夏甸金礦床金紅石機器學習成因判別與成礦作用分析

摘要：金紅石是膠東金礦床中的常見副礦物，但金紅石成因及蘊含的成礦信息仍不明確。對招平斷裂南端的夏甸金礦床金紅石展開了巖相學、原位地球化學分析、機器學習等綜合研究，結果顯示，夏甸金礦床金紅石主要發育于招平斷裂下盤的硅化、黃鐵絹英巖化蝕變巖中，呈碎裂-交代結構，與黃鐵礦、黃銅礦等礦石礦物共生。通過系統收集全球已發表不同成因類型及礦床類型中金紅石數據，采用隨機森林模型，針對夏甸金礦床金紅石微量元素特征開展成因判別，發現夏甸金礦床金紅石具有典型熱液成因特征，能夠指示金成礦作用。此外，利用隨機森林模型將金紅石判別為“膠東型”金礦床成因類型，其較高的真正類率指示該類礦床與其他類型礦床金紅石微量元素特征存在顯著區別。其中，對判別起重要作用的元素為Cr、Si、W、Fe、Cu、V、Ta。這些元素富集指示該區基底的高級變質巖在成礦作用期間發生元素活化，并進入金成礦系統，同時指示強烈的水巖反應在夏甸金礦床的形成過程中作用顯著。

關鍵詞：金紅石；元素地球化學；機器學習；成因判別；夏甸金礦床；招平斷裂

[中圖分類號：TD11" P618.51 文章編號：1001-1277（2025）04-0079-06 文獻標志碼：A doi：10.11792/hj20250415 ]

引言

膠東半島是中國重要的金礦成礦區，目前已經探明黃金資源儲量超過5 000 t，其大地構造位置處于華北克拉通東南緣，郯廬斷裂東側，太平洋板塊西側，屬于多構造單元疊加復合部位［1］。膠東半島在中生代為活動大陸邊緣，構造-巖漿活動廣泛發育，產出多期次花崗質侵入巖、中基性脈巖及大量金礦床。膠東金礦床的成因機制存在較大爭議，主要存在幔源流體成礦、巖漿熱液成礦、大氣降水成礦、變質流體成礦等觀點［2-12］。膠東半島主要產出了招遠—萊州、棲霞—蓬萊、牟平—乳山3個金成礦帶，其中超過85 %的黃金資源產于招遠—萊州金成礦帶內［1-2， 13］。招平斷裂是招遠—萊州金成礦帶內的主要區域性控礦構造，控制了區域內如大尹格莊、夏甸等大型、超大型金礦床的產出。夏甸金礦床是招平斷裂南端的典型“焦家式”破碎帶蝕變巖型金礦床，礦體主要產于招平斷裂下盤厚大的破碎蝕變帶內［13-16］。因此，厘定夏甸金礦床的礦床成因對判別膠西北地區金礦床成因及推動找礦勘查工作具有重要作用。

金紅石是膠東金礦床中普遍發育的副礦物，廣泛存在于“焦家式”破碎帶蝕變巖型金礦床及“玲瓏式”石英脈型金礦床中。前人研究表明，從賦礦圍巖到礦體，金紅石Ti含量逐漸減少，在礦體周圍可以形成Ti暈，因此，金紅石的地球化學特征可以作為礦化標志及找礦依據。同時，金紅石富含的Fe、W、Si、Al、Nb等多種微量元素也被用于探討金沉淀成礦機理及礦床成因［17］。夏甸金礦床是膠西北地區典型的“焦家式”破碎帶蝕變巖型金礦床，在前期的生產及科研過程中，揭露了金紅石廣泛發育于蝕變圍巖及礦化帶中，為研究膠東金礦床成因提供了良好的條件。本文借助數據科學研究范式，通過構建金紅石微量元素數據庫，建立隨機森林模型，判別夏甸金礦床金紅石成因，進一步探討了礦床成因及成礦作用機制。

1成礦地質背景

夏甸金礦床位于招平斷裂南端，區域內主要出露太古宇膠東群，下元古界粉子山群、荊山群，上元古界蓬萊群，白堊系火山沉積巖及第四系（見圖1）。其中，膠東群巖性包括黑云斜長變粒巖、斜長角閃片麻巖等，主要包含斜長石、石英、黑云母、輝石、角閃石等礦物，大部分斜長石已經絹云母化。荊山群主要分布于礦區中部及南部，與膠東群變質巖不整合接觸，巖性包括黑云斜長變粒巖、含石墨石榴子石黑云斜長片麻巖、透輝石大理巖等。

礦區內廣泛出露侏羅紀玲瓏花崗巖。玲瓏花崗巖在礦區主要呈灰白色—肉紅色，為中細粒等粒結構、塊狀構造，巖石中常見膠東群殘留體。玲瓏花崗巖主要呈巖基狀分布于招平斷裂下盤，是夏甸金礦床的主要賦礦圍巖之一。

礦區內主要控礦構造為招平斷裂，其主裂面沿膠東群、荊山群變質巖和玲瓏花崗巖界面分布，平均產狀約128°∠45°，在走向和傾向方向上呈舒緩波狀產出。主裂面相近部位破碎程度高，發育糜棱巖、碎裂巖，發育致密的黑色斷層泥。此外，主斷裂面下盤發育大量北東向或北西向次級構造，為次級斷裂或節理，控制了部分金礦化的產出。

礦區內金礦化主要產于招平斷裂下盤黃鐵絹英巖化蝕變帶和紅化蝕變帶，形態相對簡單，傾角一般為20°～60°，呈脈狀、似層狀、透鏡狀或不規則狀產出，常具有分支復合現象。礦石主要呈細脈浸染狀構造、網脈浸染狀構造，硫化物多以團塊狀出現在石英碎晶的邊緣處（見圖2），礦石內常見早期石英或蝕變巖角礫。通常，蝕變巖型礦石的產出靠近招平斷裂主裂面或其他強構造活動處，受構造控制明顯，常具有定向特征。礦石礦物主要為黃鐵礦、磁黃鐵礦、黃銅礦，金主要以銀金礦的形式產出［13-14，19-20］。

2分析及判別方法

樣品均采自招平斷裂主裂面下盤的礦化蝕變帶中，巖性包括黃鐵絹英巖化碎裂狀花崗巖、絹英巖化碎裂狀花崗巖及碎裂狀花崗巖。

2.1金紅石微量元素分析方法

金紅石微量元素分析采用激光剝蝕電感耦合等離子體質譜法（LA-ICP-MS）完成，測試單位為中南大學地球科學與信息物理學院。測試過程中，首先將樣品放置在密封的消解室中，保持高純度的氦氣與氬氣持續沖洗。測試條件設置如下：光斑直徑為35 μm，激光的頻率為5 Hz，能量密度為2.5 J/cm2。每個激光點分析時間為90 s，其中包括30 s的背景測量、40 s的分析信號和20 s的沖洗時間。監測元素包括29Si、53Cr、57Fe、65Cu、89Y、91Zr、94Nb、95Mo、177Hf、181Ta、182W、208Pb。

2.2機器學習判別方法

隨機森林算法是一類集成學習算法，其基本思想是將多個分類器組合，形成一個效果更佳、預測更準的集成分類器，從而達成精確分類的目的。每棵決策樹的構建都是通過對訓練數據的隨機抽樣生成的，意味著每棵樹都是基于不同的子集數據進行訓練的，這能有效降低系統性判別偏差。此外，隨機森林算法引入了特征隨機選擇機制，在每次劃分節點時，從所有特征中隨機選擇一個子集，然后從這個子集中選擇最優特征來進行劃分。這種隨機性有助于減少過擬合，提高模型的泛化能力。隨機森林算法的預測過程是通過將每棵決策樹的預測結果進行整合而得出最終預測結果。對于分類問題，通常采用投票的方式，即選擇票最多的類別作為最終預測結果。

總體而言，隨機森林算法具有以下特點：①能夠處理大量高維數據，并且不需要對數據進行特征縮放；②具有較強的抗過擬合能力，能夠在不剪枝的情況下處理高維數據；③能夠評估特征的重要性，提供有用的特征選擇信息；④容易并行化處理，適合在大規模數據集上進行訓練［21-22］。

本文的金紅石微量元素數據收集自文獻［23-29］，數據按照金紅石成因類型（熱液成因、變質成因、巖漿成因、碎屑來源）及礦床類型（“膠東型”金礦床、造山型金礦床、VHMS（火山成因塊狀礦化物）型礦床、侵入巖相關金礦床、斑巖型銅金礦床）整理收集后，進行數據預處理（包括異常值剔除、缺失值插值、中心對數比變換等）。金紅石微量元素數據使用5折交叉驗證，劃分為訓練集及驗證集，并將夏甸金礦床金紅石微量元素數據作為預測集。準確率、精度、召回率、F1值、Kappa系數等評價指標及混淆矩陣用于評價訓練模型。

3金紅石結構及地球化學特征

3.1金紅石礦物學特征

在夏甸金礦床中，金紅石常出現在熱液蝕變帶，與半自形鉀長石、鈉長石、絹云母，以及暗色礦物（如榍石、角閃石、云母等）共生。夏甸金礦床中發現的金紅石多發育于絹英巖化、黃鐵絹英巖化花崗巖和紅化花崗巖中。金紅石多呈自形—半自形，且以柱狀、板狀及顆粒狀分布于巖（礦）石中。反射光下，金紅石呈現弱非均質性，反射率顯著低于黃鐵礦，并與黃鐵礦、黃銅礦等金屬硫化物緊密共生（見圖3）。

3.2金紅石地球化學特征

夏甸金礦床金紅石微量元素分析結果見表1。由表1可知：金紅石具有較高的Si、Fe、Nb、W含量，其

平均質量分數分別為2 558.97×10-6、3 485.37×10-6、1 355.15×10-6、3 577.75×10-6，均超過了1 000×10-6；但是，這些元素具有較大的標準差，表明其含量分布范圍較大。金紅石中Cu、Mo、Hf、Pb含量較低，平均質量分數分別為1.90×10-6、0.44×10-6、7.92×10-6、4.28×10-6，均小于10×10-6。金紅石中V、Cr、Y、Zr、Ta等元素具有中等含量，其平均質量分數分別為697.57×10-6、50.58×10-6、60.76×10-6、70.77×10-6、113.55×10-6。

3.3金紅石隨機森林模型判別結果

夏甸金礦床金紅石隨機森林模型評價指標見圖4，金紅石隨機森林模型混淆矩陣及判別結果見圖5。

由圖4、圖5可知：金紅石礦床類型判別的隨機森林模型性能高于金紅石成因判別模型；金紅石成因類型判別模型的準確率為0.75、精度為0.77、召回率為0.72、F1值為0.75、Kappa系數為0.66，混淆矩陣中各類型真正類率及各項判別指標均大于0.6；金紅石礦床類型判別隨機森林模型的準確率為0.85、精度為0.84、召回率為0.86、F1值為0.82、Kappa系數為0.82，其混淆矩陣中各類型的真正類率也均大于0.6。其中，“膠東型”金礦床的真正類率最高，高達0.97。

4夏甸金礦床金紅石成因及對成礦作用的指示

金紅石是各類巖石和熱液礦床中常見的副礦物，具有變質成因、巖漿成因、碎屑來源等成因［24］。在熱液成礦作用中，金紅石可形成于含鈦礦物相（如黑云母、鈦鐵礦、鈦磁鐵礦、榍石等）的蝕變交代，也可通過含鎢、富鈦流體沉淀形成［15］。采用隨機森林模型對夏甸金礦床成因進行判別，通過與不同成因類型金紅石對比，發現夏甸金礦床金紅石與熱液成因金紅石的地球化學特征最相似。此外，根據顯微觀察結果，金紅石多發育于成礦較晚期的招平斷裂下盤的硅化、黃鐵絹英巖化蝕變巖中，其晶體呈碎裂-交代結構，與黃鐵礦、黃銅礦等巖石礦物緊密共生，同樣呈現出熱液作用形成的特點。同時，前人對夏甸金礦床金紅石進行了U-Pb測年，獲得的金紅石形成年齡為119.3 Ma，與成礦時間基本一致［15］。因此，夏甸金礦床金紅石由金成礦期的熱液流體作用形成。

熱液成因金紅石的晶格中，可通過類質同象替換或離子擴散作用混入Nb、Ta、Si、Sb、W、Zr、Hf、Fe、Cr、V等元素的陽離子，這些元素的含量與金紅石形成時的環境及流體特征密切相關。在夏甸金礦床中，金紅石形成與金礦化同時期的熱液作用有關，因此，夏甸金礦床金紅石的地球化學元素特征可以用于指示成礦作用條件及礦床成因。通過與不同類型礦床的金紅石地球化學特征對比，本文建立的隨機森林模型將夏甸金礦床金紅石判別為“膠東型”金礦床，顯著區別于其他類型熱液礦床，包括造山型金礦床、斑巖型銅金礦床、侵入巖相關金礦床、VHMS型礦床。“膠東型”金礦床與傳統造山型金礦床成礦作用方面具有諸多相似之處。例如：二者均由中低溫、中低鹽度成礦流體形成，多形成于擠壓—拉張轉換的構造環境，金礦化多賦存于破碎帶蝕變巖-石英脈系統中，以及相似的流體交代形成的蝕變作用（鉀長石化、硅化、絹云母化及碳酸鹽化等）［30］。但是，機器學習模型顯著區分了“膠東型”金礦床（訓練數據包括河西、焦家、玲瓏、金嶺等金礦床）和傳統造山型金礦床，表現在混淆矩陣中“膠東型”金礦床一類中的TPR（真正類比率）值（見圖5）。因此，“膠東型”金礦床與傳統造山型金礦床具有顯著區別。

隨機森林模型提供了特征重要性計算方法，在模型取得較高性能（表現于較高的訓練評價指標）的基礎上，通過使用袋外誤差（Out-of-Bag Error，OBE）方法計算了各元素在金紅石隨機森林判別模型中的特征重要性指標。隨機森林模型特征重要性指標可以較全面地在數據集上評估各元素對判別結果產生的影響［30］。夏甸金礦床金紅石隨機森林判別模型特征重要性指標見圖6。

由圖6可知：Cr、Si、W、Fe、Cu、V、Ta是對模型判別具有重要性的元素（特征重要性指標gt;0.5），且Cr元素在金紅石礦床類型判別中具有較高的重要性。前人研究發現，膠東金礦床常發育鉻云母化，表現為金礦化階段鉻元素在絹云母中與金同步富集，指示了Cr與Au在成礦熱液過程中的同步活化、運移［16］。在夏甸金礦床中，黃鐵絹英巖化蝕變巖廣泛發育鉻云母化蝕變，且鉻云母化蝕變通常與蝕變的前寒武系變質巖具有緊密聯系。因此，夏甸金礦床Cr、W、Fe、V等元素的活化可能與成礦期含礦流體交代變質巖中含Cr的暗色礦物有關（如黑云母、角閃石等）［31］。夏甸金礦床金紅石的微量元素特征可能與區域發育的綠片巖—角閃巖相變質巖在中生代含礦流體交代過程中的再活化有關。在熱液蝕變過程中，深部流體與變質巖相互作用，含鎢相礦物（榍石、黑云母等）被淋濾分解，造成與Cr處于同一副族的W釋放，形成了金紅石的高W特征，以及其他含鎢相礦物如白鎢礦的沉淀。此外，諸多研究報道了膠東變質巖在中生代熱液活動時期再活化的現象［32］，含礦熱液堿交代作用促進了金的活化轉移。因此，考慮到膠東金礦床部分礦床少見變質巖（如河西、上莊金礦床），夏甸及其他膠東金礦床金紅石微量元素特征很可能與深部成礦流體和基底變質巖系作用有關，該過程與傳統造山型金礦床變質圍巖在變質作用過程中釋放流體有所差異［32］，這可能造成了“膠東型”金礦床中金紅石獨特的地球化學特征。

5結論

1）夏甸金礦床金紅石普遍發育于招平斷裂下盤硅化、黃鐵絹英巖化蝕變巖中，多呈碎裂-交代結構，與主要載金硫化物礦物（黃銅礦、黃鐵礦）為緊密共生關系。同時，隨機森林模型發現夏甸金礦床金紅石與熱液成因金紅石具有相似的地球化學特征。

2）隨機森林模型顯示，“膠東型”金礦床金紅石微量元素特征區別于其他熱液金礦床，屬于單獨的一類，Cr、Si、W、Fe、Cu、V、Ta是金紅石成因判別的重要元素。

3）夏甸金礦床金紅石微量元素特征的產生可能與前寒武系變質圍巖在中生代金成礦期間的再活化作用有關。

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Genetic discrimination and mineralization analysis of rutile in the Xiadian Gold

Deposit using machine learning

Wang Rongchao1， Yang Xiaoqi1， Yang Xiaopeng1， Gao Teng1， Tang Weiyang1， Chen Shujie1， Chen Yudong2

（1.Zhaojin Mining Industry Co.， Ltd.; 2.School of Geosciences and Info?physics， Central South University）

Abstract： Rutile is a common accessory mineral in the Jiaodong gold deposits， yet its genetic significance and metallogenic implications remain poorly constrained. This study integrates petrography， in?situ geochemical analysis， and machine learning to investigate rutile from the Xiadian Gold Deposit at the southern end of the Zhaoping fault. Results reveal that rutile of the Xiadian Gold Deposit primarily occurs in silicified and sericitized alteration rocks beneath the Zhaoping fault， exhibiting cataclastic-metasomatic textures and coexisting with ore minerals such as pyrite and chalcopyrite. By compiling a global dataset of rutile from diverse genetic and deposit types， a random forest model was applied to discriminate the origin of rutile based on its trace element characteristics in the Xiadian Gold Deposit. The model identifies the rutile of the Xiadian Gold Deposit as typical hydrothermal in origin， closely linked to gold mineralization. Furthermore， the rutile is classified as \"Jiaodong?type\" gold deposit genesis with high true?class rates indicating distinct trace element signatures compared to other deposit types. Among them， Cr， Si， W， Fe， Cu， V， and Ta are the elements that play important roles in discrimination. Enrichment of these elements suggests elemental mobilization from high?grade metamorphic basement rocks during mineralization and highlights the critical role of intense water-rock interactions in the formation of the Xiadian Gold Deposit.

Keywords： rutile; elemental geochemistry; machine learning; genetic discrimination; Xiadian Gold Deposit; Zhao?

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收稿日期：2024-10-09；修回日期：2025-01-16

基金項目：國家自然科學基金項目（42202332）

作者簡介：王榮超（1972—），男，高級工程師，博士，研究方向為成礦理論與找礦勘查；E?mail：rongchaowang@126.com

*通信作者：楊曉奇 （1986—），男，高級工程師，從事礦產資源預測評價與勘查設計工作；E?mail：yangxiaoqi1986@126.com