CN108287373A - 一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法 - Google Patents

一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108287373A
CN108287373A CN201711456882.2A CN201711456882A CN108287373A CN 108287373 A CN108287373 A CN 108287373A CN 201711456882 A CN201711456882 A CN 201711456882A CN 108287373 A CN108287373 A CN 108287373A
Authority
CN
China
Prior art keywords
uranium
metallogeny
oreforming
favorability
target area
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201711456882.2A
Other languages
English (en)
Inventor
蔡煜琦
李子颖
易超
宋继叶
张玉燕
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Research Institute of Uranium Geology
Original Assignee
Beijing Research Institute of Uranium Geology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Research Institute of Uranium Geology filed Critical Beijing Research Institute of Uranium Geology
Priority to CN201711456882.2A priority Critical patent/CN108287373A/zh
Publication of CN108287373A publication Critical patent/CN108287373A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V9/00Prospecting or detecting by methods not provided for in groups G01V1/00 - G01V8/00

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本发明属铀矿地质研究技术领域,具体涉及一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法,该方法包括如下步骤:步骤一,确定铀成矿有利环境;步骤二,确定铀成矿预测要素;步骤三,对铀成矿预测要素赋值;步骤四,计算铀成矿有利度值;步骤五,圈定成矿靶区,评价铀成矿潜力。本发明各步骤呈不可逆的顺势方式,可以高效、快捷、客观地评价一个地区的铀成矿潜力。

Description

一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法
技术领域
本发明属铀矿地质研究技术领域,具体涉及一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法。
背景技术
自2000年以来,我国就在逐步加大对可地浸砂岩型铀矿的勘查力度,铀矿找矿的重心也由“硬岩”型转向“砂岩”型,尤其是在近五年规划过程中,更是将铀矿勘查的主体投入到我国北方中新生代沉积盆地中,寻找可地浸砂岩型铀矿。
砂岩型铀矿基本是深埋在沉积盆地中的盲矿,出露地表的铀矿体大部分被剥蚀淋滤,无可利用价值。寻找该类型的铀矿体最直接有效的方法就是钻探揭露,但是经济成本太高,不符合我国目前的经济发展体质。要想精准、高效地寻找砂岩型铀矿,目前找矿方法是利用煤田和石油等部门在各盆地中开展过的资料,结合核工业部的地面放射性测量、航放和航磁测量等资料,通过分析该地区铀成矿地质特征,提取对铀矿找矿有利的信息,初步圈定远景区,再通过少量的钻探查证,进一步分析成矿地质特征和找矿信息,逐步缩小勘查范围,最终锁定靶区,但现有的找矿方法成本较高、周期较长,准确度也有待提高,因此需要在现有铀矿找寻方法基础上研究一种利用地质综合信息快速、有效、准确的找矿方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法,用于解决现有找矿技术中经济成本高、周期较长准确度较低的技术问题。
本发明的技术方案:
一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法,该方法包括如下步骤:
步骤一,确定铀成矿有利环境;
步骤二,确定铀成矿预测要素;
步骤三,对铀成矿预测要素赋值;
步骤四,计算铀成矿有利度值;
步骤五,圈定成矿靶区,评价铀成矿潜力。
如上所述步骤一,确定铀成矿有利环境,包括:分析盆地周缘基底蚀源区的铀源条件、盆地内部含矿目标层及其上覆地层建造的铀源条件,结合构造-沉积-古气候演化进行综合分析;
其中,判断铀成矿有利环境要素包括:盆地周缘蚀源区铀源、盆地内部含矿目标层铀源条件、稳定的构造斜坡带、稳定连续的砂体沉积、砂体中炭屑及煤线有机质含量、目标层沉积成岩后期构造抬升作用、干旱的古气候条件、目标层埋深情况以及在盆地边缘有局部出露地表。
如上所述步骤二,确定铀成矿预测要素,包括:对研究区不同地质要素开展图件绘制,分析不同地质要素与铀矿体的空间关系,确定铀成矿地层厚度、铀成矿地浸条件的地层埋深、含砂率、沉积相类型及其展布规律、氧化砂体厚度与总砂体厚度比值、氧化还原过渡带展布规律这六项要素为铀成矿预测要素。
如上所述步骤三,对铀成矿预测要素赋值,包括:对不同地质要素通过与已知矿化的相关性统计及评估后,根据各地质要素中因子的不同变化区间内不同矿化级别的钻孔比率综合确定赋予一定的成矿有利因子值,赋值范围是0~1,赋值越高越有利,所述矿化级别包括:工业孔、矿化孔、异常孔。
如上所述步骤四,计算铀成矿有利度值,包括:通过对地质要素在空间上进行相交组合,有利因子采用相乘并进行归一化处理形成有利度数值,以有利度数值大小指示综合性地质环境成矿条件和相对优劣性。
如上所述步骤五,圈定成矿靶区,评价铀成矿潜力,包括:绘制成矿有利度数值的空间分布图,将不同的成矿有利度数值用不同的色块区分,根据成矿有利度的大小圈定成矿有利区,并分析区域的有利成矿条件和不利因素,最终评价区域铀成矿潜力。
本发明的有益技术效果在于:本发明各步骤呈不可逆的顺势方式,可以高效、快捷、客观地评价一个地区的铀成矿潜力。铀地质背景和成矿环境分析是首要因素,其中铀源条件分析是重中之重,如果该地区不存在铀源条件,那么其他条件再好也不会有铀矿的存在;通过分析成矿地质背景和成矿环境,确定了有利的成矿地质要素,通过对不同地质要素赋值,计算成矿有利度来圈定铀矿靶区。本发明既节约成本、缩短周期,又可较准确圈定成矿靶区,综合评价铀成矿潜力,为铀矿找矿工作提供勘查部署依据。
附图说明
图1为本发明一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法的流程图;
图2为本发明具体实施例中直罗组下段下亚段地层厚度展布图
图3为本发明具体实施例中直罗组下段下亚段底埋深空间展布图
图4为本发明具体实施例中直罗组下段下亚段含砂率空间展布图
图5为本发明具体实施例中直罗组下段下亚段沉积相平面展布图
图6为本发明具体实施例中直罗组下段下亚段(氧化砂体厚度/ 总砂体厚度)空间展布图
图7为本发明具体实施例中直罗组下段下亚段氧化还原带空间展布图
图8为本发明具体实施例中鄂尔多斯盆地北部铀成矿远景预测图
图9为本发明具体实施例中鄂尔多斯盆北部铀成矿有利度分布图
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区优选方法,该方法包括如下步骤:
步骤一,确定铀成矿有利环境;
步骤二,确定铀成矿预测要素;
步骤三,对铀成矿预测要素赋值;
步骤四,计算铀成矿有利度值;
步骤五,圈定成矿靶区,评价铀成矿潜力。
所述步骤一中通过分析盆地周缘基底蚀源区的铀源条件和盆地内部含矿目标层及其上覆地层建造的铀源条件,结合构造-沉积-古气候演化综合分析,运用一般地质常识,认为铀成矿有利环境应包括盆地周缘蚀源区铀源和盆地内部含矿目标层铀源条件、稳定的构造斜坡带、稳定连续的砂体沉积、砂体中有丰富的炭屑及煤线等有机质、目标层沉积成岩后期要有稳定的构造抬升作用和相对干旱的古气候条件、目标层埋深情况以及在盆地边缘有局部出露地表等。
所述步骤二中根据对研究区不同地质要素(如地层厚度、地层埋深、砂体厚度与含砂率等)开展图件编制(包括等值线图及空间展布图),研究不同地质要素与铀矿体的空间关系,运用一般地质常识和经验,总结研究区铀成矿主要的控矿要素,认为构造演化的不同阶段及其相应的产物、稳定的泥岩-砂岩-泥岩结构、地层发育特征、有利的沉积相及厚度适中的砂体、铀源条件、砂体富含还原剂及后生层间氧化带发育情况等是铀成矿的关键控矿要素。
其中,以与铀成矿密切相关的地层厚度、反映铀成矿地浸条件的地层埋深、含砂率、沉积相类型及其展布规律、氧化砂体厚度与总砂体厚度比值、氧化还原过渡带展布规律6项要素对铀成矿控制最为紧密,因此选取上述6项要素为预测要素。
所述步骤三,对铀成矿预测要素赋值,对不同地质要素通过与已知矿化的相关性统计及专家进行评估后,赋予一定的成矿有利因子值。一般根据各地质要素中因子的不同变化区间(如地层厚度 20~30m、30~40m、40~50m、50~60m……)内不同矿化级别(工业孔、矿化孔、异常孔)的钻孔比率结合地质专家的认识和经验综合确定,赋值范围是0~1,赋值越高越有利。
所述步骤四,计算铀成矿有利度值,通过人机交互的方式计算预测单元的成矿有利度,原理是对这些地质要素在空间上进行相交组合,有利因子则采用相乘,并进行归一化处理以形成有利度数值,以有利度数值大小指示综合性地质环境成矿条件和相对优劣性。
所述步骤五,圈定成矿靶区,评价铀成矿潜力,包括通过ArcGIS 软件或MapGIS软件编制成矿有利度数值的空间分布图,将不同的成矿有利度数值用不同的色块区分开来,通过人机联合的方式,结合一般地质认识和经验,根据成矿有利度的大小圈定成矿有利区,并分析区域的有利成矿条件和不利因素,最终实现客观、准确、高效地评价区域铀成矿潜力。
下面以鄂尔多斯盆地北部东胜-杭锦旗为具体实施例,详细说明本发明所提供的一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法。
以鄂尔多斯盆地东北部典型的层间氧化带砂岩型铀矿含矿目的层中侏罗统直罗组下段下亚段为研究对象,本发明提供的一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法,包括如下步骤:
步骤一,确定铀成矿有利环境
鄂尔多斯盆地北部地区直罗组地层的物源主要来自于盆地北部阴山山系,分布有大面积的太古代、早元古代结晶岩系和不同时代的花岗岩类岩体,铀含量一般较高,不仅是东胜地区直罗组和延安组的物源和铀初始富集的铀源,同时也为后期成矿提供一定的铀源。元古代早期-华力西中期的各类岩体铀含量相对较低,基本在3×10-6~4 ×10-6之间;华力西中期-燕山早期各类岩体铀含量较高,基本在4× 10-6~8×10-6之间,其中印支期花岗岩(γ5 1)高达12.0×10-6。上述特征表明鄂尔多斯盆地北部蚀源区是铀成矿较有利的蚀源区,能为盆地北部及东胜地区砂岩型铀矿的形成提供丰富的铀源。此外,直罗组在温暖潮湿气候条件下接受沉积,富含大量的腐殖质、炭质和煤层可吸附铀,使地层本身在沉积过程中富集了大量的铀。根据航放资料,盆地北东部存在大面积的铀高场区,这些高场区的分布与三叠系、侏罗系地表露头区相吻合,且在东胜地区的侏罗系延安组露头附近见大量的航放异常点,说明侏罗系、三叠系铀丰度值高,做为成矿层位及直接基底可提供丰富的铀源。
东胜-杭锦旗地区位于鄂尔多斯盆地北部伊盟隆起之上,处于北高南低的构造斜坡带上,为含氧含铀水的运移提供了有利的构造及水动力条件。直罗组下段下亚段为辫状河-辫状河三角洲沉积,发育了规模大且连续性好的砂体,砂体中富含碳屑、黄铁矿等还原性物质,为铀的沉淀富集提供了有利的储集条件和地球化学条件。
步骤二,确定铀成矿预测要素
通过对钻孔数据的处理,编制了东胜-杭锦旗地区直罗组下段下亚段地层厚度、地层埋深、含砂率、沉积相空间展布、氧化砂体厚度与总砂体厚度比值空间展布以及氧化还原过渡带空间展布图,如图2 至图7所示。确定了上述6项要素与铀矿体关系最为紧密。
步骤三,对铀成矿预测要素赋值
通过分别对上述6项要素不同变化区间中不同矿化级别钻孔比率的分析与研究,确定了地层厚度70~130m、地层埋深100~800m、含砂率>70%、氧化砂体厚度与总砂体厚度比值在0.4~0.7、辫状河河道及分流河道亚相及氧化还原过渡带是本区铀成矿最为有利的条件,并分别对上述6项要素不同变化区间进行了预测因子的赋值,如表1所示。
表1直罗组下段下亚段预测因子赋值一览表
步骤四,计算铀成矿有利度值
根据成矿有利度的数学模型计算各预测要素的成矿有利度,并编制成矿有利度可视化预测图,如图8所示。铀矿化的空间分布与预测成果中成矿有利度的空间分布具有良好的一致性,即绝大多数铀矿化孔都集中在成矿有利度较高的区域,从而验证了成矿有利度计算模型在该区的有效性和可靠性,说明该方法具有较高的可信度,可进一步在预测区开展预测评价工作。
步骤五,圈定成矿靶区,评价铀成矿潜力
根据成矿有利度分布情况确定了不同级别远景区成矿有利度分布范围,即:I级远景区成矿有利度0.8~1,II级远景区成矿有利度0.6~0.8,III级远景区成矿有利度0.4~0.6。结合地质人员对主要控矿因素的主观分析,圈定了鄂尔多斯盆地北部地区侏罗统直罗组下段下亚段铀成矿远景区10片,如图9所示。其中,I级远景区3片, II级远景区4片,III级远景区3片。
上面结合附图和实施例对本发明作了详细说明,但是本发明并不限于上述实施例,在本领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。本发明中未作详细描述的内容均可以采用现有技术。

Claims (6)

1.一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
步骤一,确定铀成矿有利环境;
步骤二,确定铀成矿预测要素;
步骤三,对铀成矿预测要素赋值;
步骤四,计算铀成矿有利度值;
步骤五,圈定成矿靶区,评价铀成矿潜力。
2.根据权利要求1所述的一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法,其特征在于,所述步骤一,确定铀成矿有利环境,包括:分析盆地周缘基底蚀源区的铀源条件、盆地内部含矿目标层及其上覆地层建造的铀源条件,结合构造-沉积-古气候演化进行综合分析;
其中,判断铀成矿有利环境要素包括:盆地周缘蚀源区铀源、盆地内部含矿目标层铀源条件、稳定的构造斜坡带、稳定连续的砂体沉积、砂体中炭屑及煤线有机质含量、目标层沉积成岩后期构造抬升作用、干旱的古气候条件、目标层埋深情况以及在盆地边缘有局部出露地表。
3.根据权利要求1所述的一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法,其特征在于:所述步骤二,确定铀成矿预测要素,包括:对研究区不同地质要素开展图件绘制,分析不同地质要素与铀矿体的空间关系,确定铀成矿地层厚度、铀成矿地浸条件的地层埋深、含砂率、沉积相类型及其展布规律、氧化砂体厚度与总砂体厚度比值、氧化还原过渡带展布规律这六项要素为铀成矿预测要素。
4.根据权利要求1所述的一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法,其特征在于:所述步骤三,对铀成矿预测要素赋值,包括:对不同地质要素通过与已知矿化的相关性统计及评估后,根据各地质要素中因子的不同变化区间内不同矿化级别的钻孔比率综合确定赋予一定的成矿有利因子值,赋值范围是0~1,赋值越高越有利,所述矿化级别包括:工业孔、矿化孔、异常孔。
5.根据权利要求1所述的一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法,其特征在于:所述步骤四,计算铀成矿有利度值,包括:通过对地质要素在空间上进行相交组合,有利因子采用相乘并进行归一化处理形成有利度数值,以有利度数值大小指示综合性地质环境成矿条件和相对优劣性。
6.根据权利要求1所述的一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法,其特征在于:所述步骤五,圈定成矿靶区,评价铀成矿潜力,包括:绘制成矿有利度数值的空间分布图,将不同的成矿有利度数值用不同的色块区分,根据成矿有利度的大小圈定成矿有利区,并分析区域的有利成矿条件和不利因素,最终评价区域铀成矿潜力。
CN201711456882.2A 2017-12-28 2017-12-28 一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法 Pending CN108287373A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711456882.2A CN108287373A (zh) 2017-12-28 2017-12-28 一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711456882.2A CN108287373A (zh) 2017-12-28 2017-12-28 一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108287373A true CN108287373A (zh) 2018-07-17

Family

ID=62832509

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711456882.2A Pending CN108287373A (zh) 2017-12-28 2017-12-28 一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108287373A (zh)

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109738947A (zh) * 2018-12-12 2019-05-10 核工业北京地质研究院 一种圈定砂岩型铀矿找矿远景区的物化探组合方法
CN110782058A (zh) * 2018-07-31 2020-02-11 核工业二0八大队 一种定量预测层间氧化带砂岩型铀矿远景区找矿方法
CN111062544A (zh) * 2019-12-30 2020-04-24 核工业北京地质研究院 一种铀成矿远景区的预测方法
CN111090709A (zh) * 2019-05-17 2020-05-01 核工业二0八大队 一种砂岩型铀矿成矿预测的大数据地质分析方法
CN111190240A (zh) * 2020-01-13 2020-05-22 吉林大学 基于三维地震解释的砂岩型铀矿成矿构造要素的提取方法
CN111273372A (zh) * 2020-02-11 2020-06-12 成都理工大学 一种基于化探异常编制潜在成矿温度组合图的编图方法
CN111580182A (zh) * 2020-06-04 2020-08-25 核工业航测遥感中心 寻找第二探矿空间有利钠交代铀成矿环境方法
CN111983719A (zh) * 2020-08-25 2020-11-24 中煤地质集团有限公司 一种适用于煤田勘查区的砂岩型铀矿快速评价方法
CN112296076A (zh) * 2019-08-01 2021-02-02 中国地质科学院水文地质环境地质研究所 一种定量刻画污染场地含水层氧化还原带方法及其应用
CN112379461A (zh) * 2020-10-29 2021-02-19 自然资源部第二海洋研究所 一种深海多金属硫化物资源的勘探保留区圈定方法
CN113535801A (zh) * 2021-06-10 2021-10-22 核工业北京地质研究院 一种铀矿钻孔布尔型和数值型信息的关联规则分析方法
CN113627657A (zh) * 2021-07-23 2021-11-09 核工业北京地质研究院 一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法
CN113780698A (zh) * 2020-06-09 2021-12-10 中国石油化工股份有限公司 适用于油气区的砂岩型铀矿资源潜力评价方法及电子设备
CN117251739A (zh) * 2023-11-17 2023-12-19 核工业北京地质研究院 用于砂岩型铀资源定量预测的样本集的构建方法
WO2024109954A1 (zh) * 2022-11-21 2024-05-30 中国石油天然气股份有限公司 砂岩型铀矿成矿系数预测方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103837908A (zh) * 2014-03-05 2014-06-04 核工业北京地质研究院 一种适用于隐伏砂岩型铀矿快速找矿定位方法
CN105590012A (zh) * 2014-10-20 2016-05-18 核工业北京地质研究院 一种适用于层间氧化带砂岩型铀矿有利砂体的评价方法
CN106802434A (zh) * 2015-11-24 2017-06-06 核工业北京地质研究院 一种强构造背景下砂岩型铀成矿有利区圈定的方法
CN107367770A (zh) * 2017-06-12 2017-11-21 核工业北京地质研究院 一种地浸砂岩型含铀盆地成矿有利区段的圈定方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103837908A (zh) * 2014-03-05 2014-06-04 核工业北京地质研究院 一种适用于隐伏砂岩型铀矿快速找矿定位方法
CN105590012A (zh) * 2014-10-20 2016-05-18 核工业北京地质研究院 一种适用于层间氧化带砂岩型铀矿有利砂体的评价方法
CN106802434A (zh) * 2015-11-24 2017-06-06 核工业北京地质研究院 一种强构造背景下砂岩型铀成矿有利区圈定的方法
CN107367770A (zh) * 2017-06-12 2017-11-21 核工业北京地质研究院 一种地浸砂岩型含铀盆地成矿有利区段的圈定方法

Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110782058A (zh) * 2018-07-31 2020-02-11 核工业二0八大队 一种定量预测层间氧化带砂岩型铀矿远景区找矿方法
CN110782058B (zh) * 2018-07-31 2023-11-07 核工业二0八大队 一种定量预测层间氧化带砂岩型铀矿远景区找矿方法
CN109738947A (zh) * 2018-12-12 2019-05-10 核工业北京地质研究院 一种圈定砂岩型铀矿找矿远景区的物化探组合方法
CN111090709A (zh) * 2019-05-17 2020-05-01 核工业二0八大队 一种砂岩型铀矿成矿预测的大数据地质分析方法
CN112296076A (zh) * 2019-08-01 2021-02-02 中国地质科学院水文地质环境地质研究所 一种定量刻画污染场地含水层氧化还原带方法及其应用
CN111062544A (zh) * 2019-12-30 2020-04-24 核工业北京地质研究院 一种铀成矿远景区的预测方法
CN111190240A (zh) * 2020-01-13 2020-05-22 吉林大学 基于三维地震解释的砂岩型铀矿成矿构造要素的提取方法
CN111190240B (zh) * 2020-01-13 2021-09-07 吉林大学 基于三维地震解释的砂岩型铀矿成矿构造要素的提取方法
CN111273372B (zh) * 2020-02-11 2021-04-13 成都理工大学 一种基于化探异常编制潜在成矿温度组合图的编图方法
CN111273372A (zh) * 2020-02-11 2020-06-12 成都理工大学 一种基于化探异常编制潜在成矿温度组合图的编图方法
CN111580182A (zh) * 2020-06-04 2020-08-25 核工业航测遥感中心 寻找第二探矿空间有利钠交代铀成矿环境方法
CN111580182B (zh) * 2020-06-04 2022-12-13 核工业航测遥感中心 寻找第二探矿空间有利钠交代铀成矿环境方法
CN113780698A (zh) * 2020-06-09 2021-12-10 中国石油化工股份有限公司 适用于油气区的砂岩型铀矿资源潜力评价方法及电子设备
CN111983719A (zh) * 2020-08-25 2020-11-24 中煤地质集团有限公司 一种适用于煤田勘查区的砂岩型铀矿快速评价方法
CN112379461B (zh) * 2020-10-29 2023-06-27 自然资源部第二海洋研究所 一种深海多金属硫化物资源的勘探保留区圈定方法
CN112379461A (zh) * 2020-10-29 2021-02-19 自然资源部第二海洋研究所 一种深海多金属硫化物资源的勘探保留区圈定方法
CN113535801A (zh) * 2021-06-10 2021-10-22 核工业北京地质研究院 一种铀矿钻孔布尔型和数值型信息的关联规则分析方法
CN113535801B (zh) * 2021-06-10 2023-11-14 核工业北京地质研究院 一种铀矿钻孔布尔型和数值型信息的关联规则分析方法
CN113627657A (zh) * 2021-07-23 2021-11-09 核工业北京地质研究院 一种使用机器学习模型的砂岩型铀成矿有利区预测方法
WO2024109954A1 (zh) * 2022-11-21 2024-05-30 中国石油天然气股份有限公司 砂岩型铀矿成矿系数预测方法及装置
CN117251739A (zh) * 2023-11-17 2023-12-19 核工业北京地质研究院 用于砂岩型铀资源定量预测的样本集的构建方法
CN117251739B (zh) * 2023-11-17 2024-01-30 核工业北京地质研究院 用于砂岩型铀资源定量预测的样本集的构建方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108287373A (zh) 一种基于成矿有利度的砂岩型铀矿靶区选择方法
Chihi et al. Relationship between tectonic structures and hydrogeochemical compartmentalization in aquifers: example of the “Jeffara de Medenine” system, south–east Tunisia
CN111694069A (zh) 一种砂岩型铀矿早期勘探快速选区方法
CN111967631A (zh) 一种砂岩型铀矿勘探早期成矿远景区预测的方法
Hamdan et al. Hydrogeological studies on the Nubian sandstone aquifer in El-Bahariya oasis, Western Desert, Egypt
Klimchouk et al. Hydrochemistry and solution rates in gypsum karst: case study from the Western Ukraine
Hawley et al. Geology and uranium deposits of the Temple Mountain district, Emery County, Utah
Wu et al. Sedimentological setting of sandstone-type uranium deposits in coal measures on the southwest margin of the Turpan-Hami Basin, China
Yang et al. Geomorphological and sedimentological comparison of fluvial terraces and karst caves in Zhangjiajie, northwest Hunan, China: an archive of sandstone landform development
CN111323846A (zh) 一种多元控矿因素组合定量成矿预测方法
Henry An integrated approach to characterising the hydrogeology of the Tynagh Mine Catchment, County Galway, Ireland
Rangzan et al. Remote sensing and GIS approach for water-well site selection, southwest Iran
Ashton et al. Discovery of the Tara Deep Zn-Pb Mineralization at the Boliden Tara Mine, Navan, Ireland: Success with Modern Seismic Surveys.
CN114185106A (zh) 一种砂岩型铀矿层间氧化带前锋线空间定位方法
Gloyn et al. Energy, mineral, and ground-water resources of Carbon and Emery Counties, Utah
Wang et al. GIS-based prospectivity-mapping based on geochemical multivariate analysis technology: A case study of MVT Pb–Zn deposits in the Huanyuan-Fenghuang district, northwestern Hunan Province, China
CN112734076A (zh) 一种硬岩型铀矿资源大比例尺定位预测方法
Marchi et al. Calcareous nannofossil biostratigraphy: a tool for understanding the stratigraphic evolution of the Mt. Modino unit (Northern Apennines, Italy)
Persson Predicting spatial and stratigraphic quick-clay distribution in SW Sweden
Lyu et al. Genesis, Distribution, and Characterization of a Paleokarst Subsurface River System in the Tahe Area, Tarim Basin, Western China
Brookhian et al. 3D modeling of faults and stability analysis of Dardvey mine in Sangan iron skarn complex, Iran
Parry et al. Ownership of mine‐tunnel discharge
Malik et al. Effects of urbanization on groundwater quality in the Gafsa Town (Southwestern Tunisia)
Liu et al. Selecting fracturing interval for the exploitation of tight oil reservoirs from logs: a case study
Williams A predictive exploration model for MVT Pb-Zn mineralization in Central Texas: insights from the Southeast Missouri Lead District

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20180717