基于 GIS 的富钴结壳资源量计算系统开发

富钴结壳资源量计算和资源评价是大洋富钴结壳矿区圈定工作的重要内容之一。阐述了基于GIS组件MO构建富钴结壳资源量计算系统的主要功能模块组成和设计思路。该系统利用VC采取面向对象的方法编程,设计开发了富钴结壳资源量计算评价程序,实现了地质块段法等多种计算方法。该系统吸纳了资源评价和矿区圈定中水深、丰度、品位和坡度等几个重要评价指标,可方便地实现钴结壳资源量计算,为大洋富钴结壳矿区圈定和矿产资源开发提供依据和参考。     

网格剖分积分法计算富钴结壳资源量

在矿区地质模型建立及边界条件限定的基础上,提出了基于网格剖分积分计算富钴结壳资源量的评估计算方法,推导了相应的计算公式,设计了相应的模块界面,并在"海底地形地貌自动成图系统"中实现了这种计算方法.这种资源量计算方法可应用于富钴结壳资源研究和评价计算.     

西太平洋拉蒙特平顶海山富钴结壳矿区圈定与资源量估算

为能科学合理、快速量化地圈定出大洋海山钴结壳优质矿区,本文基于国际海底管理局提出的矿区选取模型,利用我国西太平洋海山钴结壳资源调查的拖网采样资料,结合西太平洋海山钴结壳分布特征,提出人机交互式的矿区圈定方法,对西太平洋马尔库斯-威克海山区拉蒙特平顶海山圈定出钴结壳资源远景区和符合国际海底管理局规章要求的51个钴结壳矿块,估算出拉蒙特平顶海山和51个矿块的钴结壳资源量及金属量,同时通过对拉蒙特平顶海山日本申请矿区的结壳资源分布特征分析,表明采用人机交互式的矿区圈定方法得出的结果,不仅能快速定量地圈定出钴结壳资源前景较好的矿区,也为大洋海山钴结壳矿区圈定和资源量估算提供了新方法。     

海山富钴结壳的圈矿方法

对海山富钴结壳的圈矿方法进行了分析和探讨,指出海山富钴结壳圈矿的主要方法和步骤为:(1)挑选富钴结壳发育良好的海山。除大片连续厚层板状分布的结壳发育良好的大型平顶海山是重点调查的目标海山外,规模较小的尖顶海山是近年来新的圈矿目标海山。(2)确定矿块的边界位置。对选定的海山进行深海摄像、电视抓斗、拖网和浅钻等多种手段的调查,通过所取得的综合结果对矿块边界进行判断,确定准确的矿块边界。(3)计算结壳的覆盖率。利用调查所获得的矿块相关的数据和信息对矿块内结壳厚度和结壳覆盖率以及矿区资源量进行评估。     

最近区域法与地质块段法在富钴结壳资源量评估中的综合应用

首次应用最近区域法对东太平洋某海山（简称X海山）进行了初步的资源量评估,最近区域法具有能对矿区无限分块和能快速圈定富矿区的优点,结合地质块段法的评估结果可以对矿区资源量进行综合分析。经过初步评估认为,该海山具有储量远景,应进行进一步的勘探研究。     

富钴结壳资源评价和圈矿方法探讨

分析和讨论了我国现行富钴结壳资源评价所用的算术平均法在基础数据获取方面存在的问题,给出了相应的改进方案,并提出和引入了见矿率、成矿系数等新的评价参数,改进了现有方法的不足.围绕目前迫切需要解决的结壳圈矿工作中的界线问题,从调查方法、资料处理和界线确定等三方面进行了相应的理论探讨.这些工作将为当前我国富钴结壳申请矿区的选择、圈定以及资源评价提供技术支撑,也是后续矿区加密调查和钴结壳储量精细计算的重要依据.     

富钴结壳资源远景区圈定方法

提出了4种不同的富钴结壳资源远景区圈定方法,即水深法、工程间距外推法、网格微分法和综合法,对比了它们的优缺点,对同一研究区运用不同的方法圈定了不同的资源远景区并进行了资源评价,结果表明:这几种方法是层层递进、相辅相成的,水深法和工程间距外推法可以给出研究区资源远景的大致范围,网格微分法是圈定较为精确资源远景区的基础,但是,加入地质规律的综合法可以提供更接近真实情况的资源远景区。不同的方法适合不同的勘探程度和不同研究目的,并且有不同的精度。     

富钴结壳定年简介

富钴结壳生长通常十分缓慢,其速率一般为几mm/Ma。因此这些结壳提供了成矿环境(海水、沉积物等)的长期历史记录。然而,富钴结壳完整、精细定年的可靠性仍然是一个问题。为此,国外学者采用了多种方法对结壳进行定年,井得到其生长速率。以下分别介绍这些方法的原理、应用及其优、缺     

全球三大洋海山钴结壳资源量估算

钴结壳具有Co、Ni、Cu和Mn及其他金属的潜在矿产资源和储存在结壳层中古环境信息的双重意义。与深海多金属结核和热液硫化物矿床相比,具有较高Co、Ni和Pt含量的海山钴结壳有可能成为商业勘探的潜在目标。为合理地估算出全球三大洋海山钴结壳资源量,基于我国西太平洋海山钴结壳拖网采样调查资料和对太平洋海山钴结壳资源分布规律和钴结壳矿区圈定参数指标的深入研究,按海山不同高度、不同洋壳年龄赋予不同结壳厚度,进而计算出全球三大洋海山钴结壳分布面积为3 039 452.14km2和干结壳资源量为(1 081.166 1~2 162.332 2)×108 t。太平洋海山钴结壳分布面积为2 123 087.12km2和干结壳资源量为(513.244~1 026.488)×108 t,大西洋海山钴结壳分布面积为512 509.74km2和干结壳资源量为(116.503 2~233.006 4)×108 t,印度洋海山钴结壳分布面积为403 855.28km2和干结壳资源量为(81.484 9~162.969 8)×108 t。三大洋海山钴结壳的Mn、Co、Ni和Cu金属量分别为(138.848 0~277.696 0)×108 t,(3.967 6~7.935 2)×108 t、(2.793 6~5.587 2)×108 t和(0.825 1~1.650 2)×108 t。根据钴结壳的Co含量、Co通量和厚度相关分析,所赋予的钴结壳厚度占理论推测厚度的6.10%~12.20%,这与Ku等得出"钴结壳生长时间约占其整个生命史4%"的认识非常相近。三大洋海山钴结壳实测厚度与赋值厚度对比分析表明,太平洋海山钴结壳赋值厚度平均值为1.87cm,实测厚度平均值为1.77cm,相对误差为5.35%,大西洋和印度洋相对误差分别为18.18%和23.23%。研究数据表明按海山高度和洋壳年龄所赋的钴结壳厚度基本合理,估算出的钴结壳资源量基本可靠。本文首次估算出三大洋海山钴结壳资源量,为整个海盆和三大洋海山钴结壳资源量估算提供了新方法。     

富钴结壳申请区块优选的模糊评判方法

选取申请区块内富钴结壳平均厚度、平均品位、矿区面积、平均坡度、平均水深和申请区块中的有效站位数等6个因素作为申请区块优劣性评判的指标,将申请区块的优劣性分为3级,建立了富钴结壳申请区块优劣性的模糊评判方法,并进行了实例研究。评判结果对于进行富钴结壳申请区块的优选提供基础。根据模糊评判结果与资源量大小排序两种区块保留结果中部分申请区块存在不一致,建议在后期对申请区块放弃工作时同时考虑模糊评判结果和资源量大小。研究结果可以为将来富钴结壳申请区块的放弃工作提供技术储备。     

浅地层剖面在富钴结壳调查研究中的应用

文中以Topas PS018系统为例简要介绍浅地层剖面仪的工作原理和系统组成,重点介绍浅地层剖面在大洋富钴结壳资源调查研究中的应用情况。浅地层剖面资料与联合作业的海底视像、岩芯取样等资料进行对比和分析,发现浅地层剖面能够有效识别基岩、板状结壳、砾状结壳、砂、沉积物等不同底质类型,对浅地层剖面资料进行深入挖掘能够提取出富钴结壳矿区界线信息。     

基于B样条曲线的富钴结壳厚度测绘系统

针对深海探测过程中对海底富钴结壳厚度变化曲线测绘的要求,基于超声波测厚原理和B样条曲线拟合算法,结合"蛟龙号"载人潜水器的位置信息设计了深海富钴结壳厚度测绘系统。首先利用超声探头获取富钴结壳测量点表面和底部基岩的两次回波信息,通过测量渡越时间计算结壳的厚度值;将测点厚度值与"蛟龙号"载人潜水器的传感器数据融合,根据测点间的位置间隔,通过基于轮廓关键点的B样条曲线拟合绘制航行过程中的结壳厚度变化曲线。模拟实验结果表明,测绘系统可以采集测点的结壳厚度,厚度计算误差约5.6%,B样条曲线拟合能有效绘制结壳的厚度变化,误差小于10%,拟合曲线与结壳截面的纹路相符。     

动力定位系统在大洋富钴结壳调查中的应用

大洋富钴结壳资源调查受到海流、风力、波浪等外界作力影响,导致调查效率低,调查定位精度下降,甚至损坏调查设备。动力定位系统能让调查船舶长时间保持在某点上,让船舶极低速保方航行,或跟随水下调查设备航行,从而克服外界因素对调查的影响,保障调查安全。介绍了动力定位系统原理和主要功能及大洋富钴结壳主要调查手段,分析了动力定位系统在海底摄像、深海拖网、海底浅钻、重力活塞取样、ROV等手段中的应用,得出该系统在大洋富钴结壳调查应用中能提高工作效率、调查安全性和定位精度,以确保调查者更真实地获得海底资源资料的结论。     

富钴结壳矿区申请需要解决的两个重要问题

讨论了我国富钴结壳矿区申请需要解决的两个重要问题：①资源量评价方法;②结壳调查测站的位置和水深.认为在资源量评价中,应采用“平均含矿覆盖率”与“见矿率”综合使用的方法,同时必须对所有准备申请的拖网、海底摄像/海底照相有效测站的位置和水深进行校正,对我国准备申请的富钴结壳调查海山的资源量进行重新计算.     

Resources calculation of cobalt-rich crusts with the grid subdivision and integral method

On the basis of three geological models and several orebody boundaries,a method of grid subdivision and integral has been proposed to calculate and evaluate the resources of cobalt-rich crusts on the seamounts in the central Pacific Ocean.The formulas of this method are deduced and the interface of program module is designed.The method is carried out in the software "Auto mapping system of submarine topography and geomorphology MBChart".This method and program will possibly become a potential tool to calculate the resources of seamounts and determine the target diggings for China's next Five-year Plan.     

Biomineralization of organic matter in cobalt-rich crusts from the Marcus–Wake Seamounts of the western Pacific Ocean

Organic matter in cobalt-rich crust(CRC) from the Marcus–Wake Seamounts of the western Pacific Ocean, Sample CM1D03, has been analyzed to understand the source, geochemistry and mineralization of organic matter, and the mineralization environment. Biomarkers, including n-alkanes, isoprenoids, terpanes and sterols, have been detected in various layers of the CRC sample, using gas chromatography(GC) and gas chromatography–mass spectrometry(GC–MS). The content of organic carbon(OC) and its stable isotope(δ13C), and the combined features of the biomarkers show that the mineralized organic matter in CM1D03 CRC was mainly derived from microorganisms and lower plankton(e.g., bacteria and algae, respectively) from marine surface water, with some terrestrial higher plant components. The ratio of chloroform bitumen "A": OC was high in the CRC, between 10.51 and 20.66, showing significant migration characteristics of n-alkanes. Four mineralization categories of organic matter were recognized based on GC chromatograms of n-alkane molecules:(1) primitive type(bacteria and algae), which is characterized by moderately mature of n-alkanes preserving the original characteristics of the organic matter from microorganisms and lower plankton;(2) microbial degradation type, which is characterized by low contents of n-alkanes and rising baseline in the chromatogram, with the "bulge" being the products of organic matter by biodegradation;(3) organic matter migration type, which is characterized by low carbon number of n-alkanes with n C18 as the main peak carbon, without odd even predominance, and low concentrations of isoprenoids and hydrocarbons with high carbon number; and(4) organic matter hydrothermal type, which is characterized by relatively low concentration of small molecular weight n-alkanes, pristane, and phytane, accompanied by higher concentration of n-alkanes with carbon number greater than n C18. This study shows that biomarkers can record controlling factors of mineralization and their variation.