云开隆起西、北缘金银矿床的空间分形特征

为了研究云开隆起西、北缘金银矿床的分布特征和成矿预测,利用分形理论对金银矿床的空间分布进行了分形丛集和分形密集的盒计维数法计算。在1～40 km的无标度区间,金银矿床的空间分形丛集和分形密度分布具有良好的分形分维特征,且金银矿床的分形丛集分布存在2个无标度区间1.25～10 km(分维值D=0.355 2)和10～160 km(分维值D=1.241 8),反映了金银矿化和控矿容矿因素的多级性和叠加性。根据金银矿床的分形丛集分布特征和分形密集关系,并与其他金银矿区相比,云开隆起西、北缘金银矿床分布更不均匀,丛集性强,潜在矿床数多,找矿前景良好。因此,分形丛集维数和分形密集维数可以作为矿床分布、矿化强度和聚集的定量指标。

论矿床的分形性质

地壳中元素和矿化分布的不均匀性是一个普遍规律。从超大型矿床→大型矿床→小型矿床→矿点、矿化点（或高异常点）的分布，是近似于从有限稀硫分布逼近无穷多且无限稀硫分布。因此可以把矿床的分布看成是随机康托集（Cantordust）在空间上的分布。浙江中生代热液萤石、银、铅锌矿床的分形丛集分布存在于两个尺度范围内，分形丛集的分维数为0．196～0．40（1～20km）和1．161～1．219（20～750km）。矿床的频度—大小分布也是分形的，其储量分形分布的分维数为：萤石（中国）D=2．13；萤石（浙江）D=2．34；银（浙江）D=1．63；铅锌（浙江）D=2．27；钨（中国）D=2．16；铜（世界）D=2．55。我们认为，矿床储量的分形分布，对于各种标度的成矿作用可能是一个普遍性的特征。根据矿床的频度—大小分形关系，有可能对一地区大于某一指定储量的潜在矿床数作出预测。

豫西熊耳山Ag、Ag-Pb、Au、Mo及Pb矿床(点)的空间分布特征及找矿启示

对豫西熊耳山121个Ag、Ag-Pb、Au、Mo及Pb矿床（点）的空间分布特征进行了分析,并在此基础上探讨了熊耳山地区找矿潜力区。在经度方向上,它们集中于熊耳山的东、西两端,而在中部（111.45°~111.50°和111.60°~111.65°）出现两个矿床频数低值;在纬度方向上,矿化主要集中分布于34.10°~34.25°的中部地带。121个矿床（点）的高程（采矿平硐海拔高度）集中分布于600~750 m、800~1 050 m和1 100~1 200 m三个高程区间内,熊耳山东、西两端大型Ag-Pb、Au和Mo矿床的高程大致相当。121个矿床（点）组成了6条矿化种类各异和走向不同的矿化条带,分别为近NW向的Ag及Ag-Pb矿化条带（M1）和Au（Mo、Pb）矿化条带（M3）、近NE向的Au（Mo、Pb）矿化条带（M2）、近EW的Pb-Au（Mo）矿化条带（M4）、近NNW向的Au矿化条带（M5）和近NS向的Au（Mo、Pb）矿化条带（M6）,其走向均与区域以及矿床控矿构造的走向大致相当。121个矿床（点）在空间三个投影面中均遵循分形丛集分布,并且存在两个无标度网格区,显示了多重分形的特征,发现熊耳山矿集区的分布具有约10 km等间距的特征,并结合透岩浆流体成矿理论对熊耳山地区进一步的成矿潜力区进行了分析。

浙江萤石矿床的空间分布

本文应用单元递归法和分形丛集分析方法对浙江 3个不同区域范围内 6 2 9个萤石矿床 (点 )的空间及储量数据进行统计分析 ,揭示了这些矿床在空间上遵循分形丛集分布 ,在 0 .5～15km尺度内具有较一致的分维数 ,分别为 0 .539、 0 .552和 0 .4 0 5,表明这些矿床尽管成矿地质环境及赋矿岩性不尽相同 ,但可能有着同一的成因机制 ;萤石矿床丛集分布形成的密集区的空间尺度为 2 50 km2 左右。在矿产勘查中可以依据这一尺度来制定既经济又不致于漏掉重要矿床密集区的最佳勘查网度 ,以达到快速逼近潜在矿床密集区的目的。

Kinetic Simulation of Fractal Aggregation on Liquid Surfaces

A modified fractal growth model based on the deposition, diffusion, and aggregation (DDA) with cluster rotation is presented to simulate two-dimensional fractal aggregation on liquid surfaces. The mobility (including diffusion, and rotation) of clusters is related to its mass, which is given by D-m = D-0s(-gamma D) and theta(m) = theta(0)s (-gamma theta,) respectively. We concentrate on revealing the details of the influence of deposition flux F, cluster diffusion factor gamma(D) and cluster rotation factor gamma(B) on the dynamics of fractal aggregation on liquid surfaces. It is shown that the morphologies of clusters and values of cluster density and fractal dimension depend dramatically on the deposition flux and migration factors of clusters.