金川矿区变基性岩锆石U-Pb年代学及地质意义

金川矿区内出露有大量的岩浆岩,然而除含矿基性-超基性岩外,其余岩体研究关注程度较低。本文研究结果表明,位于矿区西北侧的该变基性岩的w(SiO_2)为48.96%~49.63%,为富钠贫钾(Na_2O/K_2O介于1.37~1.72间)、高w(TFe_2O_3)(15.52%~15.92%)的拉斑玄武岩,且稀土元素总量较高(235.01~242.37μg/g),具有强烈富集轻稀土元素(La_N/Yb_N=8.48~9.32)和大离子亲石元素、相对亏损重稀土元素和高场强元素(Nb、Ta和Th)的特征。LA-ICP-MS锆石U-Pb定年显示,变基性岩的侵位年龄为(2044±14)Ma,原生岩浆锆石的ε_(Hf)(t)介于2.97~10.89,变化较大。地球化学特征显示,变基性岩形成于板内拉伸裂谷的构造背景,来源于亏损地幔的岩浆在地壳受到约10%的地壳物质混染,且演化过程中未发生明显的结晶分异。结合前人的锆石U-Pb和Hf同位素资料,认为龙首山地区在2.2~2.0 Ga的板内裂谷环境中存在1期地壳生长,而新太古代2.8~2.5 Ga期间存在1次更早的地壳生长过程。     

基于深度学习的山东大尹格庄金矿床深部三维预测模型

在隐伏矿体三维预测中,预测模型的准确性在很大程度上取决于找矿指标对矿化富集部位的指示性。然而,找矿指标容易受到找矿概念模型可靠性和成矿信息提取有效性限制,从而影响预测的准确性。论文以山东大尹格庄金矿隐伏矿体三维预测为例,基于深度学习方法,构建矿床深部隐伏矿体三维预测模型,旨在利用深度网络模型,学习获得对矿化具有显著指示性的找矿指标,提升三维预测的准确性。该方法将三维地质模型及其形态特征转换为适合卷积网络二维图像,采用卷积神经网络实现找矿指标的自动提取,并构建三维地质模型到矿化富集地段的定量关联。利用该方法建立了大尹格庄金矿的三维预测模型,经与几种人工建立找矿指标预测模型的对比分析,表明基于深度学习的预测模型较大地提升了预测准确性。     

顾及构造改造的胶西北大尹格庄金矿床三维成矿预测

矿床在形成后常被构造改造，但现有三维成矿预测中对其关注较少。笔者选择胶东半岛大尹格庄构造蚀变岩型金矿为研究对象，采用基于不规则三角网（TIN）的构造复原方法还原被断裂错断的矿体与控矿断裂的三维结构，开展复原前后的矿化空间/控矿因素对比分析并实现深边部三维成矿预测。结果表明，构造复原方法消除了断裂和矿体被错断产生的空间距离及倾角变化；复原后的矿化分布具有更强的空间自相关性，被错断区域的矿化分布由分散变为连续。此外，相同参数下，复原后的预测模型比复原前模型具有更高的性能，说明对复原后的矿化分布和控矿指标之间的关联关系表达更加显著。因此，顾及构造改造的三维成矿预测有利于预测结果的准确性，可为大尹格庄矿床深部找矿工作提供可靠参考。     

新疆阿希金矿控矿因素三维定量分析与提取

新疆阿希金矿自20世纪90年代投产至今,地表矿、浅部矿已开采殆尽。采用三维空间分析方法提取控矿因素并进行成矿预测是发现深部隐伏矿体的一条有效途径。通过阿希金地质体三维建模,采用距离场分析、地质界面坡度分析以及地质界面趋势-起伏分析方法,提取了控矿主断裂面距离场、主断裂面坡度、主断裂面趋势-起伏、管道相距离场、管道相趋势-起伏5个控矿因素,并通过散点图对矿化指标与控矿因素的关联关系进行分析,得到各个因素的矿化富集空间,提取出成矿有利部位。分析结果可为阿希金矿的深部隐伏矿体三维预测提供成矿信息支持。