盐湖矿产预测方法探究

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本文作者：王跃峰白朝军作者单位：河南省地质调查院

模型单元预测变量及标准参数设置

预测变量(控矿因素)的选择构置和标准参数的设定如下。根据本次工作建立的盐湖矿产资源遥感综合找矿模式，我们将液体资源量预测所涉及的因子确定为两大条件10个因素或变量(图1)。根据对形成矿产资源有利程度和对计算资源量的影响，10个因素权重值由大到小排序为卤水面积、卤水深度、遥感成矿信息、地质背景、封闭性、泉华、退缩比、沉降性、水系、地貌。经过综合分析对比研究，模型单元预测变量的设定依据及标准参数如下。

1内部赋存条件(Q1)

内部赋存条件(Q1)是组成矿体和计算资源量的最基本因素，它直接影响资源量的多少，权重占总因子的70%，主要包括卤水面积和卤水深度。卤水面积P1指现在地表以上湖泊水体面积，不包括地下晶间卤水面积，是计算液体矿产资源量的重要因子，在内部赋存条件中设计为0.5。卤水深度P2指现在地表以上湖泊水体的平均深度，也是计算液体矿产资源量的重要因子，参数(权重)在内部赋存条件中设计为0.5。

2外部成矿条件(Q2)

外部成矿条件(Q2)是形成矿床的外在因素，其条件优劣对形成矿床规模和品位起重要作用，其总体变化相对有限，所以设计权重占总因子的30%。主要包括地质背景、水系、地貌、泉(华)、退缩比、封闭性、沉降性、遥感成矿信息等8个因子。地质背景S1指湖泊水系流经主要地区的地质、构造、地球化学特征等，和成矿关系密切。参数(权重)在外部成矿条件中(下同)设计为0.03。水系S2主要指流进湖泊各种水系的发育程度。水系是成矿物质运移的主要载体，发育程度对盐湖成矿影响较大，参数(权重)设计为0.06。地貌S3指湖盆所处的地貌类型，是断陷谷地还是孤立湖盆，和成矿物质来源丰富程度有关。参数(权重)设计为0.04。泉(华)S4因西藏盐湖异常丰富的硼、锂、钾和地下热泉关系密切，古泉华发育地区，硼、锂成矿可能性较大。参数(权重)设计为0.10。退缩比S5关系到湖泊的退缩程度。湖泊退缩程度越高，成矿物质相对越集中，品位越高。参数(权重)设计为0.06。封闭性S6指湖泊保存成矿物质的密封程度。封闭性好，就容易成矿，否则，成矿物质流失，难以成矿。参数(权重)设计为0.15。沉降性S7指湖泊所在的绝对或相对高低位置，可用绝对海拔或相对落差来表示，绝对海拔越小或相对落差越大，表明沉降性好，容易形成汇水中心，成矿物质就充足。参数(权重)设计0.06。遥感成矿信息S8指盐湖矿产在影像上(TM、ETM)各种直接、间接反映。包括色调、影纹、亮度、饱和度和各种成矿增强信息在影像上的综合反映，是遥感矿产调查的基础和成矿最重要的标志。参数(权重)设计为0.5。

3预测湖泊参数及权重设置

把模型单元总参数值设定为1，然后把预测湖泊的各个方面(包括内外部条件的各种因素)和模型单元进行对比，得出各因素参数值，最后计算出总参数值。根据模型单元总参数值为1和其资源量，求出预测湖泊的资源量。

1)液体LiCl预测参数设置

以经过野外验证的结则茶卡为模型单元。该湖泊面积101.38km2;平均水深10.49m，总参数值为1，LiCl资源量139.62×104t，以此为标准来设置和计算各个预测湖泊参数值和LiCl资源量。内部赋存条件Q1中，卤水面积P1利用MapGIS在最新时相中大比例尺TM/ETM影像图(1∶500000～1∶50000)上直接量取，根据湖泊面积大小，按＜10km2、10～50km2、50～100km2、＞100km2划分参数值，参数值分别是0.004、0.02、0.10和0.50。卤水深度P2根据已知和本次调查盐湖的水深结果，得知不同盐湖水深的水体在TM1波段所反映的灰度值(密度)，建立水深—影像密度关系见表1，然后利用TM1灰度值，类推未知湖泊的水深。我们划分出＜1m的浅水区，1～3m较深水区，3～10m的深水区和＞10m的极深水区。参数值分别设定为0.004、0.02、10和0.50。外部成矿条件Q2中，地质背景S1根据湖泊周围出露的地层、岩浆岩及构造发育情况，结合地球化学特征和已知验证盐湖结则茶卡进行对比，按成矿的有利程度，分为4级，参数值设定为0.008、0.015、0.03、0.05。其中，0.008代表没有含矿地层，岩浆岩及构造不发育;0.015代表有含矿地层，岩浆岩及构造不发育;0.03代表有含矿地层，岩浆岩及构造较发育;0.05代表有含矿地层，岩浆岩及构造发育，分布有利的地球化学异常。水系S2根据注入河和排泄河的分布特征，结合成矿有利度，依次划分出4级，参数值设定0.02、0.04、0.06、0.08。其中，0.02代表只有排泄河，0.04代表有注入河也有排泄河，0.06代表注入河较多，排泄河较少，0.08代表注入河较多，没有排泄河。地貌S3根据所处地貌对成矿的有利程度，划分为一般、较有利和有利3级，参数值设定为0.02、0.04、0.06。其中，0.02代表所处的地势较高，不利于物质的汇入;0.04代表所处的地势适中，有部分物质的汇入;0.06代表所处的地势较低，汇入物质较多。泉及泉华S4是地下热水排泄的主要表现或存在形式，据发育程度我们划分出4级，参数值设定为0.02、0.05、0.10、0.15。其中，0.02代表泉及泉华不发育;0.05代表泉及泉华零星分布，有1～2个;0.10代表泉及泉华发育，有3～5个;0.15代表泉及泉华非常发育，有5个以上。泉及泉华个数可根据已知资料或在影像图上确定。退缩比S5为湖泊退缩程度和成矿有密切的关系，根据湖泊影像上能看到的退缩前面积和现湖泊面积之比，划分为强退缩(＞5倍)，中退缩(5～2倍)和弱退缩(＜2倍)3种。参数值设定为0.10、0.06、0.02。封闭性S6根据湖泊排泄方式和受后期断裂影响程度确定，封闭性划分为较差、一般、好3种，参数值分别设定为0.06、0.10、0.15。其中，0.06代表有排泄河流或在断裂带上，封闭性较差;0.10代表有少量的排泄河流;0.15代表没有排泄河流和断裂，封闭性好。沉降性S7根据湖泊的绝对或相对位置，沉降性可划分为差(＞4800m或落差＜50m)，中等(4800～4600m或落差50～200m)和好(＜4600m或落差＞200m)3种，参数值设定为0.02、0.04、0.06。遥感成矿信息S8根据色调、影像和增强信息(反频增强、均衡化增强及比值、主成分分析等)反映的程度，划分为弱、中、次强、强4种，参数值设定为0.02、0.10、0.50、0。

2)液体B2O3预测参数设置

以经过野外验证的才玛尔错为模型单元。该湖泊面积35.06km2，水深1.44m，总参数值1，资源量7.23×104t，以此为标准来计算预测各个湖泊的总参数值和资源量。根据对成矿有利度，不同因素参数值划分3～5级，划分原则和方法基本同上，参数值设定如表2。

3)液体KCl预测参数设置

以经过野外验证的鄂雅错(面积731km2，平均水深10.51m，总参数值为1，资源量1003.17×104t)为标准预测各个湖泊的参数总值及资源量，参数值级别划分及设定见表3。

4)固体芒硝、石盐资源量预测参数设置

固体和液体矿产资源量在预测变量(控矿因素)选择上稍有不同。内部赋存条件主要为分布面积和沉积厚度，权重占总因子的70%;外部条件主要有地质背景、水系特征、地貌特征、湖盆封闭性、遥感成矿信息等，权重占总因子的30%。由西藏盐湖盐类沉积特征可知，芒硝和石盐密切共生，且几乎存在于每个含矿湖泊中。石盐往往沉积于表层，厚度一般较小，一般1～100cm;芒硝沉积于石盐下面，且有多层分布，且厚度远远大于石盐，累计可达20～30m。故此，我们粗略地认为芒硝和石盐的分布面积是相等的，同时根据纳屋错芒硝矿床验证结果，认为分布面积约为干盐滩和卤水面积之和。区内有些湖泊是以石盐沉积为主，有些是以芒硝为主，多数石盐和芒硝均有沉积。固体芒硝资源量预测参数设置以验证湖泊纳屋错(面积80.59km2，平均水深1.33m，总参数值为1，资源量10347.97×104t)为标准进行预测。内部条件包括分布面积和沉积厚度。分布面积权重设计0.50。根据已知资料或直接在TM(ETM)影像图上圈定，然后在MapGIS上读取。划分级别为＜20km2、20～50km2、50～100km2和＞100km2，参数值分别为0.08、0.2、0.5和1.5;沉积厚度权重设计0.5。根据已知资料或据盐湖沉积物总的变化趋势(芒硝在班—怒结合带较厚，往北依次变薄，石盐则由南往北渐变厚)来进行推算，分级为0～1.0m、1～2m、2～4m和＞4m，参数值分别为0.2、0.5、1.0和5。外部条件包括地质背景、水系、地貌、封闭性及遥感成矿信息5种因素，分级及参数值设置如表4。石盐资源量预测参数设置以工作程度相对较高的朋彦错(面积23km2，平均层厚0.62m，总参数值为1，资源量1936×104t)为标准，设定参数分级和参数值见表5。

资源量预测模式及计算

根据矿床统计预测理论和本次多因素综合评判模型法，计算资源量模式如下。根据上述参数分级及设置标准，用预测湖泊和模型单元的同种控矿因素进行对比，得出各因素参数值，然后计算出总参数值，最后用预测模式进行计算。本次工作对西藏境内81个含矿湖泊进行了液体硼(B2O3)资源量预测，对62个含矿湖泊进行了液体锂矿(LiCl)资源量预测和钾矿(KCl)资源量预测，对68个含矿湖泊进行了固体芒硝矿(NaSO4)资源量预测，对67个含矿湖泊进行了固体石盐矿资源量预测。各盐湖资源量预测结果略。

资源量预测及结果评述

1预测结果

根据上述资源量预测方法和计算模式，我们对全区已知矿床和找矿靶区主要矿产进行了资源量预测。结果是液体锂矿(LiCl)资源量为2127.71×104t，液体硼矿(B2O3)资源量为1089.91×104t，液体钾矿(KCl)资源量为33696.01×104t。

2预测结果评述

该预测方法及参数值设置具有很强探索性，为了判断预测结果的可靠性、准确性，我们对工作程度较高的盐湖，用已知查明储量和本次预测资源量进行比较(表6)。由表6可以看出，预测资源量和查明资源量(储量)平均误差10.82%，一般在5%～15%，说明预测方法是可行的，预测结果基本可靠。值得说明的是，盐湖中的盐度也是个重要参数，它和矿产有一定的正相关性，盐度越高说明盐湖成矿物质越集中，含矿浓度也越大，同时它的外部条件表现对成矿也越有利。所有这些特征在遥感信息因子中已包含，在此不再单独设盐度参数。

结论

对西藏境内含矿湖泊(含找矿靶区)进行了资源量预测。其中，液体锂矿(LiCl)资源量为2127.71×104t，液体硼矿(B2O3)资源量为1089.91×104t，液体钾矿(KCl)资源量为33696.01×104t，为地方政府和有关单位及个人进行盐湖矿产资源勘查开发提供了重要参考依据。我国青藏高原地域广大、高寒缺氧、交通不便、盐湖矿产资源工作程度较低，利用遥感技术进行调查和资源潜力评价，具有投资少、见效快、找矿效果好等诸多优点，是西部高海拔地区盐湖矿产资源快速评价的有效方法。