CN114813903A - 一种基于石榴石微区化学成分判别矿种的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于石榴石微区化学成分判别矿种的方法，获取训练样本数据，利用系统聚类分析对微量元素含量进行筛选作为确定矿种类型的模型因子；利用典则判别分析确定矿种类型与微量元素含量的典则判别函数，筛选出最佳的典则判别函数组合建立监督分类模型；利用监督分类模型确定待勘查矿床的矿种类型。本发明提出的技术方案的有益效果是：利用矽卡岩型矿床中石榴石的成分判断潜在矿种的方法，提出了快速判别矿种类型的石榴石微量元素定量指标和公式，能够大大提升矿种类型快速判别和靶区预测的准确性，克服了矿产勘查初期传统的矿种类型判别方法效率低、周期长、成本高的难点。
Description
技术领域
本发明涉及矿产勘查技术领域，尤其涉及一种基于石榴石微区化学成 分判别矿种的方法。
背景技术
随着矿产勘查工作程度的提高，新的矿床的发现变得越来越困难，亟 待开展新的找矿技术方法指导找矿突破，其中重要任务之一是如何快速判 别出潜在的矿种类型。随着矿物微区分析技术的发展，利用矿物微区成分 来识别潜在矿种是成矿预测的重要方向。
矽卡岩型矿床包括矽卡岩型铅锌矿、钨钼矿、铜钼矿及矽卡岩型铁矿 等不同的类型，如果在勘查初期快速判断找矿种类是地质学家面临的重要 科技难题。传统方法确定找矿种类主要依靠大比例的填图和系统的采样分 析等综合研究，即通过预查-普查-详查等过程，最终计算不同矿种的资源量， 进而准确确定该矿床的主要矿种。
但上述方法在工作程度较低时存在较大的不确定性，在矽卡岩型多金 属矿床中可能导致主矿种判断不准确，严重影响进一步的勘查目标及方向， 造成周期长、费用高，不能满足快速绿色矿产勘查的需要。
发明内容
有鉴于此，为解决上述问题，本发明的实施例提供了一种基于石榴石 微区化学成分判别矿种的方法。
本发明的实施例提供一种基于石榴石微区化学成分判别矿种的方法， 包括以下步骤：
S1获取训练样本数据，所述训练样本数据包括各样品的矿种类型和对 应的微量元素含量，对微量元素含量进行系统聚类分析，设置类别相对距 离阈值，对微量元素含量进行筛选，将筛选出的微量元素含量作为确定矿 种类型的模型因子；
S2利用典则判别分析确定矿种类型与微量元素含量的典则判别函数， 根据威尔克Lambda值、函数典型相关性、组间差异的显著性、各典则判别 函数组合的分类效果，筛选出最佳的典则判别函数组合，制作判别分类图 解，从而建立石榴石矿种类型与微量元素含量的监督分类模型；
S3采集待勘查矿床的石榴石样品，对样品磨制激光片，利用激光剥蚀 电感耦合等离子质谱原位分析技术分析各样品中的微量元素含量，将待勘 查矿床的微量元素含量按照模型因子的种类进行筛选，并带入筛选后的判 别函数组合中，将计算得到的函数变量投入分类图解中，确定待勘查矿床 的矿种类型。
进一步地，步骤S1中，选择平方欧氏距离作为距离度量方法，定义系 统聚类分析的距离后，选择组间联接法，对微量元素含量进行系统聚类分 析。
进一步地，微量元素含量包括稀土元素含量及高场强元素含量。
进一步地，步骤S2中，判别函数组合公式为：
函数1：
y1＝-0.9logLa+0.007logPr+0.763logNd-1.127logSm+0.99logEu+0.348logGd-0.609logTb-0.687logDy+1.069logHo-0.071logEr-0.686logTm+0.628logYb- 1.022logLu+0.918logHf+1.088logU-0.7
函数2：
y2＝0.271logLa+1.655logPr-0.556logNd+0.609logSm-2.379logEu-0.988logGd+ 0.416logTb+1.594logDy-0.632logHo+1.253logEr-0.811logTm+0.671logYb-1.117logLu+0.796logHf+0.086logU-1.525
进一步地，步骤S1中，当训练样本数据中的微量元素种类不齐全时， 获取已知矿种类型的矽卡岩型矿床的石榴石微量元素数据对训练样本进行 补充。
进一步地，步骤S1之前，对微量元素含量进行系统聚类分析之前，对 微量元素含量进行数据预处理。
进一步地，利用ICPMSDataCal软件，设置校正信息、标准样品和校准 元素，确定元素积分区间以过滤异常数据，利用校正法对微量元素含量进 行校正。
进一步地，选用硅酸盐微量元素29Si作为校准元素。
进一步地，利用多外标-无内标校正法或简单外标校正法，结合灵敏度 漂移校正对微量元素含量进行校正。
进一步地，步骤S1中获取训练样本数据具体为，采集石榴石样品，对 样品磨制激光片，利用激光剥蚀电感耦合等离子质谱原位分析技术分析各 样品中的微量元素含量，确定各样品的矿种类型。
本发明的实施例提供的技术方案带来的有益效果是：运用激光剥蚀电 感耦合等离子质谱LA-ICP-MS原位分析技术分析微量元素含量，进行系统 聚类分析对微量元素含量进行筛选，建立石榴石矿种类型与微量元素含量 的监督分类模型，最终实现石榴石微区化学成分判断矿种类型。将矽卡岩 型成矿系统中的有关蚀变矿物石榴石的描述由宏观定性解释提升到对其中 成分变化的微观定量解释，使石榴石微区成分变化与矿区尺度的潜在矿种 类型响应联系了起来。利用矽卡岩型矿床中石榴石的成分判断潜在矿种的 方法，提出了快速判别矿种类型的石榴石微量元素定量指标和公式，测试 时间短、成本低、方便快捷，绿色环保、可以有效缩短矿产勘探周期，不 破坏环境，能够大大提升矿种类型快速判别和靶区预测的准确性，克服了 矿产勘查初期传统的矿种类型判别方法效率低、周期长、成本高的难点， 使石榴石微区化学成分变化与矿种类型响应相对应，实现了矿物地球化学、成矿潜力评价、矿种预测的有机结合，为矿床的快速勘查评价提供了方法 支撑，能够为矿床尺度进一步的找矿方法优化和选择提供理论依据，降低 勘查风险，是一种新的不可或缺的勘探手段和方法，为进一步的成矿潜力 分析、矿床成因及找矿突破提供了重要指导，具重要的推广和普及价值。
附图说明
图1是本发明提供的基于石榴石微区化学成分判别矿种的方法一实施 例的流程示意图；
图2是龙根矿床石榴石微量元素数据处理图；
图3是龙根矿床石榴石微量元素聚类分析谱系图；
图4是筛选出的函数1、函数2和函数3分类散点图；
图5是矽卡岩矿床类型判别分类图解。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本 发明实施方式作进一步地描述。
请参见图1，本发明的实施例提供一种基于石榴石微区化学成分判别矿 种的方法，包括以下步骤：
S1获取训练样本数据，所述训练样本数据包括各样品的矿种类型和对 应的微量元素含量，对微量元素含量进行系统聚类分析，设置类别相对距 离阈值，对微量元素含量进行筛选，将筛选出的微量元素含量作为确定矿 种类型的模型因子。
训练样本数据可以是从已有资料中获取，也可以是通过现场采集样品 后测试得到，采集石榴石样品，对样品磨制激光片，利用激光剥蚀电感耦 合等离子质谱原位分析技术分析各样品中的微量元素含量，确定各样品的 矿种类型。
具体地，采集石榴石样品，石榴石需在矽卡岩发育的基岩处进行采集， 运用矫正好参数的GPS对采样点进行定位，确定采样坐标，拍摄野外宏观 照片，做好石榴石产出状态(脉状或者块状等、产状测量)及岩相特征(石 榴石的颜色、粒度、共生组合及矿化特征等)的野外描述，以辅助对样品 进行矿种类型的确定。
对样品磨制激光片，显微镜下观察石榴石的镜下岩相学特征，详细描 述并记录石榴石的光性特征、共生组合和特殊现象，利用激光剥蚀电感耦 合等离子质谱原位分析技术分析石榴石的微量元素含量，确定各样品的矿 种类型。
微量元素含量包括稀土元素含量及高场强元素含量，当检测的样品的 微量元素种类不齐全时，获取已知矿种类型的矽卡岩型矿床的石榴石微量 元素数据对训练样本进行补充，提高分析准确度。
获取微量元素含量后，在对微量元素含量进行聚类分析之前，需要对 微量元素含量进行预处理。具体地，利用ICPMSDataCal软件，设置校正信 息、标准样品和校准元素，确定元素积分区间以过滤异常数据，利用校正 法对微量元素含量进行校正。其中，选用硅酸盐微量元素29Si作为校准元 素，利用多外标-无内标校正法或简单外标校正法，结合灵敏度漂移校正对 微量元素含量进行校正。
对微量元素含量进行聚类分析，先选择合适的距离度量方法(例如欧 氏距离、平方欧氏距离、余弦距离、皮尔逊相关距离、切比雪夫距离、明 可夫斯基距离等)，定义系统聚类分析的距离dij，选择合适的类间距离计 算方法(例如组间联接法、组内联接法、最近邻元素法、最远邻元素法、 质心聚类法、中位数聚类法、瓦尔德法等)，计算类间距离Dpq及Dkr， 对稀土元素和高场强元素进行系统聚类分析。再对系统聚类分析完成后的 谱系图，设置类别相对距离的阈值(例如5、10、15等)。根据设定的阈 值，对微量元素含量进行筛选，筛选第一主类中的元素，作为确定矿种类 型的模型因子。对模型因子进行对数变换，消除异方差问题，对变换好的 模型因子进行监督分类模型的信息提取。
S2利用典则判别分析确定矿种类型与微量元素含量的典则判别函数， 根据威尔克Lambda值、函数典型相关性、组间差异的显著性、各典则判别 函数组合的分类效果，筛选出最佳的典则判别函数组合制作判别分类图解， 从而建立石榴石矿种类型与微量元素含量的监督分类模型。
分别统计不同矿种的各组数据量，根据特征值的累计百分比确定典则 判别函数并计算典型相关性。根据威尔克Lambda值，来判断组间差异的显 著性(越接近0说明组间差异越显著，越接近1，组间差异越不显著)。根 据判别函数个数计算标准化Fisher判别函数系数，从而建立石榴石矿种类 型与微量元素含量的监督分类模型。
S3采集待勘查矿床的石榴石样品，对样品磨制激光片，利用激光剥蚀 电感耦合等离子质谱原位分析技术分析各样品中的微量元素含量，将待勘 查矿床的微量元素含量按照模型因子的种类进行筛选，并带入筛选后的判 别函数组合中，将计算得到的函数变量投入分类图解中，确定待勘查矿床 的矿种类型。
实施例
1、石榴石样品采集
选择龙根矿床采集钻孔和地表石榴石样品。在采样过程中，如实详细 记录以下内容：
2、样品微量元素分析测试
采集的样品磨制激光片，显微镜下观察石榴石的镜下岩相学特征，详 细描述并记录石榴石的光性特征、共生组合和特殊现象。运用激光剥蚀电 感耦合等离子质谱(LA-ICP-MS)原位分析技术分析微量元素含量，微量 元素含量包括稀土元素(例如La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu等)及高场强元素含量(例如U、Y、Zr、Hf等)。
表1龙根矿床样品采集表
3、石榴石微量元素数据处理
将获得的数据文件导入ICPMSDataCal软件中，将校正信息设置为元素 含量分析，元素含量分析的标准样品设置为美国国家标准技术研究所标准 样品(NIST610或612)，校准元素设置为硅酸盐微量元素29Si(请参见图 2)，设置好标样类型及测试方法，确定元素积分区间以过滤掉异常数据， 选择多外标-无内标校正法或简单外标校正法，结合灵敏度漂移校正对微量 元素含量进行校正，确保微量元素数据的准确性。
为了保证数据筛选的可靠性，在进行筛选之前，需要确保所有稀土元 素(例如La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、 Lu等)和高场强元素(例如U、Y、Zr、Hf等)的含量单位为ppm。当训 练样本数据中的微量元素种类不齐全时，获取已知矿种类型的矽卡岩型矿 床的石榴石微量元素数据对训练样本进行补充。由于该类矿床之前并未做 过相关研究，需要补充数据，从中国的北部、东部、西南部，韩国，澳大 利亚等地收集矽卡岩型Cu-(Mo)，W-(Mo)，Fe，Pb-Zn矿床的石榴石 LA-ICP-MS稀土元素(La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、 Tm、Yb、Lu)与高场强元素(U、Y、Zr、Hf)含量数据。补充数据选自 矿种已知的中国及世界各地的矽卡岩型矿床，矿种涉及范围全面(包括但 不限于Cu-(Mo)、W-(Mo)、Fe、Pb-Zn等)。
4、确定模型因子及判别函数
利用平方欧氏距离作为距离度量方法，定义系统聚类分析的距离后， 选择组间联接法，对石榴石稀土元素和高场强元素进行系统聚类分析。设 置类别相对距离阈值为5(请参见图3)，筛选第一主类中的元素(La、Pr、 Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Hf、U)作为确定矿 种类型的的模型因子。
对筛选出的模型因子进行对数变换，消除异方差问题，统计Cu-(Mo) 矽卡岩矿床(矽卡岩型铜(钼)矿床)、W-(Mo)矽卡岩矿床(矽卡岩型 钨(钼)矿床)、Fe矽卡岩矿床(矽卡岩型铁矿床)、Pb-Zn矽卡岩矿床 (矽卡岩型铅锌矿床)各组数据，利用典则判别分析确定矿种类型与微量 元素含量的典则判别函数，在拟合出的多个函数，选取威尔克Lambda值最小的前三个函数(即函数y1、函数y2、函数y3)。
函数1:
y1＝-0.9logLa+0.007logPr+0.763logNd-1.127logSm+0.99logEu+0.348logGd-0.609logTb-0.687logDy+1.069logHo-0.071logEr-0.686logTm+0.628logYb- 1.022logLu+0.918logHf+1.088logU-0.7
函数2：
y2＝0.271logLa+1.655logPr-0.556logNd+0.609logSm-2.379logEu-0.988logGd+ 0.416logTb+1.594logDy-0.632logHo+1.253logEr-0.811logTm+0.671logYb-1.117logLu+0.796logHf+0.086logU-1.525
函数3：
y3＝0.119logLa+1.324logPr-0.741logNd-1.784logSm+1.168logEu-1.083logGd+ 1.904logTb+0.236logDy+0.141logHo+3.476logEr-2.28logTm-1.866logYb+0.632logLu+0.369logHf-0.448logU+1.529
根据函数典型相关性、组间差异的显著性、各典则判别函数组合的分 类效果(请参考表2、表3、图4)，筛选出最佳的典则判别函数组合制作 判别分类图解，从而建立石榴石矿种类型与微量元素含量的监督分类模型。
表2判别分析特征值表
| 函数 | 特征值 | 方差百分比 | 累积百分比 | 典型相关性 |
| 1 | 2.677<sup>a</sup> | 77.2 | 77.2 | 0.853 |
| 2 | 0.528<sup>a</sup> | 15.2 | 92.4 | 0.588 |
| 3 | 0.265<sup>a</sup> | 7.6 | 100.0 | 0.458 |
表3判别分析威尔克Lambda表
结合特征值的累计百分比和典型相关性，根据函数1、函数2、函数3 散点图的分类效果(请参考图4)，确定最佳典则判别函数组合为函数1和 函数2。确定函数后，根据散点图分布范围与每组质心位置，确定判别分类 图解(请参考图5)。确定判别函数后，将龙根矿种类型的石榴石微量元素， 按照模型因子的种类进行筛选，并带入选择好的判别函数中，对计算的函 数变量值利用Excel软件投入分类图解中，确定待勘查矿床的矿种类型，有 效提取特征矿物中的成矿勘探信息，明确找矿方向，进而指导矿产勘查与 矿床学研究。若计算的函数变量值未落入分类图解各种类的范围中，补充 已知矿种类型的矽卡岩型矿床的石榴石微量元素数据，再继续进行步骤 3-5。
石榴石为矽卡岩型矿床中最主要的矿物，不同矿种类型中石榴石的成 分存在较大差异，这为利用石榴石的成分判断矿种类型提供了可能。本发 明运用激光剥蚀电感耦合等离子质谱LA-ICP-MS原位分析技术分析微量元 素含量，进行系统聚类分析对微量元素含量进行筛选，建立石榴石矿种类 型与微量元素含量的监督分类模型，最终实现石榴石微区化学成分判断矿 种类型。将矽卡岩型成矿系统中的有关蚀变矿物石榴石的描述由宏观定性 解释提升到对其中成分变化的微观定量解释，并将其微区成分变化与矿区 尺度的矿种类型响应联系起来。
与传统技术方法相比，利用矽卡岩型矿床中石榴石的成分判断潜在矿 种的方法，提出了快速判别矿种类型的石榴石微量元素定量指标和公式， 测试时间短、成本低、方便快捷，绿色环保、可以有效缩短矿产勘探周期， 不破坏环境，能够大大提升矿种类型快速判别和靶区预测的准确性，克服 了矿产勘查初期传统的矿种类型判别方法效率低、周期长、成本高的难点， 使石榴石微区化学成分变化与矿种类型响应相对应，实现了矿物地球化学、 成矿潜力评价、矿种预测的有机结合，为矿床的快速勘查评价提供了方法 支撑。能够为矿床尺度进一步的找矿方法的优化和选择提供理论依据，降 低勘查风险，是一种新的不可或缺的勘探手段和方法，为进一步的成矿潜 力分析、矿床成因及找矿突破提供了重要指导，具重要的推广和普及价值。
在本文中，所涉及的前、后、上、下等方位词是以附图中零部件位于 图中以及零部件相互之间的位置来定义的，只是为了表达技术方案的清楚 及方便。应当理解，所述方位词的使用不应限制本申请请求保护的范围。
在不冲突的情况下，本文中上述实施例及实施例中的特征可以相互结 合。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，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 (10)
1.一种基于石榴石微区化学成分判别矿种的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1获取训练样本数据，所述训练样本数据包括各样品的矿种类型和对应的微量元素含量，对微量元素含量进行系统聚类分析，设置类别相对距离阈值，对微量元素含量进行筛选，将筛选出的微量元素含量作为确定矿种类型的模型因子；
S2利用典则判别分析确定矿种类型与微量元素含量的典则判别函数，根据威尔克Lambda值、函数典型相关性、组间差异的显著性、各典则判别函数组合的分类效果，筛选出最佳的典则判别函数组合，制作判别分类图解，从而建立石榴石矿种类型与微量元素含量的监督分类模型；
S3采集待勘查矿床的石榴石样品，对样品磨制激光片，利用激光剥蚀电感耦合等离子质谱原位分析技术分析各样品中的微量元素含量，将待勘查矿床的微量元素含量按照模型因子的种类进行筛选，并带入筛选后的判别函数组合中，将计算得到的函数变量投入分类图解中，确定待勘查矿床的矿种类型。
2.如权利要求1所述的基于石榴石微区化学成分判别矿种的方法，其特征在于，步骤S1中，选择平方欧氏距离作为距离度量方法，定义系统聚类分析的距离后，选择组间联接法，对微量元素含量进行系统聚类分析。
3.如权利要求1所述的基于石榴石微区化学成分判别矿种的方法，其特征在于，微量元素含量包括稀土元素含量及高场强元素含量。
4.如权利要求3所述的基于石榴石微区化学成分判别矿种的方法，其特征在于，步骤S2中，判别函数组合公式为：
函数1：
y1＝-0.9logLa+0.007logPr+0.763logNd-1.127logSm+0.99logEu+0.348logGd-0.609logTb-0.687logDy+1.069logHo-0.071logEr-0.686logTm+0.628logYb-1.022logLu+0.918logHf+1.088logU-0.7
函数2：
y2＝0.271logLa+1.655logPr-0.556logNd+0.609logSm-2.379logEu-0.988logGd+0.416logTb+1.594logDy-0.632logHo+1.253logEr-0.811logTm+0.671logYb-1.117logLu+0.796logHf+0.086logU-1.525
5.如权利要求1所述的基于石榴石微区化学成分判别矿种的方法，其特征在于，步骤S1中，当训练样本数据中的微量元素种类不齐全时，获取已知矿种类型的矽卡岩型矿床的石榴石微量元素数据对训练样本进行补充。
6.如权利要求1所述的基于石榴石微区化学成分判别矿种的方法，其特征在于，步骤S1之前，对微量元素含量进行系统聚类分析之前，对微量元素含量进行数据预处理。
7.如权利要求6所述的基于石榴石微区化学成分判别矿种的方法，其特征在于，利用ICPMSDataCal软件，设置校正信息、标准样品和校准元素，确定元素积分区间以过滤异常数据，利用校正法对微量元素含量进行校正。
8.如权利要求7所述的基于石榴石微区化学成分判别矿种的方法，其特征在于，选用硅酸盐微量元素29Si作为校准元素。
9.如权利要求7所述的基于石榴石微区化学成分判别矿种的方法，其特征在于，利用多外标-无内标校正法或简单外标校正法，结合灵敏度漂移校正对微量元素含量进行校正。
10.如权利要求1所述的基于石榴石微区化学成分判别矿种的方法，其特征在于，步骤S1中获取训练样本数据具体为，采集石榴石样品，对样品磨制激光片，利用激光剥蚀电感耦合等离子质谱原位分析技术分析各样品中的微量元素含量，确定各样品的矿种类型。
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