豫陜小秦嶺金礦帶綜合信息成礦預測

王 丹，陳建平，劉 暢

(1.中國地質大學(北京)地球科學與資源學院，北京 100083；2.北京市國土資源信息研究開發重點實驗室，北京 100083)

0 引 言

現代礦產資源定量預測評價及理論方法發展始于20世紀中期，到80年代末，隨著計算機在地質方面的應用，利用GIS平臺、RS、三維建模和可視化技術，應用地、物、化、遙等多元地學數據信息進行找礦預測的研究愈來愈多，為綜合找礦提供了科學的預測方法，對實現找礦工作的突破具有一定的理論意義和現實價值(Agterberg,2014；胡橋等，2015；劉靜等，2017；彭海練等，2017；周永章等，2021)。陳建平等(2011)運用 GIS 技術，充分利用地、化、遙等多元綜合異常資料，采用證據權重法對陜西潼關地區金礦進行預測并圈定了找礦靶區；Yousefi等(2014)應用證據權重法對地質及地球化學數據進行空間分析和權重分配，圈定了馬贊達蘭密西西比河谷型螢石礦床的成礦遠景區。此外，國內外諸多研究利用GIS技術進行的礦產預測工作也取得了顯著的成果(申維等，2014；Nielsen et al.,2015；魏巍等，2016；彭海練等，2017；薛仲凱等，2021)。

小秦嶺位于我國河南與陜西境內，是我國第二大產金地(魏春霞，2018；張歡歡等，2018；謝亙等，2021)，已發現的含金石英脈多達1 200余條，已探明的黃金儲量至少800 t，成礦條件好、潛力較大(趙立群等，2019；Liu et al.,2021)。然而，近60年的強力開采已經使該區淺部探明的礦產資源面臨枯竭?，F階段，在小秦嶺金礦帶已有勘探基礎上進行深部及外圍地區勘查找礦工作十分必要。

選取小秦嶺金礦帶為研究區，在了解區域地質概況、大地構造背景、區域成礦規律及成礦模式的基礎上，以綜合信息礦產資源評價和地質異常致礦等理論為指導(李彩鳳，2019)，基于GIS平臺提取分析地、化、遙找礦信息，利用證據權重法進行二維定量成礦預測，在研究區共圈定4處成礦遠景區，對在小秦嶺地區進一步開展找礦工作具有現實意義。

1 區域地質背景與找礦模型

1.1 區域地質概況

研究區大地構造屬于華北地臺南緣華熊臺隆小秦嶺臺穹，處于秦嶺—大別造山帶最北端，是華北克拉通與揚子克拉通碰撞的產物(Dong et al.,2011)。該區構造十分活躍，經歷了多期構造變形活動，斷裂、褶皺十分發育?？傮w構造特征是在伸展模式下形成的不對稱拆離-變質核雜巖構造，由南北2條邊界大斷裂、區域中部的老變質核雜巖及其內部的拆離構造3部分組成(胡正國等，1994)。

表1 研究區熱液型金礦床找礦模型Table 1 Prospecting model of hydrothermal gold deposits in the study area

研究區內出露黏土和亞黏土的地層有：上太古界太華巖群，中元古界熊耳群、高山河群及官道口群，下古生界寒武系朱砂洞組、辛集組、三山子組、饅頭組和奧陶系馬家溝組，中生界白堊系南朝組，新生界新近系以及第四系。其中，上太古界太華巖群為主要出露地層，分布在研究區中部區域，屬太古宙綠巖帶，分上下2套巖石地層單位：下基底巖石地層單位包括變質花崗巖和變基性表殼巖，上基底巖石地層單位主要由1套副變質巖系組成(黎世美等，1996；戚開靜，2010)。巖漿活動貫穿了區域地質演化歷史，燕山期華山、文峪和娘娘山巖體的侵位為小秦嶺金礦的形成與富集提供了熱動力，為區內成礦地質體(王義天等，2002)。

1.2 成礦規律與礦床特征

研究區礦產資源十分豐富，是豫陜小秦嶺貴金屬成礦帶的重要組成部分。區內主要賦礦地層為上太古界太華巖群，圍繞華山、文峪和娘娘山巖體成群或成帶分布著大量含金礦脈，金礦賦存受斷裂和褶皺構造控制顯著。金礦成因類型主要為熱液型，區內已發現礦床(點)48處，其中大型金礦床6處、中型金礦床12處、小型金礦床29處、金礦化點1處，45處金礦床為熱液型金礦床，3處小型金礦床類型分別為砂礦型、沉積變質型和構造破碎型。

小秦嶺金礦帶主要分為北礦帶、北中礦帶、中礦帶和南礦帶4個礦帶。其中，北礦帶、北中礦帶、中礦帶為金礦密集區，南礦帶金礦規模最小。①中礦帶：位于小秦嶺復背斜核部、老鴉岔背形軸部，礦化條件最好，規模最大，礦帶整體呈東西向展布，大中型礦床主要有文峪礦床、東闖礦床、楊寨峪礦床、老鴉岔礦床、四范溝礦床等。②北中礦帶：位于七樹坪、金渠溝等地，主要為中小型礦床，如紅土嶺、金渠溝、桐溝等礦床。③北礦帶：位于五里村—大湖峪—荊山峪一帶，沿五里村背斜展布，總體呈東西向，大、中、小型金礦床在該礦帶均有分布，如大湖金鉬大型礦床、馬家凹中型金礦床、煥池峪小型金礦床等。④南礦帶：規模較小，多為礦化點。

1.3 找礦模型

基于地質概況、大地構造背景、成礦地質背景、礦床成因類型及典型礦床的研究，針對熱液型金礦床，總結區內金礦的主要控礦要素和成礦規律，建立研究區熱液型金礦床找礦模型(表1)。

2 成礦綜合信息分析與提取

基于建立的研究區熱液型金礦床找礦模型，收集了區域地質圖(1∶50萬)、區域地球化學數據(1∶50萬)、Landsat 8 OLI 遙感影像、全國礦產數據等多元地質找礦信息，在GIS平臺進行提取分析。

2.1 有利地層信息

全球主要的金礦大多產于綠巖帶中，華北克拉通的主要金礦均產于綠巖帶，小秦嶺金礦產于小秦嶺花崗巖-綠巖帶。通過疊加分析研究區1∶50萬地質圖與已知45處熱液型礦床點數據，發現區內39處已知礦床點分布在上太古界太華巖群中，占區內全部礦床點的86.67%，4處分布于太古宇花崗偉晶巖脈中，2處分布于下元古界花崗偉晶巖脈中，其余地層均無已知礦床點分布。因此得出上太古界太華巖群為研究區主要賦礦地層(圖1)。

2.2 有利巖體信息

圖1 研究區地質圖與已知礦床點疊加圖1-第四系；2-新近系；3-古近系；4-白堊系；5-官道口群；6-高山河群；7-奧陶系；8-寒武系；9-震旦系；10-熊耳群；11-新太古代太華雜巖；12-早白堊世花崗巖；13-中侏羅世花崗斑巖；14-中侏羅世閃長玢巖；15-侏羅紀二長花崗巖；16-早侏羅世花崗閃長巖；17-早古生代輝綠巖；18-志留紀花崗巖；19-新元古代二長花崗巖；20-新元古代正長斑巖；21-新元古代花崗巖；22-中元古代閃長巖；23-古元古代花崗偉晶巖；24-太古宙花崗偉晶巖；25-太古宙花崗巖；26-斷裂；27-已知熱液型礦床及礦點Fig. 1 Superposition of the geological map and known deposit points of the study area

研究區內出露巖體主要為花崗巖，區內西段的華山巖體為侏羅紀巖體，中段和東段的文峪和娘娘山巖體為白堊紀巖體。區內燕山期巖體的侵位為小秦嶺金礦的形成與富集提供了熱動力，與金成礦關系密切，為有利成礦巖體。區內已知礦床點密集分布在這三大燕山期巖體周圍(圖1)。對燕山期花崗巖體做緩沖區分析并疊加已知礦床點數據，結果顯示燕山期花崗巖體8 km緩沖區范圍內有42處已知礦床點，占區內總礦床點數的93.33%(圖2)，因此燕山期巖體外圍8 km區域可作為成礦預測有利區域。

圖2 燕山期花崗巖體8 km緩沖區與已知礦床點疊加圖1-侏羅紀二長花崗巖；2-早侏羅世花崗閃長巖；3-早白堊世花崗巖；4-巖體8 km緩沖區；5-大型礦床；6-中型礦床；7-小型礦床；8-礦點Fig. 2 Superposition of 8 km buffer zone of the Yanshanian granitic body and known deposit points

圖3 花崗偉晶巖脈4 km緩沖區與已知礦床點疊加圖1-下元古界花崗偉晶巖脈；2-太古宇花崗偉晶巖脈；3-巖脈4 km緩沖區；4-大型礦床；5-中型礦床；6-小型礦床；7-礦點Fig. 3 Superposition of 4 km buffer zone of the granite-pegmatite vein and known deposit points

區內發育大量含金石英巖脈。對區內東段太古宇花崗偉晶巖脈和西段下元古界花崗偉晶巖脈進行緩沖區分析并疊加已知礦床點數據，結果顯示區內38處已知礦床點分布在花崗偉晶巖脈4 km緩沖區內，占總礦床點數的84.44%(圖3)，因此巖脈外圍4 km區域可作為成礦預測有利區域。

2.3 有利構造信息

研究區內北部太要斷裂和南部小河斷裂2條邊界大斷裂將小秦嶺復式褶皺區域圍限，形成“兩斷裂夾一褶皺”的構造格架，局部發育的褶-斷型脆韌性剪切帶為區內含金石英脈礦的控礦構造。對區內可提取的構造斷裂信息進行定量分析并疊加已知礦床點數據，得出金礦床點集中分布的構造等密度區間為(0.020，0.040]，構造中心對稱度的有利成礦區間為(0.035，0.105]，區內主干斷裂的有利成礦區間為(0.024，0.030]，區內礦床點并未集中分布在主干斷裂高值區，與賦礦需要較穩定的低應力環境關系密切，因此將構造等密度區間(0.020，0.040]、構造中心對稱度區間(0.035，0.105]以及主干斷裂區間(0.024，0.030]作為成礦預測有利因子。

2.4 遙感找礦信息

圍巖蝕變為熱液型礦床的主要特征之一，是熱液成礦作用的重要組成部分(陳進等，2018)。小秦嶺地區圍巖硅化和黃鐵礦化蝕變與金成礦關系最為密切(張歡歡等，2016)。蝕變異常為熱液礦床的重要找礦標志之一。采用Landsat 8 OLI數據，對影像進行輻射定標和大氣校正后，應用ENVI 5.3 Band Math對冰雪、植被、水體、陰影進行處理，選擇掩膜效果最佳的公式(表2)計算后，得到蝕變異常信息提取圖像，展示研究區鐵染及羥基蝕變異常。

表2 去除干擾因素計算公式Table 2 Calculation formulas for removing interference factors

2.4.1 鐵染蝕變異常提取 選取Landsat 8 OLI 2、4、5、6波段提取鐵染蝕變異常。根據代表鐵染類礦物的主分量判斷標準，OLI5與OLI4貢獻系數符號相反，與OLI2貢獻系數符號相同，主成分PC2與PC4均滿足條件，因此依次選擇PC2與PC4為主分量進行后續處理，結合研究區地質圖及礦產資料，對比得出以PC4為主分量提取的結果更符合研究區實際情況，故選取PC4作為主分量(表3)。

表3 OLI 2、4、5、6主成分分析特征向量Table 3 Feature vectors of principal component analysis of OLI 2,4,5 and 6

2.4.2 羥基蝕變異常提取 選取OLI 2、5、6、7進行PCA變換提取羥基蝕變異常，根據代表羥基類礦物的主分量判斷標準，OLI6與OLI7貢獻系數符號相反，與OLI2貢獻系數符號相同，可選PC4作為反映羥基蝕變信息的主分量(表4)。

表4 OLI 2、5、6、7主成分分析特征向量Table 4 Feature vectors of principal component analysis of OLI 2、5、6 and 7

2.4.3 圈定遙感蝕變異常區 利用公式“均值+N×標準方差(σ)”進行異常等級閾值分割。鐵染蝕變異常取N為1.5、2.0、2.5，將異常信息分為三級弱、二級中、一級強3個異常等級；羥基蝕變異常取N為2.0、2.5、3.0，將羥基異常信息同樣分為3個等級。密度分割后，對結果進行中值濾波處理，并結合研究區地質、地理及礦產情況，除去偽異常信息后，最終得到鐵染、羥基蝕變異常分布結果(圖4、圖5)。

疊合研究區已知礦床點發現，鐵染蝕變異常與已知礦床點分布情況較為吻合，二級蝕變異常區域內分布有大量已知大型及中型礦床，羥基蝕變異常在整個研究區分布較少。疊加兩類蝕變異常信息，在研究區內共圈定了6個一級遙感蝕變異常區、5個二級遙感蝕變異常區、6個三級遙感蝕變異常區(圖6)。

圖4 研究區鐵染蝕變異常分布圖1-一級異常;2-二級異常;3-三級異常;4-大型礦床;5-中型礦床;6-小型礦床;7-礦點Fig. 4 Distribution of iron stained alteration anomalies in the study area

圖5 研究區羥基蝕變異常分布圖1-一級異常;2-二級異常;3-三級異常;4-大型礦床;5-中型礦床;6-小型礦床;7-礦點Fig. 5 Distribution of hydroxyl alteration anomalies in the study area

圖6 研究區遙感蝕變異常分布圖Fig.6 Distribution of remote sensing alteration anomalies in the study area

2.5 地球化學找礦信息

地球化學異常信息對尋找淺部礦產具有重要價值，將地球化學方法運用于深部礦產資源勘查一直是礦產資源勘查方向的研究熱點。研究區內主要賦存礦體為金礦，Ag、Mo、Zn元素與金礦體賦存呈正相關，對Au、Ag、Mo、Zn單元素異常進行提取并疊加已知礦床點，得出區內41處已知礦床點分布于Au元素異常區域內，占總礦床點數的91.11%；30處分布于Ag元素異常區域內，占總礦床點數的66.67%；21處分布于Mo元素異常區域內，占總礦床點數的46.67%；33處分布于Zn異常區域內，占總礦床點數的73.33%。區內金礦化典型成礦元素組合為Au-Ag-Cu-Pb-Zn，研究表明，當Au與Ag、Cu、Pb、Ni、Mo、Bi、W元素出現高異常時，非常接近金礦體(張蘇坤等，2021)。對區內近礦暈元素Au、Ag、Cu、Pb、Zn做組合異常分析(圖7)，疊加區內主成礦元素Au元素，共圈定3處化探綜合異常區(圖8)。

3 基于GIS的綜合信息成礦預測

利用GIS平臺進行研究區二維成礦預測工作，主要是根據已建立的找礦模型及提取的地層、巖體、構造有利成礦信息，以及地球化學異常信息、遙感蝕變異常信息，建立成礦定量預測模型。

利用礦產資源MRAS評價系統中證據權重模塊進行二維定量預測，圈定研究區金礦成礦遠景區。根據建立的小秦嶺金礦帶找礦模型以及提取的成礦有利信息，總結預測評價模型(表5)。

證據權重法常用來進行礦產資源定量預測工作，是預測評價的一種數學方法，最早由Agterberg等(1993)提出。預測原理是通過疊加統計成礦相關要素，得出各要素對成礦的貢獻程度，以計算所有有利信息組合的綜合權值，最終劃定成礦遠景區(Carranza,2004；de Quadros et al.,2006；Lyu et al.,2013；李彩鳳，2019)。根據區域成礦預測模型選擇證據因子，計算各因子的權重值(表6)。

C值表示證據因子與礦床點產出的相關程度，C值越大反映該預測變量對成礦越有利，C值為負反映該預測信息對成礦不利。由于三級遙感蝕變異常區C值為負，故不計入此次預測。有利地層信息(上太古界太華巖群)、有利巖體信息(燕山期花崗巖體)、有利化探信息(Au元素異常及Au-Ag-Cu-Pb-Zn組合異常)的C值均>3(表6)，表明與金礦產出關系密切程度較高。小秦嶺花崗巖-綠巖帶為金礦產出提供了有利基礎，燕山期巖體侵位提供了熱動力，與金成礦關系極為密切。對應金屬化學元素富集是礦體礦化形成的本質，Au元素異常為直接反映金存在的標志，與金礦化相關程度高。區內近礦暈元素Au-Ag-Cu-Pb-Zn組合為金礦化典型成礦組合，與金礦化關系密切。

圖7 研究區Au-Ag-Cu-Pb-Zn元素組合異常圖Fig.7 Au-Ag-Cu-Pb-Zn anomalies in the study area

圖8 研究區化探綜合異常圖Fig.8 Comprehensive anomaly map of geochemical exploration in study area

表5 小秦嶺金礦帶成礦預測模型Table 5 Metallogenic prediction model of the Xiaoqinling gold belt

表6 小秦嶺金礦帶各成礦要素權重值Table 6 Weight values of ore-forming elements in the Xiaoqinling gold belt

對各有利圖層進行條件獨立性檢驗后，計算得到后驗概率值，后驗概率結果最小值為0.000 000，最大值為0.999 992，將后驗概率≥0.8的區域視為成礦有利區域，按照[0.80，0.92)、[0.92，0.98)、[0.98，0.999 992]區間劃分3個等級，共圈出4處成礦遠景區(圖9)。

圖9 小秦嶺金礦找礦遠景區分布圖1-[0.80,0.92)；2-[0.92,0.98)；3-≥0.98；4-成礦靶區；5-研究區已知熱液型礦床及礦點；6-省界；7-化探綜合異常；8-太華巖群；9-研究區斷裂Fig. 9 Layout of promising prospecting areas of the Xiaoqinling gold belt

將預測結果圖與已知礦床點疊加，顯示后驗概率高值區與已知礦床點吻合程度較高，驗證了此次預測工作的準確性。預測Ⅰ、Ⅱ號成礦靶區后驗概率值大，各成礦有利因子之間相互耦合，具有優良的成礦條件和潛力，為區內金成礦最為有利的區域；Ⅲ、Ⅳ號成礦靶區區域較小，后驗概率值較Ⅰ、Ⅱ號低，但也是研究區內金成礦條件及潛力突出的區域，且Ⅲ、Ⅳ號成礦靶區內及外圍無已知礦床點分布，可作為今后的重點勘查找礦區域。

4 結 論

(1)基于GIS、RS對小秦嶺金礦資源進行了二維定量預測，根據小秦嶺區域地質概況、成礦地質背景及成礦特征發現，小秦嶺金礦主要賦礦地層為上太古界太華巖群，燕山期花崗巖體為主要成礦地質體，區內金礦體的賦存受斷裂和褶皺構造控制顯著，鐵染蝕變異常與區內金成礦關系密切。

(2)建立了小秦嶺地區熱液型金礦床找礦模型，利用GIS平臺對區內地層、巖體、構造、化探、遙感多元有利成礦信息進行綜合分析，采用證據權重法進行礦產預測，成果顯著。

(3)基于礦產資源MRAS評價系統，采用證據權重模型對研究區進行二維成礦預測，圈定了4處成礦靶區，為研究區進一步找礦工作提供了參考。