兰坪铅锌矿矿体数字化及三维立体模型的建立

采用“矿床数学-经济模型“软件包,以及国外矿业软件Surpac、Micromine等,对兰坪铅锌矿某矿段进行了矿体数字化研究.研究内容包括矿体原始资料数据库的建立、样品统计分析、建立岩性模型、构造变异函数,以及建立品位模型等.最后在矿床数学模型的基础上,建立了矿体的三维立体空间模型.该数字化研究成果极大地方便了矿山的生产管理,为矿山探矿工程的设计、采矿工程的设计,以及经济评价提供了科学依据.     

兰坪铅锌矿矿体数字化及三维立体模型的建立

采用“矿床数学-经济模型”软件包，以及国外矿业软件Surpac、Micromine等，对兰坪铅锌矿某矿段进行了矿体数字化研究。研究内容包括矿体原始资料数据库的建立、样品统计分析、建立岩性模型、构造变异函数，以及建立品位模型等。最后在矿床数学模型的基础上，建立了矿体的三维立体空间模型。该数字化研究成果极大地方便了矿山的生产管理，为矿山探矿工程的设计、采矿工程的设计，以及经济评价提供了科学依据。     

地质统计学在广西大厂高峰锡矿中的应用

运用地质统计学计算研究区的实验变异函数,采用球状模型,拟合了研究区的理论变异函数;采用克立格法进行品位估值,运用Surpac建立了矿体的空间品位模型及矿床地质数学模型,并对其估值结果进行了有效性检验,结果与矿体实际情况基本吻合;充分利用矿床地质数学模型的各种数据信息,实现矿山资源储量动态管理。     

地质统计学在境外某铜矿资源量估算中的应用

借助矿业三维建模软件3DMine建立了矿床的钻孔数据库,对矿体内部的样品分析数据进行组合。面对形态复杂的矿体,根据实际情况,结合其样品品位统计分布特征,对样品分析数据进行分段,并应用地质统计学理论对数据进行了处理,使其满足普通克里格计算。建立了符合区域化变量TCu品位参数变异规律的数学模型,采用球面模型拟合求得变异函数参数,经过交叉验证,优选出理想的实验变异函数参数。采用计算获取的参数值,使用普通克里格法对矿块的TCu品位进行估值,并估算出整个矿体的品位及其资源量。与传统方法进行对比结果表明,所建模型有效,估算结果准确可靠,可用于矿山后续设计工作。     

三维模型在新疆梅岭铜矿勘探中的应用

梅岭矿区勘探程度较高,积累了大量的地质资料及研究成果,此次研究,建立了梅岭矿区三维地质数据库,应用Micromine软件建立铜矿体三维模型及Fm1断层模型,并应用距离反比法对M1和M2号矿体矿块模型进行空间插值,获得相应的品位模型.通过对比不同勘探网度条件下的矿体三维模型及矿体品位、矿石储量等特征的变化,探讨了在M1和M2号矿体勘探范围内设计勘探网度的合理性.     

县级矿产资源规划管理信息系统的数据准备及数据库设计

数据库是建立GIS的基础。以四川省绵阳市安县矿产规划管理信息系统的建立为例,本文列举了所引用的数据标准,论述了数据的来源、扫描数字化处理,提出了建立基于GIS数据库的数据结构模型和建库流程,概述了利用地理信息平台工具Mapinfo建立矿产规划管理数据库的内容和方法。     

基于DIMINE软件的易门铜厂矿床Cu品位分布规律研究

在三维可视化环境下可快速实现矿体品位的高精度计算,直观体现矿体规模及矿体(矿化)的空间分布规律。本文基于DIMINE软件,利用易门铜厂矿区的坑道及钻孔资料建立地质数据库,运用地质统计学理论和块段构模方法创建铜厂矿体沿走向、倾向、厚度三个方向上的矿化数学模型。并用块段模型对Cu元素进行了品位推估,得出Cu品位空间分布模型,从三维角度更直观、准确地揭示矿体中铜品位在空间上的分布规律,为认识矿化分布规律提供了新依据。     

云南大姚凹地苴铜矿床数学模型的建立

大姚铜矿是我国重要铜矿山，对该矿床的最大矿体之一Ⅱ-1号矿体进行了研究，在地质规律研究的基础上，收集了与该矿体相关的铜、银品位数据，建立原始资料数据库，并对所收集的数据进行了可靠性讨论；对9061件铜样品和4160件银样品进行了统计分析，结果表明，铜、银品位服从对数正态分布；铜、银共生相关关系，为弱相关关系，需要分别建立其数学模型。计算了铜、银走向、倾向、厚度方向及平均实验变异函数，并进行了理论拟合和验证，结合矿体的地质特征对获得的参数进行了讨论。     

矿体三维数据模型及品位插值方法研究

传统的储量计算方法采用几何平均法计算矿体的体积,用部分化验数据的平均品位代替矿块的整体品位,其计算精度很难满足需要.以三维矿体模型为基础计算矿体体积能够提高体积计算精度,以空间插值技术对矿体任意空间位置的品位进行估值,有助于提高品位估值的精度.提出了一种适于矿体储量计算的混合数据模型（线框块段模型）,详细论述了根据剖面数据生成矿体线框模型进而在线框模型基础上生成块段模型的方法.介绍了距离反比法和克立格法的原理,利用距离反比法结合某金矿体数据进行了储量估算,结果表明以线框块段模型为基础,采用空间插值技术计算矿体储量具有一定的实用价值.     

灰色GM(1,1)模型在山东焦家金矿床深部含矿性预测中的应用

运用灰色理论,以焦家金矿床矿体品位、厚度代表矿化的白化值,经过数据生成处理,建立了矿体品位、厚度灰色GM(1,1)模型.通过残差、后验差、关联度检验,研究了模型的可靠性,对影响预测模型精度的因素进行了分析,并提出了提高模型精度的方法;通过GM(1,1)模型预测,焦家金矿床Ⅰ,Ⅲ矿体金矿化强度自浅部向深部逐渐增强,Ⅱ号矿体品位自浅部向深部逐渐增高,但厚度有逐渐减小的趋势,总体矿化强度不及Ⅰ,Ⅲ矿体.     

地理信息系统(GIS)支撑下的综合信息成矿预测--以云南省易门铜矿区为例

在地理信息系统(GIS)技术的支撑下,运用各种数学地质方法,系统研究了云南省易门铜矿区的各种控矿因素和找矿标志与铜矿化之间的关系,建立了综合信息定量找矿模型,在此基础上进行成矿预测,圈定找矿远景区及找矿有利地段,为进一步找矿工作提供依据.     

基于GIS的矿山空间数据库的建立

矿山在生产过程中积累的大量数据是进行矿床分带性及矿体空间分布研究最基本和最重要的资料,如何对这些资料进行科学有效的管理,是充分利用这些资料对矿床外围及深部进行成矿预测的关键。本文在阐述了地理信息系统（ＧＩＳ）的基本技术和功能的基础上,着重介绍了基于地理信息系统的矿山空间数据库的建立方法,并给出了江西银山多金属矿数据库系统实例。     

基于证据加权模型的综合信息成矿预测

综合信息成矿预测是复杂高维非线性系统的建模与评价过程,通过识别和提取地、物、化、遥等多源地学观测数据中的综合致矿地质异常信息,并以此为依据进行成矿预测。成矿预测是在科学预测理论的指导下,应用地质成矿理论和数理统计方法对地质、物探、化探、遥感等信息进行充分挖掘,剖析成矿地质条件,总结成矿规律,建立综合信息成矿模型并应用于成矿预测,从而圈定和评价成矿远景区,为区域找矿工作部署和矿产资源开发利用的统筹规划提供科学依据。本次研究将证据加权模型引入到成矿预测研究中,通过建立和评价地质信息、化探信息、遥感蚀变信息、遥感线环形构造密度信息与已知矿化点的关系,然后用贝叶斯公式计算成矿后验概率,推出研究区成矿预测结果。研究结果表明:综合信息成矿模型预测结果符合研究区地质成矿规律,和已知成矿点吻合率达71.4%。     

甘肃东洞沟金矿地质地球化学特征

东洞沟金矿隶属党河南山金成矿带上,为一多期活动的断裂构造和中酸性岩脉双重控矿的蚀变岩型金矿。通过开展1∶5万水系沉积物测量,在本区圈定了Au-4异常,并进一步利用1∶1万土壤测量进行解剖,发现了东洞沟金异常区,部分土壤中金的峰值已达到矿体边界品位,经过后期工程揭露,发现了有价值的金矿化体。综合研究表明,矿区赋矿地层主要为奥陶系硅化砂岩,并受到侵入的闪长岩脉制约,主矿体沿北西向延伸,基本与区域构造方向和圈定的Au异常长轴展布方向一致,所以东洞沟金矿具有良好的找矿前景。     

川西北金矿的证据权模型及其预测应用

在深入理解川西北地区金矿成矿特征的 基础上,建立了该区的地质、物探、化探 、遥感和金矿床（点）数据库,优选了10个致矿证据层。应用证据权模型对该区进行成矿分 析,认为本区共有NW、NE、SN、EW四个方向上的金矿成矿区,同时分析了四个成矿区的分布 特征 和空间耦合关系。在此基础上,根据该区成矿概率分布进行了有利成矿远景区的预测,并对 证据权模型在成矿预测中的应用提出了相应的改进意见。     

山东龙口大磨曲家金矿床地质特征及地球化学勘查模型

山东龙口市大磨曲家金矿区位于沂沭断裂带东侧,招平成矿带北端。矿床矿化类型为含金蚀变岩型,矿床经历了热液和表生 2 个成矿期及 5 个成矿阶段,围岩蚀变主要为硅化、绢云母化、钾化等。通过对 302 号脉坑道及钻孔岩心原生岩石地球化学特征研究,提出矿体前缘指示元素组合为 Hg-- As--Sb,近矿或矿体指示元素组合为 Au--Ag--Cu--Pb--Zn,矿体尾晕指示元素组合为 Bi--Co--Ni; 据此,建立了地球化学勘查模型。     

西藏甲玛斑岩矿床系统地质、蚀变、矿化的三维地质模型

甲玛矿床位于西藏冈底斯成矿带东段,是公益性与商业性勘查结合取得的重要成果。目前已累计探明和控制铜资源量超过700万吨,共伴生钼、铅锌、金、银资源量均达到大型以上规模。本文在充分收集、整理甲玛矿床最新勘查资料、研究成果的基础上,运用MICROMINE软件三维建模及可视化技术,遵循点→线→面→体的构建原则,进行人机交互分析,构建了甲玛矿床地质、蚀变、矿体三维实体模型,并根据不同矿体品位分布变化的实际情况,对矿体模块模型进行克里格法或距离反比加权法品位插值,构建各种元素的矿化模型。并综合国内外对斑岩、矽卡岩矿床的研究新趋向对模型进行了地质解译,认为甲玛斑岩矿床是由斑岩钼铜矿体、矽卡岩铜多金属矿体、角岩铜钼矿体以及破碎带中独立金矿体构成的"四位一体"典型斑岩成矿系统产物,其中矽卡岩主要有接触带近端矽卡岩、层间构造中的远端矽卡岩以及受控于推滑覆构造产出的矽卡岩三种产出型式,由岩浆热液沿层间构造和推滑覆构造扩散交代大理岩和角岩形成;研究认为甲玛斑岩矿床具有典型的斑岩矿床蚀变系统,但蚀变分带有所差异,钾化带与青磐岩化带是在相对碱性条件下形成,而绢英岩化带与泥化带趋向于在相对酸性条件下形成。此外,大规模的角岩、矽卡岩对寻找深部斑岩矿体具有指示意义,甲玛斑岩矿体、角岩矿体仍具巨大的找矿潜力。因此,本研究构建的甲玛三维模型直观地展示了矿区地层、岩体、构造分布情况、赋矿层位、矿化品位分布规律以及蚀变分带特征,为甲玛矿床的成因、成矿规律总结、找矿勘查、矿山生成开发等综合研究提供重要的科学依据。     

北山拾金坡—金场沟金成矿带岩浆热液型金矿区域成矿模式的建立

拾金坡—金场沟金成矿带是北山地区最重要的金成矿带之一,成矿带内已发现金矿化线索38处,中小型金矿床9处,均与中酸性岩浆岩有关,主要成矿类型有岩浆热液型和矽卡岩型,其中岩浆热液型金矿是成矿带最主要的成矿类型。优选拾金坡金矿床和金场沟金矿床作为拾金坡式金矿的典型矿床,通过分析矿床的成矿地质环境、矿体特征、矿床成因和成矿模式等,建立了成矿带区域成矿模式。成矿模式的建立,将有助于促进对矿床成矿规律的认识,明确该成矿带金矿找矿方向。     

基于勘查数据的胶东大尹格庄金矿床控矿地质因素定量分析

胶东金矿床集中产于伸展构造系统内,常常显示出明显的构造控矿特征,但前人提出的阶梯式成矿模式难以回答哪些构造特征真正控制了金矿床的形成。大数据时代的到来为地质勘查数据的挖掘、成矿规律的探索提供了新的途径。选择胶东地区的大尹格庄金矿床为研究对象,在系统收集勘查资料的基础上,通过空间分析技术对控矿因素的不同特征进行定量表达,进而分析其与金矿化的相关关系。分析结果显示招平断裂带的距离场因素与金品位和金属量均呈双峰分布特征,与大尹格庄金矿床存在的两类矿化相对应,直观反映了不同类型矿石的相对空间位置。断层的坡度与金品位近似呈高斯分布,品位峰值区累积了大量的金属量,暗示了成矿流体更多地在某一特定的坡度范围内汇聚、停留。断裂面的陡缓变化和起伏程度显著地影响了金的富集程度,能够清晰地区分出经济品位的矿石和矿化体并确定矿体的最有利部位。在蚀变带中最强烈的蚀变部位,金的沉淀量急剧增加,暗示蚀变带内相同的部位可能叠加了持续的热液交代或多次成矿作用。控矿因素大数据分析表明,招平断裂面的形态特征是控制大尹格庄形成的关键因素,这种规律可被推广到整个胶东地区的金矿床。     

Research Status and Development Trends of Mine Floor Water Inrush Grade Prediction

According to the characteristics of mine floor water inrush, its influence factors can be summarized as the geological structure and mining pressure, the aquifer water properties, and the water resistance ability of floor strata; the mechanism of each influence factor is described herein. The research history and status of mine floor water inrush are introduced, and the commonly used prediction methods of mine floor water inrush grade are summarized and categorized as empirical formula methods and GIS technology, mathematical analysis methods, nonlinear mathematical analysis methods and simulation experiment methods; a detailed analysis of each method is presented. With the development of big data, cloud computing and nonlinear algorithm research, the existing deficiencies of floor water inrush prediction methods will likely be addressed by the future research and development trends of mine floor water inrush grade prediction.