李 宾,李随民,杨传祥,刘红微,谢新梅,陈志贤

(石家庄经济学院资源学院,石家庄050031)

0 引言

传统的化探异常下限值确定方法基于元素服从正态分布或对数正态分布,是建立在概率分布的基础上。在实际的应用过程中,广大学者发现传统的地球化学数据处理方法在局部范围的化探勘查或矿区化探中确定异常下限比较合理,但是该方法在大区域的勘查中存在很多弊端,这是因为相对于真实情况而言这些模式总是过于简单化。

研究区内发育有 EW向的赤城—尚义深大断裂,该断裂致使区内南北两侧具有截然不同的地质特征。如忽视此地质条件差异,而采用统一值确定区内成矿元素的异常下限,则存在一定程度的缺陷;不能在最贴近研究区地质体元素客观分布的前提下,有效地圈定化探异常下限。

由于不同地质体的成矿元素含量高低不一,且成矿元素空间分布形态受区域构造控制明显。因此可通过适当归并不同的地层与岩浆岩,合理划分地质体单元,分别求出其背景值和异常下限,该方法适合在地质背景较复杂的地区进行区域地球化学异常的圈定和筛选。

本文以张家口某地区1∶20万水系沉积物测量数据为例,结合区内地质背景和成矿条件,将全区分为变质结晶基底、沉积盖层和侵入岩体3个地质体单元;根据各地质体单元内化探数据的统计分析结果,分别计算其成矿元素异常下限值,然后根据衬度值方法圈出区内成矿元素异常分布。

1 区域地质背景

研究区位于张家口中部,属于华北地台北缘,EW向的尚义—赤城深大断裂横贯该区(图1)。区内主要包括2个Ⅱ级构造单元:北部为内蒙地轴,南部为燕山台褶带。

在研究区北部的内蒙地轴中,出露古元古界红旗营子群变质岩系、中生界侏罗系火山-沉积岩系,燕山期岩浆岩发育。在南部的燕山台褶带内,出露有太古宇谷咀子组变质岩系和面积较广的中-新元古界碳酸盐岩建造,海西—燕山期中酸性岩浆岩侵入体亦很发育,如水泉沟花岗岩体等。

图1 区域地质简图Fig.1 Regional geological map

区内构造除 EW向尚义—赤城大断裂外,NW向和NE向断裂发育,但规模较小。

区内成矿地质条件发育,已发现赤城县青羊沟铅锌矿、火石沟银矿多金属矿和宣化县大白阳乡铅锌矿点。

2 异常下限确定

2.1 传统异常下限确定

传统地球化学异常下限的确定方法是统计勘查地球化学数据,判断数据的分布形式(常用的方法主要有:正态概率格纸检验法;偏度、峰度检验法;K检验法以及x2检验法等),对于符合正态分布的数据,其背景值和异常值下限按下式算出:

式中,C0为背景值;CA为异常下限;S为样本方差。

若数据服从对数正态分布,将上式中x换成lgx计算即可,最后再将lgC0和lgCA换算成真数。经检验,如果化探数据不服从正态或对数正态分布时,首先将数据转换为对数值,然后采用(±2～3S)进行特高及特低含量剔除,重新计算,直到没有特高和特低含量为止。

剔除特异值后,本次按平均值加2倍标准差计算了上述元素的异常下限值(表1),并据此分别圈出了上述元素的异常分布(图2—图6)。

2.2 地质体法异常下限确定

依据区内的地质条件和成矿背景,将本区地层与岩体分为3个地质体单元,分别为:①变质结晶基底:包括古元古界红旗营子群和太古宇谷咀子组;②沉积盖层:包括中新元古界碳酸盐岩、砂岩和中生界侏罗系火山-沉积岩;③侵入体:包括太古宙—元古宙、燕山期、海西期的侵入岩。

在ARCGIS平台中,通过位置选择功能提取上述地质体内的化探数据。最终分别确定不同地质体的异常下限(表1)。

考虑到不同地质体的异常下限不同,以衬值形式拼合全区异常分布。衬值公式如下:

式中,X代表Au,Ag,Pb,Zn,Cu中的任一种元素;X元素质量分数代表X元素位于化探采样点处的元素质量分数;X异常下限代表X元素异常的下限值。

表1 元素异常下限值Table 1 Lower limit value of element anomaly

图2 不同方法圈定Ag元素异常分布对比图Fig.2 Comparison of Ag anomaly distribution lineated by different methods

图3 不同方法圈定Au元素异常分布对比图Fig.3 Comparison of Au anomaly distribution lineated by different methods

图4 不同方法圈定Zn元素异常分布对比图Fig.4 Comparison of Zn amomaly distribution lineated by different methods

图5 不同方法圈定Pb元素异常分布对比图Fig.5 Comparisn of Pb anomaly distribution lineated by different methods

图6 不同方法圈定Cu元素异常分布对比图Fig.6 Comparison of Cu anomaly distribution lineated by different methods

3 结果评述

从5种元素的异常分布对比图(图2—图6)可见,Ag,Au,Zn,Pb 4种成矿元素采用2种方法圈定出的异常分布相差不大,且圈定出的异常与已知矿点总体吻合情况良好,其中Au和Ag吻合情况很好,而Pb和Zn的吻合情况相对较差。其原因为上述4种元素在不同地质体内元素含量相差不大。

区内成矿元素Cu按地质体方法圈定的异常明显优于传统方法圈出的异常分布,该方法圈出的异常不仅中心突出,且与已知矿点吻合情况相对较好(图6)。这是由于Cu元素在不同的岩石中质量分数差异较大所致。如谢学锦院士对我国东部元素变化规律研究后得出,Cu元素在酸性火成岩中质量分数最低,仅为8×10-6,随着火成岩中 SiO2含量减少,Cu元素的质量分数呈明显增高趋势,闪长岩中Cu元素的平均值为30×10-6,辉长岩中的平均值为58×10-6;沉积岩中碳酸盐岩的质量分数最低,仅为4×10-6,泥质岩中Cu元素质量分数最高,为29×10-6。即不同岩性中元素背景值的质量分数变化较大。Cr,Co,Ni,V,Ti等其他元素也有类似的分布规律,这就造成上述元素形成的矿床可能并不分布在地球化学异常范围内或其边缘,异常区可能仅是高背景岩石的反映,这就使得矿产预测的可靠性降低,为此需探索和改进此类元素新的异常圈定方法。而地质体确定异常下限方法,按不同的地质体单元确定不同的异常下限值,较好地克服了传统方法的局限。

通过上述2种方法圈出的5种元素异常分布对比,发现在地质背景复杂的地区,Cu元素在各地质体中的平均值存在差异,适合采用地质体方法确定异常下限;而 Pb,Zn,Au,Ag 4种元素在各地质体中的元素质量分数平均值相差不大,采用地质体法确定异常与传统方法所得结论差异较小。

4 结论

(1)传统化探数据处理方法:将区域地球化学背景面当作平面来处理,适合小范围的异常圈定,如研究区围较大,地质背景复杂,该方法难以提供某些成矿元素矿化的异常信息。

(2)以地质体确定背景与异常的方法:通过适当归并不同的地层与岩浆岩,合理划分地质体单元,分别求出其背景值和异常下限,适合地质背景特别复杂的地区进行区域地球化学异常的筛选。对Cu,Cr,Co,Ni,V,Ti等在不同岩性中含量变化较大的元素更适宜采用地质体法确定元素异常区域。

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