胡 橋，陳建平,2，田 業(yè)

(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 地球科學(xué)與資源學(xué)院，北京 100083；2.北京市國(guó)土資源信息開發(fā)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083)

0 引 言

礦產(chǎn)資源預(yù)測(cè)一直是國(guó)內(nèi)外數(shù)學(xué)地質(zhì)科學(xué)研究的前沿問題，也是世界上其他國(guó)家實(shí)現(xiàn)找礦突破及礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)的重要內(nèi)容，更是實(shí)施科學(xué)找礦勘探的重要途徑和方法[1]。 “三部式”預(yù)測(cè)方法、綜合信息礦產(chǎn)預(yù)測(cè)方法、“三聯(lián)式”地質(zhì)異常定量預(yù)測(cè)方法、成礦系列綜合信息礦產(chǎn)預(yù)測(cè)方法、非線性定量預(yù)測(cè)方法等都為當(dāng)時(shí)的找礦預(yù)測(cè)工作提供了有力的支持[2]。隨著三維技術(shù)的突飛發(fā)展，礦產(chǎn)資源預(yù)測(cè)進(jìn)入新的階段，三維地質(zhì)建模、三維空間分析、三維立體地質(zhì)填圖等研究工作的展開，從三維的角度為隱伏礦體預(yù)測(cè)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)與技術(shù)支持[3]。近年來，找礦工作的對(duì)象已逐步由早期的地表礦、淺部礦、易識(shí)別礦轉(zhuǎn)向隱伏礦、深部礦、難識(shí)別礦，找礦難度日益增大。其中利用計(jì)算機(jī)三維建模技術(shù)和地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行隱伏礦體的三維預(yù)測(cè)成為礦產(chǎn)勘查領(lǐng)域的主流趨勢(shì)[4]。

紅旗溝—深水潭金礦是東昆侖成礦帶的大型金礦床，該礦區(qū)陸續(xù)開展過1∶100萬、1∶20萬以及1∶5萬地質(zhì)調(diào)查等基礎(chǔ)研究工作，積累了豐富的地質(zhì)資料[5]。本文采用三維成礦預(yù)測(cè)的方法[6-8]，基于紅旗溝—深水潭金礦地質(zhì)背景的認(rèn)識(shí)及成礦過程的分析，構(gòu)建研究區(qū)三維地質(zhì)模型，并以成礦預(yù)測(cè)理論為指導(dǎo)，進(jìn)行找礦預(yù)測(cè)研究，實(shí)現(xiàn)找礦靶區(qū)的圈定，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行成礦預(yù)測(cè)的評(píng)價(jià)，為老礦山進(jìn)一步找礦勘查提供決策支持。

1 三維成礦預(yù)測(cè)

1.1 地質(zhì)背景

紅旗溝—深水潭金礦是東昆侖五龍溝地區(qū)規(guī)模最大的構(gòu)造蝕變巖型金礦床，處于螢石溝—紅旗溝脆韌性剪切帶及其所形成的斷裂構(gòu)造集中帶之中東段[9](圖1)。礦區(qū)由紅旗溝、黑石溝、黃龍溝和水閘東溝4個(gè)礦段組成，其中紅旗溝礦段位于Ⅶ、Ⅸ、Ⅹ號(hào)含礦破碎蝕變帶所處的紅旗溝金礦區(qū)，水閘東溝、黃龍溝和黑石溝礦段位于Ⅺ號(hào)含礦破碎蝕變帶所處的深水潭金礦區(qū)[10]。區(qū)內(nèi)出露的地層主要有古元古代金水口群(Pt1J)、新元古代青白口紀(jì)丘吉東溝組(Qbqj)、下古生代奧陶紀(jì)祁曼塔格群變火山巖組(OQb)、中元古代長(zhǎng)城紀(jì)小廟組(Chx)和大面積分布于溝谷和山前的第四系地層[11-12]。金水口群地層為一套中深變質(zhì)的有層無序變質(zhì)巖系，主要出露于紅旗溝礦區(qū)，丘吉東溝組和祁曼塔格群變火山巖組為礦區(qū)的主要地層，由于位處螢石溝—紅旗溝區(qū)域性大斷裂的延伸區(qū)(裂陷槽谷)，受后期構(gòu)造活動(dòng)和南、北兩側(cè)巖漿侵入活動(dòng)的影響，地層連續(xù)性較差，多被分割為條塊狀。中元古代長(zhǎng)城紀(jì)小廟組在區(qū)內(nèi)出露較少，僅其a巖段(Chxa)在水閘東溝Ⅺ號(hào)含礦破碎帶南側(cè)有小面積出露，該套地層與其北側(cè)上覆的青白口紀(jì)丘吉東溝組、祁曼塔格群變火山巖組地層呈斷層及不整合接觸，其南側(cè)被晚三疊世的斜長(zhǎng)花崗巖體所吞蝕[13]。構(gòu)造條件在成礦過程中起著重要的作用，Ⅶ、Ⅸ、Ⅹ、Ⅲ號(hào)近似平行且呈帶狀特征分布的斷裂控制了該礦區(qū)內(nèi)所有金礦體的產(chǎn)出與賦存，形成區(qū)內(nèi)主要的成礦格局[14]。圍巖中的金礦質(zhì)元素通過不同時(shí)期的構(gòu)造活化轉(zhuǎn)移，為金礦體的形成提供物質(zhì)來源，同時(shí)地殼深部的巖漿熱活動(dòng)通過地殼伸展運(yùn)動(dòng)為成礦過程提供了豐富的熱能，深大斷裂構(gòu)造為深部成礦物質(zhì)的運(yùn)移提供了通道，深部的含礦熱液隨著剪切帶的延伸方向運(yùn)移，并且大量的脆性斷裂相互切割，與邊部的糜棱巖結(jié)合形成天然的容礦空間，使得聚集形成的金礦元素得以保留，繼而富集成礦[15-16]。

紅旗溝礦區(qū)中Ⅶ、Ⅸ號(hào)含金構(gòu)造蝕變帶內(nèi)共圈定金礦體50余條，Ⅹ號(hào)含礦破碎蝕變帶圈出金礦體2條，巖石蝕變?yōu)榻佋颇富?、硅化、高嶺土化和黃鐵礦化及褐鐵礦化[5]。深水潭金礦主要受Ⅺ號(hào)含金構(gòu)造蝕變帶控制，共圈定金礦體129條，金礦化與晚三疊世斜長(zhǎng)花崗巖關(guān)系密切[13]。

圖1 紅旗溝—深水潭金礦區(qū)域地質(zhì)圖Fig.1 Regional geological map of Hongqigou-Shenshuitan gold deposit

1.2 三維地質(zhì)建模

三維地質(zhì)實(shí)體模型是根據(jù)二維地質(zhì)調(diào)查資料對(duì)深部成礦空間的重構(gòu)，在三維地質(zhì)建模過程中，對(duì)整個(gè)研究區(qū)采用“大化小、分合總”的建模思路，保證經(jīng)“大化小”后的任一條塊都至少有兩條地質(zhì)剖面進(jìn)行控制，在地表上采用從地質(zhì)圖件上提取的地質(zhì)界線對(duì)不同地質(zhì)體模型實(shí)體進(jìn)行地表邊界控制，使得三維地質(zhì)實(shí)體模型在俯視圖下與地質(zhì)圖所表達(dá)的信息一致，另外對(duì)于局部地區(qū)的地質(zhì)模型，依托實(shí)測(cè)地質(zhì)剖面進(jìn)行局部修正，據(jù)此來降低建模過程中的不確定性，提高三維地質(zhì)模型的可信度。

利用已有的勘探線剖面圖、中段平面圖、地形地質(zhì)資料等，應(yīng)用主流的三維地質(zhì)建模軟件SURPAC，采用剖面建模法來構(gòu)建研究區(qū)的地層模型、巖體模型、斷裂模型和礦體模型(圖2(a),(b),(c))。在構(gòu)建研究區(qū)三維地質(zhì)實(shí)體模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合研究區(qū)的范圍，選取20 m×20 m×20 m的塊體單元尺寸對(duì)研究區(qū)的三維地質(zhì)實(shí)體模型進(jìn)行塊體劃分，并以不同類型的地質(zhì)實(shí)體對(duì)塊體模型進(jìn)行約束和屬性賦值。通過不同控礦要素的三維塊體模型與已知金礦體的塊體模型進(jìn)行疊加分析，提取有利的成礦信息，形成該礦區(qū)的找礦預(yù)測(cè)模型，將控礦要素轉(zhuǎn)化為能夠被計(jì)算機(jī)識(shí)別的GIS圖層。

1.3 信息量計(jì)算

在找礦預(yù)測(cè)模型的指導(dǎo)下，采用三維信息量法[17-18]進(jìn)行三維找礦信息量計(jì)算。信息量法是由E.B.維索科奧斯特羅夫斯卡婭、N.N.恰金先后提出的[19]，該方法也是在區(qū)域礦產(chǎn)預(yù)測(cè)中經(jīng)常使用的一種非參數(shù)性的單變量的統(tǒng)計(jì)分析方法[20]。其主要是通過控礦要素在研究區(qū)內(nèi)的分布情況以及與已知金礦體的空間關(guān)系來求取每個(gè)控礦變量的信息量值，從而反映各控礦要素對(duì)隱伏礦體的影響，信息量計(jì)算結(jié)果如表1、圖2(d)所示。

2 預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)

在計(jì)算出研究區(qū)的找礦信息量后，還需要開展更詳細(xì)、更具體的預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)工作，以便科學(xué)地反映整個(gè)成礦預(yù)測(cè)的研究，從而促進(jìn)成礦預(yù)測(cè)的研究成果向礦產(chǎn)勘查的實(shí)際應(yīng)用轉(zhuǎn)化。本文在完成信息量計(jì)算后，從最優(yōu)分級(jí)評(píng)價(jià)、精度評(píng)價(jià)和結(jié)果評(píng)價(jià)三個(gè)方面，采用統(tǒng)計(jì)分析等方法實(shí)現(xiàn)信息量分級(jí)閾值的確定、數(shù)據(jù)支撐下預(yù)測(cè)區(qū)級(jí)別劃分、研究區(qū)數(shù)據(jù)及建模精度評(píng)定、找礦預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)、以及成礦預(yù)測(cè)結(jié)果的定位、定量、定概率評(píng)價(jià)等7部分工作，從而更客觀地反映三維成礦預(yù)測(cè)研究結(jié)果的有效性。

表1找礦預(yù)測(cè)模型及信息量
Table1Prospectingpredictionmodelandprospectinginformationcontents

控礦要素預(yù)測(cè)因子特征變量信息量構(gòu)造 有利構(gòu)造斷裂0 642斷裂緩沖區(qū)斷裂20m緩沖區(qū)0 491構(gòu)造交匯特征斷裂交點(diǎn)數(shù)(0 000，21 798]0 167構(gòu)造展布特征斷裂等密度(2 677，8 368]或(27 982，69 854]0 269構(gòu)造巖漿活動(dòng)中心對(duì)稱度(0 905，1 713]0 631巖漿巖巖體含礦性分析 巖體緩沖區(qū)碎裂巖0 731黑云石英片巖0 494黑云斜長(zhǎng)片麻巖0 205斜長(zhǎng)花崗巖0 130碎裂巖20m緩沖區(qū)0 581石英片巖80m緩沖區(qū)0 442斜長(zhǎng)花崗巖140m緩沖區(qū)0 131

2.1 最優(yōu)分級(jí)分析

2.1.1 信息量分級(jí)評(píng)價(jià)

圖2 紅旗溝—深水潭金礦三維地質(zhì)模型Fig.2 3D geological model of Hongqigou-Shenshuitan gold deposit1.二長(zhǎng)花崗巖；2.凝灰質(zhì)板巖；3.安山質(zhì)火山凝灰?guī)r；4.安山質(zhì)火山角礫巖；5.斜長(zhǎng)花崗巖；6.黑云石英片巖；7.花崗巖；8.綠泥石英片巖；9.花崗斑巖；10.花崗閃長(zhǎng)巖；11.英云閃長(zhǎng)巖；12.輝石巖；13.輝長(zhǎng)巖； 14.鉀長(zhǎng)花崗巖；15.閃長(zhǎng)巖；16.閃長(zhǎng)玢巖脈；17.黑云斜長(zhǎng)片麻巖；18.絹云石英片巖；19.硅質(zhì)板巖

圖3 紅旗溝—深水譚金礦找礦信息量分級(jí)評(píng)價(jià)Fig.3 Classification evaluation of Hongqigou-Shenshuitan gold deposit prospecting information contents

在通過數(shù)學(xué)模型計(jì)算得出每個(gè)預(yù)測(cè)單元的成礦有利度值(如后驗(yàn)概率值，信息量值等)之后，進(jìn)一步區(qū)分具有成礦潛力的單元(或稱成礦有利單元)和不具潛力的單元(或稱非成礦有利單元)，其實(shí)質(zhì)就是信息量分級(jí)閾值的確定[21]。閾值過大，則約束后的信息量塊體單元離散不利于預(yù)測(cè)區(qū)的圈定；閾值過小，則約束后整個(gè)研究區(qū)的塊體單元個(gè)數(shù)較多，達(dá)不到隱伏礦體預(yù)測(cè)區(qū)圈定的目的。因此開展最優(yōu)分級(jí)的評(píng)價(jià)，科學(xué)合理地確定信息量分級(jí)的閾值，是評(píng)價(jià)工作的重要內(nèi)容。對(duì)于該問題以往的研究中一般都是采用主觀概率法來確定成礦有利度閾值。本文在信息量計(jì)算的基礎(chǔ)上，采用統(tǒng)計(jì)收斂確定成礦有利度閾值方法，通過預(yù)測(cè)單元中含已知礦體的比率趨于穩(wěn)定為標(biāo)準(zhǔn)來進(jìn)行閾值劃分。

將整個(gè)數(shù)值范圍的找礦信息量值等間隔劃分?jǐn)?shù)值區(qū)間，分別統(tǒng)計(jì)不同找礦信息量數(shù)值區(qū)間內(nèi)的礦塊比(該數(shù)值區(qū)間內(nèi)的礦塊數(shù)/總礦塊數(shù))、塊體比(該數(shù)值區(qū)間內(nèi)的塊體數(shù)/總塊體數(shù))以及礦塊比/塊體比。如圖3所示，隨著信息量遞增，含礦比和塊體比曲線逐漸收斂，表明找礦信息量的計(jì)算符合統(tǒng)計(jì)規(guī)律，此外，滿足信息量要求的含礦單元塊以及總體單元塊都不斷減少，但兩者的比值(含礦濃度)不斷升高。按照含礦濃集程度曲線形態(tài)，通過礦塊比/塊體比的曲線與礦塊比、塊體比的曲線的交點(diǎn)作為找礦信息量劃級(jí)的依據(jù)，所以確定信息量≥2.851為找礦信息量第Ⅰ級(jí)，1.616<信息量<2.851為找礦信息量第Ⅱ級(jí)。

以信息量劃級(jí)后的第Ⅰ等級(jí)(信息量≥2.851)，對(duì)整個(gè)研究區(qū)內(nèi)的找礦信息量進(jìn)行塊體約束，經(jīng)信息量約束的塊體單元作為預(yù)測(cè)區(qū)圈定的依據(jù)。在不同高度層位上，找礦信息量塊體單元分布形態(tài)不同，為了真正圈定三維空間下的立體預(yù)測(cè)區(qū)，通過對(duì)約束后的信息量塊體模型在不同高度上進(jìn)行切剖面，根據(jù)切剖面后不同高度上的信息量塊體的分布形態(tài)，圈定該高度上的平面預(yù)測(cè)區(qū)，按照連續(xù)插值的建模思路，逐層連接不同層高的平面預(yù)測(cè)區(qū)，以構(gòu)建真三維形態(tài)的找礦預(yù)測(cè)區(qū)。這種方法避免了傳統(tǒng)預(yù)測(cè)區(qū)圈定在深度方向上“直上直下”的貫通連接方式，提高了預(yù)測(cè)區(qū)圈定的準(zhǔn)確性。本文共定位出4處預(yù)測(cè)區(qū)，其中紅旗溝礦段1處，水閘東溝礦段1處，黑石溝礦段1處，黃龍溝礦段1處(圖4)。

2.1.2 預(yù)測(cè)區(qū)分級(jí)評(píng)價(jià)

圈定找礦預(yù)測(cè)區(qū)，即實(shí)現(xiàn)了找礦預(yù)測(cè)的“定位”研究。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合所“定位”的預(yù)測(cè)區(qū)內(nèi)的成礦有利度信息來進(jìn)行找礦信息量數(shù)據(jù)支撐下的找礦預(yù)測(cè)區(qū)級(jí)別劃分。根據(jù)預(yù)測(cè)區(qū)“定位”的結(jié)果，統(tǒng)計(jì)每個(gè)預(yù)測(cè)區(qū)內(nèi)包含不同級(jí)別信息量的塊體單元的個(gè)數(shù)。如圖5所示，信息量高值區(qū)(信息量>3.674)只分布在黃龍溝礦段和黑石溝礦段，因此將位于黃龍溝礦段和黑石溝礦段的預(yù)測(cè)區(qū)確定為Ⅰ級(jí)找礦靶區(qū)(黃龍溝找礦靶區(qū)：Ⅰ-1，黑石溝找礦靶區(qū)：Ⅰ-2)；而紅旗溝礦段上的預(yù)測(cè)區(qū)內(nèi)所包含的信息量塊體主要分布在信息量次高區(qū)，水閘東溝所包含的信息量塊體主要分布在信息量第三級(jí)別區(qū)間內(nèi)，因此將紅旗溝礦段的預(yù)測(cè)區(qū)確定為Ⅱ級(jí)找礦靶區(qū)(Ⅱ-1)，水閘東溝礦段的找礦靶區(qū)確定為Ⅲ級(jí)找礦靶區(qū)(Ⅲ-1)。

2.2 精度分析

2.2.1 數(shù)據(jù)精度評(píng)價(jià)

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是三維成礦預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)，也是成礦預(yù)測(cè)“定概率”研究的重要方面，數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響到最終預(yù)測(cè)結(jié)果的精度和可靠性。在成礦預(yù)測(cè)研究中，由于獲取大比例尺、大深度地質(zhì)數(shù)據(jù)受到深部探測(cè)技術(shù)手段與經(jīng)濟(jì)成本的限制，研究區(qū)數(shù)據(jù)的詳細(xì)程度的差異以及基于地學(xué)數(shù)據(jù)所建立的三維模型的不確定性普遍存在，因此需要開展研究區(qū)數(shù)據(jù)及模型精度的評(píng)價(jià)。專家打分法是目前三維成礦預(yù)測(cè)研究中對(duì)資料精度定量評(píng)價(jià)常用的方法，通過設(shè)置相應(yīng)的權(quán)值來反映基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及三維模型的質(zhì)量水平。

圖4 紅旗溝—深水譚金礦找礦預(yù)測(cè)區(qū)的圈定Fig.4 Delineation of the prospecting area in Hongqigou-Shenshuitan gold deposit

圖5 紅旗溝—深水潭金礦找礦預(yù)測(cè)區(qū)分級(jí)評(píng)價(jià)Fig.5 Classification evaluation of Hongqigou-Shenshuitan gold deposit prospecting area

數(shù)據(jù)精度評(píng)價(jià)包含資料基礎(chǔ)和區(qū)域工作程度評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)單元評(píng)價(jià)3部分，根據(jù)參考文獻(xiàn)[21]中提供的專家打分法各項(xiàng)指標(biāo)，將區(qū)域內(nèi)勘探線精度賦值為0.8，區(qū)域工作程度的精度賦值為0.9，區(qū)域預(yù)測(cè)單元的精度賦值為0.6。

2.2.2 找礦預(yù)測(cè)模型評(píng)價(jià)

找礦模型是對(duì)預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)的指導(dǎo)，是研究區(qū)找礦研究工作認(rèn)識(shí)程度的反映，對(duì)找礦模型的研究直接影響著找礦預(yù)測(cè)工作的進(jìn)行及其結(jié)果[22]。找礦預(yù)測(cè)模型是在找礦模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提取成礦有利要素作為找礦預(yù)測(cè)的找礦標(biāo)志，找礦預(yù)測(cè)模型的評(píng)價(jià)是成礦預(yù)測(cè)“定概率”研究的另一方面，反映找礦預(yù)測(cè)模型在該研究區(qū)進(jìn)行成礦預(yù)測(cè)的適用性和有效性。

找礦預(yù)測(cè)模型評(píng)價(jià)即根據(jù)所建立的找礦預(yù)測(cè)模型，統(tǒng)計(jì)計(jì)算不同找礦靶區(qū)內(nèi)每個(gè)控礦有利要素中的含礦塊數(shù)、每個(gè)控礦有利要素中所含礦塊數(shù)占靶區(qū)內(nèi)總礦塊數(shù)的比率，如表2所示，在每個(gè)礦段內(nèi)以不同控礦因子中含礦塊數(shù)占靶區(qū)內(nèi)總礦塊數(shù)的比率的平均值作為找礦預(yù)測(cè)模型在不同礦段內(nèi)指導(dǎo)找礦的有效性的間接度量，以4個(gè)靶區(qū)內(nèi)的找礦預(yù)測(cè)模型有效性評(píng)價(jià)的算術(shù)平均值來反映整個(gè)研究區(qū)的找礦模型有效性程度。

2.3 結(jié)果分析

2.3.1 找礦靶區(qū)定位評(píng)價(jià)

通過找礦靶區(qū)內(nèi)包含的已知金礦體塊體單元的數(shù)量來評(píng)定找礦靶區(qū)的定位精度，分別對(duì)紅旗溝、水閘東溝、黃龍溝和黑石溝礦段內(nèi)的礦體塊數(shù)、所圈定的4處找礦靶區(qū)范圍內(nèi)的礦體塊數(shù)、各靶區(qū)中所含的塊體單元總數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，根據(jù)在各個(gè)礦段內(nèi)統(tǒng)計(jì)結(jié)果(圖6)：紅旗溝找礦靶區(qū)(Ⅱ-1)內(nèi)圈出的礦體塊數(shù)約占該礦段范圍內(nèi)已知礦塊總數(shù)的68.5%；黑石溝找礦靶區(qū)(Ⅰ-1)內(nèi)圈出的礦體塊數(shù)約占該礦段范圍內(nèi)已知礦塊總數(shù)的82.5%；黃龍溝找礦靶區(qū)(Ⅰ-2)內(nèi)圈出的礦體塊數(shù)約占該礦段范圍內(nèi)已知礦塊總數(shù)的92.5%；水閘東溝找礦靶區(qū)(Ⅲ-1)內(nèi)圈出的礦體塊數(shù)約占該礦段范圍內(nèi)已知礦塊總數(shù)的62.8%。以找礦靶區(qū)范圍內(nèi)的礦塊個(gè)數(shù)與礦塊總數(shù)的比率來表示找礦靶區(qū)定位預(yù)測(cè)的精度，本文所圈定的4處找礦靶區(qū)內(nèi)含有的礦塊總數(shù)約占整個(gè)研究區(qū)范圍內(nèi)已知礦塊總數(shù)的78%，即找礦靶區(qū)定位預(yù)測(cè)的精度為0.78。

2.3.2 預(yù)測(cè)資源儲(chǔ)量評(píng)價(jià)

資源儲(chǔ)量的評(píng)價(jià)是三維成礦預(yù)測(cè)研究中“定量”評(píng)價(jià)的結(jié)果，也是成礦預(yù)測(cè)重點(diǎn)研究的內(nèi)容之一，參考文獻(xiàn)[4]、文獻(xiàn)[21]中的資源儲(chǔ)量估算方法(公式(1))，將礦體空間形態(tài)分割成較簡(jiǎn)單的幾何形態(tài)，將礦石組分均一化，由礦體的體積、平均品位、礦石量等推算出資源儲(chǔ)量。結(jié)合青海省第一地質(zhì)礦產(chǎn)勘查院在紅旗溝—深水潭金礦中勘測(cè)的礦石密度以及品位和含礦率的結(jié)果，對(duì)所圈定的4處找礦靶區(qū)進(jìn)行資源儲(chǔ)量的估算，結(jié)果如表3所示。

表2 紅旗溝—深水潭金礦找礦預(yù)測(cè)模型評(píng)價(jià)Table 2 Evaluation of Hongqigou-Shenshuitan gold deposit prospecting prediction model

圖6 紅旗溝—深水潭金礦找礦靶區(qū)評(píng)價(jià)Fig.6 Evaluation of Hongqigou-Shenshuitan gold deposit prospecting target area

C=∑ρ×v×n×m

(1)

式中：C為研究區(qū)內(nèi)各預(yù)測(cè)礦種資源潛力，kg；v為所圈定靶區(qū)的體積，m3；ρ為區(qū)內(nèi)礦石密度，kg/m3；n為單元塊體內(nèi)各元素平均品位值，g/t；m為含礦率。

表3 預(yù)測(cè)資源儲(chǔ)量評(píng)價(jià)Table 3 Evaluation of the predicted resource reserves

2.3.3 找礦概率評(píng)價(jià)

找礦概率的評(píng)價(jià)即三維成礦預(yù)測(cè)研究中“定概率”的內(nèi)容，主要是對(duì)整個(gè)成礦預(yù)測(cè)研究可信度的定量表征，以衡量整個(gè)三維成礦預(yù)測(cè)研究結(jié)果應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐的可信度。在整個(gè)三維成礦預(yù)測(cè)研究中，影響預(yù)測(cè)結(jié)果可靠性的因素有很多，不同因素對(duì)最終預(yù)測(cè)結(jié)果的影響程度也不盡相同，因此，對(duì)找礦概率的評(píng)價(jià)應(yīng)該是各類影響因子綜合作用的結(jié)果，參考前人在找礦預(yù)測(cè)研究中選取的評(píng)價(jià)因子及各評(píng)價(jià)因子所對(duì)應(yīng)的權(quán)重值[21]，本文結(jié)合專家打分權(quán)重法，從研究區(qū)的資料基礎(chǔ)、工作程度、預(yù)測(cè)單元、找礦模型以及最終的定位結(jié)果5個(gè)方面來計(jì)算找礦概率(公式(2))，對(duì)整個(gè)三維成礦預(yù)測(cè)的可信度進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。如表4所示，經(jīng)計(jì)算得到該研究區(qū)內(nèi)的找礦概率值約為73.5%，表示在該區(qū)進(jìn)行的找礦預(yù)測(cè)研究結(jié)果的可信度為73.5%。

(2)

表4 找礦概率評(píng)價(jià)Table 4 Evaluation of prospecting probability

3 結(jié) 論

(1)運(yùn)用三維地質(zhì)建模技術(shù)建立了紅旗溝—深水潭金礦的三維地質(zhì)實(shí)體模型，并利用找礦信息量方法圈定了4個(gè)找礦有利靶區(qū)，其中黃龍溝、黑石溝找礦靶區(qū)為Ⅰ級(jí)找礦靶區(qū)，水閘東溝找礦靶區(qū)為Ⅲ級(jí)找礦靶區(qū)，紅旗溝找礦靶區(qū)為Ⅱ級(jí)找礦靶區(qū)。經(jīng)估算礦區(qū)的金礦資源儲(chǔ)量約為165 t，總體來說該礦區(qū)找礦潛力較大。

(2)黃龍溝Ⅰ-1找礦靶區(qū)應(yīng)該重點(diǎn)勘查斷裂及巖體的邊部區(qū)域，另外地表找礦在該礦段也具有很大潛力；黑石溝Ⅰ-2找礦靶區(qū)應(yīng)側(cè)重于已知礦體的邊部、向東西兩側(cè)布設(shè)勘查工程，重點(diǎn)勘查；水閘東溝Ⅲ-1找礦靶區(qū)主要圍繞礦段內(nèi)已知礦體向西側(cè)延伸、向深部延伸；紅旗溝Ⅱ-1靶區(qū)應(yīng)該重點(diǎn)對(duì)主干斷裂邊部區(qū)域進(jìn)行重點(diǎn)勘查，這些地區(qū)的找礦前景優(yōu)越。

(3)將三維成礦預(yù)測(cè)研究分為三維找礦預(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)獨(dú)立兩部分，從最優(yōu)分級(jí)分析、精度分析和結(jié)果分析三個(gè)方面，采用統(tǒng)計(jì)分析等方法實(shí)現(xiàn)信息量分級(jí)閾值的確定、找礦靶區(qū)的級(jí)別劃分、研究區(qū)數(shù)據(jù)精度評(píng)定、找礦預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)、找礦預(yù)測(cè)結(jié)果的定位、定量、定概率評(píng)價(jià)等7部分評(píng)價(jià)，豐富了以往三維成礦預(yù)測(cè)中預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)的研究?jī)?nèi)容，更科學(xué)、更客觀地反映了三維成礦預(yù)測(cè)研究結(jié)果的可靠性與真實(shí)性。

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