基于模糊證據權法的廣西典型金礦礦產定量預測

鄧 軍,戰明國,周偉金,伍松樂,黃 寧,張潤秋,謝淑云

1.廣西壯族自治區地質調查院,廣西 南寧 530023;2.廣西壯族自治區地質礦產勘查開發局,廣西 南寧 530023;3.中國地質大學(武漢)地球科學學院,湖北 武漢 430074

0 引言

近五十年來,礦產資源潛力評價一直是地球科學工作者的一項重要研究課題,發展適合礦產定量預測的理論和技術已成為當今國際數學地球科學領域的前沿問題(翟裕生等,2004; 趙鵬大,2007; Cheng, 2012)。礦產資源定量評價的理論方法與軟件技術平臺(如ArcGIS、GeoDAS等)均得到了長足的發展(張生元等,2012)。隨著大數據這一科學研究第四范式在近幾年來的發展,地質數據挖掘、機器學習、人工智能等逐漸成為當前基于大數據開展地學研究的前沿和熱點(周永章等,2018,2020;劉艷鵬等, 2020;王智偉等,2020)。地球化學背景值與異常值的劃分技術是礦產資源潛力評價與預測中至關重要的核心內容之一, 直接影響預測信息的提取和找礦實踐的效果(Carranza,2008),在不同比例尺下多信息融合的礦產資源定量預測工作中更是受到了廣泛關注(Bonham Carter,1994;龔紅勝等,2020)。從地球化學空間模式的復雜性和尺度不變性規律出發,基于分形與多重分形理論的研究思路與方法已在該領域逐步深入發展 (Cheng et al.,1994;左仁廣等,2021)。

證據權法(weights of evidence)是一種離散的多元統計方法(陳永清等,2007),20 世紀 80 年代末作為經典模型之一引入礦產資源潛力評價與定量預測領域 (Agterberg,1989; Bonham Carter and Cheng,2001),近年來在多元信息融合和空間決策系統中得到廣泛應用(成秋明等,2007;Hong et al., 2018)。該方法以貝葉斯條件概率為基礎,將地質、物探、化探、遙感等地學數據信息提取和轉換為不同的證據圖層,計算其對成礦貢獻的權重大小,分析和總結找礦模型,加權求和各證據因子,得出成礦有利度值,區分礦化有利地段和不利地段,預測成礦遠景區,達到定量圈定和評價找礦靶區的目的 (肖克炎等,2009a, 2009b)。Cheng and Agterberg(1999)提出了基于模糊集和模糊概率的模糊證據權法,突破了二值圖形的局限性,克服了普通證據權方法在離散圖層易造成信息損失的不足,能有效刻畫證據圖層與礦床(點)的空間關系,提高礦產資源預測的精度,在礦產遠景預測中發揮了重要的作用(Agterberg and Cheng,2002;成秋明等,2007)。

廣西壯族自治區境內的礦產資源經過近幾十年的勘查開發,已逐步形成了田林高龍、憑祥龍塘、貴港 (六梅、龍頭山)、賀州龍水、橫縣南鄉、鳳山六大金礦生產基地(李昌明,2010;劉舒飛,2017)。區域內經歷了多期次構造巖漿活動,為金礦的形成與保存提供了良好條件,具有勘探大型金礦的潛力。但區域成礦地質條件復雜、金礦礦床類型多樣,致使傳統地球化學數據提取找礦信息難度大(吳榮華等,2012)。文章擬在ArcGIS、GeoDAS等軟件平臺上,通過多源地學信息提取與融合技術,綜合分析地球化學、地球物理及地質背景數據,定義控礦因素組合,運用模糊證據權法 (Cheng and Agterberg, 1999;成秋明等,2007),預測編制廣西卡林型金礦和破碎帶蝕變型金礦兩種典型金礦類型礦產的成礦后驗概率圖,并最終圈定金礦有利成礦地段。

1 研究區概況與數據來源

廣西壯族自治區構造單元多以深大斷裂相分隔,巖漿活動頻繁,大部分地區地層發育時代齊全(李昌明,2010;劉舒飛,2017)。已探明的金礦大多以構造斷層控制為主,其主要類型為卡林型、破碎蝕變帶型、斑巖型和石英脈型金礦,并發育有多期次不同類型成礦共同控制的成礦區帶(周澤昌等,2016),即桂北成礦區、大瑤山成礦帶、右江成礦區、桂東南成礦帶 (李昌明,2010)。礦產勘查初步顯示,卡林型、石英脈型、斷裂蝕變帶型三類礦床(點)較多,分別占廣西黃金礦床(點)數的 19.4%、45.4%、13%,而其他類礦床(點)數極少(李昌明,2010)。

此次共收集了廣西全區60767個1∶200000 水系沉積物地球化學樣品中Au、Ag、Mn、Cu、Pb、Zn、Sn、Sb等主要成礦及伴生元素的含量數據。經已知的區域基礎地質資料整理發現,卡林型金礦點62個、斑巖型金礦點2個、石英脈型金礦點9個、破碎帶蝕變巖金礦點52個,共152個金礦點(圖1)。

圖1 Au元素地球化學空間分布及不同類型金礦點分布圖Fig.1 Spatial distribution of Au contents and different types of gold deposits in the study area

對Au元素含量(單位10-6)取10為底的對數,經IDW插值后得地球化學空間分布圖(圖1)。從圖中可以看出,基于原始數據的地球化學分布模式,Au的地球化學高含量區整體與卡林型金礦點吻合較好(劉舒飛,2017);但斑巖型、石英脈型和破碎帶型金礦點受構造類型及巖漿巖等的分布影響,與地表Au分布的高含量區并未一一對應,如若僅依據單一地球化學數據進行金礦產預測存在一定的局限,因此,文中擬通過模糊證據權法著重討論儲量較大的卡林型、斷裂蝕變帶型礦床在研究區的成礦特點并進一步預測其礦產資源靶區。

2 模糊證據權方法及計算流程

證據加權分析法 (weights of evidence analysis method)是近年來提出的一種地質學統計方法 (Agterberg and Cheng, 2002; Deng, 2010; Agterberg, 2011),是一種貝葉斯概率準則下的對數線性模型,主要是通過先驗概率,計算在某種地學證據模式條件下的條件概率。該模型將數理統計、圖像分析與人工智能理念有機綜合,與礦產形成相關的地質學信息進行疊加復合分析,為基于GIS軟件平臺成礦預測提供有效的方法,在礦產資源評價及靶區圈定等方面應用廣泛 (Li et al., 2019;Williams et al., 2020; Sun et al., 2020;)。 普通證據權法直接應用于基于地球化學異常的礦產資源綜合預測時對證據層進行二值化處理,可能會造成相關數據丟失,影響評價結果;模糊證據權法是對傳統證據權方法的推廣,通過多值模糊隸屬度函數將證據層定義為模糊集,計算隸屬度定量證據層的模糊度來處理多分類證據層,利用多值模糊隸屬度函數擬合訓練樣本,計算證據權重值,克服了傳統證據權方法在離散圖層時易造成信息損失的不足 (Cheng and Agterberg, 1999; Cheng and Zhang, 2002)。

模糊證據權模型的計算(成秋明等,2007),首先初步篩選典型圖層,進而構建模糊證據權模型并計算各證據因子的權重,分析各證據因子的權重值和對比度,確定需保留的證據圖層,計算各因子的隸屬度函數、模糊權重和后驗概率。

首先選擇研究區已知的卡林型和斷裂蝕變帶型兩類金礦礦床點作為訓練樣本。在對區域地質、礦區地質進行調查研究基礎上,以1∶200000地質圖、礦產分布圖、60767 個 1∶200000 水系沉積物化探樣品地球化學元素含量分布圖為基礎數據資料,采用 GeoDAS 軟件有效的信息處理方法進行數據處理與信息提取,開展研究區區域性礦產資源潛力評價與找礦靶區預測。在對數據特征進行深入研究的基礎上,主要開展如下工作(圖2):

(1)采用主成分分析方法提取與金成礦相關元素的有效組合信息;

(2)采用分形濾波 S-A方法(Cheng,1999)對水系沉積物主要主成分進行地球化學異常分解,確定主成分異常場和背景場;

(3) 通過區域成礦規律和已探明典型礦床點的分布特征研究,建立控礦因素與礦化的關系,合理選擇證據圖層,構建與目標礦床相關的空間證據圖層;

(4) 采用模糊證據權法(成秋明等,2007)對該區成礦或控礦因素進行信息綜合, 以模糊隸屬度函數表示證據層的可信度,并計算模糊證據層的權重W (確定證據層的重要性),對比分析各構造單元的成礦元素分布特征和富集規律,揭示不同地質要素對于礦產空間分布結構的制約作用,綜合多個模糊證據層計算后驗概率形成金礦礦產資源潛力分布圖,確定預測尚未發現的卡林型和斷裂蝕變帶型金礦礦產有利找礦靶區,主要技術路線如圖2所示。

圖2 廣西金礦礦產預測主要技術路線圖Fig.2 Flowchart of mineral resources prediction in the gold deposits in the study area

3 分析與討論

3.1 選取證據層

依據研究區巖漿巖斷裂金礦產信息(圖3a),分別對區域斷裂、巖漿巖以及斷裂與巖漿巖的交點構建緩沖區,緩沖單位距離設為2000m,環數為10環,得區域地質要素緩沖區示意圖(圖3b—3d)。最終選取如下證據層來進行金礦綜合預測:

(1)斷裂的緩沖區圖(對兩類金礦訓練點最佳緩沖區半徑為2000m,選取環數為5環),如圖3b;

圖3 區域地質要素緩沖區示意圖Fig.3 Schematic diagram of the buffer zones of regional geological elements. (a) Mapping of magmatic rocks, faults and gold ores. (b) Buffer zones of faults. (c) Buffer zones of magmatic rocks. (d) Buffer zones at the intersection of magmatic rocks and faults.

(2)巖漿巖(主要為廣西隱伏巖體;朱國器等,2010)的緩沖區圖(對兩類金礦訓練點最佳緩沖區半徑為2000m,選取環數為10環),如圖3c;

(3)巖漿巖與斷裂交點的緩沖區圖(對兩類金礦訓練點最佳緩沖區半徑為2000m,選取環數為10環),如圖3d;

(4)航磁△T與布格重力異常圖(分別對航磁△T數據與布格重力異常數據進行18組重分類),如圖4;

圖4 2個證據圖層分布圖Fig.4 Distribution map of two evidence layers. (a) Regional aeromagnetic data. (b) Gravity data.

(5)對全部地球化學數據進行主成分分析(圖5),獲取地球化學數據第1主成分和第3主成分得分圖(圖6),通過S-A分解背景場與異常場(圖7),分別作為兩種不同礦床類型的證據圖層(圖8,圖9)。

對研究區的12種元素作對數變換后進行了主成分分析(principal component analysis,簡稱PCA),依據各主成分的特征根與方差得前12個主成分的相對重要性(圖5)。這里使用反距離加權法插值(IDW)對PCA1和PCA3進行空間分析(圖6)。其中前3主成分累積方差占74%,第1主成分PCA1占總體方差的53%,12個元素變量均具有正載荷;第2主成分PCA2占總體方差的12.6%,其正載荷總體較小,基本均小于0.2,反映了這一主成分所代表的復雜地質背景;第3主成分PCA3占總體方差的10%,其正載荷反映了與金成礦相關的一套元素組合:W-Sn-Mo-Au-Ag,組合中W-Sn-Mo的出現說明PCA3主要反映了高溫元素組合,已知破碎帶型礦點同樣出現在其高值區域(圖6b)。

圖5 主成分的相對重要性示意圖Fig.5 Plot of relative importance of principal components based on variance vs. characteristic root

采用S-A多重分形濾波分離技術 (Cheng, 1999; Daya et al., 2015)對IDW插值后的PCA1和PCA3空間分析結果進行地球化學異常和背景的分解(圖7),將兩主成分得分地球化學圖(圖6)從空間域變換到頻率域,基于不同廣義自相似性構建的分形濾波器,最后經反變換得到分解后的背景圖和異常圖(圖8,圖9)。

圖6 主成分得分圖Fig.6 Score plots of principal components. (a) Score plot of PCA1. (b) Score plot of PCA3

圖7 基于S-A方法的背景與異常區分示意圖Fig.7 Separation of anomalies from background based on S-A method. (a) Log-log diagram of S-A relationship of PCA1. (b) Loglog diagram of S-A relationship of PCA3

圖8 基于S-A分解的第一主成分背景場和異常場Fig.8 Schematic diagram of geochemical background field and anomaly field based on S-A method. (a) Distribution of PCA1 geochemical background field. (b) Distribution of PCA1 geochemical anomaly field

應用模糊證據權法的關鍵步驟生成與金礦化有關的控礦或找礦地質要素證據層。如前所述,通過GIS處理和分析,提取多種不同的證據層,以模糊隸屬度函數表示證據層的可信度,并計算模糊證據層的權重(確定證據層的重要性)。具體地,應用GeoDAS提供的模糊證據權法,分別以兩種不同類型金礦點為訓練點集,計算了上述各4個證據層的先驗概率和后驗概率。證據層由隸屬度函數(MSF)進行重分類,MSF可在閉區間[0,1]上任意取值,其圖形表現為一條漸變曲線。一般地,根據對比度C及其標準偏差S(C)的比值t(學生分布t值,t=C/S(C))值的大小來確定各類證據圖層的MSF取值。GeoDAS提供的曲線擬合功能可實現自動賦值。以布格重力異常圖層為例,依據模糊證據權法計算證據層特征根和學生分布t值,得模糊證據權重的選擇示意圖(圖10),其中紅色點t值較大,表示與成礦密切相關的點,隸屬度函數(MSF)取1;藍色點具有較小的t值,表示與成礦關系不密切的點,隸屬度函數(MSF)取0;這兩類點將各個證據層分為邊界截然的二值圖。

圖10 布格重力異常圖層隸屬度函數v-t圖解及模糊證據權重的選擇示意圖(紅色點表示與成礦密切相關的點、藍色點表示與成礦關系不密切的點)Fig.10 V-T diagram of membership function of Bouguer gravity anomaly layer and selection of fuzzy evidence weights (red points indicate points closely related to mineralization, blue points indicate points not closely related to mineralization)

綜合多個模糊證據層,以模糊證據權法所得到的后驗概率圖為依據進行資源潛力評價,得到預測遠景區分布圖(圖11),區域異常帶分布清晰。

3.2 模糊證據權模型檢驗

如圖11a所示,利用模糊證據權法得出的卡林型金礦預測后驗概率高值區域主要集中在桂西北地區,其中右江盆地覆蓋面最廣,今后找礦潛力大,主要與其三疊系地層密切相關(圖12);其次為桂中橫縣等與泥盆紀地層密切相關的地區及區域北部桂北隆起的江南造山帶(圖13),具有成面和成帶分布特點。從預測效果來看,區域地 層巖性控礦作用較為明顯,這點與已報道的研究區域卡林型金礦與區域三疊系碳酸鹽巖關系密切,并與受構造控制明顯的成礦特征研究相符(賀秋利等,2013;林建輝等,2015)。

圖12 卡林型金礦后驗概率標準化值與三疊系地層空間分布圖Fig.12 Posterior probability map of Carlin-type gold deposits and Triassic strata spatial distribution

圖13 卡林型金礦預測靶區與廣西有色金屬成礦帶分布Fig.13 Distribution of Carlin-type gold deposits predicted target area and Guangxi nonferrous metal metallogenic belts I-Danchi metallogenic belt of Sn-Cu-Pb-Zn-Ag-Sb-Hg;> II-Northern Guangxi metallogenic belt of Sn-W-Cu-Ni-Pb-Zn;> IIINortheastern Guangxi metallogenic belt of Sn-W-Cu-Pb-Zn-Au-Ag;> IV-Damingshan metallogenic belt of W-Cu-Au;> V-Dayaoshan metallogenic belt of Cu-Pb-Zn-Au;> VI-Yunkaidashan metallogenic belt of Pb-Zn-W-Au;> VII-West Damingshan metallogenic belt of Cu-Pb-Zn-Ag;> VIII-Western Guangxi metallogenic belt of Au-Sb;> IX-Jingxi-Pingguo metallogenic belt of Al

如圖11b所示,破碎帶蝕變型金礦遠景區主要分布在各構造過渡帶附近,同時受不同期次巖漿巖展布方向影響。從證據權法破碎帶蝕變巖型金礦預測與廣西有色金屬成礦帶分布圖(圖14)可以看出,在桂西南印支期巖漿巖附近,亦發現新的遠景區,這可能說明研究區破碎帶蝕變型金礦與加里東期、燕山期及印支期多期巖漿活動密切相關(李昌明等,2010)。從整體預測效果來看,卡林型金礦預測結果具有明顯成面和成帶分布特點,體現出了構造斷裂及區域地層控礦作用明顯(陳敏,2016)。破碎帶蝕變巖金礦預測高值區域主要落在大瑤山隆起與云開隆起(劉舒飛等,2017),其地區主要發育寒武系地層,其富含炭質的沉積巖在海底噴流、生物作用及機械沉積分異作用的影響下使得金發生了相對的初始富集,為成礦提供了良好的礦源層。在桂西南印支期巖漿巖附近,可發現新的遠景區,這可能說明研究區破碎帶蝕變型金礦與加里東期、燕山期及印支期多期巖漿活動密切相關,這些巖漿活動帶來的熱源是該區域不可或缺的成礦條件。另外,現存礦點位置與預測高值區域主要與憑祥-大黎斷裂帶、陸川-岑溪斷裂帶南側空間相關性較好;在桂中加里東地槽褶皺帶北部的資源斷裂也有預測高值分布(楊斌等,2007)。這些區域斷層為早期地下水熱液的加入提供了良好的通道,被巖漿熱動力加熱的熱液可在分布廣泛的斷裂支持下大量萃取圍巖中礦物質,形成豐富的含礦熱液。因此區域構造斷裂附近可作為下一步破碎帶蝕變巖金礦勘探的重要參考。

圖11 采用模糊證據權法計算的金的后驗概率圖及資源潛力遠景區預測Fig.11 Posterior probability map of Au and target areas for gold deposits delineated by the fuzzy weights of evidence method. (a) Carlin-type gold deposits predicted by PCA1 background and anomaly decomposition. (b) Altered type gold deposits predicted by PCA3 background and anomaly decomposition I-Caledonian geosynclinal fold belt in Central Guangxi (I1-Northern Guangxi uplift;> I2-Liuzhou depression;> I3-Northeast Guangxi transitional zone;> I4-Dayaoshan uplift;> I5-Yunkai uplift); II-Hercynian geosynclinal fold belt in southern Guangxi;> III-Indosinian geosynclinal fold in Western Guangxi (III1-Duyangshan uplift;> III2-Youjiang depression;> III3-Xidamingshan uplift;> III4-Shiwandashan depression); 1-Sipu fault, 2-Pingpeiling fault;> 3-Sanjiang-rong′an fault;> 4-Shoucheng fault;> 5-Longsheng-Yongfu fault;> 6-Ziyuan fault;> 7-Luchuan-Cenxi fault;> 8-Bobai-Wuzhou fault;> 9-Lingshan-Tengxian fault;> 10-Dongzhong-Xiaodong fault zone;> 11-Gaoping-Xinhei fault;> 12-Pingxiang-Dali fault zone;> 13-Lipu fault;> 14-Xialei-Lingma fault;> 15-Napo fault zone;> 16-Youjiang fault zone;> 17-Tianlin-Bama fault zone;> 18-Nandan-Kunlunguan fault zone;> 19-Baishi fault;> 20-Limu-Majiang fault;> 21-Fuchuan fault;> 22-Guilin-Laibin fault zone;> 23-Guanyin′ge fault zone;> 24-Yishan-Liucheng fault zone

圖14 證據權法破碎帶蝕變巖型金礦預測與廣西有色金屬成礦帶分布圖Fig.14 Prediction map of altered rock type gold deposits in fracture zone by the weights of evidence method and the distribution of Guangxi nonferrous metal metallogenic beltsI-Danchi metallogenic belt of Sn-Cu-Pb-Zn-Ag-Sb-Hg;> II-Northern Guangxi metallogenic belt of Sn-W-Cu-Ni-Pb-Zn;> IIINortheastern Guangxi metallogenic belt of Sn-W-Cu-Pb-Zn-Au-Ag;> IV-Damingshan metallogenic belt of W-Cu-Au;> V-Dayaoshan metallogenic belt of Cu-Pb-Zn-Au;> VI-Yunkaidashan metallogenic belt of Pb-Zn-W-Au;> VII-West Damingshan metallogenic belt of Cu-Pb-Zn-Ag;> VIII-Western Guangxi metallogenic belt of Au-Sb;> IX-Jingxi-Pingguo metallogenic belt of Al

3.3 靶區圈定與評價

對模糊證據權法得出的卡林型金礦預測后驗概率進行標準化,并提取大于0.8的區域,對圈定出來的區域由面積分帶從大到小劃分三個靶區,其中落在靶區內的礦點數有44個,占卡林型金礦總礦點數的71%。此次將卡林型金礦預測后驗概率大于0.0106圈定為一級預測區,一級預測區共有575個單元,占總面積的1.196%,含有大部分已知礦點,成礦地質條件最好,可作為下一步找礦的優先部署區域;后驗概率小于0.0106且大于0.0060為二級預測區,二級預測區域共有785個單元,占總面積的1.632%,含有部分已知礦點,有具有較好的成礦條件,為相對有利區域;后驗概率小于0.0060且大于0.0037為三級預測區,三級預測區共有3044個單元,占總面積的6.338%,主要為已知礦區的周緣區域,具有一定的找礦潛力。

對模糊證據權法得出的破碎帶蝕變巖金礦預測后驗概率進行標準化處理,提取大于0.8的區域礦點數有50個,占破碎帶蝕變巖金礦總礦點數的96%。此次預測將后驗概率大于0.0081圈定為一級預測區,一級預測區共有493個單元,占總面積的1.147%,含有大部分已知礦點,成礦地質條件最好,可作為下一步找礦的優先部署區域;后驗概率小于0.0081且大于0.0044為二級預測區,二級預測區域共有3431個單元,占總面積的7.977%,含有部分已知礦點,有具有較好的成礦條件,為相對有利區域;后驗概率小于0.0044且大于0.0024為三級預測區,三級預測區共有6264個單元,占總面積的14.56%,主要為已知礦區的周緣區域,具有一定的找礦潛力,但該預測區面積較大,可以先選擇更有利的小面積高后驗概率區域開展下一步工作。

4 結論

文章根據區域斷裂、巖漿巖、地球化學與航磁及重力分布數據等在區域上的分布特征,通過模糊證據權法,有效提取了廣西不同金礦類型的成礦信息,基于GeoDAS平臺開展了金礦產資源潛力評價,得到如下結論。

(1) 卡林型金礦預測高值區域主要分布在右江坳陷,在構造斷裂上與田林-巴馬斷裂帶重合較好,其次在那坡斷裂帶也有高值分布,與三疊紀地層密切相關,找礦潛力很大;次為桂中橫縣等與泥盆紀地層密切相關的地區及區域北部江南造山帶,具有成面和成帶分布特點;從預測效果來看,區域地層巖性控礦作用亦較明顯。

(2) 破碎帶蝕變型金礦遠景區主要分布在各構造過渡帶附近,同時受不同期次巖漿巖展布方向影響;在桂西南印支期巖漿巖附近,亦發現新的遠景區,這可能說明研究區破碎帶蝕變型金礦與加里東期、燕山期及印支期多期巖漿活動密切相關。

(3)采用地質、地球化學、計算機、數學等多學科交叉和地質觀測與數值模擬相驗證的技術路線,使用模糊證據權法所得的預測遠景區具有信息損失少、預測精度高等優點,預測結果對進一步開展找礦工作部署具有重要的參考意義。