矿产资源定量评价方法综述..doc

矿产资源潜力定量评价方法综述 矿产资源定量评价体系是一项复杂系统工程，它包括地质、矿产、地球物理、地球化学、遥感和科研资料的汇集，建立空间数据库，成矿信息提取，信息的综合，成矿理论的应用，预测远景区的圈定和优化，以及远景区内潜在资源量的估算。 由于地学数据复杂多样，其自身特征主要表现在：①地学自身具有多个分支学科、地学数据具有跨学科、多领域的性质；②类型多样，取样方法手段各异；③地学数据自身跨时间和空间；④地学数据具有层次性；⑤地学数据来源多样性；这些特征构成了地学数据的庞杂性和复杂关系。鉴于此，现行矿产资源潜力评价必须汇集多源地学信息，利用不同方法从不同角度提取各种信息，相互补充和相互验证，进行综合分析，提高评价精度。 目前，建立地质、矿产、物探、化探、遥感资料的空间数据库，对成矿信息模型进行全面探索、对多源的地学信息综合分析、对不同类别的成矿信息做有机综合分析，应用当代的计算机技术和数学地质方法按信息论的方法对找矿靶区优选和综合评价，提出矿区外围的找矿方向，已经是当代矿产资源预测评价的发展方向。 1 国内外研究与发展过程 国内外已经发展和应用了许多方法和技术进行矿产资源潜力定量评价研究。我国赵鹏大(2001)、朱裕生(1998)等将国内外矿产资源潜力定量评价方法研究和应用发展过程划分为以下三个阶段： 1.1、试验探索阶段 该阶段大体在 20 世纪 50～70 年代，主要特点是将概率统计及多元统计等定量方法用于矿产资源潜力定量评价；将评价对象或地区划分为等面积的网格单元或不规则的地质体单元，再根据已知有矿地区划分出“模型单元”，用于与“未知单元”进行“相似类比”(赵鹏大，2001)。 50 年代初，M.Allais 较有代表性地提出了资源评价的概念，认为单元中矿床数服从泊松分布，以及在足够大的区域内，某种矿产资源量的分布大致相当于该种元素在地壳中的分布。美国地质调查局的一些资源评价专家根据许多矿床呈集中产出等特点提出利用负二项分布拟合单元内矿床数的分布。Dewigs 提出了元素含量的分异模型，并先后发展了资源量估算的二项分布和对数二项分布模型，Brinck 借用了 Dewigs 的思想，利用对数正态分布模型作为资源评价的基本概率统计模式，并正式运用于较大区域的资源总量估算。这些资源分布的研究方法属单变量研究范畴，都没有充分利用控矿标志等地质资料。 60 年代以来，人们开始使用多元分析方法进行综合信息处理和资源评价，JoneJ.Griffiths(1962)利用判别函数建立了矿产资源评价的判别模型。D.P.Harris 等(1965)提出地质条件同矿床价值关系的统计模型，即贝叶斯准则下的多组判别模型。Blondel 和 Callot等(1961)提出了大区域内矿产资源的总合式资源评价理论，Griffths(1966，1967)通过堪萨斯的单位区域价值评价认为单位区域价值服从对数正态分布，即单位区域价值就是该分布的期望值，后来 Labovitz 和 Griffiths 等人将单位区域价值法研究开发成一套计算机程序系统。 除单位区域价值法外，人们还着重探索了资源数量的丰度模型。Agterberg 通过品位服从对数正态分布的假定，提出了一元丰度模型，并设计了根据高于边界品位的截尾分布及该元素的丰度值来恢复其整个分布形态的方法，据此估算资源总量。 70 年代以来，矿产资源评价领域较有代表性的研究工作有美国 Harris 的主观概率法和贝叶斯推理决策模型即专家系统，加拿大 Agterberg 的多元统计分析方法以及英国 Brinck的丰度估计法。美国地质调查局 Singer 和 Botbol 等也开始使用和发展多种多元统计分析方法，进行矿产资源评价。比较引人注目的成果是 Harris 开始考虑资源评价的经济问题，他建立了矿产资源经济评价的地质统计学分析及计算机模拟模型，并发展了一套矿产资源潜力预测的贝叶斯意义下的推理决策模型，这里充分运用了专家经验，即建立了专家系统。将主观经验和客观事实有机地结合起来，构成了所谓的“主观概率法”，把资源定量估算同勘探成本等经济问题联系起来形成了一套完整且独特的资源—经济综合评价系统。 Agterberg(1972)等利用和发展了许多多元统计分析方法解决资源评价问题，利用多元分析方法预测了阿毕提毕地区 Cu 和 Zn 的潜力，利用概率指标提取有利地质标志等，并在研究地质变量关系时使用了两步最小二乘模型。Brinck 利用丰度法计算了世界铀资源并指出了矿产资源的分布及其可预测性，还研究了有色金属矿产资源和长期价格趋势的预测问题。 在此期间，还有许多学者发展了其它评价方法。如 Hubbert(1969)使用时率法估算了美国(除阿拉斯加外)的石油年产量和最终产量。Lasky 于 1950 年就发展了累积吨位-品