基于灰色-模糊理论的矿产资源地质勘查评价——以藏中地区为例

吴安兵 郭 科 柳炳利

(1.成都理工大学商学院，四川 成都 610059；2.四川省数学地质重点实验室，四川 成都 610059；3.四川省矿产资源研究中心，四川 成都 610059)

基于灰色-模糊理论的矿产资源地质勘查评价
——以藏中地区为例

吴安兵1,2,3郭 科2,3柳炳利2,3

(1.成都理工大学商学院，四川 成都 610059；2.四川省数学地质重点实验室，四川 成都 610059；3.四川省矿产资源研究中心，四川 成都 610059)

矿产资源地质勘查综合评价的目的是获取评价区的勘查优劣程度和资源保障程度等信息，为提高开发效率、优化开发结构以及矿山环境保护与治理评价等后续工作提供依据。以藏中地区为例，选取了多金属矿、铜矿、钼矿、铬铁矿等9种优势矿种作为主要评价对象，并在分析西藏自治区前2轮矿产资源规划的基础上，划分出33个地质勘查评价单元。综合考虑工作程度、实物工作量、资源储量及质量特征、勘查技术等4类因素，建立了矿产资源地质勘查评价指标体系。将层次分析法(Analytic hierarchy process,AHP)和专家打分法相结合确定各评价指标的权重，采用基于灰色关联度的模糊综合评价模型进行综合评价，为该地区新一轮的矿产资源规划提供参考。

地质勘查评价 矿产资源规划 层次分析法 灰色关联度 模糊综合评价模型

矿产资源是人类生存和发展的重要物质基础，加强区域矿产资源勘查开发评价研究对于确保我国矿产资源得到可持续的开发利用具有重要作用。对于该领域的研究，Damjan Krajnc综合考虑社会、经济及环境等各方面因素建立了矿产资源可持续发展评价指标体系[1]；王建伟等综合考虑资源基础、经济社会效益及产业基础等几个方面建立了矿产资源经济综合评价体系，并通过实证分析采用突变级数法对区域矿产资源进行综合经济评价[2]；王志宏、张宝友等先后建立了竞争力模糊综合评价模型和竞争力比较模型，但评价指标的选择以及参数权重的确定方法等仍需进一步研究[3-4]。上述研究成果不足之处在于：①由于矿产资源综合评价指标所涉及的因素具有一定的模糊性，难以对其进行定量化分析；②大部分学者仅从单因素的角度进行矿产资源综合评价，评价方法也较为单一，所得出的结论在某种程度上具有偶然性和片面性。

本研究以藏中地区为研究对象，将基于灰色关联度的模糊层次评价模型引入到矿产资源地质勘查评价中，首先从自然和经济的角度综合分析影响矿产资源地质勘查程度的因素，通过专家循环打分确定综合评价指标体系；然后采用AHP法求解各影响因素之间的权重，并进一步采用灰色关联度法，求解模型的隶属度；最后进行模糊合成，据此评价矿产资源地质勘查程度的高低。

1 研究区概况与评价对象确定

1.1 研究区概况

西藏自治区藏中地区位于属于冈底斯成矿带的中东部，南以雅鲁藏布江为界，西至日改则谢通门，东至工布江达，北至那曲一带。藏中地区评价范围涉及4个地级市，共计36个县，地跨东经87°30′～94°00′，北纬29°00′～31°00′，面积100 437.76 km2。该地区地质构造非常复杂，矿产资源较为丰富，主要的优势金属矿种包括铜矿、铬铁矿、钼矿、多金属矿以及盐湖资源等，其中铜矿、铬铁矿资源储量居全国首位，而且该2种矿分布范围广泛，具有成带、成片分布的特点，是西藏自治区目前开发利用的最主要的2种矿种；此外，该地区钼矿资源也相当丰富，主要集中分布在玉龙成矿带和冈底斯成矿带内，以斑岩型为主。

1.2 评价对象确定

根据藏中地区各矿种的勘探开发利用现状，此次开展勘查评价的矿种有多金属矿、铬铁矿、金、铜、钼、铅锌、铁以及银矿等。依据各矿种的矿床类型、矿产资源分布的集中程度及其成矿地质背景，并在第2轮矿产资源规划确定的重点勘查区、鼓励勘查区及限制勘查区的基础上，确定了尼玛多瓦—申扎他尔玛评价区(DQ01-1～DQ01-3)，谢通门梅巴切勒—南木林洛扎评价区(DQ02-1～DQ02-3)，昂仁亚米—南木林评价区(DQ03-1～DQ03-7以及DQ04-1～DQ04-3)，拉孜—仁布评价区(DQ05-1～DQ05-3)，那曲桑雄—嘉黎同德评价区(DQ05-1～DQ05-3)，那曲桑雄—嘉黎同德评价区(DQ06-1～DQ06-3)，当雄宁中—工布江达金达评价区(DQ07-1～DQ07-8)，尼木麻江—工布江达松多评价区(DQ08-1～DQ08-3)等33个勘查区。

2 勘查区评价指标体系及模型构建

2.1 评价指标体系构建

在综合考虑区内资源勘查开发利用特征以及系统梳理大量有关矿产资源勘查评价文献的基础上[5-12]，建立了藏中地区矿产资源勘查评价指标体系，见表1。

表1 矿产资源地质勘查综合评价指标体系

2.2 灰色模糊评价模型构建

2.2.1 灰色关联模型构建

对于给定的勘查评价区集

函数值

表示就因素指标yi而言，勘查评价区aj属于优越的程度。令

(1)

从而得到模糊关系矩阵

(2)

式中，R为综合评价矩阵；R矩阵的第i行向量

然而，由于集合Y中各因素对研究区勘查程度影响不同，因此，用模糊矩阵

(3)

式中，B=(b1,b2,...,bj)为勘查评价区aj综合考虑所有因素yi(i=1,2,3,...,m)后，属于优越的程度，bj∈[0,1](j=1,2,3,...,n)。

2.2.2 评价步骤

2.2.2.1 求模糊解隶属度

(1)确定最优指标集y*。

(2)指标无量纲化处理。由于因素集中有些指标具有不同的量纲，很难直接对其进行比较，根据2.1节建立的评价指标体系，采用“越大越优型”无量纲化处理。

(3)计算灰色关联系数。以无量纲化处理后的最优指标集

(4)

式中，ρ为分辨率系数，一般情况下取0.5。采用式(4)求出的灰色关联系数便为模糊隶属度值。

2.2.2.2 权重系数的分配

根据式(3)中模糊权向量

的各指标对勘查结果的影响程度不同，采用1～9重要度标度法，选取因素集

中的第k个原始指标与其他指标进行比较，从而得出第k行元素的判断标度值Uk1,Uk2,Uk3,...,Ukm，即

(5)

累加P1,P2,…，Pm，得到

(6)

于是，每一指标的权重为

(7)

根据标度法得出式(7)中Uki(k,i=1,2,3,…,m)值，将其代入式(7)中计算出Pk，将Uki(k,i=1,2,3,...,m)、Pk值代入式(5)，便可计算出各指标的权重Pi(i=1,2,3,...,m)。

3 评价结果分析

3.1 矿种勘查优劣程度评价

采用灰色模糊评价模型得出勘查评价区内的各矿种评价得分的均值作为区内矿产资源勘查综合得分值，并对其进行大小排序，依据得分大小划分各矿种的优劣等级，结果见表1。

表2 藏中地区地质勘查综合得分及矿种勘查程度优劣等级划分

由表2可知，在33个评价区中，得分靠前的5个调查评价区依次为DQ02-1、DQ02-2、DQ08-2、DQ03-5、DQ07-7，涉及的矿种主要有铁矿、银矿、金矿、多金属矿等；得分靠后的5个评价区依次为DQ03-4、DQ07-8、DQ08-3、DQ01-3、DQ01-1，涉及的矿种主要有铜矿、铅矿、铬铁矿等。得分靠前的5个评价区仅涉及4个调查评价区(DQ02，DQ03，DQ07，DQ08)，并且得分位于前3名的评价区内均仅含1种矿种，原因在于DQ02-1、DQ02-2、DQ08-2等3个新划分的勘查区面积较小，矿区面积所占比重大，工作程度相对较高，工作程度对整个勘查综合评价有着非常重要的影响，弄如日金矿、邦布变质金矿、驱龙铜钼矿、甲玛铜矿等超大型矿均分布于上述4个调查评价区内。得分靠后的5个勘查区，有2个勘查区位于DQ01调查评价区内，原因在于尼玛多瓦—申扎他尔玛地区的矿产种类少，资源量较小，且工作程度较低。

表2中，优等评价区个数为5个，占勘查评价区总数的15.2%；良好的评价区数为10个，占勘查评价区数的30.3%；中等的评价区数为13个，占勘查区总数的39.4%；差的评价区数为5个，占勘查评价区数的15.2%；总体上看，藏中地区的整体勘查程度处于良好状态。

从上述分析结果不难看出，亟需改进的勘查评价区包括那曲地区DQ01-1，谢通门县的DQ03-4，工布江达县的DQ07-8以及加查县的DQ08-3，对该类评价区应加大勘查投入和加强管理，提高勘查成效，重点开展以铜、金、铬、钼等矿种的深入研究，争取有所突破。

3.2 矿种保障程度评价

由藏中地区钼矿的等值线图可以看出，钼矿主要分布于藏中的偏东地区，呈由北向南的“L”型走向，以达孜—墨竹工卡的钼矿最为丰富，其涉及的勘查评价区有DQ06-3、DQ07-2、DQ07-4、DQ07-6、DQ07-8，但西部地区的南木林(DQ03-7)的钼矿资源也较丰富。藏中地区各矿种的空间分布情况见表3。

表3 藏中地区矿种的空间分布

由表3可知，由于铜、铅、银矿分布较为广泛，涉及的评价区较多，因此，考虑取每种矿种的前7位，DQ07-4勘查区有2种矿种(铜、钼)的分布均名列前茅。9种矿种中，4种矿种分布均为第1位的位于DQ07调查评价区内。由此可见，当雄宁中—工布江达金达评价区内的矿产资源是最为丰富的，各矿种的整体勘查程度最高。

4 结 语

从矿产资源投入和产出的角度出发，综合考虑了工作程度、实物工作量、资源储量及质量特征以及勘查技术等因素，建立了藏中地区矿产资源地质勘查综合评价指标体系，将灰色关联度法和模糊综合评判法有机组合，对研究区的地质勘查程度进行综合评价，评价结果较为可靠，可为区内开展矿产资源规划工作提供参考。

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(责任编辑 王小兵)

Evaluation of Geological Exploration of Mineral Resources Based on Gray-Fuzzy Theory：A Case Study in Central Tibet

Wu Anbing1,2,3Guo Ke2,3Liu Bingli2,3

(1.SchoolofBusiness，ChengduUniversityofTechnology，Chengdu610059，China；2.Geo-mathematicsKeyLaboratoryofSichuanProvince，Chengdu610059，China；3.MineralResourcesResearchCenterofSichuanProvince，Chengdu610059，China)

The goal for comprehensive evaluation of mineral resources is to obtain the information of mineral exploration and the degree of resources security in the evaluation area so as to provide basis for the following work such as improving development efficiency，optimizing the structure of mineral development，conducting evaluation of mine environmental protection and governance.Taking the middle area of Tibet as the research example，the nine advantageous resources such as polymetallic ore，copper ore，molybdenum core，chromite ore are selected as the mine object of evaluation.The 33 geological exploration evaluation units are divided based on analyzing the existing two mineral resources planning of Tibet autonomous region.The evaluation index system for geology exploration of mineral resources is established by considering the four kinds of factors such as degree of work，physical effort，resources and quality characteristics and exploration technology synthetically.The weight values of evaluation index are calculated by using the analytic hierarchy process (AHP) and expert scoring method.The fuzzy comprehensive evaluation is conducted by using the fuzzy comprehensive evaluation model based on grey correlation degree so as to provide some reference for the new mineral resources planning in this research area.

Evaluation of geological exploration，Mineral resources planning，Analytic hierarchy process，Grey correlation degree，Fuzzy comprehensive evaluation model

2014-12-11

中国地质调查局地质调查项目(编号：12120113092300，12120113091700)。

吴安兵(1988—)，男，硕士研究生。通讯作者 郭 科(1958—)，男，教授，博士，博士研究生导师。

P624

A

1001-1250(2015)-03-133-05