及早中生代基底之上发育的一个典型的裂谷盆地，内部又包括数量众多且大小不一的次级盆地(Meng et al.,2003；Wei et al.,2010)。通常认为裂谷盆地的成因为先期存在的增厚地壳的重力垮塌，并在塑性下地壳侧向流作用下进一步形成后裂谷盆地(Wei et al.,2010)。松辽盆地的基底包括古生界的花岗岩、变质岩以及三叠纪的火山碎屑沉积岩(吴真玮等，2015)(图2)。沉积盖层主要为同裂谷期的下白垩统浅湖-深湖相泥岩、粉砂岩，辫状河三角洲及扇三角洲的细粒-中粒砂岩；后裂谷期的上白垩统主要包括青山口组、姚家组、嫩江组、四方台组、明水组，岩性主要为深湖相泥岩、曲流河三角洲细粒砂岩，局部含有粗砂岩，白垩系厚度最大达7000 m(图2)。白垩系之上为新生代地层所覆盖，岩性主要为洪泛平原沉积的中-细粒砂岩、冲积成因的粗粒砂岩(Song et al.,2014；Wang et al.,2016；Feng et al.,2018;施立志等，2019)。根据沉降特征的差异，松辽盆地可以分为南北两部分。盆地北部经历了同裂谷期沉降和后裂谷期的热沉降，该区域的次级盆地多发育更厚的白垩纪地层，而盆地南部经历的后裂谷作用影响较小，次级盆地发育的后裂谷期上白垩统厚度小(Wei et al.,2010)。

图2 松辽盆地岩性综合柱状图(据Wang et al.,2013；Song,2014修改)Fig.2 Comprehensive stratigraphic column of the Songliao Basin(after Wang et al.,2013；Song,2014)1-花岗岩；2-火山岩；3-变质岩；4-泥岩；5-粉砂岩；6-细砂岩；7-中砂岩；8-粗砂岩；9-火山碎屑沉积岩；10-烃源岩；11-煤层；12-角度不整合；13-平行不整合1-granite；2-volcanic rock；3-metamorphic rock；4-mudstone；5-siltstone；6-fine sandstone；7-medium sandstone；8-coarse sandstone；9-pyroclastic sedimentary rock；10-source rock；11-coal seam；12-angular unconformity；13-disconformity

松辽盆地铀矿床以沉积型的层间氧化带砂岩型铀矿床为主，并伴有热液蚀变作用，主要的找矿目的层位为晚白垩世姚家组和嫩江祖，在盆地南部找矿优势明显(罗毅等，2007；蔡煜琦和李胜祥，2008；李林强，2014)。姚家组沉积厚度140～200 m，主要形成于干旱及氧化环境，以红色碎屑岩为主，夹少量灰色泥岩及砂岩，铀矿化主要发育在该组的上、下段河流相砂体中。姚家组上段岩性主要为浅灰色、灰白色、红褐色厚层细砂岩、粉砂岩，夹灰色泥岩、泥质粉砂岩；下段岩性主要为灰白色、紫红色、黄褐色细砂岩，夹紫红色、灰白色粉砂质泥岩，局部可见杂色砾岩。姚家组砂体普遍受到热液蚀变作用，多期次的蚀变作用使地层发生绢云母化、黄铁矿化、高岭石化等。嫩江组沉积厚度30～100 m，由于受构造运动影响强烈，盆地南部地层遭受严重剥蚀。嫩江组岩性以灰绿色泥质细砂岩、粉砂岩为主，底部发育灰色粉砂质泥岩、钙质粗砂岩。

2 实验数据与实验方法

2.1 实验数据

本次使用的Landsat 8 OLI数据共包含9个波段(表1)，其中第8波段为全色波段，拥有15 m空间分辨率，其余8个波段为30 m空间分辨率。OLI第2～6波段分别与ETM+第1～5波段对应，而第7、8波段则分别对应ETM+的7、8波段。

表1 Landsat 8 OLI传感器参数表Table 1 Sensor parameters of Landsat 8 OLI

为覆盖整个松辽盆地南部地区，共使用8景Landsat 8 OLI数据，行列号分别为：121030、121029、120030、120029、119030、119029、118030、118029，采集信息如表2所示，全部8景数据的云量均小于1%，数据覆掩范围如图3所示。

表2 研究使用的Landsat 8 OLI数据采集信息表Table 2 Acquisition information of Landsat 8 OLI data in this study

图3 实验所用Landsat 8 OLI数据覆掩范围示意图(地质图图例参照图1)Fig.3 Schematic diagram of Landsat 8 OLI data overlay range used in the experiment(geological legend the same to Fig.1)1-遥感影像行列号；2-研究区范围；3-城市1-row and column number of remote sensing image；2-study area；3-city

2.2 实验方法

如前所述，前人研究表明蒸腾强度、植被覆盖程度与土壤湿度，可用来识别盆内排泄构造(林子瑜等，2008；程晨等，2012)，而这三个指数又可以分别对应亮度指数(Brightness)、绿度指数(Greenness)和湿度指数(Wetness)。

K-T变换即Kauth-Thomath变化，也称缨帽变换，是主成分分析的一种特殊方法。通过K-T变化可以将TM图像中除热红外波段的6个波段压缩成3个分量，其中第一分量为亮度指数，反映地物总体反射率综合指数；第二分量为绿度指数，反映地面植被覆盖情况；第三分量为湿度指数，反映地面水分条件，特别是土壤湿度条件。变换处理后的3个分量可以更好地对地物、植被等做更细致、精确的分析，更直观地反映出地面植被与土壤在多光谱空间中的特征。本文利用ENVI软件对遥感影像进行校正，在该软件下完成K-T变化，得到亮度指数、绿度指数、湿度指数图并进行拼接等处理。

本文使用的Landsat 8 OLI level 1产品在使用之前需进行大气校正。在ENVI软件FLAASH大气校正模块下选择传感器类型为Landsat 8 OLI，经纬度、传感器高度、成像时间等内容会自动获取或根据头文件数据手动输入，地面高程根据影像的平均海拔填写，大气模型选择Atmospheric Model，Sub-Arctic Winter，最后进行自动校正即可。K-T变换采用Landsat 8的后6个波段(Band 2～Band 7)，在ENVI中选择Tasseled Cap模块，以Landsat 7的模型为基础，对每一景图像均进行K-T变换。其中，亮度指数为6个波段的加权和，反映了图像的整体反射值；绿度指数为近红外波段与可见光波段的差值；湿度指数为可见光-近红外与短波红外波段的差值(林子瑜等，2008)。在ENVI中的Layer Stacking模块对K-T变换得到的亮度、绿度和湿度指数图分别进行无缝拼接。

3 实验结果

图4～6分别展示了经K-T变换后得到的亮度、绿度和湿度结果。在亮度图上，绿色-紫色-红色-白色代表亮度增大趋势，白色为最高值。在绿度图上，白色-红色-绿色代表绿度增大趋势，绿色为最高值。在湿度图上，绿色-蓝色代表湿度增大趋势，蓝色越深表明湿度越大。从亮度图上可以看出(图4)，亮度值最高区域分布在研究区的北、西和南部，而通辽-开鲁一带主要为代表次级亮度的红色区域，此外整个松辽盆地南部亮度指数普遍较高，表明盆地蒸腾作用强烈。从绿度图上可以看出(图5)，研究区绿度具明显带状特征，集中在开鲁-通辽-双辽一线，此外，在研究区的北西及南部也有比较高的绿度特征。从湿度图上看(图6)，研究区高湿度区域分布范围广泛，在开鲁北部、通辽西部有小范围的蓝色区域分布，在研究区的西南、西北和东北部有大范围的蓝色区域分布。

图4 松辽盆地南部K-T变换亮度指数图Fig.4 K-T transform brightness index in south of the Songliao Basin

图5 松辽盆地南部K-T变换绿度指数图Fig.5 K-T transform greenness index in south of the Songliao Basin

图6 松辽盆地南部K-T变换湿度指数图Fig.6 K-T transform wetness index in south of the Songliao Basin

针对K-T变换得到的亮度、绿度和湿度结果开展了野外查证工作。野外查证过程中发现亮度图上呈现白色的区域，实地查证可见白碱化和沙化，植被稀少表明蒸腾作用强烈(图7a,b)，地表盐碱化明显。绿度图指示植被覆盖程度高的地区，实地查证可见正常沙土和较为茂盛的植物(图7c,d)。湿度图上的蓝色区域，实地查证可见棕黄色、褐色砂岩或泥质砂岩，局部可见植物根系，岩层中含水率较高(图7e,f)。通过实际现场查证，表明K-T变换得到的亮度、绿度、湿度指数可以很好地指示盆地蒸腾作用、植被覆盖程度与土壤湿度。

图7 野外查证照片Fig.7 Field verification photos

4 讨论

4.1 盆内排泄构造带识别

盆地内的浅表地下水(潜水)排泄带通常在地表附近表现为地表水、泉水或蒸发强烈区域，而深层地下水(承压水)需要通过断层、不整合面等地质构造才能进入浅地表形成潜水层或到达地表之上，形成排泄构造。在识别两种排泄带时，若区域上断层不发育而地表蒸发较强，泉水或者湖泊较发育的地区通常为潜水排泄区；区域上断裂较发育，断层周围湿度大、植被发育的地区通常为承压水排泄区。由于承压水顺断层向上排泄，可能会进入浅表地层从而会影响潜水层排泄带，两者可能出现叠合作用，在地表表现为湿度增大、植被覆盖茂盛等特征。松辽盆地由于强烈的蒸腾作用，地表被白碱或者沙漠覆盖较严重，使排泄构造具有一定的隐蔽性。但是植被以及对湿度敏感的红外光谱却可以有效地识别出这种隐蔽排泄带(林子瑜等，2008)。绿度和湿度指数如果具有较高的特征值，并且在空间上呈带状分布，则可以指示排泄构造带的存在。

本文将亮度、绿度、湿度图进行叠加得到了信息综合图(图8)，在信息综合图中观察强亮度、绿度和湿度重合或相接的区域。从图8a中可以看出研究区西北、南和东南部出现多处绿度高值条带，但是这些区域的湿度并不大(图5、图6)。由于这些区域已处于盆地边缘，其水的补给可能来自盆缘造山带，而不是深部地下水，反之在盆地内部的开鲁-通辽-双辽一带，均存在北东向的高绿度、高湿度和高亮度带。这些区域经目视解译得到了多条疑似排泄带(图8a)。在开鲁-通辽以南广大地区虽然为湿度高值区，但是绿度指数偏低，可能缺乏深部地下水的补给，导致蒸发作用强烈，形成咸水环境。

图8a中经K-T变换解译的排泄带均靠近西拉木伦河断裂，表明该断裂很可能是区域性的深部地下水排泄构造(图8b)。另外，在遥感图像上，存在多处串珠状分布的湖水或者突然消失的水体，表明区域上断层较发育(图8c、d)，这些次级断层与西拉木伦河断裂共同组成了区域上的排泄构造带，与K-T变换解译的排泄构造吻合(图8a)。

图8 (a)强亮度、绿度、湿度综合图和排泄构造解译图；(b)松辽盆地南部构造分布图(据蔡煜琦和李胜祥，2008修改)；(c)、(d)排泄构造遥感验证图Fig.8 (a)Comprehensive map of brightness,greenness,wetness and interpretation of drainage fault structures;(b)structural distribution in southern Songliao Basin(after Cai and Li,2008);(c),(d)remote sensing verification of drainage fault structures1-强亮度；2-强绿度；3-强湿度；4-排泄带；5-铀矿床1-strong brightness；2-strong greenness；3-strong wetness；4-discharge structure；5-uranium ore deposit

4.2 排泄带与铀矿的关系及找矿方向探讨

排泄构造对地下深部氧化带的发育具有控制作用，对层间氧化型铀矿床的形成具有重要意义，并对矿床的分布起到控制作用(李林强，2014；逄玮等，2016)。局部排泄构造带能改变水动力条件，使含铀层地下水交替频率变高，原生含铀地层经含氧成矿流体的长期氧化，逐渐形成层间氧化带。研究表明，开鲁地区浅层地下水为氧化水，深部地下水为油田还原水。这种从氧化到还原的地下水结构，对研究区姚家组这种泥-沙-泥结构的地层具有较强的改造作用(佘新民等，2007)。姚家组原生沉积的铀元素，是该地区铀成矿的基础，当其与排泄构造引起的层间氧化流体、还原流体叠加时，可形成较大规模的铀矿体。

目前，对松辽盆地南部姚家组的勘探已发现海力锦、钱家店、白兴吐、保康、金宝屯等多处铀矿床(矿化点)(罗毅等，2007；张振强等，2009；赵忠华等，2012；李林强，2014；蔡建芳等，2015)。这些矿床或矿化点处于西拉木伦河断裂带的分布范围内，大致沿断裂带走向分布。而K-T变换结果表明西拉木伦河断裂为该区域上的排泄构造带，通过与K-T变换解译图匹配发现这些矿床均沿排泄带分布(图8a)，表明排泄构造带对铀矿分布具有一定的控制作用。根据解译的排泄构造对铀矿床分布的控制作用，建议下一步找矿方向可以沿开鲁北西部、通辽南部的排泄构造带展开。