Métodos y procesos técnicos de evaluación del potencial de mineralización regional

El método de predicción de mineralización basado únicamente en la teoría de la geología de la mineralización y el método de análisis de información que no considera los resultados de la investigación de la geología de la mineralización solo captan un cierto aspecto del problema y proponer El conjunto de indicadores multidimensionales también es inevitablemente unilateral. En este estudio, a través de la cooperación de expertos en predicción de mineralización, expertos en geofísica, expertos en teledetección y expertos en tecnología informática, bajo la guía de la teoría geológica de mineralización contemporánea, se utilizó una combinación de métodos de predicción de teoría geológica y métodos de modelos de información para lograr información múltiple. Predicción integral de mineralización.

El Sistema Integral de Evaluación de Información de Recursos Minerales (MORAS2.0) es un sistema de software de evaluación de recursos diseñado y desarrollado por el Instituto de Recursos Minerales de la Academia China de Ciencias Geológicas en la plataforma nacional MAPGIS. Se utiliza principalmente en los campos de evaluación de recursos minerales y exploración minera para proporcionar datos integrales de evaluación de recursos y software de herramientas asistido por computadora para dibujar mapas potenciales de recursos para el personal regional de evaluación integral de recursos minerales. Este sistema de software se basa en la base de datos geoespacial multidimensional de estudios geológicos y minerales y ha desarrollado herramientas para ayudar a los evaluadores de recursos minerales en la síntesis de datos, la extracción de información múltiple sobre mineralización y la evaluación cuantitativa del potencial de recursos. Puede realizar un procesamiento en profundidad de información de múltiples bases de datos geoespaciales, como geología, prospección geofísica, prospección geoquímica, teledetección y recursos minerales establecidos en la plataforma SIG, y extraer información de nivel profundo que puede indicar e identificar la existencia y escala. de un determinado yacimiento mineral.

El sistema integral de evaluación de información de recursos minerales consta de un módulo de análisis de información de mineralización y un módulo de evaluación de recursos minerales. Este sistema de software tiene una gran viabilidad, puede resolver algunos problemas específicos de la evaluación de recursos minerales y mejora en gran medida la eficiencia del trabajo de la evaluación de recursos minerales. El sistema de evaluación de recursos incluye las siguientes funciones principales.

1. Módulo de análisis de información de mineralización

Extracción de información geológica de mineralización regional: el objetivo principal es extraer información útil en el área de estudio, incluyendo información estructural, información del macizo rocoso, información estratigráfica y Información de mineralización.

Subsistema de análisis de información geoquímica regional: utilice algunos métodos especiales de análisis de anomalías geoquímicas para identificar la ubicación, naturaleza y escala de las anomalías geoquímicas.

Subsistema de análisis de anomalías gravitatorias y magnéticas: utilizado principalmente para interpretar datos gravitacionales y magnéticos y obtener información útil a partir del procesamiento de datos.

Subsistema de procesamiento de datos de teledetección: principalmente procesa, analiza, corrige y registra datos de teledetección para mejorar la utilización de la información de datos de teledetección.

2. Módulo de evaluación de recursos minerales

Subsistema de preprocesamiento integral de datos: registra principalmente algunos datos de evaluación con diferentes proyecciones y diferentes relaciones de desplazamiento, e importa datos no estándar como D BF, Access. , Excell, etc. Base de datos espacial, crear mapas temáticos y realizar análisis espaciales simples.

Modelo de información de ponderación de la evidencia: utilice principalmente el modelo de información de ponderación de la evidencia para evaluar el área de investigación.

Subsistema de modelo interactivo de experiencia: utiliza principalmente la experiencia de expertos para sintetizar la información especial de mineralización del área de investigación para obtener el área de evaluación óptima.

Subsistema de modelo de predicción integral de depósitos de mineral: al establecer un modelo de prospección regional, extraer y analizar información de mineralización, delinear perspectivas de mineralización, evaluar la favorableidad de la mineralización y la cantidad de recursos en las perspectivas, y realizar predicciones de posicionamiento y recurso Predicción potencial.

Subsistema de modelo de depósito digital: utilice la experiencia de expertos para formar información de datos previa de los depósitos de oro y cobre. Los usuarios pueden juzgar interactivamente las condiciones en el área de estudio en función de la información real existente y observada en el área de estudio. Tipo de depósito y, en base a esto, se lleva a cabo la predicción de la ubicación del depósito y la optimización del área objetivo.

2. Gangdise 1: Sistema de evaluación de 500.000 recursos minerales

La combinación de la investigación de la teoría de la mineralización, la tecnología informática y el sistema de información geográfica (SIG) para predecir cuantitativamente los recursos minerales, representa el último desarrollo. dirección de la predicción de la mineralización regional. Este estudio se realizó en la parte central y oriental del cinturón metalogénico de Gangdise y sus áreas adyacentes (incluidos el Himalaya y el cinturón metalogénico del lago Bangong-Nujiang en el sur del Tíbet) a 85° 00′~ 95° 00′ de longitud este y 28° 20′~ 33° 00 de latitud norte. Dentro del alcance de 1:500.000, se ha establecido una base de datos de información multidimensional y un sistema de evaluación de recursos, y se ha realizado información de predicción de mineralización multidimensional sobre esta base.

De acuerdo con las reglas de mineralización y los principales tipos de depósitos del cinturón metalogénico de Gangdese, y sobre la base de este sistema de evaluación de recursos, nos centramos en los depósitos de pórfido de cobre y molibdeno, los depósitos polimetálicos de skarn y los depósitos hidrotermales. y evaluación de minerales polimetálicos de plomo, zinc y plata en forma de vetas y depósitos epitermales de oro y antimonio.

1. Método de establecimiento y estándares adoptados del sistema de evaluación de recursos minerales

Con el fin de analizar y procesar de manera integral los datos geológicos, geofísicos y geoquímicos del cinturón metalogénico de Gangdese y áreas adyacentes, para Para llevar a cabo una predicción integral de la mineralización, durante el proceso de investigación, establecimos una base de datos de información integral de 65,438+0: 500,000 que cubre la longitud este de 34° 00′~ 96° 00′ y la latitud norte de 26° 40′~ 33° 00′. El método de construcción de la base de datos se refiere a la "Guía de construcción de bases de datos espaciales de mapas geológicos 1: 250000 ~ 1: 50000", "Capas geológicas digitales y formato de archivo de atributos" (DZ/T 0197-1997) y "Base de datos espacial" publicada por China Geological Guía de construcción de bases de datos de encuestas (borrador de discusión) ", la plataforma de trabajo de la base de datos de información integral es MAPGIS, la proyección de la base de datos utiliza el sistema de coordenadas rectangulares del plano de proyección, los parámetros del elipsoide son valores recomendados, el tipo de proyección es el sistema de coordenadas de proyección piramidal conforme de Lambert, el La unidad de coordenadas es mm. La longitud del meridiano central proyectada es e 91° 30' 00", y la primera latitud estándar es 28000. El rango es e78 00' 00"~e99 00' 00", N26 40' 00"~N33 00. '00", y la longitud del meridiano central es 88 00' 00", la latitud de origen es 26 00' 00".

Los estándares citados en la construcción de esta base de datos son los siguientes:

G B2260-98 Código de división administrativa de la República Popular China

G B958-99 Leyenda del mapa geológico regional (1:50000)

G B2808-81 Todos -representación de fecha digital

G B6390-86 Estándar y principios de color de mapas geológicos (borrador aprobado) (1:50000)

G B9649-88 Código de clasificación de terminología geológica y mineral

GB/T13923-92 Código de clasificación de datos de información básica terrestre

G B/T13989-92 Número de marco del mapa topográfico de escala básica nacional

DD B9702 Estándar de contenido de datos de descripción de capa SIG

D DZ9701 Reglas de funcionamiento del sistema de información geográfica de evaluación de recursos

DZ/T0179-1997 Estándares y principios de color de mapas geológicos

2. Contenido de la base de datos de información multidimensional. sistema de evaluación de recursos

El cinturón metalogénico establecido de Gangdise y áreas adyacentes 1:500,000* *El sistema de evaluación de recursos se divide en siete categorías: capa geográfica, capa decorativa, capa geológica, minerales, prospección geofísica, prospección geoquímica, y predicción de mineralización El volumen total de datos es de 18 capas y 92 archivos, entre los cuales los archivos intermedios calculados, aproximadamente 3,2 GB (Tabla 5-4). Los nombres de cada archivo de capa se nombran directamente en caracteres chinos de acuerdo con el contenido real del archivo, lo que tiene la ventaja de que el nombre del archivo es consistente con el contenido.

Tabla 5-4 Cinturón metalógeno de Gangdise 1: Contenido principal del sistema de evaluación de recursos 500.000

Continuación

1: mapa base geológico de la base de datos 500.000 Utilizando el último mapa geológico digital 1:500.000 compilado por el Instituto de Geología y Recursos Minerales de Chengdu, la precisión numérica y los datos relevantes cumplen plenamente con los estándares y requisitos nacionales pertinentes. Sobre esta base, desarrollaremos aún más otras galerías profesionales relacionadas y agregaremos capa geofísica, capa geoquímica, capa mineral y capa de predicción (Figura 5-1). >

Figura 5-1 Zona de colisión principal 1: interfaz principal de la base de datos de información completa 500.000

Gangdi Los datos del origen mineral del cinturón metalogénico de Si provienen principalmente de estudios geológicos regionales 1:200.000 y 1:250.000. datos, complementados con los últimos datos de exploración y los últimos resultados de los estudios geológicos. Los datos minerales son de finales de 2007. Los datos geofísicos se restauran a 1:500000 a partir de los últimos datos aeromagnéticos y de gravedad regionales en el área de trabajo.

El mapa geoquímico del cinturón metalogénico de Gangdese utiliza datos geoquímicos de 1:200.000 y 1:500.000 recopilados por el Instituto de Geología y Recursos Minerales de Chengdu. La base de datos incluye 9 elementos, incluidos cobre, plomo, zinc, oro, plata, tungsteno, molibdeno, arsénico y antimonio, incluida una variedad de elementos geoquímicos anormales.

Cabe señalar que los datos aeromagnéticos 1:200.000 del cinturón metalogénico de Gangdese se completaron en tres vuelos. Los datos obtenidos son difíciles de unificar y no hay datos unificados entre los bloques adyacentes. Los datos aeromagnéticos de cada bloque son más difíciles, lo que puede tener un cierto impacto en los resultados de la predicción.

Sin embargo, a juzgar por los resultados reales de la operación, el peso de las anomalías aeromagnéticas en la mineralización es inferior al 0,05% y el impacto general es muy pequeño.

En segundo lugar, debido al bajo nivel general de trabajo en las áreas involucradas en el sistema de evaluación de recursos, el trabajo de exploración regional gravitacional, aeromagnética y geoquímica aún no se ha completado, y no se pueden obtener datos de exploración geofísica y geoquímica regional. estar completamente cubierto. Especialmente en las áreas de predicción seleccionadas, una parte considerable no tiene datos geoquímicos, lo que hace que el efecto de predicción sea deficiente en áreas sin cobertura de datos geoquímicos. Estos resultados de cálculos regionales son solo de referencia y pueden tener un cierto impacto en la predicción y el posicionamiento de la mineralización.

3. Cinturón metalogénico de Gangdise 1: método de predicción de mineralización y proceso técnico con más de 500.000 yuanes de información

El establecimiento de una base de datos de información múltiple basada en la plataforma SIG puede aprovechar al máximo el El poder de la tecnología SIG Con funciones de gestión de datos, análisis de información espacial y expresión de resultados, integra teoría geológica, anomalías remotas geofísicas y geoquímicas y otros datos de información de múltiples fuentes, y utiliza métodos matemáticos y tecnología informática para analizar cuantitativamente varios tipos de información relacionada. a depósitos minerales en anomalías remotas geofísicas y geoquímicas para lograr una predicción de mineralización regional (Zhao et al., 191; Liu Junyan et al., 1994; Wang Shicheng et al., 1995; Chen Jianping, 1999). Sobre la base de la construcción de una base de datos de información de múltiples fuentes de 1:500.000 en el cinturón metalogénico de Gangdese, se llevó a cabo una investigación relevante sobre el procesamiento de información de múltiples fuentes y la predicción de la mineralización. El software de predicción de mineralización con información múltiple utilizado es el software MR AS desarrollado por el Laboratorio de Planificación de Mineralización de la Academia China de Ciencias Geológicas (Xiao Keyan et al., 2000).

1. Introducción a los métodos de predicción

Para diferentes objetos de investigación, diferentes investigadores pueden utilizar diferentes métodos en el proceso de extracción y síntesis de información de mineralización. Nuestro trabajo de predicción metalogénica se basa en la construcción de una base de datos de información de múltiples fuentes 1:500.000 en el cinturón metalogénico del Ganges, y mediante el estudio de las reglas metalogénicas y los modelos metalogénicos típicos de depósitos minerales, hemos establecido un modelo cuantitativo de predicción y prospección para minerales regionales. evaluación de recursos, y construir una combinación de indicadores de predicción, y dar cuantitativamente el peso de cada indicador, para realizar la predicción de posicionamiento y la evaluación de recursos. Incluye una serie de tareas como construcción y selección de variables, división de unidades, selección de modelos, posicionamiento y predicción de recursos. Para métodos de predicción específicos, consulte el "Método de pronóstico de recursos minerales totales (2008)" editado por Xiao Keyan et al. , el modelo matemático utilizado en el cálculo es el modelo de predicción estadística del análisis de características (Xiao Keyan, 2000). El trabajo de predicción utiliza el sistema de evaluación integral de recursos minerales M RAS basado en la plataforma MAPGIS. La clave para la predicción es establecer un modelo razonable de predicción de depósitos minerales y examinar razonablemente las variables de predicción y los métodos de cálculo. El flujo de trabajo se muestra en la Figura 5-2.

Figura 5-2 Proceso de predicción de la mineralización del cinturón metalogénico del Ganges

(1) Recopilar datos geográficos, geofísicos, químicos y de teledetección para establecer un SIG completo del área a analizar. ser predicho Base de datos de información espacial y base de datos de atributos. Para conocer el establecimiento de la base de datos por parte del autor, consulte la primera parte de esta sección.

(2) Con base en el nivel de datos de la investigación del modelo de depósito mineral y la evaluación regional, establecer capas temáticas de información relevante, que incluyan principalmente geología, recursos minerales, geoquímica y datos geofísicos en el área de estudio.

(3) Utilice el método de cuadrícula para dividir las unidades de predicción y determinar unidades de predicción razonables.

(4) Con base en los resultados de la investigación de depósitos minerales típicos, se estableció un modelo de prospección predictiva para depósitos minerales conocidos, y por primera vez se llevaron a cabo la selección de factores marcadores geológicos y el preajuste de variables predictivas. tiempo.

(5) En el sistema GIS, las unidades modelo se establecen en función de las características conocidas del depósito mineral y de factores geológicos.

(6) Según la unidad del modelo, seleccionar cuantitativamente las variables predictivas, es decir, los indicadores de información de prospección geológica más cercanos a los depósitos. Los métodos para seleccionar y posicionar las variables predictivas incluyen el método de suma de cuadrados. y el método del coeficiente de correlación de rangos.

(7) La conversión de variables cuantitativas a variables cualitativas se basa en el análisis de características y el método utilizado es la estadística de frecuencia.

(8) Utilice el análisis de características para predecir el posicionamiento y calcular las ventajas de la mineralización.

(9) Prueba de los resultados de la predicción: compare los resultados de la predicción con las condiciones geológicas reales y ajuste las variables de predicción o los modelos de prospección para optimizar los resultados de la predicción.

(10) Seleccione valores de índice de predicción apropiados, establezca el área de predicción final y el nivel de predicción, realice una interpretación geológica del área de predicción y genere mapas y tablas de resultados de predicción.

2. Modelo matemático para análisis de características y predicción de posicionamiento.

El método matemático utilizado por el autor en el trabajo de predicción es el modelo de predicción estadística de análisis de características. Este método es un método estadístico multivariado simple y práctico, adecuado para la predicción del posicionamiento de la mineralización en áreas con bajo nivel de datos y pequeña escala.

A través del estudio de unidades conocidas en el área de estudio, podemos conocer las relaciones intrínsecas entre variables geológicas y determinar su importancia en la prospección, estableciendo así un modelo cuantitativo para tipos específicos de depósitos minerales. Durante la predicción, las características geológicas del objeto pronosticado se comparan con el modelo, y su similitud se utiliza para expresar la posibilidad de mineralización del objeto pronosticado, y en consecuencia se delinean las áreas de perspectiva de mineralización favorables en todos los niveles.

El proceso básico del cálculo de predicción consiste en estudiar los principales indicadores característicos de las unidades que contienen minerales conocidas (incluida la información de mineralización proporcionada por la geología, la geoquímica, la geofísica, la teledetección y otras variables) y examinar los indicadores. (variables) Se estudia la relación de coincidencia entre las variables, y los factores importantes de control del mineral y las señales de prospección del mineral xi (i=1, 2... son de importancia guía para la mineralización. Se asignan diferentes coeficientes de peso bi a las variables. (i=1, 2,...,P), estableciendo así un modelo cuantitativo de un determinado tipo de depósito mineral, como se muestra en la fórmula: correlación y o ventaja de mineralización (variable) índice Xi; Factores geológicos de control de minerales e indicadores de prospección de minerales; bi-el coeficiente de peso de cada símbolo característico (variable). La esencia del modelo es una combinación lineal ponderada de un conjunto de marcadores característicos. el coeficiente de peso de la variable (xi) ( bi).

Luego, examine el grado de correlación entre un conjunto de signos característicos de la unidad desconocida en el área de evaluación y el modelo de depósito y el conjunto de signos característicos, es decir, sustituya el valor xi (i = 1, 2,..., P). La fórmula obtiene el valor de correlación Y. El valor Y representa la ventaja de prospección de la unidad desconocida. Obviamente, cuanto mayor sea el valor de y, mayor. más cercanas están las características geológicas de la unidad a las características geológicas del depósito modelo conocido, y más favorable es para la prospección, delineando así el Área de prospección favorable

3.

Con base en el desarrollo del depósito mineral, la escala del depósito y el nivel de investigación del cinturón metalogénico de Gangdese y sus áreas adyacentes, los diferentes tipos de depósito y los objetivos de predicción, se han identificado más de 60 puntos del modelo de depósito. Para obtener más detalles, consulte los siguientes capítulos.

4. División de unidades de predicción

En general, se utilizan principalmente predicciones estadísticas de pequeña y mediana escala. El principio general de dividir las unidades de predicción es maximizar. el reflejo de la información de mineralización y minimizar el área Alguien propuso una fórmula empírica basada en el número de puntos minerales en el área de estudio y el tamaño del rango de predicción: unidad de área óptima = 2. × Área total/Número total de puntos minerales. Algunas personas también han propuesto dividir el intervalo de datos de referencia del tamaño unitario de acuerdo con la escala del mapa geológico, es decir, utilizando el área de 1 ~ 4 cm2 en el mapa geológico a escala correspondiente como el tamaño unitario básico (Zhao et al., 1994), adoptamos el último método de división. Para facilitar el cálculo, el área de estudio se divide en unidades de 1,41 cm × 1 cm (2,0 cm2), es decir, el área de cada unidad es de 50 km2, y se divide * * *. en 13.000 celdas de la cuadrícula. /p>

5. Selección y asignación de variables

De acuerdo con el modelo de prospección de información integral, las variables de predicción se seleccionan como se muestra en la Tabla 5-5. 1:500,000 es una predicción a pequeña escala. Algunas variables de predicción relacionadas con la prospección de minerales en el modelo de prospección integral anterior, como zonas de alteración, anomalías geoquímicas del suelo, zonas de fractura estructural, estructuras entre capas, características geoquímicas del macizo rocoso que controla el mineral, etc. , todos pertenecen a la predicción de mineralización a gran escala. El rango no se puede reflejar en la predicción de posicionamiento.

La predicción de posicionamiento requiere que las variables sean datos binarios. A las variables cualitativas entre las variables anteriores se les asignan valores binarios. según su grado de beneficio a la mineralización A las que son beneficiosas para la mineralización se les asigna 1, en caso contrario se les asigna 0 para las variables cuantitativas, se asignan valores según sus valores reales y luego se determina el umbral; a ciertas reglas estadísticas y convertirlas en variables binarias. Después de realizar cálculos estadísticos sobre los depósitos polimetálicos de cobre, plomo y zinc en el área de estudio, los valores de cada variable predictiva y el coeficiente de peso de cada variable se muestran en los resultados del cálculo en la siguiente sección. En general, las variables que tienen un mayor impacto en los resultados de la predicción incluyen principalmente anomalías geoquímicas de los principales elementos formadores de minerales y elementos relacionados, el valor de entropía del cuerpo geológico (la complejidad del cuerpo geológico), la mineralización conocida, controlar los cuerpos de roca, contener la roca circundante de la mina y otros factores. Variables como estructuras lineales de detección remota, fallas regionales, anomalías gravitacionales y anomalías magnéticas tienen pesos de influencia más pequeños.