Question

建立找矿模型的原则和方法

Answer 1

1. 建模原则

虽然不同的国家和不同的学者目前对于模型的概念、分类和建模方法的认识很不一致，但是对于矿床模型的要求是基本一致的: 一是能作为该类矿床对比的一个样本，以指导寻找同类型的矿床; 二是能使勘查人员把注意力集中到最有希望的靶区内以及与找矿关系最密切的特征上; 三是能帮助制定合理的勘查战略和选择最佳的勘查技术方法及组合; 四是可作为对所代表的那类矿床进行成因解释的基础; 五是可评价预测资源潜力。基于上述 5 个方面的考虑，勘查者希望所建立的模型具有代表性、权威性、实用性和有效性。

关于建模的原则，许多作者都作过论述 ( 孙文珂，1988，1991; E. A. 科兹洛夫斯基，1988;C. B. Галюк，1989; A. И. 布 尔德，1991 ) 。 各作者 所论 述 的 内 容 大 同 小 异， 这 里 以 C. B. Галюк( 1989) 的观点为基础，论述找矿模型的建模原则。

1) 内容相符性: 在考虑矿床成因、级次、内部结构的前提下，对拟研究的客体作较为系统的科学研究。这样一来，找矿模型应包括成因模型的所有肯定和否定的特征。这一原则要求完整而可靠的原始资料。最有代表性的模型可以依据矿床开发勘探或详细勘探的资料建立。从众多的原始资料中，选择关键性找矿指标是建立找矿模型的关键。应以某种成矿理论为基础，把不同的成矿理论看成是相互补充的，而不是相互对立和相互排斥的。当对某一地区成矿观点存在重大分歧时，应更多考虑观测事实和找矿标志。

2) 相近性或相似性: 它意味着拟建模型与成矿客体在给定的关系 ( 比例尺) 上是相符的、类似的，由此研究者便可得到客体空间结构和形态的概念。几何模型具有这种性质，但描述性和解析性模型没有这种性质。

3) 选择性: 有选择性地表示出各个标志，以便能对每一种标志作出客观的评价，并为以后将其归并成指示标志提供依据。

4) 综合性: 模型应尽可能考虑成矿客体的各种性质，即模型应是多因素的，但又不能夹杂过多不能提供预测信息的特征，最终方案应能保证用最少的要素、标志和关系来解决所提出的任务，并应尽可能做到一目了然。它可保证在以最小的误差对矿床的立体情况作连续描述的基础上，完整地表示出地质、地球物理和地球化学特征。

5) 可度量性: 它决定了要按严格规定的标度 ( 比例尺) 作出定量描述。实现这一原则的办法是，将大部分原始资料转换成数字形式，并用数学处理的技术手段完成按常规处理的那部分工作。

6) 可比性: 这一点既可以使系统 ( 模型) 的不同要素进行对比，又可以从整体上将不同的系统( 模型) 作对比。突出通用性指标，可以使同一类型矿床或不同类型矿床之间找矿模型进行对比。

7) 直观性: 模型应该易于理解和研究，既要包括主要的找矿特征和标志，又要避免模型的复杂性，切忌所有资料的堆砌。

8) 规范化: 模型研究应在统一的框架下，以便尽可能多地收集相关的信息，从中筛选出关键的因素，同时便于不同类型模型间的对比，指导新类型矿床找矿模型的建立，以便于找矿模型向数字化和定量化方向发展。

2. 建立找矿模型的方法和程序

一个较为完善实用的找矿模型的形成，都需要经过全面有针对性地收集和分析有关资料 ( 包括选择有代表性的地区和矿床，开展必要的补充研究，选择适当的度量单位、预测标志和特征等) 、建立模型、使用模型的过程，对模型的可靠性和适用性做出评价，并不断地完善已建模型。建立模型的过程是对成矿作用不断深化认识的过程 ( 专栏 3 －1) 。

专栏 3 －1 盲人摸象与模型建立的过程

有一个寓言讲述的是 3 个盲人被要求描述一头大象长什么样。第一个盲人摸到大象的尾巴，便说: “大象就像一根绳子”。第二个盲人摸到了大象的鼻子，便说: “大象就像一条蛇”。第三个盲人摸到了大象的腿，便说: “大象就像一根树干”。

很显然，这 3 个盲人的结论都不充分，但是表达了人们认识客观事物的普遍规律。他们使用的方法在科学中却经常被采用。每个人都收集到他个人所能得到的证据，然后尝试着形成对这只未知动物的心理映像。他们的映像并不准确，这反映出每人所收集到的证据的局限性。这 3 个盲人如何才能设法将大象描述得更准确? 他们可以把各自的信息集中在一起。他们也可以进一步观察，也许以某种系统的方式，每个人研究大象的某一部分。在每一步研究中，若他们相聚在一起传达并讨论各自的发现，就会形成一个崭新的、更准确的映像。最终，在大量的观察和推测之后，他们就可能会了解大象到底是什么样子。这些盲人就会形成对大象结构的一种理论或模型。建立能够表达未知事物本质的心理映像的过程，实质上是建模的过程。

建模一般采用归纳、总结和类比的方法，使所建立的模型能具有代表性和实用性。具体的建模原则取决于模型的最终用途和利用模型的方法，即首先应根据建模的目的和可能的条件确定应建模型的类型和要求，以使所建模型与提出的任务相适应。

对于找矿模型的建立，一般有演绎推理法和归纳法两种。

( 1) 演绎推理法

演绎推理法，也称成因法。先建立一个拟建成矿客体的形成过程模型，通常就是成因模型。在此基础上，查明成矿客体的地质、地球物理、地球化学标志和准则。对不同类型的对象，要采用特定的成因方法，也就是说，地质找矿模型最好建立在地质成因模型的基础之上。通过对矿床成因模型的研究，查明控矿地质因素及其地球物理、地球化学表现，进而将这些因素转化为地质、地球物理和地球化学标志。例如，一般认为稀有金属矿床与花岗岩体有成因关系，据此认为，与整个侵入体和岩体顶部岩钟状突起相对应的重力场的局部最小值是稀有金属矿田。因此，利用地球物理场与岩体大小、岩石物理性质、地质模型中其他特征的关系，可以估计预测模型中地球物理组成各要素的大小、强度等参数。

演绎推理法是建立在成因关系的基础上的，找矿标志具有内在的成因联系，因而具有较为可靠的基础。在建立找矿模型时，要从不同观点的成因模型中选择识别标志。识别标志要从充分性和必要性这两方面加以评价，也就是说，经过充分性检验的识别标志，可以提高某个地区发现矿床的概率。然而，成因法只能在已有理论的基础上说明成矿的细节，它不易取得认识上的突破。

(2)归纳法

归纳法，也称共生法，就是归纳已知普查对象的资料，确定其最典型的准则和标志。这种建模方法需要建立在一定观测样本(矿床数量)的基础上，所选的矿床要有代表性。对于那些不可靠的指标，不应列入模型的主要参数之列。对所选定的参数，应考虑不同研究对象可能会有一定的变化。

由于归纳法所确定的参数在很大程度上属于统计结果，不一定存在成因关系，因此在实际运用的过程中要十分注意。建立找矿模型的最后一个阶段是反馈或评价阶段，即把问题公式化来检验模型。模型必须经过验证，因为将资料简化成模型存在一系列歪曲客观事实的风险，资料越简单，模型中的噪音就越多。模型的成败取决于模型的原始假设。最终要看它是否能通过检验、可行。

找矿模型的建模程序可归结为(图3－1):对许多同类矿床，特别是对其中典型矿床的资料进行全面收集、分析和研究，查明其共有的地质特征、成矿规律、控矿因素、其他有关参数及其相互关系，包括根据建模要求开展必要的补充研究，在此基础上首先建立矿床描述性模型，在进行理论分析及其他有关概括的基础上，建立矿床成因模型和经验模型，并确定出有用的地质、地球物理、地球化学找矿标志与准则，进而建立找矿模型。对已建模型进行验证和反馈评价，并在实践中进一步完善和深化已建模型。

图3－1 找矿模型建立流程示意图(引自孙文珂，1988，稍作修改)

3.找矿模型的表达方式

1)文字描述式找矿模型:文字描述式即按一定的格式要求，描述找矿模型。文字描述式容易表达、简单实用，但不易表达各参数之间的相互关系。

2)表格式找矿模型:在文字描述的基础上，将模型的基本要素按一定的表格形式列出。其特点是简单明了，利于不同找矿模型之间的对比，同时也便于找矿模型的标准化，为建立找矿模型数据库奠定良好的基础。

3)图示式找矿模型:按一定的图式以剖面或断面、平面、立体的形式表达的模型，其特点是内容直观，便于记忆和查阅。近年来，随着计算机三维模拟技术的发展，可以表达找矿模型不同深度(高度)各参数的特征，并以可视化方式展示。

为了表达方便和准确，图、表混用是建立找矿模型通常的做法，这样可以充分发挥表格与图形的优势特点。一般性特征以表格方式表达，对于关键性特征及其空间关系用图件表达。

此外，随着矿产资源定量预测技术的发展，找矿模型正朝定量化、数字化方向发展。