楊用彪， 黃順生， 黃建平

(江蘇省地質(zhì)調(diào)查研究院，江蘇南京210049)

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長江中下游成礦帶(江蘇段)銅礦資源地球化學定量預測

楊用彪， 黃順生， 黃建平

(江蘇省地質(zhì)調(diào)查研究院，江蘇南京210049)

利用江蘇省1∶20萬區(qū)域化探資料，結(jié)合中大比例尺化探普查成果，運用GIS技術(shù)，提取剝蝕程度、相似度和襯值等地球化學信息，結(jié)合成礦帶不同成因類型銅礦找礦模型，建立長江中下游成礦帶(江蘇段)銅礦地球化學定量預測模型，并進行銅礦預測區(qū)圈定、分級和銅礦資源量估算，為該礦帶銅礦勘查工作部署提供了依據(jù)。

長江中下游成礦帶；銅礦；地球化學；預測模型；定量預測；江蘇

0　引　言

目前，江蘇地區(qū)礦產(chǎn)勘查工作已進入“攻深找盲”階段、找礦難度日益增大，迫切需要新思路、新概念、新技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用(陳建平等，2013)。地球化學定量預測是近年來礦產(chǎn)資源潛力評價中一種新的資源量預測方法(馬振東等，2010)，該方法包括2個核心內(nèi)容，即地球化學模型建立與定量預測研究?；诮K已建庫的1∶20萬水系沉積物測量數(shù)據(jù)，綜合利用1∶5萬、1∶1萬中大比例尺化探資料，以現(xiàn)代信息技術(shù)為手段，研究總結(jié)典型銅礦床的異常特征，建立銅礦地球化學預測模型，進行銅礦定量預測研究，以期為長江中下游成礦帶(江蘇段)銅礦勘查部署提供更可靠的依據(jù)。

1　研究區(qū)地質(zhì)概況

長江中下游成礦帶是中國東部一個重要的多金屬成礦帶，位于揚子板塊北緣的長江斷裂帶內(nèi)。自新元古代以來，受特提斯構(gòu)造域、古太平洋構(gòu)造域和深部殼幔作用過程復合形成的中生代轉(zhuǎn)換構(gòu)造背景控制(顧連興，1990；常印佛等，1991；翟裕生等，1992；劉一等，2008；周濤發(fā)等，2008)，形成了成礦帶內(nèi)斷隆區(qū)和斷凹區(qū)的次級構(gòu)造格局及豐富多樣的鐵、銅、金多金屬等礦床組合。從西向東依次分布有鄂東南、九瑞、安慶—貴池、廬樅、銅陵、寧蕪和寧鎮(zhèn)等幾個大中型礦集區(qū)(圖1)。長江中下游地區(qū)礦床類型多樣，由(層控) 矽卡巖型、斑巖型(玢巖型) 和熱液脈型礦床為主組成的內(nèi)生銅、鐵、金成礦系列是長江中下游成礦帶的主要的成礦系列(周濤發(fā)等，2008)。

圖1　長江中下游成礦帶主要礦集區(qū)和礦床分布略圖(據(jù)周濤發(fā)等，2008；毛景文等，2012)Fig.1　Simplified geological map showing main ore concentration areas and deposits in the middle-lower Yangtze River metallogenic belt(after Zhou et al., 2008; Mao et al., 2012)

長江中下游成礦帶(江蘇段)主要包括寧蕪礦集區(qū)北段(江蘇境內(nèi))、寧鎮(zhèn)礦集區(qū)等區(qū)域(圖1)。寧蕪礦集區(qū)北段主要出露三疊系青龍群海相碳酸鹽巖建造、周沖村組白云質(zhì)灰?guī)r和膏巖層、黃馬青組砂頁巖；侏羅系象山群陸相碎屑巖建造、西橫山組類磨拉石建造；白堊紀早期相繼發(fā)育龍王山組、大王山組、姑山組和娘娘山組4個火山噴發(fā)噴溢旋回，此后浦口組砂巖、礫巖，赤山組細砂巖、粉砂巖以及古近系—新近系砂礫巖覆蓋于火山巖之上(寧蕪研究項目編寫小組，1978)。區(qū)內(nèi)北北東向、北西向及近東西向斷裂縱橫交叉成網(wǎng)格狀，沿斷裂形成北北東向及北西向構(gòu)造巖漿成礦帶。帶內(nèi)主要有銅井、大平山、谷里等火山-次火山熱液充填型銅、金礦床(侯龍海等，1986；侯龍海，2008)。寧鎮(zhèn)礦集區(qū)在中下元古界埤城群斜長變粒巖、斜長角閃巖和片巖組成的淺變質(zhì)巖系結(jié)晶基底之上沉積了震旦系—三疊系碳酸鹽巖和碎屑巖建造；侏羅系—白堊系以陸相碎屑巖為主，次為龍王山、上黨、圌山噴發(fā)噴溢旋回火山巖；新生界主要出露湖相碎屑巖，間有陸相基性火山巖。區(qū)內(nèi)褶皺及斷裂構(gòu)造發(fā)育，以復式褶皺和縱向壓性斷裂及其伴生的張、扭性斷裂為主，斷裂、褶皺的交叉復合控制了區(qū)內(nèi)燕山期巖漿巖的侵入和成礦作用，形成了安基山、盤龍崗、伏牛山等斑巖型-矽卡巖型銅、鉬多金屬礦床(張永康等，1995；翟裕生等，1999；柳秋富，2001)。

2　地球化學信息提取

2.1數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

江蘇省1∶20萬區(qū)域化探數(shù)據(jù)采樣介質(zhì)為水系沉積物，采樣密度1.5～2.5 個/km2，采樣坐標采用1∶5萬地形圖定點(定點誤差在圖上不得超過2.5 mm)，樣品采自一、二級水系。1∶5萬化探數(shù)據(jù)除宜溧地區(qū)采樣介質(zhì)為水系沉積物外(采樣密度6.1 個/km2，采樣坐標采用1∶2.5萬地形圖定點，樣品采自一、二級水系)；其他地區(qū)采樣介質(zhì)都為土壤，采樣網(wǎng)度500 m×100 m，采樣坐標采用1∶2.5萬地形圖定點，樣品采自無污染的B層(B層缺失可采C層)，采樣深度一般20～30 cm。礦區(qū)1∶1萬地球化學數(shù)據(jù)采樣介質(zhì)多為土壤，采樣網(wǎng)度100 m×40 m，采樣坐標采用1∶1萬地形圖定點，樣品采自無污染B層或B+C層，采樣深度20～50 cm。各類樣品處理嚴格按照干燥—碎樣—過篩—拌勻—稱重(≥150 g)—裝袋—裝箱的工序，嚴格防止樣品相互污染，最后交送化驗室分析(何春林，1994；陳禮寬，1998)。

江蘇省礦產(chǎn)資源潛力評價工作2007年啟動，前后經(jīng)過3年時間，據(jù)全省化探原始資料，檢查、核實、補充、修正了全省1∶20萬區(qū)域化探數(shù)據(jù)、長江中下游成礦帶(江蘇段)(主要包括寧鎮(zhèn)、寧蕪、溧水、宜溧礦集區(qū))1∶5萬及安基山、盤龍崗、銅井、觀山等礦區(qū)1∶1萬地球化學測量數(shù)據(jù)，形成了一套目前最完整可靠的數(shù)據(jù)(朱靜蘋等，2015)，這些驗收通過的數(shù)據(jù)是本次研究的基礎(chǔ)。

2.2數(shù)據(jù)處理

長江中下游成礦帶(江蘇段)位于同一景觀區(qū)，地質(zhì)構(gòu)造單元、地質(zhì)背景相似，在數(shù)據(jù)處理時，按同一地球化學區(qū)統(tǒng)計背景值及異常下限。

首先判斷各元素的分布形式，若原始數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布則用反復剔除3倍離差后的數(shù)據(jù)求平均值作為背景值；若原始數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，則將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為對數(shù)使其符合(近似)對數(shù)正態(tài)分布，再用反復剔除3倍離差后的對數(shù)數(shù)據(jù)求平均值作為對數(shù)背景值，然后反算背景值。符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，其異常下限計算用公式T=C+2S(T為異常下限，C為背景值，S為標準差)；符合(近似)對數(shù)正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，其異常下限計算公式同上，所不同的是采用對數(shù)數(shù)據(jù)，求得對數(shù)異常下限后，反算異常下限。

2.3典型銅礦的選取

資源量估算是從已知推斷未知的過程，首先選擇已知典型礦床，通過建立典型礦床的地球化學預測模型，遴選地球化學指標來評價異常。地球化學典型礦床的選擇遵循以下原則(馬振東等，2010；高冀蕓等，2014；申維等，2014)：(1)獨立性：選擇的礦床空間位置分布要相對獨立，最好能在成礦帶中均勻分布，代表一定的表生環(huán)境和各異的異常特征；(2)集中性：選擇的礦床成礦時代要相對集中，具有相似的成礦環(huán)境；(3)代表性：選擇的礦床要典型，其礦床規(guī)模、地球化學異常特征、礦床類型、主成礦元素能夠代表該礦帶主要的預測礦種的地質(zhì)地球化學特征；(4)實用性：選取的礦床其工作程度要相對高、積累資料豐富，礦化蝕變等適用整個礦帶的相似類比。按典型礦床選擇標準，選擇了5處典型礦床(表1)。

表1　長江中下游成礦帶(江蘇段)典型銅礦床

2.4剝蝕系數(shù)的確定

礦床的剝蝕程度判別是地球化學定量預測研究中的一個重要指標。據(jù)原生暈組分顯示的水平和垂直空間分帶特征，可判斷礦體的剝蝕程度(馬振東等，2010)。剝蝕程度的表達采用比值等值線圖方式(剝蝕程度圖)，通過確定礦頭、礦尾暈元素組分，對元素含量做標準化處理(原始數(shù)據(jù)除以背景值)，計算每個數(shù)據(jù)點的礦尾、礦頭暈的比值，其范圍為[0，1]，用均值標準差制作比值等值線圖。剝蝕系數(shù)的賦值為：一般淺剝蝕剝蝕系數(shù)賦0.05～0.1，中等剝蝕賦0.2～0.4，剝蝕程度較深賦0.5或大于0.5。以安基山銅礦床為例，礦體原生暈顯示出Pb、Zn(礦頭暈)-Cu、Ag(礦中暈)-Mo(礦尾暈)的分帶(馮學敏，1983)。利用標準化后的1∶20萬水系沉積物數(shù)據(jù)計算每個樣點礦尾暈/(礦尾暈+礦頭暈)、礦尾暈/(礦尾暈+礦中暈)的比值，采用累加的方式，即Mo/(Mo+Pb+Zn)、Mo/(Mo+Cu+Ag)。通過上述計算，每個樣點都可以得到一個比值，按照均值標準差方式計算低背景、背景、高背景、異常下限、2倍異常下限、4倍異常下限，分7級編制剝蝕程度圖。依據(jù)前人研究成果及鉆孔驗證，剝蝕程度安基山≥伏牛山>盤龍崗(葉克剛等，1983；楊悸熒等，2013)，這與礦尾暈/(礦尾暈+礦頭暈)即Mo/(Mo+Pb+Zn)比值等值線剝蝕程度圖顯示結(jié)果一致。因此，采用礦尾暈/(礦尾暈+礦頭暈)比值等值線剝蝕程度圖和已知礦床的剝蝕程度，給各典型礦床剝蝕程度賦值，如安基山、伏牛山剝蝕系數(shù)為0.10、盤龍崗剝蝕系數(shù)為0.05。以典型礦床在比值等值線圖上的色區(qū)為基準，然后將預測區(qū)與之比較予以賦值，等級與之相當?shù)膭兾g系數(shù)相同，等級與之相比低的其剝蝕系數(shù)相應(yīng)較低，反之亦然。預測區(qū)跨多個色區(qū)的，剝蝕系數(shù)取平均值。

2.5相似系數(shù)的確定

相似度是從成礦元素組合的角度，利用距離公式定量判斷未知區(qū)成礦元素組合與已知區(qū)間的相似程度或相近程度的一個參數(shù)，通過一定的變換后稱之為地球化學相似系數(shù)(馬振東等，2010)。選取典型銅礦床中單元素異常內(nèi)、中、外帶(均值標準差方式)分帶清晰且與預測礦種存在相關(guān)性的元素組合作為相似性類比指標，同時選擇各元素內(nèi)帶(部分元素放寬至中帶)異常樣點(標準化數(shù)據(jù))的平均值，作為特征值進行對比，建立典型礦床的相似度元素組合(表2)。用歐氏距離計算公式分別計算每個樣點與選定的典型礦床之間的相似距離。

(1)

式(1)中，s代表已知礦床(標準樣本)，i為需要判別的未知樣點，p為選取的典型礦床的變量個數(shù)，Xsk表示標準樣本在第k個變量(如Cu元素)上的取值，Xik表示第i個樣本在第k個變量上的取值，D(Si)為未知樣點與已知典型礦床(標準樣本)的距離。

然后用下式計算相似系數(shù)：

R=1-D(Si)/max(D)

(2)

式(2)中，max(D)為樣點間距離的最大值；R為相似系數(shù)，其區(qū)間為[0,1]。

表2　長江中下游成礦帶(江蘇段)典型礦床相似類比元素組合

2.6襯值異常

為增加分區(qū)異常的可比性，以提高定量預測的可靠程度，采用襯值計算方法，這種數(shù)據(jù)處理方法能夠有效消除一個元素背景的影響，同時也消除不同元素間的豐度臺階，地球化學異常參數(shù)可直接比較(向運川等，2010)。首先按礦集區(qū)分別統(tǒng)計各元素的背景值、異常均值、面金屬量、襯度異常量(面金屬量與背景值的比值)等地球化學參數(shù)，通過襯度異常量排序確定主成礦元素及伴生元素。利用GeoExpl軟件數(shù)據(jù)處理模塊“鄰域數(shù)據(jù)分析”分別求主、伴生元素15、20、25、30、35、40、45、50 km窗口襯值，以25%、50%、80%、90%、95%、98%累頻所對應(yīng)的襯值為縱坐標，分別作襯值窗口試驗對比圖，選擇拐點效應(yīng)發(fā)生時對應(yīng)的窗口尺寸作為襯值計算的最佳窗口。通過最佳窗口襯值，按25%、50%、80%、90%、95%、98%累頻作各單元素襯值圖、Cu+Mo+Au累加襯值圖、Pb+Zn+Ag累加襯值圖等。單元素襯值圖與地球化學圖相比(以Cu元素為例,圖2)，異常濃集中心不僅清晰地指示了礦集區(qū)(礦帶)內(nèi)絕大部分已知礦床和礦化點，而且凸顯了許多低緩異常。Cu+Mo+Au累加襯值圖主要凸顯以Cu-Mo-Au礦化為主及伴生Pb-Zn-Ag礦化強烈的信息，過濾了僅為Pb-Zn-Ag礦化信息強烈的區(qū)域；而Pb-Zn-Ag累加襯值圖正好相反,主要凸顯以Pb-Zn-Ag礦化為主及伴生Cu-Mo-Au礦化強烈的信息，過濾了僅為Cu-Mo-Au礦化信息強烈的區(qū)域。

3　地球化學預測模型

地球化學資源量預測的基本思想是相似類比，用于類比的對象就是典型礦床，因此典型礦床的地質(zhì)、地球化學預測模型的建立是定量預測的基礎(chǔ)，模型的精細程度直接影響著未知區(qū)預測的可信度(馬振東等，2010)。

在典型礦床地質(zhì)、地球化學預測模型的基礎(chǔ)上(表3)(葉克剛等，1983；張春林等，1994)，結(jié)合礦帶地質(zhì)、地球化學特征，建立長江中下游成礦帶(江蘇段)銅礦地球化學預測模型，其內(nèi)容包括：(1) 礦集區(qū)內(nèi)1∶20萬水系沉積物具有內(nèi)、中、外帶分帶的元素為其主要的成礦元素和伴生元素，襯度異常量指示礦集區(qū)的主成礦元素；(2) 中酸性巖體及其成礦作用是斑巖型、矽卡巖型銅多金屬礦集區(qū)內(nèi)成礦元素異常分布的主導因素，中偏基性、中酸性和堿性火山巖及其成礦作用是火山-次火山熱液充填型銅多金屬礦集區(qū)內(nèi)成礦元素異常分布的主導因素；(3) Mo/(Mo+Pb+Zn)比值等值線圖是評價斑巖型、矽卡巖型銅多金屬礦床礦化剝蝕程度的良好指標,(Mo+Sn)/(Mo+Sn+Ag+Pb+Zn)比值等值線圖是評價火山-次火山熱液充填型銅多金屬礦床礦化剝蝕程度的良好指標；(4) 元素組合(Cu、Mo、Pb、Zn、Au、Ag)的平均襯值及Cu+Mo+Au累加襯值是圈定礦帶內(nèi)以Cu-Mo-Au礦化信息為主的預測區(qū)的良好指示劑；(5) 元素內(nèi)、中、外帶分帶清晰且與預測礦種存在相關(guān)性的元素組合作為制作標準樣本的元素組合，計算其相似性指標，用來判別未知區(qū)的成礦信息。

表3　長江中下游成礦帶(江蘇段)銅礦地球化學預測模型

圖2　長江中下游成礦帶(江蘇段)Cu地球化學與襯值對比圖Fig.2　Comparison of copper geochemistry (a) and contrast values (b) in Jiangsu section of the middle-lower Yangtze River metallogenic belt

4　找礦預測區(qū)圈定與可信度分級

預測區(qū)圈定要素主要包括2個方面：一是地球化學預測要素圖(包括地化圖、異常圖、襯值圖、相似度圖等)，代表原生與表生作用結(jié)合的找礦標志；另一個是成礦地質(zhì)條件，代表內(nèi)生成礦作用條件。通過二者之間的耦合，篩選出科學合理的預測區(qū)。在地球化學預測模型的基礎(chǔ)上，主要通過以下指標作為預測區(qū)圈定及可信度評價的依據(jù)：(1)元素組合與典型銅多金屬礦床的相似度值大(累頻分級≥95%)；(2) 已發(fā)現(xiàn)礦點(礦化點)；(3) Cu-Mo-Pb-Zn-Au-Ag 平均襯值較大(累頻分級≥95%)；(4) Cu 襯值不低于1.1(累頻分級≥80%)；(5) Cu、Mo、Pb、Zn、Au、Ag 中至少3個元素襯值不低于1.1(累頻分級≥80%)；(6) Cu、Mo、Pb、Zn、Au、Ag 中至少4個元素襯值不低于1.1(累頻分級≥80%)。由以上6條地質(zhì)地球化學指標，根據(jù)有無預測元素對應(yīng)的礦點或礦化點分為A級(有礦點或礦化點存在)和B級(無礦點或礦化點存在)，進一步根據(jù)有無相似礦床的準則區(qū)分出C級(無相似礦床)。因此將預測區(qū)初步分為3級：A 級：滿足條件(1)、(2)、(3)、(4)、(5)；B 級：滿足條件(1)、(3)、(4)、(5)，缺少(2)；C 級：滿足條件(3)、(4)、(6)，缺少(1)、(2)、(6)，必須滿足(6)。其中，可信度級別為A>B>C。將滿足A、B、C級條件的預測樣點投點，與Cu+Mo+Au累加襯值圖疊加，以最小成礦域最大成礦率的原則圈定預測區(qū)(在充分分析各地化圖地球化學特征的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)，預測樣點與Cu+Mo+Au累加襯值圖套合程度高)，然后將A、B、C級預測區(qū)與地質(zhì)圖、建造構(gòu)造圖、地質(zhì)礦產(chǎn)圖疊加，排除成礦地質(zhì)條件不利的預測區(qū)。圈定的部分銅礦預測區(qū)及可信度分級結(jié)果見表4。

5　資源量估算

5.1資源量估算方法

采用類比法與面金屬量法計算，考慮礦床的剝蝕程度及礦床間的相似度，引入剝蝕系數(shù)與相似系數(shù)(龔鵬等，2012)。類比法是利用已知典型礦床目前資源量與預測區(qū)面積與元素平均含量之積(異常規(guī)模)成正比的關(guān)系，通過類比的方法計算資源量，計算公式：

Vd=[Q預測區(qū)×(1-F預測區(qū))×Pu已知]/[Q已知×(1-F已知)]×R

(3)

面金屬量法是利用已知典型礦床目前資源量與預測區(qū)面積與元素異常平均值減去背景值之積(面金屬量)成正比的關(guān)系計算資源量，計算公式：

Vs=[P預測區(qū)×(1-F預測區(qū))×Pu已知]/[P已知×(1-F已知)]×R

(4)

式(3)、(4)中，Q已知(異常規(guī)模)為典型礦床Cu異常面積與Cu異常平均含量之積，Q預測區(qū)為預測區(qū)面積與Cu元素平均含量之積，P已知(面金屬量)為典型礦床Cu異常面積與Cu異常平均值減去背景值之積，P預測區(qū)為預測區(qū)面積與Cu元素異常平均值減去背景值之積，Pu已知為典型礦床的探明資源量，F(xiàn)已知為典型礦床剝蝕系數(shù)，F(xiàn)預測區(qū)為預測區(qū)剝蝕系數(shù)，R為最佳相似礦床相似系數(shù)，Vd為預測區(qū)類比法預測資源量，Vs為預測區(qū)面金屬量法預測資源量，R為相似系數(shù)。

2種方法計算之后，取其加權(quán)平均值(馬振東等，2010)：

V=0.6Vd+0.4Vs

(5)

5.2資源量預測結(jié)果

長江中下游成礦帶(江蘇段)銅總資源量估算結(jié)果為131.73萬t。通過地球化學綜合評價指標分為A、B、C 3個可信度等級，其中A級資源量95.42萬t，B級資源量36.31萬t，C級無相似礦床，僅作為找礦遠景區(qū)，未進行資源量預測。

表4　長江中下游成礦帶(江蘇段)部分銅礦預測區(qū)可信度分級結(jié)果

圖3　長江中下游成礦帶(江蘇段)各礦集區(qū)預測資源量(含已探明資源量)Fig.3　Predicted resource (including proven resource) amount among ore concentration areas in Jiangsu section of the middle-lower Yangtze River metallogenic belt

5.3預測結(jié)果可信度評價

礦集區(qū)銅礦成礦地質(zhì)條件決定了該區(qū)銅礦找礦潛力。預測結(jié)果是否合理可信，主要考量礦集區(qū)預測資源量大小與該區(qū)銅礦成礦地質(zhì)條件優(yōu)劣是否相當。如圖3，寧鎮(zhèn)礦集區(qū)銅礦預測資源量70.15萬t(包括已探明儲量)；寧蕪礦集區(qū)銅礦預測資源量28.93萬t(包括已探明儲量)；溧水礦集區(qū)銅礦預測資源量2.66萬t(包括已探明儲量)；宜溧礦集區(qū)銅礦預測資源量20.35萬t；蘇錫礦集區(qū)銅礦預測資源量5.29萬t(包括已探明儲量)；六合礦集區(qū)銅礦預測資源量4.36萬t。預測資源量從大到小依次為寧鎮(zhèn)—寧蕪—宜溧—蘇錫—六合—溧水，與江蘇省各礦集區(qū)銅礦成礦地質(zhì)條件優(yōu)劣排序相當，所以本次銅地球化學預測資源量合理。

6　結(jié)　論

(1) 通過深人挖掘區(qū)域化探數(shù)據(jù)，提取了大量地球化學信息，首次對長江中下游成礦帶(江蘇段)銅資源量進行了全面的地球化學定量預測，預測資源量為131.73萬t，與已探明的資源量有較大差異，說明長江中下游成礦帶(江蘇段)銅礦資源還有較大潛力。

(2) 在量化約束條件的基礎(chǔ)上，利用計算機技術(shù)和地球化學勘查新方法對長江中下游成礦帶(江蘇段)銅礦找礦預測區(qū)進行了可信度分級，提高了區(qū)域化探成果的應(yīng)用水平，為下一步工作部署提供了地球化學依據(jù)。

致謝：

論文是在“江蘇省(含上海市)礦產(chǎn)資源潛力評價”項目化探專題銅地球化學定量預測子課題成果的基礎(chǔ)上歸納總結(jié)完成的，期間得到了馬振東教授、龔鵬博士等的悉心指導，在此致以真摯的感謝！同時對參與該課題工作的人員表示衷心的感謝！

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Quantitative geochemical prediction of copper ore resources in Jiangsu section of the middle-lower Yangtze River metallogenic belt

YANG Yongbiao, HUANG Shunsheng, HUANG Jianping

(Geological Survey of Jiangsu Province, Nanjing 210049, Jiangsu, China)

This work is based on the 1∶200 000 regional geochemical survey data and medium-large scale geochemical survey data in Jiangsu Province. We adapted the GIS technique to extract geochemical information such as erosion extent, similarity and contrast value, and established a quantitative geochemical prediction model of the copper deposits in this area, in combination with different ore-prospecting models of various types of copper deposits. Furthermore, we carried out the delimitation, classification and assessment of copper ore prediction areas, which may provide basis for the deployment of copper resource exploration in this metallogenic belt.

middle-lower Yangtze River metallogenic belt; copper mine; geochemistry; prediction model; quantitative prediction; Jiangsu Province

10.3969/j.issn.1674-3636.2016.03.455

2015-12-24；

2016-01-17；編輯：蔣艷

中國地質(zhì)調(diào)查局項目“江蘇省(含上海市)礦產(chǎn)資源潛力評價”(1212010881615)

楊用彪(1984—)，男，工程師，碩士，從事地質(zhì)找礦工作，E-mail: yangybiao06@163.com

P612; P618.41

A

1674-3636(2016)03-0455-08