龔晶晶,楊劍洲,馬生明,蘇磊

(中國地質(zhì)科學院地球物理地球化學勘查研究所 自然資源部地球化學探測重點實驗室， 河北 廊坊 065000)

0 引言

勘查地球化學數(shù)據(jù)信息提取是礦產(chǎn)勘查和礦產(chǎn)資源定量預測與評價中最為關(guān)鍵的一環(huán)。然而，地球化學數(shù)據(jù)往往包含大量的下伏基巖、地理環(huán)境等信息，這些信息會對礦產(chǎn)勘查和礦產(chǎn)資源定量預測與評價工作產(chǎn)生干擾[1]。因此剔除這些背景信息進而準確提取礦致地球化學異常成為了勘查地球化學工作者一直以來的追求[2]。因子分析是研究元素共生組合的有效方法，可以實現(xiàn)不同地球化學背景的劃分，能夠反映區(qū)域成礦地質(zhì)背景，揭示成礦元素及其元素組合的空間變化特征[3-5]。反映成礦作用的因子能夠有效避免或降低背景及其他隨機因素的影響，比傳統(tǒng)的單元素或多元素組合更有意義。

成礦過程通常在較短的時間或空間間隔內(nèi)產(chǎn)生巨大能量釋放或物質(zhì)的超常富集和堆積[6]。這個過程中元素的富集、貧化具有復雜的非線性特征[7]。近些年，基于這種非線性特征的分形—多重分形模型被提出并被廣泛的應用于地球化學信息提取工作中，針對地球化學異常和礦化帶的識別應用效果突出[8-16]。研究者提出了多種不同的分解異常和背景的分形模型，如：數(shù)量—尺度(N-S)模型[17]、濃度—面積(C-A)模型[8]、周長—面積(P-A)模型[18]、濃度—距離(C-D)模型[10]、頻率—面積(S-A)模型[19]，并且結(jié)合因子分析和分形分析在不同類型的地球化學勘查工作進行了找礦預測，取得了較好的應用效果[20-22]。

基于此，筆者利用C-A分形分析對內(nèi)蒙古黑鷹山地區(qū)地球化學數(shù)據(jù)進行信息提取，討論了因子分析中主要礦化因子的多重分形特征及找礦應用效果。

1 研究區(qū)概況

工作區(qū)位于內(nèi)蒙古自治區(qū)額濟納旗西部，西鄰新疆，南鄰甘肅，地處哈薩克斯坦和塔里木兩大板塊交匯部位，處于東七一山火山弧(圖1)。工作區(qū)巖漿巖發(fā)育，覆蓋面積大于65%，其中二長花崗巖侵位年齡為早石炭紀，其余侵入巖體均為晚泥盆紀。出露的主要地層為公婆泉群斜長角閃巖、角閃斜長變粒巖夾大理巖，區(qū)域上公婆泉群地層為多個已知礦床的賦礦地質(zhì)體[23-24]，普遍認為是最為有利找礦的地質(zhì)體。在工作區(qū)東西兩側(cè)出露白堊系粗砂巖以及第四系覆蓋物(圖中未標注)，其中白堊系粗砂巖分布面積最大，但固結(jié)程度一般較差，抗風化能力較弱，地貌上主要表現(xiàn)為平灘，地勢較低，其地表物質(zhì)主要為中遠距離運積物，一般認為是不含礦地層。區(qū)內(nèi)主要發(fā)育NW向和SN向兩組斷裂構(gòu)造，NW向斷裂規(guī)模較大，明顯切割上奧陶統(tǒng)—下志留統(tǒng)的公婆泉群地層。

2 數(shù)據(jù)與分析方法

2.1 樣品采集與分析

工作區(qū)屬戈壁荒漠景觀區(qū)，年降雨量(60～120 mm)遠低于蒸發(fā)量(2 700～3 200 mm)，干燥多風，植被稀少，屬典型的大陸性干旱氣候。依據(jù)前人研究建議，工作方法確定為巖屑地球化學測量[25-26]：采樣平均密度為8～9個/km2，在白堊系地層出露區(qū)、第四系覆蓋區(qū)不進行采樣，樣品加工粒級0.9～4.75 mm(-4～20目)，采樣層位為C層，采樣深度15～40 cm，采樣物質(zhì)要求為原地或近距離搬運風化物。此種采樣方法一是可確保樣品與下伏母巖的繼承性，降低風成沙、鈣積層以及鹽堿層的影響；二是增大樣品的代表性，以揭示更多的地質(zhì)信息、礦化線索。

樣品分析測試工作由中國地質(zhì)科學地球物理地球化學勘查研究所中心實驗室承擔，10個元素(Ag、As、Bi、Cd、Cu、Mo、Pb、Sb、Sn、Zn)的分析方法及檢出限符合《地球化學普查規(guī)范(1∶50 000)》要求，并對所有的分析工作使用重復樣、重分析樣、標準樣進行監(jiān)控，準確度、精密度等各項監(jiān)控指標均滿足規(guī)范要求。本次工作獲得數(shù)據(jù)值全部高于檢出限，不會影響地球化學數(shù)據(jù)的方差統(tǒng)計[27]。

2.2 因子分析

因子分析的主要目的是從多元數(shù)據(jù)中提取少量的共性因子，并用以描述整體信息[28]。通過共性因子可以確定元素與成巖成礦的共生關(guān)系，并可利用因子得分揭示元素組合與地質(zhì)體(地層、侵入巖、礦體)的關(guān)系[3-4,29]。因子分析的步驟包括確定因子載荷、進行因子旋轉(zhuǎn)和計算因子得分，其中初始因子載荷矩陣不是唯一的，因子的意義往往是模糊的。因此，初始荷載矩陣需要旋轉(zhuǎn)才能得到更實用的公共因子。因子分析通常假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)或?qū)ΨQ分布，然而地球化學數(shù)據(jù)被證明往往并不服從正態(tài)分布[30-31]。在本文中，首先對地球化學數(shù)據(jù)集進行自然對數(shù)變換，以降低超低含量及超高含量點對于因子分析準確度的影響[32]，然后在SPSS v.24軟件中進行因子分析，得到特征值大于1的主要因子，并最終確定元素組合及因子得分。

圖1 黑鷹山地區(qū)區(qū)域地質(zhì)簡圖(a)及采樣點位置(b)

2.3 分形分析

分形模型可以有效地反映不同階段或不同背景下地球化學場分布模式，能夠幫助解析地質(zhì)、地球化學、成礦作用之間的空間關(guān)系。Cheng等[8]提出的濃度—面積(C-A)模型可以有效的從區(qū)域地球化學場中分解出地球化學背景場、異常場。C-A分形模型公式表述如下[8]：

A(ρ≤ν)∝ρ-α1；A(ρ>ν)∝ρ-α2

其中，A(ρ≤ν)和A(ρ>ν)分別表示小于(等于)或大于含量值(ρ)的地球化學場的面積(A)；α1和α2表示分維數(shù)(特征指數(shù)，characteristic exponents)。不同的ρ含量段中，面積A(ρ≤ν)和A(ρ>ν)均遵循冪律關(guān)系，即在雙對數(shù)圖中表現(xiàn)為多段線性特征，并可用最小二乘法擬合。面積A之間的這些不同斜率的線性段反映了不同的分形模式，可能代表了不同的巖石或礦化分區(qū)。在本文中，C-A分形模型被應用于分解致礦因子的因子得分地球化學場，分解出了公婆泉群的高背景場及銅礦化蝕變異常場。

3 數(shù)據(jù)結(jié)果與討論

北山地區(qū)公婆泉地層往往是銅礦找礦有利地質(zhì)體，尤其是在工作區(qū)南側(cè)公婆泉地層中已發(fā)現(xiàn)了一處銅多金屬礦床，所以銅礦是本區(qū)域的重點找礦方向，以下對工作區(qū)Cu的地球化學分布進行重點介紹。Cu含量對數(shù)值直方圖呈近對稱雙峰形(圖2b)，顯示其存在差異顯著的多母體疊加特征[33]，但其分形特征并不顯著(圖2c)。為避免網(wǎng)格化差值過程中數(shù)據(jù)產(chǎn)生的偏倚，以每個0.25 km2的采樣小格內(nèi)的均值代表采樣小格元素值繪制地球化學斑圖(圖2a)。在公婆泉地層出露地段，Cu含量最高，普遍大于63×10-6，在花崗閃長巖中含量較低，普遍低于8.3×10-6?？梢?，研究區(qū)Cu分布主要受到地質(zhì)體單元控制。

圖2 黑鷹山地區(qū)Cu地球化學異常分布圖(a)、直方圖(b)和濃度—數(shù)量雙對數(shù)圖(c)

3.1 因子分析

利用基于主成分的R型因子分析對10個元素的地球化學數(shù)據(jù)進行了分析(KMO值0.733，并通過了巴特利特球形檢驗)，共提取特征值大于1的因子3個，累積方差解釋率58.572%(表1)，因子載荷矩陣使用凱撒正態(tài)化最大方差法進行了旋轉(zhuǎn)(表2)，并計算每個樣品的每個因子得分。特征值代表了因子的方差，顯示了因子的重要性，本文中依據(jù)特征值大于1選取3個因子，從地球化學的角度說，即選擇了較強烈的成礦作用、區(qū)域地質(zhì)背景等影響更大的因子，而忽略了諸如次生元素遷移、弱成礦作用、局部地質(zhì)作用過程等影響相對小的因子，因此未從總體累積方差解釋率方面考慮。

依據(jù)表2，各因子的組成為：F1-Zn、Cd、(Cu)；F2-Ag、Mo、Cu、Bi；F3-Sn、As、Pb、Sb。其中F1因子方差解釋率為22.526%，為最主要因子，因子中包含成礦元素Zn，但未包含通常與其共同代表中溫硫化物階段的元素Pb，表明在該因子中Pb并不反映熱液礦化識別過程，而Zn容易以類質(zhì)同象形式進入鐵鎂硅酸鹽礦物(輝石、角閃石，尤其是黑云母)及鐵的氧化物中[34]，所以Zn在基性巖或暗色礦物含量高的巖石中含量也較高；Cd性質(zhì)與Zn相似，地球化學行為相近，常與Zn發(fā)生類質(zhì)同象，所以推測該因子為基性巖因子，主要體現(xiàn)巖石背景與地球化學元素之間的關(guān)系。F2因子方差解釋率為18.480%，包括熱液成礦作用過程中高溫階段特征元素Mo、Bi，中溫階段特征元素Cu，低溫階段特征元素Ag，所以推測該因子為礦化指示因子，可作為反映研究區(qū)礦化蝕變程度的綜合指標。F3因子方差解釋率為 17.566%，As、Sb為低溫元素組合，屬半金屬兩性元素，在低溫下具有相似的地球化學行為，遷移能力強，主要分布于酸性侵入巖體外圍，Pb、Sn也主要與侵入巖體相關(guān)，推測該因子與中酸性侵入巖相關(guān)。

表1 因子分析的特征值和總方差解釋率

表2 因子分析正交旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣

注：提取方法為主成分分析法；旋轉(zhuǎn)方法為凱撒正態(tài)化最大方差法；旋轉(zhuǎn)在6次迭代后已收斂。

每個樣本按照最高因子得分值對應的因子類型進行賦值，每個類別對應一個特定類型元素的組合，代表某種類型的地球化學劃分。本次研究依據(jù)因子得分，將研究區(qū)劃分了3個子區(qū)(圖3)。F1因子分區(qū)主要與公婆泉群斜長角閃巖以及晚泥盆紀輝長巖對應，主要反映了基性巖地球化學背景特征。F2因子分區(qū)較為零散，一是在公婆泉群地層外圍形成零散點，推測這是由于公婆泉群成礦元素高背景引起；二是形成兩處成片區(qū)(圖3中a、b區(qū))，推測反映了熱液成礦過程。F3因子面積最大，與研究區(qū)中酸性侵入巖位置吻合，反映了中酸性侵入巖的地球化學背景特征。因子分析結(jié)果較好的對多元地球化學場進行了分解，提取了其中的礦化指示因子F2。

3.2 分形分析與找礦預測

前文分析得出F2因子為反映成礦過程的因子，可以作為指示找礦前景的綜合性指標。在C-A多重分形的基礎(chǔ)上，選取F2因子進行找礦預測信息提取。F2因子得分的直方圖顯示其呈近對稱分布(圖4)，有超過一半的值小于0。為避免后續(xù)對數(shù)計算中存在負值，對F2因子得分進行變換(數(shù)值統(tǒng)一“加3”，而不改變其分布特征，下文中涉及的F2因子得分均經(jīng)過了此變換)。經(jīng)過變換后，F(xiàn)2因子得分最小值為0.94，中位數(shù)為2.82，最大值為24.17。依據(jù)C-A模型繪制了面積—F2因子得分雙對數(shù)圖(圖5)，顯示F2因子得分可以用4條直線進行擬合，在空間上反映了存在4個無標度區(qū)間。計算得出F2因子得分4個無標度區(qū)間分形維數(shù)方程：

圖3 黑鷹山地區(qū)巖屑測量元素因子得分地球化學分區(qū)

圖4 F2因子得分直方圖

第一段(f<2.57)的線段斜率最低(-0.0532)，表明面積幾乎不隨因子得分變化，反映了極低成礦潛力的背景區(qū)，其擬合優(yōu)度較低(R2=0.43)，主要由于低成礦潛力的背景區(qū)反而容易受到隨機因素的影響而出現(xiàn)偏移點。第二段(2.57≤f<3.31)擬合優(yōu)度為0.99，相關(guān)性顯著，擬合程度高，較大的斜率(-8.2313)表明隨著因子得分升高,面積迅速降低，主要反映復雜的地質(zhì)背景(地質(zhì)過程)及找礦潛力小。第三段(3.31≤f<6.03)擬合優(yōu)度0.99，斜率(-3.969 1)相對第二段低，表明面積隨因子得分變化速率降低，反映地質(zhì)背景、地質(zhì)過程趨于單一，為高背景區(qū)。第四段(f≥6.03)，擬合優(yōu)度0.96，斜率較低(-1.562 7)，因子得分較高，而面積較小，反映了高找礦潛力的異常區(qū)。

圖5 面積—F2因子得分雙對數(shù)圖

依據(jù)多重分形劃分的4個無標度區(qū)間繪制了F2因子得分圖(圖6)。極低成礦潛力區(qū)(f<2.57)分布較零散，在不同地質(zhì)體單元中均有分布，而與地質(zhì)背景關(guān)系較小。此外，極低成礦潛力區(qū)在Cu含量較高的輝長巖體中也有分布，表明F2因子得分受單元素地球化學場分布影響較低。背景區(qū)(2.57≤f<3.31)分布范圍較大，約占全區(qū)面積71%，主要分布于除公婆泉群地層外的地質(zhì)體中，表明這些區(qū)域成礦元素組合較差，且這些地質(zhì)體中元素富集程度普遍較低，所以這些區(qū)域為找礦潛力較小的背景區(qū)。高背景區(qū)(3.31≤f<6.03)主要分布于公婆泉群地層中。公婆泉群地層是北山地區(qū)有利成礦地質(zhì)體，公婆泉銅礦等礦床均產(chǎn)出于公婆泉群地層中。區(qū)域內(nèi)公婆泉地層普遍具有較高的元素背景值，本工作區(qū)也是如此，而高背景往往又不利于地球化學異常的準確圈定。F2因子得分結(jié)果也顯示公婆泉群地層具有較好的成礦元素組合，具有非常有利的成礦地球化學條件。這種高背景區(qū)在礦產(chǎn)勘查工作中需要引起重視，同時地球化學勘查工作也需要降低這種高背景區(qū)對異常信息提取工作的干擾。高找礦潛力區(qū)(f≥6.03)面積較小，僅約4.4 km2，主要分布于3個區(qū)域(圖6中a、b、c區(qū))，均位于公婆泉群地層中，在高背景區(qū)的基礎(chǔ)上進一步縮小了找礦目標區(qū)域，其中圖6的a、c區(qū)位于Cu的高值區(qū)，圖6的b區(qū)位于Cu的中值區(qū)，在后續(xù)檢查驗證過程中，均發(fā)現(xiàn)了不同程度的礦化蝕變。圖6中a區(qū)在地表檢查過程中發(fā)現(xiàn)，在公婆泉群斜長角閃巖中出露大量NE向石英脈，在石英脈中可見強烈的孔雀石化、褐鐵礦化、磁鐵礦化。圖6中c區(qū)經(jīng)后續(xù)工作在地表發(fā)現(xiàn)了孔雀石化、褐鐵礦化，但規(guī)模較小，不具有進一步找礦意義。

圖6中b區(qū)的地球化學剖析圖顯示(圖7)，該區(qū)域元素富集程度一般。Ag高濃度點僅2個，均位于公婆泉地層與二長花崗巖接觸帶附近；Mo高濃度點2個，位置與Ag相同；Cu高濃度點3個，其中2個與Mo高值點重合，此外在細粒輝長巖中表現(xiàn)為高背景；Bi僅在Cu、Mo高值點處出現(xiàn)1個高值點。所以圖6中b區(qū)的地球化學異常較弱，僅存在1～2個地球化學高值點，但元素組合特征較好，多個元素均出現(xiàn)了異常。F2因子高得分在此處集中且連片出現(xiàn)，顯示具有較大找礦潛力，據(jù)此開展了檢查工作。在地表檢查中，發(fā)現(xiàn)了NW向矽卡巖化、硅化帶(圖8a)，進一步的大比例尺勘查過程中，發(fā)現(xiàn)了化探Cu、Ag、Mo等元素異常，以及大功率激電中梯異常。經(jīng)過探槽揭露(圖8b)發(fā)現(xiàn)了規(guī)模較大的孔雀石化、褐鐵礦化、黃鐵甲礬化等礦化蝕變現(xiàn)象(圖8c、d)，取得了非常好的找礦效果,并驗證了本次工作圈定的礦致地球化學異常。

圖6 基于C-A分形模型的F2因子得分

a—地質(zhì)圖；b—Ag點位符號異常圖；c—Mo點位符號異常圖；d—Cu點位符號異常圖；e—Bi點位符號異常圖；f—F2因子得分圖；異常下限(A)以全工作區(qū)數(shù)據(jù)剔除離群值后取信度系數(shù)1.6確定；Ag、Mo、Cu、Bi 4級色階分別代表背景(4A)

圖8 圖6中b區(qū)礦化蝕變露頭照片

4 結(jié)論

由于受到不同地質(zhì)過程的控制，研究區(qū)地球化學場呈現(xiàn)出復雜的疊加特征。本文結(jié)合因子分析和C-A多重分形模型，對研究區(qū)地球化學場進行了研究,提取了主要反映成礦作用過程的F2因子，并基于C-A多重分形模型對F2因子進行了分解，提取出了高找礦前景的區(qū)域，最終的找礦勘查工作驗證了本次找礦預測成果。

1) 以Cu為例，研究區(qū)元素地球化學場具有復雜的多母體疊加特征，元素分布顯著的受到地質(zhì)體單元的控制。

2) 10個元素的因子分析提取特征值大于1的因子3個，F(xiàn)1因子主要指示基性巖石，F(xiàn)2因子指示Cu等元素的礦化作用，F(xiàn)3因子指示中酸性侵入巖。因子得分地球化學分區(qū)圖也驗證了上述結(jié)論，其中F2因子可作為研究區(qū)主要成礦作用過程的綜合指標。

3) F2因子得分的C-A多重分形分析表明，F(xiàn)2因子得分—面積雙對數(shù)曲線可用4條線段進行擬合，反映了研究區(qū)F2因子得分具有多重分形特征。根據(jù)劃分出的4個無標度區(qū)間，將F2因子劃分為無找礦潛力背景區(qū)、背景區(qū)、高背景區(qū)以及高找礦潛力區(qū)，其中高背景區(qū)主要對應公婆泉群地層，高找礦潛力區(qū)分布于3個區(qū)域。

4) 針對3處高找礦潛力區(qū)開展了檢查驗證工作，均在地表發(fā)現(xiàn)了不同規(guī)模的礦化蝕變現(xiàn)象，其中圖6b區(qū)取得了較好的找礦成果，進一步找礦潛力巨大。