全国重要矿产资源潜力评价模型汇总.pdf

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1、地质学刊第37卷第3期doi:10.3969/j.issn.1674-3636.2013.03.341全国重要矿产资源潜力评价模型汇总肖克炎1’2,娄德波1⋯,孙莉1⋯,阴江宁1”,丛源1一,张婷婷1,2(1.中国地质科学院矿产资源研究所,北京100037;2.国土资源部成矿作用与资源评价重点实验室,北京100037)摘要:模型是矿产资源评价的基础,全国25种重要矿产资源的潜力评价都是以预测地区的矿床预测类型为纲,通过相似类比进行圈定靶区和预测资源量的。由于此次预测涉及全国上千个矿产预测类型,要进行全国性汇总评价则需要形成全国性模型。在原有82个预测评价模型的基础上,通过各省矿产预

2、测类型汇总,建立矿产预测类型谱系,形成了全国汇总模型。关键词:模型;预测类型;预测要素;矿产资源;潜力评价中图分类号:P628.1文献标识码:A文章编号:1674—3636(2013)03—0341—080引言2006年开始,我国在全国范围内开展了25种重要矿产资源潜力评价工作,旨在通过对全国长期积累的地质勘查资料进行全面综合分析,得出我国近地表地下lkm(某些地区为2km)矿产资源潜力位置数量及质量。这25种矿产包括煤、铁、铜、铝、铀、金等重要矿产,采用的预测评价方法体系称之为矿床模型综合地质信息矿产预测方法(叶天竺等,2007)。方法体系的核心是运用最新的成矿理论和矿床模型,与

3、国内外通行的资源评价工作一样,资源评价的基石是矿床模型。以美国为代表的西方国家资源评价,开创了矿床模型法资源评价方法。为完成美国本土及哥伦比亚地区的资源潜力评价,1982年,Erichson总结了48个全球矿床模型;之后,考克斯等(1990)总结了85个矿床模型和65个品位一吨位模型。19世纪末,辛格又为全球资源评价服务拓展到92个模型。美国地质调查局全球矿床模型的建立是基于4000多个矿床资料的综合研究,主要通过构造环境与容矿岩石进行分类。这种模型分类总结反映了当前成矿模式的分类主流,裴荣富(1995)、毛景文等(2012)从构造环境出发,分别编写了我国成矿模式,以容矿岩石为主体

4、进行矿床模型汇总。上述成果存在的较大问题是:多成因或成因不明确的矿床的分类可能有一定的歧义,如存在绿岩带老变质岩地区的金矿矿产类型在85个模型主体中归于变质类矿床,而在火山热液矿床又有位置。西方未发现矿产资源的潜力评价方法主体是基于矿床模型的“三部式”评价方法,从其国家和全球资源评价成果来看,预测评价结果是为政府土地利用和资源战略服务的。预测成果圈定的成矿允许地段(tract),也就是通常所说的成矿可行地段,然后进行未发现资源量的估算。由于这种预测是一种战略性预测,需要的模型精度层次是一样的,建立的模型是一种全球通用的模型,是没有地域性和时间性的。我国重要矿产资源潜力评价一方面要完

5、成摸清国家资源家底的任务,同时要结合当前的地质找矿任务提供勘查选区部署。因此,此次预测成果称之为“最小预测区”,即通常所说的成矿有利区或靶区,但最小预测区赋予的明确地质含义,在地质意义上被认为是圈定的一个已有或潜在的矿床成矿系统,并估算该成矿系统的资源潜力。因此,要求的模型精度与美国资源评价模型相比是有差异的,所以强调本次预测是以成矿系列理论的矿床式为基本单位,以矿床预测类型为纲进行潜力评价。模型要求收稿日期:2013—08—06。编辑:詹庚申基金项目:中国地质调查局项目“全国重要矿产总量预测”(1212011121040)资助作者简介:肖克炎(1963一),男,研究员,博士,博士

6、生导师,楚天学者,地球探测与信息技术专业,主要从事矿产资源综合信息定量评价、计算机GIS数据综合技术、地学空间数据库等领域的研究工作,E-mail:kyanxiao@sohu.coin342地质学刊2013年9月不同构造单元、不同时代形成的矿床要用不同的预测模型,如鞍山地区铁矿与冀东铁矿由于成矿时代的差异采用不同的模型。模型建立细化到预测尺度水平的岩石建造,分别建立了典型矿床预测模型和区域成矿系统的预测模型。这样,全国25种矿产预测类型就有上千个,这就有必要在进行全国资源评价及汇总时进行进一步归纳总结,进行模型汇总,要回答中国斑岩铜矿在哪里、有多少资源量。1全国23种重要矿产预测模

7、型汇总流程及原则1.1模型汇总工作流程全国评价模型工作分3个阶段进行。2007年,在制定矿种技术要求时,全国项目组专家认真查阅了我国矿产地数据库,参照美国地质调查局的矿床模式、陈毓川等(1993)的中国成矿模式、裴荣富(1995)的中国矿床模型等,初步得到23种矿产全国参考模型82个,并设计了6大方法类型的预测工作流程。2009--2011年,各省预测组根据成矿系列确定矿床式,进行了单矿种矿产预测类型的设计和预测工作区的确定。2012--2013年,各省对单矿种预测成

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