第32回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 035-036頁 2021年

浅熱水性鉱脈型鉱床における富鉱部の分布形態モデリングと鉱床生成プロセスの解釈
村岡 俊季*・Vitor Ribeiro de Sá**・冨田 昇平**・小池 克明**・高橋 洋***Spatial modeling of enriched zones in an epithermal vein-type deposit andinterpretation of deposit-formation process
Toshiki Muraoka*, Vitor Ribeiro**, Shohei Tomita**, Katsuaki Koike**, Hiroshi Takahashi**** 京 都 大 学 大 学 院 総 合 生 存 学 館 , Graduate School of Advanced Integrated Studies in HumanSurvivability, Kyoto University. Kyoto University Yishida, Sakyo-ku, Kyoto 606-8306, Japan. E-mail:muraoka.toshiki.86e@st.kyoto-u.ac.jp** 京都大学大学院工学研究科, Graduate School of Engineering, Kyoto University. Kyoto University
Katsura, Nishikyo-ku, Kyoto 615-8540, Japan.
*** 伊藤忠鉱物資源株式会社, Itochu Mineral Resources Development Corporation, 2-5-1 Aoyama,Minato-ku, Tokyo 107-0061, Japan.

キーワード： 冷水トラップ，地球統計学，浅熱水性鉱床，鉱脈，シラワイ鉱床
Key words: Cold-water trap, Geostatistics, Epithermal deposit, Vein, Sirawai 鉱床

１．はじめに近年，世界的な経済拡大や人口増加に伴って金属需要が急増しており，金属資源枯渇の危惧や価格の高騰，採掘に伴う環境負荷の増大などにより，安定供給に対するリスクが高まっている。そのため，未発見の金属鉱床の探査，開発を促進することにより，金属資源問題の解決につながると期待できる。そこで本研究では，主要な金・銀資源の産出元である浅熱水鉱脈型鉱床に注目し，富鉱部の分布形態とその生成プロセスを明らかにすることを目的とする。Takahashi
et al. (2021)により，第 1 図に示すような熱水と地下水との混合による「冷水トラップ」が熱水鉱床の生成要因であることがわかったが，富鉱部と熱水流動，熱水の沸騰・冷却・混合というプロセスの関連性は明らかになっていない。
本研究では，地球統計学的手法によって富鉱部の分布形態をモデル化し，それと熱水流動・地質分布とを統合することにより，鉱床生成の主な要因とプロセスの解明を目指す。

２．研究対象と解析データ
代表的な浅熱水性鉱脈型鉱床であるフィリピンのSirawai 鉱床(第 2 図)を研究対象に選び，調査ボーリングデータ 69 本を解析に用いた。
対象地域はミンダナオ島の西部，サンボアンガ半島に位置し，比高 60 m(標高 275 m～335 m)の丘陵地であり，水平方向 250 m×250 m，垂直方向 90 mの領域を 5 m×5 m×1 m のセルで区切った。解析対象データは，金・銀・銅・鉛・亜鉛の品位(ppm)，鉱化ステージ，岩相，粘土変質・珪化変質の強度である。
Sirawai 鉱床域の地質は，白亜紀の基盤岩類とそれを覆う中新世～更新世の火山岩類・堆積岩類から成る。本研究では，岩相を新規火山砕屑岩(高透水性)，新規溶岩(中透水性)，古期火山砕屑岩(中透水性)，古期溶岩(低透水性)の 4 種類に分類して考察に加える。なお，これらの岩相(水理地質区分)は，熱水の侵入しやすさを示す指標となる。また，鉱床域中央部

第１図 「冷水トラップ」の概念図（Takahashi et al., 2021）.に多数分布する石英脈の露頭から，鉱脈の走向は第２図の赤線のように N15～25W で，65～75西側傾斜であった。
また，7 本の鉱脈の中で最長は V3 であり，500 m に及んでいる。それに V4・V5 と続き，これらは 400 m ほどの連続性である。鉱脈の幅は 1.0～5.1 m で，最大は V5 の平均幅2.9 m である。

３．手法
金属の品位分布モデリングには次式に示す通常クリギング(OK)，およびシミュレーション法である逐次ガウスシミュレーション(SGS)と回転バンド法(TB)を用い，各手法の精度を比較した。
𝑛𝑧𝑘∗ = ∑ 𝜆𝑖 𝑧𝑖𝑖=1( ただし，∑λi = 1)

ここで，𝑧𝑘∗ は推定値，𝜆𝑖 は重み係数，𝑛はデータ数を表す。
これに加えて，岩相分布モデルを複数ガウスシミュレーション(PGSIM)によって作成し，金属品位分布，TOUGH2による熱水流動シミュレーション結果と統合し，鉱床の生成プロセスを解釈した。

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第 4 図 PGSIM による地質分布モデル．

第 5 図 PGSIM による珪化強度の推定分布．

次に第 3 図と第 4 図・第 5 図をそれぞれ比較する。第 3図と第 4 図と統合することで，第 4 図でマークした低透水性の部分を避けて金の高品位部が分布しているという特徴を見出せる。これから熱水が透水性の比較的高い第四紀新規火山砕屑岩と古期溶岩の層を浸透し，鉱脈を形成したと解釈できる。
第 3 図と第 5 図の比較では，鉱脈は珪化変質部を通って第 2 図 主要鉱脈(V1-V7)に沿ったボーリング位置とその番号．東いるが，高品位部と珪化変質部は重なっていないことがわ
北東－西南西の線分は第 3・4・5 図での垂直断面の位置を表す．
かる。鉱脈生成は珪化変質と関連すると考えて珪化変質の情報が取得されたが，統合結果は予想に反している。しかし
4．結果と考察ながら，鉱床域には氷長石(K・Na)AlSi₃O₈が分布すること領域中央で，7 本の主要鉱脈の走向に直交する方向の測線から，高品位部が密集する鉱脈上部では，珪化変質よりもア（第 1 図の黒線）を例にとり，TB による金の品位分布の垂ルカリ熱水変質が卓越していることが推測される。ここか
直断面図を第 3 図に示す。これは，OK および SGS によるら，熱水が鉱脈を下部から上昇する過程で母岩との交代作品位分布と比較して，TB が最も平滑化効果の影響が少なく，用が生じ，熱水の化学的性質が酸性からアルカリ性へと変濃度変化がよく表れていたためである。第 3 図には走向化したと解釈できる。しかし，現段階では熱水と母岩の化学N20W・傾斜 60SW 程度の高品位部が明瞭に 5 条現れて組成に関するデータが不足しているため，具体的な化学反おり，この方向は鉱脈と調和する。また，第 4 図の PGSIM応については今後の検討課題である。
による地質分布図では，鉱床域の大部分を古期溶岩と新規さらに，シミュレーションによる熱水の温度・圧力と比較火山砕屑岩が構成し，標高 280ｍ付近を境に古期溶岩の卓越すると，鉱化作用が生じたと解釈できる位置と高品位部とから新規火山砕屑岩の卓越した地層へと変化しているのがが概ね対応し，富鉱部生成の熱水の温度・圧力条件を推定でわかる。この地域は白亜紀の基盤岩類を中新世～更新世のきた。
火山岩類が覆っているため，この推定結果は妥当といえる。
第 5 図では，珪化変質の強度別で PGSIM を行い，珪化変５．まとめ質の度合いの分布を求めた。この図でも標高 280ｍ付近を境フィリピンの浅熱水性鉱脈型鉱床を対象とし，回転バンとして，珪化変質の有無が明瞭に分かれており，上部は未変ド法によって富鉱部の分布形態をモデル化し，それと熱水質が大部分を占めている。
流動・地質分布モデルとを統合した結果，熱水が透水性の比較的高い岩相を浸透して鉱脈を形成したと解釈できること，および鉱化作用が生じたと解釈できる位置と高品位部とが概ね対応することなどを明らかにできた。

文

第 3 図 TB による金の品位分布モデルの垂直断面図．

献

Takahashi, H., Tomita, S. A., Koike, K. and Yoshiyama, H.
(2021) A cold-water trap as an essential process for thegeneration of low-sulfidation epithermal deposits:
Geological and numerical studies of the Hosokura
deposit, northern Japan. Ore Geology Reviews, vol. 128,103780. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2020.103780