因子分析在内蒙东胜地区寻找隐伏铀矿中的应用

黄宁宁,罗先熔,易 超,韦选建

(1.桂林理工大学 a.广西隐伏金属矿产勘查重点实验室;b.隐伏矿床预测研究所,广西 桂林 541006;2.广西横县自然资源局，广西 横县 530300；3.中核集团核工业北京地质研究院,北京 100029)

0 引 言

近年来的实践表明,在开展勘查地球化学工作和研究的过程中有必要对工作区大量的化探数据进行简化处理[1-6]。从大量关系复杂的数据中,寻找影响它们的共同因素与特殊因子,通过其相关关系,往往能指示地质上的某种共生组合和成因联系,并以此研究其找矿意义。

鄂尔多斯盆地东胜地区是我国砂岩型铀矿勘探的重要基地。近年来,随着勘探工作的开展,地表、近地表的矿体多已被发现并进行开采,在盆地内寻找隐伏矿体成为现阶段勘探工作的重点内容。本文以内蒙东胜隐伏铀矿区为例,在地电化学测量数据基础上运用因子分析进行找矿研究[7-8]。笔者在分析矿区内已知剖面基础上,对矿区地电化学测量数据进行因子分析,阐述了元素的相关性以及元素组合类型,最终确定了与找矿预测相关的元素组合。根据因子得分异常划分矿区指示元素异常分带,圈出找矿的有利靶区,并对下一步在该区寻找隐伏铀矿提出了建议。

1 研究区地质概况

研究区位于鄂尔多斯盆地东北部,属于华北地台的一部分。该区覆盖地层主要有下白垩统东胜组(K1dn)、 伊金霍洛组(K1e)和第四系(Q), 部分地区有小规模的新近系上新统(N2)出露, 其中东胜组和伊金霍洛组覆盖下发育有侏罗系安定组(J2a)、 直罗组(J2z)和延安组(J2y)。 测区地层和构造位置如图1所示。

伊金霍洛组、东胜组分布于研究区西北部,岩性为灰白色与紫红色相间的粉砂岩、泥岩、含砾砂岩、砂砾岩;新近系上新统分布于区内平缓山顶及沟掌部位,岩性主要为土红、黄色粉砂岩,淡黄色含砾砂岩、砂砾岩,局部含钙质结核;第四系分布于研究区西部及南部大部分地区,主要为冲积黄土、风积砂土、风成砂[9]。

研究区构造简单, 仅中部有一条基底卷入的深大断裂。 推测该断裂可能为铀矿的形成提供了运移通道和赋存空间,因断裂附近存在较高的氧化还原地球化学障,导致矿体多位于断裂发育处[10]。

图1 研究区地质简图(据核工业北京地质研究院, 2006修改)Fig.1 Geological sketch map of study area Q—第四系; N2—新近系上新统; K1dn2—下白垩统东胜组上段; K1dn1—下白垩统东胜组下段; K1e3—下白垩统伊金霍洛组上段;K1e1+2—下白垩统伊金霍洛组中下段;1—地层界线;2—断层; 3—地电化学测量采样线

根据研究区东部的皂火壕铀矿床、北部的纳岭沟铀矿床及西部的大营铀矿床的已知矿体显示,矿体主要赋存于中侏罗统直罗组(J2z)中,矿床类型为砂岩型铀矿,具有多期次成矿特征。矿体以板状为主,少量为卷状。铀矿物以铀石为主,少量为沥青铀矿。铀石主要呈胶状、短柱状、晶簇状分布,与长石、粘土矿物、黄铁矿、金红石、钛铁矿伴生,偶见产于云母变形缝隙中或石英颗粒表面[11-13]。

2 数据的处理

因子分析是一种根据相关性大小将变量系统分组的分析方法[14-15]。在系统分组中,同组内的变量相关性较大,不同组的变量相关性较小。每组变量代表一个基本结构,用一个可观测的综合变量表示,这个基本结构称为公共因子，其作用主要为:将大量相关、重叠的信息数据进行综合,将原始的多个变量综合成较少的几个变量和指标,以利于分析判定。

在化探数据处理过程中,为了确定对成矿作用具有指示意义的元素组合,准确筛选公共因子,首先对元素间的相关性进行分析。

2.1 元素相关性分析

相关分析是一种处理变量间相互关系的统计方法, 通过相关分析, 可以得到所测元素之间的相关系数, 也就是元素之间相关性的大小[14]。 将研究区内的样品数据进行相关分析， 结果见表1。

结果显示: U和Th的相关性最好,相关系数达到了0.764, U、 Ti、 Mo的相关性也非常好, 相关系数均达到了0.5以上, 这些元素地球化学行为较为一致, 与铀矿主成矿元素密切相关。 此外, 在相关系数矩阵中可以清晰地看到, Pb、 Cu、 Ag与其他各元素的相关系数不大, 相关性不明显, 由此可知，这些元素的地球化学行为不一致。分析认为:在评价研究区找矿前景时,以单个元素异常为评价依据不能满足靶区划分要求。因此,本文在元素数据处理上进行元素的组合类型分析。

表1 地电提取各元素间相关系数矩阵Table 1 Elements of the correlation coefficient matrix of geo-electrical extraction

注: 在0.5水平上显著相关。

2.2 元素组合类型分析

为定性地说明问题,对所测8个地电化学测量元素原始数据进行对数处理后,再应用数理统计软件SPSS对其结果进行R型聚类分析[14]。从分析结果(图2)看,当类间距离为15时,8个元素聚成3类:第一类，U、Th、Ti、Mo;第二类，Cu、Zn;第三类，Pb、Ag。可见,第一类元素与主要的成矿元素相关性较为密切,其地球化学习性较相近。

2.3 确定元素组合

在上述基础上采用R型因子分析方法, 将关系错综复杂的成矿元素归结为数量较少的几个主因子来研究该区的成矿特点, 即利用因子分析确定元素组合。 在因子分析前首先进行KMO和Bartllet检查, 得出相关结果。

图2 研究区元素聚类分析谱系图Fig.2 Cluster analysis of elements in study area

从表2中可以看出,Bartlett的球形度检验所得的Sig.为0.000,小于显著性水平0.05,因此拒绝Bartlett的球形度检验的零假设,适合作因子分析。KMO度量值为0.688,大于Kaiser给出的0.6的标准,所以处理后的地电提取数据适合进行因子分析。

以初始因子载荷矩阵特征值λ>1为选取标准,选取了前3个因子,计算其方差贡献和积累方差贡献,从主成分分析表(表3)可知,F1、F2、F3三个主因子的累积方差贡献率已达70.202%,基本可以反映出绝大部分地电化学测量元素的特征。

从因子矩阵表(表4)中可以得到因子数为3个:F1代表U-Th-Ti-Mo元素组合;F2代表Cu-Zn组合;F3代表Pb-Ag元素组合。

2.4 元素组合的解释与评价

在得到的3组因子中, 每一组因子分别代表了不同的地质意义。 从因子矩阵表(表4)中也能清晰地看出, U、 Th、 Ti、 Mo对F1的贡献更大。 根据该区的地质情况分析, 研究区内构造并不发育, 结合含矿地层对铀矿分布有着直接的影响,认为F1因子是该区的主成矿元素及伴生元素组合,其与盆地砂岩型成矿作用有密切关系。从因子旋转后的结果看出,Cu和Zn对F2因子的贡献值更大,Pb和Ag对F3因子的贡献更明显。从已知剖面(图3)看,在矿体上方U、Th、Ti、Mo表现出高异常,F2因子与F3因子亦有高异常的反映。因此，认为F2、F3因子可作为研究区的示矿元素组合。

表2 KMO和Bartlett检验表Table 2 KMO and Bartletts test

表3 主成分分析结果Table 3 Results of principal component analysis

表4 因子矩阵Table 4 Initial factor matrix

图3 内蒙东胜铀矿区某勘探线地质剖面图(a)、地电提取单元素及因子得分异常曲线(b)Fig.3 Geological profile(a), abnormal curves of single element and factor score of geoelectricity extraction (b) for an exploration line in Dongsheng uranium mine,Inner Mongolia

统观元素相关性分析、R型聚类分析和R型因子分析结果,表明该区成矿物质来源具同一性。从F1(U-Th-Ti-Mo)、F2(Cu-Zn)、F3(Pb-Ag)几组元素组合反映了该区可能存在多期成矿作用的特点，Th、Ti、Mo、U元素与成矿较为密切，Cu、Zn、Pb、Ag对成矿有一定的指示意义,为示矿元素。

3 因子分析在东胜地区的应用

本次工作在研究区北部的纳岭沟矿床某勘探线进行了试验,该勘探线经工程揭露,发现工业矿体和矿化体,矿体及矿化体标高均在1 080 m左右,埋深400 m左右,矿体形态主要为板状和卷状,矿体主要赋存于直罗组中灰色与灰绿色砂岩过渡位置,符合研究区铀矿成矿特征。在该剖面试验结果中,对所得结果进行因子分析,并通过各因子得分绘图,得到清晰的因子得分异常剖面图(图3)。与原始数据所作的异常剖面对比,经过数据处理后的剖面特点主要表现为:

(1)在发现工业铀矿体的钻孔(ZKN24-24、ZKN16-8、ZKN12-3、ZKN12-7-1、ZKN8-11、ZKN6-15、ZKN4-19、ZKN0-25)上方布置的11～20号测点所得结果F1(U-Th-Ti-Mo)、F2(Cu-Zn)、F3(Pb-Ag)三组因子都套合得很好,且各组因子均呈现出双峰异常的特征。

(2)位于已知矿体上方的11～20号测点因子的分值明显比其他点高,且表现出因子得分套合性好,而在无矿区段上方并无异常。由此,原始数据经过因子分析,并通过因子得分绘图,减弱了单一元素单峰异常,增强了元素综合异常。其表现为放大了套合元素异常峰值,使得单个元素单峰异常对整套元素异常的影响更小,有利于对异常的评价。

综上所述,原始数据通过因子分析处理后,强化了隐伏铀矿体上方的地电化学异常,对异常靶区的圈定提供了更为可靠的依据。从已知剖面亦可得出,当F1、F2、F3三个因子都表现为高异常,且异常重合性很好时,能够比较明确地显示隐伏铀矿体的存在。

4 成矿预测

依据东胜铀矿区地质分布特征,沿测区自西向东不等距布置了6条南北向测线,线号分别为L4、L5、L6、L7、L8、L9,点距为200 m(图1)。

4.1 因子得分异常平面特征及评价

将工作区地电提取元素测试数据进行因子分析,得到因子得分等值线图,圈出的异常为:F1(U-Th-Ti-Mo)异常3个(图4a),F2(Cu-Zn)异常4个(图4b),F3(Pb-Ag)异常3个(图4c)，图4d为异常靶区。

综合各因子得分异常特征来看,异常多呈单点状或片状分布于测区东北部、中部、西北部、西南部,异常规模不大,但有一定的规律性。F1(U-Th-Ti-Mo)因子得分异常分布在测区中部和北东部,异常强度由北东向中部逐渐减小;F2(Cu-Zn)、F3(Pb-Ag)因子得分异常主要分布在测区的中部、 西北和西南部位, 异常强度由中部向西南、 西北部逐渐减小。 从主成矿因子F1(U-Th-Ti-Mo)到示矿因子F2(Cu-Zn)、F3(Pb-Ag)的分布情况可看出，因子得分异常在空间上具有一定的分带性,即从北东到西南由主成矿元素组合到示矿元素组合逐渐过渡,暗示着成矿的主要方位位于测区的中部以及北东部。

综合研究区地质特征来看,各因子得分异常均发育在下伏有侏罗系直罗组的第四系、白垩系中,且中部异常总体分布在北东向深大断裂附近,根据研究区铀矿成矿模式的特点,因子得分异常部位符合研究区铀矿赋矿位置特征,为寻找隐伏铀矿之重点。

4.2 综合找矿靶区划分及评价

找矿靶区圈定是成矿预测的重要内容,根据测区地质特征及成矿模式,结合因子分析结果的综合分析,本次研究确定的综合找矿靶区的圈定标准如下:

Ⅰ类找矿靶区划分依据： ①F1因子异常强度大, 具有三级浓度分带, 异常形态及走向与区内中部断裂方向基本一致,异常规模相对较大; ②F1、F2、F3三个因子异常重合性较好;③在异常带附近存在断裂构造、含矿地层及接触带等对成矿具有一定控制或影响的地质因素。

Ⅱ类找矿靶区划分依据:①F1因子异常至少含中-外带异常,具有一定异常规模;②F1、F2、F3三个因子异常套合性较好;③ 具有一定的成矿条件,地质情况还需进一步了解。

Ⅲ类找矿靶区划分依据:①F1因子异常规模和强度较小,异常分带性弱,多为单点异常,分布趋势不明确;② 因子异常仅有部分重合或套合。

图4 东胜测区因子得分异常与靶区划分图Fig.4 Anomaly of factor score and target area partition in Dongsheng area a—F1因子得分异常；b—F2因子得分异常；c—F3因子得分异常；d—综合异常靶区;1—地层界线; 2—断层; 3—地电化学测量采样线; 4—异常内带; 5—异常中带; 6—异常外带; 7—Ⅰ类靶区; 8—Ⅱ类靶区; 9—Ⅲ类靶区

根据测区地质特征及成矿模式, 对因子分析结果进行综合分析, 按照找矿潜力由大到小的顺序依次划分Ⅰ、 Ⅱ、 Ⅲ类靶区, 共圈定Ⅰ类异常靶区2个、 Ⅱ类靶区1个、 Ⅲ类靶区1个(图4d)。

(1)Ⅰ类找矿靶区圈定与评价。Ⅰ-1号靶区位于测区北东部,虽然与示矿因子F2(Cu-Zn)、F3(Pb-Ag)套合性不是很好, 但主成矿因子F1(U-Th-Ti-Mo)得分异常强度和规模都很大;Ⅰ-2号靶区位于测区中部,各因子异常套合性好,异常强度和规模都很大。这两个靶区都位于下伏有成矿地层侏罗系之上,靶区都位于中部深大断裂的两侧,且主成矿因子F1(U-Th-Ti-Mo)得分异常规模大,各因子套合性很好。综合来看,这两个区域地质条件优越,含矿地层较为完整,异常总体走向与测区中部断裂基本一致,该断裂可为含铀物质提供很好的运移通道和储存空间。从异常覆盖区与已知矿体成矿条件的吻合程度来看,这两个靶区具有较大找矿潜力,为重点找矿区,可供进一步工程验证。

(2)Ⅱ类靶区圈定与评价。 Ⅱ类靶区位于测区东南部, 靶区分布在白垩系(K1e3)和第四系中,F1(U-Th-Ti-Mo)因子得分异常规模和强度大, 与F3(Pb-Ag)因子得分异常有一定的叠加, 但此靶区构造不发育, 并远离中部大断裂。 结合异常覆盖区地质特征综合分析, 认为这里有一定的找矿潜力, 可以作为次一等找矿部位来考虑。

(3)Ⅲ类靶区圈定与评价。Ⅲ类靶区位于测区西部,靶区主要分布在第四系中, 位于中部大断裂的一侧, 其示矿因子F2(Cu-Zn)、F3(Pb-Ag)异常套合性很好, 但主成矿因子F1(U-Th-Ti-Mo)无异常。通过因子得分异常评价和地质条件综合分析,认为该类靶区找矿潜力尚不明确,可开展进一步的勘查工作。

5 结 论

(1)利用因子分析对地电化学数据进行处理,在已知矿体上方得到了清晰的异常,表明利用因子分析可以强化隐伏铀矿体上方的地电化学异常,比较明确的指出隐伏铀矿体的存在。

(2)因子分析处理后与原始数据对比,可以简化繁杂的地化数据,得到相对集中有用的地化信息。通过因子分析得到东胜地区与铀成矿较为密切的元素为U、Th、Ti、Mo。

(3)通过因子得分异常可看出,研究区由东北往西南主成矿因子异常逐渐减弱,暗示测区东北部为寻找隐伏铀矿的重点部位。

(4)根据因子分析结果,圈出三类4个找矿靶区。建议优先在Ⅰ类靶区进行异常查证工作,待进一步地质调查后,可以考虑工程验证;Ⅱ、Ⅲ类靶区有待弄清引起异常的原因,可作进一步勘查研究,现阶段不建议工程验证。