高 昕

（成都理工大学地球科学学院，四川 成都 610059）

近年来随着我国科学技术的飞速发展，金属矿区矿体的蚀变不断受到关注，利用金属矿区矿体蚀变特征分析，衍生出一种新的成矿预测方法得到广泛认可[1]。基于多年工作研究，为此提出金属矿区矿体蚀变特征及成矿预测研究。

1 金属矿区矿体蚀变特征研究

（1）金属矿区矿体的矽卡岩化蚀变特征分析。金属矿区的矽卡岩化是指酸性或者中酸性的岩浆岩，与具有碳酸盐特性的岩石相互接触，在交代作用下形成石榴子石、辉石及其他一些矽卡岩矿物的过程，称之为矽卡岩化。矽卡岩型矿床成矿物质通常以岩浆来源为主，也有些矿床可能具有多元性。按矽卡岩原岩成分可将其分为钙矽卡岩型，由交代石灰岩而形成，分布最广；镁矽卡岩型，由交代白云岩或白云质灰岩而形成。矽卡岩化通常与金属矿化有关，常见铁、铜、钨、锡、钼、铅、锌等矿化类型，且矽卡岩化规模一般与矿化规模成正比，具有良好的指示作用[2]。

（2）金属矿区矿体的硅化蚀变特征分析。金属矿区的硅化使被蚀变岩石的石英或蛋白石含量增加，二氧化硅一般由热液带入，或由热液淋滤残留而成。硅化分布广泛，从高温到低温都可以形成，在中温热液矿床中最为常见。高温和部分中温热液硅化可形成石英集合体，结构较粗时称为石英化。低温热液硅化则可形成由细粒石英和半结晶状态的石髓及非晶质的蛋白石组成的似碧玉化或石髓化及蛋白石化。与硅化有关的矿产有：铜、钼、铅、锌、银、黄铁矿等[3]。

2 金属矿区成矿预测研究

（1）预测靶的确定。预测靶的确定是成矿预测的重要组成部分，是能够实现精准预测的前提，预测靶的确定包括两个过程，其一是对稳定的矿物共生组合的确定，其次是对矿床类型典型化，实现预测靶的确定。根据稳定的矿物共生组合的确定，构建一个矿床类型典型化方程，将成矿背景、成矿来源、成矿环境、地壳的运动等参数进行综合考虑，客观的评价成矿能力，完成预测靶的确定，其通过预测靶得到的成矿预测示意图如图1所示。

图1 成矿预测示意图

（2）成矿计算。根据确定的预测靶，进行成矿计算。计算过程首先确定稳定的矿物共生组合函数，根据函数的偏向性，确定矿床类型典型方程，分析地质地壳变化，代入成分分析方程实现成矿计算。其中稳定的矿物共生组合函数可用公式（1）表示：

式中，q代表金属矿物共生层；F代表金属矿区主要成矿成分占比；f代表金属矿区非主要成矿成分占比。

根据稳定的矿物共生组合函数的偏向性，构建矿床类型典型方程，其矿床类型典型方程可用公式（2）表示，矿床类型典型方程主要包括金矿床、钨矿床、闪锌矿、黄铁矿等金属典型矿床。

式中，K代表稳定的矿物共生组合函数；t代表典型矿系数；W代表典型矿参数值。根据公式（2），对地质地壳变化进行分析，代入成分分析方程，其成分分析方程可用公式（3）表示：

基于对矽卡岩化、硅化的蚀变特征研究，以及成矿计算预测，实现提出的金属矿区矿体蚀变特征及成矿预测研究。

3 实例分析

3.1 试验数据准备

为保证试验的准确性，将两种成矿预测方法置于相同的试验参数中，进行成矿预测准确率仿真试验，其成矿预测准确率仿真试验参数主要包括金属矿床范围、成分元素、矿区矿体大小、类型等。

3.2 试验结果分析

表1 成矿预测准确率仿真试验结果

Pb 11.3 26.3 546.3 185.6 99.01 69.69 As 0.45 0.52 0.77 0.55 96.54 70.14 Bi 0.06 0.035 1.06 0.48 95.63 69.25 Sr 1462 531 137 188 94.36 64.25 Ba 1814 841 914 14 94.26 70.36 V 47 20 6.7 51 91.69 69.66

试验过程中，利用两种不同的成矿预测方法同时在仿真环境中进行工作，分析其成矿预测准确率的变化。得出成矿预测准确率仿真结果如表1所示。

依据试验结果，对提出的成矿预测方法，与常规成矿预测方法的成矿预测准确率进行环境算术加权处理，得出提出的成矿预测方法较常规成矿预测方法，成矿预测准确率提高28.5%，具有较高的预测准确性。

4 总结

本文提出了金属矿区矿体蚀变特征及成矿预测研究，基于对矽卡岩化、硅化的蚀变特征研究，以及成矿计算预测，实现本文的研究。试验数据表明，本文研究的方法具备极高的有效性。希望本文的研究能够为金属矿区矿体蚀变特征及成矿预测提供理论依据。