CN109814172A - 一种白岗岩型铀矿深部找矿预测与定位方法 - Google Patents

一种白岗岩型铀矿深部找矿预测与定位方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109814172A
CN109814172A CN201811585773.5A CN201811585773A CN109814172A CN 109814172 A CN109814172 A CN 109814172A CN 201811585773 A CN201811585773 A CN 201811585773A CN 109814172 A CN109814172 A CN 109814172A
Authority
CN
China
Prior art keywords
ore
uranium
alaskite
area
type uranium
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.)
Granted
Application number
CN201811585773.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109814172B (zh
Inventor
陈金勇
范洪海
王生云
顾大钊
孙远强
陈东欢
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 CN201811585773.5A priority Critical patent/CN109814172B/zh
Publication of CN109814172A publication Critical patent/CN109814172A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109814172B publication Critical patent/CN109814172B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本发明属于铀矿地质研究与铀资源预测技术领域,具体涉及一种白岗岩型铀矿深部找矿预测与定位方法;本发明的目的是,提出了一种能够准确预测白岗岩型铀矿深部矿化情况以及快速、有效定位铀矿体的方法,为最大程度的增加白岗岩型铀矿找矿机率,降低勘查风险;包括以下步骤:采集航天、航空和地面遥感数据;剖析白岗岩型铀矿的主要控矿因素;对重点工作区开展地面伽玛能谱面积测量;应用音频大地电磁测深方法对区内断裂构造特征包括规模、产状、延伸深度和岩性界线进行识别;构建白岗岩型铀矿成矿模式;在成矿有利地段实施钻探工程,对目的层进行系统取样分析;查明可能存在的铀矿产状及规模,实现对铀矿体的定位。

Description

一种白岗岩型铀矿深部找矿预测与定位方法
技术领域
本发明属于铀矿地质研究与铀资源预测技术领域,具体涉及一种白岗岩型铀矿深部找矿预测与定位方法。
背景技术
白岗岩型铀矿是侵入岩型(岩浆岩型)铀矿的一种,主要分布在纳米比亚、加拿大、格陵兰、乌克兰和中国等,其中世界上著名的白岗岩型铀矿就是纳米比亚的罗辛矿床,该矿床是世界第二大铀矿和第一大露天开采铀矿,每年生产大约4000吨铀,占世界总产量的7.7%。目前我国已发现的该类型铀矿相对较少,红石泉铀矿床是其中比较典型的一个,所以寻找该类型铀矿床对地质找矿工作具有重要的实际意义。此外,随着找矿工作的进行,深部找矿已成为我国今后找矿的主攻方向,且深部具有很大的找矿潜力。因此,如何准确预测白岗岩型铀矿深部矿化延伸情况以及如何快速、有效地确定矿体的位置,是突破白岗岩型铀矿深部找矿急需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是,提出了一种能够准确预测白岗岩型铀矿深部矿化情况以及快速、有效定位铀矿体的方法,为最大程度的增加白岗岩型铀矿找矿机率,降低勘查风险。
本发明的技术方案是:
一种白岗岩型铀矿深部找矿预测与定位方法,包括以下步骤:
步骤S1、采集航天、航空和地面遥感数据,利用遥感影像特征与光谱异常信息提取,识别区域控矿构造、含矿白岗岩体、热液蚀变及不同时代地层,大致圈定赋矿岩体的空间分布范围,结合航放数据,初选重点工作区;
步骤S2、剖析白岗岩型铀矿的主要控矿因素;在重点工作区开展大比例尺地质调查,对构造带、蚀变带进行识别研究;对热液蚀变带热液蚀变矿物组合、地球化学元素组合特征进行研究;分析白岗岩型铀矿的主要控矿因素,建立白岗岩型铀矿床的识别标志;
步骤S3、对重点工作区开展地面伽玛能谱面积测量;在区调阶段,比例尺为1:10000至1:5000,网度为(100-50)m×(20-10)m,线距×点距;布线时,尽量选择测线垂直于岩层、构造走向,在测得具有铀异常的区域可进行适当加密;根据能谱测量结果,圈定重点找矿靶区;
步骤S4、应用音频大地电磁测深方法对区内断裂构造特征包括规模、产状、延伸深度和岩性界线进行识别;通过岩性电阻率的差异性来判别各种岩性;通过电阻率横向不均匀变化识别断裂构造,通过电阻率横向不均匀变化影响的深度判别断裂切割的深度,通过影响的范围,相同岩性电阻率相对降低,判别断裂破碎带、褶皱的规模,断裂构造带电阻率相对围岩一般可降低 1-2个数量级;
步骤S5:构建白岗岩型铀矿成矿模式;根据上述白岗岩的蚀变特征、构造特征、岩石学与矿物学特征、地球化学特征、不同时代地层及控矿因素的分析结果,系统建立白岗岩型铀矿成矿模式;
步骤S6:综合成矿模式、以及地、物、化、遥的多元信息,对工作区进行成矿预测,解剖从地表至深部的矿化情况;铀成矿预测依据主要包括:控矿因素、成矿模式、能谱测量结果、构造、热液蚀变、音频大地电磁测深分析结果及成矿规律等;
步骤S7:在成矿有利地段实施钻探工程,对目的层进行系统取样分析;查明可能存在的铀矿产状及规模,实现对铀矿体的定位。
本发明的有益效果是:
(1)本发明在充分利用遥感解译和航放资料的前提下,筛选重点工作区,开展关键控矿因素分析、能谱测量和成矿模式构建,能够快速、准确锁定重点层位和矿化范围,缩减钻探的盲目性,节约时间和成本;
(2)本发明充分利用地质、遥感、物探和化探等技术手段,开展多信息综合分析,因此,在预测铀矿床定位上具备起点高、精确度高等特点,能够高效、快捷的实现铀矿床定位;
(3)本发明是基于对纳米比亚欢乐谷地区野外地质调查、遥感解译、物化探测量及钻探查证的研究成果以及与罗辛矿床、湖山矿床、瓦伦西亚矿床及红石泉矿床等已知白岗岩型铀矿进行对比的基础上归纳出来的,涵盖面广、有效性好、准确性好。对我国白岗岩型铀矿的深部成矿预测和准确定位具有重要的指导作用,找矿效果显著,推广应用前景广阔。
附图说明
图1是白岗岩型铀矿深部找矿预测与定位方法的流程图;
图2是纳米比亚欢乐谷地区地质简图;
图3是R4剖面物探综合成果图及地质解译图;
图4是欢乐谷地区白岗岩型铀矿成矿模式图;
图5是欢乐谷地区18号预测区76勘探线剖面简图
具体实施方式
下面结合实施例对本发明进行进一步的介绍:
一种白岗岩型铀矿深部找矿预测与定位方法,包括以下步骤:
步骤S1、采集航天、航空和地面遥感数据,利用遥感影像特征与光谱异常信息提取,识别区域控矿构造、含矿白岗岩体、热液蚀变及不同时代地层,大致圈定赋矿岩体的空间分布范围,结合航放数据,初选重点工作区;
步骤S2、剖析白岗岩型铀矿的主要控矿因素;在重点工作区开展大比例尺地质调查,对构造带、蚀变带进行识别研究;对热液蚀变带热液蚀变矿物组合、地球化学元素组合特征进行研究;分析白岗岩型铀矿的主要控矿因素,建立白岗岩型铀矿床的识别标志;
步骤S3、对重点工作区开展地面伽玛能谱面积测量;在区调阶段,比例尺为1:10000至1:5000,网度为(100-50)m×(20-10)m,线距×点距;布线时,尽量选择测线垂直于岩层、构造走向,在测得具有铀异常的区域可进行适当加密;根据能谱测量结果,圈定重点找矿靶区;
步骤S4、应用音频大地电磁测深方法对区内断裂构造特征包括规模、产状、延伸深度和岩性界线进行识别;通过岩性电阻率的差异性来判别各种岩性;通过电阻率横向不均匀变化识别断裂构造,通过电阻率横向不均匀变化影响的深度判别断裂切割的深度,通过影响的范围,相同岩性电阻率相对降低,判别断裂破碎带、褶皱的规模,断裂构造带电阻率相对围岩一般可降低 1-2个数量级;
步骤S5:构建白岗岩型铀矿成矿模式;根据上述白岗岩的蚀变特征、构造特征、岩石学与矿物学特征、地球化学特征、不同时代地层及控矿因素的分析结果,系统建立白岗岩型铀矿成矿模式;
步骤S6:综合成矿模式、以及地、物、化、遥的多元信息,对工作区进行成矿预测,解剖从地表至深部的矿化情况;铀成矿预测依据主要包括:控矿因素、成矿模式、能谱测量结果、构造、热液蚀变、音频大地电磁测深分析结果及成矿规律等;
步骤S7:在成矿有利地段实施钻探工程,对目的层进行系统取样分析;查明可能存在的铀矿产状及规模,实现对铀矿体的定位。
实施例
下面以纳米比亚欢乐谷地区白岗岩型铀矿深部找矿预测与定位为例对本发明作进一步详细说明。
步骤1:采集纳米比亚欢乐谷地区航天、航空和地面遥感数据,利用多种遥感数据的反射率、发射率、温度、纹理特征等信息,利用异常信息计算机自动识别算法,提取与白岗岩型铀成矿密切相关的构造、岩体、地层、蚀变等可诊断吸收光谱参数和纹理特征参数,建立含矿白岗岩体、控矿构造、热液蚀变、不同时代地层等多种白岗岩型铀成矿要素遥感图谱信息识别标志,大致圈定赋矿岩体的空间分布范围,结合航放数据,初选重点工作区。
步骤2:剖析白岗岩型铀矿的主要控矿因素。对重点工作区进行1:50000 地质调查(图1),在矿区内可进行1:5000的详细地质调查,对区内构造、热液蚀变及关键控矿因素进行研究。结合步骤1的遥感解译结果表明,欢乐谷地区矿化白岗岩主要受构造、岩性、地层、热液蚀变等控制。
构造:区内主要发育穹窿构造、断裂构造、褶皱构造及韧性剪切带。白岗岩型铀矿大多分布于穹窿的边缘及千岁兰断裂的两侧,同时也分布于北东向韧性剪切带中,所以该矿体明显受这些构造的控制。千岁兰断裂是区域性深大断裂,呈北东向-北北东向,它为矿化白岗岩的侵位提供了通道;穹隆、褶皱构造的拐弯部位为矿化白岗岩提供了充分的容矿空间,因此,大部分矿化白岗岩赋存于此,如罗辛矿床赋存于穹隆的拐弯部位;欢乐谷地区的矿化白岗岩赋存于褶皱的拐弯处。
岩性:欢乐谷地区发育似斑状花岗岩、黑云母花岗岩、红色花岗岩及A、 B、C、D、E和F6类白岗岩,而铀矿化只发生在D和E型白岗岩,E型白岗岩发育较少,以D型白岗岩为主,可见,赋矿岩体明显具有专属性。
地层:通过地质调查发现,矿化白岗岩主要侵入于罗辛组和可汗组,以及卡里毕比组和卡塞布组,因为罗辛组和卡里毕比组的岩性主要是大理岩,所以酸性白岗岩岩浆侵入于此时,与大理岩发生强烈反应,产生大量CO2,有利于铀沉淀。
热液蚀变:矿化白岗岩发生硅化、绢云母化、绿泥石化、高岭石化等,铀矿物组合中可见少量沥青铀矿等,因此后期的热液对铀矿化有叠加改造作用。
找矿识别标志:白岗岩中可见烟灰色石英,偶见β-硅钙铀矿等黄色次生铀矿物。
步骤3:在欢乐谷地区开展1:5000地面伽玛能谱面积测量。线距为100m,点距为20m,在异常区加密为线距20m,点距10m。每个测点时间为1分钟,共测量了22km2,总测点为10293个。测线的方位角为45°。测区内主要岩性为Abbabis组杂岩体(MAB)、艾杜西斯组(Net)、可汗组(Nkn)、罗辛组(Nrs)、楚斯组(Nch)、卡里毕比组(Nkb)、卡塞布组(Nks)等地层、斑状花岗岩及6类白岗岩。其中各个主要岩体的U平均含量分别为:MAB 杂岩体19.65ppm,Net组石英岩2.6ppm,Nkn组片麻岩3.98ppm,Nrs组大理岩3.26ppm,Nch组冰碛岩3.12ppm,Nkb组大理岩3.42ppm,Nks组片岩 3.87ppm,斑状花岗岩6.06ppm,A型白岗岩4.12ppm,B型白岗岩3.67ppm, C型白岗岩5.98ppm,D型白岗岩99.20ppm,最高可达560ppm,E型白岗岩 80.23ppm,F型白岗岩3.16ppm。由U等值线图和能谱测量结果发现,在欢乐谷地区共计存在20个铀异常点,其中以18、15和2号异常最为重要。
步骤4:应用音频大地电磁测深方法,验证了区内存在一条深大断裂,走向约为北北东向,断裂切割较深。矿化白岗岩体正好位于断裂带边部。另外,因为白岗岩宽度大多为50-200m,通过岩性电阻率的差异性不好准确识别出,但是它常侵入于罗辛组和可汗组,因此可通过识别罗辛组和可汗组的界线,从而大体确定了矿体的范围。例如在18号异常点的西南部布置一条剖面R4(图2)。
从R4剖面电阻率反演断面图上可以看出,地表以下100m范围内分布有许多低阻体,从地表以下100m向下,电阻率值变化差异比较大,在剖面上 1000m地下500m处、剖面2000m地下800m处各有一低阻体,其中1000m 处的局部低阻体范围较小,推测为小的构造;而2000m处的低阻体向下延伸较大,横向延伸范围也比较大,推测是一大的构造或者是深部物质的向上延伸挤压造成的。
结合实际的地质资料解译,推测R4剖面的两处低阻同样是罗辛组地层,特别是剖面上1000米处的低阻,其上方对应着磁场总场值的迅速减小,满足确定罗辛组地层的两个标志。2200米处的低阻,其上方磁场变化不明显,结合电阻率反演断面图,推测是罗辛组地层埋深较深造成。
步骤5:综合步骤2和步骤3的研究成果,构建欢乐谷地区白岗岩型铀矿成矿模式(图3)。矿化白岗岩主要侵入于罗辛组和可汗组,就位于构造拐弯处,矿床成因主要是原始岩浆结晶分异作用形成,并混有少量后期热液叠加改造作用。
步骤6:综合步骤1至步骤5的遥感、航放、地质、物探和化探信息,提取欢乐谷地区白岗岩型铀矿成矿预测要素,对工作区进行综合成矿预测。经上述分析,欢乐谷地区白岗岩铀成矿预测要素主要有赋矿地层、含矿岩体、大理岩标志层、控矿断裂、穹隆、褶皱、地面伽玛异常区、航空铀放射异常区、铀矿化信息等要素条件。根据成矿有利度初步在欢乐谷地区圈定了18片白岗岩型铀成远景预测区,其中A类靶区为6片。
步骤7:在欢乐谷地区18号成矿预测区布置72、76、80、84号等4条勘探线进行钻探查证,勘探线方位25°。在D型白岗岩中揭露到大规模的工业铀矿,白岗岩脉向深部厚度变厚,产状变缓,矿化有向深部变好,厚度变厚,品位增高的趋势(图4)。代表性铀矿化zkh80-9,zkh84-2和zkh76-13等,其中,zkh80-9工业矿体累计厚度为171.3m,平均品位0.0288%;zkh84-2工业矿体累计厚度为155.44m,平均品位0.0269%;zkh76-13工业矿体累计厚度为181.8m,平均品位0.0345%。用水平投影地质块段法进行估算,18号预测区南部铀资源量超过10000t,为可供露天开采的超大型铀矿。目前,15号预测区等也开展了钻探查证,有望继续扩大找矿成果。

Claims (1)

1.一种白岗岩型铀矿深部找矿预测与定位方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤S1、采集航天、航空和地面遥感数据,利用遥感影像特征与光谱异常信息提取,识别区域控矿构造、含矿白岗岩体、热液蚀变及不同时代地层,大致圈定赋矿岩体的空间分布范围,结合航放数据,初选重点工作区;
步骤S2、剖析白岗岩型铀矿的主要控矿因素;在重点工作区开展大比例尺地质调查,对构造带、蚀变带进行识别研究;对热液蚀变带热液蚀变矿物组合、地球化学元素组合特征进行研究;分析白岗岩型铀矿的主要控矿因素,建立白岗岩型铀矿床的识别标志;
步骤S3、对重点工作区开展地面伽玛能谱面积测量;在区调阶段,比例尺为1:10000至1:5000,网度为(100-50)m×(20-10)m,线距×点距;布线时,尽量选择测线垂直于岩层、构造走向,在测得具有铀异常的区域可进行适当加密;根据能谱测量结果,圈定重点找矿靶区;
步骤S4、应用音频大地电磁测深方法对区内断裂构造特征包括规模、产状、延伸深度和岩性界线进行识别;通过岩性电阻率的差异性来判别各种岩性;通过电阻率横向不均匀变化识别断裂构造,通过电阻率横向不均匀变化影响的深度判别断裂切割的深度,通过影响的范围,相同岩性电阻率相对降低,判别断裂破碎带、褶皱的规模,断裂构造带电阻率相对围岩一般可降低1-2个数量级;
步骤S5:构建白岗岩型铀矿成矿模式;根据上述白岗岩的蚀变特征、构造特征、岩石学与矿物学特征、地球化学特征、不同时代地层及控矿因素的分析结果,系统建立白岗岩型铀矿成矿模式;
步骤S6:综合成矿模式、以及地、物、化、遥的多元信息,对工作区进行成矿预测,解剖从地表至深部的矿化情况;铀成矿预测依据主要包括:控矿因素、成矿模式、能谱测量结果、构造、热液蚀变、音频大地电磁测深分析结果及成矿规律等;
步骤S7:在成矿有利地段实施钻探工程,对目的层进行系统取样分析;查明可能存在的铀矿产状及规模,实现对铀矿体的定位。
CN201811585773.5A 2018-12-25 2018-12-25 一种白岗岩型铀矿深部找矿预测与定位方法 Active CN109814172B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811585773.5A CN109814172B (zh) 2018-12-25 2018-12-25 一种白岗岩型铀矿深部找矿预测与定位方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811585773.5A CN109814172B (zh) 2018-12-25 2018-12-25 一种白岗岩型铀矿深部找矿预测与定位方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109814172A true CN109814172A (zh) 2019-05-28
CN109814172B CN109814172B (zh) 2020-11-20

Family

ID=66602373

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811585773.5A Active CN109814172B (zh) 2018-12-25 2018-12-25 一种白岗岩型铀矿深部找矿预测与定位方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109814172B (zh)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111045087A (zh) * 2019-12-30 2020-04-21 核工业北京地质研究院 一种隐伏伟晶状白岗岩型铀矿的勘查方法
CN111044519A (zh) * 2019-12-31 2020-04-21 核工业北京地质研究院 一种指示深部热液铀矿化的矿物组合方法
CN111736225A (zh) * 2020-06-11 2020-10-02 中化地质矿山总局地质研究院 一种中-低温热液填充型萤石矿勘探方法及勘探装置
CN112464834A (zh) * 2020-12-02 2021-03-09 核工业北京地质研究院 一种白岗岩铀成矿区不同期次岩体的多源遥感识别方法
CN112734076A (zh) * 2020-11-27 2021-04-30 核工业北京地质研究院 一种硬岩型铀矿资源大比例尺定位预测方法
CN112799149A (zh) * 2020-12-30 2021-05-14 核工业北京地质研究院 一种热液铀成矿中心的识别方法
CN113406024A (zh) * 2021-05-31 2021-09-17 核工业北京地质研究院 适用于前寒武纪基底达马拉岩系地层的多源遥感识别方法
CN114352260A (zh) * 2021-12-31 2022-04-15 核工业北京地质研究院 一种热液型铀矿化体产状准确测量的方法
CN115128698A (zh) * 2021-12-27 2022-09-30 昆明理工大学 确定岩浆热液型多金属矿田或矿床控岩控矿构造深延格局的方法
CN115793080A (zh) * 2023-01-30 2023-03-14 核工业北京地质研究院 基于岩心圈定白岗岩铀矿体的方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103824133A (zh) * 2014-03-06 2014-05-28 核工业北京地质研究院 一种花岗岩型铀矿田远景区综合预测方法
US20160047939A1 (en) * 2013-04-29 2016-02-18 Michael Mumelter A method and apparatus for detection of natural resources
CN105717551A (zh) * 2014-12-05 2016-06-29 核工业北京地质研究院 一种火山岩型铀矿盲矿空间定位方法
CN103454693B (zh) * 2013-09-12 2016-08-17 核工业北京地质研究院 一种白岗岩型铀矿勘查成矿要素遥感图谱特征识别方法
CN106291747A (zh) * 2015-06-12 2017-01-04 核工业北京地质研究院 一种构建新元古代晚期构造-岩浆控矿模式的方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160047939A1 (en) * 2013-04-29 2016-02-18 Michael Mumelter A method and apparatus for detection of natural resources
CN103454693B (zh) * 2013-09-12 2016-08-17 核工业北京地质研究院 一种白岗岩型铀矿勘查成矿要素遥感图谱特征识别方法
CN103824133A (zh) * 2014-03-06 2014-05-28 核工业北京地质研究院 一种花岗岩型铀矿田远景区综合预测方法
CN105717551A (zh) * 2014-12-05 2016-06-29 核工业北京地质研究院 一种火山岩型铀矿盲矿空间定位方法
CN106291747A (zh) * 2015-06-12 2017-01-04 核工业北京地质研究院 一种构建新元古代晚期构造-岩浆控矿模式的方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吕庆田 等: "多尺度综合地球物理探测:揭示成矿系统、助力深部找矿——长江中下游深部探测(SinoProbe-03)进展", 《地球物理学报》 *
陈金勇 等: "纳米比亚欢乐谷地区白岗岩微量元素、稀土元素地球化学特征及与铀矿化关系", 《地球化学》 *

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111045087A (zh) * 2019-12-30 2020-04-21 核工业北京地质研究院 一种隐伏伟晶状白岗岩型铀矿的勘查方法
CN111044519A (zh) * 2019-12-31 2020-04-21 核工业北京地质研究院 一种指示深部热液铀矿化的矿物组合方法
CN111736225A (zh) * 2020-06-11 2020-10-02 中化地质矿山总局地质研究院 一种中-低温热液填充型萤石矿勘探方法及勘探装置
CN112734076A (zh) * 2020-11-27 2021-04-30 核工业北京地质研究院 一种硬岩型铀矿资源大比例尺定位预测方法
CN112464834B (zh) * 2020-12-02 2024-02-13 核工业北京地质研究院 一种白岗岩铀成矿区不同期次岩体的多源遥感识别方法
CN112464834A (zh) * 2020-12-02 2021-03-09 核工业北京地质研究院 一种白岗岩铀成矿区不同期次岩体的多源遥感识别方法
CN112799149A (zh) * 2020-12-30 2021-05-14 核工业北京地质研究院 一种热液铀成矿中心的识别方法
CN113406024A (zh) * 2021-05-31 2021-09-17 核工业北京地质研究院 适用于前寒武纪基底达马拉岩系地层的多源遥感识别方法
CN115128698A (zh) * 2021-12-27 2022-09-30 昆明理工大学 确定岩浆热液型多金属矿田或矿床控岩控矿构造深延格局的方法
CN115128698B (zh) * 2021-12-27 2023-10-27 昆明理工大学 确定岩浆热液型多金属矿田或矿床控岩控矿构造深延格局的方法
CN114352260B (zh) * 2021-12-31 2023-10-20 核工业北京地质研究院 一种热液型铀矿化体产状准确测量的方法
CN114352260A (zh) * 2021-12-31 2022-04-15 核工业北京地质研究院 一种热液型铀矿化体产状准确测量的方法
CN115793080A (zh) * 2023-01-30 2023-03-14 核工业北京地质研究院 基于岩心圈定白岗岩铀矿体的方法
CN115793080B (zh) * 2023-01-30 2023-04-11 核工业北京地质研究院 基于岩心圈定白岗岩铀矿体的方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109814172B (zh) 2020-11-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109814172A (zh) 一种白岗岩型铀矿深部找矿预测与定位方法
CN109828316B (zh) 一种钙结岩型铀矿找矿勘查方法
CN105717551A (zh) 一种火山岩型铀矿盲矿空间定位方法
CN105549113A (zh) 火山岩型铀矿田科学深钻场址遴选方法
Titley et al. Evolution of fractures and alteration in the Sierrita-Esperanza hydrothermal system, Pima County, Arizona
Hashemi et al. Identification of geochemical anomalies by using of number–size (N–S) fractal model in Bardaskan area, NE Iran
Sissakian The Minerals Wealth in the Kurdistan Region, Iraq: A Critical Review
CN112782773B (zh) 一种侵入岩型铀钍铌钽矿隐伏资源预测评价方法
Patra et al. Integrated interpretation of satellite imagery, aeromagnetic, aeroradiometric and ground exploration data-sets to delineate favorable target zones for unconformity related uranium mineralization, Khariar basin, Central India
AU2021106825A4 (en) Method for exploring skarn-hydrothermal vein iron polymetallic ore in plateau desert area
Safari Sinegani et al. Application of concentration gradient coefficients in mining geochemistry: A comparison of copper mineralization in Iran and Canada
CN115081685A (zh) 一种金属矿床深部资源三维可视化定位预测方法
Tazi et al. Identification of potential mineral exploration targets from the interpretation of aeromagnetic data covering the Sirwa region (Central Anti-Atlas, Morocco)
Mahdavi et al. Geochemical characteristics of the Kal-e Kafi Cu-Mo-Au porphyry deposit, Central Iran
Al-Furqan The Geology of Pinang-Pinang Au-Cu ą Mo Skarn, Aceh, Indonesia
Wilson et al. Uranium and Uranium Mineral Systems in South Australia
van der Stelt et al. COLLABORATIVE EXPLORATION INITIATIVE 2021 ROUND 6
Eppelbaum et al. Tectonical-geophysical setting of the Caucasus
Nwokolo et al. BENEATH THE SURFACE: ASSESSING DEPTH TO LEAD-ZINC DEPOSITS USING GEOPHYSICAL TECHNIQUES
Vincent et al. Geological report of the Elizabeth Lake project: Claim 4241317, June 16, 2012
Ukwuteyinor et al. Assessment of depth to Lead-Zinc deposit in parts of Southern Benue Trough using integrated geophysical methods
Spivey et al. Geology and mineralization of the recently discovered Rössing South uranium deposit, Namibia
Ezeh et al. ASSESSMENT OF DEPTH TO LEAD-ZINC DEPOSIT IN PARTS OF SOUTHERN BENUE TROUGH USING INTEGRATED GEOPHYSICAL METHODS
Putnam Base metal distribution in granitic rocks; II, Three-dimensional variation in the Lights Creek Stock, California
Li et al. Application of comprehensive geophysical methods in a skarn type polymetallic deposit in Mongolia

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant