CN110333200B - 一种基于短波红外光谱圈定矿化中心方法 - Google Patents
一种基于短波红外光谱圈定矿化中心方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110333200B CN110333200B CN201910461278.1A CN201910461278A CN110333200B CN 110333200 B CN110333200 B CN 110333200B CN 201910461278 A CN201910461278 A CN 201910461278A CN 110333200 B CN110333200 B CN 110333200B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- infrared spectrum
- wavelength
- mineralization
- sample
- data
- 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.)
- Active
Links
- 230000033558 biomineral tissue development Effects 0.000 title claims abstract description 59
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 claims abstract description 43
- 239000011707 mineral Substances 0.000 claims abstract description 43
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims abstract description 42
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000004075 alteration Effects 0.000 claims abstract description 22
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 18
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims description 49
- YGANSGVIUGARFR-UHFFFAOYSA-N dipotassium dioxosilane oxo(oxoalumanyloxy)alumane oxygen(2-) Chemical compound [O--].[K+].[K+].O=[Si]=O.O=[Al]O[Al]=O YGANSGVIUGARFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 35
- 229910052627 muscovite Inorganic materials 0.000 claims description 35
- 229910001919 chlorite Inorganic materials 0.000 claims description 27
- 229910052619 chlorite group Inorganic materials 0.000 claims description 27
- QBWCMBCROVPCKQ-UHFFFAOYSA-N chlorous acid Chemical compound OCl=O QBWCMBCROVPCKQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 27
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 14
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 14
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 13
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 12
- 229910052618 mica group Inorganic materials 0.000 claims description 11
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 10
- 239000010445 mica Substances 0.000 claims description 10
- 239000010438 granite Substances 0.000 claims description 7
- 229910052900 illite Inorganic materials 0.000 claims description 5
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 5
- VGIBGUSAECPPNB-UHFFFAOYSA-L nonaaluminum;magnesium;tripotassium;1,3-dioxido-2,4,5-trioxa-1,3-disilabicyclo[1.1.1]pentane;iron(2+);oxygen(2-);fluoride;hydroxide Chemical compound [OH-].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[F-].[Mg+2].[Al+3].[Al+3].[Al+3].[Al+3].[Al+3].[Al+3].[Al+3].[Al+3].[Al+3].[K+].[K+].[K+].[Fe+2].O1[Si]2([O-])O[Si]1([O-])O2.O1[Si]2([O-])O[Si]1([O-])O2.O1[Si]2([O-])O[Si]1([O-])O2.O1[Si]2([O-])O[Si]1([O-])O2.O1[Si]2([O-])O[Si]1([O-])O2.O1[Si]2([O-])O[Si]1([O-])O2.O1[Si]2([O-])O[Si]1([O-])O2 VGIBGUSAECPPNB-UHFFFAOYSA-L 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 238000005553 drilling Methods 0.000 claims description 4
- 238000000227 grinding Methods 0.000 claims description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 4
- UCKMPCXJQFINFW-UHFFFAOYSA-N Sulphide Chemical compound [S-2] UCKMPCXJQFINFW-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 3
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 239000004575 stone Substances 0.000 claims description 3
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 2
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 5
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 abstract description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 abstract 1
- 229910018512 Al—OH Inorganic materials 0.000 description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 4
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 3
- 238000004566 IR spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 description 2
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 229910001737 paragonite Inorganic materials 0.000 description 2
- 229910052683 pyrite Inorganic materials 0.000 description 2
- NIFIFKQPDTWWGU-UHFFFAOYSA-N pyrite Chemical compound [Fe+2].[S-][S-] NIFIFKQPDTWWGU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000011028 pyrite Substances 0.000 description 2
- 206010021143 Hypoxia Diseases 0.000 description 1
- DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M Ilexoside XXIX Chemical compound C[C@@H]1CC[C@@]2(CC[C@@]3(C(=CC[C@H]4[C@]3(CC[C@@H]5[C@@]4(CC[C@@H](C5(C)C)OS(=O)(=O)[O-])C)C)[C@@H]2[C@]1(C)O)C)C(=O)O[C@H]6[C@@H]([C@H]([C@@H]([C@H](O6)CO)O)O)O.[Na+] DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M 0.000 description 1
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052612 amphibole Inorganic materials 0.000 description 1
- 125000004429 atom Chemical group 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 125000005843 halogen group Chemical group 0.000 description 1
- 230000008676 import Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 230000001089 mineralizing effect Effects 0.000 description 1
- 235000012149 noodles Nutrition 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 239000011734 sodium Substances 0.000 description 1
- 229910052708 sodium Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3563—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing solids; Preparation of samples therefor
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本申请公开了一种基于短波红外光谱圈定矿化中心的方法,在短波红外光谱解译过程中考虑了不同矿床类型、不同景观、不同围岩和矿源岩对光谱参数的影响,将岩浆‑热液成矿系统中有关蚀变矿物的含量由定性描述提升到定量解释,克服了常规的岩相学鉴定中因岩石不均一性、蚀变不具代表性、难以准确识别且效率低下的难点。通过深入解析不同影响因素对红外光谱信息的影响,能够大大提升圈定热液中心的准确率及见矿率,降低勘查风险,无需制样、测试时间短、节能环保、方便快捷,有效缩短矿产勘探周期。
Description
技术领域
本申请涉及矿产勘查评价技术领域,具体涉及一种基于短波红外光谱圈定矿化中心方法。
背景技术
西部地区生态脆弱、高寒缺氧、交通不便,传统勘探方法的实施不仅困难,并且面临环保的高压,找矿勘查效果并不理想。
短波红外光谱技术近年来在西方矿业界得到迅速推广,运用该技术可鉴别蚀变矿物种类、划分蚀变矿物组合分带、预测成矿靶区、圈定热液矿化中心。比如利用地表或者钻孔岩芯扫描光谱数据解译出的绿泥石Fe-OH(pos2250)或者白云母Al-OH(pos2200)等特征吸收峰波长的系统变化来圈定热液矿化中心。
然而,目前短波红外光谱技术的应用多是基于光谱数据本身圈定热液中心,存在以下缺点:①因成矿过程中存在多期热液叠加现象而误导热液中心的合理圈定;②由于不同的景观区、不同的矿床类型、不同的围岩和矿源岩等对短波红外光谱参数的影响,致使圈定热液中心的指标不明确。因此目前应用短波红外光谱技术圈定热液矿化中心的结果往往凌乱、多解、规律性不强,指导找矿勘查效果不显著。急需精细圈定热液矿化中心的新方法,进而提高工作效率、降低勘查成本、实现找矿突破。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提供了一种基于短波红外光谱圈定矿化中心方法,通过大量的实验研究及找矿实践,总结出精细圈定热液矿化中心的红外光谱定量指标,解决了西部地区矿产快速勘查评价的技术难题,实现了地质、红外光谱、矿床勘探的有机结合,该方法具有预测精度高、找矿效果好等特点。
一种基于短波红外光谱圈定矿化中心方法,包括如下步骤:
步骤一、岩性-蚀变专项调查
厘定工作区关键成矿地质体、岩性分界和蚀变分界,填绘地质图和蚀变分带图;
步骤二、光谱样品采集
根据上述填图情况,设计采样路线,光谱样品采集覆盖整个工作区;
步骤三、样品红外光谱测试
测试前清洗、晾晒样品,每块样品测试部位进行圈点标记,每块样品测试3个点,将红外光谱测试数据及时保存;
步骤四、数据处理与解译
将上述测试数据导入TSG8软件中,进行数据解译、数据图表导出、数据筛选;
步骤五、查明光谱特征对应的地质属性
选择不同波长样品磨制探针片,开展电子探针成分分析,观察其对应的蚀变矿物特征;
步骤六、热液矿化中心的圈定
考虑不同矿床类型、不同景观区、不同矿源岩和围岩条件下的红外光谱定量指标,综合圈定热液矿化中心,绘制特征光谱波长变化散点图或等值线图。
具体地,考虑不同矿床类型的红外光谱定量指标为:对于斑岩型矿床,越靠近热液矿化中心,白云母波长越短,绿泥石波长越短;对于矽卡岩型矿床,越靠近热液矿化中心,白云母波长越长,绿泥石波长越长;对于火山块状硫化物矿床,越靠近热液矿化中心,白云母波长越短,绿泥石波长无明显变化。
具体地,考虑不同景观区的红外光谱定量指标为:对于强风化景观区,远离热液矿化中心,伊利石结晶度逐渐降低;对于弱风化景观区,根据地表发育的云母类和帘石类蚀变矿物的波长变化来圈定热液矿化中心。
具体地,考虑不同矿源岩和围岩条件的红外光谱定量指标为:对于矿源岩,当矿源岩为二长花岗岩时,白云母波长变化于2199-2216nm,绿泥石波长变化于2238-2245nm;当矿源岩为火山岩时,白云母波长变化于2196-2206nm,绿泥石波长对应于2252-2256nm;对于围岩,当围岩为火山岩时,白云母波长变化于2210-2221nm,伊利石结晶度对应于2.8-1.0,当围岩为花岗闪长岩时,绿泥石波长变化于2250-2256nm。
具体地,所述步骤二为:地表样品采集线距不超过200m,点距不超过40m,钻孔样品间距为2-5m,矿化、蚀变强烈区域适当加密;每个采样点采集坐标数据,每个采样点详细记录原始地质资料,包括每块样品的岩性、蚀变和矿化特征。
具体地,所述步骤三为:每个测点的短波红外光谱测量时间为15~20秒,保存数据时补齐所述原始地质资料。
具体地,所述步骤四为:设定参与解译矿物的最低含量,根据工作区蚀变矿物种类制作单矿物掩膜,并提取主要矿物的特征吸收峰波长和吸收深度参数,利用数学运算增强光谱特征参数。
具体地,所述步骤五为:开展电子探针成分分析,利用化学成分计算矿物形成的温度,将样品光谱参数与温度变化一一对应,查明光谱特征对应的地质属性。
有益效果:本发明的基于短波红外光谱圈定矿化中心方法,通过深入解析不同影响因素对红外光谱信息的影响,能够大大提升圈定热液中心的准确率及见矿率,降低勘查风险,无需制样、测试时间短、节能环保、方便快捷,可以有效缩短矿产勘探周期,是一种新的不可或缺的勘探手段和方法,具有重要的推广和普及价值。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1是实施例1中基于短波红外光谱圈定矿化中心方法流程图;
图2是实施例2中朱诺斑岩型铜矿区白云母族矿物Al-OH波长分布及热液矿化中心圈定示意图;
图3是实施例2中打加错矽卡岩矿区热液矿化中心预测示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的,决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1
参见图1,本发明实施例提供的基于短波红外光谱圈定矿化中心方法,包括如下步骤:
步骤一、岩性-蚀变专项调查
在应用短波红外光谱技术进行找矿预测时,查明工作区的地质特征是关键,是后续光谱数据解译的基础。在光谱样品采集前,首先要开展工作区岩性-蚀变专项调查,系统厘定工作区关键成矿地质体、岩性分界和蚀变分界,填绘地质图和蚀变分带图。
步骤二、光谱样品采集
利用上述岩性-蚀变专项调查成果,合理布线,光谱样品采集要覆盖整个工作区。采样原则是,地表样品采集线距不超过200m,点距不超过40m,钻孔样品间距为2-5m。在矿化、蚀变强烈区域,适当加密。每个采样点采用GPS定位,采集坐标数据,拍摄野外照片,每个采样点作详细的野外记录,描述每块样品的岩性、蚀变和矿化特征,作为光谱解译的一手原始地质资料。部分测量的典型岩石样品作为化学分析样或标本保留。
步骤三、样品红外光谱测试
样品测试前,对样品进行清洗、晾晒、观察。对每一块样品的测试部位进行圈点标注,方便光谱解译时核对样品地质信息。为避免偶然性,每块样品一般测试3个点,每个点的短波红外光谱测量时间为15~20秒,在测量时选择相对平整的岩石表面。为了保证测试数据质量,测试过程中要保证定标频率。将Halo的测试数据及时保存,并补充齐全样品的原始地质资料。
步骤四、数据处理与解译
将光谱数据导入TSG 8软件中,设定参与解译矿物的最低含量,根据工作区蚀变矿物种类制作单矿物掩膜,并提取主要矿物的特征吸收峰波长和吸收深度参数,进而利用适当的数学运算增强光谱特征参数。
步骤五、查明光谱特征对应的地质属性
在圈定矿化中心之前,选择不同波长的样品磨制探针片,观察其对应的蚀变矿物特征(比如绿泥石、白云母、绿帘石等),开展电子探针成分分析,利用化学成分计算矿物形成的温度(比如绿泥石Ti温度计),将样品光谱参数与温度变化一一对应,查明光谱特征对应的地质属性,比如短波白云母对应的是高温钠云母还是低温多硅白云母,短波绿泥石对应的是高温富Mg绿泥石还是低温富Fe绿泥石等。
步骤六、热液矿化中心的圈定
该步骤要考虑不同矿床类型、不同景观区、不同矿源岩和围岩条件下的热液矿化中心红外光谱定量指标,综合圈定热液矿化中心,利用Mapgis、Suffer等软件,绘制特征光谱波长变化散点图或等值线图。
其中,圈定热液矿化中心红外光谱定量指标为:
(1)不同的矿床类型
斑岩型矿床:①白云母的特征吸收峰Al-OH(pos2200)由短变长主要是由于云母中八面体位置的Al(Alvi)被Fe、Mg等原子代替,Alvi的含量越高,表示云母形成的温度越高,指示云母的成分从钠云母到白云母到多硅白云母的变化。因而,越靠近矿化中心,白云母波长越短。②绿泥石矿物特征吸收峰为Fe-OH(pos2250),若Fe2+离子置换了Mg2+离子,吸收峰位置的波长也会变长,富Fe的绿泥石要比富Mg的绿泥石波长更长,温度更低。因而,越靠近热液矿化中心,绿泥石Fe-OH波长越短。
矽卡岩型矿床:①接触交代作用会形成含Fe、Mg的矿物,如绿泥石和绿帘石等矽卡岩矿物,会促使云母八面体内的Al与Fe、Mg之间的类质同象作用的发生,因此降低了云母族矿物Al含量,形成贫铝白云母,即多硅白云母。因而,越靠近热液矿化中心,白云母波长越长。②远离热液矿化中心,由富Mg的绿泥石逐渐变化为富Fe的绿泥石,不同于斑岩型矿床,此时绿泥石Fe-OH波长逐渐变短。
火山块状硫化物矿床(VMS):靠近热液矿化中心,白云母Al-OH波长变短(2190-2200nm),远离热液矿化中心,白云母Al-OH波长变长(>2200nm)。而绿泥石Fe-OH波长无明显变化规律。
(2)不同的景观区
强风化景观区:白云母和绿泥石不发育,粘土化发育,可使用伊利石的结晶度(IC=Dep2200/Dep1900)来判别矿化中心,远离热液矿化中心,伊利石结晶度逐渐降低。
弱风化景观区:基于不同的矿床类型所对应的红外光谱定量指标,根据地表发育的云母类和帘石类蚀变矿物的波长变化来圈定热液矿化中心。
(3)不同的矿源岩和围岩
矿源岩:当矿源岩为二长花岗岩时,白云母Al-OH波长变化于2199-2216nm之间,工业铜矿体波长对应于2199-2208nm,低品位铜矿体波长对应于2208-2216nm,工业钼矿体波长对应于2208-2212nm;绿泥石Fe-OH波长变化于2238-2245nm之间,工业铜矿体波长对应于2238-2245nm,低品位铜矿体波长对应于2245-2252nm。当矿源岩为火山岩时:白云母Al-OH波长变化于2196-2206nm之间,矽卡岩绿泥石Fe-OH波长对应于2252-2256。
围岩:当围岩为火山岩时,白云母Al-OH吸收峰波长主要变化于2210-2221nm之间,伊利石结晶度对应于2.8-1.0。当围岩为花岗闪长岩时,绿泥石Fe-OH波长变化于2250-2256nm之间。
实施例2
参见图2-图3,该实施例提供了短波红外光谱技术在朱诺矿区的找矿应用,通过以下技术方案实现。
a.开展朱诺矿区岩性-蚀变专项地质调查,编制地质图和蚀变分带图。
b.野外样品采集:
根据岩性-蚀变专项填图情况,设计采样路线,在蚀变矿化强烈的区域适当加密采样点,保证样品至少有1-2个新鲜面。在采样过程中,如实详细记录以下信息:
采样号 | X | Y | H | 岩性 | 手标本蚀变 | 矿化 | 新鲜面 | 备注 | … |
ZN001 | 548461 | 3283167 | 4945 | 花岗斑岩 | 绢英岩化 | 黄铁矿化 | 3 | … | |
ZN002 | 549170 | 3283152 | 5234 | 花岗斑岩 | 绿泥石化 | 黄铁矿化 | 3 | … | |
… | … | … | … | … | … | … | … | … | … |
c.样品测试:
在样品测试前,对样品进行清洗、晾晒、观察,对每一块样品测试部位圈点标记。测试时需要对仪器进行优化校正,保证仪器自身的准确性。每块样品测试3个新鲜面,每个点的短波红外光谱测量时间为15~20秒。
d.数据处理:使用TSG 8软件进行数据处理,包括①数据导入;②数据解译;③数据图表导出;④数据筛选四个步骤。
e.矿物成分分析:
按空间分布位置选择代表性的不同波长的样品磨制探针片,观察白云母对应的蚀变矿物特征,开展白云母电子探针成分分析,发现短波白云母对应的是高温钠云母(靠近热液中心),长波白云母对应的是低温多硅白云母(远离热液中心)。
f.圈定热液中心
绘制白云母波长散点图和吸收峰深度等值线图等。参考斑岩型矿床对应的圈定热液矿化中心的红外光谱定量指标,综合白云母光谱特征代表的地质意义及空间变化规律,精细定位朱诺热液矿化中心为短波白云母富集的二长花岗斑岩区域,白云母特征Al-OH波长变化于2194~2205nm之间。
本发明的基于短波红外光谱圈定矿化中心方法,在短波红外光谱解译过程中充分考虑了不同景观、不同矿床类型、不同围岩和矿源岩对光谱参数的影响,将岩浆-热液成矿系统中的有关蚀变矿物的含量由定性描述提升到定量解释,克服了常规的岩相学鉴定中因岩石不均一性、蚀变不具代表性、难以准确识别且效率低下的难点。通过短波红外光谱技术找矿的精细分析,明确光谱信息的不同影响因素,优化和完善短波红外光谱数据处理方法和程序,最大限度的从地表或有限的钻孔样品中定量提取相关信息参数,并将蚀变信息定量化,总结和完善了一套适合西部地区的短波红外光谱找矿标示体系。
此外,上述本申请实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。在本申请的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
以上仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于短波红外光谱圈定矿化中心的方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一、岩性-蚀变专项调查
厘定工作区关键成矿地质体、岩性分界和蚀变分界,填绘地质图和蚀变分带图;
步骤二、光谱样品采集
根据上述填图情况,设计采样路线,光谱样品采集覆盖整个工作区;
步骤三、样品红外光谱测试
测试前清洗、晾晒样品,每块样品测试部位进行圈点标记,每块样品测试3个点,将红外光谱测试数据及时保存;
步骤四、数据处理与解译
将上述测试数据导入TSG8软件中,进行数据解译、数据图表导出、数据筛选;具体为:设定参与解译矿物的最低含量,根据工作区蚀变矿物种类制作单矿物掩膜,并提取主要矿物的特征吸收峰波长和吸收深度参数,利用数学运算增强光谱特征参数;
步骤五、查明光谱特征对应的地质属性
选择不同波长样品磨制探针片,开展电子探针成分分析,观察其对应的蚀变矿物特征;
步骤六、热液矿化中心的圈定
考虑不同矿床类型、不同景观区、不同矿源岩和围岩条件下的红外光谱定量指标,综合圈定热液矿化中心,绘制特征光谱波长变化散点图或等值线图;
其中,考虑不同矿床类型的红外光谱定量指标具体为:对于斑岩型矿床,越靠近热液矿化中心,白云母波长越短,绿泥石波长越短;对于矽卡岩型矿床,越靠近热液矿化中心,白云母波长越长,绿泥石波长越长;对于火山块状硫化物矿床,越靠近热液矿化中心,白云母波长越短,绿泥石波长无明显变化。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,考虑不同景观区的红外光谱定量指标具体为:对于强风化景观区,远离热液矿化中心,伊利石结晶度逐渐降低;对于弱风化景观区,根据地表发育的云母类和帘石类蚀变矿物的波长变化来圈定热液矿化中心。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,考虑不同矿源岩和围岩条件的红外光谱定量指标具体为:对于矿源岩,当矿源岩为二长花岗岩时,白云母波长变化于2199-2216nm,绿泥石波长变化于2238-2245nm,当矿源岩为火山岩时,白云母波长变化于2196-2206nm,绿泥石波长对应于2252-2256nm;对于围岩,当围岩为火山岩时,白云母波长变化于2210-2221nm,伊利石结晶度对应于2.8-1.0,当围岩为花岗闪长岩时,绿泥石波长变化于2250-2256nm。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤二具体为:地表样品采集线距不超过200m,点距不超过40m,钻孔样品间距为2-5m,矿化、蚀变强烈区域适当加密;每个采样点采集坐标数据,每个采样点详细记录原始地质资料,包括每块样品的岩性、蚀变和矿化特征。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述步骤三具体为:每个测点的短波红外光谱测量时间为15~20秒,保存数据时补齐所述原始地质资料。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤五具体为:开展电子探针成分分析,利用化学成分计算矿物形成的温度,将样品光谱参数与温度变化一一对应,查明光谱特征对应的地质属性。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910461278.1A CN110333200B (zh) | 2019-05-30 | 2019-05-30 | 一种基于短波红外光谱圈定矿化中心方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910461278.1A CN110333200B (zh) | 2019-05-30 | 2019-05-30 | 一种基于短波红外光谱圈定矿化中心方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110333200A CN110333200A (zh) | 2019-10-15 |
CN110333200B true CN110333200B (zh) | 2022-04-01 |
Family
ID=68140592
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910461278.1A Active CN110333200B (zh) | 2019-05-30 | 2019-05-30 | 一种基于短波红外光谱圈定矿化中心方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110333200B (zh) |
Families Citing this family (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110658181B (zh) * | 2019-10-24 | 2020-08-25 | 成都理工大学 | 利用矿物拉曼参数对胶东金矿床热液蚀变分带的识别方法 |
CN110967311B (zh) * | 2019-11-25 | 2021-11-30 | 东华理工大学 | 基于红外光谱和磁化率测量的斑岩矿床蚀变分带识别方法 |
CN112378879A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-02-19 | 核工业北京地质研究院 | 一种使用短波红外光谱计算明矾石中钾钠摩尔比的方法 |
CN112881328B (zh) * | 2021-02-26 | 2024-03-22 | 华北水利水电大学 | 一种基于短波红外光谱技术的蚀变岩强度预测方法 |
CN113433152B (zh) * | 2021-06-23 | 2023-03-07 | 自然资源实物地质资料中心 | 一种基于v-nir和xrf识别碳酸岩型ree矿床矿化带的方法 |
CN114280684B (zh) * | 2021-12-24 | 2023-06-16 | 成都理工大学 | 基于白云母波长变化的热液型矿床找矿方法及系统 |
NL2030656B1 (en) * | 2022-01-23 | 2022-12-30 | Univ China Geosciences Beijing | Method for tracing center of hydrothermal mineralization based on chlorite trace element variation |
CN114646682B (zh) * | 2022-03-18 | 2023-09-08 | 西藏巨龙铜业有限公司 | 一种基于绿帘石微量元素的找矿方法 |
CN114813903B (zh) * | 2022-03-30 | 2023-11-14 | 西藏鑫湖矿业有限公司 | 一种基于石榴石微区化学成分判别矿种的方法 |
CN115128247B (zh) * | 2022-07-07 | 2024-01-05 | 西藏华夏矿业有限公司 | 基于绿泥石指示元素变化判别找矿类型的新方法 |
CN115586155B (zh) * | 2022-09-29 | 2023-09-01 | 中国科学院广州地球化学研究所 | 快速圈定脉状金矿床矿体及获得其指示标志指标的方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104156601A (zh) * | 2014-08-13 | 2014-11-19 | 昆明理工大学 | 一种热液矿床的大比例尺蚀变岩相定位预测方法 |
CN107228835A (zh) * | 2016-03-23 | 2017-10-03 | 核工业北京地质研究院 | 一种利用矿物光谱计算伊利石结晶度的方法 |
CN108956482A (zh) * | 2017-05-27 | 2018-12-07 | 核工业北京地质研究院 | 一种火山热液活动中心的高光谱遥感快速识别方法 |
RU2685055C1 (ru) * | 2018-06-29 | 2019-04-16 | Общество с ограниченной ответственностью Научно-производственное Предприятие "СОНАР" (ООО НПП "СОНАР") | Способ мониторинга углекислотной коррозии в промысловых газопроводах и устройство для его осуществления |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105574621A (zh) * | 2016-01-18 | 2016-05-11 | 中国地质科学院矿产资源研究所 | 基于遥感蚀变异常的斑岩铜矿预测系统及方法 |
-
2019
- 2019-05-30 CN CN201910461278.1A patent/CN110333200B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104156601A (zh) * | 2014-08-13 | 2014-11-19 | 昆明理工大学 | 一种热液矿床的大比例尺蚀变岩相定位预测方法 |
CN107228835A (zh) * | 2016-03-23 | 2017-10-03 | 核工业北京地质研究院 | 一种利用矿物光谱计算伊利石结晶度的方法 |
CN108956482A (zh) * | 2017-05-27 | 2018-12-07 | 核工业北京地质研究院 | 一种火山热液活动中心的高光谱遥感快速识别方法 |
RU2685055C1 (ru) * | 2018-06-29 | 2019-04-16 | Общество с ограниченной ответственностью Научно-производственное Предприятие "СОНАР" (ООО НПП "СОНАР") | Способ мониторинга углекислотной коррозии в промысловых газопроводах и устройство для его осуществления |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
短波红外光谱技术在西藏懂师布地区的找矿应用;井新奎;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑》;20180815;第28-33、54-55、57-60页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110333200A (zh) | 2019-10-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110333200B (zh) | 一种基于短波红外光谱圈定矿化中心方法 | |
Oyedotun | X-ray fluorescence (XRF) in the investigation of the composition of earth materials: a review and an overview | |
Thompson et al. | Alteration mapping in exploration: application of short-wave infrared (SWIR) spectroscopy | |
Hein et al. | Ceramic raw materials: how to recognize them and locate the supply basins: chemistry | |
CN110967311B (zh) | 基于红外光谱和磁化率测量的斑岩矿床蚀变分带识别方法 | |
Gauthier et al. | Assessing XRF for the geochemical characterization of radiolarian chert artifacts from northeastern North America | |
Roache et al. | Epidote–clinozoisite as a hyperspectral tool in exploration for Archean gold | |
CN114646682B (zh) | 一种基于绿帘石微量元素的找矿方法 | |
EP3809133B1 (en) | A method for characterizing underground metallic mineral deposits based on rock coatings and fracture fills | |
CN102053268A (zh) | 一种蚀变火山岩岩性识别方法及装置 | |
CN115128247B (zh) | 基于绿泥石指示元素变化判别找矿类型的新方法 | |
Bullard et al. | Quantifying iron oxide coatings on dune sands using spectrometric measurements: An example from the Simpson‐Strzelecki Desert, Australia | |
CN114720547A (zh) | 快速圈定浅成低温热液型Ag-Au矿床热液矿化中心的方法 | |
Loukola-Ruskeeniemi et al. | Country-wide exploration for graphite-and sulphide-rich black shales with airborne geophysics and petrophysical and geochemical studies | |
CN110821496B (zh) | 有机质页岩相模式建立方法及有机质页岩评价方法 | |
Zuo et al. | Short-wavelength infrared spectral analysis and 3D vector modeling for deep exploration in the Weilasituo magmatic–hydrothermal Li–Sn polymetallic deposit, inner mongolia, NE China | |
CN115684550A (zh) | 利用绿泥石微量元素含量快速圈定斑岩矿床矿体的方法 | |
Thacker et al. | The magnetic susceptibility of cherts: archaeological and geochemical implications of source variation | |
Parbhakar-Fox et al. | Predictive waste classification using field-based and environmental geometallurgy indicators, Mount Lyell, Tasmania | |
Saber et al. | Geological and geostatistical analysis for equivalent uranium and thorium mineralization, Gattar-V Eastern Desert, Egypt. | |
Craigie | Chemostratigraphy and its application in integrated reservoir correlation | |
Fu et al. | Characteristics of the shortwave-thermal infrared spectra of the Zhuxi superlarge tungsten deposit in Jiangxi Province and their exploration significance | |
CN114428089B (zh) | 泥质烃源岩分岩石类型评价方法、装置、电子设备及介质 | |
CN116593407B (zh) | 一种稀土金属矿产快速勘查装置及方法 | |
Zuo et al. | Deep Vector Exploration via Alteration Footprints and Thermal Infrared Scalars for the Weilasituo Magmatic–Hydrothermal Li–Sn Polymetallic Deposit, Inner Mongolia, NE China |
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 |