RU2767159C1 - Method for searching for gold-ore and gold-bearing deposits by ore and geochemical associations - Google Patents
Method for searching for gold-ore and gold-bearing deposits by ore and geochemical associations Download PDFInfo
- Publication number
- RU2767159C1 RU2767159C1 RU2020132685A RU2020132685A RU2767159C1 RU 2767159 C1 RU2767159 C1 RU 2767159C1 RU 2020132685 A RU2020132685 A RU 2020132685A RU 2020132685 A RU2020132685 A RU 2020132685A RU 2767159 C1 RU2767159 C1 RU 2767159C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- gold
- values
- ore
- geochemical
- elements
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V9/00—Prospecting 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)
- Manufacture And Refinement Of Metals (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к геологическим и геохимическим методам поисков месторождений и может быть использовано для поисков золоторудных и золотосодержащих месторождений.The invention relates to geological and geochemical methods of prospecting for deposits and can be used to search for gold and gold deposits.
Известен метод геохимических поисков золоторудных месторождений по вторичным ореолам и потокам рассеяния (Инструкция по геохимическим методам поисков рудных месторождений, М., Недра, 1983, с. 69-109). Метод включает в себя определение схемы опробования, отбор в пробу массой 200 г, местного мелкозема с соблюдением стандартных условий и минимальной глубины, определяемой положением представительного горизонта. Далее осуществляют обработку проб, которая включает сушку, просеивание через сито 0,5-1 мм, сокращение пробы до навески массой 50 г и истирание до крупности 0,1 мм. Навески анализируют на содержание элементов-индикаторов и путем интерпретации результатов анализа судят о наличии месторождения.A known method of geochemical prospecting for gold deposits by secondary halos and scattering flows (Instruction on geochemical methods of prospecting for ore deposits, M., Nedra, 1983, pp. 69-109). The method includes the determination of the sampling scheme, the sampling of local fine earth with a mass of 200 g in compliance with standard conditions and the minimum depth determined by the position of the representative horizon. Next, the samples are processed, which includes drying, sieving through a 0.5-1 mm sieve, reducing the sample to a sample weighing 50 g and grinding to a fineness of 0.1 mm. Samples are analyzed for the content of indicator elements, and by interpreting the results of the analysis, the presence of a deposit is judged.
Известен также литохимический способ поисков по первичным ореолам (Инструкция по геохимическим методам поисков рудных месторождений, М, Недра, 1983. с. 57-69). Способ включает в себя определение схемы опробования и отбор на местности проб коренных пород в виде 8-10 кусочков (сколков) размером не более 3-4 см. Далее пробы дробят в щековых дробилках до крупности 5 мм, затем измельчают в валковой дробилке до крупности 1 мм, перемешивают, сокращают квартованием до навески 50-100 г, затем истирают и анализируют на наличие в них элементов-индикаторов. Результаты интерпретируют и представляют графически или в табличной форме, на основании чего судят о наличии месторождения.There is also known a lithochemical method of searching for primary halos (Instruction on geochemical methods for searching for ore deposits, M, Nedra, 1983. p. 57-69). The method includes determining the sampling scheme and taking samples of bedrock in the form of 8-10 pieces (splinters) no larger than 3-4 cm in size. Next, the samples are crushed in jaw crushers to a particle size of 5 mm, then crushed in a roller crusher to a particle size of 1 mm, mixed, reduced by quartering to a sample of 50-100 g, then rubbed and analyzed for the presence of indicator elements in them. The results are interpreted and presented graphically or in tabular form, on the basis of which the presence of the deposit is judged.
Общим недостатком описанных способов является неоднозначность в выделении контура объекта в следствии полиформационного состава аномалий золоторудных объектов. Это не позволяет на поисковых работах достаточно точно оконтурить площадь потенциального месторождения, определить ожидаемый тип оруденения и обеспечить корректный подсчет прогнозных ресурсов главных и сопутствующих элементов, по которым определяют промышленную значимость оцениваемого объекта.A common disadvantage of the described methods is the ambiguity in the selection of the contour of the object as a result of the polyformational composition of the anomalies of gold ore objects. This does not allow prospecting operations to accurately delineate the area of a potential deposit, determine the expected type of mineralization and ensure the correct calculation of the predicted resources of the main and associated elements, which determine the industrial significance of the object being evaluated.
Известен способ определения металлогенической специализации кор выветривания, включающий определение типа коры выветривания, отбор проб, определение в них концентрации элементов-индикаторов и суждение по ним о металлогенической специализации коры выветривания (патент РФ №2065187, G01V 9/00). По концентрации элементов-индикаторов рассчитывают индикаторный коэффициент, а металлогеническую специализацию коры выветривания определяют по экспериментально установленной зависимости между величиной указанного коэффициента и типом коры выветривания. При этом для глинистого типа коры выветривания рассчитывают индикаторный коэффициент по формуле (Cr × Νi × Со) / (Li × Be × Та × Th), а для латеритного типа коры выветривания по формуле (V × Zr × Ва) / (Cu × Ζn × Pb), где Cr, Ni, Co, Li, Be, Та, Th, V, Zr, Ва, Cu, Zn и Pb концентрация соответствующих элементов.A known method for determining the metallogenic specialization of weathering crusts, including determining the type of weathering crust, sampling, determining the concentration of indicator elements in them and judging them about the metallogenic specialization of the weathering crust (RF patent No. 2065187, G01V 9/00). The indicator coefficient is calculated from the concentration of indicator elements, and the metallogenic specialization of the weathering crust is determined from the experimentally established relationship between the value of the indicated coefficient and the type of weathering crust. In this case, for the clayey type of weathering crust, the indicator coefficient is calculated by the formula (Cr × Νi × Co) / (Li × Be × Ta × Th), and for the lateritic type of weathering crust, according to the formula (V × Zr × Ba) / (Cu × Ζn × Pb), where Cr, Ni, Co, Li, Be, Ta, Th, V, Zr, Ba, Cu, Zn, and Pb are the concentrations of the respective elements.
Недостатком этого способа является то, что он имеет ограничение в применении, так как индикаторные коэффициенты и их значения предназначены для определения металлогенической специализации кор выветривания на площади с наличием гранитоидов. В случае же пород другого состава, изменится и минеральный состав гипергенных продуктов, а соответственно и набор химических элементов в индикаторных коэффициентах и их значения.The disadvantage of this method is that it has limitations in application, since the indicator coefficients and their values are intended to determine the metallogenic specialization of weathering crusts in an area with the presence of granitoids. In the case of rocks of a different composition, the mineral composition of supergene products will also change, and, accordingly, the set of chemical elements in the indicator coefficients and their values.
Наиболее близким к заявляемому является способ геохимического поиска месторождений полезных ископаемых, предназначенный для выявления геохимически малоконтрастных объектов (патент РФ №2183845, G01V 9/00, прототип). Способ заключается в том. что осуществляют отбор проб из природного объекта, где предполагается наличие околорудных геохимических ореолов, проводят многоэлементный анализ проб на рудообразующие и сопутствующие химические элементы-индикаторы. Полученные многомерные геохимические данные стандартизируют путем деления содержаний элементов на кларковые (фоновые) значения, преобразуют их в нормированные, балльные или иные оценки, имеющие близкие функции и параметры распределений. Производят ранжирование в каждой пробе рассчитанных стандартизованных величин в порядке их убывания, сравнивают многомерные ранжированные геохимические спектры между собой при помощи непараметрического критерия Спирмена (Rsp), выделяют рудно-ореольные классы проб и определяют их сходство с заданными эталонными классами руд или околорудных ореолов.Closest to the claimed is a method of geochemical search for mineral deposits, designed to identify geochemically low-contrast objects (RF patent No. 2183845, G01V 9/00, prototype). The method is. that sampling is carried out from a natural object where the presence of near-ore geochemical halos is expected, and a multi-element analysis of samples for ore-forming and associated chemical indicator elements is carried out. The obtained multidimensional geochemical data are standardized by dividing the contents of elements by clarke (background) values, they are converted into normalized, scoring or other estimates with similar distribution functions and parameters. The calculated standardized values are ranked in each sample in descending order, the multidimensional ranked geochemical spectra are compared with each other using the non-parametric Spearman criterion (Rsp), ore-halo sample classes are distinguished and their similarity with the given reference classes of ores or wall-wall halos is determined.
Недостатком известного способа является то, что при его использовании для определения степени перспективности аномалии, наличие на площади или в одной аномалии нескольких типов оруденения и, соответственно, наличие полиформационных ореолов, приведет к занижению значений коэффициентов корреляции и соответственно к выводу о недооценке изучаемой аномалии. Это обусловлено тем, что положение рудообразующих элементов в ранжированном ряду зависит от их содержаний, которые на золоторудных, а особенно на золотосодержащих месторождениях, нередко являются суммой значений нескольких геохимических процессов, ведущих к значительному изменению химических элементов в ряду и, соответственно, к отсутствию значимых положительных коэффициентов ранговой корреляции до отрицательных значимых значений относительно выбранного эталона. Это может привести к некорректному определению как контура перспективной аномалии, так и контура потенциально перспективного золоторудного объекта.The disadvantage of this method is that when it is used to determine the degree of prospects of an anomaly, the presence of several types of mineralization in an area or in one anomaly and, accordingly, the presence of polyformational halos will lead to an underestimation of the values of the correlation coefficients and, accordingly, to the conclusion that the anomaly under study is underestimated. This is due to the fact that the position of ore-forming elements in the ranked series depends on their contents, which in gold-ore, and especially in gold-bearing deposits, are often the sum of the values of several geochemical processes leading to a significant change in chemical elements in the series and, accordingly, to the absence of significant positive rank correlation coefficients to negative significant values relative to the selected standard. This can lead to an incorrect definition of both the contour of a promising anomaly and the contour of a potentially promising gold object.
Задачей изобретения является повышение достоверности выявления промышленных золоторудных и золотосодержащих месторождений и повышение на этой основе эффективности поисковых работ.The objective of the invention is to increase the reliability of identifying industrial gold and gold deposits and to increase the efficiency of prospecting on this basis.
Технический результат изобретения - выделение на исследуемой площади эталонных рудно-геохимических ассоциаций и их использование для локализации участков с возможными промышленными месторождениями, определение потенциально-промышленной значимости каждого участка и сокращение, таким образом, площадей опоискования.The technical result of the invention is the selection of reference ore-geochemical associations in the study area and their use for localizing sites with possible industrial deposits, determining the potential industrial significance of each site and thus reducing the search area.
Указанный технический результат достигается за счет того, что в способе поиска золоторудных и золотосодержащих месторождений по рудно-геохимическим ассоциациям, включающем отбор проб на исследуемой площади по заданной сети, в том числе проб из первичных ореолов рудных объектов с установленным оруденением, проведение лабораторной обработки проб, определение содержания химических элементов, вычисление фоновых и аномальных значений элементов и их коэффициентов концентраций (Кк), согласно изобретению, проводят кластеризацию проб, отобранных из объектов с установленным оруденением, осуществляют ранжирование полученных в результате кластеризации групп по сумме значений коэффициентов концентраций (Кк) всех химических элементов, определяют для каждой группы с высоко-аномальными значениями Кк золота эталонный показатель золоторудно-геохимической ассоциации как отношение суммы максимальных значений коэффициентов концентраций химических элементов-индикаторов к сумме значений коэффициентов концентраций химических элементов-индикаторов, имеющих минимальные значения, далее, используя выделенную эталонную золоторудно-геохимическую ассоциацию каждой эталонной группы, рассчитывают значения показателя каждой рудно-геохимической ассоциации Кгс(n) для проб, отобранных из первичных и отдельно из вторичных ореолов, по полученным значениям при Кгс ≥1,5 по соответствующим точкам отбора проб оконтуривают аномалии Кгс(n), после чего на исследуемой площади с учетом геолого-геофизических материалов по совмещенным или близко расположенным аномалиям Кгс(n) выделяют участки, в которых рассчитывают прогнозные ресурсы золота и элементов-спутников как по первичным, так и по вторичным ореолам, коэффициенты корреляции золота с элементами-индикаторами и значения показателей геохимической специализации, по совокупности рассчитанных параметров определяют перспективность каждого выделенного участка.The specified technical result is achieved due to the fact that in the method of searching for gold and gold deposits by ore-geochemical associations, including sampling in the area under study according to a given network, including samples from the primary halos of ore objects with established mineralization, laboratory processing of samples, determination of the content of chemical elements, calculation of background and anomalous values of elements and their concentration coefficients (Kc), according to the invention, clustering of samples taken from objects with established mineralization is carried out, ranking the groups obtained as a result of clustering by the sum of the values of the concentration coefficients (Kc) of all chemical elements, for each group with highly anomalous Kk values of gold, the reference indicator of the gold ore-geochemical association is determined as the ratio of the sum of the maximum values of the concentration coefficients of chemical elements-indicators to the sum of the values of the concentration coefficients radiological elements-indicators with minimum values, then, using the selected reference gold-ore-geochemical association of each reference group, calculate the values of the indicator of each ore-geochemical association Kgf (n) for samples taken from primary and separately from secondary halos, according to the obtained values at Kgf ≥1.5, the Kgf (n) anomalies are contoured at the corresponding sampling points, after which, in the area under study, taking into account geological and geophysical materials, according to combined or closely spaced Kgf (n) anomalies, areas are identified in which the predicted resources of gold and elements are calculated -satellites both by primary and secondary aureoles, the correlation coefficients of gold with indicator elements and the values of geochemical specialization indicators, based on the totality of the calculated parameters, determine the prospects of each selected area.
При определении перспективности выделенных участков к участкам первой очереди относят аномальные поля с ресурсами золота ≥5 тонн, соответствующие промышленным месторождениям, к участкам второй очереди относятся аномальные поля, имеющие ресурсы, близкие к промышленным в количестве <5 тонн со значимыми положительными коэффициентами корреляции между золотом и элементами-спутниками и при наличии значений хотя бы одного из выделенных показателей геохимической ассоциации Кгс ≥1,5, к участкам неясной перспективности относят аномальные поля с наличием в выборке положительных значимых коэффициентов корреляции или имеющие среднее значение показателя геохимической специализации Кгс ≥1,5.When determining the prospects of the allocated sites, the first stage sites include anomalous fields with gold resources ≥5 tons, corresponding to industrial deposits, the second stage sites include anomalous fields with resources close to industrial in the amount of <5 tons with significant positive correlation coefficients between gold and satellite elements and if there are values of at least one of the selected indicators of the geochemical association Kgf ≥1.5, areas of unclear prospects include anomalous fields with the presence of positive significant correlation coefficients in the sample or having an average value of the index of geochemical specialization Kgf ≥1.5.
Изобретение поясняется графическими материалами, которые иллюстрируют реализацию способа.The invention is illustrated with graphic materials that illustrate the implementation of the method.
На фиг.1 показан фрагмент карты, иллюстрирующий полученное, согласно изобретению, положение участков с тремя рудно-геохимическими ассоциациями, отображенными в виде аномалий, в пределах Еловско-Которовского рудного узла, по первичным ореолам, где 1 - контур комплексного аномального поля, 2 - его номер; 3-5 - аномалии показателя геохимической ассоциации: 3 - золотополиметаллической, Кгс(8); 4 - золотосульфидной, Кгс(7); 5 - золото - кварцитовой, Кгс(6), 6 - места отбора проб, 7 - известные рудопроявления.Figure 1 shows a map fragment illustrating the obtained, according to the invention, the position of sites with three ore-geochemical associations, displayed as anomalies, within the Elovsko-Kotorovsky ore cluster, along primary halos, where 1 is the contour of the complex anomalous field, 2 - his number; 3-5 - anomalies of the indicator of the geochemical association: 3 - gold polymetallic, Kgf (8) ; 4 - gold sulfide, Kgs (7) ; 5 - gold - quartzite, Kgf (6) , 6 - sampling sites, 7 - known ore occurrences.
На фиг.2 - показана рудная аномалия, построенная в виде изоконцентрат по результатам анализа немагнитной фракции шлиховых проб на площади Нижне-Казского участка, по составу соответствующая золото-серебро-полиметаллической ассоциации Каларского месторождения.Figure 2 shows the ore anomaly, built in the form of isoconcentrate based on the results of the analysis of the non-magnetic fraction of concentrate samples in the area of the Nizhne-Kazsky area, the composition of the corresponding gold-silver-polymetallic association of the Kalar deposit.
Сущность изобретения заключается в использовании кластерного анализа для выделения рудно-геохимических ассоциаций в полученных классах (группах), при этом каждая группа, выделяемая при кластеризации, характеризуется своим однородным распределением химических элементов, наличием проб как с высокоаномальными значениями концентраций химических элементов, так и слабоаномальными значениями. Это позволяет определить, какими породами или рудами, представлены данные группы. Группы, характеризующиеся пробами с аномальными значениями коэффициентов концентраций золота Кк ≥50-1002 выделяют как рудно-эталонные. В каждой из которых, по выбранным элементам индикаторам, определяют показатель золоторудно-геохимической ассоциации (специализации), необходимый на изучаемой площади для оконтуривания аномалий по рассчитанным значениям в каждой точке. В последующем по контуру аномалий выделяют перспективные участки, проводят подсчет прогнозных ресурсов золота и элементов-спутников и определяют степень их перспективности.The essence of the invention lies in the use of cluster analysis to identify ore-geochemical associations in the obtained classes (groups), while each group identified during clustering is characterized by its uniform distribution of chemical elements, the presence of samples with both highly anomalous values of the concentrations of chemical elements, and weakly anomalous values . This allows you to determine which rocks or ores represent these groups. Groups characterized by samples with anomalous values of gold concentration coefficients Kk ≥50-1002 are distinguished as reference ore. In each of which, according to the selected elements of the indicators, the index of the gold ore-geochemical association (specialization) is determined, which is necessary in the area under study to delineate the anomalies according to the calculated values at each point. Subsequently, promising areas are identified along the contour of anomalies, the forecast resources of gold and satellite elements are calculated, and the degree of their prospectivity is determined.
Способ согласно изобретению осуществляется в два этапа следующим образом.The method according to the invention is carried out in two stages as follows.
Этап I.Stage I
1. На исследуемой площади осуществляют отбор проб из коренных пород и (или) проб из рыхлых отложений по заданной схеме, в том числе из рудных объектов, с установленным оруденением. Преимущественно, представительное количество проб для каждого ожидаемого типа оруденения из рудных объектов, должно быть не менее 15, в среднем 20-30, что с учетом проб из разных типов пород по опыту работ составит не менее 300-400 проб.1. Sampling is carried out on the area under study from bedrock and (or) samples from loose deposits according to a given scheme, including from ore objects with established mineralization. Preferably, a representative number of samples for each expected type of mineralization from ore objects should be at least 15, on average 20-30, which, taking into account samples from different types of rocks, according to work experience, will be at least 300-400 samples.
2. Далее осуществляют дробление, измельчение и истирание проб, их анализ методами с чувствительностью достаточной для определения докларковых значений.2. Next, samples are crushed, crushed, and abraded, and they are analyzed by methods with sensitivity sufficient to determine pre-Clarke values.
3. Определяют количественное или полуколичественное содержание химических элементов, в отобранных пробах (преимущественно 32-42 элемента), вычисляют геохимические параметры: фоновые и аномальные значения химических элементов и их коэффициенты концентраций Кк в каждой пробе по общепринятой методике.3. The quantitative or semi-quantitative content of chemical elements is determined in the selected samples (mainly 32-42 elements), geochemical parameters are calculated: background and anomalous values of chemical elements and their concentration coefficients Kk in each sample according to the generally accepted method.
4. По значениям концентраций химических элементов или рассчитанным значениям коэффициентов концентраций Кк химических элементов в пробах, отобранных из рудных объектов (эталонов) с проявленным оруденением, проводят кластеризацию (кластерный анализ полученных данных) и ранжирование полученных групп по сумме коэффициентов концентраций всех химических элементов, в порядке возрастания.4. According to the concentration values of chemical elements or the calculated values of the concentration coefficients Kk of chemical elements in samples taken from ore objects (standards) with manifested mineralization, clustering (cluster analysis of the data obtained) is carried out and the resulting groups are ranked by the sum of the concentration coefficients of all chemical elements, in ascending order.
5. Далее в каждой группе с высокоаномальными значениями коэффициентов концентрации золота (при Кк >50-100) выделяют эталонные для данной территории золоторудные геохимические ассоциации (специализации), включающие соответствующие химические элементы (индикаторы), и устанавливают в качестве показателя золоторудно-геохимической ассоциации (специализации) для данной территории как соотношение суммы концентраций химических элементов с максимальными значениями Кк к сумме концентраций химических элементов с минимальными значениями Кк.5. Further, in each group with highly anomalous values of the gold concentration coefficients (at Kk > 50-100), reference gold ore geochemical associations (specializations) for the given territory are identified, including the corresponding chemical elements (indicators), and set as an indicator of the gold ore geochemical association ( specialization) for a given territory as the ratio of the sum of concentrations of chemical elements with maximum values of Kk to the sum of concentrations of chemical elements with minimum values of Kk.
Этап II. Выполняется раздельно по пробам из первичных или вторичных ореолов рассеяния.Stage II. It is carried out separately for samples from primary or secondary scattering halos.
6. Далее по выделенным элементам - индикаторам (эталонов), (п.5) рассчитывают значения коэффициента Кгс рудно-геохимических ассоциаций для каждой пробы, взятой на изучаемой площади из первичных и (или) отдельно из вторичных ореолов.6. Further, according to the selected elements - indicators (standards), (item 5), the values of the Kg coefficient of ore-geochemical associations are calculated for each sample taken in the study area from primary and (or) separately from secondary halos.
7. По полученным в соответствующих группах значениям Кгс ≥1,5, что соответствует его минимально аномальному значению (см. «Инструкция по геохимическим методам поисков рудных месторождений», 1983, стр. 113-114), на планах изучаемой площади оконтуривают аномалии в виде изоконцентрат. Далее на всей исследованной территории по совмещенным и (или) близко расположенным аномалиям с учетом геолого-геофизических данных выделяют комплексные участки.7. According to the values of Kgf ≥1.5 obtained in the respective groups, which corresponds to its minimum anomalous value (see "Instruction on geochemical methods of prospecting for ore deposits", 1983, pp. 113-114), anomalies are outlined on the plans of the area under study in the form isoconcentrate. Further, in the entire studied area, complex areas are identified based on combined and (or) closely spaced anomalies, taking into account geological and geophysical data.
8. В контурах выделенных участков, по первичным и отдельно по вторичным ореолам, подсчитывают прогнозные ресурсы золота и элементов спутников в соответствии с инструкцией (Инструкция по геохимическим методам поисков рудных месторождений. М, Недра. 1983, стр. 63-69. стр. 99-101), коэффициенты корреляции золота с элементами-индикаторами, среднее значение показателей Кгс геохимических ассоциаций. Представляют полученные данные в виде таблицы-кадастра (табл.2, пример).8. In the contours of the selected areas, for primary and separately for secondary halos, calculate the predicted resources of gold and elements of satellites in accordance with the instructions (Instruction on geochemical methods for prospecting ore deposits. M, Nedra. 1983, pp. 63-69. p. 99 -101), correlation coefficients of gold with indicator elements, average value of Kgs indicators of geochemical associations. Represent the data obtained in the form of a table inventory (Table 2, example).
9. По совокупности полученных параметров, определяют степень перспективности каждого участка. К первоочередным относят аномальные поля по количеству ресурсов золота ≥5 тонн, соответствующих объектам с промышленными запасами. К участкам второй очереди, относят аномальные поля, имеющие ресурсы близкие к промышленным запасам, но со значимыми положительными коэффициентами корреляции между золотом и элементами-спутниками. Участки с положительными значимыми коэффициентами корреляции золота с элементами-спутниками, или имеющие среднее значение показателя геохимической специализации большее или равное 1,5 относят к участкам с неясной перспективой.9. Based on the totality of the parameters obtained, the degree of prospects for each site is determined. The priority fields include anomalous fields in terms of the amount of gold resources ≥5 tons, corresponding to objects with industrial reserves. The sites of the second stage include anomalous fields that have resources close to industrial reserves, but with significant positive correlation coefficients between gold and satellite elements. Areas with positive significant correlation coefficients of gold with satellite elements, or having an average value of the index of geochemical specialization greater than or equal to 1.5, are classified as areas with an unclear prospect.
10. Далее на основании интерпретации полученных данных с учетом известных геолого-поисковых критериев определяют методику проведения поисковых работ на каждом выделенном перспективном участке.10. Further, based on the interpretation of the data obtained, taking into account the known geological prospecting criteria, a methodology for conducting prospecting work on each selected promising area is determined.
Способ иллюстрируется примером выделения потенциально-перспективных участков с оценкой прогнозных ресурсов Еловско-Которовского рудного узла Салаирской минерагенической зоны.The method is illustrated by an example of identifying potentially promising areas with an assessment of the predicted resources of the Elovsko-Kotorovsky ore cluster of the Salair mineragenic zone.
В работе были использованы результаты спектральных анализов 16 800 проб из горных выработок и геологических маршрутов, полученных по работам в период с 1982 года по настоящее время.The work used the results of spectral analyzes of 16,800 samples from mine workings and geological routes obtained from work in the period from 1982 to the present.
На первом этапе были использованы результаты анализов коренного опробования 423 маршрутных проб, как эталонных рудных объектов из карьеров месторождений Салаирского рудного узла, так и проб, отобранных из потенциально перспективных участков Еловско-Которовского рудного узла. Для выявления золоторудно-геохимических ассоциаций был выполнен кластерный анализ методом динамических групп, по 29 химическим элементам Ag, Au, Ва, Zn, Pb, Cd, K, Sr, Bi, Cu, As, Sb, Mo, Fe, Sc, Si, Ρ, Mn, Co, Y, Ni, Zr, V, Al, Ti, B, Cr, Na, Ca, Mg, с выделением однородных групп (табл.1). Всего по данным математической обработки на ЭВМ, было получено 8 групп, при интерпретации которых были выделены три эталонных группы и соответственно определены три эталонных показателя золоторудно-геохимических ассоциаций.At the first stage, the results of analyzes of core sampling of 423 route samples were used, both reference ore objects from open pit deposits of the Salair ore cluster, and samples taken from potentially promising areas of the Elovsko-Kotorovsky ore cluster. To identify gold ore geochemical associations, a cluster analysis was performed using the dynamic group method, for 29 chemical elements Ag, Au, Ba, Zn, Pb, Cd, K, Sr, Bi, Cu, As, Sb, Mo, Fe, Sc, Si, Ρ, Mn, Co, Y, Ni, Zr, V, Al, Ti, B, Cr, Na, Ca, Mg, with isolation of homogeneous groups (Table 1). In total, according to the data of mathematical processing on a computer, 8 groups were obtained, during the interpretation of which three reference groups were identified and, accordingly, three reference indicators of gold ore-geochemical associations were determined.
Как показано в таблице 1, группа 8, представленная пробами, отобранными в основном из карьеров Салаирского золото-серебро-барит-полиметаллического рудного поля, месторождения Кварцитовая Сопка, 1-й Рудник, характеризуется максимальными значениями коэффициентов концентраций - КкAu - 671, КкРb - 397, КкAg - 188, КкΖn - 69, КкВа - 51, КкSr - 17, аномальными значениями - КкAs - 28, КкМо - 24, КкΒi - 19, КкSb - 19, КкCu - 16, КкFe - 2,5, КкCr - 2.3. В этой группе химические элементы с минимальными значениями - КкΝi - 0.8, КкΖr - 0.7, КкAl - 0.7, КкMn - 0.6, КкCo - 0.4 относят к элементам выноса.As shown in Table 1, group 8, represented by samples taken mainly from the quarries of the Salair gold-silver-barite-polymetallic ore field, the Kvartsitovaya Sopka deposit, 1st Mine, is characterized by the maximum values of the concentration coefficients - Kk Au - 671, Kk Pb - 397, Kk Ag - 188, Kk Ζn - 69, Kk Ba - 51, Kk Sr - 17, anomalous values - Kk As - 28, Kk Mo - 24, Kk Βi - 19, Kk Sb - 19, Kk Cu - 16 , Kk Fe - 2.5, Kk Cr - 2.3. In this group, chemical elements with minimum values - Kk Νi - 0.8, Kk Ζr - 0.7, Kk Al - 0.7, Kk Mn - 0.6, Kk Co - 0.4 are referred to as removal elements.
Группа 7 представленная в основном пробами из Каменушинского золотосодержащего медно-колчеданного месторождения, характеризуется относительно остальных групп максимальными значениями коэффициентов концентраций КкSb - 482, КкAs - 130, КкCu - 108, КкМо - 77, КкFe - 4,5, и аномальными значениями коэффициентов концентраций КкAu - 150, КкAg - 107, КкPb - 75, КкΖn - 36, КкBi - 13, КкCr - 7.3. По минералого-геохимическому составу выделяемую ассоциацию можно сопоставить с золото-(мышьяково)-сульфидной. Элементами выноса с коэффициентами концентрации меньше фона в 7 группе являются - КкZr - 0.8, КкSc - 0.7, КкА1 - 0.6, КкY - 0.4, КкB - 0.3, КкNa - 0.2.
Для проб группы 6 из золото-кварцитового месторождения Копна, и из рудопроявления золота Которово (с максимальными значениями Al, Zr, Si) характерны максимальные коэффициенты концентраций относительно: а - всех групп, КкTi - 3.4, КкAl - 0.9*, КкB - 0.5* и КкAu - 577, кроме группы 8; б - относительно групп 1-4, КкAg - 55, КкSb - 44, КкМо - 43, КкAs - 40, КкPb - 38, КкВа - 28, КкZr - 1.9. Для этой группы элементами выноса, характеризующимися минимальными значениями коэффициентов концентраций, являются - КкMn - 0.9, КкSr - 0.2, КкΝa - 0.1, КкСа - 0.02 (* - фон для этих элементов определен по табличным данным).For samples of
Группа 5 представлена в основном пробами, отобранными из метасоматически измененных пород, преобразованными до кварц-гематит-лимонит-гетитовых метасоматитов и бурых железняков, характеризуется максимальными значениями коэффициентов концентраций Со, Ni, Ρ, Μn, Sc, Zr (Fe, Si) и аномальными значениями коэффициентов концентраций As, Cu, Mo, Au, Pb, Zn, Cu, Ва.
Группа 4 представлена пробами, отобранными из гидротермально-измененных хлоритизированных, лимонитизированных пород, развивающимися по породам основного состава, и характеризуются максимальными значениями коэффициентов концентраций V, Ti и Zr и значениями коэффициентов Au, Cu, Zn, Pb с аномальными концентрациями.
Остальные три группы имеют слабо-аномальные или фоновые концентрации рудных элементов и представлены: в группе 1 - пробами, характерными для карбонатных пород с максимальными значениями коэффициентов концентраций Са и Mg; в группе 2 - пробами характерных для вулканогенно-терригенных пород с максимальными значениями коэффициентов концентраций Na и повышенными значениями коэффициентов концентраций K, Ti, Zr; в группе 3 - пробами из кварцевых жил и кварцитов с максимальными значениями коэффициентов концентраций Si.The remaining three groups have weakly anomalous or background concentrations of ore elements and are represented by: in group 1 - samples typical of carbonate rocks with maximum values of Ca and Mg concentration coefficients; in group 2 - samples characteristic of volcanic-terrigenous rocks with the maximum values of Na concentration coefficients and increased values of K, Ti, Zr concentration coefficients; in group 3 - samples from quartz veins and quartzites with the maximum values of Si concentration coefficients.
Далее для каждой группы с высокоаномальными значениями коэффициентов концентраций золота >50-100, были выделены эталонные показатели золоторудно-геохимической ассоциации (специализации) как отношение суммы максимальных значений коэффициентов концентраций элементов - индикаторов к сумме значений коэффициентов концентраций элементов - индикаторов, имеющих минимальные значения. По данным табл.1, для групп 6-8 определены следующие эталонные рудно-геохимические показатели:Further, for each group with highly anomalous values of gold concentration coefficients >50-100, reference indicators of the gold ore-geochemical association (specialization) were identified as the ratio of the sum of the maximum values of the concentration coefficients of elements - indicators to the sum of the values of the concentration coefficients of elements - indicators having minimum values. According to Table 1, for groups 6-8, the following reference ore-geochemical parameters are determined:
(КкAu + КкTi + КкΖr) / (КкSr + КкSc + КкMn) - золото-кварцитового типа, (1)(Кк Au + Кк Ti + Кк Ζr ) / (Кк Sr + Кк Sc + Кк Mn ) - gold-quartzite type, (1)
(КкAu + КкAs + КкМо + КкCu) / (КкY + КкSc + КкMn + КкΖr) - золото - (мышьяково)-сульфидного типа, (2)(Kk Au + Kk As + Kk Mo + Kk Cu ) / (Kk Y + Kk Sc + Kk Mn + Kk Ζr ) - gold - (arsenic)-sulfide type, (2)
(КкAu + КкAg + КкВа + КкPb + КкZn) / (КкTi + КкZr + КкMn + КкСо + КкP) - золото-серебро-барит-полиметаллического типа, (3)(Kk Au + Kk Ag + Kk Ba + Kk Pb + Kk Zn ) / (Kk Ti + Kk Zr + Kk Mn + Kk Co + Kk P ) - gold-silver-barite-polymetallic type, (3)
Далее для каждой пробы отобранной из первичных ореолов изучаемой площади, по формулам 1-3 были рассчитаны значения показателей геохимической специализации Кгс(6), Кгс(7) и Кгс(8) - соответствующих группам 6, 7 и 8. На карте по всем полученным значениям Кгс ≥1.5. с помощью изолиний оконтуривают их аномалии (фиг.1, поз.3-5). Далее по совмещенным и (или) близкорасположенным аномалиям с учетом геолого-геофизических материалов выделяют аномальные поля - участки (на фиг.1, поз.1 - обозначены как 19, 26-30). По выделенным участкам рассчитывают основные геохимические параметры - количество аномальных проб, площадь, линейную продуктивность золота и ведущих элементов-спутников Pb, Cu, Zn на 1 м2, их прогнозные ресурсы категории Р2, коэффициенты корреляции, средние значения показателей геохимической специализации Кгс(6) - Кгс(8). Полученные данные представляют в табличной форме (например, таблица 2. фрагмент).Further, for each sample taken from the primary aureoles of the study area, according to formulas 1-3, the values of indicators of geochemical specialization Kgs (6) , Kgs (7) and Kgs (8) corresponding to
В последней строке таблицы 2, показана перспективность каждого участка по очередности выполнения работ. К первоочередным относятся участки №29, 28, 19 и 27, по количеству ресурсов золота >5 тонн соответствующие промышленным объектам, к участкам второй очереди относятся аномальные поля №20, 23 и 21, имеющие близкие ресурсы к промышленным запасам <5 тонн, но со значимыми положительными коэффициентами корреляции между золотом и элементами-спутниками и при наличия средних значений Кгс ≥1.5, хотя бы одного из выделенных показателей геохимической ассоциации. К участкам неясной перспективности отнесены аномальные поля №22, 24, 25 и 30, из них участки №22, 24 и 25 из-за наличия положительных значимых коэффициентов корреляции золота с элементами спутниками, а участок №30 как имеющий среднее значение показателей геохимической специализации Кгс ≥1,5.The last row of Table 2 shows the prospects for each site in the order of work. The priority areas include areas No. 29, 28, 19 and 27, which correspond to industrial facilities in terms of the amount of gold resources > 5 tons, the second stage areas include anomalous fields No. 20, 23 and 21, which have resources close to significant positive correlation coefficients between gold and satellite elements and in the presence of average values of Kgf ≥1.5, at least one of the selected indicators of the geochemical association. Anomalous fields No. 22, 24, 25 and 30 are assigned to areas of unclear prospects, of which areas No. 22, 24 and 25 due to the presence of positive significant correlation coefficients of gold with satellite elements, and area No. 30 as having an average value of indicators of geochemical specialization Kgc ≥1.5.
По результатам интерпретации полученных данных (табл.2, выборка) были выделены перспективные аномалии и составлена «Прогнозно-геохимическая карта золото-серебро-содержащего колчеданно-полиметаллического оруденения Еловско-Которовского рудного узла» масштаба 1:50 000 (фрагмент карты показан на фиг.1).Based on the results of the interpretation of the obtained data (Table 2, sample), promising anomalies were identified and a “Prognostic and geochemical map of the gold-silver-bearing pyrite-polymetallic mineralization of the Elovsko-Kotorovsky ore cluster” was compiled at a scale of 1:50,000 (a fragment of the map is shown in Fig. one).
Способ, согласно изобретению, можно применять также при поисках по потокам рассеяния и шлиховой съемке на территориях, перекрытых дальнеприносными покровными отложениями. Например, при поисках объектов золото-серебро-полиметаллического типа в Кабурчакском рудном узле Кузнецкого Алатау, с мощностью покровных отложений до 10-20 метров. Здесь на Нижне-Казском рудопроявлении протяженность рудной зоны по материалам предшественников составляла - 700 метров, по данным камеральной интерпретации геологических материалов - 1300 метров, а при оконтуривании, согласно изобретению, по значению показателя рудно-геохимической ассоциации Кгс = (КкPb + КкAs + КкCu + КкΖn + КкΒi) / (КкY + КкΖr + КкΜn + КкTi + КкMg) > 1.5 из шлиховых проб, соответствующего по составу эталонной для Каларского золото-серебренного месторождения, протяженность составила не менее 3000 метров (фиг.2). Значения рудно-геохимической ассоциации Нижне-Казского участка были получены путем нормирования на фоновое значение элементов немагнитной фракции шлиховых проб, отобранных по водотокам, но с меньшим количеством элементов, относительно таковой Кгс(7+8) = КкAu + КкAg + КкAs + КкCu + КкPb + КкΖn) / (КкY + КкTi + КкΖr + КкAl + КкMn + КкMg), полученной при кластеризации проб из первичных ореолов Каларского золото-серебро-полиметаллического месторождения. В данном случае, анализ осуществляется по шлихам, а перспективность участков определялась в первую очередь по максимальным значениям показателя геохимической ассоциации, зависящим от поступающего материала со склонов, при многократном размыве водными потоками разной интенсивности. Для этих целей использовались результаты рентгено-флуоресцентного анализа, полученные с помощью переносного прибора, немагнитной фракции из шлиховых проб, что позволило непосредственно в поле рассчитать значения Кгс по эталонному показателю рудно-геохимической ассоциации и оконтурить участок для проведения дальнейших геологоразведочных работ.The method according to the invention can also be applied in searches by scattering fluxes and schist surveys in areas covered by far-bearing cover deposits. For example, when searching for objects of gold-silver-polymetallic type in the Kaburchak ore cluster of the Kuznetsk Alatau, with a thickness of cover deposits up to 10-20 meters. Here, at the Nizhne-Kazsky ore occurrence, the length of the ore zone according to the materials of the predecessors was 700 meters, according to the cameral interpretation of geological materials - 1300 meters, and when contouring, according to the invention, according to the value of the indicator of the ore-geochemical association Kgs = (Kk Pb + Kk As + Kk Cu + Kk Ζn + Kk Βi ) / (Kk Y + Kk Ζr + Kk Μn + Kk Ti + Kk Mg ) > 1.5 figure 2). The values of the ore-geochemical association of the Nizhne-Kazsky area were obtained by normalizing to the background value of the elements of the non-magnetic fraction of schlich samples taken along watercourses, but with a smaller number of elements, relative to that Kgf (7 + 8) = Kk Au + Kk Ag + Kk As + Кк Cu + Кк Pb + Кк Ζn ) / (Кк Y + Кк Ti + Кк Ζr + Кк Al + Кк Mn + Кк Mg ) obtained by clustering samples from primary halos of the Kalarsky gold-silver-polymetallic deposit. In this case, the analysis is carried out by slimes, and the prospects of the sites were determined primarily by the maximum values of the geochemical association index, depending on the incoming material from the slopes, with repeated erosion by water flows of different intensity. For these purposes, the results of X-ray fluorescence analysis, obtained using a portable device, of the non-magnetic fraction from schlich samples were used, which made it possible to directly calculate the Kg values in the field according to the reference indicator of the ore-geochemical association and delineate the area for further exploration.
Способ поиска золоторудных и золотосодержащих месторождений, согласно изобретению, позволяет уменьшить район поиска, повысить достоверность и эффективность поисков, сократить объемы горно-буровых работ нарушающих природную среду, что будет способствовать сохранности экологической обстановки на изучаемой площади.The method of searching for gold and gold deposits, according to the invention, allows to reduce the search area, increase the reliability and efficiency of searches, reduce the volume of mining and drilling works that violate the natural environment, which will contribute to the preservation of the ecological situation in the area under study.
Claims (2)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020132685A RU2767159C1 (en) | 2020-10-02 | 2020-10-02 | Method for searching for gold-ore and gold-bearing deposits by ore and geochemical associations |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020132685A RU2767159C1 (en) | 2020-10-02 | 2020-10-02 | Method for searching for gold-ore and gold-bearing deposits by ore and geochemical associations |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2767159C1 true RU2767159C1 (en) | 2022-03-16 |
Family
ID=80736814
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2020132685A RU2767159C1 (en) | 2020-10-02 | 2020-10-02 | Method for searching for gold-ore and gold-bearing deposits by ore and geochemical associations |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2767159C1 (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2801428C1 (en) * | 2023-04-07 | 2023-08-08 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Центральный научно-исследовательский геологоразведочный институт цветных и благородных металлов" | Ion-sorption method of litochemical prospects for gold deposits |
| CN117129656A (en) * | 2023-09-19 | 2023-11-28 | 昆明理工大学 | Screening and determining method and device for geochemical investigation index elements |
| CN117238405A (en) * | 2023-09-20 | 2023-12-15 | 昆明理工大学 | Geochemical data analysis method and device based on deep learning |
| CN117609848A (en) * | 2023-09-19 | 2024-02-27 | 昆明理工大学 | Mineral resource classification prediction method and system based on deep learning |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2065187C1 (en) * | 1994-06-16 | 1996-08-10 | Подпорина Евгения Кузьминична | Method of determination of metallogenic specialization of crusts of weathering |
| RU2183845C1 (en) * | 2001-03-30 | 2002-06-20 | Вострокнутов Георгий Александрович | Method of geochemical search for deposits of mineral resources |
| RU2523766C1 (en) * | 2012-12-25 | 2014-07-20 | Общество с ограниченной ответственностью "НТЦ "Магнитные жидкости" | Determination of gold ore deposition industrial mineralisation boundaries |
-
2020
- 2020-10-02 RU RU2020132685A patent/RU2767159C1/en active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2065187C1 (en) * | 1994-06-16 | 1996-08-10 | Подпорина Евгения Кузьминична | Method of determination of metallogenic specialization of crusts of weathering |
| RU2183845C1 (en) * | 2001-03-30 | 2002-06-20 | Вострокнутов Георгий Александрович | Method of geochemical search for deposits of mineral resources |
| RU2523766C1 (en) * | 2012-12-25 | 2014-07-20 | Общество с ограниченной ответственностью "НТЦ "Магнитные жидкости" | Determination of gold ore deposition industrial mineralisation boundaries |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2801428C1 (en) * | 2023-04-07 | 2023-08-08 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Центральный научно-исследовательский геологоразведочный институт цветных и благородных металлов" | Ion-sorption method of litochemical prospects for gold deposits |
| CN117129656A (en) * | 2023-09-19 | 2023-11-28 | 昆明理工大学 | Screening and determining method and device for geochemical investigation index elements |
| CN117609848A (en) * | 2023-09-19 | 2024-02-27 | 昆明理工大学 | Mineral resource classification prediction method and system based on deep learning |
| CN117129656B (en) * | 2023-09-19 | 2024-03-19 | 昆明理工大学 | Screening and determining method and device for geochemical investigation index elements |
| CN117238405A (en) * | 2023-09-20 | 2023-12-15 | 昆明理工大学 | Geochemical data analysis method and device based on deep learning |
| CN117238405B (en) * | 2023-09-20 | 2024-05-31 | 昆明理工大学 | Geochemical data analysis method and device based on deep learning |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Chapman et al. | Chemical and physical heterogeneity within native gold: implications for the design of gold particle studies | |
| Parbhakar-Fox et al. | Development of a textural index for the prediction of acid rock drainage | |
| RU2767159C1 (en) | Method for searching for gold-ore and gold-bearing deposits by ore and geochemical associations | |
| Zhou et al. | Geometallurgical characterization and automated mineralogy of gold ores | |
| Lamberg et al. | Building a geometallurgical model in iron ores using a mineralogical approach with liberation data | |
| Blannin et al. | Uncertainties in quantitative mineralogical studies using scanning electron microscope-based image analysis | |
| RU2683816C1 (en) | Method for determining ore-formational type of placer gold source and its location | |
| Perrouty et al. | Expanding the size of multi-parameter metasomatic footprints in gold exploration: utilization of mafic dykes in the Canadian Malartic district, Québec, Canada | |
| McClenaghan et al. | Rare metal indicator minerals in bedrock and till at the Strange Lake peralkaline complex, Quebec and Labrador, Canada | |
| Fominykh et al. | Native gold from the Kamenka-Barabanovsky and Kharuzovka alluvial placers (Northwest Salair Ridge, Western Siberia, Russia): Typomorphic features and possible bedrock sources | |
| Ketchaya et al. | Microchemical signatures of placer gold grains from the Gamba district, northern Cameroon: Implications for possible bedrock sources | |
| Kerr et al. | The timing of epigenetic gold mineralization on the Baie Verte Peninsula, Newfoundland, Canada: new evidence from Re–Os pyrite geochronology | |
| CN115078520A (en) | Mineral geochemistry-based porphyry system mineralization evaluation method | |
| Gottlieb | The revolutionary impact of automated mineralogy on mining and mineral processing | |
| Raič et al. | Building geochemical vectors with trace element compositions of sulfides in orogenic gold mineral systems in northern Finland | |
| Cao et al. | Applications of the combined portable XRF-benchtop SEM methodology to PGE exploration | |
| Parbhakar-Fox et al. | Predictive waste classification using field-based and environmental geometallurgy indicators, Mount Lyell, Tasmania | |
| Selinus | Factor and discriminant analysis to lithogeochemical prospecting in an area of central Sweden | |
| RU2691418C1 (en) | Method for diamond-containing ores preconcentration | |
| Liu et al. | Constraining the distribution of elements and their controlling factors in the Zhaojikou Pb–Zn ore deposit, SE China, via fractal and compositional data analysis | |
| Korolev et al. | HSC Sim® simulation model of the Assarel copper flotation circuit based on process mineralogy and metallurgical testing | |
| RU2761038C2 (en) | Method for x-ray fluorescence sorting of ores with a complex material composition | |
| Gan et al. | Quality control in tailings resource exploration at Havelock Mine, Eswatini | |
| Silva-Alves et al. | A multi-methodological approach for mineral exploration and predictive metallurgy: the case of the Pilar gold deposit at the Quadrilátero Ferrífero, Brazil | |
| Bis | Geometallurgical characterization of the Kittilä gold ore deposit |