mras技术在安徽庐枞地区铁矿预测中的应用

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1、MRAS技术在安徽庐枞地区铁矿预测中的应用2011-01-27

2、作者：陈芳陈凌瑾姚孝德柳丙全吴礼彬

3、来源：国土资源信息化

4、【大 中 小】【打印】【关闭】　　摘要：在建立安徽庐枞地区地质、矿产、物探、化探、遥感、自然重砂等基础空间数据库的基础上，深入研究了该区铁矿成矿地质条件、控矿因素及成矿规律，建立找矿模型，充分利用了GIS技术提取了与铁矿成矿有关的信息，在MRAS技术平台上，对该区铁矿进行了矿产预测，圈定了52个成矿远景区。预测结果对该区的下一步找矿工作具有重要的指导意义。　　关键词：MRAS；特征分析法；铁矿预测；安徽庐枞

5、地区　　中图分类号：P23　　文献标识码：A　　文章编号：1674-3695-（2010）-41-04　　1引言　　矿产资源预测评价工作是在应用已有地质工作积累的资料（地、矿、物、化、遥和有关科研成果），在分析工作区的地质背景、研究总结成矿规律、划分成矿区（带）、建立区域的（或矿田、矿床的）成矿模式或矿床成矿模型的基础上，进行矿产预测要素信息提取与综合，建立区域评价预测模型和数字找矿模型。根据相似类比原则和“求异”理论，使用科学的预测方法，圈定不同类别的预测区，估算资源量，划定资源量级别，并提出地质找矿工作部署建议。　　基于G

6、IS的区域矿产资源评价系统，简称为MRAS(mineralresourceassessmentSystem)，是建立在GIS平台上的地质、物探、化探、遥感、矿产等多元地学空间数据库为基础，进行信息加工，提取能够指示和识别某种矿床存在和赋存规模的有用信息，进而达到快速、高效地进行区域矿产资源综合评价目的并指导找矿的计算机系统工具。MRAS包括成矿信息分析模块和矿产资源评价模块。该系统经多个大学、研究所和地勘单位的使用取得了较好的效果，可以做为本次庐极地区铁矿预测的工具。　　2定位预测评价方法一特征分析法的简介及工作流程　　GIS

7、技术发展迅速，已成为中国及世界矿产资源评价的理想工具和手段，定位预测和定量预测是当前成矿预测研究的热点。定位预测评价方法有：有模型的特征分析法、神经网络BP模型，无模型的数量化理论Ⅲ、数量化理论Ⅳ、聚类分析、神经网络模型。　　特征分析（Botbol,1971）是一种多元统计分析方法。在矿产资源靶区预测中，常采用它来圈定预测远景区、变量的筛选及预测远景区的排序等工作。它是传统类比法的一种定量化方法，通过研究模型单元的控矿变量特征，查明变量之间的内在联系，确定各个地质变量的成矿和找矿意义，建立起某种类型矿产资源体的成矿有利度类比模

8、型。然后将模型应用到预测区，将预测单元与模型单元的各种特征进行类比，用它们的相似程度表示预测单元的成矿有利性。并据此圈定出有利成矿的远景区。特征分析方法不要求因变量、自变量必须是二态或三态变量。该方法能充分利用资料，充分发挥地质人员的经验和学识，因而得到了广泛的应用。　　特征分析法在MRAS软件的操作过程中，主要有属性提取、变量赋值、变量选择及远景区的优选等步骤，其操作流程见图1所示。　　3在安徽庐枞铁矿的成矿预测中的应用 　　庐枞地区铁矿床主要是与燕山期陆内橄榄粗安岩系火山-潜火山作用有关的一组矿床（即纷岩型），区内矿产预测

9、类型为罗河式潜火山气液型铁矿床和龙桥式层控-热液叠改型铁矿床。　　庐枞火山岩盆地是一个以中侏罗统象山群陆相碎屑建造为基底，经燕山期早期运动而发育起来的上叠式火山岩盆地，火山岩为一套中基性橄榄粗玄岩系，其火山喷发-喷溢物的最大厚度达2104.07米。侏罗系出露有中侏罗统及上侏罗统龙门院组，自垩系出露包括砖桥组、双庙组、浮山组及属陆相粗碎屑沉积的杨湾组。罗河铁矿位于庐枞火山岩盆地的西北部边缘。龙桥铁矿位于基底沉积系枣树咀背斜南西段的南东翼，构造形迹主要以断裂为主。　　庐枞火山岩盆地西侧为北北东向郯-庐深断裂带。盆地的基底基本上构成

10、了一个北东向500走向的平缓向斜，火山岩与之呈不整合接触。火山岩地层本身也具有良好的负性围斜构造。预测工作是在开展典型矿床研究和成矿信息的提取的基础上使用MRAS对铁矿资源潜力进行研究和评价。　　3.1基础资料的收集和基础数据库的建立　　对安徽庐枞地区地质勘查所积累的与矿产有关的资料（地质、矿产、物探、化探、遥感等）数字化信息进行综合分析、数据处理，建立基础数据库。　　3.2成矿信息的提取与综合　　建立在门GIS上的基础地质数据库均是以点、线、面几种形式表现的，不能直接用来进行预测和解释。因此，要对地质变量进行分类提取。基于M

11、ARS平台的矿产资源评价系统的地质变量提取有点、线和面实体存在与否、属性值、点实体分布密度、线分布密度、深大断裂带到统计单元的距离等。对已经提取的地质变量有的还需进行变换，生成新变量，常用的变换方法包括标准化、正规化、指数、对数、乘积等。　　3.3预测单元的圈定　　预测单元的