3DMine三维成矿模型建立与成矿预测研究

2021-12-11 06:20四川省地质矿产勘查开发局化探队岳李军陶池彬
内江科技 2021年11期
关键词:块体信息量品位

◇四川省地质矿产勘查开发局化探队 徐 波 岳李军 陶池彬

通过将矿山已有资料,包括纸质和MapGIS二维资料在3DMine矿业软件中的数字化,建立矿山数据库,利用数据库建立矿体三维地质模型、品位模型,估算矿体资源储量,并对矿体做进一步预测。工作中使用3DMine建立模型,配合矿床预测信息量法寻找找矿标志,预测矿体可能出现的有利地段,再在3DMine软件中将预测矿体模拟出来,以供下一步工作需要。3DMine软件对矿体的模型建立和品位模型建立都直观的反映了矿体形态和品位分布,而资源储量估算与传统方法不同有较大差异,但估算结果相差不到10%;通过信息量法在矿区周边一定范围内基本确定了北西侧和南东侧,以及矿体构造复杂、转折处是找矿的有利地段。

三维软件的起步大概在20世纪70年代,当时主要以国际上的应用为主,我国还处于停滞阶段,仅为某些功能的简单单独应用—测量、图形、可视化、地质数据统计等,没有相对完整的矿山管理系统,使得矿区发展困难重重[1-2]。而随着矿业的发展和计算机技术的发展,三维化技术的应用越来越广泛,同时也标志着一个国家采矿工业的现代化水平[2]。

三维软件主要是为建立数字矿山服务,围绕如何提高矿山勘探效率、生产效率和管理效率、提高矿山开采的技术水平,三维建模不仅仅是满足成图,更重要的是通过模型的建立和模拟,能对矿体的空间分布有更加清晰的认识,实现勘查成果的最大化[2-6]。

通过DPIS信息量法对区域内找矿标志进行筛选,并确定各单元找矿信息量,预测矿体位置[7-11],并利用3DMine软件模拟。

本文通过对平武银厂金矿已有资料的分析,建立了矿体的初步模型和下一步要进行勘查工作的矿体,并对已有矿体模型估算了资源量。

1 地质背景

矿区位于青藏高原东缘向四川盆地西北部边缘过渡地带,矿体位于三叠系中统杂谷脑组下段(T2z1)底部,与波茨沟组(T1b)的接触破碎带上,受层间破碎带控制,与断层关系密切;近地表矿段层序正常,可见较明显的碎裂岩化、硅化、炭化,方解石与石英共生脉节理、裂隙发育;地下深处则发生倒转,矿体伏于波茨沟组(T1b)之下。

由于矿区构造复杂,矿体形态多变,在矿体中部发生转折,东侧矿体走向长约715 m,赋存标高+2616~+1849 m,倾向延深大于750 m,矿体总体倾向0°,倾角浅部50°~65°,深部60°~85°,平均厚度6.92 m,平均品位4.85 ppm;西侧矿体走向长约650 m,赋存标高+2702~+1823 m,倾向延深大于853 m,矿体总体倾向35°,倾角浅部30°~50°,深部50°~85°, 库平均厚度5.78 m,平均品位4.75 ppm。

2 矿体模型建立与应用

2.1 建模流程

具体的建模方案可概括为“平面+剖面”,即利用收集到的地质图、地质剖面图和探槽、钻孔、坑探等编录数据,形成基础地质资料,并编入数据库,再依托3DMine矿业软件三维建模技术构建矿体三维模型[3-6],见图1。

图1 建模流程图

(1)资料准备。资料收集包括已有资料和现有资料的收集和整理,并对能够数字化的资料进行数字化,包括钻孔编录、探槽编录、巷道编录等,对于用MapGIS软件所做的资料,转换为明码格式,以便导入3DMine时拥有更好的兼容性。

导入3DMine的剖面图采用交换Y-Z坐标,平移坐标的方式,使二维状态的剖面转换为三维状态的剖面,以便后期矿体、构造的建模。

(2)数据库建立。地质数据库是一种有效的数据管理工具,能对数据进行方便的检索和管理,利用3DMine创建数据,首先需要根据地质资料分别建立定位表、测斜表、岩性表和化验分析表。其中定位表和测斜表决定了钻孔在三维空间中的位置和轨迹,而岩性表和化验分析表则用于后期建模和资源储量估算。

对于很多矿山,地质工作是一个持续性、日积月累的过程,但随着勘查时间和数据的增加,对于一些十几年或者几十年的老矿山,可能造成以往资料的遗失,这样将不能对矿体有全面的认识[2],因此,早日收集整理资料,并建立数据库是很有必要的。

(3)地表DTM模型建立。表面模型用来描述地形,同时可以叠加卫星图片使地表模型更加形象,地表模型可以利用已有MapGIS平面图对等高线赋高程值后建模,建模前需要将MapGIS图件转为1:1000比例尺的地形图。建立完毕的模型见图2。

图2 地表模型

(4)矿体模型建立。矿体模型则采用实体模型建立,将三维化的剖面上表示矿体的封闭形态用三角网相互连接形成矿体模型;其区别在于DTM模型只是一个面模型,而实体模型是体模型,可以用于体积计算、品位估算、资源储量估算。建立完毕的模型见图3,其中白色区域为采空区,红色区域代表探明资源量,黄色区域代表控制资源量,绿色区域代表推断资源量。

图3 矿体模型

2.2 模型应用

以往通过MapGIS的多张剖面图进行矿体的连接,需要通过工作人员对矿区内地层及构造有比较熟悉的认知,才能在头脑里建立矿体的模型,但三维模型建立后,矿体形态一目了然,还能发现深部控矿工程少的矿体存在不合理的情况,在初期就能适当修正,确保后续工程设计不会出现太大偏差。同时,在模型基础上可建立品位模型和进行资源储量估算。

品位模型是在矿体模型建立的基础上进行的,原理是建立一个能包含整个矿体的块体模型(图4),块体由很多区域将矿体分割,一般采用勘查网度的1/4到1/8确定块体分割大小,对于矿体边缘不规则的地方,采用次一级的大小分割矿体,即1/8到1/16。

图4 包含整个矿体的块体

在经过矿体的约束后,与矿体有交集的块体被保留(图5),然后采用地质统计方法建立搜索椭球体,搜索椭球体决定了各工程样品对块体的影响范围,再利用克里格赋值法(或其他方法)对块体赋值,其中椭球体的建立和克里格赋值需要进行多次尝试,找出比较合理的椭球体和赋值参数,才能使得每个块体都有合理的品位和体重数据。

图5 与矿体有交集的块体(局部)

在块体经过赋值后,进一步制作矿体品位分布图(图6),能较直观的反映高低品位的分布情况,推断矿体成矿物质来源趋势和富集部位,从图中可见矿体中成矿物质来源有从右下向左上以及从左下向右上流动的趋势,在矿体下部交汇,而此处为构造复杂地带和矿体转折地带,品位也最高。

图6 品位分布图

在块体有了品位和体重数据后,通过软件可以直接估算矿体的资源储量,该软件估算的资源储量与用传统方法估算的资源储量相比,差距不到10%。

3 成矿预测

有关地下隐伏矿体预测的方法很多,有通过经验性预测和通过各种数学模型预测,主要的方法有:信息量计算法、特征分析、模糊数学、辨别分析等[7-8],本文采用信息量计算法来对矿区进行矿体预测。

3.1 信息量法原理

该方法是一种非参数单变量统计分析方法,原理为将研究区分成大小相同的若干单元,然后对所选地质标志进行统计,研究各地质标志在单元中对找矿的指导作用[8-10]。

使用该方法主要有六个步骤:①划分单元;②确定地质标志和划分标志状态;③计算找矿信息量;④确定有利找矿标志;⑤统计各单元的信息总和,然后选择临界值;⑥预测矿体。

3.2 划分单元

将整个研究区划分为形状大小都相同的若干单元,其中包括含矿区和无矿区,有矿区作为控制区,无矿区作为预测区。由于矿区范围不大,采用0.25 km×0.25 km作为单元划分[11],共计60个,其中含矿单元16个。

3.3 确定地质标志和划分标志状态

通过矿区以往地质资料确定了34个地质找矿标志作为统计分析的变量,见表1,各个变量将转化为0和1两种形态,若单元包含某种标志,则为1,否则为0。

表1 研究区所选地质标志

3.4 计算找矿信息量

对于标志A,其找矿信息量IAj→B为:

其中IAj→B为标志A指示有B矿的信息量,Nj为研究区内具有标志A的含矿单元数,N为所有含矿单元数,Sj为 研究区内具有标志A的单元数,S为研究区内单元数。若IAj→B为 正数,则说明标志A在含矿单元中出现的概率大于研究区内的概率,可以提供找矿信息,否则不提供找矿信息,计算结果见表2。

表2 信息量计算结果

3.5 确定有利找矿标志、选择临界值

经过计算得到各个标志提供的信息量,但不一定每个都是重要的信息,先按照信息量大小排序,再计算有用信息的临界值ΔI+,选取有利标志[8]。

式中:K为给定有用信息量水平,一般取0.75;Ij为各正信息量,ΔI+为选取有利找矿标志界限,经计算为5.756,最终确定有利选矿标志见表3。

表3 选矿有利标志

3.6 统计各单元信息总和

在60个单元中分别计算每个单元中所有信息量的和,并根据结果做出等值线图(图7)。

图7 信息量等值线图

3.7 成矿预测

从等值线图可见已探明矿体基本位于有矿已知区内,且构造复杂、矿体转折处信息量值最高,因此也可知该矿是以构造控制为主的矿床;对于有找矿潜力的区域,特别是矿体西北以及南东,由于目前工程量少,对地下深处控制力度不够,可加大探矿力度,而对于矿体构造复杂、转折部位,可加深勘探深度,继续向下探矿,找到矿体的可能性较大。

为了下一步工作能提供较直观、准确的工程布置,用3Dmine对深部矿体进行了模拟(图8),在该区域进行找矿工作,预计有较好的效果。

图8 预测矿体(绿色部分)

4 结论

采用3DMine矿业软件对矿区进行了数字化,并做了三维矿体模型建立,使得矿体具有直观可视化效果,达到以往在二维模式下不能达到的目的。

建立矿山数据库并对矿体进行了品位模型的建立和资源储量的估算,虽然和传统方法存在差异,但估算结果差距不足10%,既可作为最终的估算结果,也可作为对传统估算方法准确度的校验。

采用信息量法对矿区及周边范围进行了找矿预测,在区域内北西侧和南东侧,以及矿体构造复杂、矿体转折处存在矿体的可能性较大。

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