滇西马厂箐钼铜金矿床深部地质过程的系列成矿效应

[摘 要] 马厂箐钼铜金矿床是金沙江-哀牢山断裂带上与喜马拉雅期富碱斑岩有关的典型矿床之一,其成矿作用具有特殊性。本文应用透岩浆流体成矿理论,重点探讨了马厂箐钼铜金矿床深部地质过程中成岩与由地幔流体作用引发壳幔混染并形成系列成矿的关系。通过对马厂箐矿床成岩成矿时代的厘定、岩矿石稀土和微量元素、稀有气体及Pb-Sr-Nd 同位素研究,论证了成矿流体和岩浆流体均来自于富集地幔,这种成矿流体是包含于富碱岩浆并与其互不混溶的地幔流体。在上升运移过程中,地幔流体可随富碱岩浆的结晶成岩过程对岩体进行同步自交代蚀变而在斑岩体内或其深部形成矿床;也可与岩浆分离而独立运移,在岩体与围岩的接触带及地层围岩中进行交代蚀变成矿。在这一成岩成矿过程中, 引发并促进壳幔物质混染和叠加成矿,由此导致了马厂箐矿区成矿分带表现为从岩体到围岩、从高温到低温的不同矿种和不同类型的系列成矿效应。     

阿尔金山北缘冰沟蛇绿混杂岩中辉长岩锆石SHRIMP U-Pb定年及其地质意义

冰沟蛇绿混杂岩是阿尔金山红柳沟蛇绿混杂岩带的东段部分,岩石组合包括蛇纹岩、方辉橄榄岩、辉石岩和辉长岩等。蛇纹岩具高Mg,Mg/Fe值大于9,低Al、Ca、Na、K为特征,从稀土元素和微量元素特征来看,基性辉长岩和洋壳以及洋中脊玄武岩极为相似,而超基性岩与原始地幔较为接近。辉长岩获得锆石SHRIMP年龄为449.5±10.9Ma。蛇绿混杂岩的围岩为一套巨厚的碎屑岩、火山碎屑岩、火山岩,以及部分碳酸盐岩构成,其中含有具有洋中脊特征的枕状构造玄武岩,以及放射虫硅质岩,放射虫时代为奥陶纪中晚期,与辉长岩的SHRIMP年龄一致。这些证据进一步证实了红柳沟一带存在早古生代洋盆的地质事实。     

我国岩浆硫化物型镍矿床伴生矿产综合勘查评价指标探讨

镍矿是重要的战略性金属矿种之一,我国目前主要开发利用的镍矿主要为岩浆硫化物型和风化壳硅酸镍型矿床两大类.其中岩浆硫化物型镍矿床无论是在储量还是开采量上都占有明显的优势,并且伴生矿产多、综合利用价值高.通过对我国几个典型岩浆硫化物型镍矿床矿石化学特征、选矿试验及矿山实际开采利用资料进行分析,总结了该类型镍矿床共伴生组分组...     

安徽铜陵地区中生代侵入岩成因及成矿意义

安徽铜陵矿集区是我国最著名的铜、金、铁产地之一,成矿与岩浆作用关系密切.本次对铜陵地区中生代侵入岩进行了系统的矿物学、岩石学和元素地球化学研究.结果表明:①本区岩浆岩主要为辉石(二长)闪长岩( SiO2≤55％)、石英(二长)闪长岩(SiO255％～65％)和花岗闪长岩(SiO2≥65％)三种岩石组合,其矿物成分主要为...     

桂东北钨锡稀有金属矿床的成矿类型、成矿时代及其地质背景

在大地构造位置上,桂东北地区位于江南造山带与华南褶皱带的过渡部位,具有独特的构造地理位置。在精细测试一系列典型矿床及其有关的花岗岩年代学的基础上,本文根据矿床类型、成矿元素组合,把该地区矿床分为6个成矿系统:①与志留纪花岗岩有关W-Mo矿;②与二叠世花岗岩有关Pb-Zn矿床;③与晚三叠世花岗岩有关W-Mo和Sn-Nb-Ta矿床;④与中—晚侏罗世花岗岩有关的W-Sn矿床;⑤与白垩世花岗岩有关的W-Sn矿床;⑥与花岗岩有关的铀矿。这些矿床的形成与不同时期构造-岩浆演化密切相关,主要形成于同碰撞挤压环境或者碰撞后伸展环境。     

Petrogenesis of the Mesozoic Intrusive Rocks From the Tongling Ore Cluster Region: The Metallogenic Significance

安徽铜陵矿集区是我国最著名的铜、金、铁产地之一,成矿与岩浆作用关系密切.本次对铜陵地区中生代侵入岩进行了系统的矿物学、岩石学和元素地球化学研究.结果表明:①本区岩浆岩主要为辉石(二长)闪长岩( SiO2≤55％)、石英(二长)闪长岩(SiO255％～65％)和花岗闪长岩(SiO2≥65％)三种岩石组合,其矿物成分主要为中长石、正长石、镁质黑云母和直闪石铝直闪石系列.②辉石(二长)闪长岩组合岩石主要为碱性和橄榄玄粗岩系列.带有古老俯冲洋壳成分的富集岩石圈地幔分离结晶作用可能是辉石(二长)闪长岩组合岩石产生的最主要原因.③花岗闪长岩、石英(二长)闪长岩组合岩石主要属于亚碱性和高钾钙碱性系列,其某些地球化学特征和埃达克岩的地球化学特征一致.幔源岩浆和壳源岩浆的混合可能是石英闪长岩组合和花岗闪长岩组合岩石的主要形成机制.④早白垩世岩浆活动及其相关的铜、金成矿作用可能与古太平洋板块俯冲及其演化过程密切相关.     

土壤氡测量国际比对及几个重要问题

为了保证我国氡填图方法研究中关键参数土壤氡浓度测量结果的准确性和可靠性,笔者所在的实验室作为首次参加氡国际比对的中国组织,参加了2010年在捷克举行的3个氡参考点Cetyně、Bohostice和Buk现场测量国际比对。经T-学生分布检验,当显著性水平α=1%时,本实验室在氡参考点上45个测点的实测土壤氡浓度值cA与全部比对测量参加者的CA(2000年以来该参考点全部组织的平均值)数据有很好的一致性;3个参考点的平均氡浓度与自2000年以来在这些氡参考点进行试验的所有成功组织(N=180)提交数据形成的数据库中的数据高度一致,总相对误差小于6%。该成果表明本实验室的土壤氡测量技术已达国际相应水平。通过本次氡国际比对,发现了我国土壤氡测量中仪器校准、土壤气体采样技术等方面存在的问题,建议系统开展土壤氡测量方法及其技术规范等研究。     

广东中山地区土壤氡浓度填图研究

为了研究区域土壤氡填图的方法,利用RAD7电子测氡仪和RADON-JOK土壤气体渗透率仪在广东省中山市进行了面积为1 800 km2的测量工作,有效测点数为67个。中山市的平均土壤氡浓度为(100.41±154.64)kBq/m3;最大值和最小值分别为0.74 kBq/m3和1 199.24 kBq/m3。土壤气体渗透率测量结果表明,在风化花岗岩地区,高渗透率和中渗透率占优势;而第四纪沉积物地区大部分土壤气体渗透率较低。基于此,结合研究区土壤氡浓度和土壤气体渗透率,对研究区土壤氡风险进行了分级评价。为土壤氡风险分级的方法研究提供了有参考价值的研究实例。     

北京广东典型地区室内氡气浓度与地质背景关系

为了解不同地质背景条件室内氡浓度水平,采用脉冲电离室测氡仪AlphaGUARD测量了北京广东不同地质背景典型测点的室内氡浓度,同时对广东某一测点进行了长期的室内氡监测。测量和研究结果表明：地表岩性是影响室内氡浓度高低的重要因素之一。地处花岗岩地区的建筑物内氡浓度高于其他岩性地区的室内氡浓度,广东室内氡水平明显高于北京地区,广东北京花岗岩地区的平均室内氡浓度分别为69.98 Bq/m^3和43.97 Bq/m^3,第四系覆盖地区的平均室内氡浓度分别为43.60 Bq/m^3和35.74 Bq/m^3。民用住宅卧室内的室内氡浓度略高于公共建筑物办公室内的室内氡浓度。因此,结合地质背景研究室内氡的水平与分布对指导开展室内氡调查中确定抽样方案、选择测点及进行区域尺度室内氡评价有重要的实用价值。     

Geochemical Features and Metallogenic Prediction of the Caixiashan‐Weiquan Area in the East Tianshan Region

The Caixiashan-Weiquan area is an important ore concentration area in the eastern Tianshan metallogenic belt. Firstly, this paper studies geochemical features of 1564 samples of 1:200000 stream sediments of the Matoutan mapsheet, where the Caixiashan and Weiquan deposits are located. Processing, analysis and explanation of exploration geochemical data play an important role in the procedure of finding the ore, which are related to whether the measured elements content of geochemical samples can effectively guide the work of mineral exploration. As a highly nonlinear dynamical system, the neural network is more analogous to the human brains in terms of principles and features compared with conventional geochemical approaches. It can adapt itself to the environment, sum up laws, complete pattern recognition. Secondly, the authors used the Kohonen neural network to classify all samples based on 10 mineralization elements of stream sediment samples in order to determine possible mineral ores, reduce the scope of ore targets and study indicator elements of the ninth group of samples, which is the mostly closest to the deposit. The results show that the neural network can delineate metallogenic prospective areas and is effective in the discovery of deep geochemical information.