[发明专利]基于矽卡岩矿床中磁铁矿元素成分的成矿潜力评价方法在审
申请号: | 202310184807.4 | 申请日: | 2023-02-23 |
公开(公告)号: | CN116223608A | 公开(公告)日: | 2023-06-06 |
发明(设计)人: | 吴松;李磊;高峰;王书存;卫建刚;豆孝芳;舒德福;林道湖;李京京;洛桑尖措;康鹏;索朗卓嘎 | 申请(专利权)人: | 西藏巨龙铜业有限公司;中国地质大学(北京) |
主分类号: | G01N27/626 | 分类号: | G01N27/626;G01V3/38 |
代理公司: | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人: | 许美红;刘洋 |
地址: | 850211 西藏自*** | 国省代码: | 西藏;54 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 矽卡岩 矿床 磁铁矿 元素 成分 成矿 潜力 评价 方法 | ||
1.基于矽卡岩矿床中磁铁矿元素成分的成矿潜力评价方法,其特征在于包括以下步骤:
(1)系统收集研究区内已有的地质、物探、化探和遥感资料,圈定成矿有利地段;
(2)在成矿有利地段分带采集含磁体矿样品,描述每块样品的岩性、蚀变和矿化特征;
(3)选定最具有代表性的磁铁矿样品,进行化学分析,获得微量元素Ti、Ni、V、K及Al+Si+Mg平均含量,记为c(Ti)、c(Ni)、c(V)、c(K)、c(Al+Si+Mg),单位为ppm;
(4)将c(Ni)代入F1=-3.1484*c(Ni)+13.301计算判别因子F1,当c(V)>F1时,则判别为成矿潜力较差,反之则成矿潜力较好;
将c(V)与判别因子F2=2进行比较,c(V)>2时,则判别为成矿潜力较差,反之则成矿潜力较好;
将c(K)代入F3=0.0437*c(K)+0.4093计算判别因子F3,当c(V)>F3时,则判别为成矿潜力较差,反之则成矿潜力较好;
将c(Ti)代入F4=-115.11*c(Ti)+34361计算判别因子F4,当c(Al+Si+Mg)>F4时,则判别为成矿潜力较差,反之则成矿潜力较好;
四个判别因子均判别成矿潜力较好时,则判定该成矿有利地段矽卡岩矿床具有好的成矿潜力;其余情况均判别为成矿潜力较差。
2.如权利要求1所述矽卡岩矿床成矿潜力评价方法,其特征在于步骤2采样过程包括记录钻孔编号和钻孔深度,拍摄野外照片,每个采样位置作详细的野外记录;样品数量不少于五个。
3.如权利要求1所述矽卡岩矿床成矿潜力评价方法,其特征在于步骤3选定最具有代表性的磁铁矿样品包括:
将采集的样品磨制成激光原位靶,显微镜下观察其对应的磁铁矿特征,详细记录矿物组合及其磁铁矿的形态,根据镜下结果选定最具有代表性的磁铁矿样品。
4.如权利要求1所述矽卡岩矿床成矿潜力评价方法,其特征在于步骤3化学分析包括:
采用激光剥蚀电感耦合等离子质谱进行原位微区元素分析测试,获得每个测试点的记录数据。
5.如权利要求1所述矽卡岩矿床成矿潜力评价方法,其特征在于步骤3还包括使用数据处理软件对化学分析获得的记录数据进行处理,包括:
①数据导入,将每个磁铁矿样品原位微区测试点获得的元素分析记录数据批量导入到ICPMSDataCal软件中;
②数据解译,获得每个观测点的样品的微区元素积分曲线,按照保证所选元素积分曲线信号范围最平、最宽的原则,逐一调整每一个观测点的积分曲线开始时间和结束时间;
③数据筛选,根据元素积分曲线异常峰,剔除其中的无效数据;
④数据导出,将解译筛选好的每个单点微区数据汇总批量导出为一个csv格式的文件。
6.如权利要求1所述矽卡岩矿床成矿潜力评价方法,其特征在于步骤4中判别因子F1、F2、F3、F4按以下方法得来:
(1)在已知矽卡岩矿床成矿潜力好和已知矽卡岩矿床成矿潜力差的区域分别采集含磁铁矿样品;
(2)选定最具有代表性的磁铁矿样品,进行化学分析,获得微量元素Ti、Ni、V、K及Al+Si+Mg平均含量,记为c(Ti)、c(Ni)、c(V)、c(K)、c(Al+Si+Mg),单位为ppm;
(3)计算判别因子F1
以c(Ni)为横坐标c(V)为纵坐标对采样点数据进行投图,对成矿潜力好和成矿潜力差的分界线进行拟合,计算得到判别因子F1:F1=-3.1484*c(Ni)+13.301;
以c(Ti)为横坐标c(V)为纵坐标对采样点数据进行投图,对成矿潜力好和成矿潜力差的分界线进行拟合,计算得到判别因子F2:F2=2;
以c(K)为横坐标c(V)为纵坐标对采样点数据进行投图,对成矿潜力好和成矿潜力差的分界线进行拟合,计算得到判别因子F3:F3=0.0437*c(K)+0.4093;
以c(Ti)为横坐标c(Al+Si+Mg)为纵坐标对采样点数据进行投图;对成矿潜力好和成矿潜力差的分界线进行拟合,计算得到判别因子F4:F4=-115.11*c(Ti)+34361。
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