耿瑞瑞，范洪海 **，孫遠強，夏宗強，孫雨鑫，俞嘉嘉，陳東歡

（1 核工業(yè)北京地質(zhì)研究院，北京 100029；2 東華理工大學，江西南昌 344001）

隨著地表礦產(chǎn)已消耗殆盡，尋找隱伏礦產(chǎn)的任務越來越迫切，由于傳統(tǒng)二維找礦技術的局限性，給找礦勘查帶來難度，因此，地質(zhì)勘查領域迎來了新的挑戰(zhàn)，需要引入新方法、新技術。近幾年隨著“數(shù)字地球”理念的提出以及實踐的深化(Gore，1998)，對地球深部探索更加深入，傳統(tǒng)的二維圖件受維數(shù)限制，對地質(zhì)體、斷層以及礦體之間的空間耦合關系不易表達清晰，三維地質(zhì)建模(Houlding，1994)則彌補其弊端，其以計算機為平臺實現(xiàn)三維可視化(Smirnoff et al.，2008；Kostic et al.，2007；Sprague et al.，2006)，由此三維地質(zhì)建模技術得到廣泛應用。三維可視化技術獲得突飛猛進的發(fā)展，并在數(shù)學地質(zhì)領域中得到越來越廣泛地應用。在地質(zhì)勘查領域，傳統(tǒng)的數(shù)字定量評價體系是基于二維的地質(zhì)資料信息，在信息提取和融合等方面存在缺陷。

在尋找深部盲礦體方面，基于三維可視化-定量預測技術的三維地質(zhì)建模技術是基礎（陳建平等，2007），更是核心，關系到預測結果的可靠性。三維地質(zhì)模型是多種信息數(shù)據(jù)的集合體，是地質(zhì)體數(shù)字化的表達過程，主要包括地質(zhì)、地球化學、地球物理、鉆孔等，其目的是構建數(shù)字化的礦床模型(Wang et al., 2011a;Yang et al., 2017)，實現(xiàn)三維可視化，并為地質(zhì)變量的多參數(shù)疊加分析提供基礎模型，為深部礦產(chǎn)定量預測提供基礎。

本文以苗兒山礦田豆乍山地區(qū)的沙子江鈾礦床為研究對象，利用GOCAD 軟件，建立該礦區(qū)三維地質(zhì)模型，結合前人總結的成礦地質(zhì)條件和控礦要素(李嫵巍，2016)，通過三維空間屬性場的信息分析提取，建立定量預測模型（向杰等，2020），基于三維信息量法計算成礦有利區(qū)間（史蕊等，2014），并圈定找礦有利靶區(qū)，以期對下一步鈾礦勘查工作部署提供依據(jù)。

1 研究區(qū)地質(zhì)概況

沙子江鈾礦床屬華南地區(qū)典型的花崗巖型鈾礦田-苗兒山鈾礦田(石少華等, 2010)，其大地構造位置處于華南揚子板塊江南被動陸緣隆起帶南緣，屬于苗兒山-越城嶺花崗巖穹窿構造西翼中段(圖1)。苗兒山-越城嶺花崗巖穹窿構造經(jīng)歷了復雜的地質(zhì)構造運動和成礦作用，先后經(jīng)歷了加里東期、印支期和燕山期3 個重要的發(fā)展階段(馮國玉等，2009)，形成不同期次的花崗巖，成為中國南嶺鈾多金屬成礦帶中的重要礦區(qū)。礦田范圍內(nèi)圍繞豆乍山巖體和張家?guī)r體分布著較多的鈾礦床（郭春影等，2020)，如豆乍山地區(qū)發(fā)育向陽坪、沙子江、雙滑江及孟公界等鈾礦床，張家地區(qū)發(fā)育張家、乍古田等鈾礦床。

沙子江鈾礦床位于豆乍山巖體西南部，其地質(zhì)構造位置位于加里東期花崗巖為主體的苗兒山復式巖體中段，印支期香草坪花崗巖體(γ51)與豆乍山花崗巖體(γ51-2)的內(nèi)外接觸帶附近。礦床范圍內(nèi)主要發(fā)育巖漿巖，無地層出露，巖漿巖均為酸性侵入巖，巖性分別為印支期的灰色中粒似斑狀黑云母花崗巖、灰白色中粒二云母花崗巖，呈侵入接觸關系(圖2)，豆乍山巖體w(U)較高，白云母蝕變和堿交代作用強烈，可提供豐富鈾源。

區(qū)內(nèi)構造發(fā)育，按展布方向分為北北東向和北東向構造斷裂帶組，其中已發(fā)現(xiàn)3 組直接含礦的構造斷裂帶，主要為 8 號帶(F800～F810)，其次為 7 號帶(F700～F710)和 6 號帶(F600～F610)，構造帶長數(shù)千米，一般寬0.5～15 m，構造帶內(nèi)發(fā)育硅化碎裂花崗巖。礦體主要賦存在豆乍山巖體內(nèi)部及與香草坪巖體的接觸帶附近，多呈脈狀、扁豆狀及透鏡狀，其產(chǎn)狀與所賦存的斷裂構造帶的產(chǎn)狀基本一致，明顯沿構造帶展布，分布在硅化斷裂帶產(chǎn)狀變異、分支復合次級斷裂發(fā)育部位。礦體往往在相近的高程，同時出現(xiàn)在不同的含礦帶上，并略向下盤帶側(cè)伏，礦體均為隱伏礦體。

2 三維成礦預測

2.1 成礦模式

沙子江礦床所處的大地構造位置以及多期次的巖漿活動，為其鈾成礦提供了有利的成礦條件。礦體的賦礦巖石是印支期的香草坪巖體和豆乍山巖體，以豆乍山巖體為主，其中香草坪巖體的平均w(U)為 7×10-6～13×10-6，豆乍山巖體平均w(U)為 17×10-6～23×10-6（王正慶，2018），豆乍山巖體相對于香草坪巖體而言，其鈾成礦潛力更大。

礦床內(nèi)的NNE-NE 向的3 組含礦斷裂帶為控礦斷裂——天金斷裂的次級斷裂構造，含礦斷裂帶內(nèi)發(fā)育花崗碎裂巖，蝕變發(fā)育，嚴格控制礦體的產(chǎn)狀和規(guī)模。控礦斷裂和含礦斷裂為鈾成礦提供了物質(zhì)運移通道以及沉淀、保存的場所。由大氣降水和深部熱源組成的成礦流體使富鈾花崗巖中的鈾源在氧化的條件下發(fā)生活化遷移，上升的過程中降壓去氣（CO2）最終沉淀于構造斷裂帶內(nèi)（王正慶，2018）。

圖1 苗兒山地區(qū)大地構造位置(a)及鈾成礦區(qū)地質(zhì)簡圖(b,據(jù)石少華等，2010)Fig.1 Geotectonic location(a)and simplified geological map of Miaoershan（b,after Shi et al.,2010）

2.2 找礦模型

根據(jù)沙子江鈾礦床的成礦地質(zhì)背景、成礦模式以及找礦標志，建立其找礦模型（表1），主要有巖體、構造以及地球物理異常3 個方面。沙子江礦區(qū)范圍內(nèi)僅出露印支早期、印支晚期花崗巖體，因此巖體是該礦床的賦礦巖石，通過分析對比各巖體與礦體的空間耦合性，其特征主要表現(xiàn)在較強的空間含礦性以及巖體影響范圍，最終確定成礦有利巖體。構造是控礦最重要的因素，與成礦關系最為密切（圖3），通過確定其最佳緩沖距離，建立緩沖區(qū)模型。地球物理異常主要是由伽馬偏高場等值線和210Po 偏高場等值線圖確定的，與礦化在地表的耦合性較好。

2.3 三維地質(zhì)建模

2.3.1 建模方法

本文建模使用的SKUA-GOCAD 軟件，其前身是GOCAD(Geological Object Computer Aided De‐sign)，由法國的Nancy 大學開發(fā)，是受國際認可的三維建模軟件，其分析及解譯功能十分強大，可應用于采礦、石油勘查、地球物理勘查、地質(zhì)工程等領域(楊志華等，2012)，利用離散光滑插值方法(DiscreteSmooth Interpolation)(Mallet 1992;1997)模擬地下復雜的地質(zhì)現(xiàn)象，意在離散的數(shù)據(jù)點間建立網(wǎng)絡連結，按已知點滿足的約束條件求解未知點的值，不受限于空間維數(shù)的限制，最終形成光滑曲面。

圖2 沙子江鈾礦床地質(zhì)簡圖（據(jù)李嫵巍等，2011）Fig.2 Simplified geological map of the Shazijiang uranium deposit（after Li et al.,2011）

三維地質(zhì)建?？扇诤隙嘣獢?shù)據(jù)(何紫蘭等，2018；高樂等，2017; 孫岳等，2013)，如地質(zhì)、地球物理、地球化學、工程鉆探等，其準確性依賴于數(shù)據(jù)的精度。建模流程主要包括以下4 個步驟：①數(shù)據(jù)準備：地質(zhì)數(shù)據(jù)庫，鉆孔、巖性、樣品分析數(shù)據(jù)；二維剖面圖、地質(zhì)圖等；②數(shù)據(jù)預處理：先在MapGis 中進行影像校正，圖像矢量化，三維轉(zhuǎn)換；③數(shù)據(jù)提取：提取鉆孔信息，包括定位、測斜、巖性及樣品分析數(shù)據(jù)信息；解譯并提取勘探線剖面中的巖體及斷裂等地質(zhì)信息；④結構模型：構造-巖體模型：分析巖體之間的接觸關系，厘定斷層之間的主次及接觸關系，通過離散光滑插值DSI 方法，構建三維地質(zhì)模型。

2.3.2 三維地質(zhì)模型

根據(jù)沙子江鈾礦床的基礎地質(zhì)資料以及勘探成果資料等建立鈾礦床的地形地貌、巖體、斷層、礦體等三維模型。建模資料主要包括：①沙子江礦床1∶5000 的地質(zhì)圖；② 34 幅 1∶1000 的勘探線剖面圖；③188 個鉆孔（定位表、測斜表、巖性表、品位化驗數(shù)據(jù)），總鉆探工作量76303.017 m，化驗樣品數(shù)據(jù)373個，其中257個大于邊界品位0.03%。

圖3 沙子江鈾礦床成礦模式示意圖（據(jù)核工業(yè)北京地質(zhì)研究院，2020）Fig.3 Metallogenic model of the Shazijiang uranium deposit（modified after Beijing Research Institution of Uranium Geology,2020)

表1 沙子江鈾礦床找礦模型Table1 Prospecting model of the Shazijiang uranium deposit

（1）數(shù)據(jù)庫模型

鉆孔數(shù)據(jù)庫模型(圖3)是構建三維模型的重要數(shù)據(jù)，主要來源于勘探階段。主要內(nèi)容包括：Wellname(鉆孔名稱)、X(東坐標)、Y(北坐標)、Z(高程)、最大孔深(Max_depth)、Amizuth(傾向)、Dip( 傾 角)、depth( 孔 深)、maker( 巖 性)、化 驗 數(shù) 據(jù)(grade)等。

（2）地形地貌模型

地形地貌模型的建立直觀清晰的表達地表的高低起伏的狀態(tài)，利用地形等高線建立DEM，相較于二維等高線圖，三維地形圖在表達地質(zhì)信息方面更直觀豐富，從圖4a 可以看出，地表的溝谷、山峰一目了然。

（3）巖體模型

研究區(qū)范圍內(nèi)出露的巖漿巖均為酸性侵入巖，主要是印支期的早期香草坪巖體(γ51)和晚期的豆乍山巖體(γ51-2)。香草坪巖體分布在研究區(qū)南部（圖2），巖性為中粒似斑狀黑云母花崗巖。豆乍山巖體分布在中北部，巖性為中粒二云母花崗巖，巖石致密堅硬，2 種巖體呈侵入接觸關系（圖4b）。

（4）斷裂模型

區(qū)內(nèi)構造發(fā)育，含礦構造主要為北北東-北東向構造帶組，從南至北分別為8號帶、7號帶、6號帶（圖4c），帶內(nèi)以碎裂花崗巖為主，局部有構造角礫巖，蝕變發(fā)育，帶內(nèi)的斷裂在深部出現(xiàn)分支復合現(xiàn)象。據(jù)鉆探工程資料顯示，斷裂在深部比較穩(wěn)定，且在鉆孔控制的范圍內(nèi)，均有向深部延伸的趨勢，所以此次建模時根據(jù)斷裂的傾向方向向下延伸近400 m，達到標高0 m 以淺的位置，目的是擴大建模深度，尋找隱伏礦體的有利賦存空間。

（5）已知礦體模型

研究區(qū)內(nèi)發(fā)現(xiàn)的已知礦體多賦存在北北東向的斷裂帶內(nèi)，共有已知礦體41 個（圖4d），礦體賦存的最高標高為1491 m，最低標高為704 m，礦化垂幅787 m，礦體的平均厚度為0.78 m，均為隱伏礦體。

2.4 成礦信息提取

本文進行的三維控礦信息的提取在GOCAD 軟件中完成，借助其強大的統(tǒng)計分析功能，結合已建立的三維地質(zhì)模型，完成研究區(qū)各三維控礦要素控礦信息的提取。研究區(qū)的建模范圍為從南到北為2 893 334 m～2 895 023 m、從西到東37 450 650 m～37 453 054 m，高程0～1 847 m的區(qū)域，將其劃分成10 m×10 m×2 m 單元塊，共有35 631 547 個單元塊。在建立的三維地質(zhì)網(wǎng)格之后，將建好的數(shù)字礦床模型中的各參數(shù)作為屬性賦給每一個網(wǎng)格結點，即將有利的地質(zhì)變量與控礦變量(包括有利巖體、構造有利信息、放射性物理場異常信息等)提取出來，形成該區(qū)域的預測模型(王世稱等，1989)。

圖4 沙子江鈾礦床的三維地質(zhì)模型a.地表DEM模型；b.巖體模型；c.斷裂模型；d.礦體模型Fig.4 3D model of the Shazijiang uranium deposit a.Topography model;b.Rock mass model;c.Structures model;d.Orebody model

（1）有利巖體提取

研究區(qū)內(nèi)巖漿巖主要是印支早期的香草坪巖體(γ51)和晚期的豆乍山巖體(γ51-2)。苗兒山地區(qū)鈾礦床屬花崗巖型鈾礦床，但鈾礦化對巖性無明顯選擇性，可能不存在成礦專屬性（王正慶等，2017），在香草坪巖體和豆乍山巖體內(nèi)都有鈾礦床產(chǎn)出，但在沙子江鈾礦床內(nèi)，礦體幾乎都賦存在豆乍山巖體內(nèi)部及其2 種巖體的接觸帶附近（圖5a、b），極為少量的礦體賦存在香草坪巖體內(nèi)部，與礦化的空間耦合性較差，并且豆乍山巖體的平均w(U)遠高于香草坪巖體，故將豆乍山巖體作為地質(zhì)變量，用于預測，經(jīng)統(tǒng)計分析認為研究區(qū)內(nèi)豆乍山巖體含礦性較好，地質(zhì)變量選取合適。

（2）不同巖體接觸界面

不同巖體的接觸界面被認為是成礦有利部位，是物性薄弱區(qū)域。巖體接觸帶兩側(cè)巖性一般具有一定的地球物理和地球化學反差，是良好的鈾成礦地球化學障，其反差越大，對成礦越有利，是研究區(qū)鈾礦化重要的控礦要素之一。經(jīng)統(tǒng)計分析，當接觸面的緩沖距離達到300 m（為最佳緩沖距離）時(圖5c)，與已知礦體疊加分析，緩沖區(qū)內(nèi)含已知礦塊數(shù)達80%(圖5d)，且隨著緩沖距離的增加，含已知礦體的增加幅度逐漸變小。

（3）斷層有利信息提取

研究區(qū)內(nèi)經(jīng)歷多期次的構造活動，成礦與構造活動密切相關，為鈾礦化提供成礦空間。區(qū)內(nèi)的礦體明顯受北北東-北東向的斷裂構造控制，是重要的控礦和含礦斷裂構造。斷裂構造帶內(nèi)的礦體與構造帶近平行（圖6a），礦化嚴格受斷裂控制，是最重要的控礦因素。通過對構造帶緩沖疊加已知礦體的條件分析（圖6b），當緩沖距離25 m 時(圖6c)，含90%的已知礦體，且隨著緩沖距離的增加，已知礦體的增加幅度減小，將25 m 的構造緩沖區(qū)作為成礦預測的預測要素之一。

（4）放射性物理場信息提取

根據(jù)研究區(qū)內(nèi)的伽瑪總量偏高場以及異常伽瑪點的分布特征，建立了伽瑪異常模型(圖7a)，因伽瑪異常點基本分布在斷裂帶上，故將地表伽瑪異常沿斷裂傾向延伸至深部，伽瑪異常值區(qū)間[79～103]Ur，通過統(tǒng)計已知礦體與地球物理模型的網(wǎng)格數(shù)，發(fā)現(xiàn)地球物理數(shù)據(jù)基本覆蓋已知礦體的67%，可作為已知成礦信息層參與到成礦預測中。同理，地面210Po地球物理模型也采用與伽瑪相同的信息提取方法（圖7b），作為預測的一個地質(zhì)變量，異常值范圍56～111 Bg/kg。

（5）礦化信息提取

礦產(chǎn)是由地球中的元素富集而成的，是一個元素運移富集的復雜過程(朱峰等，2015)，元素的富集是隨機的但又具有一定的空間相關性的，故利用地質(zhì)統(tǒng)計學分析元素地球化學分布特征來推測深部的成礦規(guī)律，達到定位預測的目的(高樂等，2015)。地質(zhì)統(tǒng)計學以研究區(qū)域化變量為基礎，以變異函數(shù)為工具，對既有隨機性又有結構性的變量進行統(tǒng)計學研究(侯景儒，1997)。

本次鈾品位的三維空間插值方法選用序貫高斯模擬方法，其屬于隨機模擬范疇，是一種應用高斯概率理論以及序貫模擬算法產(chǎn)生連續(xù)變量空間分布的模擬方法(胡先莉等，2007)。序貫高斯模擬是從一個網(wǎng)格單元到另一個網(wǎng)格單元序貫進行的，其用于計算參數(shù)的條件累積概率分布的數(shù)據(jù)，除原始數(shù)據(jù)以外，還必須考慮已經(jīng)模擬過的數(shù)據(jù)(劉占寧等，2018)，從條件累積概率分布中隨機地提取分位數(shù)實現(xiàn)參數(shù)數(shù)值模擬。

根據(jù)鉆孔鈾品位數(shù)據(jù)建立的三維屬性模型(圖8)，直觀的反應礦產(chǎn)資源的特征，是找礦預測中重要的預測因素(龐緒成等，1999；龐緒成，2005；文波濤等，2014)。通過觀察礦化的插值延伸趨勢，結合地質(zhì)剖面圖來確定已知礦體是否未閉合，以此實現(xiàn)就礦找礦。

2.5 三維信息量法

在三維地質(zhì)模型的構建基礎之上，需要選用合適的數(shù)學模型對深部隱伏礦體進行定位定量預測，本文選用的三維信息量法是一種礦產(chǎn)預測過程中基于非參數(shù)性單變量的統(tǒng)計分析理論方法，最早由維索科奧斯特羅夫斯卡婭于1969 年提出，其理論方法是統(tǒng)計分析研究區(qū)內(nèi)各預測要素與礦化體之間的的空間疊合情況，進而研究各地質(zhì)要素的成礦有利度。

圖5 沙子江鈾礦床巖體含礦性及接觸界面緩沖距分析a.巖體與礦體空間分布；b.巖體接觸界面與礦體空間分布；c.接觸帶緩沖模型；d.接觸帶緩沖距離分析Fig.5 Spatial distribution between rock mass and orebody and 3D interface buffer distance analysis in the Shazijiang uranium deposit a.Spatial distribution between rock mass and known orebody;b.Spatial distribution between interface and known orebody;c.Interface buffer model;d.Interface buffer distance analysis

三維信息量法公式如下：

含有某找礦標志B 的找礦信息量條件概率計算為：

其中IA(B)為B 標志含有D 礦體的信息量值；P(B|D)為已知D 礦體存在情況下出現(xiàn)標志B 的概率；P(B)為出現(xiàn)標志B的概率。

由頻率值代替概率值公式如下：

上述公式中Ni為研究區(qū)內(nèi)具有標志B 的含礦單元數(shù)；N 為研究區(qū)內(nèi)的含礦單元數(shù)；Si為研究區(qū)內(nèi)具有標志B的單元數(shù)；S為研究區(qū)的單元總數(shù)。

通過對沙子江研究區(qū)成礦要素的定量化分析和統(tǒng)計，計算成礦要素的信息量值。

2.6 預測模型的建立

通過前人對該礦床地質(zhì)特征和控礦要素的綜合研究，沙子江鈾礦床的控礦要素為：①豆乍山巖體作為產(chǎn)鈾花崗巖，為成礦提供物質(zhì)來源，與成礦關系密切；②疊加蝕變的斷裂構造帶是礦體集中分布的最佳地段；③豆乍山巖體和香草坪巖體的接觸界面是礦體賦存的有利部位，也是含礦構造發(fā)育的良好空間；④地球物理場的伽瑪異常，同時指示斷裂構造是成礦有利部位，達到礦體定位的目的；⑤地球物理場的210Po 異常也是指示礦化的。對于品位插值模型，不作為三維信息量法中的預測要素，可單獨作為檢驗成礦有利度可靠性的指標，將信息量法與實際地質(zhì)情況結合起來，提高預測準確性。基于以上的分析，選取了5 種成礦有利信息圖層并計算出其信息量值，見表2。

圖6 沙子江鈾礦床斷裂構造的三維空間緩沖分析a.斷裂與礦體空間分布；b.斷裂帶緩沖模型；c.緩沖距離分析Fig.6 3D structure buffer distance analysis of the Shazijiang uranium deposit a.Spatial distribution between structure and known orebody;b.Structure buffer model;c.Buffer distance analysis

3 靶區(qū)圈定與資源量預測

將每個信息量值賦給相應的信息圖層的單元塊，將重復賦值的單元塊的信息量值進行疊加，得到最終的各單元塊的信息量值。通過統(tǒng)計分析不同信息量值所對應的已知礦塊累積頻率，當信息量值達2.45 其含礦累積分布頻率發(fā)生劇烈變化，表明該點為含礦分界點，當信息量值達4.25 累積含礦頻率再次發(fā)生突變，將其視富礦分界點（圖9a），依此劃分出一級有利區(qū)間（＞4.25）和二級有利區(qū)間（2.45～4.25）（圖9b）。經(jīng)過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)80%的已知礦體出現(xiàn)在有利區(qū)間內(nèi)，證明本次研究的有效性。根據(jù)信息量高值圈定的有利區(qū)間和品位屬性模型共圈定A、B 2 個等級共7 個靶區(qū)（圖9c、d），圈定的靶區(qū)基本位于斷裂的在深部的匯合以及膨出部位，同時其品位屬性模型的高值區(qū)域內(nèi)。

圖7 沙子江鈾礦床Gama異常和210Po異常三維模型與礦體空間分布圖a.Gama異常三維模型與礦體空間分布圖；b.210Po異常三維模型與礦體空間分布圖Fig.7 3D Gama anomalies model and 210Po anomalies model of the Shazijiang uranium deposit a.Spatial distribution between Gama anomalies and orebody;b.Spatial distribution between 210Po anomalies and orebody

圖8 沙子江鈾礦床品位分布及三維屬性模型a.品位分布圖；b.品位三維屬性模型Fig.8 Uranium grade distribution and property model of the Shazijiang uranium deposit a.Grade distribution map;b.Grade property model

表2 沙子江鈾礦床預測要素信息量值統(tǒng)計表Table 2 Statistics of the value of prospecting factor in Shazijiang deposit

關于預測資源量本文選用地質(zhì)統(tǒng)計學的方法(序貫高斯模擬方法)對品位進行隨機模擬，將插值后品位估值的平均品位作為計算資源量的品位，通對計算公式進行資源量計算。計算公式如下：

Qm=Σ(Vi·Ci·ρ·t)

其中Qm 代表礦石金屬量，Vi 代表礦石體積，Ci 代表礦石的平均品位，ρ 代表礦石比重，t 代表含礦系數(shù)。礦石平均品位確定為0.067 %，礦石比重為2.56 t/m3。計算出研究區(qū)預測靶區(qū)資源量為XXX噸。

4 結 論

（1）基于GOCAD 三維建模軟件，建立研究區(qū)的鉆孔模型、地質(zhì)體模型、構造模型和礦體模型，實現(xiàn)研究區(qū)的三維可視化，通過前人的研究成果，認為構造和不同巖性接觸界面是最重要的控礦因素和空間定位條件。

（2）通過研究發(fā)現(xiàn)，GOCAD 三維軟件不僅可以實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)體的查詢功能，還可以實現(xiàn)三維空間數(shù)據(jù)體的統(tǒng)計、分析等功能，挖掘地質(zhì)要素與異常識別標志的三維空間屬性信息，篩選信息圖層的闕值，建立預測模型，為定量預測提供基礎。

圖9 信息量值的分級依據(jù)及靶區(qū)圈定a.不同信息量值的含礦累積頻率圖；b.信息量高值俯視圖；c.一級有利區(qū)段（信息量＞4.25）內(nèi)圈定的靶區(qū)；d.二級有利區(qū)段（信息量2.45～4.25）內(nèi)圈定的靶區(qū)Fig.9 Prospecting information value classification based on cumulative frequency and prospecting targets in the Shazijiang deposit a.Prospecting information value cumulative frequency curve;b.Top view for favorable place;c.Targets in first class interval value(＞4.25);d.Targets in second class interval value(2.45～4.25)

（3）品位三維屬性模型的建立與三維信息法聯(lián)合圈定靶區(qū)，可提高其可靠性。本次研究圈定了7片找礦靶區(qū)，利用地質(zhì)統(tǒng)計學求取平均品位，計算預測的資源量為XXX噸。