劉文龍
(甘肅省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局第一地質(zhì)礦產(chǎn)勘查院,甘肅 天水 741020)
黃金在生產(chǎn)與生活中起到相當關(guān)鍵的作用,不僅被廣泛運用到通信、化工等領域,更成為關(guān)鍵的全球性戰(zhàn)略資源。但隨著近些年來,金礦床開采規(guī)模的逐漸增加,黃金開采量不但沒有逐漸增加反而持續(xù)減少。這主要是因為隨著金礦床開采量的增加,礦產(chǎn)資源逐漸減少,其開采率不斷縮減[1]。因此,想要進一步完成金礦床資源開采,加大金礦資源的勘探力度是處理黃金供應與需求之間矛盾的關(guān)鍵途徑之一。因此,通過對金礦床成礦結(jié)構(gòu)特征及找礦預測模型分析,以金礦床周圍地層巖石與巖漿等相關(guān)信息分析為依據(jù),對金礦床成礦結(jié)構(gòu)進行整體考量,從而制定找礦預測模型,有效提高金礦床開采率。
金礦床地層中發(fā)育形成碳酸鹽與其他巖組交互形成碎屑巖,其底部多為砂質(zhì)白云巖,且存在巖溶孔隙與角礫狀結(jié)構(gòu),能夠有效轉(zhuǎn)移含礦熱液。頂部地層形成的泥晶白云巖由于結(jié)構(gòu)緊密,其化學活動性較差,能夠較好的屏蔽Au元素活動,有利于礦床形成。地層圍巖化學性質(zhì)與物理性質(zhì)對成礦作用有著極大影響,形成時間較長的地層含金量較高,且地層中Au元素背景值越高,成礦越容易。地層中以Au元素為主,伴生元素為Ag、As、Sb、Mo等在礦區(qū)內(nèi)呈不均勻狀態(tài)分布,具有富集礦成礦特征[2]。地層中Au元素豐度值在不同礦石中含量也不同,地層中各礦石為成礦提供物質(zhì)來源。同時,地層中存在火山碎屑巖、火山巖等脆性巖石,巖石較為容易發(fā)生碎裂,有利于成礦熱液的運移沉淀。良好的地層條件為成礦提供了物質(zhì)條件基礎,有利于成礦流體地層中的金富集成礦。礦石混合體作為成礦物質(zhì)的主要來源,也是As元素生產(chǎn)的關(guān)鍵物質(zhì),部分堿性溶液隨著其含量增長Au元素溶解度也隨之增長。在一部分堿性熱溶液中,金礦中所含Au元素與As礦物呈現(xiàn)出正比關(guān)系。在巖漿運動過程中,Au元素逐漸聚集,這一運動過程激活了As元素,使Au元素含量進一步增加。
金礦床中火山巖漿活動為Au元素活化、遷移與聚集提供了所需的熱源與熱液。在通常情況下,巖漿的升高會在很大程度上出現(xiàn)極大的沖擊力,使得周圍淺部圍壓巖層在很大程度上出現(xiàn)裂隙與剝離面,同時巖漿運動所帶來的龐大內(nèi)能會很大程度上會產(chǎn)生雜巖體、角礫巖的環(huán)狀或放射狀斷裂,形成Au元素沉淀及礦液轉(zhuǎn)移所需的空間[3]。因此,金礦床中銅石雜巖體邊緣接觸帶及淺層脆性較大的巖區(qū),為Au元素最為有利的成礦位置。區(qū)域巖漿巖種類分布面積不大,但種類較多。局部含有超基性巖、基性巖、中性巖等。巖漿巖性包括基性、中性、酸性火山巖以及較多次火山巖。根據(jù)巖漿巖形成時期與構(gòu)造背景不同,其存在物質(zhì)建造也存在一定差別。金屬礦物以黃銅礦、毒砂、褐鐵礦為主,并伴有少量金銀礦、閃鋅礦、磁鐵礦以及自然金等,非金屬礦物則以伊利石、絹云母、斜長石、高嶺石等為主。礦石結(jié)構(gòu)大多為自形-半自形粒狀結(jié)構(gòu),同時存在部分其他結(jié)構(gòu)。圍巖蝕變以多為低溫蝕變,且沒有明顯蝕變分界線。以礦體為中心,向依次劃分為外、中、內(nèi)三部分。外帶區(qū)以黃鐵礦、鈉長石、綠泥石為標志礦物;中帶區(qū)以方解石、黃鐵礦、石英、絹云母為標志礦物;內(nèi)帶區(qū)以黃鐵礦、石英為標志礦物。
金礦床中Te元素主要源于地幔,在礦床中基性、超基性巖石中硫化物溶液發(fā)生分離作用時Te元素出現(xiàn)聚積。Te元素主要以HTe-形態(tài)存留于礦熱液,隨著環(huán)境中多金屬硫化物礦化而逐漸轉(zhuǎn)變成為氧化環(huán)境,Te元素代替S元素形成碲化物,對Te元素的找礦擁有重要指導作用。Ag作為伴生成分,在礦床中與Au元素極大程度緊密共生,且Au品味會隨著Ag品位的提升而增加,其相關(guān)性其決定了Ag元素對找礦具有重要指導作用。巖漿則能夠使地幔中成礦熱液中Au元素與As元素增加,豐富礦液中金質(zhì),因此As元素也經(jīng)常被視為Au伴生元素之一。
斷裂極大程度上為地幔含礦熱液的逐步提升提供了空間,并同時吸收巖群中產(chǎn)生的金質(zhì)。前鋒巖漿升高過程中的沖擊力會導致周圍淺部圍壓較小巖層出現(xiàn)大量裂縫,在其內(nèi)部填充的巖漿冷卻后慢慢形成封閉環(huán)境,其內(nèi)部溫度與壓力也隨之增加[4]。如果巖漿活動的熱液內(nèi)部壓力超出圍巖承受范圍,則會出現(xiàn)隱爆情況,從而在封閉環(huán)境中進入斷裂及碎裂巖孔隙中與地表水混合。完成圍巖間的水巖交換,改變了圍巖中的成分及屬性,形成富含礦物與揮發(fā)成分的潛火山巖漿期后熱液。隨著地層中物理化學條件的改變,Au與Ag元素慢慢累積,在經(jīng)過蝕變與疊加礦化后逐漸形成金礦床。
根據(jù)金礦床成礦結(jié)構(gòu),建立一個具有較強預測性能的找礦預測模型。利用礦床結(jié)構(gòu)認證相關(guān)數(shù)據(jù)形成三維模型,從而達到深層次控礦特征與找礦指標。由于考慮到模型非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集影響,需要形成一種直觀的解決方案,構(gòu)建出空間直觀三維模型[5]。在模型構(gòu)建中,直接構(gòu)建三維模型需要大量訓練樣本。因此模型采用樣本要求較小的二維CNN,捕捉空間相關(guān)數(shù)據(jù),形成骨干網(wǎng)絡構(gòu)成深度網(wǎng)絡模型。其構(gòu)建流程,如圖1所示:
圖1 找礦預測模型構(gòu)建流程
由于礦床導礦構(gòu)造與容礦構(gòu)造中包含了熱液的圈閉、運移與沉淀。因此對斷裂面形態(tài)與分布開展深度學習,在給定成礦結(jié)構(gòu)條件下首先提取地質(zhì)模型形狀描述,并計算目標體元到模型的投影距離,將其作為目標體元主要裂面制約反應。在這一基礎上,地質(zhì)模型的形狀描述與投影深度多為二維多通道圖像。因此,利用模型獲取礦化具體現(xiàn)實性特征,并建立人工建立找礦指標。通過推斷目標區(qū)域成礦概率,完成找礦預測。利用找礦模型獲得礦床高危信息特征,同時能夠考慮到成礦空間中蘊涵的更廣的成礦信息。這種預測模型,相較于以往預測模型能夠更好針對礦床空間內(nèi)某點做出找礦指示,并且不會對測試性能產(chǎn)生影響。
找礦預測模型中根據(jù)礦床表面特征反應地質(zhì)區(qū)域局部走向與傾角,因此模型中計算計算每個頂點的法向量。通過計算每個模型的法向量,將所有與給定頂點相連接,得到單位法向量平均值,其公式為:
其中,∏為連接到頂點集合;απi為頂點連接形狀πi的面積;N(πi)為頂點連接形狀πi的法向量。
根據(jù)礦石分布熱河特征,利用其熱傳導與熱擴散理論來尋找N0區(qū)域內(nèi)P1與P2兩點間t時刻的熱流:
其中,λi為礦體第i個特征值;φi為礦體第i個特征向量。
找礦模型中由于表面幾何敏感,從而反映出固定幾何形狀。在給定點P在模型中形態(tài)特征在給定點P的形態(tài)特征上,繼承了熱核形狀特征,允許其從多尺度上捕獲制定時間內(nèi)的相鄰信息,同時其對噪聲與形狀擾動具有魯棒性,對三維找礦預測模型誤差并不敏感。
對于找礦預測模型中的噪聲與擾動所具有的不變形與魯棒性,其基本思想為在測定,某一區(qū)域表面處目標時,其表面離子演化受到波函數(shù)控制。若其表面有一位置位置離子,測定其能量近似值,并利用期望值計算能量概率分布。在目標特征測量隨時間變化獲取成礦平均概率,并在各范數(shù)中呈相互正交,簡單選擇適當目標能量分布來描述模型表征與實際匹配情況。
金礦床成礦結(jié)構(gòu)特征及找礦預測模型分析中可以發(fā)現(xiàn)。金礦床大多呈透鏡狀、條帶狀及似層狀,受斷裂構(gòu)造控制。通過對金礦床地質(zhì)、地層以及化學元素等指標分析,從而總結(jié)礦床成礦特征。根據(jù)成礦結(jié)構(gòu)特征提出一種預測效果更為精準的找礦預測模型。以礦化信息定量關(guān)聯(lián)為基礎,建立三維預測模型,提供礦床深部成礦指示。相較于以往找礦模型,這一找礦預測模型有效性與準確性準得到較大提升,為今后金礦床資源評估提供更加可靠數(shù)據(jù)。