基于三维模型的矿床品位分布规律研究——以陕西龙头沟金矿为例

doi:10.11872/j.issn.1005-2518.2019.02.172

基于三维模型的矿床品位分布规律研究——以陕西龙头沟金矿为例

魏明^,¹, 赵彬^,¹, 王锐¹, 潘振兴¹, 曹立国²

1. 西北有色地质矿业集团有限公司，陕西西安 710054

2. 陕西师范大学地理科学与旅游学院，陕西西安 710062

Study on the Distribution of Mineral Grades Based on 3D Model：Taking Shaanxi Longtougou Gold Mine as an Example

WEI Ming^,¹, ZHAO Bin^,¹, WANG Rui¹, PAN Zhenxing¹, CAO Liguo²

1. Northwest Nonferrous Geological Mining Group Co. ，Ltd. ，Xi’an 710054，Shaanxi，China

2. School of Geography and Tourism，Shaanxi Normal University，Xi’an 710062，Shaanxi，China

收稿日期: 2018-06-15 修回日期: 2018-12-04 网络出版日期: 2019-04-29

基金资助:

中国地质调查局发展中心项目“全国陆域及海区地质图件更新与共享”（编号：DD20190376）和“陕西省山阳县找矿预测”. 编号：DD2016005221

Received: 2018-06-15 Revised: 2018-12-04 Online: 2019-04-29

作者简介 About authors

魏明（1985-），男，陕西乾县人，工程师，从事矿产地质勘查与研究工作xiseweiming@126.com , E-mail：xiseweiming@126.com

赵彬（1984-），男，新疆乌苏人，工程师，从事三维建模与数字矿山建设研究工作zbjlu@163.com , E-mail：zbjlu@163.com

摘要

以陕西龙头沟金矿为例，通过收集矿山已有的勘查和生产数据，选用Micromine软件平台，并采用普通克里格方法进行插值，建立了矿床的品位矿块模型。在总结矿床地质特征的基础上，从矿化域变异函数拟合参数、矿块模型三维展布及品位分布特征等方面，分析了龙头沟金矿床品位空间分布规律。结果表明：龙头沟金矿床低品位矿基本连续，而高品位矿连续性差；高品位工业矿体在深部倾向延伸方向的连续性好于走向方向。矿化带在55线以东走向延伸和深部倾向延伸均未封闭，且临近EW向与NW向构造交会部位，具有较好的找矿前景，可作为下一步工作靶区。

关键词： 三维地质建模 ; 块体模型 ; 变异函数 ; 地质统计学 ; 品位分布 ; 地质特征 ; 龙头沟金矿 ; 陕西省

Abstract

With the continuous integration development of computer technology，three-dimensional modeling technology and geostatistics，the study of geostatistical based on three-dimensional digital model of orebody can reveal the spatial distribution characteristics and mineralization distribution law of orebodies intuitively and accurately，and carry out reserves estimate and dynamic resource management，and effectively guide mineral exploration and development.Longtougou gold deposit discovered in Shaanxi Province is the first gold deposit discovered in the sandstone strata of the south Qinling orogenic belt.It belongs to tectonic altered rock type gold deposit.Based on the existing data，the orebody spatial distribution and mineralization distribution law is analyzed by means of variogram.The specific research process is as follows：Firstly，collect existing topographic survey data，trenching data，drilling sample analysis data and exploration tunnel engineering data，and build a project database with the three-dimensional mining software Micromine as a platform to form a three-dimensional digital model of prospecting engineering.Secondly，combined with geological laws to interpret the profiles，delineate three-dimensional digital model of mineralization domain，and analysis sample data in the mineralized domain model.Thirdly，the block model of mineralization domain is divided according to 7 m×2 m×3 m specification，and the number of sub-blocks is 2×4×3.Fourthly，the variogram fitting is performed on the combined samples in the mineralization domain to determine the variogram structure model and the three-axis direction range.Fifthly，according to the structural law of variation function，the grade of the block model is assigned，so that each block has the grade property of mineralization.The results show that the gold element has a distinct spatial structure，the ratio of strike angle，tendency，and thickness anisotropy are 7.44∶33.37∶1.00.Although the gold mineralization is continuous along the strike，it is mainly low-grade ore continuous，while the high-grade ore has poor continuity.The high-grade industrial orebody in the deep extensional direction is better in continuity than the trend direction，and the high grade mineralization develops，and opens in the east of strike direction.Therefore，the future prospecting should be extended along the eastern side of the orebody and carried out in the deep.The research on the distribution of deposit grade based on the three-dimensional mineralized domain model has certain guiding significance for the exploration and prediction of deposits.

Keywords： 3D geological modeling ; block model ; variogram ; geostafistics ; grade distribution ; geological characteristics ; Longtougou gold mine ; Shaanxi Province

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本文引用格式

魏明, 赵彬, 王锐, 潘振兴, 曹立国. 基于三维模型的矿床品位分布规律研究——以陕西龙头沟金矿为例[J]. 黄金科学技术, 2019, 27(2): 172-180 doi:10.11872/j.issn.1005-2518.2019.02.172

WEI Ming, ZHAO Bin, WANG Rui, PAN Zhenxing, CAO Liguo. Study on the Distribution of Mineral Grades Based on 3D Model：Taking Shaanxi Longtougou Gold Mine as an Example[J]. Gold Science and Technology, 2019, 27(2): 172-180 doi:10.11872/j.issn.1005-2518.2019.02.172

矿产资源是人类社会发展的重要基础，然而随着我国多轮找矿工作的开展，露头矿和近地表矿甚少，找矿难度逐渐增大，成功率降低^[1]。这就要求地质工作者加强矿床矿化及成矿规律的研究，从而提高找矿预测的成功率^[2,3]。在矿床勘查中，对于矿化规律的研究，传统方法多以定性描述和二维地质图件等信息为基础进行评价，难以直观准确地认识地质体的空间关系、定量信息和内在规律。随着电子计算机技术、三维建模技术及地质统计学的不断融合发展，三维数字模型可以直观、准确地揭示矿体的空间分布特征及矿化分布规律，可用于开展成矿规律及成矿预测方面的研究^[4,5,6,7,8]。我国在该领域已取得较多研究成果，毛先成等^[9]在广西大厂锡多金属矿床深边部开展了三维立体定量预测研究，并通过深部钻探验证了预测结果，取得了理想的找矿效果；陈建平等^[10]利用三维可视化手段对云南个旧锡矿进行了隐伏矿体预测，提出基于三维建模的“立方体预测模型”找矿方法，实现了个旧锡矿隐伏矿体的定量预测评价。

陕西山阳县龙头沟金矿是南秦岭造山带砂岩地层中发现的第一例金矿，属于构造蚀变岩型金矿床。先后有较多学者分别从矿床地质特征和地球化学等角度，对该矿床的成矿规律及矿床成因进行了定性分析，并取得了一定程度的认识^[11,12,13]。然而，对该矿床矿体空间形态分布及内在矿化规律尚缺乏定量分析。本文通过矿化域三维建模，运用地质统计学方法对龙头沟金矿的矿化分布规律及找矿潜力进行研究，并基于三维矿化域模型对矿床品位分布规律进行研究，以期对矿床勘查和预测提供指导。

1 矿区地质背景

1.1 矿区地质

龙头沟金矿大地构造位置处于秦岭褶皱系南秦岭印支褶皱带凤县—镇安褶皱束之内。区域地层主要为新元古界沉积变质建造和下古生界浅海相镁质碳酸盐沉积。区域构造线呈近EW向和NE向，以近EW向断裂为主，褶皱次之，其中山阳—凤镇断裂和镇安—板岩镇断裂为区域主要构造带^[11,12,13]。区内岩浆活动较强，呈EW向沿山阳—凤镇大断裂出露有加里东期和印支期花岗岩和少量辉绿岩脉。

矿区地层主要为古生界泥盆系石家沟组和大枫沟组中至厚层状长石石英砂岩、粉砂岩，夹有绢云粉砂质板岩和薄层千枚状板岩等，其中大枫沟组下段是主要的赋矿层位。区内褶皱和断层发育，褶皱主要为纸房沟—瓦房店—中村背斜及其北侧的山岔—水洞沟—东龙头沟向斜。其中，纸房沟—瓦房店—中村背斜轴向近EW，两翼主要出露中泥盆统大枫沟组和古道岭组，北翼地层倾向N，总体产状340°~10°∠50°~80°；南翼地层倾向S，倾角72°~88°。区内金矿化域主要赋存于该背斜北翼大枫沟组下段地层之内。区内断裂主要分为近EW、NW和NE向3组，其中NW向断裂是区内的主要储矿构造。矿区未见岩浆岩出露（图1）^[14]。

图1

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图1 龙头沟金矿地质简图^[14]

Fig.1 Geological sketch of Longtougou gold deposit

D₂d^2-2-大枫沟组上段上亚段；D₂d^2-1-大枫沟组上段下亚段；D₂d^1-2-大枫沟组下段上亚段；D₂d^1-1-大枫沟组下段下亚段；D₂s²-石家沟组上段；1.地质界线；2.断层破碎带及编号；3.断层及编号；4.矿体及编号

1.2 矿体地质特征

龙头沟金矿体产于断裂蚀变带及其次级构造内，总体呈近EW向展布，含矿岩石为断层角砾岩、碎裂岩和蚀变岩。矿区沿走向和倾向的工程控制间距为（25~100 m）×（50~100 m），共圈出7 条矿体，其中Ⅰ号矿体规模较大，属于主矿体。矿体呈脉状产出，具有分支复合现象，呈NW-SE向展布，近平行排列，产状178°~210°∠44°~71°。矿体由破碎蚀变岩组成，其中发育有黄铁矿化石英脉、黄铁矿化重晶石石英脉和黄铁矿化碳酸盐石英脉，矿体与围岩的界限不明显。矿体内夹石以破碎蚀变岩为主，局部见有硅化长石石英砂岩，矿体边界主要靠化学样品圈定。钻探工程表明，向深部蚀变强度和范围增大，矿体有变厚的趋势。

1.3 矿石及围岩蚀变

矿石结构以自形—半自形—他形粒状和碎裂结构为主，构造以角砾状和浸染状为主。围岩蚀变主要有硅化、方解石化、重晶石化、黄铁矿化、褐铁矿化和绢云母化，其中与成矿关系最密切的蚀变是黄铁矿化、褐铁矿化和硅化。围岩主要为长石石英砂岩，金矿物赋存形式以粒间金嵌布为主，其次为裂隙金和包裹金。结合矿区地质构造和矿床特征可知，龙头沟金矿床成因类型为受构造控制的中温热液型矿床^[14]。

2 三维地质模型建立

本文充分利用矿山已有的测量数据、历史勘查数据和采矿巷道编录资料，以国际上认可的澳大利亚Micromine软件为工作平台，对龙头沟金矿地质体进行三维模型构建，实现了在三维空间内显示相关的地质和工程信息^[15]。

2.1 地质资料数据库的建立

建立地质数据库的目的是将各类探矿工程的信息归纳整理，抽取共有或相似属性，形成通用的数据结构，便于数据入库和综合查询分析。建立数据库是三维地质建模的基础。根据矿山的实际情况，经过对以往的槽探、坑探、钻探工程及采矿开拓系统信息进行综合考虑，建立标准关系型数据库，数据库主要包含Collar表（工程定位信息）、Survey表（工程测量信息）、Lithology表（工程地层岩性信息）和Assay表（工程采样化验分析结果信息）。各个表之间通过工程编号HoleID建立关系，各表的结构见表1，生成的探矿工程三维空间模型如图2所示。

图2

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图2 地形及探矿工程三维模型

Fig.2 Three-dimensional model of terrain and exploration engineering

表1 数据库表结构

Table1 Structure of database table

基本表	字段名称	字段类型	说明
Collar （工程定位信息表）	HoleID（工程编号）	文本型	记录工程定位的基本信息
	North（北坐标）	数值型
	East（东坐标）	数值型
	RL（高程）	数值型
	TLength（终止深度）	数值型
	Type（工程类型）	文本型
Survey （工程测量表）	HoleID（工程编号）	文本型	记录工程位置测量信息
	SDepth（测量深度）	数值型
	Azimuth（真方位角）	数值型
	Dip（倾角）	数值型
Assay（工程样品分析表）	HoleID（工程编号）	文本型	描述工程的采样位置，样品长度，主要元素分析结果
	SampID（样品编号）	数值型
	From（从）	数值型
	To（至）	数值型
	SLength（样长）	数值型
	Au（Au品位）	数值型
Lithology （工程地层岩性表）	HoleID（工程编号）	文本型	记录岩性分层位置，岩性特征详细描述
	From（从）	数值型
	To（至）	数值型
	LithCode（岩性代码）	数值型
	LithName（名称）	文本型
	LithDisc（描述）	文本型

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2.2 地表模型的建立

地表模型在三维地质模型的创建中有着重要的辅助作用，如通过地表3D模型可以确定地物、工程点和构造线的位置，在矿化域解译时确定矿体出露边界等。因此，建立地表模型是三维地质建模的重要基础，不可或缺。对矿区已有的1∶1 000地形高程数据进行数字化和矢量校验处理后将其导入Micromine软件，并对高程值进行分级设色，从而创建出矿区地表DTM模型（图2）。

2.3 矿化域模型的建立

根据已建立的标准数据库生成探矿工程平面视图，依据矿化域产状和探矿工程的分布情况，按照勘探间距来确定矿化域解译的剖面线（图3）。逐一切出剖面，加载样品分析、岩性代码和等高线数据，按样品品位赋予不同颜色，作为矿化域圈定的参考。根据矿化域圈定的指标参数，综合考虑地形、矿床勘查类型、工程控制程度、矿石类型、地质规律和化学分析结果等因素，在Micromine软件中对每一个剖面进行详细解译，确定矿化域在各工程中的连接对应关系，在所有切出的剖面上按边界品位w（Au）≥0.20×10^-6，矿化域的最小厚度为1.0 m，圈出矿体边界线。当所有矿化域边界线圈好之后，在Micromine的三维视图环境中调入剖面圈定的矿化域边界线，连接矿化域边界线，分别创建矿化域的三维实体模型。添加一些必要的辅助线，既考虑到矿化域过渡形态的自然，又兼顾到矿化域地质模型的连续性和完整性。最后，分别对矿化域与地表进行布尔运算，保证矿化域不超越地表。最终生成的矿化域实体模型如图4所示。

图3

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图3 勘探线分布图

Fig.3 Distribution map of exploration line

图4

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图4 矿化域实体模型

Fig.4 Entity model of mineralization domain

2.4 块体模型的建立

当矿化域的三维地质模型建成后，根据每一个矿化域实体在空间的分布范围，矿化域走向和倾向变化、勘探线间距、工程密度及采矿设计矿块大小等因素确定基本矿块划分规格，创建空块模型。其中，基本矿块大小必须反映品位分布，块太大将无法显示品位变化，块太小则会导致品位估值不可靠。当基本矿块不能完全限制在矿化域实体内时，可以在矿化域边缘通过次分块将基本矿块细分，精细化控制矿化域边界^[16]。在实际应用中，矿化域分块的大小与矿山开采时块分段大小相一致是最合理的。本次矿化域的矿块模型块大小主要根据矿山开采方案及相关参数，以及各矿化域的勘探线间距、矿化域地质模型三维空间形态来确定。最终将矿化域块体模型尺寸定义为7 m×2 m×3 m，次分块数为2×4×3，所建立的矿块模型的体积之和同整个矿体模型体积相比，二者误差仅为0.03%，表明矿块模型划分准确、合理。建立的矿化域块体模型如图5所示。

图5

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图5 矿化域块体模型

Fig.5 Bulk model of mineralization domain

3 矿化域空间结构分析

3.1 普通克里格法

普通克里格法是应用建立在区域化变量基础之上的半变异函数来确定最佳权重的方法，该方法依赖于变异函数模型对矿块估值进行计算。通过研究矿床中区域化变量（如品位、厚度和比重等）的空间变化规律，以半变异函数为基本工具，用搜索椭球体对各个矿块进行搜索插值，按已知样品在无偏及估计方差最小的条件下，对每个待估矿块（按需要划分）进行平均品位空间赋值估算。赋权机理由建模的变异函数决定。变异函数是表示区域化变量空间影响范围的重要函数，反映了区域化变量空间变异程度随距离变化的特征。特别是透过随机性反映区域化变量的结构性。变异函数和半变异函数在理论上是一致的，其区别是半变异函数是变异函数的一半。半变异函数的计算公式为^[4,17,18,19]

γ^{*} (h) = \frac{1}{2 N (h)} \overset{N (h)}{\sum_{i = 1}} [Z (x_{i}) - Z (x_{i} {+ h)]}^{2}

（1）

式中：h为滞后距；N（h）代表滞后距为h时的样品个数； $Z (x_{i})$ 代表空间点的品位值； $γ^{*} (h)$ 代表实验变异函数值。

变异函数参数的确定方法如下：首先通过钻孔方向使用变异函数建立块金效应模型，确定块金值；然后，生成全向的变异函数，该函数指示样品总体上的趋势范围和异常，以及较佳变异函数的大致方位，帮助判断滞后距的大小；最后，确定各向异性主轴的方位角和倾角，将主轴的方位定为走向方向变异函数，然后在变异函数图上拟合出合适的球状变异函数模型，倾向方向变异函数正交于走向方向变异函数，厚度方向变异函数正交于前2个方向变异函数，并用相同方法拟合出倾向、厚度方向的球状变异函数模型。通过对矿化域3个方向变异函数进行反复拟合，确定3个方向变异函数的拟合图像如图6所示，其中A曲线为实验变异函数曲线，B曲线为拟合的理论变异函数曲线， $γ (h)$ 代表理论变异函数值。

图6

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图6 金品位走向（a）、倾向（b）和厚度（c）方向实验变异函数曲线及拟合曲线

Fig.6 Variation function curve and fitting curve of gold grade strike （a）,dip （b） and thickness （c） orientation experiment

注：A曲线为实验变异函数曲线；B曲线为拟合的理论变异函数曲线

3.2 空间结构性分析

通过对样品数据进行不同方向变异函数的拟合，确定走向方位为120°、倾角为0°时，倾向方位为210°、倾角为57°时，厚度方位为30°、倾角为32°时， 3个方向变异函数形态具有理想的球状模式，拟合效果最佳。该拟合参数与矿体实际产状基本一致，可用于矿块品位估值。从表2可以看出，矿化域的金品位变异函数空间三轴方向变程值相差较大，结构异向特征显著，即Au元素在走向、倾向和厚度方向具有不同的连续性。走向、倾向和厚度方向各向异性比为7.44∶33.37∶1.00，金品位沿倾向方向变程值最大，走向方向变程值次之，厚度方向变程值最小，表明矿化域金品位在倾向方向变化较小、连续性较好，而在走向延伸方向金品位变化较大、连续性较差，同时矿体厚度不大。根据3个方向拟合的变程参数，走向方向变程约为35 m，即走向方向品位的相关最大距离为35 m。因此，探矿工程走向控制间距应减小，将矿床实际勘查类型定为“第Ⅲ勘查类型”较为合理。

表2 3个方向变异函数拟合参数

Table 2 Three-direction variogram fitting parameters

三轴方向	块Au值	变程值/m	基台值	方位角/(°)	倾角/(°)
走向方向	0.03	35.04	1.02	120	0
倾向方向	0.03	157.16	1.02	210	57
厚度方向	0.03	4.71	1.02	30	32

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3.3 矿化分布规律

为了直观地显示品位在空间的分布规律，通过普通克里格法对已划分的矿化域块体模型进行品位空间数据赋值，使每个单元块模型中均含有品位估值信息。然后对矿化域内所有被约束的单元块模型进行统计计算，可得出整个矿体的金属量、矿石量和平均品位^[18,19,20]。将所有赋值块模型进行投影，可得到矿化域空间品位分布模型。图7所示为矿化域水平投影品位分布模型，图8所示为矿化域垂直投影品位分布模型。

图7

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图7 矿化域模型x-y投影图

Fig.7 x-y projection map of mineralization domain model

图8

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图8 矿化域模型x-z投影图

Fig.8 x-z projection map of mineralization domain model

在图7和图8中，金品位可以清晰地反映该矿床金矿化的分布规律和平均矿化强度。由图7可见，金矿化总体呈NW-SE向，金矿化基本连续，但在55线处矿化带有明显的错断位移，该处可能存在后期破矿构造。该线以西矿化强度逐渐减弱，矿化范围明显缩小；该线以东矿化范围和强度相对增大，矿化强度总体呈东高西低的分布规律。但高品位金矿化在走向方向上连续性较小，一般延续范围约为30 m，因此走向方向上矿体的工程控制间距应适当减小。

由图8可知，金矿化向深部倾向延伸基本连续，以55线为界，该线以西矿化向深部延伸较小，矿化强度偏弱，整体金品位较低；该线以东金矿化倾向延伸连续，品位增高，矿化强度和范围明显增大，高品位矿化深部倾向延伸连续性好，一般延续200~240 m。因此，在55线以东的矿化带深部倾向延伸方向具有寻找富矿的潜力，是下一步野外勘查工作的重点方向。

综合分析，在平面上，金矿化带呈NW-SE向展布，主要表现为西北部矿化较弱，东南部矿化较强，向南东方向矿化强度有增大的趋势，连续性变好；在垂直投影剖面上，55线以东矿化沿倾向延伸方向高品位矿化显著增强，高品位金矿化连续性明显好于走向延伸方向。此外，沿矿带东部走向延伸和深部倾向延伸，矿体均未封闭，因此55线以东深部倾向方向和矿体东部走向方向具有寻找富矿的潜力。

3.4 金矿化与构造的关系

将金赋值品位矿块模型与矿区数字地形、主要构造模型投影叠加在同一空间视图（图9），可见金矿化基本沿一系列NW向层间剪切断层和走向断层发育，晚期NE向破矿断裂将矿化带分为东西两段，其中东段金矿化强于西段。矿化带内低品位金矿化沿走向方向基本连续，但高品位工业矿化连续性减弱。金的矿化富集与矿区EW向主构造密切相关，在NW向次级构造与EW向主构造带交会处金矿化品位较高，厚度较大，连续性增强。表明矿区EW向主构造可能为本区导矿构造，深部含矿热液沿EW向断裂向上运移，在其北侧的走向剪切断层中聚集、沉淀成矿。

图9

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图9 构造投影图

Fig.9 Projection map of structural

4 结论

（1）利用已有工程数据，建立了龙头沟金矿矿区三维矿化域模型和块体模型，运用地质统计学方法拟合分析了金矿化域的空间分布规律，结果显示金品位总体呈NW-SE向展布，矿化呈东强西弱，在走向方向低品位矿化基本连续，但高品位矿化连续性较差；矿化倾向延伸好于走向延伸，且高品位矿化连续性好，这与矿床实际勘查结果相吻合。

（2）通过矿化域延伸方向拟合变程值的分析，确定得出龙头沟金矿走向方向变程值为35 m，倾向方向变程值为150 m，变程科学地指导了矿床野外勘查中合理的工程控制网度的合理确定问题。我国现有的地质勘查规范仅给出了探矿工程控制网度的参考值，而非具体矿床的准确网度。基于三维模型的地质统计学分析对矿床勘查具有一定的指导意义。

（3）矿体插值块体模型在x-y和x-z方向的投影特征表明，金矿化强度在倾向延伸方向好于走向延伸，在55线以东的走向和深部倾向延伸方向，高品位矿化连续性好且矿体未封闭，可作为下一步找矿勘查的靶区。

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

[1]

程红军，陈川，展新忠，等.

隐伏矿床成矿预测理论与方法新进展

［J］.地质与勘探，2017，53（3）：456-457.