金属矿山隐伏矿找矿预测理论和方法

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1、金属矿山隐伏矿找矿预测理论和方法  [摘要]当前隐伏矿找矿的预测理论和方法已经成为矿产勘查学研究的重点。隐伏矿体预测常用的理论有矿床模式、相似类比理论和地质异常理论、模型理论、成矿系列和成矿系统理论等;针对金属矿山隐伏矿找矿预测的特点,简要介绍了常用的地质找矿预测的基本理论;对地理信息系统、数学地质、找矿技术方法的有效性定量评价等新技术新方法进行了探究。[关键字]金属矿山 隐伏矿 找矿预测 理论与方法[中图分类号] TD8  [文献码] B    [文章编号] 1000-405X(2012)-10-75-1当前,

2、地质找矿的对象已经由浅部矿、地表矿逐步转变为深部矿、隐伏矿,同时隐伏矿找矿的预测理论与方法也已成为矿产勘查学研究的重点。当前我国正在进行的”危机矿山新一轮找矿”工程中大多数涉及金属隐伏矿找矿预测的问题,尤其是在湘西地区。区别与其他种类金属矿山隐伏矿找矿预测中的重中之重就是:矿体定位规律、空间定位机理和矿致异常的形成机理。1 隐伏矿的定义及分类6目前,关于隐伏矿尚无统一明确的定义。池三川将隐伏矿床定义为”埋藏于基岩中受到或未受到现代切割作用,受到或未受到沉积物覆盖的所有矿床”。在我国习惯将隐伏矿定义为将曾经出露地表

3、又被后期沉积物掩盖的矿体或矿床。根据矿体与地表的关系以及被沉积物覆盖的情况等将隐伏矿分为半隐伏矿和全隐伏矿。半隐伏矿是指全部矿体隐伏于地下,且有几米自积物掩盖,而全隐伏矿是指全部的矿体隐伏于地下且埋深更深,有更厚的运积物掩盖。2 金属矿山隐伏矿找矿的基本理论和基本方法2.1 地质找矿理论(1)相似类比理论。该理论的核心观点就是一定的地质条件下产出一定类型的矿床,通过类比同类矿床,与已知的矿床地质背景相似的地区来视为找矿靶区。相似类比理论主要是采用的是将今与古,已知与未知进行对比分析的方法,通过在大量的野外观察及实

4、践基础之上,并根据所得认识以及归纳的理论去指导找矿预测。(2)矿床模式和模型理论。矿床模式理论以”类比”原理为基础,已广泛运用于深部找矿中。矿床模式又称成矿模式,是对同一类型或相似的矿床的构造、地质、地球物理和化学和其它基本特征进行概括,并且用简洁的文字、图表表述,来反映对矿床成矿规律的认识,并且在找矿工作中起到了很好的借鉴指导作用。6(3)地质异常理论。为了弥补相似类比理论和矿床模型理论的不足,而产生的地质探矿理论。地质异常是在物质成分、成因序次和结构构造上与周围环境有明显不同的地质体或是地质体的组合,同时构造

5、背景、地质时代、地质环境以及岩石的类型决定了地质异常的性质及其蕴藏的矿产资源种类和规模。(4)成矿系列。它是指在一定的地质时期和地质环境中,并在一定地质成矿作用下形成的一组矿床类型的组合。成矿系列主要是研究成矿区带中一种主导的地质作用下而形成的诸多矿床彼此之间的在时空和成因方面的联系,这在对于同一成矿区带中的各种彼此之间有成因联系的差异矿床类型的隐伏矿体定位和预测具有很重要的指导意义。(5)成矿系统。它是指在一定的地质时代、空域中,控制矿床形成和保存的全部地质要素和成矿作用过程,以及所形成的矿床系列和异常系列构成

6、的整体。成矿系统主要从成矿作用过程、成矿要素等去研究成矿的总体的特征。2.2 地质找矿基本预测的理论和方法(1)模型预测法模型预测法是建立在矿床模式理论基础上的一种地质找矿的预测方法,它在隐伏矿找矿预测中占有重要的指导地位。模型预测法有两种具体的方法;一种是概念模型预测法,另一种经验模型预测法。(2)数字矿床模型评价方法6数字矿床模型评价方法是以矿床模型和勘查数据这两者做为驱动,并且将描述性的矿床模型变得知识化、数字化,以便计算机能够识别和处理的知识、数据和符号等,最终能够在计算机里建立和它相对应的数字化的矿床模

7、型。3 基于隐伏矿定位预测新发现的技术方法3.1 化探技术方法深穿透地球化学法是一种能够探测深部隐伏矿体所发出的极其微弱的直接信息的化探新技术方法。构造地球化学法(又称构造原生晕法则),它是通过分析构造中的成矿的指示元素的地球化学晕从而来推测深部的隐伏矿化情况。3.2 物探技术方法目前在金属矿山深部找矿中应用较为广泛的物探技术主要有瞬变电磁法、激发极化法、E大地电磁法、浅层地震勘探法、可控源音频大地电磁法、近矿多参数激电法、井中物探法等。除上述方法以外,目前正在研究探索的3 种深部物探技术是:①成矿带深部地壳反射

8、技术;②高分辨率地震反射技术③地球物理层析成像技术。最近今年来,井中物探法在我国隐伏矿找矿预测中的应用也越来越多。其中三频激电技术、CSAMT等技术结合地质、构造地球化学等方法相继应用在湘西金矿、山东招远金矿等多个危机矿山深部隐伏矿找矿预测中。63.3 其余新发现的技术方法除了上述介绍的常用的几种隐伏矿定位预测方法外,目前在矿山深部找矿中新的技术方法和思路。(1)多种找矿

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