CN107505659A - 一种寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，包括以下步骤：S1、在测区内确定初步测量点；S2、测量初步测量点的地面伽马能谱铀、钍、钾含量，地表土壤氡气浓度或地表土壤热释光强度，地表土壤铀分量含量；S3、各测量参数的剖面图和平面等值线图，以及综合剖面图和综合平面等值线图；S4、圈定异常预测区；S5、在异常预测区内确定最终测量点；S6、测量最终测量点的地面伽马能谱铀、钍、钾含量，地表土壤氡气浓度或地表土壤热释光强度，地表土壤铀分量含量；S7、制作各测量参数的剖面图和平面等值线图，以及综合剖面图和综合平面等值线图；S8、圈定异常区；S9、进行工程揭露。该方法能够提高花岗岩地区隐伏铀矿寻找工作的命中率和工作效率，并降低找矿成本。
Description
技术领域
本发明涉及地质勘查领域，特别涉及一种寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法。
背景技术
花岗岩型铀矿是指与花岗岩体有成因联系产于岩体内或其附近的铀矿体，是国内重要的铀矿床类型。目前铀矿找矿方法很多，包括物探方法和化探方法，采用单一的方法进行找矿命中率较低，而部分方法还需要进行大量深层采样工作，效率低。尤其在南方风化土层厚、植被发育好的花岗岩地区，由于地形限制和风化土层的覆盖，矿床定位更加困难，且钻探取样成本更高。因此需要一种能够快捷、准确、且成本低的综合评价方法进行花岗岩地区隐伏铀矿的寻找。
发明内容
本发明的目的在于提供寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，该方法能够提高花岗岩地区隐伏铀矿寻找工作的命中率和工作效率，并降低找矿成本。
为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：
一种寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，包括以下步骤：
S1、在测区内确定初步测量点；
S2、测量初步测量点的地面伽马能谱铀、钍、钾含量；测量初步测量点的地表土壤氡气浓度，或在初步测量点取地表土壤样品并测量样品的热释光强度；在初步测量点取地表土壤样品并测量样品的铀分量含量；
S3、制作步骤S2中各测量参数的剖面图和平面等值线图，以及综合剖面图和综合平面等值线图；
S4、圈定异常预测区；
S5、在异常预测区内确定最终测量点；
S6、测量最终测量点的地面伽马能谱铀、钍、钾含量；测量最终测量点的地表土壤氡气浓度，或在最终测量点取地表土壤样品并测量样品的热释光强度；在最终测量点取地表土壤样品并测量样品的铀分量含量；
S7、制作步骤S6中各测量参数的剖面图和平面等值线图，以及综合剖面图和综合平面等值线图；
S8、圈定异常区；
S9、对步骤S8中圈定的异常区进行工程揭露。
所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其中，步骤S1中，在测区内布设3-5条穿过整个测区的测线，测线之间的距离为200m，每条测线上每隔20m设置一个初步测量点；测线垂直于测区的主构造方向。
所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其中，步骤S5中，在异常预测区内每隔100m设置一条穿过异常预测区的测线，每条测线上每隔10m设置一个最终测量点；测线垂直于异常预测区的主构造方向或长度方向。
所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其中，步骤S1和S5中使用GPS定位仪确定每个测量点的位置并设置标记；步骤S2和S6中使用伽马能谱仪测量地面伽马能谱铀、钍、钾含量，使用测氡仪测量地表土壤氡气浓度或使用热释光测量仪测量热释光强度，使用质谱仪测量铀分量含量。
所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其中，步骤S3和S7中，以测量点点号为横坐标，以测量值为纵坐标，制作各参数的剖面图；以各测量点的平均值为背景值，以“平均值+1倍标准差”为异常下限值，以“平均值+3倍标准差”为异常值绘制各参数的平面等值线图；把各参数的剖面图和平面等值线图整合在一起，分别制作成综合剖面图和综合平面等值线图。
所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其中，步骤S4中把步骤S3得到的综合平面等值线图中，各参数异常晕圈共同包围的区域圈定为异常预测区；步骤S8中把步骤S7得到的综合平面等值线图中，各参数异常晕圈共同包围的区域圈定为异常区。
所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其中，步骤S9中，在异常区内使用挖掘设备每隔80～100m 开设一个地表探槽，以揭露异常区的矿化情况，探槽垂直于异常区的主构造方向或长度方向。
所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其中，若地表探槽显示有矿化现象，则根据矿体或成矿构造的产状，沿走向和倾向每隔80～100m用钻孔设备开设一个钻孔，以揭露矿化往深度的变化情况。
所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其中，首个钻孔设置在探槽揭露的矿体中心处。
所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其中，若地表探槽没有显示矿化现象，则利用钻孔设备在异常区中心开设1～３个钻孔进行深部揭露探索；若深部有矿化现象，则按80～100m间距开设钻孔进行系统揭露。
有益效果：
本发明提供了一种寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，先在测区设置较稀疏的初步测量点进行测量，把成矿几率较大的区域圈定为异常预测区，然后在异常预测区进行面积性测量，把成矿几率更大的区域圈定为异常区，最后进行工程揭露。当初步验证显示成矿前景不好时可以直接停止工作，避免时间、人力和物力的浪费，而测区通过两次缩小范围后再进行工程揭露，大大提高了找矿的命中率，也减少了总的测量点数从而降低工作量。此外，由于组合使用地面伽马能谱测量、土壤热释光测量或土壤氡气测量、铀分量化探测量三种仅需在地表工作的测量方法，进一步提高了找矿命中率，而且３种方法的总费用远低于钻探费用，有效降低找矿成本。
附图说明
图1为本发明提供的一种寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法的流程图。
图2为本发明提供的一种寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法中，综合剖面图示例，其中NTh、Nu分别是地面伽马能谱测量得到的钍含量和铀含量，Rn为土壤氡气测量得到的氡浓度，Fu为铀分量化探测量得到的铀分量含量。
图3为本发明提供的一种寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法中，综合平面图示例。
具体实施方式
本发明提供一种寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1，本发明提供一种寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，包括以下步骤：
S1、在测区内确定初步测量点。
在测区内布设3-5条穿过整个测区的测线，测线之间的距离为200m，每条测线上每隔20m设置一个初步测量点；测线垂直于测区的主构造方向。优选的，测线可以布置在矿化最明显地点（品位大于或等于边界品位），可以提高矿区定位的效率和准确性。
使用GPS定位仪确定每个测量点的位置并设置标记。
S2、测量初步测量点的地面伽马能谱铀、钍、钾含量；测量初步测量点的地表土壤氡气浓度，或在初步测量点取地表土壤样品并测量样品的热释光强度；在初步测量点取地表土壤样品并测量样品的铀分量含量。
具体使用伽马能谱仪测量地面伽马能谱铀、钍、钾含量，每个测量点的测量时间为120s。
具体使用测氡仪测量地表土壤氡气浓度或使用热释光测量仪测量热释光强度。进行热释光测量时，当地表松散覆盖物为原地风化形成的残积物时，用铁锹或锄头在淋积层或母质层采集土壤样品，当其为外来物（例如冲积物、冰积物、风积物、耕植土或其他外来搬积物）时，穿过这些覆盖物，用铁锹或锄头在原地的残积物或坡积物中采样。样品在自然光下干燥或低于60℃下烘干，干燥后的样品用木槌敲碎或用乳钵捣碎，接着过60目筛，并充分搅拌均匀，取两份100g样品，一份使用热释光测量仪测量热释光强度，一份留作副样保存。
具体使用质谱仪测量铀分量含量。用铁锹或锄头在各测量点采集淋积层土壤150g，在阴凉处晾干后用木槌敲碎或用乳钵捣碎，接着过80目筛，用去离子水提取水溶态分量并采用高精度质谱仪测量其铀分量含量。
S3、制作步骤S2中各测量参数的剖面图和平面等值线图，以及综合剖面图和综合平面等值线图。
用制图软件（如Sufer软件），以测量点点号为横坐标，以测量值为纵坐标，制作各参数的剖面图；以各测量点的平均值为背景值，以“平均值+1倍标准差”为异常下限值，以“平均值+3倍标准差”为异常值绘制各参数的平面等值线图。
把各参数的剖面图和平面等值线图整合在一起，分别制作成综合剖面图和综合平面等值线图，如图2、3所示。
S4、圈定异常预测区。
把步骤S3得到的综合平面等值线图中，各参数异常晕圈（即异常值等值线围成的圈）共同包围的区域圈定为异常预测区，如图3所示，图中的靶区即圈定的区域。
S5、在异常预测区内确定最终测量点。
在异常预测区内每隔100m设置一条穿过异常预测区的测线，每条测线上每隔10m设置一个最终测量点；测线垂直于异常预测区的主构造方向或长度方向。
使用GPS定位仪确定每个测量点的位置并设置标记。
S6、测量最终测量点的地面伽马能谱铀、钍、钾含量；测量最终测量点的地表土壤氡气浓度，或在最终测量点取地表土壤样品并测量样品的热释光强度；在最终测量点取地表土壤样品并测量样品的铀分量含量。
具体测量方法与步骤S2相同，其中测量点为最终测量点。
S7、制作步骤S6中各测量参数的剖面图和平面等值线图，以及综合剖面图和综合平面等值线图。
具体制作方法与步骤S3相同，其中各参数为步骤S6中测得的参数。
S8、圈定异常区。
把步骤S7得到的综合平面等值线图中，各参数异常晕圈（即异常值等值线围成的圈）共同包围的区域圈定为异常预测区，如图3所示，图中的靶区即圈定的区域。
S9、对步骤S8中圈定的异常区进行工程揭露。
为了验证异常区内是否有铀矿，在圈定的异常区内使用挖掘设备每隔80～100m开设一个地表探槽，以揭露异常区的矿化情况，探槽垂直于异常区的主构造方向或长度方向。探槽的槽底宽度不小于0.6m，掘进深度进入基岩0.3～0.5m。
若地表探槽显示有矿化现象，则根据矿体或成矿构造的产状，沿走向和倾向每隔80～100m用钻孔设备开设一个钻孔，以揭露矿化往深度的变化情况。优选的，钻孔剖面线垂直于矿体走向或成矿断裂走向，钻孔倾角为75°～90°。
首个钻孔可以设置在探槽揭露的矿体中心处，由于该处见矿的几率相对较大，先在此处钻孔能够提高见矿效果，有利于减少工作量。
若地表探槽没有显示矿化现象，可能为隐伏矿体，利用钻孔设备在异常区中心开设1～３个钻孔进行深部揭露探索；若深部有矿化现象，则按80～100m间距开设钻孔进行系统揭露。若深部没有矿化现象，则停止找矿。
进一步的，为了节省时间及人、财、物力，在以下情况下可以停止找矿：如果步骤S3或步骤S6中各参数的测量结果均没有异常（即小于所述的异常下限值），则停止找矿；如果部分参数测量结果有异常、部分没异常，则调整测量点的位置重新测量，当两次结果相似，则停止找矿；如果步骤S8中圈定的异常区的异常强度小、规模小或分散，则停止找矿。
本发明提供的一种寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法具有以下优点：
通过设置少量初步测量点并进行相关参数的测量，可根据测量结果初步判定测区的成矿前景，如果成矿前景差即可停止找矿避免做无用功，如果成矿前景良好则圈定异常预测区，缩小测量区域，再于异常预测区中进行面积性测量，由于测量区域相对较小，减少了测量点的总数量，从而大大地降低了工作量，又由于经过了初步测量的筛选，找矿命中率得到提高。
由于组合使用地面伽马能谱测量、土壤热释光测量或土壤氡气测量、铀分量化探测量进行测量，并通过综合平面等值线图圈定异常预测区和异常区，找矿命中率高，而且三种方法均只需在地面进行工作，无需进行钻孔采样等工作，三种方法的总费用远低于钻探费用，有效降低找矿成本。
这种方法尤其适合在南方风化土层厚、植被发育好的花岗岩地区使用。
可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、在测区内确定初步测量点；
S2、测量初步测量点的地面伽马能谱铀、钍、钾含量；测量初步测量点的地表土壤氡气浓度，或在初步测量点取地表土壤样品并测量样品的热释光强度；在初步测量点取地表土壤样品并测量样品的铀分量含量；
S3、制作步骤S2中各测量参数的剖面图和平面等值线图，以及综合剖面图和综合平面等值线图；
S4、圈定异常预测区；
S5、在异常预测区内确定最终测量点；
S6、测量最终测量点的地面伽马能谱铀、钍、钾含量；测量最终测量点的地表土壤氡气浓度，或在最终测量点取地表土壤样品并测量样品的热释光强度；在最终测量点取地表土壤样品并测量样品的铀分量含量；
S7、制作步骤S6中各测量参数的剖面图和平面等值线图，以及综合剖面图和综合平面等值线图；
S8、圈定异常区；
S9、对步骤S8中圈定的异常区进行工程揭露。
2.根据权利要求1所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其特征在于，步骤S1中，在测区内布设3-5条穿过整个测区的测线，测线之间的距离为200m，每条测线上每隔20m设置一个初步测量点；测线垂直于测区的主构造方向。
3.根据权利要求1所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其特征在于，步骤S5中，在异常预测区内每隔100m设置一条穿过异常预测区的测线，每条测线上每隔10m设置一个最终测量点；测线垂直于异常预测区的主构造方向或长度方向。
4.根据权利要求1所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其特征在于，步骤S1和S5中使用GPS定位仪确定每个测量点的位置并设置标记；步骤S2和S6中使用伽马能谱仪测量地面伽马能谱铀、钍、钾含量，使用测氡仪测量地表土壤氡气浓度或使用热释光测量仪测量热释光强度，使用质谱仪测量铀分量含量。
5.根据权利要求1所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其特征在于，步骤S3和S7中，以测量点点号为横坐标，以测量值为纵坐标，制作各参数的剖面图；以各测量点的平均值为背景值，以“平均值+1倍标准差”为异常下限值，以“平均值+3倍标准差”为异常值绘制各参数的平面等值线图；把各参数的剖面图和平面等值线图整合在一起，分别制作成综合剖面图和综合平面等值线图。
6.根据权利要求5所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其特征在于，步骤S4中把步骤S3得到的综合平面等值线图中，各参数异常晕圈共同包围的区域圈定为异常预测区；步骤S8中把步骤S7得到的综合平面等值线图中，各参数异常晕圈共同包围的区域圈定为异常区。
7.根据权利要求1所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其特征在于，步骤S9中，在异常区内使用挖掘设备每隔80～100m 开设一个地表探槽，以揭露异常区的矿化情况，探槽垂直于异常区的主构造方向或长度方向。
8.根据权利要求7所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其特征在于，若地表探槽显示有矿化现象，则根据矿体或成矿构造的产状，沿走向和倾向每隔80～100m用钻孔设备开设一个钻孔，以揭露矿化往深度的变化情况。
9.根据权利要求8所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其特征在于，首个钻孔设置在探槽揭露的矿体中心处。
10.根据权利要求7所述的寻找花岗岩地区隐伏铀矿的方法，其特征在于，若地表探槽没有显示矿化现象，则利用钻孔设备在异常区中心开设1～３个钻孔进行深部揭露探索；若深部有矿化现象，则按80～100m间距开设钻孔进行系统揭露。
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Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108446835A (zh) * | 2018-03-02 | 2018-08-24 | 核工业二六大队 | 一种放射性地质环境调查中钻孔放射性异常评序方法 |
| CN108680965A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-10-19 | 陕西省地质调查中心 | 一种适用于戈壁荒漠浅覆盖区快速找矿方法 |
| CN108761550A (zh) * | 2018-04-24 | 2018-11-06 | 湖南湘核三零二地质勘查有限公司 | 一种南方花岗岩型铀矿找矿方法 |
| CN109085661A (zh) * | 2018-08-06 | 2018-12-25 | 金川集团股份有限公司 | 一种含水硅酸盐型红土镍矿采矿潜力的分析方法 |
| CN111044709A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-04-21 | 核工业北京地质研究院 | 一种砂岩型铀矿土壤氡数据处理方法 |
| CN111045097A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-04-21 | 核工业北京地质研究院 | 一种钠交代型铀矿化的初步圈定方法 |
| CN111679342A (zh) * | 2020-07-21 | 2020-09-18 | 核工业航测遥感中心 | 快速寻找盆地隐伏砂岩型铀矿方法 |
| CN112489148A (zh) * | 2019-09-11 | 2021-03-12 | 核工业二一六大队 | 一种砂岩型铀矿平米铀量等值线图成图方法 |
| CN112505792A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-03-16 | 中国地质科学院矿产资源研究所 | 一种基于氡气指示的盐湖深部卤水带勘探方法 |
| CN115047018A (zh) * | 2022-07-15 | 2022-09-13 | 成都理工大学 | 一种地气与x荧光异常推断伟晶岩稀有金属矿延深方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4059760A (en) * | 1974-11-18 | 1977-11-22 | Murphy John A | Georadiological surveying for oil and gas and subsurface structure contour mapping |
| CN102478674A (zh) * | 2010-11-25 | 2012-05-30 | 核工业北京地质研究院 | 一种地球化学元素组合示踪勘查热液型铀矿的方法 |
| CN103678778A (zh) * | 2013-11-22 | 2014-03-26 | 核工业北京地质研究院 | 一种放射性物化探信息综合方法 |
| CN103913781A (zh) * | 2014-03-18 | 2014-07-09 | 核工业北京地质研究院 | 一种预测铀矿体埋深的组合探测方法 |
| CN106842345A (zh) * | 2015-12-04 | 2017-06-13 | 核工业北京地质研究院 | 一种识别深部铀矿化信息的方法 |
-
2017
- 2017-07-05 CN CN201710541044.9A patent/CN107505659B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4059760A (en) * | 1974-11-18 | 1977-11-22 | Murphy John A | Georadiological surveying for oil and gas and subsurface structure contour mapping |
| CN102478674A (zh) * | 2010-11-25 | 2012-05-30 | 核工业北京地质研究院 | 一种地球化学元素组合示踪勘查热液型铀矿的方法 |
| CN103678778A (zh) * | 2013-11-22 | 2014-03-26 | 核工业北京地质研究院 | 一种放射性物化探信息综合方法 |
| CN103913781A (zh) * | 2014-03-18 | 2014-07-09 | 核工业北京地质研究院 | 一种预测铀矿体埋深的组合探测方法 |
| CN106842345A (zh) * | 2015-12-04 | 2017-06-13 | 核工业北京地质研究院 | 一种识别深部铀矿化信息的方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| G.J.S.戈维特 主编: "《勘查地球化学手册-第三卷-矿产勘查的岩石地球化学》", 31 January 1988, 冶金工业出版社 * |
| 付锦 等: ""中国铀、钍、钾元素地球化学场特征及与铀矿化关系"", 《物探与化探》 * |
| 王小冬 等: ""综合物化探方法在花岗岩型铀矿找矿中的应用"", 《中国核科学技术进展报告》 * |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108446835A (zh) * | 2018-03-02 | 2018-08-24 | 核工业二六大队 | 一种放射性地质环境调查中钻孔放射性异常评序方法 |
| CN108680965A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-10-19 | 陕西省地质调查中心 | 一种适用于戈壁荒漠浅覆盖区快速找矿方法 |
| CN108761550A (zh) * | 2018-04-24 | 2018-11-06 | 湖南湘核三零二地质勘查有限公司 | 一种南方花岗岩型铀矿找矿方法 |
| CN109085661A (zh) * | 2018-08-06 | 2018-12-25 | 金川集团股份有限公司 | 一种含水硅酸盐型红土镍矿采矿潜力的分析方法 |
| CN112489148A (zh) * | 2019-09-11 | 2021-03-12 | 核工业二一六大队 | 一种砂岩型铀矿平米铀量等值线图成图方法 |
| CN112489148B (zh) * | 2019-09-11 | 2024-05-14 | 核工业二一六大队 | 一种砂岩型铀矿平米铀量等值线图成图方法 |
| CN111044709B (zh) * | 2019-12-30 | 2022-06-28 | 核工业北京地质研究院 | 一种砂岩型铀矿土壤氡数据处理方法 |
| CN111044709A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-04-21 | 核工业北京地质研究院 | 一种砂岩型铀矿土壤氡数据处理方法 |
| CN111045097A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-04-21 | 核工业北京地质研究院 | 一种钠交代型铀矿化的初步圈定方法 |
| CN111679342A (zh) * | 2020-07-21 | 2020-09-18 | 核工业航测遥感中心 | 快速寻找盆地隐伏砂岩型铀矿方法 |
| CN112505792B (zh) * | 2021-01-21 | 2021-11-19 | 中国地质科学院矿产资源研究所 | 一种基于氡气指示的盐湖深部卤水带勘探方法 |
| CN112505792A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-03-16 | 中国地质科学院矿产资源研究所 | 一种基于氡气指示的盐湖深部卤水带勘探方法 |
| CN115047018A (zh) * | 2022-07-15 | 2022-09-13 | 成都理工大学 | 一种地气与x荧光异常推断伟晶岩稀有金属矿延深方法 |
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