基于成矿系统的三维定量预测研究——以四川拉拉铜矿为例
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引用本文:向杰,肖克炎,陈建平,李诗.2020.基于成矿系统的三维定量预测研究——以四川拉拉铜矿为例[J].地球学报,41(2):135-143.
DOI:10.3975/cagsb.2020.011301
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向杰 中国地质科学院矿产资源研究所, 自然资源部成矿作用与资源评价重点实验室 xiangjie@cugb.edu.cn 
肖克炎 中国地质科学院矿产资源研究所, 自然资源部成矿作用与资源评价重点实验室 kyanxiao@sohu.com 
陈建平 中国地质大学(北京)地球科学与资源学院
北京市国土资源信息研究开发重点实验室 
 
李诗 中国地质大学(北京)地球科学与资源学院
北京市国土资源信息研究开发重点实验室 
 
基金项目:国家重点研发计划“深地资源勘查开采”重点专项课题(编号: 2017YFC0601501);“深部成矿地质异常定量预测方法与模型”(编号: 2017YFC0601502);中国地质科学院矿产资源研究所核心业务(编号: DD20190193(N1914-03))
中文摘要:随着矿产资源预测的发展, 三维矿产资源定量预测评价已经成为矿产勘查领域的热点。然而真正决定矿产预测及矿产勘查成败的核心在于: 如何构建恰当的预测变量来反映成矿作用过程。本文以四川拉拉铜矿为例, 通过成矿系统分析“源-运-储-保”四大要素总结了该区矿产预测的地质找矿要素。基于三维地质建模技术以及成矿信息定量提取技术, 构建了区域找矿要素三维地质信息。以找矿信息量为数学模型, 确定了拉拉铜矿成矿有利区划, 圈定了4个找矿靶区。本次研究将矿床成矿系统分析(知识驱动)与三维定量分析(数据驱动)相结合, 将成矿作用过程及关键因素(源、运、储、保等)转化为可预测的具体空间要素, 并使用三维可视化技术进行三维空间重构, 该方法为今后的三维定量预测工作提供了有利参考。
中文关键词:定量预测  成矿系统  预测模型  拉拉铜矿
 
3D Metallogenic Prediction Based on Metallogenic System Analysis:A Case Study in the Lala Copper Mine of Sichuan Province
Abstract:With the development of mineral resources prediction, 3D quantitative prediction and evaluation of mineral resources has become a hot spot in the field of mineral exploration. However, the core for determining the success or failure of mineral prediction and exploration lies in how to construct appropriate prediction variables to reflect the mineralization process. Taking the Lala copper mine as an example, this paper summarizes the geological prospecting elements of mineral prediction in this area by analyzing the four elements of “source, transport, storage, protection” through the metallogenic system. Based on the 3D geological modeling technology and the quantitative extraction technology of metallogenic information, the 3D geological information of regional prospecting elements is constructed. Based on the information of prospecting information, the favorable zoning of the Lala copper deposit is determined and four prospecting target areas are delineated. This study combines metallogenic system analysis (knowledge-driven) with three-dimensional quantitative analysis (data-driven), converts the mineralization process and key factors (source, transport, storage, protection, etc.) into specific and predictable space elements, and the 3D visualization technology is used to reconstruct the 3D space. This method provides a good reference for the future 3D quantitative prediction.
keywords:quantitative prediction  metallogenic system  prediction model  Lala copper mine
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