铜锡复合成矿研究进展与展望

铜与锡具有不同的地球化学性质,然而铜锡共生或复合成矿现象在世界主要铜、锡成矿带中比较常见,如中国的右江、南岭(湘南)、大兴安岭南段(内蒙东部)、葡萄牙伊比利亚、秘鲁安第斯、英格兰德文郡、德国厄尔士山、日本西南、俄罗斯远东、加拿大新不伦瑞克等成矿带均为铜锡复合矿床的集中产区。铜锡复合矿床主要为岩浆热液矿床,以矽卡岩型、脉状矿床为主,兼有火山热液沉积型、斑岩型及云英岩型等。铜矿体的主要矿石矿物为黄铜矿,兼有斑铜矿、黝铜矿、辉铜矿等;锡矿体的主要矿石矿物为锡石,兼有黝锡矿。铜锡复合矿床的成矿物质来源(尤其是铜、锡成矿元素的来源是否具有一致性)尚有不少争议,锡普遍被认为是岩浆来源,而铜的来源具有多样性。成矿流体演化过程中的氧化还原环境的改变及流体的混合是导致铜锡复合成矿的主要原因。目前对于铜锡复合成矿的研究,主要是从矿床的年代学、单矿物(黄铜矿、锡石)微量元素及传统同位素地球化学、流体包裹体等方面入手,但对厘定铜锡复合成矿过程的作用有限。铜锡复合矿床的成因及勘查模型的建立具有重要的理论价值及现实意义。本文提出未来研究可以从多种非传统稳定同位素(例如Cu、Sn、W、Zn同位素)的联合示踪探索、成...     

钙同位素地球化学研究新进展及其在碳酸岩-共生硅酸盐研究中的应用

作为"非传统稳定同位素"家族成员,钙同位素正受到国际地学界日益广泛的关注。钙是主要的造岩元素,也是生物必需的元素。钙在地球各圈层广泛分布,研究钙同位素的地球化学行为将有助于提高我们对各种生物过程和地质过程的认识。钙同位素测定主要采用热电离质谱仪(TIMS)和多接收电感耦合等离子体质谱仪(MC-ICP-MS),分别表示为δ^44/40Ca和δ^44/42Ca。目前自然界可观测到的δ^44/40Ca变化范围为-2.0‰～6.75‰,约8.7‰。本文系统介绍了近年来钙同位素分析中样品溶解、化学分离、质谱测定以及高温地质过程中的钙同位素分馏及其地质应用等方面的研究成果,尤其对钙同位素在碳酸岩-共生硅酸盐岩研究中的意义、钙同位素组成以及取得的主要认识作了较为全面的介绍。阐述了放射成因⁴⁰Ca、部分熔融作用/分离结晶作用、地壳同化作用、古俯冲碳酸盐循环、热液蚀变作用、岩浆起源深度等对碳酸岩、硅酸盐岩的钙同位素组成造成的影响。最后,通过系统对比碳酸岩-共生硅酸盐岩的锂、镁、钙同位素研究成果,认为应该开展多元同位素体系的...     

湘中锡矿山式锑矿锑与砷、金的共生分异现象

通过湘中锡矿山式锡矿矿化蚀变特征及矿化蚀变岩石微量元素统计分析，阐述了成矿作用中锑与金、砷共生分异的现象，并以因子分析为手段，提取成矿作用中最主要的两个特征因子，综合地质分析，指出锑矿成矿过程中主要包含有两种地质作用：硅化与锑矿化。硅化和锑矿化分别同砷、金富集和锑矿质沉淀析出相联系，从而造成锑与金、砷共生分异。硅化作用主要在成矿早期，温度较高（200－300℃），砷、金主要在这一阶段析出。锑矿化则集中发生在成矿作用晚期，温度较低（100－200℃），辉锑矿以裂隙充填方式沉淀成矿。对锑与金、砷共生分异的认识较好地解释了矿化带上成矿特征指示元素在元素聚类分析中不相关的矛盾。     

硫铜铁矿的发现及其地质意义

产于磁铁矿矿床中的硫铜铁矿的发现，在国内属首次报导，矿物呈他形粒状，粒径为0.054-0.074mm,硬度H＝4.01g/um^2，反射色为桔黄色，均质性，比重4.13g/cm^3,化学成分Fe31.030,Cu34.038,S34.042.,Co0.037,Ni0.01,Zn0.025,Ag0.013(%), 总量99．195％，化学式为Cu1.008Fe1.0464S2，颜色指数Rvis=28.38%,(x=0.4142.y=0.4022,Pe=0.4507,λd=580nm);X-射线分析数据为3．038（10），2.610(1),1.860(8),1.590(5),晶胞参数a=5.306(A)，共生存物主要有磁铁矿，赤铁矿，黄铜矿，黄铁矿，菱铁矿等，并进一步探讨了矿物成因。     

探求钨矿深度之途径

附图一版中国钨矿先后调查者,固不乏人,但对矿量之估计,每与事实相去太远,不无影响于开采与设计;故求得比较确切之深度与矿量,实为采办钨矿者所必需,而于学理之立论,亦饶有意昧。本文所论,乃就中国钨锰铁矿矿脉之成于气化期,或高     

新疆西昆仑碳酸盐岩型矿床成矿元素共生、分异现象及其影响因素

新疆塔里木盆地西南边缘的西昆仑地区,晚古生代(中泥盆世至早石炭世)碳酸盐岩地层中存在一个铅、锌、铜等多金属成矿带,且资源潜力较大,找矿前景乐观(祝新友等,1999)。目前在该矿带已发现约30个矿床(点),分布在走向NNW-SSE,长约100km,宽约10km的范围内。该矿带内铅、锌、铜等成矿金属元素即可形     

基于流变特性与纹理特征的底质层界智能识别

针对传统的人工识别浅剖图像层界方法精度不足、效率低下的问题,提出了一种基于浮泥流变特性与灰度共生矩阵的航道底质层界智能识别方法。利用航道浅剖数据计算灰度共生矩阵特征值来描述底质层界纹理,粗略提取层界边缘;通过浮泥流变特性模型智能识别、连接同一层层界矢量点,准确识别底质层界。对比智能和人工提取连云港航道浅剖数据层界实验的结果表明:结合浮泥流变特性与灰度共生矩阵算法的层界识别方法,可以准确描述底质分布情况,快速自动识别层界线,智能化提取航道底质层界。     

盐类在金属成矿过程中的作用

在自然界中,矿产资源的形成与分布并非单一和独立的,它们相互之间往往存在诸多联系.涂光炽[1]曾把金属矿床、非金属矿床、盐类矿床、煤、石油、天然气等矿产资源之间的有机联系列为矿床地球化学研究的若干重要生长点之一.