山东栖霞—大柳行地区金矿资源潜力评价

doi:10.11872/j.issn.1005-2518.2020.01.037

山东栖霞—大柳行地区金矿资源潜力评价

黄鑫^,, 宋倩^,, 王勇军, 沈立军, 朱裕振, 孙超

山东省煤田地质规划勘察研究院，山东济南 250100

Evaluation of Gold Resource Potential in Qixia-Daliliuxing Area，Shandong Province

HUANG Xin^,, SONG Qian^,, WANG Yongjun, SHEN Lijun, ZHU Yuzhen, SUN Chao

Shandong Provincial Research Institute of Coal Geology Planning and Exploration，Jinan 250100，Shandong，China

通讯作者: 宋倩（1986-），女，山东泰安人，工程师，从事地质勘查与地质环境工作。291062049@qq.com

收稿日期: 2019-04-28 修回日期: 2019-09-04 网络出版日期: 2020-03-06

基金资助:

山东省地质勘查项目“山东省栖霞—蓬莱金矿带黑岚沟—大柳行金矿田深部成矿预测项目”[编号：鲁勘字（2018）15号]资助

Received: 2019-04-28 Revised: 2019-09-04 Online: 2020-03-06

作者简介 About authors

黄鑫（1990-），男，山东济宁人，工程师，从事地质勘查及找矿预测研究工作705018182@qq.com , E-mail：705018182@qq.com

摘要

栖霞—大柳行地区位于胶东中部栖霞—蓬莱金矿成矿带内，是胶东重要的金成矿区，成矿条件优越。基于综合信息成矿系列预测方法，对该区进行金矿资源量预测。通过收集本区地质、构造和物化探等综合信息，对成矿背景进行总结，选用特征分析法对预测变量进行优选；对研究区划分了4个矿田级金矿成矿预测区、27个最小预测单元，然后采用地质体体积法进行资源量估算，为本区提供金矿勘查的靶区。其中，4个矿田级预测区内的27个最小预测单元分别为A级区（成矿条件优越）8处，B级区（成矿条件良好）12处，C级区（成矿条件一般）5处和D级区（成矿条件较差）2处。根据预测结果，在研究区共圈定27个找矿靶区，共预测（334？）金金属量2 810 380 kg，包括已查明的金资源储量3 106 321 kg和未查明预测（334？）金金属量24 140 510 kg。

关键词： 金矿 ; 资源潜力评价 ; 综合信息 ; 评价模型 ; 栖霞—大柳行地区 ; 山东省

Abstract

Jiaodong area is the largest gold-producing area in China，and its gold prospecting has been receiving great attention.Among them，Qixia-Daliuxing area is located in the Qixia-Penglai gold ore metallogenic belt in central Jiaodong，which is an important gold metallogenic area in Jiaodong.Based on the basic geological data，research degree and geological conditions in this area，this paper conducts prediction and evaluation of mineral resources.The gold resources in Qixia-Daliuxing area were predicted by the integrated information mineralization series prediction method.Compared with other methods，this method can make full use of relevant geological data，and has a targeted extraction of geological information.At the same time，it has a stronger ability to comprehensively use computers for calculations，and can carry out more three-dimensional research.Therefore，it’s better to guide the prospection in this area.In this work，the formation mechanism，metallogenic regularity，ore-controlling conditions and prospecting indicators of the gold deposits in Daliuxing-Qixia area were summarized through in-depth analysis of a large amount of data obtained，combined with typical deposit research.Comprehensive geological，geophysical and geochemical information was used to guide the prediction of mineralization in the area and the prediction of deep and edge mineralization of known deposits.We analyzed the gold ore metallogenic model and regional metallogenic model by research of typical ore deposits.Based on the metallogenic factors in the Daliuxing-Qixia area，combined with regional metallogenic regularities，ore-controlling conditions，metallogenic geological conditions and types of deposit genesis，the geological forecasting factors were divided and the prediction model was established to further accurately predict the resource potential of the ore-exploring target area.The qualitative prediction，quantitative prediction and extrapolation estimation of the gold resources in the study area were carried out by using feature analysis method，comprehensive geological information method and limited extrapolation of known borehole data.The study area is divided into 4 orefield-level gold deposit metallogenic prediction areas and 27 minimum prediction units，and the qualitative prediction is mainly based on the feature analysis method.There are 8 A-level areas，12 B-level areas，5 C-level areas and 2 D-level areas.The geological body volume method was used to predict the resource amount.A total of 27 prospecting target areas are delineated in the study area.The predicted amount of gold metal(334?) was 2 810 380 kg，including the identified gold resource reserves of 3 106 321 kg and unidentified forecast gold metal quantity (334?) of 24 140 510 kg.

Keywords： gold mine ; resource potential evaluation ; comprehensive information ; evaluation model ; Qixia-Daliuxing area ; Shandong Province

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本文引用格式

黄鑫, 宋倩, 王勇军, 沈立军, 朱裕振, 孙超. 山东栖霞—大柳行地区金矿资源潜力评价[J]. 黄金科学技术, 2020, 28(1): 21-31 doi:10.11872/j.issn.1005-2518.2020.01.037

HUANG Xin, SONG Qian, WANG Yongjun, SHEN Lijun, ZHU Yuzhen, SUN Chao. Evaluation of Gold Resource Potential in Qixia-Daliliuxing Area，Shandong Province[J]. Gold Science and Technology, 2020, 28(1): 21-31 doi:10.11872/j.issn.1005-2518.2020.01.037

随着社会经济的快速发展，我国对金矿资源的需求量日益增加，找矿工作的重心逐渐转向隐伏矿和深部矿，找矿难度也随之增加，必须采用新方法才能实现找矿突破。目前国内外普遍推广的未查明矿产资源评价方法体系主要有：（1）王世称等^[1]从地、物、化、遥、矿产等资料信息出发提出的综合信息成矿系列预测方法体系等；（2）赵鹏大等^[2]根据“地质异常导致成矿预测”理论提出的“三联式”5P地质异常定量评价方法体系；（3）叶天竺^[3]结合矿床模型及多元地学信息提出的矿床模型地质综合信息预测方法体系；（4）美国地质调查局提出的“三步式”资源评价方法。

胶东地区是我国最大的产金地区，其金矿勘查一直备受关注。其中，栖霞—大柳行地区位于胶东中部栖霞—蓬莱金矿成矿带内，是胶东地区重要的金成矿区。本文根据该地区的基础地质资料、研究程度和地质条件，开展矿产资源预测评价。本次采用的综合信息成矿系列预测是由王世称等^[4,5,6]提出的基于综合信息分析的一种预测方法。该方法突破了传统的数学模型和以网络单元为主的统计预测，以地质体或矿产资源体为单元，从地质信息演化的角度提取地质、物探、化探和遥感等多单元信息，用系统论思维和计算机技术进行信息之间的关联和转换，然后建立综合信息找矿模型，实现成矿预测、矿产统计预测与矿产定位预测有机结合的矿产预测方案。与其他方法相比，该方法能够充分利用相关地质资料，针对性地提取地质信息，同时具有更强的利用计算机进行综合运算的能力，可以开展更为立体的研究，因此，能够更好地指导本区找矿工作。本次工作以栖霞—大柳行地区各类工作成果报告为基础，以数学模型作为分析手段，对各类地质资料进行深入分析，可有效提高预测的准确性并实现矿产资源立体化预测。

1 区域地质背景

研究区大地构造位置处于华北板块（Ⅰ）胶辽隆起区（Ⅱ）胶北隆起区（Ⅲ）胶北断隆（Ⅳ）胶北凸起（Ⅲ_a1³）、臧格庄凹陷（Ⅲ_a1⁴）、烟台凸起（Ⅲ_a1⁵）和栖霞—马连庄凸起（Ⅲ_a1⁶）（V）（图1），位于胶东中部栖霞—蓬莱金矿成矿带内，是胶东重要的金成矿区，成矿地质条件优越。

图1

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图1 研究区大地构造位置图

$Ⅲ_{a 1}^{3}$ -胶北凸起； $Ⅲ_{a 1}^{4}$ -臧格庄凹陷； $Ⅲ_{a 1}^{5}$ -烟台凸起； $Ⅲ_{a 1}^{6}$ -栖霞—马连庄凸起；1.一级单元界线；2.三级单元界线；3.四级单元界线；4.不整合界线；5.地质单元代号；6.隆起区；7.凹陷区；8.研究区范围

Fig.1 Geotectonic location map of the study area

研究区出露地层较少，呈零星状。新太古代老地层呈包体或残留体分布于栖霞TTG岩（奥长花岗岩—英云闪长岩—花岗闪长岩）中。古元古代荆山群、粉子山群、马连庄变基性岩和新太古代片麻岩构成区内变质基底岩系^[4,5,6]。

区内岩浆侵入活动剧烈而频繁。中酸性岩和酸性岩规模较大且分布广泛。其中，中生代燕山晚期侵入岩发育较好，且与金矿关系密切。

岩体分布受近EW、NE和NNE向断裂控制。NNE-NE向断裂是区内重要的导矿和控矿构造，也是马家窑金矿田的主要容矿构造。在NNE-NE向断裂中，金矿床主要分布于断裂成矿带及其次级断裂中，著名的黑岚沟、村里集、庄观、大柳行、初格庄、燕山、大夺沟、虎路线、上宋家、艾山汤、大流口、南张家、遇驾夼、台前、笏山和西陡崖等众多金矿床均产于该断裂系统之内。马家窑和盘子涧金矿则主要产于NW向断裂裂隙中。

2 地质单元的划分

2.1 地质单元划分方法

由于蓬莱—栖霞地区金矿相对密集，金矿成矿条件较好，已取得的科研成果较多，成矿理论相对深入。本次研究通过山东省档案馆和矿产企业收集了该区1/20万区域地质调查、1/5万区域地质调查、1/20万区域地球物理调查、部分区域1/5万综合物探调查、1/20万区域地球化学调查、部分区域1/5万区域地球化学调查和1/20万区域重砂测量等成果资料，预测工作采用地质体单元法。但由于该区物探、化探、遥感和自然重砂工作程度较低，多数是1/20万比例尺精度，因此根据Mars软件圈定预测区相对较困难^[7,8,9]。具体预测区的圈定，主要依据地质、构造、成矿体和围岩资料，结合地球物理、地球化学和遥感特征等情况进行。

2.2 矿田级地质单元划分的原则

根据对金矿床成矿规律、控矿因素和成矿条件的研究，结合地质单元划分^[10,11,12]，进行矿田级地质单元划分。本次工作将断裂带作为矿田级地质单元的定位条件，将具有相同特征的同一断裂带作为一个矿田。在圈定单元边界时，充分顾及构造系统展布的整体空间。将蓬莱—栖霞地区划分为4个矿田级地质单元（图2），分别是大柳行—黑岚沟、村里集、台前—陡崖和马家窑金矿田，各金矿田内又进一步划分出若干个最小预测区。

图2

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图2 蓬莱—栖霞地区金矿矿田级预测区分布

1~27-最小预测区单元序号；1.新太古代；2.古远古代滹沱序列；3.中生代侏罗纪玲珑序列花岗岩；4.中生代燕山晚期郭家岭序列花岗闪长岩；5.中生代燕山晚期伟德山序列花岗岩；6.断层；7.铜矿床；8.铜锌矿床；9.铅锌矿床；10.多金属矿床；11.金矿床；12.砂金矿床；13.最小预测区及编号；14.矿田级预测区；15.研究区范围

Fig.2 Distribution of gold ore field prediction area in the Penglai-Qixia area

受每个预测区所处地质条件，以及地质条件与矿化关系的限制，各个预测区的特征各具特点，这也构成了数学模型建立和外推预测的基础。由图2可知，在蓬莱大柳行—栖霞预测区内金矿预测区的分布具有规律性，各预测区特征鲜明。在空间分布上，金矿预测区具有成带、成行和成群分布的特点；预测区的类型具有鲜明的地域性。

3 地质变量选择与赋值

根据现有基础地质资料，本研究选择的变量包括地层、构造、岩浆岩、重磁特征、化探组合特征、重砂异常和矿化蚀变特征，共7个原始地质变量。

基于蓬莱—栖霞金矿区的地质特征，根据成矿规律和赋存条件，在综合信息研究中，从所获得的上述7种信息中选择出42个地质信息，作为预测初始变量。同时，依据地质体是否发育，在地质单元内是否出现，以及区内重磁化特征的离散程度，变化剧烈程度等表征状态的变量，提取“存在”与“不存在”2种信息，并对变量表进行二态赋值。

4 金矿资源潜力定性预测

本次工作对最小预测单元进行矿产资源定性预测。首先对预测区内的不同单元进行归类，优选出找矿前景良好的预测单元。然后根据变量权值选出对成矿影响大的变量，并选择特征分析法计算变量的权系数，运用模型单元特征分析法进行优化，即找出在所有单元上取值均相同的变量进行删除，选择相应值组成模型单元数据，并进行特征分析。

对蓬莱—栖霞地区进行特征分析后，得到变量的权系数（表1），变量的权系数趋势见图3。由图3可知，蓬莱—栖霞地区变量权系数变化趋势很有层次。其中权系数大于0.02的变量为18个；权系数大于0.01的变量共有27个。为保证充足变量，更好地开展预测，采用0.01阀值选出27个变量。

表1 蓬莱—栖霞地区变量权系数优选

Table 1 Optimization of variable weight coefficients in Penglai-Qixia area

变量序号	原变量序号	变量名称	变量权系数	变量序号	原变量序号	变量名称	变量权系数
1	40	重砂金异常	0.0765	15	13	NE构造（含推断构造）	0.0236
2	39	金矿（化）点	0.0710	16	7	中生代燕山早期郭家岭序列二长花岗岩	0.0231
3	42	重砂黄铁矿异常	0.0670	17	37	金矿中型	0.0229
4	33	化探异常Au（Ag）	0.0636	18	35	化探异常（As、Hg、Bi）	0.0226
5	34	化探异常（Cu、Pb、Zn）	0.0633	19	10	古元古代吕梁期双顶序列二长花岗质片麻岩	0.0185
6	41	重砂异常（Cu、Pb）	0.0605	20	6	中生代燕山早期郭家岭序列花岗闪长岩	0.0172
7	11	新太古代阜平期栖霞序列花岗质片麻岩	0.0578	21	19	正负场分界，鼻状区	0.0158
8	14	NNE向构造（含推断构造）	0.0541	22	20	负场（重力低、缓梯度带）	0.0150
9	28	正负磁场交界（正负均变场）	0.0367	23	36	化探异常（Sn、Mo）	0.0146
10	31	化探异常与金异常不套合	0.0305	24	3	古元古代粉子山群	0.0140
11	38	金矿小型	0.0300	25	9	新元古代玲珑序列二长花岗岩	0.0126
12	22	负场（重力低、鼻状区）	0.0290	26	26	正磁场	0.0117
13	32	化探异常与金异常套合	0.0284	27	18	正负场分界（缓梯度带）	0.0108
14	27	负磁场	0.0267

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图3

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图3 蓬莱—栖霞地区变量权系数分布图

Fig.3 Distribution diagram of variable weight coefficients in Penglai-Qixia area

特征分析法将预测单元与模型单元的各种特征进行类比，用相似程度表示预测单元的成矿有利性，并圈定出有利成矿区，具体见表1。

采用特征分析法对研究区矿产进行定位预测，同时运用Q型聚类分析、数量化理论Ⅳ和对应分析法对结果加以修正。依据最小预测区圈定定位及定边条件，经过专家认证、筛选和修改完善，在蓬莱大柳行—栖霞预测区范围内共圈定出27个最小预测区，例如：后丘山最小预测区北部发育的荆山群禄格庄组，栖霞序列回龙夼单元岩浆岩大面积分布，脉岩主要发育石英闪长玢岩等。区内NW向断裂发育，Ⅱ级近SN向巨山沟断裂从靶区西部通过，Ⅲ级NW向蝎子顶断裂从靶区穿过，次级构造发育，矿点主要分布于NW向次级断裂内。区内分布有1/20万金化探异常1处（As7），1/5万金化探异常2处（As21、As22），并伴有银、铅、锌异常。根据上述方法同样对其他预测区进行预测，各单元的定位预测结果列于表2中。

表2 蓬莱—栖霞地区定位预测综合分析结果

Table 2 Comprehensive analysis results of location prediction in Penglai-Qixia area

模型区	单元序号	单元名称	特征分析结果	Q聚类分析	数量化理论Ⅳ	对应分析	综合预测评价结果
村里集	1	郭家店最小预测区	A	A	B	A	A
	2	后丘山最小预测区	B	B	C	B	B
	8	车里张家最小预测区	B	A	B	B	B
	9	赵家村最小预测区	B	B	A	B	B
大柳行—黑岚沟	3	遇驾夼最小预测区	A	A	B	A	A
	4	宫家庄最小预测区	C	C	D	C	C
	5	西石硼最小预测区	A	B	B	B	B
	6	大柳行最小预测区	A	A	A	A	A
	7	陈家沟最小预测区	C	B	C	C	C
	10	前山顶—于家沟最小预测区	B	A	B	A	A
	12	黑岚沟—虎路线最小预测区	A	A	A	A	A
	13	肖古家最小预测区	C	C	D	C	C
台前—陡崖	14	艾山汤—上艾中最小预测区	B	C	C	B	B
	17	台前—陡崖最小预测区	A	A	A	A	A
	18	郭落庄最小预测区	C	D	D	D	D
	19	高家最小预测区	B	B	C	C	B
	23	孙疃最小预测区	B	D	B	C	D
马家窑	20	后夼最小预测区	B	B	C	C	B
	21	留家沟最小预测区	A	B	C	B	A
	22	马家窑最小预测区	A	A	B	A	A
	24	刘家河最小预测区	B	B	C	C	B
	25	十甲最小预测区	C	D	D	D	B
	26	林家庄最小预测区	C	C	B	C	B
未划归矿田	11	西林最小预测区	B	B	B	A	B
	15	吕家庄最小预测区	B	B	D	B	B
	16	庙后最小预测区	C	B	C	B	C
	27	唐家泊最小预测区	B	B	C	B	C

注：A级表示成矿条件优越，矿床密布，地物化信息充分，找矿价值巨大；B级表示成矿条件良好，矿床较多，地物化信息相对充分，找矿价值良好；C级表示成矿条件一般，矿床较少，地物化信息一般，找矿前景不明确；D级表示所处位置成矿条件较未划归矿田差，地物化信息较少，成矿潜力不好

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根据预测结果对区域内成矿可能级别进行分类。共划分出A级区（成矿条件优越）8处，B级区（成矿条件良好）12处，C级区（成矿条件一般）5处，D级区（成矿条件较差）2处。

5 金矿资源量预测

以成矿系列理论为指导，采用地质体体积法进行预测资源量估算。首先确定矿床三维分布空间，确定单位体积矿产含量；然后按照中国地质调查局关于预测资源量估算划分方案，将预测资源划分为334-1、334-2和334-3共3种类别。

5.1 典型矿床资源量

为了使预测结果更加切合实际，更符合本区的地质矿产特征，在每个矿田级预测区内选择一个典型的矿床作为金矿预测模型。黑岚沟、笏山、村里集和马家窑金矿床典型矿床查明资源量、预测资源量和总资源量见表3。在大柳行—黑岚沟、台前—陡崖、村里集和马家窑金矿田中，选择黑岚沟、笏山、村里集和马家窑金矿作为金矿预测模型，利用典型矿床代表某区域进行建模，并开展该区域的资源量预测^[13,14,15]。模型区金矿资源量预测结果见表4。

表3 典型矿床的预测资源总量

Table 3 Total resources forecasted by typical deposits

典型金矿床名称	查明资源量/kg	预测总面积/m²	预测总深度/m	含矿系数/（kg·m^-3）	预测资源量/kg	矿床资源总量合计/kg
黑岚沟	40 982	44 038 800	2 000	0.000055830	327 825	368 807
笏山	18 784	23 726 700	2 000	0.000016341	51 696	70 480
村里集	2 108	24 278 802	800	0.000001302	2 529	4 637
马家窑	10 062	4 796 100	1 000	0.000062941	22 137	32 199

注：含矿系数=总资源量/（总面积×总延深）；总延深=资源量估算最大深度

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表4 模型区预测金矿资源量估算参数及结果

Table 4 Estimation parameters and results for prediction gold resources in model area

模型区名称	模型区面积/m²	延深/m	体积含矿率/（kg·m^-3）	体积含矿率修正系数	模型区资源总量/kg
村里集预测区	16 000 000	1 000	0.000001302	0.1	9 273
大柳行—黑岚沟预测区	28 000 000	1 000	0.000055830	0.1	156 324
台前—陡崖预测区	26 000 000	1 000	0.000016341	0.1	12 876
马家窑预测区	7 500 000	1 000	0.000062941	0.1	7 724

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黑岚沟、笏山、村里集和马家窑4个金矿床属于密集脉群类矿床类型。首先根据典型矿床探明的资源储量情况及控制深度确定含矿地质体的体积，估算典型矿床已知脉群带中的体积含矿率，并建立体积资源量模型；然后根据典型矿床体积含矿率和体积资源量模型估算典型矿床深部及外围预测脉群的预测资源量；对模型区密集脉群类矿体长度、宽度、产状和延深进行估计，结合相关矿区探明资源量及预测资源量求得模型区含矿系数；根据模型区与靶区的相似性对含矿系数进行修正，从而预测出本区资源量，最后对预测资源量进行可信度评估。

5.2 找矿靶区资源量估算

本次找矿靶区内预测资源量估算方法选用含矿地质体体积法^[16,17]。类似地质建造地区有相似的资源预测量，本次针对构造的复杂性、活动性和切割深度等特征，采用单脉或群脉进行单元划分并预测资源量。

找矿靶区预测资源量估算公式如下：

Z_靶=S_靶×H_靶×Ks×K×α （1）

式中：Z_靶为找矿靶区预测资源量（kg）；S_靶为找矿靶区面积（m²）；H_靶为找矿靶区延深[指找矿靶区含矿地质体延深(m）]；Ks为含矿地质体面积参数(无量纲)；K为模型区含矿地质体含矿系数（kg·m^-3）；α为相似系数(无量纲)。

研究区共圈定出27个找矿靶区^{[18,19,20,21]}，共预测（334？）金金属量2 810 380 kg，包括已查明的金资源储量396 321 kg和未查明的预测（334？）金金属量2 414 059 kg。其中村里集矿田级预测区预测（334？）金金属量9 037 kg，已查明的金资源储量7 682 kg，未查明的预测（334？）金金属量1 354 kg；大柳行—黑岚沟矿田级预测区预测（334？）金金属量1 570 189 kg，已查明的金资源储量303 409 kg，未查明的预测（334？）金金属量1 266 780 kg；台前—陡崖矿田级预测区预测（334？）金金属量215 865 kg，已查明的金资源储量35 343 kg，未查明预测（334？）金金属量180 521 kg;马家窑矿田级预测区预测（334？）金金属量851 209 kg，已查明的金资源储量43 287 kg，未查明预测（334？）金金属量807 922 kg;未归矿田级的预测区预测（334？）金金属量164 082 kg，已查明的金资源储量6 600 kg，未查明的预测（334？）金金属量157 482 kg。各找矿靶区资源量预测估算结果见图4~图7。

图4

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图4 村里集预测区金矿资源量估算图

1.断层；2.铅锌矿床；3.金矿床；4.最小预测区及编号；5.矿田级预测区

Fig.4 Estimation map of gold mine resources in the Cunliji prediction area

图5

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图5 大柳行—黑岚沟预测区金矿资源量估算图

1.断层；2.铜矿床；3.铜锌矿床；4.铅锌矿床；5.金矿床；6.砂金矿床；7.最小预测区及编号；8.矿田级预测区

Fig.5 Estimation map of gold mine resources in the Daliuxing-Heilangou prediction area

图6

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图6 台前—陡崖预测区金矿资源量估算图

1.断层；2.金矿床； 3.最小预测区及编号；4.矿田级预测区

Fig.6 Estimation map of gold mine resources in the Taiqian-Douya prediction area

图7

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图7 马家窑预测区金矿资源量估算图

1.断层；2.铜矿床；3.铅锌矿床；4.多金属矿床；5.金矿床；6.砂金矿床；7.最小预测区及编号；8.矿田级预测区

Fig.7 Estimation map of gold mine resources in the Majiayao prediction area

6 结论

（1）通过对大量地质资料进行深入分析，结合典型矿床研究，总结了蓬莱大柳行—栖霞地区金矿床的形成机理、成矿规律、控矿条件和找矿标志，综合地质、地球物理和地球化学等信息，指导该地区的成矿预测以及已知矿床的深、边部成矿预测。

根据蓬莱大柳行—栖霞地区成矿要素，结合区域成矿规律、控矿因素、成矿地质条件和矿床成因类型，划分了地质预测要素，并建立了预测模式，进而对找矿靶区资源潜力进行了精确预测。

（2）利用特征分析法、地质综合信息法和已知钻孔资料有限外推法分别对研究区金矿资源量进行了定性预测、定量预测和外推估算^[22]。将研究区划分为4个矿田级金矿成矿预测区和27个最小预测单元，采用特征分析法进行定性预测，共划分A级区8处、B级区12处、C级区5处和D级区2处。采用地质体体积法进行资源量预测，在研究区共圈定出27个找矿靶区，预测（334？）金金属量共2 810 380 kg，其中包括已查明的金资源储量3 106 321 kg和未查明的预测（334？）金金属量24 140 510 kg。

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[1]

王世称，刘玉强，伊丕厚，等.

山东省金矿床及金矿床密集区综合信息成矿预测

[M].北京：地质出版社，2003.