基于MRAS的衡山地区铀矿预测.doc

1、基于 MRAS 的衡山地区铀矿预测摘要：本文基于 MRAS 平台，利用 GIS 技术充分提取了与铀矿有关的信息，在研究与分析衡山地区地质、物理探测、化学探测以及遥感等基础数据的同时建立空间数据库，对衡山地区的铀矿资源进行了预测，初步圈定了 9 片远景靶区。 关键词：MRAS 软件；特征分析法；铀矿预测；衡山地区 0 引言 随着世界经济的发展和人们生活水平的提高，世界能源需求不断增长，传统的化石能源随着开采年限的增长其储量不断缩减，并且也带来越来越严重的环境污染问题。因此，新能源的开发成了热点话题。而在这些新能源中，核能的利用日益突出，世界各国把越来越多的目光投向核能发电，我国也不例外。 虽然人

2、们不断重视铀矿的勘查，但是由于铀成矿环境等因素，世界已发现的主要铀储量主要分布在澳大利亚、加拿大、哈萨克斯坦等国家。而我国的铀资源相对贫乏，并且具有地质构造背景和成矿区域复杂多样，铀成矿作用明显表现出多时代、多期次、多成因、多类型的特点1。因此铀矿勘探、储量预测也越来越重要。 基于 GIS 的区域矿产资源评价系统，简称 MRAS（mineral resource assessment system） ，是建立在 GIS 平台上的以地质、物探、化探、遥感、矿产等多元地学空间数据库为基础，进行信息加工，提取能够指示和识别某种矿床存在和赋存规模的有用信息，进而达到快速、高效地进行区域矿产资源综合评价

3、目的并指导找矿的计算机系统工具2。 1 圈定远景靶区方法简介 GIS 技术发展迅速，已成为中国及世界矿产资源评价的理想工具和手段，定位预测和定量预测是当前成矿预测研究的热点3。而 MRAS 软件，是一款专门面对地质工作开发的基于 GIS 的矿产资源定量评价软件。其适用于地质大调查矿产资源评价 GIS 分析，并为 GIS 矿产资源评价提供数据管理、方法模型与成果表达等。针对多元地学信息 GIS 评价数据处理和 GIS 空间数据库可视化技术特点，进行可视化多元地学信息 GIS 评价处理4。 MRAS 预测的方法有很多种，但是目前国土资源部主要推荐使用的为评价要素叠加法和综合信息地质单元法两种。本区

4、研究则采用综合信息地质单元法中的特征分析法进行矿产资源预测。特征分析法是一种多元统计方法，该方法在金属矿床预测中的应用较多。它通过对研究区内已知单元的研究，查明地质变量之间的内在联系并确定它们的找矿意义，从而建立起特定类型矿床的定量模式。预测时将预测对象的地质特征与模型对比，用它们的相似程度表示预测对象的成矿可能性，据此圈定出有利成矿的各级远景区5。主要步骤有成矿要素分析、成矿要素提取、成矿远景区初选及成矿远景区优选。 2MRAS 在衡山地区铀矿资源预测中的应用 2.1 衡山地区概况 衡山地区位于扬子准地台湘桂断陷盆地江南台隆过渡带的祝融复式背斜部位，主要铀矿化位于南岳杂岩体西接触带，长寿街-

5、双牌深大断裂带下盘，混合岩化广泛发育6。区内已发现有罗渡小型矿床，王冲、伴塘等矿点，矿化类型有淋积型、碱交代型、硅质热液脉型等。 2.2 远景靶区初选 通过对地质以及物化摇资料的收集与分析，最后提取的要素包括主干断裂、构造交汇点、岩体接触界线、已知铀矿产地、相对地面伽玛（偏高场、增高场、异常场） 、岩脉、碱交代岩、糜棱岩带等。我们选用其中比较主要的主干断裂、构造交汇点、岩体接触界线、已知铀矿产地、相对地面伽玛偏高场 5 种要素来进行初选。 初选的具体步骤如下： 1）分析各要素对成矿的影响程度，分别对岩体接触界线做 300m 缓冲、构造交汇点做 500m 缓冲、铀矿产地做 200m 缓冲、主干断

6、裂做 1500m缓冲。 2）新建工程打开矿床、矿点模型文件，添加 5 个预测要素，并生成300m300m 的网格单元，对 5 个预测要素分别求区的存在标志，然后进行原始变量购置。以模型所在网格为基础，把预测要素与其对比，并利用相似系数法检查各要素出现概率，最终确定要使用的要素。 3）用平方和法（矢量长度法）计算因素权重 ，得出标志权系数。如图 1。 图 1 各要素的标志权系数 平方和法的原理为：变量 j 与所有其它变量的匹配数构成了一个 m维向量 (ej1，ej2，ejm)，该向量的长度 可作为变量 j 的权系数。 图 2 初选的远景靶区 4）利用线性插值法计算每组数据的关联度平均值以及见矿概

7、率，得出成矿概率图。由此得到色块图，同时在 mapgis 里打开色块图，根据成矿概率的高低把各色块的颜色按由红到蓝排列。并利用 DTM 分析生成等值线图。在等值线图里我们可以更清楚的看到成矿概率的高低分布。结合色块图以及各种要素，圈定初级远景靶区 14 片，如图 2 所示。 2.3 远景靶区优选 远景靶区优选的步骤与初选是一样的，但是优选是在初选的基础上进行的，所以它使用的网格单元是初选圈好的远景靶区，即上述 14 片远景靶区。而优选的要素就要把全部的预测要素都用上，而且铀矿产地分为矿点矿化点和异常点两部分，地面相对伽玛也改用异常场。最后得出的结果如图 3。 图 3 衡山地区远景靶区示意图 在

8、上图中我们可以看到，最终得出 A 级远景靶区 2 片，即红色区，成矿概率为 1；B 级远景靶区 3 片，即绿色区，成矿概率都大于 0.7 小于1；三级远景靶区 4 片，即蓝色区，成矿概率都大于 0.4 小于 0.7；黑色的四片为成矿概率过低而淘汰掉的区。 3 结论 衡山地区铀矿的预测工作共圈定了 A 级远景靶区 2 片，B 级远景靶区3 片，C 级远景靶区 4 片，一共 9 片成矿远景区。经与已知储量对比，衡山地区的成矿远景比较乐观。同时 MRAS 作为一款基于 GIS 平台开发的面对地质工作的定量评价软件，在铀矿预测方面尚不成熟，所以预测结果还须进一步验证。 参考文献: 1 张金带.中国铀资源的潜力与前景J.中国核工业, 2008(2)：18-22. 2 陈正辉,陈毓川,王登红.矿产资源潜力评价示范研究-以南岭东段钨矿资源潜力评价为例M.北京:地质出版社,2009. 3 杨茂森,黎清华,张淑珍.GIS 技术在山东胶东地区金矿预测中的应用J.山东师范大学学报(自然科学版),2005,20(3):52-22. 4 中国地质科学院矿产资源研究所.MRAS 系统用户手册.2002. 5 赵鹏大.定量地学方法及应用M.北京:高等教育出版社,2004. 6 华南铀矿地质志编写组.华南铀矿地质志M.北京,原子能出版社, 2004. 本文为“全国铀矿资源潜力评价”项目的子项目。