基于判别分析的铀矿物化探异常定性研究

李文平，刘国安，王全涛，张海强，王小冬

（核工业二九〇研究所， 广东 韶关 512026）

基于判别分析的铀矿物化探异常定性研究

李文平，刘国安，王全涛，张海强，王小冬

（核工业二九〇研究所， 广东 韶关 512026）

在粤北塘湾矿床（2401）外围 深 部 铀 矿 找 矿 研 究 中 ， 以已知矿致和非矿致异常建立费歇（Fisher） 判别定性模型， 对土壤 Rn、 分量化探综合异常进行定性研究。 研究结果表明， 判别定性模型的 回判率为 92.8%； Ⅰ、 Ⅱ、 Ⅲ综 合异常的含 矿概率分别 为 ： 83.3%、 69.2%、 7.1%。 该 定 性 研 究 结果为下一步的钻探验证工作提供了可靠的依据。

土壤 Rn 测量； 分量化探； 异常定性； 判别分析； 铀矿

在矿产资源勘查中，物化探异常的推断解释往往具有多解性，科学、合理的异常解释是提高找矿预测可靠性的前提条件。粤北花岗岩型铀矿主要赋存在断裂带中， 土壤 Rn、分量化探测量捕获的异常可能来自深部隐伏铀矿体，也可能来自断裂及其他地质因素，因此识别矿致与非矿异常是寻找深部隐伏铀矿的关键。 笔者应用土壤 Rn、分量化探测量在粤北塘湾矿床（2401）及其外围开展深部铀矿找矿工作， 在建立费歇（Fisher）判别定性模型的基础上，对上述两种方法捕获的综合异常进行研究，取得了良好的效果。

1 地质概况

工作区位于闽赣后加里东隆起与湘桂粤北海西－印支坳陷的刚柔地块结 合 部［1］。工作区内地层为寒武系八村群（ bc）浅变质岩， 地层铀含量为 5×10-6～7×10-6。 工作区 内的岩石均为燕山期花岗岩，包括燕山早期第一阶段的中粒斑状黑云母 花 岗 岩 （2 pbγ52-1）， 燕山早期第二阶段的中细粒斑状二云母花岗岩（塘湾岩体， 2-3 pmbγ52-2）， 燕山晚期的细粒二云母花岗岩（3 mbγ53）、 细粒黑云母花岗岩（3 bγ53）及少量花岗斑岩（γπ35）、 碱交代岩［2］。 工作区内的构造主要为断裂构造带， 为 NE、 NEE、NNW 和近 SN 向四组， NE 向 断 裂 主要有热水深断裂， NEE 向断裂主要有城口断裂、为坑断裂、 黄木断裂， NNW 向断裂主要有塘湾断裂、上寨断裂，近南北向断裂主要为内洞断裂、 白石断裂； 塘湾矿床（2401）产在NEE、 NNW 向断裂之中。 工作区岩体内蚀变主要有硅化、赤铁矿化、黄铁矿化、萤石化，呈带状分布于硅化带及两侧围岩中，具有一定的水平分带性， 由中心 “硅质骨架” 硅化、赤铁矿化、黄铁矿化和萤石化，向外依次为绢云母化、绿泥石化；其中，硅化、赤铁矿化、黄铁矿化、萤石化与铀矿化关系密切。塘湾地区具备复式岩体、 构造、蚀变 “三位一体”的成矿条件，深部具有较大的找矿潜力和空间。工作区地质简图如图1所示。

2 方法原理、工作部署及测量成果

2.1 方法原理

本次工作选用土壤 Rn和分量化探测量。土壤 Rn测量的对象主要是氡气在土壤中的短寿 衰 变 子 体 ， 而 氡 气 是 铀 系 衰 变 产 物 之 一［3］，在理想条件下，其纵向迁移能力远大于横向迁移能力［4］， 断裂等岩石疏松或孔隙发育的地段能为其向地表迁移提供良好的通道［5］， 因此在断裂、铀镭富集地段的上方都会形成氡气异常。 野外工作中， 在测点上用钢钎打 0.7 m左右的孔， 迅速将采样器（头部开有进气孔）插入孔内，使采样器上部的圆锥部分堵住孔口，以阻挡地表大气进入采气孔内，然后进行抽气测量，施加高压和测定数据的时间均为 2 min， 现场记录数据。

图1 工作区地质简图Fig.1 Geologicalsketch of the research area

地球排气作用排出的气体在压力与温度梯度等的作用下会形成以垂向上升为主的气流， 这种上升气流经过深部铀矿（化）体时会把铀矿（化）体释放活动态纳米级元素吸附并携带至地表［6］， 在铀矿体（化）上方土壤中形成包含 U 元素在内的多种元 素 异 常［7-9］。 分量化探法正是利用有效的提取剂，提取这种来自深部的活动态元素分量，经高分辨等离子体质谱（HR-ICP-MS）测定 U、 Li、 Be、 Ni、 Cu、Zn、 Nb、 Mo、 Cd、 In、 Sb、 Cs、 Ba、 Nd、Sm、 Ta、 W、 Pb、 Bi、 Th、 Sn 等 21 种元素分量，最后进行数据处理、异常解释评价。

2.2 工作部署

遵循从 “已知” 到 “未知” 的原则， 为了建立矿致与非矿致异常的判别定性模型，在穿过塘湾 矿床（2401）2 号矿体的区域部署A01 剖面， 剖面长 800 m， 点距 20 m。 在塘湾矿床（2401）外围具有较大找矿潜力的学山地段部署 B01～B09 剖面， 其中， B01～B05剖面长 800 m、 B06～B09 剖面长 600 m， 线距 100 m， 点距 20 m。 土壤 Rn 和分量化探测量与剖面同点进行。

2.3 测量成果

所有数据采用均值加2倍标准偏差的迭代剔除法确定异常下限值。塘湾矿床（2401）2号矿体上的 A01 剖面土壤 Rn、 分量 U 剖面图如图2所示。从图中可以看出，共有3段土壤 Rn和分量 U 的综合异常， 其中 2段位于 2号矿体及其倾向上方，为矿致异常，另一段位于已知不含矿区域，为非矿致异常。

塘湾矿床（2401）外围学山地段土壤Rn、分量U综合异常如图3所示。从图中可以看出， 测区内圈定了3片土壤 Rn和分量 U 综合异常，分别定为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ号综合异常。

3 定性模型的建立

判别分析是在研究多个变量两组或多组间差异的基础上，对待判样本进行分类的一种 多 元 统 计 方 法［10］。 在同一 地 区 或 矿 田 内，物化探方法所获取的矿致异常参数应具有相同（似）的特征， 可根据已知的矿致异常和非矿致异常的参数信息建立判别准则和模型，进而对待判异常进行定性分类。

图 2 A01 剖面土壤 Rn 和分量 U 含量图Fig.2 Curve of soil Rn density and U component content in Profile A01

图 3 塘湾矿床外围学山地段土壤 Rn、 分量 U 综合异常图Fig.3 Comprehensive anomaly map of soil Rn and U component content in Xueshan area of Tangwan deposit periphery

3.1 建立费歇（Fisher）判定模型

费歇（Fisher）判定准则是以同一类中的方差尽可能小、不同类中的均值之间差距尽可能大为原则，即类间距离最大而类内离散性最小的原则构建判别函数，并利用判别函数进行最小距离分类［11］。 2 个总体（非矿 致异 常为总体 1， 矿致异常为总体 2） 的基本函数模型表达式为：

式中： Z（X）为判别函数模型， a1、 a2、 …、an为系数，x1、 x2、…、xn为变量（土壤氡气和分量元素）。

根据判别函数模型，可求出投影平面Z（X）上 2 个总体投影点集的重心：

根据2个总体投影点集可求出两个总体的分界值：

因此， 对于待判的综合异常的测点 XO，将其变量投影到 Z（X）平面上得到投影：

3.2 选取函数变量

为了建立科学合理的判别模型，须对土壤 Rn 及 21 个元素分量进行选取。 根据单变量 类 均 值 的 均 等 性 检 验 结 果 ， Li、 Ni、 Cu、Ta、 Th 元素分量的类内均值检验的显著性概率远大于 0.05； Zn、 Nb、 In、 Sb、 Bi、 Sn 元素分量 略 大 于 0.05； 而 土 壤 Rn 和 Be、Mo、 Cd、Cs、 Ba、 Nd、 Sm、 W、 Pb、 U 元素分量皆小于0.05。 因此， 剔除类内均值检验显著性概率远大于 0.05 的 Li、 Ni、 Cu、 Ta、 Th 元素分量后，将土壤 Rn 和 Be、 Zn、 Nb、 Mo、 Cd、 In、 Sb、Cs、 Ba、 Nd、 Sm、 W、 Pb、 Bi、 U、 Sn 元素分量等 17个变量引入并构建判别函数。

3.3 模型检验

利用上述构建的判别定性模型对参与构建判别定性模型的塘湾矿床 A01 剖面的 8 个矿致异常测点（2 号矿体及倾向上方）以及 6 个非矿致异常测点（已知不含矿区域）进行回判验证，8个矿致异常测点判对 7个，6个非矿致异常测点全判对， 即总共 14 个测点中， 13个判别正确， 回判率为 92.8%。 判别定性模型回判率结果见表1。

表1 判别定性模型回判率结果Table 1 Results of the regression rate of the qualitative discrimination model

一般情况下， 回判率大于 75%表明判别定性 模型 合 格［12］， 因此 ， 本 研 究 构 建 的判别定性模型有效。

4 综合异常的定性结果

根据上述建立的判别定性模型，对学山地段Ⅰ、 Ⅱ、 Ⅲ号土壤 Rn、 分量 U 综合异常进行定性判别，判别结果如下：

Ⅰ号综合异常共6个测点的数据参与判别，其中5个测点判为矿致异常，矿致异常的概率为 83.3%； 1 个测点判为非矿致异常，非矿致异常的概率为 16.7%。

Ⅱ号综合异常共 13个测点的数据参与判别，其中9个测点判为矿致异常，矿致异常的概率为 69.2%； 4 个测点判为非矿致异常，非矿致异常的概率为 30.8%。

Ⅲ号综合异常共 14个测点的数据参与判别，其中仅1个测点判为矿致异常，矿致异常的概率为 7.1%； 13 个测点判为非矿致异常，非矿致异常的概率为 92.9%。 综合异常判别定性结果如表2所示。

表2 综合异常判别定性结果Table 2 Results of qualitative discriminate of comprehensive anomaly

判别结果表明， Ⅰ、 Ⅱ号土壤 Rn、 分量 U综合异常为矿致异常的概率较高，而Ⅲ号土壤Rn、分量 U 综合异常为非致矿异常的概率较高。

5 结论与建议

1） 通过土壤 Rn、 分量化探测量， 在学山地段工作区内共圈定3个土壤Rn与分量 U综合异常。根据综合异常定性研究结果，Ⅰ、Ⅱ号综合异常为矿致异常的概率较高，下一步钻探验证工作可优先部署在Ⅰ、Ⅱ号综合异常内。

2） Ⅰ号综合异常位于测区边界， 异常并未圈闭，还有向外扩展的可能。

3） 根据在已知区建立的判别定性模型，对相同类型未知区域的异常进行定性识别具有较好的指导作用，对下一步工作部署提供了参考依据。

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Qualitative research of geophysical-geochemical anomalies of uranium ore based on discriminant analysis

LI Wenping，LIU Guoan， WANG Quantao， ZHANG Haiqiang， WANG Xiaodong
（Research Institute No.290， CNNC， Shaoguan， Guangdong 512026， China）

In the deep uranium prospecting of Tangwan deposit （2401） and the outside in north Guangdong， the abnormal above known ore and non ore was used to set up Fisher discriminant qualitative model， so as to research comprehensive abnormal of soil Rn and component of the geochemicalqualitatively.The resultshew thatdiscriminant qualitative model back judgement rate was 92.8%； Ore bearing probability ofⅠ ， Ⅱ ， Ⅲ comprehensive abnormal were respectively as 83.3%，69.2%， 7.1%.The result of qualitative research provides a reliable basis for the next step of drilling validation work.

soil Rn measurement； component of the geochemical； abnormal qualitative；discriminant analysis；uranium ore

P593； P598

A

1672-0636（2017）02-0103-05

10.3969/j.issn.1672-0636.2017.02.007

全国重要矿集区找矿预测项目:南岭中段青嶂山矿集区找矿预测（编号： DD2016005209）资助。

2017-01-17

李文平（1984— ）， 男， 四川南充人， 工程师， 主要从事铀矿资源勘查工作。E-mail:312110731@qq.com