南秦岭镇安棋盘沟钨矿床^(40)Ar-^(39)Ar年代学及其对印支末期成矿的指示

近年来,南秦岭镇安西部地区发现了棋盘沟、核桃坪、东阳等大中型钨多金属矿床。其中棋盘沟大型钨矿床以石英脉型为主,深部可见矽卡岩型矿化,前人仅对其中的石英脉型钨矿进行了年龄测试,深部的矽卡岩型钨矿尚未开展年代学研究工作。本文以棋盘沟钨矿床为研究对象,选取两类矿石中与白钨矿、辉钼矿密切共生的金云母进行^(39)Ar-^(40)Ar同位素测年。结果显示,矽卡岩型矿石中金云母坪年龄为190.1±0.6 Ma(MSWD=1.28),石英脉型矿石中金云母坪年龄为188.6±0.6 Ma(MSWD=1.42),均为早侏罗世成矿,且石英脉型钨矿成矿时间略晚于矽卡岩型钨矿。该成矿期处于南秦岭成矿带陆内碰撞造山向伸展转变的转折期,代表着一期重要的、尚未被广泛关注的印支末期的岩浆热液钨钼成矿事件,应在今后的找矿工作中予以重视。

长江中下游九瑞矿集区彭山岩浆核杂岩隆起-拆离带成矿构造特征

九瑞矿集区属于长江中下游成矿带的组成部分。彭山多金属矿田位于九瑞矿集区的南部,蕴藏着丰富的矿产资源,但其构造样式还存在争议。通过地质特征、地球物理特征等综合分析,提出彭山矿田受控于岩浆核杂岩构造,岩浆核杂岩隆起-拆离带构造的核心由燕山中期隐伏的隆起即椭圆状花岗岩类侵入岩体构成,并在燕山晚期定型。外围沉积岩呈穹窿状、带状围绕彭山岩浆核杂岩展布。周围的断裂带倾向背离该岩浆核杂岩,呈铲状分布,反映出拆离构造的特征。彭山矿田以花岗杂岩体为中心,向四周出现高温矿种向低温矿种变化的砷矿(毒砂)-锡矿-铅锌矿-萤石矿-重晶石矿等“晕圈型”的矿带类型,亦均是沿着多层次滑脱拆离断层矿物富集的结果,矿化作用在岩浆核杂岩的内外接触带产生,最终在构造应力的松弛阶段形成矽卡岩型、斑岩型、热液脉状等锡-铅锌多金属矿床。

海南富文金矿床矿石、围岩及地层元素地球化学特征及地质意义

海南富文金矿床位于华南褶皱系五指山褶皱带北缘,主要出露早白垩世鹿母湾组(K1l)含砾碎屑沉积岩。金矿体呈脉状和似层状赋存于鹿母湾组砂岩层间破碎带中。为进一步探讨富文金矿的成矿物质来源,对石英脉型矿石、赋矿围岩鹿母湾组碎屑沉积岩及岩浆岩进行主量、微量和稀土元素测试分析。结果显示:矿石与围岩地层、岩浆岩具有相似的微量元素变化趋势以及相似的稀土配分模式,预示着成矿与地层、岩浆岩关系密切。早白垩世石英闪长岩、细粒花岗岩和碎屑沉积岩均为矿体的形成提供了成矿物质,矿床类型为岩浆热液型金矿。

基于卷积神经网络和黄铁矿大数据判别金矿类型

黄铁矿是金矿中普遍存在的金属硫化物,其微量元素含量信息可以揭示出矿物形成时的相关矿物和流体组成与结晶特征,因此不同期次与金矿有关的黄铁矿及微量元素信息可以被用来预测矿床的类型。且相关研究历史已久,积累了大量的研究资料,然而由于研究思想和手段的局限性,传统方法往往存在无解性或多解性问题。随着大数据思想的发展和推广,研究人员试图采用机器学习算法来解决此类问题,已取得不错的效果。本次研究根据深度学习思想建立黄铁矿微量元素数据集并进行深入研究,采用“成分数据图像化”和“数据增强”等手段,解决了前人采用深度学习方法进行此类分类任务时遇到的数据不平衡问题和卷积神经网络无法直接读取数据的问题。本文对比分析了基于四种卷积神经网络模型(Mobilenet V2、Resnet 50、VGG 16和VIT)采用黄铁矿微量元素成分数据进行金矿类型分类任务的精度与效果,发现采用卷积神经网络算法可以基于黄铁矿成分数据对不同类型金矿进行较为精准的分类任务。此方法比传统图解法具备更高的精准度与泛化能力,通过对金矿类型的预测可以为找矿勘查和深部预测工作节省成本,也为深度学习在地质矿产研究方面的应用和推广提供全新思路,具有一定的推广价值。