趙玉巖， 李 兵， 郝立波， 陸繼龍， 趙 禹， 孫立吉, 王曉麗

(1.吉林大學(xué) a.地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,b.吉林大學(xué) 學(xué)報編輯部，長春 130026； 2.中國地質(zhì)調(diào)查局 西安地質(zhì)調(diào)查中心，西安 710054； 3.湖南省國土資源信息中心，長沙 410007)

0 引言

隨著地質(zhì)工作程度不斷提高，露頭礦(淺表礦)發(fā)現(xiàn)的可能性越來越低，隱伏礦(掩埋礦)已成為找礦工作的重點。多年以來，作為找礦重要技術(shù)手段，化探方法已為我國找礦事業(yè)提供了大量線索。一直以來，化探異常高、大、全的區(qū)域常被選為靶區(qū)進(jìn)行詳查研究，這類異常一般與露頭礦(或淺表礦)有關(guān)，其評價方法已非常成熟。關(guān)于隱伏礦找礦問題，化探學(xué)者普遍認(rèn)識到[1-5]，對于覆蓋層中沒有任何異常顯示的真隱伏礦床，目前尚無有效的方法。但是對于若隱若現(xiàn)或半隱半現(xiàn)的假隱伏礦，由于礦床原生暈的較少風(fēng)化，這些礦床的上覆土壤中可能存在個別元素的低弱地球化學(xué)異常。而在復(fù)雜地質(zhì)情況下，這些低弱異常容易被巖性之間的元素含量差異掩蓋。在巖性復(fù)雜地區(qū)，統(tǒng)一化探背景上限的傳統(tǒng)方法會導(dǎo)致低弱異常被掩蓋，又或?qū)е赂弑尘皡^(qū)被錯劃為異常，從而對進(jìn)一步工作產(chǎn)生困擾。為了解決這一問題，不同的解決方案曾先后被提出，歸納起來主要有3種思路：①從數(shù)學(xué)角度出發(fā)的基于連續(xù)背景的襯值濾波法[6]、趨勢面法[7]、子區(qū)中位數(shù)濾波[8]等；②從地質(zhì)情況出發(fā)的基于不連續(xù)背景的分類處理思路的分區(qū)背景校正[9]、分區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化[10]、快速聚類分區(qū)[11]等；③以及從地質(zhì)理論的數(shù)學(xué)分析出發(fā)的基于廣義自相似理論的分形方法[12-14]等。已有的實踐證明了上述諸方法都能在一定程度上實現(xiàn)復(fù)雜巖性區(qū)背景異常的劃分，各有優(yōu)勢。筆者認(rèn)為區(qū)域地球化學(xué)背景在不同地質(zhì)體之間應(yīng)是突變的，在一個地質(zhì)體內(nèi)部應(yīng)是漸變的。基于這一假設(shè)和已有的研究，以地質(zhì)多背景為前提，以簡化計算、突出低緩異常為主要目的，設(shè)計了一種新的化探評價參數(shù)—多背景變差襯度，用于識別復(fù)雜巖性區(qū)化探異常。

1 基本原理

化探數(shù)據(jù)處理時要消除隨機(jī)誤差，突出結(jié)構(gòu)異常。在巖性復(fù)雜地區(qū)，為突出低弱異常，更要強(qiáng)化對隨機(jī)誤差的壓制。通過建立相鄰點間的聯(lián)系壓制隨機(jī)性噪聲，揭示數(shù)據(jù)隱含信息是一個可行的解決方案。襯度是化探常用異常標(biāo)志值，通過衍變，可以將單點數(shù)據(jù)與其相鄰數(shù)據(jù)均值進(jìn)行求差值計算，然后以所在地質(zhì)單元的背景值為基礎(chǔ)計算出變差襯度值(關(guān)鍵是各地質(zhì)單元分別計算背景值)，再繪制全區(qū)的變差襯度值等值線圖，以突出異常。

多背景的上限值有很多種求法，其中一種簡捷求法是利用化探數(shù)據(jù)的造巖元素特征，對研究區(qū)進(jìn)行單元劃分，分別在每個單元內(nèi)根據(jù)元素的分布型式求其背景值。筆者建議采用快速聚類分區(qū)方法進(jìn)行單元劃分，即利用化探數(shù)據(jù)中的造巖元素SiO2、K2O、Na2O、CaO、MgO、Al2O3、Fe2O3含量及結(jié)構(gòu)關(guān)系，對樣品分類間接實現(xiàn)地質(zhì)體類型劃分。方法的特點在于不需要借助地質(zhì)圖件，簡便快捷，僅利用現(xiàn)有多元統(tǒng)計分析軟件(如SPSS)中的模塊就可實現(xiàn)化學(xué)成分相似樣品的聚類。具體方法步驟可參考文獻(xiàn)[11]。

2 算法公式

根據(jù)上述思想構(gòu)建的多背景變差襯度計算公式為：

(1)

3 實例分析

我們以1∶200 000郴縣幅化探數(shù)據(jù)為例進(jìn)行方法實驗，區(qū)域地質(zhì)背景參考文獻(xiàn)[11]。1∶200 000郴縣幅化探數(shù)據(jù)共有采樣點1 860個，分析元素(氧化物)39種，數(shù)據(jù)完整，分析質(zhì)量高，區(qū)內(nèi)鎢錫礦點分布較多，適合作為典型研究區(qū)。以元素W、Sn為例進(jìn)行方法試驗。

采用常見造巖元素SiO2、K2O、Na2O、CaO、MgO、Al2O3、Fe2O3為指標(biāo)，在SPSS中用K-means快速聚類方法對研究區(qū)樣品進(jìn)行分區(qū)處理，得到其地球化學(xué)分類圖。將研究區(qū)已知的地質(zhì)簡圖(圖1)和地球化學(xué)分類圖(圖2)進(jìn)行對比分析，發(fā)現(xiàn)分類結(jié)果與地質(zhì)體單元大類分布位置吻合良好，其中：震旦系、寒武系、白堊系與第1類樣品位置相對應(yīng)；石炭系、部分侏羅系與第2類樣品位置相對應(yīng)；泥盆系與第3類樣品位置相對應(yīng)；花崗巖與第4類樣品位置相對應(yīng)；二疊系、部分石炭系與第5類樣品位置相對應(yīng)。因此，分類結(jié)果可用于下一步計算。

圖1 研究區(qū)地質(zhì)簡圖Fig.1 Geological map of the study area

圖2 地球化學(xué)分類圖Fig.2 Geochemical classification map

在各類樣品組內(nèi)分別采用3S檢驗循環(huán)剔除異常值后繪制原始數(shù)據(jù)(或自然對數(shù))頻率分布圖的方法，對W、Sn元素含量進(jìn)行分布型式檢驗(圖3)，然后分別根據(jù)分布型式選擇背景上限公式，求解兩元素在各樣品類中的背景上限(表1)。再根據(jù)上述變差襯度計算公式，求解各點的變差襯度值。在求變差襯度值時，由于分區(qū)后的各類分布形態(tài)并不標(biāo)準(zhǔn)，一些邊緣位置點不能滿足每個點周圍8個相鄰點的要求，這些樣品可以選擇幾個相鄰的同類樣品參與計算，計算結(jié)果可用于參考分析。以上計算在MATLAB中實現(xiàn)。

圖3 研究區(qū)W、Sn概率分布型式Fig.3 Distribution pattern of W, Sn

方法結(jié)果單一背景多背景第1類第2類第3類第4類第5類樣品數(shù)量1860581188596344151W分布型式對數(shù)正態(tài)對數(shù)正態(tài)對數(shù)正態(tài)對數(shù)正態(tài)對數(shù)正態(tài)對數(shù)正態(tài)Sn分布型式正態(tài)正態(tài)對數(shù)正態(tài)正態(tài)正態(tài)對數(shù)正態(tài)W背景上限(k=2)16．467．077．5110．8741．6315．12Sn背景上限(k=2)5．524．4015．765．4538．9216．93W背景上限(k=10)61．87-----Sn背景上限(k=20)25．89-----

基于表1中W和Sn的單一背景上限值，分別繪制傳統(tǒng)W和Sn元素化探異常區(qū)圖，并將已知鎢和錫礦床位置標(biāo)注在圖上(圖4、圖5)。對比圖中異常區(qū)與已知礦床位置：在圖4和圖5中，雖然所有已知礦點都在異常區(qū)內(nèi)，但是W和Sn的異常面積都較大，W異常面積約占全區(qū)面積的1/5，Sn異常面積約占全區(qū)面積的1/3。直接在這樣的異常區(qū)內(nèi)布置進(jìn)一步的勘查工作將是盲目的，會造成人工和經(jīng)濟(jì)的極大浪費。并且，圖5右側(cè)的元素異常明顯受到巖性控制，難以準(zhǔn)確判斷在該區(qū)內(nèi)是否有礦致異常的存在。

圖4 W傳統(tǒng)化探異常區(qū)(k=2)Fig.4 Geochemical traditional anomaly map of W (k=2) and the location of tungsten deposit

圖5 n傳統(tǒng)化探異常區(qū)(k=2)Fig.5 Geochemical traditional anomaly map of Sn (k=2) and the location of tin deposit

圖6 W傳統(tǒng)化探異常(k=10)Fig.6 Geochemical traditional anomaly map of W (k=10) and the location of tungsten deposit

圖7 Sn傳統(tǒng)化探異常(k=20)Fig.7 Geochemical traditional anomaly map of Sn (k=20) and the location of tin deposit

按照傳統(tǒng)背景上限計算方法，如果要縮小異常區(qū)面積，需要通過增大k值實現(xiàn)。在極限情況下，當(dāng)取k=10時，繪制的W異常區(qū)圖(圖6)，既能涵蓋已知鎢礦床，又使得異常區(qū)面積縮到最??；取k=20繪制Sn異常區(qū)圖(圖7)，也能將幾乎所有錫礦床都在涵蓋在Sn元素異常區(qū)內(nèi)。但即使已經(jīng)取了如此大的k值(10或20)，圖7右側(cè)和底部仍存在較大面積的異常，這些異常在巖性影響基礎(chǔ)上是否疊加了成礦異常，無法給出明確答案。另外，當(dāng)k取值如此大時，區(qū)內(nèi)低緩或微弱的異常都消失了，不利于進(jìn)一步找礦工作安排。

圖8 W多背景變差襯度異常區(qū)(A0=2)Fig.8 Geochemical contrast anomaly map of variation coefficient of W(A0=2) and the location of tungsten deposit

圖9 Sn多背景變差襯度異常區(qū)(A0=2)Fig.9 Geochemical contrast anomaly map of variation coefficient of Sn(A0=2) and the location of tin deposit

圖8和圖9是利用本文提出的新方法繪制的W和Sn多背景變差襯度異常區(qū)圖(A值大于2視為異常)，同樣也將已知鎢和錫礦床位置標(biāo)注在圖上。圖8、圖9中，異常區(qū)位置非常集中，直接指示了礦床位置，其對應(yīng)關(guān)系非常明顯。尤其在Sn多背景變差襯度異常區(qū)中，圖9右側(cè)區(qū)域巖性的控制被徹底消除。無論是在原來的異常受巖性控制區(qū)域還是在其他區(qū)域都有新的異常被發(fā)現(xiàn)。

圖8、圖9中的點A附近均有異常，存在已知的錫礦床；圖8、圖9中的點B和點C附近均有異常，存在已知的鎢礦床。由于W、Sn的伴生關(guān)系，相互印證，說明圖8、圖9的這3個異常位置是準(zhǔn)確的。圖8、圖9中點D附近均有異常，尚無已知礦床標(biāo)注；而該區(qū)域在傳統(tǒng)方法劃分的異常中顯示不明顯而容易被忽視。結(jié)合地質(zhì)情況分析，該異常區(qū)位于花崗巖體和地層交界附近，應(yīng)當(dāng)引起重視，可能有找礦的希望。圖8中點E附近有鎢異常，無已知礦床標(biāo)注，圖9中點F附近有錫異常，也無已知礦床標(biāo)注，這兩個異常區(qū)在傳統(tǒng)異常圖中是微弱異常，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理，被本文方法突出出來，也是值得進(jìn)一步開展工作的位置。

從對比結(jié)果可以看出，筆者提出的多背景變差襯度法，相對于傳統(tǒng)化探異常劃分方法具有如下明顯優(yōu)勢：

1)能完全消除巖性對異常區(qū)劃分造成的影響。通過采用多背景的處理方法，使得受地質(zhì)背景影響嚴(yán)重的元素(如Sn)評價時消除地質(zhì)背景中的元素含量影響，突出顯示元素礦致異常位置。

2)極大縮小異常區(qū)域面積?？s小異常面積意味著很多非礦異常區(qū)域被去除，與成礦有關(guān)的異常位置被明確顯示出來，更加能夠節(jié)約工作成本，突出工作重點，提高工作效率。

3)突出低緩或微弱異常。通過采用變差襯度的方法，使得在一類統(tǒng)計單元內(nèi)部，其相對背景是一種曲面趨勢，進(jìn)一步實現(xiàn)了發(fā)現(xiàn)較弱異常的目的，進(jìn)一步提高了發(fā)現(xiàn)新礦床的可能。與其他方法相比，變差襯度法的異常取值更加符合地質(zhì)事實，從而保證了其計算結(jié)果的可信度。

4 結(jié)語

筆者提出了一種新的化探背景異常劃分方法—多背景變差襯度法。數(shù)據(jù)處理的思路充分考慮異常產(chǎn)生的地質(zhì)原因，符合地質(zhì)理論。在計算機(jī)軟件輔助下，樣品分類、區(qū)域搜索和變差襯度計算等都容易實現(xiàn)。與傳統(tǒng)地球化學(xué)異常確定方法相比，新方法有消除巖性影響，縮小異常面積，突出低弱異常的優(yōu)勢，且成圖圖面簡潔，異常明顯，為進(jìn)一步找礦勘查工作提供借鑒。

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