Micromine软件在黑龙江争光金矿Ⅰ号矿带勘查中的应用

陆 海，孙喜新

（辽宁省冶金地质勘查局四〇二队，辽宁 鞍山 114000）

0 引言

随着计算机技术、地质三维建模技术和空间信息技术的发展，隐伏矿三维可视化经过多年的发展已日趋成熟，逐渐成为地学领域的热点，应用 Micromine，MineSight，Surpac，Map Engine和 Map GIS等软件建立的空间数据库系统在矿业上得到的推广和应用［1］。

Micromine强大的数据库系统，可以将矿山各种相关信息快速、全面、精确采集、存储、处理、分析和表达，快速将数字信息转化为可视的图形图像信息，构成信息图谱，给出工作区内任意空间位置的资源信息，这不但为地质人员应用高新技术降低了门坎，而且极大地提高了研究精度和效率，丰富了成果的表现形式和服务形式［2］。Micromine软件针对复杂地质体及矿体的圈定有着不可比拟的优势。

本文将以黑龙江争光金矿为例，在简述三维矿产资源评价软件Micromine 12.5版工作原理及流程基础上，采用距离反比加权法对该矿床进行了资源量估算，并对估算结果用地质断块法估算及三角网多边形估算法进行验证。

1 地质概况

1.1 矿区地质概况

争光金矿区位于黑龙江省黑河市西部多宝山铜矿东南约8km处。地处大兴安岭地槽褶皱系罕达气优地槽褶皱带罕达气褶断束的中西部，三矿沟—多宝山—铜山—争光NW向铜金多金属成矿带南东部位［3］。

区内出露地层以古生界奥陶系、志留系、泥盆系为主，此外零星出露石炭系和下白垩统。铜、钼、铅、锌、金矿化大多赋存于中奥陶统多宝山组层位中。

区内侵入岩有奥陶纪花岗闪长岩、石炭纪辉长岩、花岗闪长岩、花岗闪长斑岩，二叠纪斜长花岗岩、更长花岗岩，侏罗纪花岗闪长岩、石英闪长岩、闪长岩、闪长玢岩、斜长花岗斑岩。其中，多宝山、铜山铜矿床与奥陶纪花岗闪长岩、花岗闪长斑岩关系密切；争光岩金矿床则与侏罗纪闪长岩、闪长玢岩关系极为密切。

图1 黑龙江争光金矿区域地质简图Fig.1 Sketch of regional geology of Zhengguang gold deposit

区内构造以加里东期形成的NW向和NE向构造组成了区内的基本构造格架，后期发生的继承性活动，形成由NNE－NE向、NWW－NW向、少量EW向和SN向构造所组成的构造格局。多宝山花岗岩、花岗闪长岩、花岗闪长斑岩岩体，跃进和鸡冠山花岗闪长岩、石英闪长岩岩体，争光闪长岩岩体则多沿NW向和NE向断裂交汇处侵入（图1）。

1.2 矿床地质特征

争光金矿矿床分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四个矿带，其中Ⅱ号矿带共圈出金矿体138条，Ⅰ号矿带共圈出金矿体77条，Ⅲ、Ⅳ 两个矿带未做详细的勘查工作。控制矿带分布的构造裂隙系统，主要是侵入接触构造系统和垂直于NW向复背斜轴部的NE向横张裂隙系统以及它们的交叉复合部位。分布在内接触带的主矿体和与其平行的小矿体群，严格受接触带和不规则地层悬垂体（实际也是接触带）及其所产生的裂隙系统控制。矿体倾向为NWW向、NW向和SW向；NWW向倾斜者倾角小于35°，向其他方向倾斜者倾角在50°左右变化。分布在外接触带地层中的呈NE向分布的小矿体群，矿体沿走向长度较短，规模较小，明显受倒转向斜核部倒转翼的横张裂隙系统控制。受横张裂隙系统控制的矿体倾向为NW 向，倾角60°～85°。

矿体主要分布在中奥陶统多宝山组一段、二段和铜山组三段安山岩、安山质凝灰岩构造破碎带内。矿体围岩热液蚀变主要为青磐岩化和黄铁绢英岩化，其中黄铁绢英岩化为近矿围岩蚀变，基本分布于矿体内和两侧中。青磐岩化往往远离矿体，呈大面积分布。地表的黄铁矿均氧化成褐铁矿。

矿体形态多为脉状和透镜状，有分支复合、尖灭再现、膨胀收缩特征，受张性裂隙单矿体长度介于28～652m之间，延深5～524m，真厚度0.13～25.71m，平均品位w（Au）＝3.2×10－6。

矿石主要分为氧化矿和原生矿，氧化矿石结构主要是原生矿石的残留结构。主要是通过黄铁矿的变化表现出来的，主要有残余结构 、假象结构、环带状结构和土状结构等，有时见包含结构。氧化矿石的构造主要是由褐铁矿和一定数量黏土矿物所构成的土状构造。在矿石碎块表面或风化节理裂隙中充填有薄壳状的褐铁矿、钙华，有时有孔雀石和铜蓝等组成的脉状构造、皮壳状构造或薄膜状构造。还有由硫化物淋失后所保留的孔洞构造，蜂窝状构造和网格状构造，偶而见块状构造。原生矿矿石结构主要为赋矿岩石黄铁绢英岩、安山质凝灰岩、安山岩所具有结构，主要有斑状结构、凝灰结构、半自形粒状结构，他形粒状结构、溶蚀结构，压碎结构。矿石构造以块状构造为主，可见浸染状构造、细脉状、条带状构造。

2 工业指标的确定

因Ⅰ号、Ⅳ号矿带与Ⅱ号相邻，成矿地质条件、矿体的地质特征基本相同，经过论证和推荐结果，考虑到资料、数据的一致性，工业技术指标参照2009年《黑龙江省黑河市争光金矿勘探报告》［4］。

2.1 原生矿

边界品位：w（Au）≥0.5×10－6。

块段最低工业品位：w（Au）≥1.3×10－6。

矿区最低工业品位：w（Au）≥2.6×10－6。

最小可采厚度：1m。

夹石剔除厚度：2m。

当矿体厚度小于最小可采厚度时，可采用相应的“m·10－6值”计算。

2.2 氧化矿

边界品位：w（Au）≥0.5×10－6。

块段最低工业品位：w（Au）≥0.8×10－6。

最小可采厚度：1m。

夹石剔除厚度：2m。

当矿体厚度小于最小可采厚度时，可采用相应的“m·10－6值”计算。

3 资源储量估算

本次采用澳大利亚Micromine公司的三维矿产资源评价KANTAN 3D软件Micromine12.5版进行资源储量估算。

3.1 方法和原理

基本原理是设平面上分布一系列离散点，己知其位置坐标（xi，yi）和属性值zi（i＝ 1，2，…，n）；P（x，y）为任一格网点，根据周围离散点的属性值，通过距离反比加权插值求P（x，y）点属性值P（z）。

距离反比加权插值法综合了泰森多边形邻近点法和多元回归法的长处，它假设P（x，y）点的属性值是在局部邻域内中所有数据点的距离反比加权平均值，可以进行确切的或者圆滑的方式插值。周围点与P（x，y）点因分布位置的差异，对P（z）影响不同，我们把这种影响称为权函数Wi（x，y），方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。对于一个较大的方次，较近的数据点被给定一个较高的权重份额；对于一个较小的方次，权重比较均匀地分配给各数据点。计算一个格网结点时，给予一个特定数据点的权值，与指定方次的结点到观测点的距离倒数成比例。当计算一个格网结点时，配给的权重是一个分数，所有权重的总和等于1.0。当一个观测点与一个格网结点重合时，该观测点被给予一个实际为1.0的权重，所有其他观测点被给予一个几乎为0.0的权重。换言之，该结点被赋给与观测点一致的值，这就是一个准确插值。权函数主要与距离有关，有时也与方向有关，若在P点周围四个方向均匀取点，那么可不考虑方向因素，这时的P（z）为：

3.2 软件工作原理及流程

应用Micromine进行进行矿体的圈定和资源量估算，需要至少三种基本数据：工程定位文件、工程测斜文件、样品分析文件。

工作流程见图2所述。

3.3 资源／储量估算参数的确定及实体模型建立

3.3.1 资源／储量估算参数的确定

（1）单个工程矿体厚度。根据样品长度、钻孔方位、矿体产状，用钻孔穿过矿体处的真厚度计算公式：L＝l×（sinα·sinβ·cosγ±cosα·cosβ）来计算单样品的真厚度，单个样品真厚度之和为单工程矿体真厚度个矿体厚度变化系数的厚度值，亦采用此公式计算得到。其中，L为真厚度；l为样长；α为工程戳穿矿体时的天顶角；β为矿体倾角；γ为钻孔方位角与矿体倾向之差。“±”的取舍，当钻孔倾斜方向与矿体倾向相反时式中取“＋”，反之取“－”。

（2）平均品位。本次采用适于计算机估算的距离反比加权法，该方法将矿体划分为若干个立方体块，根据各立方体块的估值结果，对各小立方体块进行统计分析，以各小立方体的体积加权求得矿体的平均品位。

图2 资源储量估算工作流程Fig.2 Flow sheet of the mineral resources volume estimation

图3 品位累积频率图Fig.3 Diagram of frequency of grade accumulation

（3）特高品位的确定与处理。根据《岩金矿地质勘查规范》（DZ／T0205－2002）［5－6］，将单样品位值高于矿床（体）平均品位6至8倍的样品确定为特高品位样。但本次储量估算未采用上述方法，而是采用风暴品位值替代特高品位。从图3中品位统计的累积频率可以看出，品位出现最平稳的拐点为32.00×10－6，因此本次储量估算采用32.00×10－6作为风暴品位的下限，来确定特高品位。由于矿区所有样品样长为1.0～1.5m的占90%以上，因此等长分割加权组合样长选择为1.0m，以便尽量使用样品的原始信息。

（4）矿石体重。参考矿床平均品位，剔除小于边界品位的体重数据，采用算数平均法计算小体重，原生矿平均小体重3.00t／m3，氧化矿小体重为2.52 t／m3。

（5）矿体的圈定。根据工业指标、化学分析结果、矿体产出特征、勘查类型、工程控制程度等因素综合考虑，本次采用单指标圈定矿体，以Au元素圈定矿体，凡是样品w（Au）等于或大于边界品位者（符合工业指标要求的）均视为矿体，应用 Micromine软件在屏幕上进行交互式圈定。当单工程矿体内部有大于与小于边界品位的样品相间分布，但其厚度小于夹石剔除厚度时也作为矿体一并圈入。夹石剔除厚度按工业指标的规定执行即矿体中连续厚度≥2.0m，金品位w（Au）＜0.5×10－6部分作夹石，并在软件中形成夹石实体模型。另外，尚有一部分为软件估算的夹石（即各矿块金的估值品位小于矿体边界品位的矿块）的集合。在单工程圈定的基础上，主要以矿体空间分布规律、控矿条件为主导因素，重点考虑矿体的产出位置及三度空间上的对应关系进行圈定。在软件中矿体圈定形成的边界为轮廓线（软件中一种线的数据类型）。图4为争光金矿Ⅰ号矿带在三维视图中圈连矿体地质域。

（6）资源／资源量估算边界的确定。本次在机内圈定的矿体边界与资源量估算边界为同一边界。见矿工程边缘有未见矿工程控制，尖推两工程间距的二分之一为矿体边界。见矿工程边缘无工程控制，走向外推相邻勘探线距的一半，Ⅰ号矿带最多40m为矿体边界，即平行勘探线方向外推40m为矿体边界；Ⅳ号矿带最多50m为矿体边界，即平行勘探线方向外推50m为矿体边界；外推均采用尖推。以“m·10－6值”圈矿的，原则上不允许外推。

3.3.2 建立实体模型

（1）地面模型。在软件中建立矿区DTM地面模型，主要用于剖面地形测绘，确定剥采地面边界。

（2）矿块模型。把矿体分布的空间范围划分为小的矩形块以进行品位插值，根据勘探线距、开采段高及矿体形态的复杂程度确定块尺寸的大小，以勘探线距、开采段高为块大小的整数倍。Ⅰ号矿带勘探线距20～40m，段高为10m，矿体的形态较复杂，产状中等，根据工业指标矿体可采厚度较薄，因此选择块尺寸为4m×4m×5m（北×东×高程），（块边缘）划分子块尺寸为1m×1m×1m，以保证实体模型边界的精确度。品位插值的搜索空间分为8个扇区，并限定每个扇区最多6个点，总点数至少1个点，防止某一方向过多的样品对一个点估值产生过多影响。

（3）品位插值。在矿体的块模型中对中心位用距离平方反比法进行插值，金元素用处理特高品位后的品位进行插值。

（4）搜索椭球的定义。矿床的勘查类型是Ⅱ类型，控制的工程勘查间距确定为40m×50m。根据矿体的总体走向、倾向、倾角确定搜索椭球的半径、方位角、倾角、倾伏角和长度因子，将矿床的控制最小工程勘间距40m确定为搜索椭球半径上限值；332资源量搜索椭球的长轴因子（工程间距）定义为最小间距的1.25倍，即为50m；333资源量搜索椭球的长轴因子（工程间距）定义为332资源量的2倍，即为100m；估算中根据具体情况，最大为200 m。由于矿体形态较复杂，对不满足基本搜索椭球条件的块，通过改变搜索椭球为基本搜索半径4倍的方法使所有的块都能估算出金的品位值。

（5）距离平方反比插值。对矿体块模型用距离平方反比法按基本搜索椭球参数对金元素品位进行估值，如矿块的金品位值为空时，依次改变搜索半径为50m，100m，200m进行搜索，直至所有块的金品位都估算出结果。在估值时对每一个块都记录估值次数、参与估值的工程数、样品数和样品品位的标准离差进行计算。

图5为争光金矿全部矿体的实体模型。Ⅰ号矿带共圈定矿体77条，以Ⅰ－2－2矿体的规模较大。

3.4 资源储量估算结果

3.4.1 资源储量分类

图5 争光金矿全部矿体的实体模型Fig.5 Real model of each ore body in zhenggunang gold deposit

本次储量估算是依据块模型品位估值时的估算次数和参与估值的工程数对块模型的地质可靠程度进行分类的，其资源类别分类与我国目前的分类有差异。

3.4.2 资源／资源量估算结果

根据勘探类型，以及矿体控制工程的疏密，将矿体储量划分不同的资源储量类别（如332，333，低品位等），分别进行资源储量估算，并对块模型中金的吨位、品位和金属量进行了统计。

争光金矿区Ⅰ号矿带共发现146条矿体，位于矿区内的矿体有77条，估算（332）＋（333）＋低品位类金金属量9 646.62kg，平均品位为w（Au）＝2.02×10－6。氧化矿金金属量865.30kg，平均品位为w（Au）＝2.41×10－6；原生矿金金属量8 781.32 kg，平均品位为 w（Au）＝1.99×10－6。（332）＋（333）金金属量7 917.45kg，平均品位为w（Au）＝2.82×10－6；控制的内蕴经济资源量（332）金金属量1 307.80kg，平均品位为w（Au）＝2.59×10－6；推断的内蕴经济资源量（333）金金属量6 609.65kg，平均品位为w（Au）＝2.87×10－6。伴生组分银金属量41 171.70kg，平均品位为 w（Ag）＝8.89×10－6；锌金属量2 759.36t，平均品位为 w（Zn）＝0.75%。低品位金金属量1 729.17kg，平均品位为w（Au）＝0.88×10－6。

3.5 资源量可靠性验证

为了验证本次资源量计算的可靠性，选择了具有代表性的矿体采用地质断块法估算及Micromine软件中三角网多边形估算法进行验算，其结果见表1。

从表1可以看出，矿体的块模型的矿石量和矿体的空间实体的矿石量最大偏差11.18%，插值得到的品位基本低于用原始数据加权平均得到的品位，金属量偏差最大9.60%，由此可见资源量估算结果是准确可靠的。

表1 块模型估算结果与地质断块法估算结果比较Table 1 Comparison of results estimated with ore block model and geological block methods

4 结语

通过地质断块法估算及Micromine软件中三角网多边形估算法进行验算，结果表明用三维矿产资源评价软件Micromine中距离反比加权法进行资源量估算，方法合理，相对误差较小，其结果真实可靠。

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