吉林大学学报(地球科学版)

• “全国重要矿产资源潜力评价”专辑 • 上一篇    下一篇

全国重要矿产资源潜力评价一些基本预测理论方法的进展

肖克炎1,2,娄德波1,孙莉1,李景朝3,叶天竺3   

  1. 1.中国地质科学院矿产资源研究所,北京100037;
    2.长江大学地球物理与石油资源学院,湖北 荆州434000;
    3.中国地质调查局发展研究中心,北京100037
  • 收稿日期:2012-11-09 出版日期:2013-07-26 发布日期:2013-07-26
  • 作者简介:肖克炎(1963-),男,研究员,主要从事数学地质及矿产资源评价研究,E-mail:kyanxiao@sohu.com
  • 基金资助:

    中国地质调查局地质大调查项目(1212010733806);中央公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目(K1103)

Some Progresses of Mineral Prediction Theory and Method in Important Mineral Resource Potential Assessment of China

Xiao Keyan1,2,Lou Debo1,Sun Li1, Li Jingchao3, Ye Tianzhu3   

  1. 1.Institute of Mineral Resources, Chinese Academy of Geological Sciences, Beijing100037,China;
    2.Geophysics and Oil Resource Institute,Yangtze University, Jingzhou434000,Hubei,China;
    3.Centre of Development and Research,CGS,Beijing100037,China
  • Received:2012-11-09 Online:2013-07-26 Published:2013-07-26

摘要:

全国25种重要矿产资源潜力评价工作是迄今为止投入最多的矿产预测评价工作,采用的技术方法是基于矿床模型的综合地质信息预测方法。预测工作针对矿产预测的基本问题,如地质工作的不平衡性、三维预测、定量预测与定性预测结合、地物化遥综合预测等问题进行有益探索,提出了新的解决方案。以矿产预测类型为纲,开展建造构造编图,将建造与成矿环境结合;通过矿产预测类型的成矿模式、预测要素研究构建定量预测模型;通过成矿地质体地质参数法预测实现二维到三维的定量预测。

关键词: 预测问题, 矿床模型, 三维预测, 地质参数, 定量预测, 矿产资源

Abstract:

The mineral potential assessment of 25 important mineral resources has been the most important prediction by far in China. In this projection, methods of deposit model and integrated geological information are used to predict mineral resource potential. Some methods are put forward to solve some difficulties in mineral prediction such as lack of unbalance of geological works, 3D prediction, integration of qualitative prediction with quantitative prediction, as well as data integration of geology, geophysics, geochemistry and remote sensing. During the prediction work, we put forward some methods as followings. Firstly, sedimentary formation is linked with metallgenitic settings by using type of mineral prediction to compile Formation-Tectonic map. Secondly, the quantitative prediction model can be founded by studies on deposit model and prediction factors. Thirdly, the transformation from 2D to 3D is completed by using geological parameter volume method to estimate resources.

Key words: prediction difficulties, deposit model, 3D prediction, geological parameter, quantitative prediction, mineral resource

中图分类号: 

  • P62
[1] 束龙仓, 许杨, 吴佩鹏. 基于MODFLOW参数不确定性的地下水水流数值模拟方法[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2017, 47(6): 1803-1809.
[2] 张宝一, 杨莉, 陈笑扬, 邓浩, 毛先成. 基于图切地质剖面的区域成矿地质体三维建模与资源评价——以桂西南地区锰矿为例[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2017, 47(3): 933-948.
[3] 刘敬寿, 戴俊生, 徐珂, 张艺, 丁文龙. 构造裂缝产状演化规律表征方法及其应用[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2017, 47(1): 84-94.
[4] 赵良杰, 夏日元, 易连兴, 杨杨, 王喆, 卢海平. 基于流量衰减曲线的岩溶含水层水文地质参数推求方法[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2015, 45(6): 1817-1821.
[5] 张彤,许立权,闫洁,张婷婷. 内蒙古白云鄂博群金矿综合地质信息预测[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2013, 43(4): 1246-1253.
[6] 叶天竺. 矿床模型综合地质信息预测技术方法理论框架[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2013, 43(4): 1053-1072.
[7] 王登红,陈毓川,徐志刚,盛继福,朱明玉,刘喜方,张长青,王成辉,王永磊. 矿产预测类型及其在矿产资源潜力评价中的运用[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2013, 43(4): 1092-1099.
[8] 陶平,陈启飞,王亮,胡从亮. 黔东南天锦黎地区矿田级金矿定位预测--兼论勘查及研究程度较低地区的矿产预测方法[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2013, 43(4): 1235-1245.
[9] 李胜苗, 肖克炎,罗小亚. 湖南省锡矿成矿预测与资源潜力定量分析[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2013, 43(4): 1200-1209.
[10] 高光大,王永志,屈红刚,缪谨励,宋越. 矿产资源领域三项基本国情调查成果数据的综合集成与应用[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2013, 43(4): 1292-1300.
[11] 刘才泽,秦建华,李明雄,张启明. 四川攀西地区钒钛磁铁矿成矿元素富集过程模拟与资源潜力评价[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2013, 43(3): 758-764.
[12] 成秋明. 增强证据权(BoostWofE)新方法在矿产资源定量评价中的应用[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2012, 42(6): 1976-1985.
[13] 余先川, 刘立文, 胡丹, 王仲妮. 基于稳健有序独立成分分析(ROICA)的矿产预测[J]. J4, 2012, 42(3): 872-880.
[14] 李小刚, 徐国强, 韩剑发, 沈忠民, 吴仕虎, 罗春树, 宋刚练, 陈辉, 琚岩. 断层裂缝定量描述技术在塔中X井区良里塔格组裂缝研究中的应用[J]. J4, 2012, 42(2): 344-352.
[15] 陈文成. 面向成矿远景评价的MapGIS空间分析模型[J]. J4, 2012, 42(1): 280-288.
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