愛邦破碎機在馬庄礦的應用
Ⅰ 在多金屬、金礦勘查中的應用
多金屬、金礦勘查工作中的多源地學信息的應用最廣,國內外實例也多。我國南嶺香花嶺地區、秦嶺地區、內蒙東部、新疆阿爾泰、哈密地區、中條山區、五台山區、長江中下游等許多地區多金屬礦、金礦床都有很好實例及應用成果。現以香花嶺地區遙感成礦預測為例,說明多源地學信息對成礦遠景地區,用計算機作統計預測的方法實例。
(一)香花嶺地區地質礦產概況
香花嶺地區屬南嶺多金屬成礦帶。鉛鋅礦作為預測礦種,已有地質資料表明,區內鉛鋅礦的分布受北東、北西向兩組斷裂控制,在斷裂構造交切部位常是良好的容礦區。燕山早期花崗岩體與本區多金屬礦化的關系密切,石炭一二疊紀碳酸鹽岩是鉛鋅等有色金屬的主要含礦層位。
(二)使用資料
主要有:①遙感資料:由1984年獲得的X波段雷達圖像;②物探資料:已網格化處理的500m×500m重力測量資料;③化探資料:鉛、鋅、銅、砷、錫、鉬、鎢、鉍、金、銀十種元素的土壤地球化學測量數據,已網格化成500米×500米;④地質資料:香花嶺地質礦產圖,1:5萬香花嶺幅地質、遙感、物化探綜合推斷地質圖。
圖11-11 多源資料成礦預測流程圖
(三)成礦預測的工作步驟
利用計算機進行多源地學資料礦產統計預測工作的整個過程如圖1-111所示,整個預測區按500m×500m劃分成832個單元。①變數選擇:根據區域成礦特點選定變數,遙感變數只採用了雷達圖像紋理分析所提供的信息,紋理從不同的角度反映了構造、微地貌特徵(如破碎程度、蝕變情況、風化特徵)。②變數提取(多源地學數據集的建立):在幾何配準的基礎上,按所劃分的單元提取各變數值。由於資料性質不一,採用定量、定性數據並存的方式(表11-8)。對定量數據,為了消除量綱不同引起的差異,進行了歸一化,將所有數據歸一為0—1之間的值,最後形成多源地學數據集。③成礦預測:由於所選變數有定量的,也有定性的,如許多地質數據,用普通的判別分析無法完成預測工作,因此選用數量化理論Ⅱ來做,它與判別分析類似,只是其允許定性和定量變數同時存在於判別式中:
遙感地質學
其中,bi為判別系數。判別過程如下:在832個單元中,選擇三類59個已知的標准單元(其中礦床單元6個、礦化單元25個、無礦單元28個),對模型進行訓練,計算出判別系數和判據,當S≥0.2944時為礦床區,0.0384<S<0.2944時為礦化區,而S≤0.0384時為無礦。根據所建立的模型和判據,對工作區832個單元進行判別計算,S值越大,其成礦可能性也越大。所得預測結果用圖像表示如圖版17。
(四)結果分析
從圖版可以看出,絕大部分已知礦點、礦床均位於預測區內,有些原來為未知或已知僅有礦化的地區得分較高,表明有較大的找礦遠景。提出的遠景區均有良好的成礦地質條件和化探異常分布。這些結果部分已被生產單位的進一步工作所驗證。
新疆星星峽地區遙感找金工作代表了多源地學資料綜合處理用於成礦預測的另一個方面
表11-8 香花嶺預測區變數選擇表
(據易昌善)
工作中選用了陸地衛星MSS、航空磁測、化探分散流元素測量、數字化岩性地質圖以及遙感圖像線性特徵密度、中心對稱度分析數據,所有數據按250×250m2的單元尺寸進行重采樣,並相互配准在統一的坐標系統上。所有數據均歸一化至0-255范圍以利於顯示處理。然後選擇馬庄山金礦區作為訓練區,採用多元統計分析和數字圖像處理技術,獲得訓練場的統計參數,建立統計模型,得到綜合變數及其擬合方程,據此突出那些與礦化有關的信息,從而建立馬庄山金礦區由下列基本要素組成的多元信息綜合找礦模式:①遙感圖像上的多組線性構造匯聚(線性密度高值處)、環形構造環形細致的淺色域(即圖像高亮度值);②線性體高密度、高中心對稱度的線性體統計特徵;③與火山岩有關的弱磁異常;④金、砷分散流的中高值異常。以上各異常要素的組合,反映了馬庄山金礦床形成的地質背景,揭示出礦床形成的內在規律,根據這個模式,可為該地區尋找同類型的金礦提供定量化的依據。
近十年來國內外都大力開展遙感找金工作,取得一定成效。根據不同金礦類型(脈金型、蝕變構造岩型、與韌性剪切帶有關的、與火山熱液有關的種種類型),重點開展了①通過多光譜資料及多源信息復合,來揭露與各種類型金礦伴生的蝕變帶(如黃鐵礦化及鐵帽、泥化高嶺土化等)。其中高光譜解析度掃描儀(AIS)等遙感數據資料的應用,尤其值得重視。②研究線性構造密集帶、韌性剪切帶、環狀構造與金礦成礦與賦存。《金礦遙感及其綜合評價方法》(1991),匯編了國外遙感找金的例案與技術方法,很有參考價值。