随着找矿勘查工作进入“ 攻深找盲” 阶段, 三维成矿预测成为当前矿产资源预测研究的热点领域^[1~5]。三维地质建模的快速发展为深部隐伏矿体三维预测奠定了技术基础。1994年, Houlding提出了三维地学建模的概念, 即运用现代空间信息理论综合研究地质体及其物理化学属性, 并运用可视化技术对其进行三维再现与交互^[6]。近年来, 国内外学者对三维地质建模与可视化技术进行了大量理论研究, 提出了基于类三棱柱体的三维数据模型、似三棱柱构模方法、复杂地质体三维建模、三维地质多体建模方法等模型方法^[7~10], 系统建立起三维地质建模理论。现代成矿预测理论与评价方法的发展为深部隐伏矿体三维预测奠定了理论基础。代表性理论有矿床统计预测理论及方法^[11~13]、“ 三部式” 矿产资源评价^[14]、致矿地质异常预测^[15]和综合信息预测^{[16, 17]}。此外, 证据权方法、信息量方法、神经网络等现代的数字化方法与非线性技术也已充分融入当前的成矿预测中^[18~21]。

在三维地质建模技术与现代成矿理论的基础上, 国内外众多学者对隐伏矿体三维预测开展了深入的研究。赵鹏大等^[12]运用统计分析方法建立矿床值与控矿因素之间定量联系的三维空间定位预测模型。肖克炎等^[21~23]构建了大比例尺三维预测工作流程, 基于地质体三维模型和成矿预测理论建立立方体预测模型开展三维矿体模拟与资源评估。陈建平等^[24~26]提出了“ 立方块预测模型” 找矿方法, 采用三维插值和统计分析方法进行矿体三维定位定量预测。毛先成等^[27~29]提出“ 地质信息集成— 成矿信息定量提取— 立体定量预测” 预测流程。Fallara等^[30]整合岩性、钻孔、物探、化探数据建立了三维综合地质体元模型, 基于体元模型进行地质属性内插, 利用属性查询与图层叠加的方法进行勘探靶区的三维预测。王功文等^[31]提出集成地质与重磁数据构建三维地质模型, 并应用神经网络、分形等技术手段进行隐伏矿体预测和资源定量估计。

上述研究表明, 三维成矿预测的基本理论与技术框架已基本形成, 在隐伏矿体勘查工作中发挥了重要作用。然而随着找矿深度不断加深, 深部有效信息相对缺乏成为制约隐伏矿体三维预测持续发展与应用前景的根本问题。在当前技术条件下, 解决这一问题的基本途径是将三维预测与地球物理探测方法和技术相结合。近年来, 基于三维地质模型约束的重磁三维物性反演技术得到了长足发展^[32~37]。将三维地质与三维重磁物性相结合, 充分利用重磁手段提供的深部信息, 能够有效地解决深部隐伏矿的三维预测难题。本次研究以安徽铜陵地区深部矿产远景调查项目为契机, 将重磁的三维反演技术与三维预测相结合, 以区域成矿规律和找矿勘查理论为指导, 在三维地质— 地球物理模型的基础上提取成矿有利信息, 开展深部隐伏矿体的三维预测。

长江中下游成矿带是我国重要的Cu-Au-Fe-Mo成矿带, 以襄樊— 广济大断裂和郯庐大断裂为北界, 阳兴— 常州大断裂为南界(图1a), 铜陵矿集区则是长江中下游成矿带中最具有代表性的矽卡岩型大型矿集区^{[39, 40]}。安徽铜陵矿集区位于下扬子坳陷带中贵池— 马鞍山印支期隆起带中部, 构造演化经历了活动— 稳定— 再活动3个阶段, 分别是:前南华纪基底形成, 南华纪— 早三叠世沉积盖层发育以及中三叠世— 第四纪碰撞造山及板内变形^{[41, 42]}。本区构造格局由近E-W和S-N多组基底隐伏深大断裂及NE印支褶皱和燕山期断裂为主的盖层构造组成, 其控制着区内的岩浆岩与矿床的分布^[43]。本区地层除缺失中— 下泥盆统外, 从志留系到第四系层序齐全, 岩性以海相沉积的碳酸盐岩和陆相与海陆交互相碎屑岩为主, 累计厚度大于4 500 m^[44]。区内燕山期岩浆活动强烈, 主要为石英(二长)闪长岩、花岗闪长岩和辉石闪长岩等3 类(图1b), 地表出露的小岩体(岩枝, 或岩墙)约有76个, 与成矿关系密切的侵入岩成岩年龄集中于135~147 Ma^{[46, 47]}。

安徽铜陵矿集区是世界上较为少见的发育大型矽卡岩矿床的“ 特殊” 地区, 从西至东分布着5个大型矿田:铜官山、狮子山、新桥、凤凰山和沙滩角。前人对该区矽卡岩型矿床开展了大量的研究工作, 提出了一系列经典的矽卡岩型矿床成矿模式, 如:(喷流)沉积— 热液叠改型、层控矽卡岩型^[48~51]、广义矽卡岩型— 斑岩型— 热液型^[52]和斑岩— 矽卡岩型^[53]等观点, 以及“ 三位一体” 成矿模式^[38]、“ 多层楼” 成矿模式^[39]。尽管不同学者对于研究区铜多金属矿床的成因有不同的观点, 但是矽卡岩型矿床作为基本类型被普遍接受, 并且地质矿产找矿事实也支撑着矽卡岩型矿床作为铜陵地区主要矿产类型, 无论是在矿床数量、规模以及资源量上都是名副其实的。因此, 对于安徽铜陵矿集区的三维矿产预测, 必须按照矽卡岩型矿矿床的基本特征与控矿要素来构建定量预测变量。

常印佛等^[39]提出的“ 三位一体” 成矿模式中指出, 矽卡岩型进一步可以分为正接触带矽卡岩中的矽卡岩型矿化和外接触带中的层控矽卡岩型矿化。根据成因机理和控矿要素可将本区矽卡岩型矿床划分为2种预测类型:①层控矽卡岩型, 在中— 晚石炭世同生沉积成矿作用形成含硫、铁等成矿元素“ 矿坯层” 的基础上^[39], 经过燕山期岩浆热液进一步叠加、复合形成的矿床。该类型具有同生沉积和后生岩浆热液叠加改造2期矿化特征^[45], 典型矿床如冬瓜山铜矿。②接触交代矽卡岩型, 中酸性侵入体与晚古生代碳酸盐岩地层接触发生交代作用成矿, 矿床受区域东西向大断裂、南北向盖层断裂及北东向复向斜组成的网格状构造体系复合控制^[45]。岩体与围岩间的接触带构造为主要的赋矿空间, 典型矿床有凤凰山矿田。

图1

Fig.1

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	图1 铜陵矿集区地质概况图 (a)铜陵矿集区大地构造位置[38]; (b)铜陵矿集区地质简图[45]Fig.1 Geology map of Tongling mineral district (a)Tectonic position of Tongling mineral district[38] ; (b)Geological sketch map of Tongling mineral district[45]

三维地质— 地球物理模型是一个以地理坐标为依据的、数字化的、三维显示的虚拟矿集区模型, 包含了基本的地质模型(地层、断裂、岩体)、矿体模型、重磁模型, 其核心思想是用数字化的手段整体解决矿集区内矿床、地质要素空间关系、物探信息等综合信息的表达与知识管理^[54]。

三维重磁反演做为高精度重磁勘探资料定量解释的重要手段, 目前是研究的重点和热点。和其他地球物理方法一样, 其通过地面或航空等实测数据利用某种手段推算出地下三维密度(磁化率)分布规律, 从而达到寻找目标地质体的目的^[34]。本次研究基于中国地质调查局发展研究中心开发的RGIS2012软件平台, 采用的反演方法为随机子域加权物性反演。该方法解决了子域固定划分的弊端以实现超大计算量, 并提出了格架权分离异常反演措施。通过理论模型误差分析对比, 发现子域生成需要具有深部优先倾向性, 提出子域随机生成深度概率, 以提高反演的准确性。获取研究区地下三维密度(磁化率) , 为三维地质— 地球物理模型的构造打下了数据基础。

本次三维地质建模采用GEMCOM国际矿业软件公司推出的Surpac6.3, 该三维建模软件能够迅速建立地层、岩体、矿体及构造三维模型, 能够全面集成地质勘探信息管理, 储量资源量估算、生成地质图件等。虽然收集到研究区内100多个钻孔数据, 但由于钻孔主要分布在五大矿集区内, 且深度一般不超过800 m, 所以本次三维地质建模以25条综合大剖面为主, 结合剖面钻孔数据进行修正。该25条综合剖面为地质— 地球物理联合反演获得, 首先以地质剖面为初始模型, 以岩(矿)石物性为纽带, 根据航磁化极剩余异常推断了岩体的形态; 根据剩余重力异常推断了背斜、向斜形态及断裂位置等, 并对25条剖面进行了重力— 磁法— AMT— 地质联合反演(图2), 以此保证了剖面以及三维模型的精度^[55]。

图2

Fig.2

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	图2 重力— 磁法— AMT— 地质联合剖面Fig.2 Gravity-magnetism-AMT-geology combined profile

本次三维地质— 地球物理模型的面积约为1 200 km², 坐标范围为南北3 396 035~3 431 835 m, 东西571 407~616 507 m, 高程-3 000~600 m, 单元块大小为100 m× 100 m× 50 m(行× 列× 层), 模型包括块总共有5 893 440个单元块。本次三维物性反演获得的重磁数据覆盖了建模区域, 其剖分网格:磁力为200 m× 200 m× 200 m(行× 列× 层), 重力为500 m× 500 m× 500 m(行× 列× 层), 采用最近邻点插值法将三维重磁物性数据集成到地质模型中, 真正实现了三维地质— 地球物理模型的建立(图3~5)。

图3

Fig.3

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	图3 研究区地层— 重力— 磁法模型Fig.3 3D model of strata-gravity-magnetism in the study area

图4

Fig.4

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	图4 研究区岩体— 重力— 磁法模型Fig.4 3D model of rock-gravity-magnetism in the study area

图5

Fig.5

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	图5 研究区断裂— 重力— 磁法模型Fig.5 3D model of fracture-gravity-magnetism in the study area

区域隐伏矿体三维预测评价, 是以多年积累的二维地质调查成果与经验为基础, 依托三维可视化技术拓展为三维实体地质模型, 以成矿控制因素有利组合部位的定量圈定与筛选, 实现深部矿产资源的定位与评价^[55]。本次研究使用“ 立方块预测模型” 找矿方法对研究区的矽卡岩型(层控式、接触交代式)矿产进行资源预测评价。

4.1 成矿有利信息提取

研究区模型包括5 893 440个单元块, 总矿块数为1 198, 矽卡岩型的矿块为896, 每个立方块模型中都赋有地质属性值(1表示存在, 0表示不存在)和三维重磁物性值(密度, 磁化率)。根据不同预测类型的控矿因素, 提取出有利的成矿信息, 构建研究区区域定量预测模型以指导矿产预测。

4.1.1 有利地质信息提取

成矿有利地质信息提取的基本思路:通过已知矿体(块)与地质控矿要素之间进行GIS图层叠加, 统计出不同地质控矿要素的含矿性, 得到不同要素控矿的有利特征值。

(1) 有利地层信息提取:需要指出的是, 地球物理是以物性差异来分辨地质体的, 而本区石炭系与二叠系地层物性近似, 综合解译剖面无法加以区分, 因此进行统一建模。有利地层信息的提取是将已知矿体信息作为先验条件, 通过叠加统计不同地层的GIS图层与已知矿体, 来得到最佳的控矿层位。如图6所示, 三叠系地层包含的已知矿体最多, 依次为石炭— 二叠系、泥盆系、白垩系、志留系, 印证了前人研究提出的安徽铜陵矿集区C+P+T的“ 多层楼” 成矿模式^[55]。

(2) 有利岩体信息提取:同样需要说明的是, 闪长岩— 石英闪长岩— 花岗闪长岩物性相近, 因此根据综合解译剖面将其统一建模为闪长岩。研究区内中酸性岩体是矽卡岩型矿床的重要的控矿要素, 其为成矿提供了必要的物质与能量。因此, 对闪长岩岩体做500和1 000 m缓冲区, 以表征岩体影响的不同范围。同样地, 将已知矿体图层与岩体不同影响范围叠加统计(图7), 可知在闪长岩内部及其不同范围的缓冲区中都具有较好的含矿性。另外, 岩浆的分异作用是该类型矿床形成的必要过程, 而分异作用和流体使得岩体表面形态更加复杂, 因此我们可以用岩体表面形态的复杂特征来表征岩体的分异情况, 岩体分异系数便是描述分异特征的定量参数。经过统计已知矿体中的分异系数, 确定(2, 2.5)为成矿有利区间。

图6

Fig.6

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	图6 不同地层含矿立方体数目统计Fig.6 Statistics of the amount of ore cubes in different strata

图7

Fig.7

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	图7 不同岩体部位含矿单元体数目Fig.7 Statistics of the amount of ore cubes in different rock mass parts

(3) 有利构造信息提取:矿集区的矿产分布很大程度上受到断裂和褶皱控制, 本次研究分别构建了断裂实体模型和断裂200 m缓冲区模型(用以表示断裂带)。方位异常度表示的是与主干断裂方位的差异程度, 其可以用来定量表征局部断裂的分布特征, 而研究区内局部断裂往往是成矿有利部位^[56]。采用陈建平教授团队自主开发的隐伏矿体三维预测软件系统(3DMP), 统计断裂的方位异常度特征, 确定方位异常度(0.985, 0.995)为有利成矿区间。此外, 根据前人研究, 褶皱同样是研究区重要的控矿构造。在铜陵地区重磁构造推断图基础上, 提出了区内的背斜与向斜部位。与已知矿体叠加统计可知, 72%的矿块包含在背斜区域, 10%的矿块包含在向斜区域。

4.1.2 有利重磁信息提取

在矿产勘查中, 地球物理标志能提供其他方法难以获取的深部信息。研究区多为隐伏矿, 开展深部矿产调查最为有效的方法即为重磁方法。区内与矿有关的重磁异常, 一方面反映地表及地下岩体的分布及形态产状, 间接指示有利成矿的侵入构造部位; 另一方面局部的高峰值异常往往直接指示磁性矿体的存在^[57]。深入研究该地区的重磁特征规律, 定量提取出有利重磁信息, 对于开展三维成矿预测具有重要作用。

冬瓜山(层控式)所在重磁联合反演剖面图上(图8a), 磁力异常在狮子山背斜反映为磁力高, 朱村向斜和永村桥背斜磁力有较小的反映。重力异常在铜官山背斜、狮子山背斜、永村桥背斜反映为重力高, 尤以狮子山背斜为甚。冬瓜山式与重、磁异常关系密切, 矿床一般位于重力高异常区或者重力反映的隆起带上, 矿床周围大多有磁异常反映的岩浆岩存在。重力和磁力的共同高值区(重磁同高)可以作为该类矿床的找矿标志。凤凰山(接触交代式)所在重磁联合反演剖面图上(图8b), 磁力异常在凤凰山向斜处反映为明显的磁力高, 在舒家店背斜核部和北西翼也反映为磁力高。重力异常在舒家店背斜、戴公山背斜反映为重力高, 尤以舒家店背斜北西翼为甚; 朱村向斜、凤凰山向斜反映向斜为重力低, 戴家汇木镇凹陷反映为重力低。凤凰山式矿床主要赋存在闪长岩体与碳酸盐地层接触带内, 断裂构造交叉复合部位是最主要的找矿地质标志, 重力和磁力的梯度带(重梯磁梯)可作为该类型找矿标志。

为了定量提取出梯度带, 对三维重磁数据求取垂向一阶导数^[58]。为确定重高、磁高、重梯、磁梯的定量区间, 通过对重力、磁法、重力一阶导、磁法一阶导的累计频率统计, 选取累计频率大于0.8的值为相对高值区间, 由此确定了如下定量模型(表1)。在surpac软件中按照提取的重磁模型进行约束, 提取出不同重磁特征的分布(图9), 并作为特征值参与到各种类型矿产预测中。

图8

Fig.8

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	图8 重磁联合反演解释剖面图Fig.8 Comprehensive interpretation profiles of gravity-magnetism

图9

Fig.9

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	图9 重磁成矿有利区分布图Fig.9 Distribution of favorable metallogenic information about gravity-magnetism

4.3 定量预测模型及信息量

本次三维成矿预测目标为研究区内矽卡岩型矿床, 通过对研究区矽卡岩型矿床成矿规律和找矿模型的总结分析, 结合定量提取的成矿有利信息, 按照2种矿床式(凤凰山式、冬瓜山式), 总结归纳了如下定量预测模型(表1)。定量预测模型是以现代成矿地质理论为指导, 将地质控矿要素转换为相对应的GIS图层, 并通过地质统计计算方法, 求取不同预测类型中各个控矿要素的信息量值, 是三维定量预测的关键所在^{[54, 55, 58]}。

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 铜陵矽卡岩型矿床定量预测模型 Table 1 Quantitative prediction model of skarn deposits in Tongling mineral district 控矿因素 定量化预测模型 定量特征值 信息量 接触交代矽卡岩型(凤凰山式) 地层 晚古生代碳酸盐岩地层 石炭— 二叠系 石炭— 二叠系 0.3649379 三叠系 三叠系 0.4047259 构造 东西向大断裂、南北向盖层断裂及复向斜、复背斜组成的网格状构造体系复合控矿 断裂带 断裂 0.1244281 破碎带 断裂200 m缓冲 0.2900539 复向斜 向斜 0.4807962 复背斜 背斜 0.5231676 岩浆岩 花岗闪长斑岩体, 是铜的主要来源。矽卡岩矿体主要是在接触带内 岩体 闪长岩 0.4740031 接触带 岩体500 m缓冲 0.2096437 岩体分异系数 (2, 2.5) 0.7474779 物探 重力梯度带 磁法梯度带 重力垂向一阶导 大于0.15 0.4740031 磁力垂向一阶导 大于0.005 0.4891018 层控矽卡岩型(冬瓜山式) 地层 矿体明显受黄龙组白云岩、灰岩、船山组灰岩地层控制 黄龙组 C2h 0.6561662 船山组 C2c 0.9741084 构造 背斜轴部、旁侧羽裂隙和层间裂隙是主要的控矿构造 背斜核部 背斜 0.7427741 方位异常度 (0.985, 0.995) 0.3564009 岩浆岩 早期沉积的矿胚层经过后期的岩浆热液改造, 岩体1 000 m范围内形成富矿 岩体 闪长岩 0.9812548 岩体1 000 m缓冲 岩体1 000 m缓冲 0.2655739 岩体分异系数 (2, 2.5) 0.4521835 物探 重力高值区 磁法高值区 重力值(mGal) (0.5, 3) 0.5274373 磁力值(nT) (60, 300) 0.4149726

表1 铜陵矽卡岩型矿床定量预测模型 Table 1 Quantitative prediction model of skarn deposits in Tongling mineral district

4.4 预测结果

在确定研究区不同类型的定量预测模型以后, 采用信息量法计算出各控矿要素的信息量值, 并将信息量赋存到每个含有该控矿要素的单元块当中, 最后将每个单元块中各控矿要素按照预测模型进行统计叠加, 得到每个单元块相对于该预测模型的“ 找矿信息量” 。所谓“ 找矿信息量” 就是衡量找矿指导意义的一项指标, 各控矿要素在某个单元块中的信息量总和, 反映了此单元块的相对找矿概率, 找矿信息量越高的块体成矿概率就越高。

确定找矿信息量下限一直是定量预测的重要问题^[2]。如图10所示, 随着信息量不断增加, 满足信息量要求的含矿单元块以及总体单元块都不断减少, 但两者的比值(含矿浓度)却是不断升高。按照以下含矿浓集程度曲线形态, 我们可以确定信息量下限:层控矽卡岩型信息量≥ 3.88、接触交代矽卡岩型信息量≥ 2.62。符合信息量范围的单元块称为成矿有利块体, 成矿有利块体结合矿集区地质情况以及找矿事实, 圈定了15个预测靶区, 并根据靶区内的成矿有利块体数目将靶区分为A, B, C 3个级别(图11)。

图10

Fig.10

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	图10 铜陵矿集区矽卡岩型找矿信息量统计Fig.10 Statistics of skarn-type prospecting information in Tongling mineral district

图11

Fig.11

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	图11 铜陵矿集区矽卡岩型靶区分布图Fig.11 Distribution of the skarn-type targets in Tongling mineral district

本次研究建立了三维地质— 地球物理模型, 实现了地质与重磁数据的集成, 并以现代找矿预测理论方法为指导, 定量提取了研究区矽卡岩型预测模型。计算了各找矿要素信息量, 根据信息量与地质情况圈定了15个找矿靶区, 包括2个A级、6个B级、7个C级。预测结果与找矿事实较一致, 充分证明了该方法的可行性与科学性。

在三维基础上利用计算机三维可视化技术和地质统计学等进行隐伏矿体的三维成矿预测已成为矿产勘查领域的发展方向。三维成矿预测不仅要注重将信息技术引入, 更要重视成矿规律与成矿预测理论方法的指导作用, 针对不同预测类型提出恰当的定量预测模型对于指导三维成矿预测非常关键。

在隐伏矿找矿勘查中, 地球物理标志能提供其他方法难以获取的深部信息。利用“ 立方块预测模型” 找矿方法, 将三维地质— 三维物探信息集成起来, 将传统的二维综合信息找矿方法拓展到三维空间, 更有利于区域隐伏矿体的圈定工作, 亦为今后的三维成矿预测提供了参考。

致 谢:本次研究的基础资料和数据来源于“ 安徽铜陵深部矿产远景调查项目组” 。此外安徽省地质调查院对于建立研究区找矿预测模型提供了积极指导, 安徽省勘查技术院对于三维重磁物性反演提供了极大帮助, 徐星同学对于论文的校对付出了宝贵的时间, 在此一并表示诚挚的感谢。