地气测量在寻找深部隐伏矿中的应用

介绍地气测量技术的理论基础、仪器设备以及稀土元素地球化学图解法,判别分析这两种核数据处理的基本原理和方法。在HSP地区探测捕获隐伏金属矿的地气和物探异常,证明分析地气测量数据在寻找深部隐伏金属矿中的意义。     

黄沙坪地区铅锌矿地气异常模式及应用

介绍黄沙坪地区地质概况以及地气测量的原理和装置。布置地气测量点,结合地气数据及稀土配分模式,归纳黄沙坪地区铅锌矿地气异常模式,确定地气指示元素为Pb,Zn,Mn,N i,Cd,并预测黄沙坪地区深边部Pb,Zn富集带,为该地区找矿工作提供了依据。     

不同条件下地气异常重现性研究

选取实验区和已知隐伏矿区对地气测量的异常重现性进行研究和讨论。在实验区采用不同浓度的液体捕集剂在不同季节进行重复测量;在隐伏矿区采取相同浓度的液体捕集剂在相同季节的相同时间和不同时间进行重复测量。研究结果表明,异常主要取决于地气物质本身的地球化学性质,不受季节、温度、覆盖物等外界因素影响,并具有良好的重现性。     

黄沙坪地区铅锌矿地气异常模式及应用

介绍黄沙坪地区地质概况以及地气测量的原理和装置。布置地气测量点,结合地气数据及稀土配分模式,归纳黄沙坪地区铅锌矿地气异常模式,确定地气指示元素为Pb,Zn,Mn,Ni,Cd,并预测黄沙坪地区深边部Pb,Zn富集带,为该地区找矿工作提供了依据。     

坪宝地区铅锌矿地气元素迁移规律研究

以湖南坪宝地区HSP铅锌矿样为研究对象,运用多元统计中因子分析方法对矿石样品中元素含量、模型实验结果和实地地气测量结果进行因子得分研究。通过SPSS软件运用Q型因子分析方法计算每种元素的因子得分,分析结果可知矿石样品中元素得分为正的有Mn、Zn、Rb、Sr、Pb、As、Zr;实验结果中元素得分为正的有Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、Sr、Pb;实地测量结果中元素得分为正的有Sc、Mn、Ni、Cu、Zn、Sr、Pb;证明模型实验结果与实地测量结果基本一致,根据因子分析结果总结出铅锌矿中地气元素组合规律为Sc、Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、Sr、Pb;此结论可为野外地气测量结果预测找矿靶区提供科学的依据。     

多元素X荧光法在湖北某铀矿区中的应用

在系统了解通城地区地质特征的基础上,应用多元素X荧光方法对通城地区李家段所采集的土壤样品进行测量。运用多元统计相关分析和聚类分析,结合微量元素特征和矿石采样化学分析及花岗岩铀矿的相关地球化学特性,确定了铀矿土壤多元素X荧光测量的指示元素为Mo、Bi、As、Ag、Cu,并预测了340#测线的矿致异常部位。     

地气分析法结合综合测井在深部找矿中的应用

对地气分析法和多功能综合测井法的原理进行了研究,对两种方法的理论方向进行分析,并就较深部隐伏矿产结合运用这两种方法来进行实地勘查,对所采集的数据进行交叉分析,从勘查的结果得出这两种方法的结合是能比较客观反映地下构造的探测方法。     

GeoIPAS在化探异常参数统计中的应用

介绍了化探异常下限确定的几种方法,以及如何使用GeozPAS软件绘制异常图及对异常进行统计、评序。     

马扎拉金锑矿元素组合异常及找矿方向

岩屑地球化学测量作为一种初期勘探方法应用极为广泛,由于矿床次生晕异常分布范围广,如何缩小靶区范围,降低非矿致异常带来的干扰,减少异常查证的工作量,以便进一步准确定位矿体,成为化探工作中需要重点解决的问题。利用西藏措美县马扎拉矿区1∶1万岩屑地球化学测量数据,采用因子分析、聚类分析划分出Au-Sb-As、Pb、Hg、Zn、Ag等5类元素组合,并绘制了因子得分等值线图,在此基础上探讨了Au的找矿方向,缩小了预测靶区。结合矿区实际地质情况认为：区内Au、Sb、As和其余元素间有着明显不同的物质来源;矿区东南角及西北角为两处成矿潜力较好的区域;下一步除继续在矿区东南角构造交汇位置重点开展找矿工作外,还可对矿区南侧以及西北部进行相应的工程验证。     

广西大厂矿田钻孔化探元素多元统计分析研究

成矿的复杂性,多样性是矿产资源的共性,其研究难点是成矿过程中的演化问题。地化元素的多元统计分析可以推测地化元素在复杂的成矿过程中的演化特征,从而为预测找矿提供有用的微观信息。选取广西大厂矿田钻孔有关元素进行了聚类分析、因子分析研究,揭示了矿区内成矿作用的复杂和多次矿化叠加改造的现象,Zn和Sn的富集与多金属硫化物密切相关,而与Au等元素表现出无直接关系。Sb、Pb、Ag和Cu可作为Zn和Sn的找矿指示元素。     

Application of Multivariate Statistical Methods To Hydrogeological Property Parameterisation from Geotechnical and Geophysical Data

Mine Water and the Environment - Hydrogeological data sets are often relatively sparse compared to the scale of investigation, resulting in degrees of uncertainty which, although constrained, may...     

广西贵港六梅金矿床地质地球化学特征

综合研究六梅金矿床地质、地球化学特性,在系统采样的基础上,采用相关分析、聚类分析、因子分析,研究了矿床金及其成矿伴生元素组合、空间分布特征。结果表明六梅矿床原生晕组合复杂,Au、As为正相关关系, As可作为Au的主要指示元素;成矿元素组合具有热液矿床特征。研究成果对六梅金矿床深部找矿具有一定的指导意义。     

煤田采区三维地震资料精细解释方法及应用

三维地震勘探在煤田主要解决构造问题,因各地区地质情况的复杂程度不同,虽然已经过十多年的发展,但构造解释的准确度也有不同程度的差异。随着计算机技术发展和石油物探方法的引进,煤田采区三维地震勘探资料高信噪比、高分辨率为精细解释提供了可能。本文利用小波分析技术、方差体技术、图象处理等多种方法,结合已知采区的实例,对小断层做了精细构造解释,提高了三维地震资料构造解释的精度。     

瓦斯地质量化技术在瓦斯涌出预测中应用

通过瓦斯地质分析,提出煤层围岩透气性、断层复杂程度、褶皱变形复杂程度、煤层倾角复杂程度、顶板岩性、构造煤发育程度的量化方法和计算公式。采用因子分析方法对陶二煤矿2煤层影响瓦斯涌出的瓦斯地质指标进行筛选,确定出3个主因子,建立了瓦斯涌出量预测模型,经过理论和实践验证,模型精度较高,可以用于陶二矿未采区瓦斯涌出的预测。     

因子分析在冀东峪耳崖金矿地球化学找矿中的应用

峪耳崖金矿位于华北板块北缘,矿区基底地层为太古界迁西群麻粒岩相和角闪岩相,矿体受NNE—NE向断裂构造控制,赋矿围岩为花岗岩。在矿床地质特征基础上,利用矿区土壤地球化学数据,采取传统统计法和累计频率法圈定了金矿12个元素的异常范围;运用因子分析方法划分出了Sb Hg Pb As元素组合、Au Ag Bi元素组合、Zn Cu Sn元素组合和W Mo元素组合;再对因子得分进行趋势面分析,较为有效地突出了深层次的找矿信息,更准确地圈出成矿靶区。结合研究区地质特征认为Au Ag Bi元素组合和Sb Hg Pb As元素组合为研究区最佳地球化学标志元素组合,下一步地质工作重点应放在矿区中矿带矿体深部及其南部异常高值区,同时布置少量工程在北矿带,以追索与唐杖子金矿之间的联系。     

我国铜尾矿资源调查分析

通过调查,利用全国各铜矿山历年的铜精矿产量、选矿比等相关数据,对全国和各省（区）的铜尾矿总量进行了分析统计,并对各省（区）的铜尾矿资源进行了聚类分析,为我国铜尾矿资源的开发管理提供了基础依据。     

基于神经网络的矿业因素分析方法与应用

利用神经网络ＢＰ模型权空间的性质，提出一种适用于矿业研究的因素分析方法，开发出相应的因素分析工具。     

Predicting the surface chemistry contribution to the flotation recovery of chalcopyrite by ToF-SIMS

In flotation, the surface chemistry of the minerals plays a crucial role in the selectivity and recovery of valuable minerals. Time of Flight Secondary Ion Mass Spectrometry (ToF-SIMS) surface analysis is used in this study to investigate the impact of surface chemistry on the flotation of chalcopyrite with dithiophosphate collector. The ToF-SIMS data corresponding to concentrate and tail particles were statistically analysed employing a combination of multivariate statistical techniques - principal components analysis and discriminant analysis - to identify the surface species that are differential in the flotation of chalcopyrite. Two models were developed to predict the concentrate and tail deportment of particles, one targeting fine and intermediate particle sizes and the other for the coarse particle size. These models were tested using cross-validation and the results showed good prediction accuracy, 88% for fine and intermediate particles and 77% for coarse particles. The models were further tested on feed samples and the results show the developed models can be used as a predictive tool that estimates the maximum recovery expected based on the surface chemistry of particles, as evidenced by ToF-SIMS, under given hydrodynamic conditions.