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多重
分形法
地球化学
异常
圈定
中的
对比
应用
甘肃
文康
地区
第 59 卷 第 4 期2023 年 7 月地质与勘探GEOLOGY AND EXPLORATIONVol.59 No.4July,2023S-A多重分形法在地球化学异常圈定中的对比应用以甘肃文康地区为例牛旭刚1,2,周 宏3,张文纲3,牛永杰1,2,郭东宝1,2,丁国林1,2,王 茂1,2(1.自然资源部黄河上游战略性矿产资源重点实验室,甘肃兰州 730000;2.甘肃省有色金属地质勘查局兰州矿产勘查院,甘肃兰州 730000;3.甘肃省有色金属地质勘查局,甘肃兰州 730000)摘 要 通过对甘肃省陇南文康地区的地质背景分析,采用区域1 5万水系沉积物测量的17种常量元素含量数据,分别运用传统统计学方法、S-A(能谱密度-累计面积)多重分形滤波法,确定成矿元素(以Au为例)异常下限值,圈定化探异常。结果表明,与传统方法相比,S-A多重分形法所圈定的异常面积小、数量多,传统统计法圈定的面积较大;两种方法圈定的异常展布方向基本一致,与研究区内已知的矿点吻合度高。本次研究认为S-A多重分形法所圈定的异常基本位于传统方法所圈定异常的内带之中,重点突出,与矿床空间位置对应关系较好,便于野外开展工作。同时在传统异常周边提取了部分低背景区的弱异常,这些弱异常可作为下一步找矿工作的新靶区。关键词地球化学异常 S-A多重分形法 地质统计学 因子分析 异常圈定 文康地区 甘肃中图分类号P632;P595;O14.4 文献标识码A 文章编号0495-5331(2023)04-0817-11Niu Xugang,Zhou Hong,Zhang Wengang,Niu Yongjie,Guo Dongbao,Ding Guolin,Wang Mao.Comparative application of S-A multifractal method to geochemical anomaly delineation:A case study of the Wenkang area,Gansu ProvinceJ.Geology and Exploration,2023,59(4):0817-0827.0 引言甘肃省陇南文康地区位于秦岭弧盆系和巴颜喀拉地块接触部位,区内构造活动强烈,是甘肃重要的金矿成矿带之一,素有甘肃省“金腰带”之称(李璇等,2021)。研究区内已发现金矿点达17处,但规模均有限,只有塘坝金矿达到中型规模,其余均为为小型规模或矿点,所以在该区亟待开展新的找矿方法探索,圈定进一步找矿工作靶区。地球化学勘查是区域矿产地球化学勘查评价的重要技术手段,尤其近年来在区域贵金属地质和区域有色金属勘查找矿活动中取得成效,使得成果更加显著(张国宾等,2017;韦导忠等,2018;王乔林等,2021)。随着地球化学方法和手段的不断发展,如何从复杂的地球化学场中圈定出弱的矿致异常已成为目前地质学者广泛研究的课题(史长义等,2022)。目前单纯依靠野外露头直接找到矿的可能性会越来越小,同时找矿难度将也变得越来越大。在当今地球化学数据分析方法中,如何从复杂的地球化学背景场中圈定出弱的矿致异常,并且对它进行科学评价,这无疑对于地质找矿预测显得尤为重要,也是中国当下地质工作者需要研究解决的重要课题之一(成秋明等,2009;赵志飞等,2020)。随着地质学的不断发展,地球化学数据处理方法越来越完善,目前国内运用的方法主要为:传统的统计学法、累频法、多重分形滤波法(左仁广等2021;黄瑞,2005)。传统方法通常以克里格插值为基础,优点是简单方便,但缺点也明显,对不服从正态分布的数据需要进行极大值、极小值处理,这容易漏掉由高背景值引起的矿化线索,也容易漏掉低背景区的弱小异收稿日期 2023-01-31;改回日期 2023-04-23;责任编辑 陈伟军。基金项目 中国地质调查局“甘肃省文康金矿带岸门口及外围地区矿产地质调查”项目(编号:12120113048000)资助。第一作者 牛旭刚(1990年-),男,2015年毕业于宿州学院,地质工程专业,获学士学位,工程师,主要从事地质矿产勘查工作。E-mail:。通讯作者 周 宏(1967年-),男,1992年毕业于中南大学,资源勘查工程专业,获硕士学位,地矿高级工程师,主要从事地质矿产勘查工作。E-mail:。牛旭刚doi:10.12134/j.dzykt.2023.04.010817地质与勘探2023 年常(William et al.,2004;Martinez et al.,2007;龚庆杰等,2020;周云龙,2020;史长义和王惠艳,2022;梁鸣等,2022)。而S-A多重分形滤波方法则是基于广义自相似和多重分形理论,利用逆傅立叶变换将地球化学场分解为背景与异常场(李晓辉等,2012)。其相较传统方法优点明显,可有效排除各种背景场的异常和干扰的因素,同时缩小异常的区域面积,突出弱小异常,从而有效解决复杂地质环境下的背景与异常分解的问题。缺点主要是前期选用的插值方法会对结果有制约作用,目前仍是有限研究。本次研究分别运用传统统计学方法、S-A多重分形滤波法,提取甘肃文康地区金元素土壤地球化学异常,圈定Au元素化探异常。通过对比分析以及与区内已知矿点套合,说明S-A多重分形滤波方法在研究区可以作为新的圈定找矿工作靶区的方法。1 研究区地质背景研究区位于巴颜喀拉地块和秦岭弧盆系接触部位,地层分别归属秦岭地层区和巴颜喀拉地层区,南为摩天岭地层分区中的碧口地层小区,北则为秦岭地层分区,出露地层由老至新主要为长城系、震旦系-寒武系、泥盆系(见图1)(杜远生,1995;裴先治等,2002)。区内除了强烈反复挤压和伸展作用形成的推覆剪切断裂构造,还存在挤压剪切应力下的褶皱活动(刘建宏等,2006;王晓虎等,2022;张逸鹏等,2022)。岩浆岩较为集中地发育在研究区东北部断裂破碎带中,岩性多为燕山期花岗岩。当前研究结果显示,研究区金最开始的富集是由俯冲期深层次韧性剪切和褶皱变形作用所引起的,俯冲、碰撞时形成的逆冲剪切构造为重要的成矿和控矿构造(苏秋红等,2020),各期大的构造运动均伴随有不同期次的火山岩喷发及不同规模的岩脉侵入,在构造有利部位富集了区内分布范围较广的金矿(化)点。研究区内主要的金矿床(点)的分布与断裂带(文县-康县-略阳断裂)走向基本一致(袁士松,2015)。图1 甘肃文县康县一带地质简图(据注释修改)Fig.1 Geological map of Kangxian County and Wenxian County,Gansu Province(modified from Note)1-泥盆系铁山组;2-泥盆系蒲莱组;3-泥盆系下吴那组;4-泥盆系冷堡子组;5-泥盆系石坊群;6-震旦系-寒武系临江组;7-震旦系-寒武关家沟组;8-石炭系尕海组;9-长城系碧口群秧田坝组;10-长城系碧口群白杨组;11-辉绿岩;12-花岗斑岩;13-花岗岩脉;14-断裂构造;15-推测断裂构造;16-推测地层界线;17-金矿床(点)1-Devonian Tieshan Formation;2-Devonian Pulai Formation;3-Devonian Xiawuna Formation;4-Devonian Lengbaozi Formation;5-Devonian Shifang Group;6-Sinian-Cambrian Linjiang Formation;7-Sinian-Cambrian Guanjiagou Formation;8-Carboniferous Gahai Formation;9-Changchengian Bikou Group Yangtianba Formation;10-Changchengian Bikou Group Baiyang Formation;11-diabase;12-granite-porphyry;13-granite veins;14-fault structure;15-inferred fault structure;16-inferred stratigraphic boundary;17-gold deposit(spot)818牛旭刚等:S-A多重分形法在地球化学异常圈定中的对比应用以甘肃文康地区为例第 4 期2 地球化学元素统计2.1 地球化学元素特征值统计地球化学元素特征值统计本次研究数据为1 5万水系沉积物测量数据,分析了Au、As、Sb、Bi、Hg、Ag、Cu、Pb、Zn、Ba、Sr、Ti、Mn、V、Cr、Co、Ni共17种元素。首先对原始数据进行数字错误和重复点坐标检查,对无效数据进行剔除,最终确定的有效数据为2963个(图2)。对最终有效数据利用Geochem Studio软件获取各元素相应的特征值,获取的具体参数见表1。表1结果显示:研究区土壤中富集系数大于2.0的元素为Au、Bi,说明研究区内Au、Bi元素呈强富集分布;Pb、Zn、Ba、Co元素富集系数大于1.5,说明研究区土壤中这些元素为富集元素;其他元素属于弱富集元素。Ag、Sb、Hg、Ba、Co元素变异系数大于1.5,属于强分异元素,说明研究区内这些元素分布极不均匀,活动和迁移能力较强;其余元素变异系数均小于1.0,说明研究区内这些元素活动和迁移能力较弱。图2 研究区水系沉积物采样点位图Fig.2 Stream sediment sampling points in the study area1-采样点位置;2-水系1-sampling point position;2-drainage system表1 研究区地球化学元素特征值统计Table 1 Statistics of characteristic values of geochemical elements in the study area元素AuAsSbBiHgAgCuPbZnBaSrTiMnVCrCoNi算术平均值4.615.51.1431.7788.4432.533.9118.49091694055959121.573.422.734.6中位数413.20.8304429341065541444033912107702133最大值80221.676.6300343636134213719077100008136936569916143693223400标准离差3.811.71.8615.346418.5217.69.270.2130408075732469.920.459.416.6富集系数2.911.371.3996.280.30.121.321.551.601.871.130.991.381.421.051.641.15变异系数0.820.761.640.487.872.190.540.270.5914.340.470.190.340.540.282.620.48注:含量单位:Au、Ag、Hg为10-9,其他元素为10-6。819地质与勘探2023 年2.2 元素因子分析元素因子分析对研究区内17种元素2963个有效数据利用SPSS 24软件进行因子分析。结果显示,研究区KMO检验值为0.821,概率P值为0,当0.8KMO0.9,P0.05时适合做因子,说明研究区数据适合做因子分析(董毅,2008;赵少卿等,2012;辛存林等,2014)。方法为主成分分析法,旋转采用凯撒正态化最大方差法,通过分析发现,Hg、Ba两元素与其他元素不相关,所以在最终因子分析时将这两种元素进行了剔除。根据正交旋转因子载荷矩阵结果(表2),在特征值大于1的条件下,在研究区共提取出5组主因子。将F1、F2、F3、F4、F5中值大于0.5的元素组合为相应因子的组合元素,F2因子中Mn元素值为0.472,与0.5接近且为区内成矿主成矿元素之一,所以将Mn元素加入到 F2 因子中。5 组因子累积方差贡献率为62.380%,超过了50.0%,说明5组因子已包含了研究区主要的成矿信息,且F1F5因子分别代表了研