吉林红旗岭铜镍矿床的地质特征及成因

红旗岭铜镍矿床地处华北地台和吉黑地槽系接触带———辉发河断裂带内 ,属大型铜镍硫化物矿床。矿区出露地层为下元古界呼兰群变质岩系。呈北东向展布的辉发河断裂具有切割深度大、继承性活动频繁等特征 ,由该断裂构造活动派生的北西向构造构成区域性重要的控岩控矿构造 ,控制超镁铁、镁铁质岩体及铜镍硫化物矿体在空间上呈北西向产出。与铜镍矿成矿有关的岩体具有复合杂岩体特征 ,多属辉长岩—辉石岩—橄榄岩型镁铁—超镁铁质岩。铜镍矿体呈似板状、脉状、透镜状及囊状等赋存于镁铁—超镁铁质岩体内。岩矿石微量元素特征、稀土元素地球化学特征均反映其为地幔部分熔融作用的产物 ,且矿石与镁铁—超镁铁质岩具同源性 。

裂谷演化对铅锌矿成矿作用的影响——以辽吉裂谷为例

辽吉裂谷在拱张、裂陷、下沉、上升和挤压消亡过程中,沉积了巨厚的碎屑沉积物,并发生多次强烈的构造活动、岩浆活动、变质变形作用及深部的壳幔作用。通过对辽吉裂谷的演化和成矿模式、裂谷内铅锌矿床的成因类型和其地球化学行为的分析,认为裂谷作用为铅锌矿形成提供了丰富的矿源、富集成矿的场所和有效的热能、裂谷演化中物理化学条件的改变和岩浆活动也使得成矿物质进一步富集成矿。

吉林红旗岭铜镍矿床综合找矿模型

以矿区地质背景、含矿岩体地质特征为基础 ,分析了吉林红旗岭铜镍矿床的成矿过程。提出含矿岩体是受构造控制的海西期镁铁超镁铁质岩体 ,岩体具有轻稀土富集、重稀土亏损的特征的地球化学信息和低阻、高磁、高重力的地球物理异常等信息。结合地球化学与地球物理勘查方法建立了红旗岭铜镍矿床综合找矿模型 ,利用找矿模型评价了红旗岭矿区的岩体 ,确定沿老砬子 -付家 -黄瓜营子断裂带分布的镁铁 -超镁铁质岩体是找寻矿床的有利靶区。其中 1号、7号岩体的深部应作为找寻大中型富矿岩体或隐伏富矿岩体的有利靶区。

吉林大横路钴铜矿床钴元素地球化学特征及矿床成因

吉林大横路钴铜矿床是９０年代初发现的大型钴铜矿床。矿体受大横路复式向斜控制，三层状、似层状或鞍状产出。通过研究钴元素的地球化学特征及赋存状态，表明矿床中的钴元素主要分布在矿区大栗子组岩层中，并以独立矿物、类质同象等形式存在。结合矿床地质特征，研究了钴铜矿床中钴元素的地球化学行为，对探讨矿床成因和指导找矿有重要意义。

矿产勘查新理论与新方法综述

近十年来,矿产勘查新理论和新方法层出不穷,本文系统地总结了目前矿产勘查的新理论和新方法,并展望其与高新技术相结合的发展前景。介绍了新的成矿理论,主要有地球化学障成矿、陨击成矿、地幔柱成矿、边缘成矿和海底成矿理论;新方法主要有预测沉积矿产的古地磁法、预测铅、铀矿稳定同位素法、气体测量法、预测卡林型金矿的顺磁共振法以及应用于寻找隐伏矿床的元素活态提取法和金属地震法等等。

神经网络和特征分析在矿产普查与勘探中的互补性探讨

近些年来,神经网络技术在矿产普查与勘探中被广泛应用,但是神经网络技术在成矿预测中存在明显的不足,它只是根据目标模式识别输入模式,而没有直接考虑变量和地质单元之间的关系,而且预测结果的可靠性很难评价。而特征分析方法是通过研究区内已知地质单元的研究,查明地质变量之间的内在联系并确定它们的找矿意义。因此,以华北地块北缘的铅锌矿成矿预测为例,把神经网络技术和特征分析结合起来进行成矿预测,可以弥补神经网络技术的不足,还可以提高预测成果的可靠性。这对找矿工作有很好的实际意义。

试用齐波夫定律预测夹皮沟金矿资源量

应用齐波夫定律预测资源量的方法简单 ,有效。本文使用齐波夫定律对夹皮沟金矿区的资源量进行预测 ,结果表明 :夹皮沟金矿区具有可观的金资源潜力。同时 ,分析了应用齐波夫定律存在的问题 ,提出了解决问题的初步设想。

试用齐波夫定律预测红旗岭铜镍矿资源量

应用齐波夫定律预测资源量的方法简单,有效。本文使用齐波夫定律对红旗岭铜镍矿的资源量进行预测,结果表明:红旗岭地区具有可观的铜镍资源潜力。同时,分析了应用齐波夫定律存在的问题,提出了解决问题的初步设想。

基于GIS的重砂空间信息合成

主要探讨基于GIS的重砂数据的自动化解译,建立重砂空间信息库的实现过程。对单矿物建立重砂地球化学图、异常图;对多矿物进行空间的组合异常分析,建立组合异常图。在建立各类图形库的同时,建立相应的空间信息合成属性库。实现从标准重砂数据输入到空间图形数据库、信息库自动建立的自动化解译建库手段,为重砂在地学各领域的充分应用,提供了一个有用的空间信息合成库。目前,该模块已在我国试运行,服务于矿产预测、资源与环境评价等领域。

Fractal Modeling of Sphalerite Banding in Jinding Pb-Zn Deposit, Yunnan, Southwestern China

Sphalerite banding is a common texture in Jinding （金顶） Pb-Zn deposit, Yunnan （云南）, southwestern China. The frequency distribution and irregularity of sphalerite grains observed in the bandings are characterized quantitatively by fractal models. Fractal dimensions calculated by several fractal models including box-counting model, perimeter-area （P-A） model, and number-area （N-A） model show the gradual change from outer banding to inner banding, indicating a decrease in area percentage, in irregularity, in shape and in grain size, and an increase in the numbers of grains. These results may imply an inward growth of sphalerite during mineralization, and self-organization properties are involved in the nonlinear process of mineralization.