四川盆地东部垫江盐盆三叠系海相钾盐成钾有利区圈定： 地球物理和地球化学方法综合应用

垫江盐盆是四川盆地三叠纪时期重要的一个成盐成钾次级盆地,在早三叠世嘉陵江组四段岩盐中发现了大量含钾矿物,具备成钾潜力,但海相钾盐成矿有利区还需要进一步研究.本文通过系统收集垫江盐盆内已有钻孔资料,对嘉陵江组四段岩盐厚度进行统计,对嘉陵江组四段钻井岩盐样品进行化学成分分析,结果表明在双龙地区和五洞地区岩盐厚度大,岩盐钾含量较高,可能是古盐湖蒸发浓缩中心;对垫江盐盆内3条地震剖面进行重新解译,并开展了7条大地电磁测深剖面测量工作,结果显示早三叠世嘉陵江期在垫江盐盆北段的五洞地区和南段的双龙地区可能存在有利于钾盐沉积的凹地,地球物理和地球化学结果较为一致.综合分析认为,早三叠世嘉陵江期,垫江盐盆北段的五洞镇一带和南段的双龙一带是海相钾盐成矿的有利区,研究结果可为进一步开展钻孔验证提供科学依据.     

四川盆地东部垫江盐盆三叠系嘉陵江组成钾远景分析

垫江盐盆位于四川盆地东部,是四川盆地三叠纪时期重要的成盐盆地之一,但本区是否具备形成海相钾盐的良好条件,一直存在争议。本文通过对四川盆地东部垫江盐盆长寿地区高探1井和长平3井嘉陵江组四段二亚段岩盐样品进行光薄片鉴定、扫描电镜、X粉晶衍射及化学成分分析,发现长平3井岩芯岩盐样品K~+含量最高达到3.82%,在2749~2778m岩盐段发现大量杂卤石和少量钾石盐矿物。两个钻孔岩盐样品溴氯系数均显示其达到钾盐析出阶段。通过对长寿地区气候-物源-构造条件分析,发现长寿地区三叠纪嘉陵江时期古海水温度较高,气候条件炎热,有利于钾盐矿形成;成盐和成钾物质主要来自海水,物质来源丰富;保合村一带可能存在次级凹陷,古构造条件优越,有利于钾盐的形成和保存,是寻找钾盐矿的有利区。     

四川盆地东部垫江凹陷三叠系嘉陵江组岩盐氯同位素特征与成钾指标研究

垫江凹陷位于四川盆地东部,是四川盆地三叠纪时期重要的成盐凹陷之一,但当时古卤水是否达到钾盐沉积阶段,是否具备形成海相钾盐的良好条件,一直存在争议。本文通过对垫江凹陷长平3井、高探1井和ZK001井嘉陵江组岩盐样品进行化学成分分析,以及对长平3井典型岩盐样品进行氯同位素分析来判断古卤水沉积阶段和成钾条件。结果发现垫江凹陷三叠系嘉陵江组岩盐δ37 Cl值均为负值,均小于-0.32‰,最低达到-1.18‰,绝大部分岩盐样品溴氯系数大于0.31,有很大一部分样品溴氯系数超过0.45,进一步表明垫江凹陷在嘉陵江期古卤水浓缩已达到钾石盐析出阶段,与岩盐包裹体成分分析结果一致。综合气候-物源-构造因素,认为垫江凹陷三叠纪嘉陵江期气候条件炎热,物质来源丰富,存在次级凹陷,古构造条件优越,具备良好的成钾潜力。     

四川盆地东部垫江盐盆早三叠世嘉陵江组四段杂卤石成因及对成钾的指示

四川盆地三叠纪是主要的成钾期,目前发现的主要含钾矿物为杂卤石,有关早三叠世嘉陵江组四段石盐岩中杂卤石成因一直存在争议.采用薄片鉴定、扫描电镜、稀土元素和锶同位素等手段,分析了四川盆地东部垫江盐盆长寿地区嘉陵江组四段石盐岩中杂卤石矿物形态特征,初步探讨了该杂卤石成因及对寻找海相钾盐的指示意义.扫描电镜下与石盐岩共生的杂卤...     

四川盆地三叠系杂卤石的时空分布、显微特征及成因研究

四川盆地是我国重要的成盐聚钾盆地,三叠系嘉陵江组、雷口坡组发育大量的杂卤石,具分布广泛、层数多、累计厚度大的特点。前人对杂卤石的微观结构及成因机制研究较少,影响了四川盆地杂卤石钾盐资源的勘查及深部化学开采。本次研究通过野外调查,结合薄片、电子探针、定量光谱分析及蒸发试验等方法,开展杂卤石的微观组构特征及成因机制研究。研究发现四川盆地杂卤石的分布与盐岩分布并不一致,杂卤石主要分布在广安—武胜、邛崃—浦江、长寿—垫江地区,四川盆地以发育“硬石膏—岩盐—杂卤石—岩盐—硬石膏”、“硬石膏—杂卤石—硬石膏”两种成钾序列为主,微观形态以 ① 呈块状、片状、集合体状、不规则粒状与石盐、硬石膏共生;② 呈放射状、纤维状、花瓣状与硬石膏共生;③ 呈星点状、碎片状、港湾状与硬石膏共生三种为主。研究认为杂卤石主要有原生沉积及后生交代两种成因,“硬石膏—岩盐—杂卤石—岩盐—硬石膏”型的杂卤石应为从饱和含钾卤水中直接析出,“硬石膏—杂卤石—硬石膏”型杂卤石为交代成因,杂卤石交代硬石膏,具明显的交代残余结构,钾石膏可能作为交代过程的中间产物。盐类矿物在沉积成岩—埋藏变形变质—差异隆升改造等漫长的过程中会出现溶解、交代、重结晶等改造和重塑,形成现今四川盆地含盐剖面的组合特征。     

构造作用对四川盆地东部垫江盐盆三叠系嘉陵江组海相钾盐成矿—保存条件的影响

通过分析四川盆地东部垫江盐盆三叠纪嘉陵江成盐期构造演化及后期构造作用,结合大地电磁测深和地震资料解译等综合分析初步认为垫江盐盆三叠纪嘉陵江期,在整体海退的条件下,由于泸州—开江古隆起的逐步形成,在长寿合兴地区和垫江董家场地区形成有利于古卤水浓缩的次级凹陷。早白垩世末期川东褶皱带的形成虽然对三叠系含盐地层进行了改造,但次级凹陷位于向斜核部和褶皱倾末端,未受到风化剥蚀。同时,大地电磁测深和地震资料显示深部没有断裂构造穿过次级凹陷区域,初步证明具有较好的保存条件。     

成盐理论引领我国找钾取得重要进展

中国地质科学院矿产资源研究所郑绵平院士钾盐团队在地质调查项目和国家自然科学基金重点项目联合资助下,联合柴达木综合地质矿产勘查院等单位,在柴达木盆地西部阿尔金山前第四纪早期地层发现新型砂砾含钾卤水层,根据钻探资料控制的资源量3.5亿吨,有望成为柴达木盆地钾盐后备基地。在塔里木库车凹陷发现厚达百米的古新纪含钾盐矿层,氯化钾达工业品位盐层厚度为41 m;深入阐明了在四川盆地大规模三叠系杂卤石资源:提出该资源既是深层富钾卤水钾重要来源,更是宝贵的缓释钾肥;对上扬子盆地13个储卤构造含钾卤水矿进行评估,估算氯化钾资源量4917万吨;在滇西南勐野井建立钾盐二层楼成矿模式,大幅度缩小陕北奥陶系盐盆找钾靶区,海相钾盐找矿崭露曙光。     

大汶口凹陷下第三系含盐段杂卤石的成因及其找钾意义

大汶口凹陷成盐时代为早第三纪始新—渐新世。含盐段的中上部有大量薄层状杂卤石岩和含杂卤石的石盐岩等产出。本区的杂卤石有原生沉积和同生交代两种成因类型,是内陆盐湖在持续蒸发浓缩条件下,由周边含钙补给水掺杂而形成的。标志着卤水已接近饱和钾镁盐的程度,具有重要的找钾意义。钾盐层应位于杂卤石分布区内受补给水影响较小的凹陷中心地带。     

泸州-开江古隆起对川东三叠纪成盐成钾环境的控制作用

泸州-开江古隆起的活动对早中三叠世川东盐类矿床的形成具有重要影响。本文通过川东三叠纪不同成盐阶段古构造特征、石盐及杂卤石的分布和古隆起不同位置含盐系的岩性组合对比等综合研究发现,古隆起相对周缘地形较高,其内部及边缘发育的小盐洼(如长寿地区)由于其水浅、盆小、蒸发速率快,有利于卤水浓缩形成原生杂卤石,也是可溶性钾盐的潜力区;早中三叠世之间发生了大规模的火山活动,成钾的物质来源更加丰富,富钾、镁离子卤水迁移渗流至厚层膏岩层中形成次生杂卤石岩,形成该时期川东杂卤石广布,且范围明显超过石盐岩的格局。     

川东盆地长寿地区三叠系杂卤石的发现及其成因研究

笔者先后2次对川东盆地盐矿实地考察,并系统采集了样品。水溶化学分析结果表明,长寿地区T1j4-2地层中岩盐w(K+)较高,最高可达3.25%,明显高于其他盐矿点(合川盐矿、云阳盐矿及万州高峰盐矿)。岩盐Br-含量也较高;Br×103/Cl值相对较高,一般为0.26~0.36,最大可达0.41,已达到晚期石盐沉积,甚至是钾镁盐早期沉积阶段。而后又对K+含量较高的样品(不含KCl)进行配矿分析,同时结合岩矿鉴定及XRD分析验证,首次发现和确定长平3井的主要含钾矿物为杂卤石,样品中不含钾石盐(KCl)。通过对样品薄片镜下观察,杂卤石为自形-半自形的板状和柱状及叶片状形态,结合杂卤石与石盐的接触关系及Br×103/Cl值分析,认为长平3井杂卤石为原生沉积成因,而非如前人所认为的四川盆地其他地区的杂卤石成因——后期含钾镁较高的热卤水交代硬石膏而形成。这一认识对该区寻找可溶性钾盐具有一定的启示作用。     

基于人工智能的川东北三叠系杂卤石地震识别

作为钾肥的主要来源之一,杂卤石矿藏具有旺盛的需求。我国川东北地区三叠系海相地层中,杂卤石矿藏发育。但该地区杂卤石矿体埋藏较深、分布散乱,勘探难度极大。为降低开发成本,需要充分借助地震资料的优势,为钾盐储层的描述提供钻前支持。针对该地区杂卤石层地震反射特征复杂、常规波阻抗反演方法难以直接预测的问题,本文引入人工智能算法对地震资料进行数据挖掘。本方法首先通过模糊粗糙集属性约简,提取适合富钾地层表征的敏感地震属性;然后以极限学习机为数据挖掘工具,自主学习敏感地震属性和井中实测钾含量曲线的非线性映射关系,形成了基于极限学习机的杂卤石预测方法。应用结果证明:利用极限学习机人工智能方法成功地对川东北地区的杂卤石进行了预测,取得了预期的地质效果,为该地区利用地震数据探寻杂卤石提供了一条新的勘探思路。     

Classification and Recognition of Polyhalite in Chuanzhong Based on Support Vector Machine

Polyhalite is mainly solid mineral potassium in Sichuan Basin, The most of polyhalite layer in Sichuan region is impurity, and usually accompanied by layers of gypsum, anhydrite, rock salt, and even deposited in the same layer. Conventional logging interpretation method can only roughly identificate polyhalite layers. Based on the theory of Support Vector Machine and logging interpretation methods,this paper creates prediction model with the input of logging curves, and discriminates the polyhalite reservoirs in the lower-middle Triassic strata. Compared with logging data, the accuracy rate of the discrimination results reaches 90%. According to the prediction model, identification model can be established with the curve features of polyhalite to discriminate pure polyhalite reservoirs, gypsiferous polyhalite reservoirs and polyhalite-gypsum reservoirs, the accuracy rate is 91.78%. The study demonstrates that Support Vector Machine is superior to the method of logging interpretation, and it has broad prospects in potash exploration.     

Progress in the investigation of potash resources in western China

Through the study of the geological conditions of potash deposits in China from recent years, a new understanding of potash theories has arisen that appropriate Chinese geological features. Important progress and substantial breakthroughs have been gained in the direction and management of potash prospecting: (1) Important breakthroughs in continental potassium prospecting: The “Quaternary gravel type deep potassium rich brine metallogenic model in western Qaidam” ensures Quaternary deep potassium rich brine prospecting will grow new KCl resources by 350 Mt, providing a resource guarantee for meeting the Chinese demand for sylvite. (2) The Marine facies potash prospecting shows good prospects: the determination of the new type of Triassic polyhalite potash ore deposits in Sichuan provide an important scientific basis for the establishment of exploration planning and the selection of exploration target areas for polyhalite minerals in the Sichuan Basin; The “two-storey potash deposits model” in southwestern Yunnan has been confirmed, which indicates prospects for the exploration of potash in the deeper Marine facies in southwestern Yunnan are likely to be successful. The discovery of a high concentration of rich bromite salt and potash salt in the Paleogene of the Kuqa depression and the southwestern Tarim region provides strong support for the likelihood large-scale potash deposits exist in these regions.     

Application of PSO-LIBSVM in Recognition of Potassium Salt Deposits

The shortage of potassium salt seriously restricts the development of China's agriculture. Increasing the exploration and development of potash will help improve the self-sufficiency of potassium in China. With rich potassium salt resources, Sichuan basin is one of the most important research areas for potash exploration and development in China. Polyhalite is an important solid potassium salt mineral in Sichuan basin, often intercalated in rock minerals such as anhydrite, rock salt and dolomite. Aiming at the problem that conventional log interpretation methods are difficult to accurately identify polyhalites, this paper proposed a new Support Vector Machine (SVM) recognition method based on Particle Swarm Optimization (PSO) to classify polyhalites in Sichuan basin. Based on particle swarm optimization and support vector machine theory, combined with logging interpretation theory, the effective data sensitive to polyhalite logging response were selected as input samples to generate training sets and test sets randomly. The Radial Basis Function (RBF) parameters were optimized by particle swarm optimization, and the classification and prediction model of polyhalite was established. Compared with mud logging results, the recognition accuracy of SVM model based on particle swarm optimization reached 97.5758%, which is obviously better than that of SVM model optimized by cross validation method in recognition accuracy and speed. The results show that the model has broad application prospects in potash exploration in Sichuan basin.     

PSO-LIBSVM在钾盐矿层识别中的应用研究

钾盐的紧缺严重制约了中国农业的发展,加大钾盐的勘探开发力度有助于提高我国钾盐的自给自足能力。四川盆地钾盐资源丰富,是我国目前重要的钾盐勘探开发研究区域之一。杂卤石作为四川盆地最重要的固态钾盐矿物,常夹杂在硬石膏、岩盐和白云岩等岩层中。针对常规测井解释方法难以精确识别杂卤石的问题,因此,提出一种新的基于粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)杂卤石识别方法开展四川盆地杂卤石的分类识别研究。以PSO和SVM理论为基础,结合测井解释方法,选择对杂卤石测井响应灵敏的有效数据作为输入样本,随机产生训练集和测试集,并采用PSO优选出径向基核函数参数,建立杂卤石分类预测模型。与录井结果对比,基于PSO的SVM模型识别准确率达到了97.5758%,在识别精度和速度上明显优于交叉验证方法优化的SVM模型。结果表明,该模型在四川盆地钾盐勘探中具有广阔的应用前景。     

综合物探在柴达木盆地盐湖深层卤水钾矿勘查中的应用

青海省柴达木盆地是著名的钾肥生产基地,也是中国盐类矿产的主要产地.以往盐类矿产勘查主要针对第四纪浅部盐类矿产,对第四纪深部及古近纪-新近纪卤水钾矿工作程度较低,资源勘查情况不明.由于盐湖区浅部卤水矿化度较高,会对电阻率类方法造成严重的低阻屏蔽效应,从而影响其探测深度,对于应用地球物理方法造成了极大的局限性.为查明该区深部卤水钾矿资源情况,采用对低阻异常敏感、信号强度大、纵横向分辨率高的瞬变电磁法（TEM）,并结合勘探深度较大的大地电磁测深法（MT）对深层卤水钾矿进行探测.勘查结果识别出了相对低阻异常区,经后期钻孔验证,显示探测结果较为可靠,表明TEM、MT两种物探方法应用于盐湖区深层卤水钾矿探测是有效的,揭示了TEM、MT综合物探方法在盐湖区探测深层钾盐资源的良好应用前景.