Научно-методические основы локального прогноза при разведке и разработке месторождений полезных ископаемых

© В.А. Ермолов, Т.В. Тищенко, 2011

УДК 622.12

В.А. Ермолов, Т.В. Тищенко

НА УЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЛОКАЛЬНОГО ПРОГНОЗА ПРИ РАЗВЕДКЕ И РАЗРАБОТКЕ МЕСТОРОЖДЕНИЙ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ

Рассмотрены принципы классификации месторождений для целей локального прогноза, дана система математического обеспечения задач локального прогноза. Рассмотрены задачи и методы локального прогноза золотосодержащих песчаногравийных месторождений и выделены разновидности пирита различных структурных зон месторождения сурьмяных руд, проведен их морфологический, химический анализ, а также изучены электрические свойства. На основе установленных зависимостей предложен экспрессный метод термоэлектрического опробования для выделения золотоносных пород.

Ключевые слова: разведка, оруденение, геоиндикатор, рудно-минеральное сырье, рудонакопление, месторождение.

^^дной из важнейших задач прогностического анализа при разведке (детальной и эксплуатационной) и разработке рудных залежей является выявление перспективных

рудопроявлений, «слепых» рудных тел и т.д. по степени как перспективности геологоразведочных работ, так и фронта развития горных работ. Известно, что рудные формации корреспондируются с геолого-промышлен-ными типами

месторождений полезных ископаемых. Содержание последнего понятия включает также морфологические особенности оруденения, определяющие горнотехнические условия освоения месторождений, и технологические свойства руд, в значительной мере влияющие на геолого-экономическую оценку объектов.

Г еологические обстановки нахождения месторождений конкретных рудных формаций, как и их минералогические характеристики весьма разнообразны, поэтому применительно к задачам локального прогноза необходимо

создание научно-методических основ локального прогноза при разведке (доразведке) и разработке месторождений рудно-минерального сырья.

1. Принципы классификации

месторождений для целей локального прогноза

Классификация месторождений

полезных ископаемых для целей локального прогноза на эксплуатируемых месторождениях заключается в их ранжировании по прогнозно-оценочным критериям или генетически

взаимосвязанным комплексам таких критериев (геоиндикаторам). Основой для составления классификации являются: а) положения теории рудообразования; б) данные о закономерностях строения и формирования месторождений разных типов; в) опыт работы по моделированию и методам локального прогноза на эксплуатируемых месторождениях.

Анализ таких исходных данных позволяет выделить критерии

рудоконтролирующих факторов и признаков месторождений и обосновать на этой основе их прогнозные показатели

(геоиндикаторы), обусловливающие

максимальную эффективность и достоверность локального прогноза.

Составление подобной классификации требует определенной методики анализа и оценки геологических данных, последовательного решения следующего ряда частных задач прогнозирования:

• выделение полного комплекса

рудоконтролирующих факторов и признаков месторождений.

Осуществляется путем составления разнообразных моделей месторождений, как стандартных (генетическая, геологическая, геофизическая,

геохимическая), так и специальных (формационная, ландшафтная, литолого-фациальная, полиграфическая и др.), характеризующих отдельные стороны процесса рудонакопления. Такой подход к оценке причин и условий образования месторождений обеспечит объективность выделения полного комплекса факторов и геоиндикаторов на конкретном

месторождении;

• общая оценка значимости факторов

и признаков формирования

месторождений. Первые следует

разделять на собственно факторы (монофакторы), связанные с действием отдельных внешних причин (факторов). Признаки следует разделять на постоянные (устойчивые) для

рассматриваемого типа месторождений и переменные (случайные), характерные для конкретных геолого-промышленных объектов. Итогом данной стадии работ могут явиться соответствующие многофакторные и признаковые модели месторождений;

• общая оценка факторов и признаков как критериев прогнозирования. Факторы и признаки, роль которых в формировании месторождения не ясна и которые не определяются с необходимой точностью или требуют для своей оценки

крайне детальных исследований, не могут выступать в качестве прогнозных критериев. Не являются также критериями все случайные признаки оруденения на месторождении, отсутствие которых не влияет на оценку перспектив оруденения на месторождении в целом или отдельных рудных тел. Итогом работ на данной стадии следует считать создание прогнозных моделей месторождений, основанное на факторных и признаковых критериях;

• ранжирование прогнозных

критериев по их значимости в прогнозных оценках. Прежде всего, при локальном прогнозе на эксплуатируемых месторождениях, следует выделять критерии процесса формирования месторождения и критерии локализации отдельных рудных тел. Первые естественно базируются на

рудоконтролирующих факторах, исходят из четких характеристик и выступают как базовые (обязательные) определяющие результаты и достоверность прогноза. Вторые, основанные на постоянных признаках, нередко играют ведущую роль при оценке масштаба и особенностей размещения рудных тел на месторождении, но далеко не всегда однозначно характеризуют эти параметры. Критерии, выделенные по комплексным факторам, очевидно, имеют максимальную значимость при оценке возможности формирования (нахождения) рудных тел на месторождении. Они выступают в связи с этим как главные или ведущие критерии, использование которых обеспечивает наибольшую эффективность прогностических

исследований.

Каждый из промышленных типов месторождений должен

характеризоваться по следующим классам:

а) ведущие и главные прогнозные критерии;

б) факторные прогнозные критерии;

в) признаковые прогнозные критерии.

Для каждой группы критериев

определяется суммарная значимость в прогнозной оценке объекта, определяемая их отношением к общему числу рудоконтролирующих факторов или постоянных признаков месторождений.

В общей классификации типы месторождений систематизируются по прогнозным критериям,

обеспечивающим наиболее

эффективную и достоверную их прогнозную оценку. В результате анализа следует выделять группы, которые прогнозируются:

• по одному ведущему критерию;

• по двум главным критериям;

• по одному — двум главным критериям и отдельным критериям — признакам;

• по комплексу критериев, связанных с рудоконтролирующими факторами;

• по общему комплексу критериев и

т.д.

Достоверность локального прогноза определяется, естественно, степенью изученности оцениваемого объекта, надежностью выделения

рудоконтролирующих факторов и признаков, но при равенстве этих характеристик — значимостью

используемых прогнозных критериев. Следует также учитывать, что с увеличением числа используемых

критериев уменьшается определенность прогноза.

2. Система математического

обеспечения задач локального прогноза

Опыт использования методов, применяемых в квалиметрии недр, показал их высокую эффективность при оценке месторождений и как устойчивую основу для планирования горных работ.

Однако отдельные методы еще не имеют однозначного решения и требуют дальнейшего изучения. Прежде всего, это связано с созданием объемных геологотехнологических моделей месторождений полезных ископаемых, что

предопределяет необходимость

разработки научно-методических основ моделирования геотехнических систем, концептуально связанных с

представлением данных систем в виде множеств:

5 = (&п, Ягг, Sмт, и, Т), где 5п, Ягг, Я™, 8шп — множество геологопромышленных, горно-геологических и техногенных объектов различного уровня, а также стадий малоотходных технологий; и — множество допустимых связей между указанными элементами системы (структура модели); Т — множество рассматриваемых моментов времени.

Выделение на заданных временных интервалах требуемой комбинации горногеологических объектов и соответственно их качественных свойств обусловливает переменность состава, структуры и типа моделей.

Моделирование пространственной структуры месторождения необходимо проводить с учетом всех уровней объектов различного типа на основе параметров, характеризующих

эффективность технологических

процессов переработки руд. Указанные параметры, как правило, являются неизмеряемыми характеристиками

минерального сырья и могут быть получены расчетным путем на основе экспериментально установленных

зависимостей между первичными показателями, характеризующими

качество руд. Такие параметры представляют собой геоиндикаторы технологичности минерального сырья при рудоподготовке (например, контрастность руд с учетом изменчивости

взаимосвязанных показателей качества), обогатимости (совокупности расчетных показателей извлечения, выхода и качества концентратов) в процессах переработки и экологичности руд (соотношения содержаний экологически вредных и технологически полезных компонентов).

Выделение моделируемой проблемной ситуации системы возможно с помощью конструирования ансамбля

многоуровневых моделей, относящихся к одной и той же системе, но позволяющих оценивать различные аспекты ее функционирования. Многоуровневое моделирование геотехнической системы

— стратификация композиционных рядов моделей — может осуществляться путем детализации исходной модели или с помощью построения дополнительных моделей.

Построение ансамбля моделей различных уровней на основе стратифицированного подхода связано с определением иерархической

организации уровней описания системы и ее отдельных элементов. Первичным звеном такой композиции моделей является исходная система (система нулевого уровня — Ко), представляющая собой содержательное (семантическое) описание горно-геологических и технологических факторов.

Исходная (семантическая) модель (Ко) имеет следующий вид:

К 0 =< {X. |. е /} V ,L > ,

где XI — переменные системы; W — параметрическое пространство системы ( X. е V ); Ь — пространство потенциальных значений (состояний) параметров.

Выделением двух подмножеств (входного Ьв и выходного Ьвых) множества Ь устанавливается направленность моделируемой системы, т.е. взаимосвязь параметров.

Смежный дляо уровень представляет информационную систему с измеряемыми показателями ^-система данных первого уровня), которая включает в себя Ко-систему и является банком данных (базы данных разведки, базы данных геодезической и маркшейдерской съемок и др.). В качестве модели этого уровня можно использовать множество

Е = <Ко, ё>,

где ё — первичная геологическая, маркшейдерская, технологическая и другая информация, которая для исходной геотехнической системы устанавливается по определенным правилам (ё : W^Ь — для количественных данных, и ё : W X Ь [0, 1] — для качественных параметров).

Система второго уровня ^-система) может быть представлена в виде

множества G = <Б, А, К>,

где А — множество взаимосвязанных свойств (геоиндикаторов) геологических, геолого-промышленных и других объектов; R — параметрически инвариантные отношения переходов

состояний системы, заданные

детерминированным или вероятностным способом. На уровне G-системы возможно расширение множества базисных параметров, определенных для исходной К0-системы, за счет включения в него дополнительных параметров, для которых задаются отношения перевода в параметрическое множество W. Система второго уровня ^) может представлять собой множество геоиндикаторов (базы данных) технологичности, обогатимости, экологичности и др., полученных на основе первичных геотехнологических показателей.

Геоиндикационная система

месторождений определяется как множество композиций, построенное на основе информационной взаимосвязи

отдельных первичных параметров (элементов) месторождения,

характеризующих качество полезных ископаемых в соответствии с изменением их состава и свойств, а также количественных соотношений между ними. При этом месторождение или его участки адекватным образом

представляются конечным множеством:

Я = } ,

где каждый элемент множества Wi отвечает определенному набору свойств на уровне К. Пространственное распределение свойств описывается характеристической функцией свойств:

(х, у, г=

1 апё е 0і —е е (х, у, г) і а ё ааа паі е поаі 'і Ж ;

0,а ї д і ое аі і і пё о —аа .

Построение геоиндикационной

системы месторождения как объекта промышленного использования включает:

• обоснование признаков —

геоиндикаторов на основе

экспериментальных исследований

вещественного состава и свойств минерального сырья;

• геоиндикационное моделирование (построение и анализ моделей геоиндикационной системы);

• прогнозирование на основе моделей значений геоиндикаторов в недрах (на флангах месторождений, глубоких горизонтах и т.д.);

• геолого-технологическое и

геоэкологическое картирование.

Специфика формирования элементов

— моделей геоиндикационной системы — связана, с одной стороны, с экспериментальным изучением

закономерностей поведения природных типоморфных ассоциаций минералов в различных технологических процессах рудоподготовки и обогащения, с другой — с анализом и обработкой исходной

геологической информации,

предусматривающими вероятностный подход к оценке отношений между показателями. При этом необходимо также сопоставление и объединение первичных характеристик качества минерального сырья с целью получения более информативных параметров, т. е. геоиндикаторов комплексных свойств полезных ископаемых. Фундаментальным в разработке теоретических основ геоиндикации месторождений

минерального сырья является положение о генетическом характере

системообразующих отношений

(геоиндикаторов), отражающих условия образования природных месторождений и взаимодействие геологических

компонентов геотехнических систем.

Геоиндикационная система

месторождения является

пространственно-распределенной, что позволяет использовать при построении ее пространственной структуры теорию и методы моделирования месторождений на основе дискретно измеряемых

геологических показателей, отвечающих определенной, координатно описываемой точке геологической среды.

Системы третьего уровня являются уже структурированными Г-системами, образующимися на основе элементов системы множеств Ко-, О- и G-систем и представляющими собой подмножества этих систем:

А =<{ 0.1 і ЄІ

где 0 . Є { G, D, к} ; N — множество свойств подсистем полной системы (первичные качественные параметры и геоиндикаторы); ¥ к — связи между подсистемами моделей с показателями і и геоиндикаторами к; О — область определения параметров и значений комплекса моделей.

Структурированная Г-система

включает композиции агрегированных моделей (математических и

графических) горно-геологических

объектов и их качественных характеристик, а также

последовательных уровней

формирования качества в

технологической цепи добычи,

рудоподготовки и обогащения.

Синтезирующим уровнем композиции моделей геотехнической системы являются множества ситуационных моделей сложности горно-геологических и технологических условий при управлении качеством минерального сырья.

3. Практика локального прогноза месторождений полезных ископаемых

3.1. Локальный прогноз

золотосодержащих участков в песчаногравийных месторождениях

Песчано-гравийные аллювиальные месторождения благодаря особенности своего формирования концентрируют в основном тонкое и мелкое золото. Его содержание в аллювии составляет от первых до нескольких сотен миллиграмм на куб. метр. Однако широкие масштабы разработки песчано-гравий-ных

месторождений и прогрессивные технологии его извлечения, как показывает практика США, ЮАР, Австралии, Монголии, делают

рентабельным производство золота. Разработка золотосодержащих песчаногравийных месторождений — проблема комплексная, включающая геологические, технологические, экономические,

экологические и организационные аспекты. Важная роль в решении указанной проблемы принадлежит геологическим аспектам.

Месторождения природных песчаногравийных смесей, используемых для производства строительных материалов,

образуются на определенных отрезках (участках) долин, где гидродинамические условия обеспечивают формирование толщ определенного (оптимального) гранулометрического состава.

Флювиальные формы рельефа и геоморфология речных долин

предопределяют наличие скоплений мелкого золота песчано-гравийных месторождений строительных

материалов. В этой связи морфологические типы речных долин, типы долин по характеру замыкания, продольный и поперечный профили рек, строение пойм и русл рек, цикловые врезы и террасы, определяют в итоге динамические фазы и функциональные особенности аллювия, а именно:

• фаза преобладающего размыва, или инстративная, по характеру накопления является выстилающей; представлена грубым валунно-галечным и галечным материалом, отличается плохой сортировкой, отсутствием фаций, малой мощностью.

• фаза динамического равновесия, или перстративная; перстративный аллювий характеризуется нормальной мощностью (составляет разность отметок дна плесов и уровня паводковых вод) и ярусном строением — нижний горизонт сложен русловым аллювием с линзами старичных осадков, верхний горизонт — паводковые осадки, слагает эрозионно-аккумулятивные террасы.

• стадия преобладающей аккумуляции, или констративная; констративный аллювий характеризуется повышенной мощностью, многократным чередованием в разрезе русловых, старичных и пойменных отложений, часто наложением друг на друга аллювиальных пачек, из которых каждая построена по типу перстративного аллювия и слагает аккумулятивные террасы.

Статистический анализ для условий Вяземского месторождения ПГС выполнен для показателей,

характеризующих геологическое строение и золотоносность месторождения по данным детальной и эксплуатационной разведок (мощность вскрыши; мощность полезного ископаемого, т.е. ПГС; среднее содержание гравия в ПГС; среднее содержание глинистого материала; среднее содержание общего золота;

среднее содержание гравитационного

золота). Результаты статистического

анализа данных показали:

• для мощности вскрыши, мощности

полезного ископаемого ПГС, среднего содержания гравия в ПГС, содержания глинистого материала в ПГС, характерно нормальное равномерное распределение при коэффициенте вариации

соответственно (%): 40.4, 46.0, 24.2, 65.8. Фрагмент плана распределения глинистого материала представлен на рис. 1;

• для золота общего при среднем его

значении 70.0 мг/м3 вид функции распределения нормальный. Распределение его на месторождении неравномерное (коэффициент вариации 70.4 %). Фрагмент плана распределения золота общего представлен на рис. 2; распределение золота гравитационного на месторождении также подчиняется нормальному закону распределения случайной величины. Распределение неравномерное

(коэффициент вариации 80.8 %).

Корреляционный анализ параметров выявил следующие зависимости: между мощностью полезного ископаемого (ПГС) и мощностью вскрыши имеется обратная линейная взаимосвязь при значимом коэффициенте корреляции — 0.53 и корреляционном отношении 0.57; между мощностью вскрыши и содержанием гравия в ПГС корреляционная связь между признаками отсутствует; между

мощностью ПГС и содержанием гравия в ПГС корреляционная связь также отсутствует; между мощностью вскрыши и содержанием глинистого материала установлена прямая линейная взаимосвязь при коэффициенте корреляции 0.31 (количество наблюдений 65) и корреляционном отношении — 0.43;

аналогичная, только обратная линейная взаимосвязь характерна и для мощности ПГС и содержания глинистого материала; между мощностью вскрыши и содержанием общего золота в ПГС корреляционная связь между признаками отсутствует; для мощности полезного ископаемого и общего золота отмечается слабая линейная взаимосвязь при корреляционном отношении 0.38; между показателями мощности вскрыши и золотом гравитационным, а также между мощностью ПГС и золотом гравитационным корреляционная связь отсутствует; аналогичная картина характерна для мощности ПГС и содержания глинистого материала и мощности вскрыши и содержания глинистого материала; для среднего содержания гравия в ПГС и содержания глинистого материала корреляционное отношение незначимо (0.37), и поэтому следует считать взаимосвязь между признаками незначимой. Аналогичная ситуация отмечена и для показателей содержания гравия в ПГС и золота как общего, так и гравитационного; между содержанием глинистого материала и золотом общим имеется прямая линейная взаимосвязь при

корреляционном отношении 0.89; для глинистого материала и золота гравитационного также установлена взаимосвязь между признаками при корреляционным отношении 0.95; между золотом общим и золотом гравитационным имеется прямая

линейная взаимосвязь при

корреляционном отношении 0.96.

Для оценки пространственной изменчивости использованы методы геостатистики. На первом этапе оценки пространственной изменчивости

геотехнологических показателей

Вяземского месторождения ПГС был проведен тренд-анализ показателей,

характеризующих морфологию залежей и их качество. В результате исследований для Вяземского месторождения ПГС установлено: для мощности вскрыши, мощности

полезного ископаемого и среднего

содержания гравия в ПГС тренд

незначим; для содержания в ПГС глинистых частиц, золота общего и золота гравитационного значим тренд 4го порядка, объясняющий

соответственно 43.2 %, 43.5 % и 45.9 % общей дисперсии признака. Данное обстоятельство указывает на наличие закономерной составляющей

изменчивости и обусловливает необходимость ее исключения при определении моделей функций для оценки указанных показателей.

На втором этапе исследований установлены модели функций, которые представлены в табл. 1.

Результаты исследований показывают: пространственная изменчивость

Рис. 1. Фрагмент плана распределения материала на Вяземском месторождении

глинистого

Рис. 2. Фрагмент плана распределения золота общего на Вяземском месторождении

мощности вскрыши носит чисто случайный характер изменчивости с

коэффициентом эффекта самородков 0.9;

пространственная изменчивость мощности

полезного ископаемого

описывается сферической изотропной моделью с

коэффициентом эффекта самородков 0.88 и радиусом автокорреляции 163.3 м;

пространственная изменчивость содержания гравия в ПГС

аппроксимируется сферической изотропной моделью с эффектом самородков 0.94 и радиусом автокорреляции 181.1 м;

пространственная изменчивость содержания глинистых частиц в ПГС описывается сферической изотропной моделью с эффектом самородков 0.85 и радиусом автокорреляции 202.7 м; пространственную изменчивость золота общего следует аппроксимировать как чисто случайную (для остатков после выделения тренда) с эффектом самородков 0.097;

пространственную изменчивость золота

гравитационного целесообразно оценивать сферической изотропной моделью остатков, ввиду значимости тренда, с

эффектом самородков 0.7 и радиусом автокорреляции 166.1 м.

Таблица 1

Уравнение собственных функций (вариограмм) показателей Вяземского месторождения

Показатели Вяземского месторождения ПГС Уравнение собственной функции

Мощность вскрыши у(А) = с

Мощность полезного ископаемого у(А) = - с с 'З А 1 А3 2 163.3 2 163.33 ^ + 0.88 + 0.88 , А <163.3 А >163.3

Содержание гравия в ПГС у(ь) = - с с г3 А 1 А3 1 ^2 181.1 2 181.13 + 0.93 + 0.94 , А <181.1 А >181.1

Содержание глинистых частиц у(А) = - с с 'ЗА 1 А3 ") 2 180.2 2 180.23 + 0.87 + 0.87 , А <180.2 А >180.2

Содержание золота общего у (А) = с +0.57

Содержание золота гравитационного у(ь) = с [3 А 1 А3 2 161.1 2 161.13 V \ + 0.7 , А <161.1 /

Таким образом, установлено, что пространственно-качественная структура золотосодержащих месторождений ПГС описывается аддитивными моделями изменчивости геотехнологических

показателей.

Одной из важнейших задач при локальном прогнозе оруденения является выделение и районирование статистически однородных участков геолого-промышленных объектов,

отличающихся друг от друга не только с позиции ресурсной, минералогопетрографической и др., но и вероятностно-статистической информации. В соответствии с изложенным подходом для показателей Вяземского месторождения ПГС (абсолютных отметок рельефа поверхности, мощности вскрыши, мощности полезного ископаемого, содержания гравия в ПГС, содержания

глинистого материала в ПГС) на основании метода главных компонент определены нагрузки на собственные векторы (главные компоненты). Первая компонента характеризует качественное состояние ПГС, а вторая — его геоморфологическое и морфологическое состояния. Следует отметить, что качественное состояние ПГС, характеризуемое первым собственным вектором объясняет 60.2 % дисперсии множества анализируемых данных. В этой связи для достоверной оценки и районирования золотосодержащих участков ПГС необходимо выполнить выделение зон как с учетом качественного состояния ПГС, так и его геоморфологических и

морфологических особенностей.

Собственно выделение однородных участков в настоящей работе выполнено на основе «Контрастно-группового

Рис. 3. Фрагмент плана распределения геоиндикатора GI на Вяземском месторождении ПГС

анализа». «Контрастно-групповой

анализ» данных, как показали исследования, позволяет уменьшить степень неопределенности

кластеризации. Особенностью

«Контрастно-группового анализа»

является последовательное разбиение исходной совокупности признаков на классы по значениям дихотомической переменной. Причем два подкласса, полученных при очередном разбиении, обладают следующими свойствами: внутренняя однородность каждого подкласса выше, чем однородность их объединения; взаимная неоднородность подклассов максимальна. В качестве статистических параметров

используются среднее арифметическое и дисперсии (суммы квадратов: общая сумма квадратов для исходной совокупности данных (TSS),

«внутренняя» сумма квадратов (WSS) для характеристики однородности выделенных групп, «внешняя» сумма

квадратов (BSS) для характеристики взаимной неоднородности групп).

На основе изложенного подхода разработано

программное обеспечение выделения и районирования золотосодержащих участков ПГС, базирующееся на обосновании оптимальных (наиболее информативных признаков) методами

факторного анализа с нормированием (стандартизацией) факторов и «контрастно-группового анализа» статистических

данных, характеризующих качественное состояние,

геоморфологию и строение толщи месторождений ПГС. Для условий Вяземского месторождения ПГС

выделены три зоны, которые согласуются с соотношением динамических фаз аллювия ПГС. Для их характеристики пред-ложен

геоиндикатор GI — «Соотношение фаз аллювия ПГС», который определяется отношением содержания глинистого материала к содержанию гравия и характеризует инстративную,

перстативную и констративную стадии формирования аллювия при

образовании месторождений ПГС. На рис. 3 представлен фрагмент плана распределения геоиндикатора — GI на Вяземском месторождении ПГС, а на рис. 4 показана взаимосвязь золота с геоиндикатором GI, которая

аппроксимируется зависимостями вида:

AU = -19.1+542GI-1023.9GI2+

+ 750.5GI3 ,

AUG = -9.74+340GI-615.0GI2+

+465.6GI3 ,

А^=-9.73815+340.222:*та-614.9577:‘Ч31 +465.6106*GI

Рис.

4.

Зависимость

концентрации

гравитационного от геоиндикатора GI

при корреляционном отношении 0.78 и 0.81 соответственно.

Таким образом, основные научные результаты, выводы и рекомендации, полученные при выполнении

исследований, заключаются в

следующем:

1. Установлено, что

пространственно-качественная структура золотосодержащих

месторождений ПГС обусловлена соотношением динамических фаз

аллювиальных отложений и

описывается аддитивными моделями изменчивости (сферические модели с эффектом и без эффекта самородков, линейные и экспоненциальные модели) структурных, морфологических и качественных показателей тонкого и мелкого золота. Зональность сопряжена с пространственно-временной

эволюцией системы месторождений

ПГС.

2. Доказано, что инстративная,

перстативная и констративная фазы

аллювия характеризуют соотношение динамических фаз аллювиальных

отложений на месторождениях ПГС. Предложен геоиндикатор «соотношение динамических фаз аллювия ПГС», характеризующий соотношение

динамических фаз аллювиальных

отложений, который аппроксимируется

параболической зависимостью и связывает концентрации золота и глинистого материала.

3. Разработана методика локального прогноза

золотосодержащих участков на месторождениях ПГС, обеспечивающая комплексность учета

ащ геологопромышленных

золота параметров песчано-

гравийной смеси с тонким и мелким золотом, диагностику золотосодержащих участков ПГС на основе взаимосвязи между общим и гравитационным золотом и геологопромышленными параметрами ПГС. Разработаны модели и программное обеспечение графо-анали-тического

моделирования пространственно-

качествен-ной структуры месторождений ПГС и районирования участков, содержащих тонкое и мелкое золото.

3.2. Типоморфные признаки пирита в расшифровке структуры месторождения и в оценке его золотоносности

На завершающих этапах детальной разведки месторождения сурьмяных руд было обращено внимание на то, что при выклинивании крутопадающих слабо золотоносных кварц-антимонитовых и антимонит-кварцевых жил на глубине нередко отмечается появление среди вмещающих пород тонкопрожилкового окварцевания с сульфидной

вкрапленностью. Горизонты сланцевых толщ, послойно обогащенные

вкрапленным пиритом, арсенопиритом, тонкими кварцевыми прожилками, оказались подчиненными элементам складчатости. Опробованием установлена их золотоносность. Пластообразные

залежи прожилково-вкрапленного типа явились на месторождении объектом самостоятельной разведочной оценки.

Проведенное авторами минералогогеохимическое изучение пирита рудовмещающих толщ позволило осветить некоторые особенности структурного контроля золоторудной минерализации.

Геолого-структурную позицию

рассматриваемого месторождения в региональном плане определяет его приуроченность к зоне глубинного разлома, по которому происходит сочленение двух крупных структур — Центрального антиклинория и Питского синклинория.

Рис. 5. Геолого-структурная позиция оруденения:

1 — сланцы глинистые, углисто-глинистые тонкозернистые; 2 — алевросланцы глинистые, углисто-глинистые мелкозернистые («искристые»); 3 — сланцы углисто-глинистые с прослоями кварц-серицит-хлоритовых, содержащие густую вкрапленность пирита, арсенопирита (золоторудные залежи); 4 — окварцевание (тонкие кварцевые прожилки); 5 — сурьмяные жилы (кварц-антимонитовые и антимонит-кварцевые); 6 — кварцевые жилы (а), системы прожилков (б); 7 — разведочные канавы; 8 — разведочные скважины, из них «а» — изученные

В геологическом строении рудного поля преимущественным развитием

пользуются отложения удинской свиты верхнего протерозоя. С породами этой свиты пространственно связаны почти все проявления золоторудной минерализации в районе. Рудовмещающими являются породы нижнеудинской подсвиты,

причем оруденение тяготеет к горизонтам пород кварц-серицитового и кварц-хлорит-серицитового состава.

В структурном отношении месторождение приурочено к ядру

синклинали, вытянутой в северовосточном направлении и входящей в состав брахиформных складок, тяготеющих к зоне глубинного разлома. Рудное поле разделено на три крупных блока: юго-западный, центральный и

северо-восточный.

Золоторудные тела юго-западного участка представляют собой две пластообразные зоны, приуроченные к антиклинальной складке третьего

порядка. Морфология рудных залежей в основном определяется характером сланцев, вмещающих оруденение,

представляющих собой филлитовидные породы, подвергшиеся процессам

метасоматических изменений:

карбонатизации, серицитизации,

хлоритизации и окварцеванию (в виде сети тонких прожилков по трещинам отрыва и скола), а также несущие

интенсивную послойную вкрапленность сульфидов (в основном пирита, арсенопирита). Мощность пластов

сравнительно постоянна, лишь некоторое ее изменение наблюдается в местах перегибов, соединяющих замковую часть складок с крыльями. На крыльях рудные тела

постепенно сменяются безрудными сланцами.

На рассматриваемом участке замковая часть антиклинальной складки эродирована. В центральной части выявлено субширотное нарушение (типа сбросо-сдвига), по которому рудные тела разорваны и смещены по горизонтали на 90 м. Это нарушение делит участок на два блока — северный и южный (рис. 5).

Сурьмяные рудные тела установлены лишь в южном блоке. Они представляют собой жильные зоны, состоящие из одной

или нескольких субпараллельных антимонит-кварцевых (а также кварц-антимонитовых) жил. Ориентировка этих зон северо-восточная, падение — субвертикальное. Рудные тела с глубиной выклиниваются.

Основным рудным минералом пластообразных золотоносных залежей является пирит, присутствующий почти постоянно в сланцах. Учитывая, что рудоносные тела морфологически не обособлены и их выделение в разрезе сланцевых пород возможно лишь по результатам опробования, возникла необходимость в более глубоком изучении минералого-геохимических свойств пирита, определении его индикационной роли в отношении потенциальной оценки золотоносности отдельных интервалов разреза толщ.

На месторождении выделяется

несколько морфолого-генетических

разновидностей пирита:

тонкоглобулярный и сфероидально-колломорфного строения,

метаморфогенно-гидротер-мальный, гидротермальный (в кварцевых жилах). Их разделение порой является весьма затруднительным, так как все

наблюдаемые типы пирита по своей сути отражают единый последовательный ряд изменений дисульфида железа в терригенно-осадочных толщах при направленной эволюции процессов рудообразования. По данным изотопный состав серы пирита из сингенетичных прослоев в филлитах (83^ составляет от +2,8 до +4,7 %) близок к 83^ этих сульфидов рудных жил, что не позволяет исключить из числа возможных источников серы первичные сульфида сланцевых толщ.

Объектом изучения явился пирит преимущественно метаморфогенно-

гидротермального типа, извлеченный из протолочек, отобранных как из

Таблица 2

Элементы-примеси в пиритах различных зон

Элементы-примеси Рудные зоны, % Вмещающие толщи, %

Мышьяк 1,0 0,01-0,1

Сурьма 0,02 0,005-0,01

Кобальт 0,005-0,007 0,001-0,003

Никель 0,005-0,009 0,001-0,003

Молибден 0,02 0,001-0,008

рудоносных пластообразных зон, так и непродуктивных толщ. Всего исследовано 16 проб из двух скважин 627 и 629 (линия 31). Исходный вес проб составлял 200— 300 г. После дробления породы (до 1-2 мм) она промывалась до получения черного шлиха. Исследование монофракций пирита (классы +0,5; -0,5+0,25; -0,25+0,1 и 0,1 мм) включало в себя изучение формы и размеров выделений, их электрических свойств, элементов-примесей. Получены

следующие основные результаты.

Форма и размер зерен. По мере приближения к рудной зоне усложняются формы выделений пирита. Если вне рудных зон среди сланцевых пород доминируют выделения неправильной и простых форм (куб, октаэдр), то в рудных зонах уже больше сложных форм, их комбинаций (пентагондодекаэдры,

кубоктаэдры, их сочетания).

Преобладающий размер выделений зерен в рудных зонах (особенно в центральных частях) существенно более мелкий (класс -0,25+0,1 мм), чем во вмещающих толщах (преобладает класс -0,5+ +0,25 мм). Изучение пирита золотоносных залежей показывает, что метаморфогенно-гидротермальные растворы

циркулировали в пределах

рудовмещающах структурных зон длительное время. Это подтверждается сложным внутренним строением пирита: колломорфно-сфероидальные зародыши внутри зерен указывают на быструю кристаллизацию из пересыщенных

растворов, а последующее обрастание гранями правильной кристаллографической формы объясняется их медленным ростом из слабоконцентрированных растворов. Зональная смена сложных форм пирита простыми по мере удаления от рудных тел свидетельствует о направленном падении концентраций растворов.

Элементы-примеси. Спектральный полуколичественный анализ

монофракций пирита показал, что в рудных зонах исследуемые сульфиды существенно обогащены рядом элементов (табл. 2).

Та же тенденция, но менее контрастно, проявлена и для ряда других элементов: меди, свинца, цинка (рис. 6).

Электрические свойства. Изучались знак и величина термоэлектродвижущей силы (ТЭДС) зерен минерала на специально сконструированной установке при разности температур между зондом и образцом около 20°. Замеры производились на 30-50 зернах пирита с последующей статистической обработкой результатов. Итоги исследований величин и знака ТЭДС представлены кривыми распределения этого параметра по рудным и нерудным горизонтам разреза (рис. 6) вместе с другими минералогогеохимическими характеристиками

минерала.

По данным термоэлектрических исследований в изученных пробах обнаружены две разновидности пирита: пирит р-типа (дырочный) проводимости с модальным значением величины — ТЭДС 7-8 тЬ , присутствующий во всех горизонтах разреза и являющийся более ранним; пирит Ь — типа проводимости (электронной) с модальным значением величины ТЭДС 2-4 тЬ, присутствующий только в рудных зонах и являющийся, вероятно, более поздним.

Анализ состава и количества примесей в пиритах, проведенный на валовых пробах без предварительного термоэлектрического опробования,

позволяет заключить, что р-проводимость пиритов связана с присутствием As и, частично, Sb; Ь — проводимость — с наличием Со и №.

Наличие пирита с электронной проводимостью в породах может служить

2*aratif*

<*№ґ*гй

Cuff *99

г*гЫ***

огЗщр*

moSfxJ

ЧХаии

/ъынгр

xsvtroii

7&ЗМ0 3 д с лиратоЗ' '?*$.

/&ЩЄНТЯЗЦШ Я#ЖЄНГ-/№И/*ГСЄі}, %

л

SS

С*

*/<

Си

РЛ

А/о

П. П-П * г»-П'Гт гл  г» • п

/Л у и* і—/

$05

0

цог

цт

цооэ

от

цог

SQ3

«я?

/о

yv

iOv

qo/

щтгз,

goaf

63.4

OS

z\

0,04

0002

nn-n-n • n-svn-1. nn

A?ef

£•***/

а/г?

TV

/,o

ш

0,0/

$<?/

m<s

$30

о,/

QttW

$002

/<£?/

05$

40/

Лй?

ля?/

егівг*

312

0/6

JO

ГО

A

o,f

a,a?

qmis

ввег

0,002

O.OOi

SQ7

о.г?

0,06

%l№7

s/m

б&г

0,2£

га

/а

я?.з

Г/’Уг"

УК

032

и- п- rvn-n

ha и - » «

aos

(в

ttiU

4&г

ем

вог

9Q2

035

0,06

4Ш

ет

fj?4

го

/е

zr\

цог

ЙШ

tjoe

В, 00/

то

0,4/7

pi- fl-tt-h ' il-n - rt • п-п-п-п

ЛИ»

0.09

0r/5

Є//

Ш2

qaoi

f.S

£Щ

t,a$

qec/7

QU/2

mm

CfiOf

ГЩ?

Q2£

220,3

0,55

0./

t>m

0.Щ

№0/

0.0/

aw

/V

QGi

Q0/

ООО/

£>,Ш

Рис. 6. Изменение свойств пирита в разрезе скважин 627 и 629

одним из признаков промышленного оруденения на данном месторождении и заслуживает внимания ввиду большой экспрессности термоэлектрического опробования минерала.

Таким образом, рассматриваемое месторождение имеет сложную и длительную историю формирования, запечатленную в его своеобразной структуре. Основную роль в локализации золотого оруденения имеют горизонты филлитовидных сланцев, испытавшие наложение процессов метаморфогенно-гидротермальных изменений и послойно обогащенные сульфидами (в основном,

КОРОТКО ОБ АВТОРАХ ---------------------

пиритом, арсенопиритом). Сурьмяные руды связаны с кварцевыми жилами, секущими смятые в антиклинальные складки сланцы в их крыльях.

Пирит рудной зоны отличается от вкрапленного пирита вмещающих толщ по ряду признаков: форме и размеру выделений, элементам-примесям,

электрическим свойствам.

Специализированное минералогогеохимическое изучение вкрапленного пирита может оказать существенную помощь в расшифровке структурных особенностей стратифицированных толщ при изучении золотоносности пород на стадии их поисковой оценки,

Ермолов В.А. — доктор технических наук, профессор, Тищенко Т.В. — кандидат технических наук, доцент, Московский государственный горный университет, Moscow State Mining University, Russia, ud@msmu.ru