我國自20 世紀70年代開展區(qū)域化探掃面以來, 至2005年底已完成水系沉積物測量673.68萬km2 , 取得了突出的找礦效果, 顯示出了區(qū)域化探在地質找礦中的優(yōu)勢。區(qū)域化探樣品分析了39種元素, 目前找礦中應用的元素主要為成礦成暈元素,而常量元素和稀土、稀有元素尚未很好地開發(fā)應用[ 2] 。通過對區(qū)域地球化學數據處理, 提取更多找礦地球化學信息是目前化探工作的重要工作內容。

 

  地球化學背景與異常劃分是找礦地球化學信息

 

  提取的關鍵環(huán)節(jié)。元素地球化學背景受地質環(huán)境、景觀條件等諸多因素的制約, 在一定區(qū)域內、同一景觀條件下, 地質環(huán)境是影響元素地球化學背景的主要因素。以往按1∶20萬圖幅確定統(tǒng)一異常下限的做法, 導致低背景區(qū)礦化信息被掩蓋, 而高背景區(qū)出現了較多的非礦異常, 背景與異常的劃分存在不合理性。為此勘查地球化學工作者使用地質子區(qū)襯值法、移動平均法, 趨勢面法、泛克里格法等來處理區(qū)域化探數據, 在很大程度上改善了異常找礦信息的可靠性, 有其優(yōu)越性, 但仍然存在局限性。

 

  地球化學背景與異常劃分問題仍然是目前勘查地球化學進一步研究的課題。

 

  從眾多地球化學異常中識別與有經濟價值礦床有關的異常一直是勘查地球化學工作者追求的目標。已知礦區(qū)是成礦地質條件最佳地段, 地球化學異常找礦概率較高, 值得引起注意。低緩異常既是深部礦體的反映, 又有其他非礦因素的影響, 需從多角度提取成礦信息, 結合地球化學異常組成和結構識別和判斷來確定礦致異常。同時, 在實際應用過程中還要注意不同礦化類型異常的空間分帶性[ 11] , 加強多元素礦化信息的綜合分析研究, 以有助于深部盲礦體和隱伏礦的尋找。

 

  筆者基于水系沉積物樣品特點, 選用吉林省中部低山丘陵區(qū)區(qū)域化探掃面數據作為研究對象, 采用地球化學分區(qū)標準化法圈定找礦地球化學信息,試圖有效地壓抑高背景區(qū)非礦異常、強化低背景區(qū)礦致異常, 突出找礦信息。

 

  1 研究方法概述

 

  地殼中元素豐度值按大小順序排列前9種元素為氧、硅、鋁、鐵、鈣、鈉、鉀、鎂、氫, 占地殼總質量的98.13%, 它們是構成巖石的主體, 由常量元素的組成和相對含量決定了巖石性質, 支配了微量元素的地球化學行為及其在巖石中的分配。

 

  水系沉積物是巖石風化產物, 水系沉積物樣品被認為是一個上游匯水盆地物質的天然組合, 在化學成分上具有明顯的繼承性。水系沉積物元素含量不僅受上游地質環(huán)境影響, 而且細粒級(-60目)樣品中粘土礦物、有機物質對其元素含量也產生很大影響。水系沉積物中常量元素含量可以很好地反映其物質組分特征;成礦成暈元素含量與常量元素之間亦有著密切相關關系。

 

  對研究區(qū)區(qū)域化探掃面數據(-60目粒級樣品)的研究結果發(fā)現, Zn、Hg與Si、K呈負相關性, 與Fe、Ca具有很強的正相關性, Ni、Cr與Mg具有顯著相關性(圖1), 而Au、Ag、Cu、Cd與常量元素相關性不明顯。常量元素在勘查地球化學以及成礦地球化學環(huán)境研究方面具有重要意義。

 

  1.1 地球化學分區(qū)方法

 

  利用區(qū)域化探水系沉積物常量元素分析數據進行因子分析。

 

  因子載荷矩陣將變量表達為公因子的線性組合:

 

  Z =AF+aU。

 

  式中:Z為變量;A為公因子負荷;F為公因子;a為唯一因子系數;U為唯一因子。根據因子載荷將常量元素劃分為若干個組合, 它們反映了水系沉積物樣品的地球化學分類。

 

  因子得分表達了因子變量的線性組合:

 

  FP =βP1 Z1 +βP2 Z2 +…βPnZn。

 

  式中:FP為因子得分;βP為變量系數;Z為變量;n為變量(元素)數。從原始數據中將某一特定因子的有關信息集中起來, 每個樣品在不同因子中的得分反映了樣品所具有的地球化學元素組合特征。高因子得分樣品與因子元素組合相對應。依據每個樣品最大因子得分所在因子進行地球化學分區(qū)。

 

  1.2 數據標準化處理方法

 

  按照地球化學分區(qū)分別進行成礦成暈元素數據標準化。標準化公式為:

 

  Z =(Xi +X)/S。

 

  式中:Z為標準化值;Xi為元素含量;X為地球化學分區(qū)元素含量平均值;S為地球化學分區(qū)元素含量標準離差。

 

  1.3 成礦信息提取方法

 

  以成礦成暈元素標準化數據為基本數據, 計算異常下限, 圈定單元素異常。并通過因子分析確定礦化類型元素組合, 以其對應因子得分圈定礦化類型綜合異常圖。

 

  2 研究結果討論

 

  2.1 研究區(qū)概況

 

  研究區(qū)位于吉林省中部低山丘陵景觀區(qū), 面積1.3萬km2 。于1978 ～ 1983年完成1∶20萬區(qū)域化探掃面, 采樣粒級-60目, 采樣密度(1 ～ 2)點/km2 ,1樣/4 km2 組合分析。

 

  研究區(qū)處于中朝準地臺與天山—興安地槽接壤部。東南部臺區(qū)出露太古代表殼巖、鉀長花崗質片麻巖以及新太古代—古元古代變質正長花崗巖;槽區(qū)廣泛分布不同時期花崗巖;槽臺過渡帶上分布奧陶—志留系斜長片麻巖、變粒巖、大理巖及中酸性熔巖。在研究區(qū)西部和北部較集中分布石炭—二疊系淺海相沉積建造和三疊—侏羅系陸相中酸性熔巖及陸源碎屑沉積巖。此外, 在松花江沿岸的白山、紅石等地有玄武巖分布。區(qū)內巖石類型復雜, 巖性變化較大。

 

  礦產有金、鉬、鎳礦床及中小型多金屬礦(化)點, 槽臺接合部為成礦集中區(qū)。全國聞名的紅旗嶺鎳礦床和夾皮溝金礦床位于研究區(qū)中(圖2)。其中紅旗嶺鎳礦床Ⅰ號礦體出露地表;位于黑石北部的Ⅶ 號礦體被白堊系砂礫巖覆蓋, 為隱伏礦體。

 

  2.2 地球化學分區(qū)

 

  根據研究區(qū)水系沉積物數據因子分析結果, 常量指標劃分為2個因子。

 

  因子1中SiO2 、K2 O為負載荷, Fe2O3 、CaO、MgO為正載荷;將SiO2 、K2 O因子得分乘以-1, 可以獲得一個新的因子組合。因此, 因子1可以劃分為SiO2 、K2 O組合和Fe2O3 、CaO、MgO組合。分別反映了花崗質碎屑物質和中基性物質富暗色礦物的組分特征。因子2為Al2 O3 、Na2 O組合, 主要反映富泥質物質組分特征。

 

  以3種組合的因子得分劃分地球化學分區(qū)。從圖3中可見, 硅鉀組合主要分布于中朝準地臺;鐵鎂鈣組合主要分布于天山—興安地槽區(qū);鋁鈉圖3 地球化學分區(qū)組合分布零散, 與地質背景基本上無關, 可能是一個表生地球化學作用因子, 其地質含義尚待進一步研究。

 

  2.3 數據標準化

 

  按地球化學分區(qū)分別對成礦成暈元素進行標準化, 將3個分區(qū)標準化數據合并形成新的基本數據。

 

  2.4 找礦信息提取

 

  2.4.1 單元素異常圈定

 

  利用標準化數據計算平均值和標準離差, 確定異常下限, 圈定單元素異常。

 

  地球化學分區(qū)標準化方法圈定地球化學異常與原始異常對比, 研究區(qū)東南部由玄武巖引起成片的Ni異常被有效壓抑, 突出了與礦化有關的北西向Ni異常。同時, 在研究區(qū)西南部紅旗嶺鎳礦外圍、磐石、煙筒山等地圈出了新的鎳異常。這些新發(fā)現Ni異常的找礦意義有待查明。

 

  鎳礦化類型綜合異?？傮w沿槽臺接合部和深大斷裂帶呈北東向和北西向分布(圖5a)。異常對已知的紅旗嶺鎳礦床Ⅰ 號礦體反映良好;對于黑石附近的Ⅶ 號礦體來說, 因被白堊紀砂礫巖覆蓋, 異常規(guī)模相對較小。在永吉縣西陽、磐石縣團林以及研究區(qū)東南角也圈出了明顯的異常區(qū)。這些異常(特別是磐石縣團林附近異常)的找礦意義值得關注。

 

  鉬礦化類型綜合異常主要分布在研究區(qū)西北角。對已知的大黑山鉬礦床有良好的反映;同時, 在該礦床東部圈出了一個十分明顯的環(huán)形異常。

 

  部分異常與已知銅礦床有關。環(huán)型異常的南半部集中分布有Cu、多金屬和金礦(化)點, 而在北半部缺少已知礦化信息, 有待進一步查證。

 

  金礦化類型綜合異常主要出現在夾皮溝、二道甸子等已知金礦區(qū)(圖5c);并在研究區(qū)南部白山鎮(zhèn)和北部松花湖也出現了明顯的異常, 提供了新的找金信息。

 

  多金屬礦化類型綜合異常主要與鉬、金礦化類型綜合異常套合在一起(圖5d)。對已知多金屬礦點有十分明確的反映;并在大黑山鉬礦及其外圍與鉬礦化類型綜合異常共同構成環(huán)形異常。這些異常的找礦意義都值得關注。

 

  通過綜合異常的分析研究認為:鉬礦化類型環(huán)形異常帶、槽臺接壤部位北東向Ni異常帶、研究區(qū)東南部北西向鎳礦化類型異常、南部白山鎮(zhèn)Au礦化類型異常是本區(qū)新的找礦線索。需要在今后部署地質找礦時予以重視, 安排異常驗證工作。

 

  3 結論與建議

 

  (1)地球化學分區(qū)標準化方法具有較好的強化找礦地球化學信息的功能, 可以有效地壓抑高背景區(qū)非礦異常和強化低背景區(qū)礦致異常, 突出了找礦信息。特別適用于快速地從大量區(qū)域化探數據中提取找礦信息。按1∶20萬分幅或按成礦區(qū)帶進行分區(qū)標準化效果最佳。可應用于化探掃面數據的新一輪開發(fā)利用。

 

  (2)基于水系沉積物樣品常量元素因子分析法

 

  進行的地球化學分區(qū)符合客觀地質實際, 可以反映不同巖性組合特征。

 

  (3)數據標準化將不同數量級的元素含量轉化

 

  為標準正態(tài)分布數據, 方便不同含量級次元素間的相互分析對比。同時, 可以有效消除不同地質背景之間的系統(tǒng)變化, 從而壓抑了非礦異常, 強化了低背景區(qū)的弱礦化信息, 更清晰地反映了區(qū)域異常結構特征。

 

  (4)地球化學分區(qū)標準化方法保留原礦致異常

 

  的同時, 圈出了已知礦區(qū)周圍的弱異常, 為老礦區(qū)(如紅旗嶺)外圍找礦提供了找礦信息。

 

  (5)礦化類型綜合異常集中體現了成礦成暈元素的相關性和礦致異常的區(qū)域空間分布特征, 較常規(guī)組合異常找礦信息更加明確, 可直接為地質找礦部署提供找礦靶區(qū)。

 

  (6)建議對本次研究新發(fā)現的找礦線索(鉬礦化類型環(huán)形異常帶、槽臺接壤部位北東向Ni異常帶、研究區(qū)東南部北西向鎳礦化類型異常、南部白山鎮(zhèn)Au礦化類型異常)進行進一步的驗證工作, 以取得找礦效果的突破。