金屬礦區礦體蝕變特征及成礦預測研究

高 昕

（成都理工大學地球科學學院，四川 成都 610059）

近年來隨著我國科學技術的飛速發展，金屬礦區礦體的蝕變不斷受到關注，利用金屬礦區礦體蝕變特征分析，衍生出一種新的成礦預測方法得到廣泛認可[1]?；诙嗄旯ぷ餮芯?，為此提出金屬礦區礦體蝕變特征及成礦預測研究。

1 金屬礦區礦體蝕變特征研究

（1）金屬礦區礦體的矽卡巖化蝕變特征分析。金屬礦區的矽卡巖化是指酸性或者中酸性的巖漿巖，與具有碳酸鹽特性的巖石相互接觸，在交代作用下形成石榴子石、輝石及其他一些矽卡巖礦物的過程，稱之為矽卡巖化。矽卡巖型礦床成礦物質通常以巖漿來源為主，也有些礦床可能具有多元性。按矽卡巖原巖成分可將其分為鈣矽卡巖型，由交代石灰巖而形成，分布最廣；鎂矽卡巖型，由交代白云巖或白云質灰巖而形成。矽卡巖化通常與金屬礦化有關，常見鐵、銅、鎢、錫、鉬、鉛、鋅等礦化類型，且矽卡巖化規模一般與礦化規模成正比，具有良好的指示作用[2]。

（2）金屬礦區礦體的硅化蝕變特征分析。金屬礦區的硅化使被蝕變巖石的石英或蛋白石含量增加，二氧化硅一般由熱液帶入，或由熱液淋濾殘留而成。硅化分布廣泛，從高溫到低溫都可以形成，在中溫熱液礦床中最為常見。高溫和部分中溫熱液硅化可形成石英集合體，結構較粗時稱為石英化。低溫熱液硅化則可形成由細粒石英和半結晶狀態的石髓及非晶質的蛋白石組成的似碧玉化或石髓化及蛋白石化。與硅化有關的礦產有：銅、鉬、鉛、鋅、銀、黃鐵礦等[3]。

2 金屬礦區成礦預測研究

（1）預測靶的確定。預測靶的確定是成礦預測的重要組成部分，是能夠實現精準預測的前提，預測靶的確定包括兩個過程，其一是對穩定的礦物共生組合的確定，其次是對礦床類型典型化，實現預測靶的確定。根據穩定的礦物共生組合的確定，構建一個礦床類型典型化方程，將成礦背景、成礦來源、成礦環境、地殼的運動等參數進行綜合考慮，客觀的評價成礦能力，完成預測靶的確定，其通過預測靶得到的成礦預測示意圖如圖1所示。

圖1 成礦預測示意圖

（2）成礦計算。根據確定的預測靶，進行成礦計算。計算過程首先確定穩定的礦物共生組合函數，根據函數的偏向性，確定礦床類型典型方程，分析地質地殼變化，代入成分分析方程實現成礦計算。其中穩定的礦物共生組合函數可用公式（1）表示：

式中，q代表金屬礦物共生層；F代表金屬礦區主要成礦成分占比；f代表金屬礦區非主要成礦成分占比。

根據穩定的礦物共生組合函數的偏向性，構建礦床類型典型方程，其礦床類型典型方程可用公式（2）表示，礦床類型典型方程主要包括金礦床、鎢礦床、閃鋅礦、黃鐵礦等金屬典型礦床。

式中，K代表穩定的礦物共生組合函數；t代表典型礦系數；W代表典型礦參數值。根據公式（2），對地質地殼變化進行分析，代入成分分析方程，其成分分析方程可用公式（3）表示：

基于對矽卡巖化、硅化的蝕變特征研究，以及成礦計算預測，實現提出的金屬礦區礦體蝕變特征及成礦預測研究。

3 實例分析

3.1 試驗數據準備

為保證試驗的準確性，將兩種成礦預測方法置于相同的試驗參數中，進行成礦預測準確率仿真試驗，其成礦預測準確率仿真試驗參數主要包括金屬礦床范圍、成分元素、礦區礦體大小、類型等。

3.2 試驗結果分析

表1 成礦預測準確率仿真試驗結果

Pb 11.3 26.3 546.3 185.6 99.01 69.69 As 0.45 0.52 0.77 0.55 96.54 70.14 Bi 0.06 0.035 1.06 0.48 95.63 69.25 Sr 1462 531 137 188 94.36 64.25 Ba 1814 841 914 14 94.26 70.36 V 47 20 6.7 51 91.69 69.66

試驗過程中，利用兩種不同的成礦預測方法同時在仿真環境中進行工作，分析其成礦預測準確率的變化。得出成礦預測準確率仿真結果如表1所示。

依據試驗結果，對提出的成礦預測方法，與常規成礦預測方法的成礦預測準確率進行環境算術加權處理，得出提出的成礦預測方法較常規成礦預測方法，成礦預測準確率提高28.5%，具有較高的預測準確性。

4 總結

本文提出了金屬礦區礦體蝕變特征及成礦預測研究，基于對矽卡巖化、硅化的蝕變特征研究，以及成礦計算預測，實現本文的研究。試驗數據表明，本文研究的方法具備極高的有效性。希望本文的研究能夠為金屬礦區礦體蝕變特征及成礦預測提供理論依據。