杨继权，杨 钦

黑龙江省区域地质调查所，黑龙江哈尔滨150080

以元素富集度优选异常并定量评估异常的找矿意义

杨继权，杨 钦

黑龙江省区域地质调查所，黑龙江哈尔滨150080

以黑龙江省塔河县二十一站河矿区为例，采用元素富集度优选土壤异常，在此基础上定量评估异常找矿意义.矿区内随地质构造背景的变化，元素次生晕异常呈现出规律性的分布,元素的富集度也具有明显的规律性变化.因此可根据物化探综合异常分区的地表原岩金属量，统计其元素富集度，通过绝对富集度和相对富集度的排序，优选出寻找金矿的最有利异常，并通过与已知矿异常的比较，定量地解释推断异常见矿可能性.

异常；绝对富集度；相对富集度；成矿可能性

1 矿区地质背景

矿区大地构造位置位于兴蒙地槽褶皱区，额尔古纳地块北部，上黑龙江拗陷南缘［1］，德尔布干深断裂北东段，二十一站-樟松顶东西向断裂带上❶❶黑龙江省地质矿产局.1∶20万开库康幅区调报告.1985..该带为Ⅳ级多金属成矿带，经过工作已陆续发现金铜矿点3处.

出露地层主要为中侏罗统二十二站组（J2er），为一套以砂岩为主的砂砾岩、砂岩、粉砂-泥质岩等河湖相碎屑沉积建造，主要分布在工作区南侧；其次为下白垩统光华组（K1gn）酸性火山岩，主要出露于工作区北部.区内侵入岩为燕山早期石英闪长岩（δo25）及其期后脉岩,分布在工作区中部，呈岩株状产出，侵入于二十二组地层中.

2 研究区土壤及激电异常特征

经1/2万激电和土壤测量，在研究区圈定出极化率异常4处，Au单元素异常7处和与这7个Au异常相配套的7个以Au为主的组合异常（图1）.物化探异常主要沿岩体和地层接触带分布.

图1 工作区Au土壤及极化率异常平面图Fig.1 Soil and polarizability anomalies of Au in the study area1—下白垩统光华组（Lower Cretaceous Guanghua fm.）；2—中侏罗统二十二站组（Middle Jurassic Ershierzhan fm.）；3—燕山早期石英闪长岩（Early Yanshanian quartz diorite）；4—Au土壤异常（soil anomaly of Au）；5—激电极化率异常（induce electrical polarizability anomaly）；6—物化探异常综合编号（code of geophysical-geochemical anomaly）

2.1 环形接触带上的土壤-激电异常

Au1-JD1、Au3、Au4-JD4、Au6-JD4、Au7-JD4五个综合异常围绕岩体北、西、南内外接触带呈半环形分布.半环形异常带北段以内接触带为主，到南带以外接触带为主，其化探异常由Au、Pb及Au、Ag、Pb、Zn的中温组合过渡为中低温的Au、Ag、Pb、Zn、As、Sb、Hg组合，而且激电异常规模由小到大、极化率值由低到高.

表1 研究区各综合异常特征一览表

2.2 石英闪长岩体内的土壤-激电异常

Au2-JD2、Au5-JD3两个综合异常位于石英闪长岩体内，Cu、Au为主，伴生Ag、Bi、W、Pb、Zn元素.其极化率值普遍低于接触带的异常.

上述化探异常的分布宏观地展现了由岩体北、西、南环形接触构造带特别是南及西南接触带到岩体中部，化探异常由中温、中低温组合过渡为中高温组合的元素分带规律，其对应的激电异常反应是规模由大变小、强度由高到低的特征.该区各综合异常激电及元素次生晕异常特征见表1.

3 综合异常元素的富集特征及找矿有利异常

主要利用研究区多年来形成的大量地表原岩光谱资料，按综合异常分区统计了原岩平均金属量，以探讨全区各异常地表元素富集特征，并按元素的富集度对异常排序，以为正确评估各异常找矿意义提供依据.

3.1 各综合异常地表原岩平均金属量

各综合异常区各元素的平均金属量统计详见表2.

从表2可以看出：Au平均含量最高的异常是Au4，其次是Au7，均处于岩体西、南外接触带上；Cu含量最高的异常是Au6，其次是Au5，均处于岩体地层接触带及接触内带上.异常的见矿情况也证实内接触带以Cu成矿为主，外接触带以Au成矿为主的特点.

表2 各综合异常内元素平均含量表

3.2 各异常区金多金属元素的富集度

为了比较各异常的元素富集程度，统计了各异常区各元素的绝对富集度，也称浓度克拉克值或富集系数［2］.某异常区某元素绝对富集度就是该异常区内该元素的平均含量与该元素的区域克拉克值的比值.统计结果如表3.

从表3可以看出如下特点：1）同一元素在不同异常中的绝对富集度差距甚大，Au、As、Sb绝对富集度从相当于克拉克值2倍以上到几十倍，As、Sb达到百余倍,Pb、Zn、Cu绝对富集度相当于克拉克值1～10倍之间，表现了元素在不同异常中的分配差异，这种元素分配的极不均匀性正是矿化作用的显示；2）Au、Zn、Sb绝对富集度都最高的异常是Au4，其Au及As、Sb富集分别达克拉克值的30倍及100多倍；3）Pb、As绝对富集度都最高的异常是Au7，其Au、Zn、Sb的绝对富集度均居全区第二位，其Au及As、Sb富集分别达克拉克值的近30倍及100多倍；4）Cu绝对富集度最高的异常是Au6，其次是Au5；5）Au3、Au2、Au1三个异常的上述6种元素绝对富集度均较低，只是变化在克拉克值的1～3倍之间.

上述特征表明，Au、Pb、Zn、As、Sb五元素的最高及次高富集区集中分布在工作区西南外接触带的Au4和Au7两异常中，以Au、As、Sb富集最显著，而处于接触带及接触内带的Au6、Au5是Cu的最高和次高富集区，也伴生中等富集程度的Au、As、Pb元素.这里体现了由岩体西南外接触带过渡到内接触带，由以Au、As、Sb为主伴生Pb、Zn的中低温元素富集带过渡到以Cu为主伴生Au、Pb、Zn的中高温元素富集分带.它证实了次生晕异常显示的元素分带是正确的.

表3 各异常区元素绝对富集度一览表

3.3 异常的定量排序

依据元素的相关性计算结果，区内的Pb、Zn、Ag、Au为相关最密切的元素集合，因此以Au、Pb、Zn或加As、Sb的绝对富集度之和对异常进行排序，能够表现出各异常Au的成矿意义大小和异常的剥蚀深度.各异常区三元素、五元素绝对富集度之和统计如表4.

3.3.1 依据三元素的绝对富集度对异常排序

根据表4依Au、Pb、Zn三元素绝对富集度之和对异常排序的结果是：Au7＞Au4＞Au5＞Au6＞Au3＞Au2＞Au1.而以Au7、Au4值最突出，都接近40；Au5为中等值20；Au6、Au3、Au2为低值，分别为12、10、9；Au1最低，仅接近5.

3.3.2 依据五元素的绝对富集度对异常排序

依Au、Pb、Zn、As、Sb五元素的绝对富集度之和对异常排序的结果是：Au4＞Au7＞Au6＞Au3＞Au5＞Au2＞Au1，同样遥遥领先的还是Au4和Au7，远远落后的两个异常依旧是Au2和Au1，表现了Au4和Au7以Au为主的中低温元素富集十分突出.

与三元素排序结果不同之处是：排序原位于中间的Au5、Au6、Au3相互间排序变化为Au6、Au3、Au5，是由As、Sb元素加入所造成，它表明Au5、Au6、Au3成矿意义较为接近.

3.3.3 依据元素相对富集度对异常排序

从前面排序可以看出，各异常As、Sb绝对富集度差距大，基数亦大，使排序受As、Sb影响偏重，其他绝对富集度相对较小变化亦小的元素在排序中作用降低，为正确评估异常带来扭曲.为弥补这种排序的不足，我们引入了相对富集度的概念，即不使用元素绝对富集度的具体数值，只使用它在各异常中数值大小的排位号，排序的意义在于显现各元素对每一异常的倾斜分配程度.

表4 各异常区三元素、五元素绝对富集度表

具体方法是：根据每一元素在7个异常中的绝对富集度值，由大到小排出7～1之序号，该序号作为某一元素在各异常上的相对富集度，这样某异常区诸元素相对富集度之和则反映了诸元素对该异常的倾斜分配程度，其值越大则表明诸元素对该异常的倾斜分配程度越大.现将工作区各异常5个元素的相对富集度列于表5.

根据表5，依照各异常五元素的相对富集度之和所得出的排序结果是Au7＞Au4＞Au6＞Au5＞Au3＞Au2＞Au1.这一排序结果同前两次排序的相同之处仍然是最前面的两位为Au4、Au7，最后面的两个异常为Au2、Au1.这说明Au4、Au7诸元素绝对富集度之和最高的原因是诸元素对这两个异常倾斜分配程度最大，而不是偶尔个别元素绝对富集度超高所引起.

根据相对富集度之和的排序结果与前两次的不同之处，仍然是中部的3个异常相互间排序有变化，前两次分别是Au5、Au6、Au3与Au6、Au3、Au5，而本次是Au6、Au5、Au3.综观这3个异常3次排序，相互间的排位有这样特点，即Au6两次居首，Au3两次居尾，Au5首中尾各一次，因此可以确定3个异常间排序应为Au6、Au5、Au3.但3个异常间这种排序交错现象反映了它们的矿化度差别不大，可视为同一档次.它们之间的微细差别在于，Au5利于寻找露头矿（Au、Pb、Zn含量高），Au6、Au3相对利于深部找矿（As、Sb含量高）. 3.3.4 工作区成矿有利异常及深部找矿预测

综观以三元素、五元素绝对富集度的排序及以五元素相对富集度的异常排序，可以看出3次排序差别如此微小，使我们更加深信了排序结论的正确与可靠.综合3次异常排序结果，最终排序确定为Au7＞Au4＞Au6＞Au5＞Au3＞Au2＞Au1.

根据前述Au4、Au7两异常的Au、Pb、Zn绝对富集度最大，说明利于地表直接找矿；而两异常Au、Pb、Zn、As、Sb五元素的绝对富集度与相对富集度也是最大，表明寻找深部矿也很有利.

上述预测结果的可靠性有如下证据支持：1）参与统计的元素是与Au密切相关的Au、Pb、Zn、As、Sb组合，这一密切相关元素组合是通过计算得出的；2）排序结果为激电异常反映所支持，排序位于前三位的Au7、Au4、Au6异常都处于工作区南部规模强度最大的JD4极化率异常中；3）各异常见矿成果也初步证实了排序结果，已在Au4异常中圈出工作区迄今为止规模最大、品位最高的97Ⅰ号金矿体.

4 研究区各异常找矿意义定量评估

4.1 成矿因素讨论

众所周知，一个地区成矿与否取决于3个要素，即成矿物质、成矿作用、成矿空间，三者有利配合才能成矿.也就是说如果假定各异常的容矿构造条件相同，那么按元素的富集度对异常排序结果则表明了各异常的成矿意义；如果假定由地质作用过程赋予各异常的矿质量相同，那么各异常的成矿意义取决于容矿构造的离散度，离散度越小，就越利于成矿.而事实上各异常容矿构造特征不会相同，由地质作用所赋予各异常的矿质量也会有很大差异，这就要求在评估各异常的找矿意义时要具体问题具体分析.

4.2 已知异常矿化特征

在研究区所排序的7个Au异常中，Au5异常工作程度很高，可作已知矿异常.已有4条200～400 m间距的深浅钻剖面控制，50～100 m线距通槽揭露.圈出了30余条Au矿体，绝大多数为表外矿（品位1×10-6～3×10-6），最大厚度2 m，最高品位5.38×10-6.矿体特点是规模小，品位低，数量多.异常是由Au的矿体矿化体引起.

表5 各异常区五元素相对富集度表

4.3 从已知异常出发对未知异常的推断

研究区内的已知矿致异常，可以作为诸异常的参照系，通过类比，为其他异常的找矿意义做出定量评估.根据前述原理，评估异常找矿意义，一是容矿构造特征，二是矿质量，前者在实际操作中很难把握，而矿质量则可以通过原岩金属量来反映，既方便快捷，又能定量评估.

4.3.1 Au7、Au4成矿可能性推断

如前所述，Au5号异常已发现30余条Au表外矿体，那么在矿质量一定的前提下，假如把这些Au表外矿体集中在厚度仅相当于原来1/3的空间内，岂不构成了工业矿体.同理，就目前的容矿构造条件，如果矿质量增大3倍，同样表外矿体（品位1×10-6～3×10-6）就可能成为工业矿体（品位大于3×10-6）.根据这一原理，假如各异常构造环境相同，只要其他异常Au的绝对富集度相当于Au5的3倍，那么这些Au表外矿体就可能上升为表内矿体.而事实上Au4、Au7异常Au的绝对富集度分别为32、28，相当于Au5号异常Au绝对富集度（14）的2倍多，这就意味着这两个异常所有表外矿体就会有一半以上达到工业矿体，依此推断找矿前景十分可观.尽管自然界中没有这种线性类比关系，但是它毕竟有推理依据，还是具有概率意义上的可能性.

4.3.2 Au6成矿可能性推断

Au6异常Au的绝对富集度低于Au5，Au6为8， Au5为13，但Au6异常As、Sb绝对富集度相当于Au5异常的3倍以上，表明该异常剥蚀深度一定远远小于Au5异常，可能深部找矿具有潜力.

4.3.3 Au3、Au2、Au1异常推断结果

Au3、Au2、Au1三个异常在五元素绝对富集度及相对富集度排序中均处于Au5之后，而且差距较大，依此推断它们成矿的概率较低，因此在本区可以暂不考虑这3个异常.

5 结论

我们采用元素绝对富集度、相对富集度对异常进行了定量排序，在此基础上采用类比原则对异常找矿意义进行了定量评估.排序结果基本为后来的勘查成果所证实，表明该方法具有可行性.尽管自然界不一定服从这种线性类比原则，但它毕竟有推理依据，还是具有概率意义上的可能性.本方法可作为探讨异常成矿意义的重要方法之一，参与论证，以提高矿产预测的准确性.

［1］黑龙江省地质矿产局.黑龙江省区域地质志［M］.北京：地质出版社, 1993:537-541.

［2］王崇云，等.地球化学找矿基础［M］.北京：地质出版社,1987.

YANG Ji-quan,YANG Qin

Heilongjiang Institute of Regional Geological Survey,Harbin 150080,China

With the example of Ershiyizhan orefield in Tahe County,Heilongjiang Province,this paper adopts element enrichment degree to optimize the soil anomaly.On this basis,the prospecting significance of the anomaly is quantitatively evaluated.With the variety of geological conditions in the orefield,the secondary halo anomalies of elements show a regular distribution,while the enrichment degrees of elements are obviously in regular changes.Therefore,according to the metal contents of surface rocks in geophysical and geochemical anomaly divisions,the element enrichment degrees can be defined.By sorting for absolute and relative degrees of enrichment,the most favorable anomaly for gold prospecting is optimized.With comparison to the anomalies of known deposit,the inferred mineralization possibility may be quantitatively interpreted.

anomaly;absolute degree of enrichment;relative degree of enrichment;mineralization possibility

2016-03-22；

2016-05-03.编辑：张哲．

杨继权（1959—），男，高级工程师，从事地质矿产勘查工作，通信地址黑龙江省哈尔滨市南岗区延兴路72号，E-mail//yangjiquan31@126.com