陡巖地區(qū)巖石化探異常分析范文

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《地質科技情報雜志》2016年第一期

摘要：

云南個舊的陡巖一帶具有良好的成礦地質條件，是近年來個舊西區(qū)地質找礦工作的重點。采用因子分析、趨勢面分析對個舊西區(qū)陡巖一帶1∶1萬巖石化探數據進行了處理，重點提取了Sn礦化信息，得出該區(qū)異常主要受隱伏巖體和北西向地層、構造控制。R型因子分析表明，F3因子代表Sn－Mo元素組合，反映巖體及熱液相關信息；F5因子代表Sn－Sr元素組合，Sr是碳酸鹽巖中的常見元素，說明Sn元素部分來源于個舊組和法郎組灰?guī)r地層。利用因子得分趨勢面分析提取了局部剩余異常，再對剩余異常進行了多因子疊加處理，最后圈定出Ⅰ，Ⅱ號靶區(qū)作為下一步重點找礦區(qū)域。

關鍵詞：

因子分析；趨勢面分析；靶區(qū)；陡巖

云南個舊錫礦是我國乃至世界最重要的錫多金屬礦床，其錫儲量占世界錫產量的10％以上［1］。以南北向的個舊斷裂為界分為個舊東區(qū)和西區(qū)，個舊東區(qū)是主要的錫多金屬礦床聚集地［2－3］。經過長期不間斷地開采，許多探明的礦體已被采空，礦山面臨十分嚴峻的資源危機問題，急需在外圍或深部擴大資源量。隨著找礦難度的不斷增大，傳統(tǒng)的找礦方法已經不能滿足當前的地質找礦需求。因子分析是定量研究分類問題的一種多元統(tǒng)計方法。當分析因子（元素組合）被賦予客觀合理的地質、成礦作用解釋時，每個樣品的因子得分就是對其地質、成礦作用信息的示蹤［4］。隨著大量不同比例尺化探數據的積累，相應的各種地球化學處理方法應運而生［5－7］。化探數據處理的關鍵是如何合理地區(qū)分背景與異常［8］。傳統(tǒng)方法是建立在數據滿足正態(tài)分布或對數正態(tài)分布的基礎上，用背景母體的均值加上K倍標準方差作為異常下限，這種方法在地質背景相對簡單的地區(qū)應用效果較好。但事實上，由于區(qū)域因素（成礦溫度、壓力等）的影響，元素背景值往往呈現一定的增高或降低趨勢，傳統(tǒng)方法可能會導致某些礦致的弱小異常被掩蓋［9］。趨勢面分析方法可以客觀地模擬、逼近地球化學元素的空間分布趨勢，動態(tài)提取不同趨勢背景中隱藏的局部異常［10］。由于擬合曲面過于逼近實際分布而達不到描述空間趨勢的目的，趨勢面的擬合精度不能過高（一般對數據做二次或三次趨勢計算），利用趨勢面擬合后的正剩余值圈定異常區(qū)。因子得分趨勢面分析既考慮到元素之間的內在聯系，又沒有忽略背景場和隨機因素的干擾，應用效果較好。趨勢面分析涉及非常復雜的數學運算，一般需要依靠相關的計算機軟件來實現，本次選用Surfer軟件［11］對因子得分進行趨勢面分析處理。筆者擬選取云南個舊陡巖地區(qū)1∶1萬原生巖石化探數據，采用因子分析確定成礦元素組合，采用趨勢面分析求取每個樣品因子得分的剩余異常分量，并用“累加法”圈定綜合靶區(qū)，為明確研究區(qū)下一步找礦工作方向提供科學依據。

1研究區(qū)地質概況

研究區(qū)位于個舊西區(qū)的西南角，總面積約33km2，區(qū)內沉積巖地層發(fā)育，從老到新分別為中三疊統(tǒng)個舊組（T2g）、法郎組（T2f），新近系（N），第四系（Q）（圖1）。其中，個舊組在研究區(qū)內出露面積較大，本次通過1∶1萬地質簡測，對個舊組地層進行了巖性段劃分，分別劃分為個舊組水塘段（T2gst）、砂場段（T2gsc）、陡巖段（T2gd）和冷墩段（T2gld）。水塘段巖性以灰?guī)r為主，厚度110～190m；砂場段巖性以白云巖為主，厚度300～490m；陡巖段巖性主要有灰?guī)r、泥質條帶灰?guī)r、白云巖互層，底部有一層泥灰?guī)r和粉砂巖，厚度800～1260m；冷墩段巖性以肉紅色灰?guī)r為主，厚度不詳；法郎組地層巖性主要有白云巖和灰?guī)r互層，底部有一層粉砂巖；新近系巖性以礫巖為主；第四系以沖積、殘坡積物為主。研究區(qū)主要發(fā)育北東向、北西向、東西向斷裂構造。區(qū)內圍巖蝕變以赤鐵礦化、褐鐵礦化、鐵錳礦化、鐵錳碳酸鹽化等為主，可以作為直接找礦標志。研究區(qū)內未見巖漿巖活動，僅在研究區(qū)西端出露面積約為0．07km2的花崗巖脈。在研究區(qū)的西北部，夾持于北東向龍岔河斷裂和賈沙河斷裂之間，已發(fā)現一個中型錫多金屬礦床（陡巖錫礦）。已有資料［1－2］表明，陡巖錫礦礦體直接賦存于北西向張扭性斷裂帶中，在含礦斷裂和有利的層間剝離帶相交處，礦體膨大，礦體多為透鏡狀、脈狀、囊狀，鉆、坑工程揭露礦化帶附近存在黑云母花崗巖脈（地表未出露），礦體賦存的地層單元為本次地質填圖劃分的個舊組陡巖段，礦體強烈氧化已成氧化礦，僅在厚大氧化礦中局部有硫化礦殘留體。綜合分析研究認為陡巖錫礦床是與黑云母花崗巖侵入活動有關的錫石－硫化物礦床。

21∶10000巖石地球化學測量

在研究區(qū)開展了1∶1萬原生巖石化探測量工作，采樣網格200m×100m，沿北東向布設采樣線，采樣面積約33km2，共采集巖石樣品1080件，測試工作由國土資源部昆明礦產資源監(jiān)督檢測中心完成，測試方法主要有X射線－熒光光譜法、等離子體質譜法、原子熒光光譜法等，分析測試As、Ba、Be、Bi、Cd、Co、Cu、Hg、Mn、Mo、Ni、Pb、Sb、Sn、Sr、W、Zn共17種元素。個舊東區(qū)研究資料［1］表明，中三疊統(tǒng)個舊組是錫礦體主要的賦存層位，其中，個舊組卡房段（與本次填圖的陡巖段對應）賦存的錫儲量占總探明儲量的90％，為主要的容礦地層。將Sn元素原始數據進行特高值（大于均值與3倍標準偏差之和）剔除，分別統(tǒng)計研究區(qū)不同巖性段Sn元素質量分數，見表1。結果表明：個舊組陡巖段Sn元質量分數均值最高，為2．18×10－6，其次為法郎組和個舊組水塘段，分別為1．51×10－6和1．22×10－6；Sn元素質量分數在個舊組陡巖段中的離散程度最高，標準偏差高達8．55×10－6，說明其分布極不均勻，局部易富集成礦；新近系以及個舊組砂場段、冷墩段地層中Sn元素含量均較低，標準偏差也較小。從地層控礦的角度看，研究區(qū)個舊組陡巖段是Sn最主要的成礦潛力層位，這與區(qū)域地質情況基本吻合。采用迭代法剔除原始化探數據中的特高值，將處理后數據的平均值與2倍標準偏差作為元素的異常下限T（1．6×10－6），分別以T、2T、4T作為外、中、內帶，應用MapGIS軟件圈定Sn元素異常圖（圖2），從圖2可以看出，Sn元素異常規(guī)模較大，濃集中心明顯，具有線狀和環(huán)狀分布特征。Sn元素異常空間結構特征明顯，主要表現為在研究區(qū)東南部呈環(huán)狀特征，在北東向斷裂呈線狀特征，在北西向斷裂、地層呈線狀特征。通過計算Sn元素的實驗變差函數，可以了解元素分布的空間連續(xù)性和各向異性特征，進而探討該區(qū)巖控、構控的主次關系。在計算過程中采用2倍采樣間距（200m）作為步長，22．5°作為角度容差，選用球狀模型分別計算其在0°、45°、90°、135°四個方向上的實驗變差函數，最后擬合最佳變差函數。結果顯示：Sn元素最大變程和最佳連續(xù)性方向為130°，與研究區(qū)內地層走向（144°～170°）和北西向斷裂走向（110°～170°）基本一致，表明北西向的地層和構造是異常的主要控制因素，后期北東向賈沙河斷裂、龍岔河斷裂（走向55°～60°）活動強烈，控制研究區(qū)地貌特征，但控礦效果不明顯。

3化探數據分析

采用R型因子分析確定了17種元素的伴生組合關系，在此基礎之上，對因子得分進行了剩余異常趨勢面分析，最后圈定出異常靶區(qū)，具體步驟如下：①對原始化探數據進行預處理，如用95％分位值代替特高值；②對處理后數據進行R型因子分析，計算每個樣品的因子得分值；③對因子得分值進行趨勢面分析，得出剩余異常分量，即局部異常；④根據所得的剩余異常分量值圈定異常區(qū)，采用多因子疊加法對各主因子的因子得分剩余異常進行疊加，得到疊加異常靶區(qū)；⑤對疊加異常靶區(qū)進行綜合解釋分析。

3．1因子分析因子分析的本質即是降維，基于原始變量內部的親疏關系，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個綜合因子［12］。為了更加合理地確定元素組合，一般采用Bartlett球形檢驗統(tǒng)計量KMO（Kaiser－Meyer－Olkin）和顯著性概率P對因子分析進行可行性檢驗，KMO越接近1，P越接近0，則因子分析效果越佳。本次化探數據的KMO＝0．800，P＝0，適合做因子分析。對研究區(qū)1080件巖石化探樣品17種微量元素數據進行了R型因子分析，依據特征根大于1的原則提取了5個主因子，5個主因子的方差貢獻率均未超過50％，這說明研究區(qū)巖石化探數據收斂較慢，所包含的信息比較分散，很難用一個或幾個綜合因子來表達，同時也說明研究區(qū)巖石中各元素的物質來源和成因比較復雜，各因子經過正交旋轉后的載荷矩陣見表2，按照因子載荷大于0．500遞減排列，各因子可以歸納為：F1因子（W－Pb－Hg－Cd－Zn－Sb），反映中低溫熱液型多金屬礦化信息；F2因子（Co－Ni－Be－Mn－Ba－Cu），主要代表銅礦化信息；F3因子（Mo－Sn）和F5因子（Sr－Sn），代表錫礦化信息，Sn元素在F3和F5因子上的載荷分別是0．533和0．552，說明Sn富集的多期性和多源性，其中F3因子包含Sn和Mo元素，指示中高溫熱液礦化環(huán)境，F5因子包含Sn和Sr元素，Sr是碳酸鹽巖中的常見元素，反映與碳酸鹽巖建造有關的矽卡巖礦床的部分成礦物質來源；F4因子為Bi－Sb元素組合。因子得分值反映每個樣品在各種地質作用中的屬性，是勘查地球化學中常用的參數之一，因子得分絕對值越高，說明該因子代表的地質過程在該樣品上的表現越強烈。計算因子得分值一般有2種方法，一是利用全部樣品進行因子分析，計算出相應的因子得分值；一是用典型地質體因子分析模型來計算其他地質體的因子得分值［13］。本文采用第一種方法，通過陡巖異常區(qū)正交旋轉因子得分矩陣（表2）對研究區(qū)1080件樣品分別計算其在各因子上的得分值。

3．2趨勢面分析趨勢面分析認為元素含量值Zi由區(qū)域性變量Ti、局部異常變量Ni和隨機性變量e組成，即Zi＝Ti＋Ni＋e。通過擬合趨勢面可以分離出Ti和Ni＋e，再利用正剩余平均值代替隨機性變量e，保留具有實際意義的局部異常分量，即剩余異常分量［14］。上述操作可在Surfer軟件中實現［15］。對所得的因子得分值進行趨勢面分析，通過擬合趨勢面獲得具有實際意義的剩余異常分量（濾掉隨機性變量e），一般認為剩余異常分量越大，對成礦越有利，按照Ni＞0的原則圈定剩余異常分量等值線圖（圖3），可以看出，F3代表的Sn－Mo元素組合異常按區(qū)域特征總體上可以劃分為三帶：在研究區(qū)東南部水塘呈環(huán)狀分布，在北東向龍岔河斷裂、賈沙河斷裂兩側呈線狀分布，在北西向陡巖－水塘斷裂兩側呈線狀分布；F5代表的Sn－Sr元素組合異常與F3元素組合異常形態(tài)基本一致，區(qū)別在于在北東向龍岔河斷裂兩側異常不明顯。因此，F3、F5因子得分剩余異常可能是由同一成礦作用的不同礦化階段引起的。

3．3靶區(qū)圈定地球化學預測與找礦的一般經驗表明，“累加法”可以提高地球化學異常識別的寬度和襯度［16］。采用“多因子累加法”圈定陡巖地區(qū)異常靶區(qū)，將疊加異常作為衡量本區(qū)地球化學異常的主要標志之一。采用邏輯運算符“AND”、“OR”、“NOT”來連接多個因子圖層的疊合關系，其邏輯關系可以表示為：①C＝A•AND•B，表示A因子異常和B因子異常同時存在的組合異常；②C＝A•OR•B，表示A因子異常和B因子異常的合并異常；③C＝A•NOT•B，表示A因子異常中去除B因子異常中的重疊部分。將與錫成礦作用有關的F3因子（Sn－Mo組合）得分剩余異常和F5因子（Sn－Sr組合）得分剩余異常進行疊加處理，即按照公式：C＝A•OR•B，其中A代表F3因子得分剩余異常，B代表F5因子得分剩余異常，C代表多因子得分疊加剩余異常。本次研究共圈定出Ⅰ、Ⅱ號2個異常靶區(qū)（圖4）。Ⅰ號異常位于陡巖－水塘斷裂兩側，沿北西向展布，異常主要位于法郎組下段和個舊組水塘段接觸帶上；Ⅱ號異常呈現明顯的環(huán)狀分布，異常總體疊加明顯，靶區(qū)形態(tài)規(guī)整，異常主要就位于個舊組地層中。結合該區(qū)物探反演結果和遙感蝕變特征提取，推測Ⅱ號異常深部可能存在隱伏巖體。

4結論及建議

（1）不同巖性分段Sn元素含量的統(tǒng)計特征表明，個舊組陡巖段是最可能的賦礦層位。進一步采用變差函數分析異常的空間展布表明，北西向地層與構造是控制異常分布的主要因素。（2）因子分析結果表明，F3和F5因子反映Sn礦化信息。其中，F3為Sn－Mo組合，反映巖體及熱液相關信息；F5為Sn－Sr組合，Sr是碳酸鹽巖中的常見元素，反映Sn元素可能部分來源于灰?guī)r、白云巖等碳酸鹽巖地層。（3）采用因子分析、趨勢面分析方法提取出F3、F5因子的因子得分剩余異常，并通過多因子疊加法圈定出Ⅰ、Ⅱ號2個異常靶區(qū)。Ⅰ號異常位于法郎組和個舊組水塘段地層的接觸帶上，沿陡巖－水塘斷裂展布；Ⅱ號異常位于個舊組地層，呈環(huán)狀分布，推測深部有隱伏巖體存在。下一步可以開展相關鉆孔驗證工作。

作者：楊震 楊明國 胡光道 梅紅波 單位：中國地質大學（武漢）資源學院