ТЕХНОЛОГИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗОЛОТОРУДНЫХ…

ТЕХНОЛОГИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗОЛОТОРУДНЫХ…

ТЕХНОЛОГИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗОЛОТОРУДНЫХ ОБЪЕКТОВ ПО ДАННЫМ КОМПЛЕКСНЫХ АЭРОГЕОФИЗИЧЕСКИХ РАБОТ
Ф.Д. Лазарев, А.Н. Онищенко, В.В. Ромашко, Р.Е. Волгин
НА ПРИМЕРЕ ЕНИСЕЙСКОГО КРЯЖА ИЗЛОЖЕНА ТЕХНОЛОГИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗОЛОТОРУДНЫХ ОБЪЕКТОВ на основе последовательной интерпретации геофизических материалов, включающих гравиметрию, магнитометрию и гамма-спектрометрию, с привлечением геологических и геохимических данных.
Отличается поэтапной и последовательной стадийностью исследования от «регионального к локальному» и от «общего к частному», с применением геофизических поисковых критериев признаков золотого оруденения.
НА ПЕРВОМ ЭТАПЕ анализируются среднемасштабные материалы потенциальных полей, НА ВТОРОМ осуществляется интерпретация цифровых матриц аэрогеофизических съемок масштаба 1:25 000 (и крупнее), а на ЗАВЕРШАЮЩЕМ ЭТАПЕ исследуются графики геофизических полей по линиям аэрогеофизических маршрутов.
ТЕХНОЛОГИЯ ПОЗВОЛЯЕТ с относительно небольшими затратами ощутимо повысить эффективность прогнозно-поисковых работ во многих как уже известных, так и в новых горнопромышленных районах.
Сотрудники Норильского филиала ФГБУ «ВСЕГЕИ» достаточно продолжительное время успешно выполняют аэрогеофизические исследования, направленные на выявление коренных золоторудных месторождений. Аэрогеофизические работы, выполненные в различных горнорудных провинциях (Республика Карелия, Полярный Урал, Таймыр, Енисейский кряж, Восточный Саян, Забайкалье, Магаданская область, Чукотка) позволили выработать определенную технологию по прогнозированию золоторудных объектов.
ПОД ТЕРМИНОМ «ТЕХНОЛОГИЯ» мы понимаем совокупность технических средств, методических приёмов производства полевых работ, камеральной обработки геофизических материалов, методических приемов интерпретации геофизических данных, направленных для достижения определенной цели.
В ДАННОМ СЛУЧАЕ ТАКОЙ ЦЕЛЬЮ ЯВЛЯЕТСЯ ЛОКАЛИЗАЦИЯ УЧАСТКОВ, ПЕРСПЕКТИВНЫХ НА РУДНОЕ ЗОЛОТО В РАНГЕ РУДНЫХ ПОЛЕЙ.
ГЛАВНОЙ ОСОБЕННОСТЬЮ ТЕХНОЛОГИИ ЯВЛЯЕТСЯ СТАДИЙНОСТЬ ИССЛЕДОВАНИЙ. Разработка состоит из трех основных этапов – «регионального», «крупномасштабного» и «локального», т.е. прогнозирование ведется по принципу «от общего к частному». Тем самым осуществляется последовательное приближение к искомому объекту по цепочке: рудный узел – рудное поле – месторождение.
Другой особенностью разработанной технологии является широкий спектр геофизических полей, вовлекаемых в интерпретационный процесс: магнитное, гравитационное, радиохимическое (содержания урана, тория, калия и значения мощности экспозиционной дозы), электромагнитное, а также геохимические данные. Используются не только цифровые матрицы потенциальных и дискретных полей, но и их трансформации, наиболее полно отвечающие признакам рудоносности. На их основе разрабатываются геофизические поисковые критерии и признаки рудоносности, т.е. составляется физико-геологическая модель объекта поисков с учетом имеющейся геологической информации по данным предшествующих исследований.
Несмотря на то, что разработанная технология представляет сложно построенную, взаимосвязанную систему технических и методических аспектов, выполняющих важную роль в достижении целей прогноза, все-таки ее базис составляет комплекс геофизических поисковых критериев и признаков рудоносности. Именно они определяют технические и методические особенности проведения полевых и камеральных исследований и, как следствие, составляют основу прогноза.
Ниже рассмотрена технология прогнозирования золоторудных объектов на примере Енисейского кряжа. Фактический материал, положенный в основу исследования, получен в результате тематических работ и комплексных аэрогеофизических съемок масштаба 1:25 000 на лицензионных участках, выполненных в 2004-2011 г.г. Обработка и построение трансформант геофизических полей осуществлялись с помощью программы OASIS montaj, пакета-приложения «Каскад», а также собственных оригинальных программных продуктов.
РЕГИОНАЛЬНЫЙ ЭТАП прогнозирования золоторудных объектов на основе использования среднемасштабных потенциальных полей и космогеологических данных позволяет в сжатые сроки, с минимальными финансовыми затратами дать оценку перспектив золотоносности (в ранге рудных узлов) обширных площадей, охватывающих золотоносные провинции.
Результаты регионального этапа служат для планирования, выбора участков лицензирования и определения стратегии поисков.
Площадь изучения охватывала всю Енисейскую золотоносную провинцию (102 000 кв. км).
В качестве геологической основы использовались материалы геологических съемок м-ба 1:1 000 000 – 1:500 000 (Рис. 1).
Исходными геофизическими материалами послужили гравиметрические и аэромагнитные данные масштаба 1:200 000 (Рис. 2, 3).
Дополнительно использованы спектрозональные комические снимки Landsat-7 с разрешением 30 м (Рис. 4).
Рис. 1. Геологическая карта. Рис. 2. Поле силы тяжести. Рис. 3. Аномальное магнитное поле. Рис. 4. Спектрозональный космический снимок Landsat-7
ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ДАННЫХ НА РАССМАТРИВАЕМОМ ЭТАПЕ ОСУЩЕСТВЛЯЛАСЬ В СЛЕДУЮЩЕЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ:
– выделение и ранжирование основных разрывных нарушений, определяющих тектонический каркас территории исследований;
– разделение площади на блоки, которые характеризуются индивидуальными магнитными и плотностными свойствами на основе кластерного анализа гравитационного и магнитного полей и их трансформант (Рис. 5);
– формализованная оценка перспективности площади и выделение аномальных зон, обладающих наибольшими перспективами, проведение эталонного прогнозирования, методом «Статистического анализа» (Рис. 6).
На основе совместного анализа полученных параметров выделены прогнозные участки первой и второй очереди изучения. Отметим, что 22 из 26 выделяемых предыдущими исследователями рудных и прогнозируемых рудных узлов нашли свое отражение в полученной прогнозной карте.
Общая площадь локализованных участков составила 14 500 кв. км или 15% от исследованной территории.
Тринадцать участков из ранга первоочередных рекомендованы для лицензирования и постановки детальных комплексных аэрогеофизических работ с целью поисков новых золоторудных месторождений.
Рис. 5. Схема структурно-тектонического районирования. Рис. 6.  Схема прогнозной интерпретации
КРУПНОМАСШТАБНЫЙ ЭТАП включает проведение комплексных аэрогеофизических исследований масштаба 1:50 000 – 1:25 000 с применением многометодных аэрогеофизических комплексов на площадях, охватывающих ранее выделенные рудные узлы. По завершению полевых аэрогеофизических исследований производится обработка полученных материалов, в результате чего формируются кондиционные цифровые матрицы геофизических полей, в том числе аномальное магнитное поле, содержаний урана, тория, калия, мощности экспозиционной дозы, значений эффективных сопротивлений (проводимостей) на частотах 130 Гц, 520 Гц, 2080 Гц, 8320 Гц. Используемые геофизические данные в сочетании с гравиметрическими и геохимическими материалами являются основой прогнозирования золоторудных объектов.
Реализация этого этапа, на основе применения разработанных методических приемов интерпретации позволяет также в сжатые сроки и с незначительными финансовыми затратами определить плановое положение перспективных участков на обнаружение золоторудных объектов.
Такие участки могут рекомендоваться для дальнейшего изучения комплексом наземных геофизических и геохимических исследований, а при положительных результатах – для проведения горно-буровых работ.
На одном из перспективных участков Енисейского кряжа (S = 3400 кв. км), выделенном на предыдущем (региональном) этапе, проведена комплексная аэрогеофизическая съемка масштаба 1:25 000. По результатам обработки полевых материалов получены цифровые матрицы геофизических полей по регулярной сети 100*100 м. При интерпретации также использовались и данные гравиметрической съёмки (Рис. 7, 8, 9).
ЦЕЛЕВЫЕ ТРАНСФОРМАЦИИ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ осуществлялись по цифровым матричным геофизическим данным. В качестве геологической основы использовались материалы геологических съемок м-ба 1:50 000 и крупнее.
Рис. 7. Поле силы тяжести. Рис. 8. Аномальное магнитное поле. Рис. 9. Поле мощности экспозиционной дозы
БАЗОВЫМ ПРИНЦИПОМ ПРОГНОЗНО-ПОИСКОВОГО АНАЛИЗА было разделение общей задачи прогнозирования на ряд частных задач, таких как: установление физико-геологической делимости территории; трассирование тектонических элементов; выделение участков проявления рудоконтролирующих факторов; построение петрофизических разрезов.
Решение указанных задач осуществлялось путем преобразований исходных геофизических полей.
На их основе формировались итоговые комплексные схемы суперпозиции различных компонент, характеризующие основные аспекты геологического строения территории, геофизические факторы и признаки рудоносности (Рис. 10, 11, 12).
КОМПЛЕКСНАЯ ПРОГНОЗНАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ полученных геофизических данных проводилась с применением безэталонного и эталонного прогнозирования на основе геофизических поисковых критериев и признаков, присущих золоторудным объектам данной территории.
Рис. 10. Карта классификации исходных геофизических полей. Рис. 11.  Карта эпигенетической радиогеохимической зональности. Рис. 12. Карта локальной составляющей магнитного поля
Для отображения геофизического облика искомых рудных объектов использовались карты КОМПЛЕКСНОГО ПРОГНОЗНОГО ПАРАМЕТРА (КПП), показывающие сумму степени аномальности разных полей (Рис. 13):
– ДЛЯ ЗОЛОТО-СУЛЬФИДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ: положительные локальные аномалии магнитного поля, положительные надфоновые содержания урана и калия;
– ДЛЯ ЗОЛОТО-СУЛЬФИДНО-КВАРЦЕВЫХ ШТОКВЕРКОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ суммировались: градиентные зоны локальной составляющей гравитационного поля, которые могут указывать на присутствие выступов кровли гранитоидных интрузивов,  положительные аномалии остаточной составляющей магнитного поля, интенсивностью первые единицы нТл., а также надфоновые содержания калия;
– ДЛЯ ЗОЛОТО-КВАРЦЕВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ: положительные локальные аномалии магнитного поля интенсивностью до +50 нТл; повышенные надфоновые содержания калия, маркирующие области максимальной гидротермальной переработки, и локальные положительные аномалии поля силы тяжести, соответствующие блокам пород повышенной плотности. С целью повышения достоверности прогнозных построений, выводов и целенаправленного поиска объектов, схожих с эталонными по физико-радиогеохимическим характеристикам, был применен метод «распознавания образов» (Рис. 14). В качестве эталонов выступали месторождения: Олимпиадинское, Ведугинское, Панимбинское, Благодатное.
На основе полученных прогнозных карт путем их сопоставления выделен ряд зон аномальных геофизических параметров различных размеров и конфигурации. Внутри каждой зоны экспертным путем обозначен ряд локальных прогнозных участков, ранжированных по степени перспективности на I и II очереди. Компактно расположенные прогнозные участки объединены в ряд площадей и рекомендованы для дальнейшего изучения (Рис. 15).
Рис. 13. Карта вероятности соответствия геофизических полей формализованным геофизическим признакам золотого оруденения. Рис. 14. Карта вероятности соответствия геофизических полей эталонным месторождениям (золотосульфидная формация). Рис. 15. Прогнозная схема перспективных участков на золотое оруденение
ЛОКАЛЬНЫЙ ЭТАП. Выделение золоторудных полей на основе маршрутных аэрогеофизических материалов.
На крупномасштабном этапе интерпретация материалов комплексной аэрогеофизической съемки проводится по матричным данным с ячейкой 100 метров при масштабе съёмки 1:25 000 метров (или 25 метров при масштабе съёмки 1:10 000). При таком шаге матрицы 2 точки из 5 являются чисто интерполированными. Таким образом, соотношение интерполированных точек с наблюденными составляет 40х60 %, т.е. только 60% точек являются реально зафиксированными на линии маршрута.
При использовании маршрутных геофизических данных интерпретационный процесс осуществляется исключительно по одному или по множеству графиков исходных полей и их трансформант при расстоянии между точками наблюдения 4-8 метров.
При этом важно заметить, что в анализ вовлекаются только фактически зарегистрированные данные, исключается возможность получения интерполированных данных, тем самым повышается достоверность конечных прогнозных выводов.
И что самое главное, маршрутные данные отличаются локальностью и детальностью, имеется возможность анализировать точки геофизических полей, совмещенных во времени и пространстве, оценить характер взаимного поведения полей, в т.ч. имеющих различную физическую природу.
РАБОТЫ ОСУЩЕСТВЛЯЮТСЯ В СЛЕДУЮЩЕЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ:
– создание сводной базы геофизических данных (при наличии сюда же входят и геохимические данные);
– трансформации исходных физико-радиогеохимических полей (локальные составляющие потенциальных полей, надфоновые содержания калия, тория, урана);
– формирование петрофизической модели объекта поисков;
– выделение интервалов маршрутов, удовлетворяющих поисковым критериям и признакам золотого оруденения (пространственное совпадение локальных магнитных аномалий (или их градиентов), локальных повышений концентраций калия и понижения тория, а также положительных гравитационных аномалий);
– разбраковка выявленных потенциально рудных интервалов на перспективные и бесперспективные;
– оценка перспектив обнаружения золоторудных объектов с использованием эталонов и метода «распознавание образов»;
– локализация участков, перспективных на обнаружение золоторудных полей.
В настоящей работе для классификации по эталонам использованы нейронные сети (программа SNN – Statistica Neural Networks).
В КАЧЕСТВЕ ЭТАЛОНОВ выступали контуры конкретных золоторудных тел без деления по формационному типу (ввиду недостаточного размера получаемой эталонной выборки), а рабочая выборка включала в себя все маршрутные данные (около 5 миллионов точек). Набор входных переменных состоял из наиболее информативных параметров: остаточные составляющие гравитационного и магнитного полей и надфоновые содержания калия, урана и тория.
Результат классификации площади методом «распознавания образов» представлен на прогнозной схеме (Рис. 16). Используемый метод оказал существенную помощь в корректировке контуров прогнозных участков и ранжировании их по степени перспективности. Всего на исследуемой площади оконтурено 11 зон, включающих в себя большинство выделенных прогнозных участков ранга рудных полей. Выделенные зоны отличаются единством геолого-структурной обстановки, литолого-стратиграфического наполнения, характером проявленного магматизма.
Они включают в себя большую часть уже известных золоторудных объектов, как месторождений, так и проявлений, пунктов минерализации, геохимических ореолов и потоков рассеяния, что подкрепляет достоверность их выделения (Рис. 17).
Рис. 16 Локальный прогноз по маршрутным данным
Рис. 17 Сопоставление прогнозных участков с данными геохимических работ
Оценка достоверности выделения прогнозных участков проведена на одной из лицензионных площадей. В ходе выполнения комплекса поисковых работ (наземная геофизика, геохимия, буровые работы по редкой сети скважин) была изучена природа ряда аномалий геофизических полей и сопряженных с ними вторичных геохимических ореолов.
В результате работ установлены рудовмещающие зоны, представляющие собой участки жильно-прожилкового окварцевания в интенсивно метасоматически измененных и складчато-дислоцированных породах, с различной степенью золотоносности.
Сделан вывод о перспективности дальнейшего изучение выявленной золоторудной минерализации на одной из зон.
Отмечено, что по материалам комплексной аэрогеофизической съёмки возможно с высокой степенью достоверности локализовать положение рудоконтролирующих структур, что обычно используется для выделения объектов для постановки поисковых геолого-геофизических работ.
В РЕЗУЛЬТАТЕ ПРОВЕДЕННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ показана высокая эффективность разработанной поэтапной технологии прогнозирования золоторудных объектов с привлечением средне- и крупномасштабных магнитных, радиогеохимических и гравиметрических данных и последующим выделением перспективных участков ранга рудных полей.
ТЕХНОЛОГИЯ ПОЗВОЛЯЕТ с относительно небольшими затратами ощутимо повысить эффективность прогнозно-поисковых работ во многих как уже известных, так и в новых горно-промышленных районах.
Особо актуально применение такой технологии на слабо- и неравномерно изученных территориях, нередко значительно удаленных от пунктов со сколько-нибудь развитой производственной инфраструктурой.