CN111045105B - 火山岩型铀矿深部勘查地球化学原生晕分带模型预测方法 - Google Patents

火山岩型铀矿深部勘查地球化学原生晕分带模型预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于地质勘查领域，具体公开一种火山岩型铀矿深部勘查地球化学原生晕分带模型预测方法，该方法包括以下步骤：步骤1，在火山岩型铀矿床研究区进行样品采集和成晕元素组合选择；步骤2，确定上述步骤1中得到的矿床原生晕组合元素的轴向分带序列；步骤3，根据上述步骤2中得到的矿床原生晕组合元素的轴向分带序列，构建火山岩型铀矿原生晕元素地球化学垂向分带预测模型。本发明的方法通过对火山岩型铀矿床成矿元素原生晕分带序列定量研究，建立矿床深部矿体定量预测评价模型，为研究区深部找矿预测提供依据。

Description

火山岩型铀矿深部勘查地球化学原生晕分带模型预测方法
技术领域
本发明属于地质勘查领域，具体涉及一种基于地球化学途径来解决火山岩型铀矿深部勘查和深部成矿预测的方法。
背景技术
火山岩型铀矿是我国铀矿的四大类型之一，我国对该类型矿床已开展了近60多年的铀矿勘查工作。随着地表矿和浅部矿的逐渐枯竭，尤其是大型、超大型铀矿床更是鲜有发现于地表或浅部，为了满足我国对铀资源日益增长的需求，将隐伏和深部矿作为勘查目标的“攻深找盲”、“探边摸底”已成为我国目前实施深部找矿计划的勘查重点。深部成矿的有利空间均埋于地下，常见的地表识别标志很难发挥作用，因此急需寻找一种定量探测已知矿床深部成矿潜力的预测评价技术成为能否实现深部找矿突破的关键。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于地球化学途径来解决火山岩型铀矿深部勘查和深部成矿预测的方法，该方法通过对火山岩型铀矿床成矿元素原生晕分带序列定量研究，建立矿床深部矿体定量预测评价模型，为研究区深部找矿预测提供依据。
实现本发明目的的技术方案：一种火山岩型铀矿深部勘查地球化学原生晕分带模型预测方法，该方法包括以下步骤：
步骤1，在火山岩型铀矿床研究区进行样品采集和成晕元素组合选择；
步骤2，确定上述步骤1中得到的矿床原生晕元素组合的轴向分带序列；
步骤3，根据上述步骤2中得到的矿床原生晕元素组合的轴向分带序列，构建火山岩型铀矿原生晕元素地球化学垂向分带预测模型。
所述的步骤1具体如下：
步骤1.1，在火山岩型铀矿床研究区进行地球化学样品采集，并获取矿床含矿构造、热液脉体、蚀变围岩的变化规律；
步骤1.2，选择上述步骤1.1中的火山岩型铀矿床地球化学样品的成晕元素组合。
所述的步骤1.1中利用典型矿床钻孔剖面及平面资料，在火山岩型铀矿床研究区钻孔或坑道剖面不同中段或标高进行地球化学样品采集，同时获取矿床含矿构造、热液脉体、蚀变围岩的变化规律。
所述的步骤1.2中在分析所有样品的主量和微量元素含量后，通过对矿化岩石元素相关性分析，综合蚀变矿物组分、矿石矿物组分等垂向变化特征，选出原生晕分带的地球化学样品成晕元素组合。
所述的步骤2具体如下：
步骤2.1，以成晕元素异常的线金属量值为基础，将原生晕组合的元素的最大值处于同一数量级内，即进行线金属量的标准化；
步骤2.2，进行分带指数计算，确定轴向分带的初步序列；
步骤2.3，当同一标高上可能存在多个元素的分带指数最大值时，对在同一中段的指示元素的先后顺序进行确切排序，得到该矿床的铀矿化原生晕元素轴向分带序列。
所述的步骤2.2中分带指数计算出每一元素的分带指数最大值所在的标高，为该元素在分带序列中的位置，即确定轴向分带的初步序列。
所述的步骤2.3中对在同一中段的指示元素的先后顺序进行确切排序采用变异性指数和变异性梯度差方法。
所述的步骤3的具体步骤如下：将上述步骤2.3中得到的轴向分带序列与铀矿床元素轴向标准分带序列对比，如果该原生晕轴向分带序列与标准分带序列基本一致，说明该矿带或矿体具有矿头晕元素、矿中晕元素和矿尾晕元素完整的地球化学分带，表明该矿床、矿带在深部的成矿潜力有限；但如果矿头晕元素含量随深度有规律的降低之后，在某一深部突然升高，则表明矿体的尖灭再现，即深部将发现新的矿体。
本发明的有益技术效果在于：本发明的方法构建了相山火山岩型铀矿化相对独立不同矿带垂向叠置的原生晕元素地球化学垂向分带预测模型，对已知矿床(如邹家山矿床、山南矿床、云际矿床等)深部成矿潜力进行了预测评价，为相山矿田铀矿深部找矿和工作部署提供了依据。本发明的方法可用于我国火山岩型铀矿地质勘查，可将矿床原生晕分带规律和深部矿床预测研究推向定量化阶段，大大提高预测精度。本发明的方法主要基于明确的地质、地球化学方法对已知矿床深部进行定量预测评价，可操作性强。目前已采用该方法对相山矿田多个矿床深部开展相关预测评价，与实际勘探开采结果较为相符。本发明的方法对于深化火山岩型铀矿找矿方法，全面开展深部铀成矿综合预测、评价具有重要意义。
附图说明
图1为本发明所提供的邹家山矿床铀矿化原生晕元素地球化学垂向分带预测模型图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。
本实施例中，以在我国南方相山铀矿田中多个铀矿床为例，对本发明所提供的一种火山岩型铀矿深部勘查地球化学原生晕分带模型预测方法进一步详细说明。
本发明所提供的一种火山岩型铀矿深部勘查地球化学原生晕分带模型预测方法，该方法具体包括以下步骤：
步骤1，在火山岩型铀矿床研究区进行样品采集和成晕元素组合选择
由于火山岩型铀矿床形成的铀矿体普遍以群脉型为主，矿体多呈成群、成带出现，因此选择矿床中相对较为连续集中的一个矿带开展取样。
步骤1.1，在火山岩型铀矿床研究区进行地球化学样品采集，并获取矿床含矿构造、热液脉体、蚀变围岩的变化规律
利用典型矿床钻孔剖面及平面资料，在火山岩型铀矿床研究区钻孔或坑道剖面不同中段或标高进行地球化学样品采集，同时获取矿床含矿构造、热液脉体、蚀变围岩的变化规律。
步骤1.2，选择上述步骤1.1中的火山岩型铀矿床地球化学样品的成晕元素组合
在岩矿分析实验室定量分析所有样品的主量和微量元素含量后，通过对矿化岩石元素相关性分析，综合蚀变矿物组分、矿石矿物组分等垂向变化特征，选出可作为进一步定量研究原生晕分带的地球化学样品的成晕元素组合，以此数据集作为进一步定量研究原生晕分带的基础。
本实施例中，选取目前开采深度最深的邹家山铀矿床为研究目标。邹家山矿床是矿区内储量规模最大的铀矿床，现已查明矿床内有1、2、3、4、14、19号等矿带。矿体呈脉状、透镜状，成群、成带出现，现已发现工业矿体482个，以中、小矿体为主，矿化垂幅大于700m以上。研究原生晕分带的地球化学样品采自该矿床目前开采深度最大的主力矿带－4号带，在4号带坑道-90m中段、-130m中段、-170m中段、-210m中段、-250m中段以及钻孔-450m中段分别采集足量的矿石、蚀变样品(超过100件)，样品数量越多越好。在岩矿分析实验室定量分析所有样品的主量和微量元素含量，而后通过对矿化岩石进行元素相关性分析，综合蚀变矿物组分、矿石矿物组分等垂向变化特征，遴选出可作为进一步定量研究原生晕分带的成晕元素组合：Sr、Cd、Tl、Mo、U、Pb、Th、Zn、Ni、Bi、Sb、Ba、Sc、Be、W、Cu。
步骤2，确定上述步骤1.2中得到的矿床原生晕组合元素的轴向分带序列
步骤2.1，以成晕元素异常的线金属量值为基础，首先将所有矿床原生晕组合的元素的最大值处于同一数量级内，即进行线金属量的标准化；
步骤2.2，然后进行分带指数计算。每一元素的分带指数最大值所在的标高，即为该元素在分带序列中的位置，由此可确定轴向分带的初步序列；
步骤2.3，当同一标高上可能存在多个元素的分带指数最大值时，根据变异性指数(G)和变异性梯度差(ΔG)方法对在同一中段的指示元素的先后顺序进行确切排序，最终得到该矿床的铀矿化原生晕元素轴向分带序列。
本实施例中，以邹家山矿床各中段的矿石及矿化岩石中成晕元素异常的线金属量值为基础，首先将所有元素的最大值处于同一数量级内，即进行线金属量的标准化；然后进行分带指数计算。每一元素的分带指数最大值所在的标高，即为该元素在分带序列中的位置。由此可确定垂向分带的初步序列。
将主要微量元素进行金属量标准化，再计算分带指数。依据元素分带指数最大值所在中段位置由浅至深将所研究元素顺序排列，依据分带指数初步排出分带序列(由浅至深)为：(Sr-Cd)-(Mo-Tl)-(W-Pb-Th-U-Y)-(Zn-Sb)-(Be-Sc-Ni-Cu)。
根据变异性指数(G)和变异性梯度差(ΔG)方法对在同一中段的矿床指示元素的先后顺序进行确切排序：对于分带指数最大值位于-90m中段的元素运用变异性指数(ΔG)进行计算，当分带指数最大值同时位于剖面最上时，G值大的排在相对较高位置，所以上述两中段元素由浅及深的排序分别为为：(Sr-Cd)和(Be-Sc-Ni-Cu)。
对于分带指数最大值位于-250m中段的元素运用变异性指数(ΔG)进行计算，当分带指数最大值同时位于剖面最下时，G值小的排在相对较高位置，所以上述两中段元素由浅及深的排序分别为为：(Sr-Cd)和(Sc-Be-Ni-Cu)。
对于分带指数最大值位于-130m中段、-170m中段和-210m中段的元素运用变异性梯度差(ΔG)计算，当运用变异性梯度差△G＝G上-G下对分带指数最大值在同一中段的元素计算时，△G越大的元素，越应排在分带序列较低的位置，所以对于上述不同中段元素由浅及深的排序分别为：(Tl-Mo)、(Pb-U-W-Y-Th)和(Zn-Sb)。通过上述5个中段分带指数的变异性指数和变异性梯度差的计算，得出邹家山矿床铀矿化原生晕元素轴向分带序列：由浅至深为(Sr-Cd)-(Tl-Mo)-(U-Pb-Th)-(Zn)-(Ni-Bi)-(Sb-Ba-Sc-Be-W-Cu)。
步骤3，根据上述步骤2中得到的矿床原生晕组合元素的轴向分带序列，构建火山岩型铀矿原生晕元素地球化学垂向分带预测模型，对深部铀矿体资源潜力进行预测评价
将上述步骤2.3中得到的轴向分带序列与铀矿床元素轴向标准分带序列对比，如果该原生晕轴向分带序列与标准分带序列基本一致，说明该矿带或矿体具有矿头晕元素、矿中晕元素和矿尾晕元素完整的地球化学分带，表明该矿床、矿带在深部的成矿潜力有限；但如果矿头晕元素含量随深度有规律的降低之后，在某一深部突然升高，则表明矿体的尖灭再现，即深部将发现新的矿体，这是因为深部矿体前缘晕叠加其上部矿体的尾晕所致。
本实施例中计算得到的邹家山矿床原生晕元素轴向分带序列其与矿床元素轴向标准分带序列对比可知，相山矿田四号带存在上下两个矿带。
上部矿带：矿头晕元素Sb、Cd在矿床上部(-90m中段)呈现明显异常；矿中晕元素Pb、Zn、Cu在矿床中下部(-210m中段和-250m中段)为异常中心，矿中晕元素U则在-250m中段呈异常；矿尾晕元素Ni、Be、W在-250m中段呈现异常。邹家山铀矿床四号带上部矿带原生晕元素具有矿头晕元素Sb、Cd、Ba，矿中晕元素U、Mo、Pb、Zn、Cu、和矿尾晕元素Ni、Be、W完整的地球化学分带。
下部矿带：另一矿带在-450m中段出现矿头晕元素Sb、Cd、Ba异常，说明该矿带主矿体还在深部，矿带向深部延伸。
上述原生晕元素地球化学分带研究显示，邹家山铀矿床四号带具多矿带叠合原生晕元素分带，完整的原生晕元素分带垂向重复出现特征。基于此结果，构建了邹家山矿床铀矿化相对独立不同矿带垂向叠置的原生晕元素地球化学垂向分带预测模型(图1)，从而为深部铀矿盲矿体预测提供了依据。根据这个预测模型，得知在该矿床-450m中段以下仍有矿带向深部延伸，矿床深部仍有较大的铀成矿潜力。
上面结合附图和实施例对本发明作了详细说明，本发明适用于我国南方地区多个火山岩型铀矿成矿区。上述实施方案仅为针对相山矿田内邹家山矿床的最优方案，但本发明不限于上述实施案例，在本领域的技术人员所具备的知识范围内，可在不脱离本发明宗旨的前提下提出其他相似预测模型。本发明中未作详细描述的内容均可以采用现有技术。

Claims (6)

1.一种火山岩型铀矿深部勘查地球化学原生晕分带模型预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
步骤1，在火山岩型铀矿床研究区进行样品采集和矿床原生晕成晕元素组合选择；
步骤2，确定上述步骤1中得到的矿床原生晕成晕元素组合的轴向分带序列；
具体如下：
步骤2 .1，以成晕元素异常的线金属量值为基础，将矿床原生晕成晕元素组合中元素的最大值处于同一数量级内，即进行线金属量的标准化；
步骤2 .2，进行分带指数计算，确定轴向分带的初步序列；
步骤2 .3，当同一中段或标高上存在多个元素的分带指数最大值时，对在同一中段或标高上的指示元素的先后顺序进行确切排序，得到该矿床的铀矿化原生晕元素轴向分带序列；
步骤3，根据上述步骤2中得到的矿床原生晕元素组合的轴向分带序列，构建火山岩型铀矿原生晕元素地球化学垂向分带预测模型；
具体步骤如下：将得到的轴向分带序列与铀矿床元素轴向标准分带序列对比，如果该原生晕轴向分带序列与标准分带序列一致，说明该矿床中的矿体具有矿头晕元素、矿中晕元素和矿尾晕元素完整的地球化学分带，表明该矿床在深部的成矿潜力有限；但如果矿头晕元素含量随深度有规律的降低之后，在某一深部突然升高，则表明该矿床中矿体的尖灭再现，即深部将发现新的矿体。
2.根据权利要求1所述的一种火山岩型铀矿深部勘查地球化学原生晕分带模型预测方法，其特征在于：所述的步骤1具体如下：
步骤1 .1，在火山岩型铀矿床研究区进行地球化学样品采集，并获取矿床含矿构造、热液脉体、蚀变围岩的变化规律；
步骤1 .2，选择上述步骤1 .1中的火山岩型铀矿床地球化学样品的成晕元素组合。
3.根据权利要求2所述的一种火山岩型铀矿深部勘查地球化学原生晕分带模型预测方法，其特征在于：所述的步骤1 .1中利用典型矿床钻孔剖面及平面资料，在火山岩型铀矿床研究区钻孔或坑道剖面不同中段或标高进行地球化学样品采集，同时获取矿床含矿构造、热液脉体、蚀变围岩的变化规律。
4.根据权利要求3所述的一种火山岩型铀矿深部勘查地球化学原生晕分带模型预测方法，其特征在于：所述的步骤1 .2中在分析所有样品的主量和微量元素含量后，通过对矿化岩石元素相关性分析，综合蚀变矿物组分、矿石矿物组分垂向变化特征，选出原生晕分带的地球化学样品成晕元素组合。
5.根据权利要求4所述的一种火山岩型铀矿深部勘查地球化学原生晕分带模型预测方法，其特征在于：所述的步骤2 .2中分带指数计算出每一元素的分带指数最大值所在的标高，为该元素在分带序列中的位置，即确定轴向分带的初步序列。
6.根据权利要求5所述的一种火山岩型铀矿深部勘查地球化学原生晕分带模型预测方法，其特征在于：所述的步骤2 .3中对在同一中段的指示元素的先后顺序进行确切排序采用变异性指数和变异性梯度差方法。
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