藏南喜马拉雅造山带造山型马扎拉Au-Sb矿床和沙拉岗Sb矿床流体包裹体He-Ar同位素组成:对成矿流体来源的制约

马扎拉Au-Sb矿床和沙拉岗Sb矿床是藏南金锑成矿带中典型的造山型矿床。马扎拉Au-Sb矿床中矿体以含金辉锑矿石英脉的形式产于下中侏罗统陆热组地层中,主要组成矿物有自然金、辉锑矿、石英和碳酸盐矿物;沙拉岗Sb矿床中矿体主要以辉锑矿石英脉的形式产于下白垩统多久组地层和辉长岩体中,主要组成矿物为辉锑矿、辰砂、锑华、石英和少量碳酸盐矿物。在两个矿床的矿脉石英和辉锑矿中均发现有三类原生和假次生包裹体:水溶液包裹体、CO2-水溶液包裹体和有机包裹体。流体包裹体显微测温结果显示:马扎拉Au-Sb矿床的成矿温度为160～280℃,沙拉岗Sb矿床的成矿温度为140～240℃。He-Ar同位素分析显示马扎拉Au-Sb矿辉锑矿石英脉矿石中辉锑矿和石英以及赋矿地层中沉积层状硫化物中黄铁矿的流体包裹体均具有低的3He/4He比值,分别为0. 01382～0. 05642Ra和0. 03353～0. 08744Ra,40Ar/36Ar比值具有比较大的变化范围,分别为346. 8～4770. 1和349. 4～2689. 1;沙拉岗Sb矿床中辉锑矿样品的3He/4He比值为0. 02385～0. 11488Ra,40Ar/36Ar比值变化小,为300. 6～537. 5。与藏南Au-Sb成矿带中造山型Au矿床成矿流体中含一定量的幔源挥发份相对比,马扎拉AuSb矿床和沙拉岗Sb矿床成矿流体中均无幔源流体的参与,马扎拉Au-Sb矿床成矿流体为壳源变质流体与改造型饱和大气水形成的混合流体;沙拉岗Sb矿床成矿流体以改造型饱和大气水为主,并有壳源变质流体的加入。     

新特提斯洋俯冲起始的地质记录:土耳其南部蛇绿岩和变质底板

在现行板块构造理论的框架下,板块的初始俯冲是岩浆活动和构造运动发生转变的重要过程,亦是理解板块运动的关键节点。在俯冲起始过程中,主要存在四个方面的地质记录,分别为一系列地球化学成分多样的岩浆活动、SSZ型蛇绿岩、变质底板和玻安岩及其对应的铬铁矿床。特提斯造山带作为公认的研究板块构造理论尤其是初始俯冲的关键场所,一直备受地学界的重视。而土耳其南部构造带作为特提斯造山带的重要组成部分,亦是确定亚欧板块和阿拉伯板块之间缝合线存在的重要标志。该南部构造带是研究新特提斯洋俯冲起始的理想场所,上述关于俯冲初始的四个地质记录均保存良好,且有如下方面的重要特点:1)不同地区的镁铁质岩石甚至同一地区的镁铁质岩石具有不同的地球化学特征,从似洋中脊玄武岩,到过渡型岩石类型和玻安质岩石均有发育; 2)大部分蛇绿岩具有完整的序列,各单元及变质底板岩石中普遍发育侵入的基性岩脉,产状多变,是多期岩浆事件的产物; 3)蛇绿岩下部通常发育一套角闪岩相变质底板,且其年龄与蛇绿岩的形成年龄基本一致; 4)蛇绿岩中普遍发育铬铁矿床,以高Cr型为主,部分蛇绿岩中还赋存高Al-高Cr的过渡型铬铁矿,均被认为是幔源岩浆与地幔橄榄岩反应的产物。因而,这些地质体完整记录了新特提斯洋形成-俯冲-消减的演化过程。     

卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例

大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。     

大数据助地质腾飞:岩石学报2018第11期大数据专题“序”

文中提出,大数据有广义与狭义之分:狭义的大数据以4V特点为标志,而符合大数据三个技术取向的、采用全数据模式的、从数据出发的研究是广义的大数据研究。大数据为什么应运而生?是因为科学发展遇到了瓶颈,遇到了难以解决的问题,大数据不仅开辟了科学研究的新方法,新思路,还引发了对科学哲学的反思。文中强调从理论驱动模式到数据驱动模式的转变,是研究方法和研究思路一个巨大的转变,这种转变开辟了新的科学创新之路。文中指出,在大数据时代,凡是能够用数据化表述的学科才称之为科学,而不能用数据化表述的学科就不是科学,能否被数据化是科学与非科学的分水岭。文中讨论了矿床学研究的目的,认为矿床学研究应当专注于查明矿床形成的规律,指导矿床的找矿,提高经济价值。提出在矿床学研究中应当加强对相关关系的研究。一个矿床的成因大家究竟是如何关注的,与成矿有关的因素很多,成矿究竟与哪些因素有关,在许多情况下可能就是一个相关关系的命题,而大数据研究的就是相关关系。因此,大数据与矿床学研究的思路是天然相通的。     

新疆西昆仑奥尔托喀讷什锰矿地质、地球化学及成因

近年来,西昆仑玛尔坎苏地区富锰矿找矿取得重大突破,新发现奥尔托喀纳什等大型锰矿床。该矿床层位稳定,厚度较大,Mn平均品位达35%以上,为中国最富的碳酸锰矿床,属于典型的海相沉积型锰矿床。锰矿体主要赋存于晚石炭世喀拉阿特河组地层中,该组岩性为一套浅海碳酸盐岩台地相沉积建造组合,可划分为台内浅滩、潮坪、开阔台地、局限台地等4个相类型。成矿分为三个期次,第一期为沉积成岩成矿期,矿石矿物由菱锰矿、锰方解石、硼锰矿组成;第二期为热液改造期,形成锰镁绿泥石、红锰矿、硫锰矿、锰方解石(脉)、重结晶菱锰矿、蔷薇辉石及滑石、石膏等;第三期为表生氧化期,发育少量软锰矿、水锰矿、硬锰矿等。锰矿石具有较低的Fe/Mn比值、V/(V+Ni)比值和强烈的Ce正异常,表明Mn是在氧化环境下,以氧化物或氢氧化物的形式沉积富集。含锰岩系顶、底板岩石中含较多成熟度较差的中酸性火山岩岩屑,以及具有较低Al/(Al+Fe+Mn)、Y/Ho、Co/Ni比值的锰矿石,说明其成矿物质来源于海底热水活动。奥尔托喀纳什锰矿具有"内源外生"的特点,锰矿石及菱锰矿具有负的δ~(13)C值(-23.3‰～-13.2‰),表明锰矿经历了先成锰氧化物或氢氧化物、再被还原转化成菱锰矿的过程。此外,有机质所导致的更为强烈的还原作用是本矿床富锰矿形成的重要机制。后期构造叠加致使矿体发生变形,矿体形态受褶皱控制。矿石受到强烈改造,形成锰镁绿泥石、红锰矿、蔷薇辉石等,晚期经历氧化淋滤作用形成软锰矿、水锰矿等。     

全球数据库数据研究的初步进展

人类已进入大数据和人工智能时代,其成果已惠及千家万户。然而,大数据和人工智能技术在科学研究领域的应用却相形见绌,还未真正得到重视。大数据和人工智能是一种方法,一种思路,它不同于传统的科学研究方法和思路。在科学研究中,什么是大数据研究呢?符合大数据3个技术取向的是大数据研究,采用全数据模式的是大数据研究,从数据出发的是大数据研究。文中介绍了我们利用全球数据库数据厘定的玄武岩、安山岩、大陆边缘弧玄武岩(CAB)构造环境判别图,其中安山岩判别图填补了学术界的空白。玄武岩(MORB、OIB、IAB)判别图也不同于学术界早先熟知的判别图,是根据元素之间的相关关系厘定的。文中还讨论了大数据研究带来的一些可能很有意义的科学问题。如:1.在判别图研究中发现了许多效果较好的图解,主要依赖的是主元素、过渡元素和金属元素之间的关系,上述关系有什么意义,为什么会起到判别的作用?2.数据挖掘发现,全球大洋中脊中酸性岩极度匮乏,是否说明上地幔严重缺水?3.研究发现,中新世是全球岩浆活动最发育的时期,这一时期全球还出现了许多重大地质事件,二者之间是否存在关联?4.中新世全球埃达克岩最发育,按照埃达克岩的出露,发现从青藏高原到喀尔巴阡可能存在一个巨型的欧亚高原;5.根据对新生代苦橄岩全球时空分布研究,提出了一个如何认识全球热点问题等。文中还提出了下一步研究的建议并强调指出,科学已经进入大数据和人工智能时代,在大数据和人工智能时代,科学划分的标准发生了变化:凡是能够用数据化表述的学科才称之为科学,而不能用数据化表述的学科就不是科学,看来,能否被数据化是科学与非科学的分水岭。在大数据和人工智能时代,地质学和矿床学遭遇了空前的危机。按照我们的预测,在可以预见的未来,地球物理学将远超地质学,空间科学将异军突起,而在地质学领域内地球化学一花独放的局面还将维系很长一段时间。文中最后还探讨了今后找矿靠什么的问题,认为物化探和钻探测试技术的进步非常重要,同时,发展人工智能技术也已迫在眉睫。     

新疆磁海Fe(-Co)矿床:两个系列幔源岩浆复合的热液矿床

新疆东部的磁海是一个以Fe-Co组合为特色的矿床。对磁海矿区镁铁-超镁铁岩的年代学和地质地球化学、矿床共生Co的地质特征、黄铁矿的成分特征等研究发现,磁海矿床是一个同期两个系列(即铜镍系列和钛铁系列)幔源岩浆作用复合的岩浆热液型矿床。铜镍系列主要形成了橄榄辉长岩、橄长岩、辉长岩和角闪辉长岩等深成侵入相,辉长岩锆石U-Pb年龄为(279.1±1.4)Ma;岩石以较高的m/f值(多数>1.5)为特征;同时,岩石具有较高的Cu、Ni、Co含量,并赋存有Cu-Ni-Co矿化体,表明该系列与矿床中Co的来源关系密切。钛铁系列以火山-次火山作用为主,形成了玄武岩-辉绿岩等喷出相和超浅成侵入相,玄武岩的锆石U-Pb年龄为(276.2±2.2)Ma;岩石以较低的m/f值(多数<1.5)为特征;岩石中Cu、Ni含量较低而TiO2含量较高,并赋存了磁海矿床主要的磁铁矿体,表明与矿床中Fe的来源密切相关。磁海矿床矿体和矿石地质特征表明,主要磁铁矿(-Co)矿体的形成受控于热液作用,属于与基性-超基性岩浆有关的热液矿床。对不同类型黄铁矿的产出特征及成分特征研究显示,Co的成矿是在磁铁矿成矿之后,(次)火山热液活动继续对与磁铁矿共生的黄铁矿进行交代,形成了含钴黄铁矿和其他钴矿物。也就是说,矿床中Fe和Co是两种来源两个阶段复合形成的,磁海矿床的Fe-Co复合成矿作用实质上是钛铁系列与铜镍系列岩浆的复合。     

雷波县小沟磷矿床风化带特征研究

雷波县小沟磷矿床为一超大型矿床,矿石主要工业类型为混合型矿石,矿石矿物成分较简单。受地表风化影响,矿石往往具"表富深贫"特征。通过各项探矿工程控制,基本查明了风化带矿石矿物及组份特征,探索研究风化带深度及分布范围,综合分析矿区风化带影响因素。     

几内亚福雷卡里亚YML铁矿区的富铁矿床地质特征及找矿前景探讨

YML铁矿区位于几内亚福雷卡里亚省,富铁矿以条带状赤铁矿和铁角砾岩矿为主。矿区内共发育7条矿体,条带状赤铁矿体6条,铁角砾岩矿体1条。条带状赤铁矿体赋存部位多为向形地段,次级紧密褶皱发育,沿走向和倾向有逐渐变薄和尖灭的趋势;铁角砾岩矿体覆盖于地表,以风化壳的形式出现。矿床类型属复合类型,即海底热液喷气沉积叠加后期构造变质型+风化淋滤型。该区具备铁矿形成和保存的地质条件,且已发现具一定储量、品位较高的条带状赤铁矿和大面积的铁角砾岩分布区,区内铁矿找矿远景较好。     

四川省中厂铜矿矿床地质特征及成因讨论

四川省中厂铜矿位于扬子地台西南缘的康滇地轴中段,赋矿地层为中元古界下部的通安组,铜矿体赋存在通安组第二段和第三段中,铜矿体呈似层状,矿体围岩分别为白云石大理岩、石英变粒岩和含石英大理岩,地层中层间破碎带、滑动带和裂隙发育,并发生硅化、绢云母化、白云石化和褪色等热液蚀变,地层中碳质含量较高,矿床地质特征上判断,成矿经过沉积成岩期和构造-热液改造期,成矿物质为多期多来源,因此认为中厂铜矿床属于沉积-改造型铜矿床。