基于ArcGIS的容积法煤层气储量计算.pdf

第 47 卷第 4 期 2011 年 7 月 地质与勘探 GEOLOGY AND EXPLORATION Vol． 47No． 4 July， 2011 ［收稿日期］ 2010－05－20; ［ 修订日期］ 2010－10－15; ［责任编辑］郝情情。 ［ 基金项目］本文得到国家 973 项目 2011CB403103 、 中央公益性行业科研专项 200911007－02 、 国家科技支撑项目 2006BAB01A01 、 青藏专项 1212010818089 、 技术开发项目 E0804 共同资助。 ［ 第一作者 ］ 郑文宝 1982 年－ ， 男， 博士生， 矿物学、 岩石学、 矿床学专业， 现从事固体矿体普查与勘探工作。E－mail zhengwenbao2009sina．com。 基于 Micromine 软件下地质统计学在甲玛矽卡岩型 铜多金属矿储量计算中的应用 郑文宝 1， 黎枫佶2， 唐菊兴3 ， 宋 鑫 4， 郭衍游5， 应立娟3 ， 林 彬 1， 唐晓倩1 1． 成都理工大学， 四川成都610059; 2． 中国石油川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司， 四川成都 610213; 3． 中国地质科学院矿产资源研究所， 国土资源部成矿作用与资源评价重点实验室， 北京100037; 4． 中国黄金集团， 北京100011; 5． 淮海工学院， 江苏连云港 222005 ［ 摘要］ 西藏甲玛铜多金属矿床是在商业性勘查过程中， 成矿系列理论指导实践取得的找矿成 果， 并已成为冈底斯成矿带内目前发现的为数不多的斑岩－矽卡岩－角岩型超大型矿床之一。文章以 Micromine 软件为操作平台， 运用地质统计学方法， 通过地质数据库建立→数据分析、 特高品位处理→半 变异函数分析→克立格品位插值→储量计算等步骤， 对甲玛矽卡岩型矿体中共伴生元素的储量进行了 较为准确的计算。地质统计学在矿产储量计算过程中经过严谨的统计分析、 计算、 检验步骤， 较传统的 储量计算方法表现出的优势日趋明显。 ［ 关键词］ Micromine 软件地质统计学储量计算甲玛矽卡岩型矿体西藏 ［ 中图分类号］ P618［ 文献标识码］ A［ 文章编号］ 0495－5331 2011 04－0726－11 Zheng Wen－bao， Li Feng－ji， Tang Ju－xing， Song Xin， Guo Yan－you， Ying Li－juan， Lin Bin， Tang Xiao－ qian．The application of geostatistics to ore reserve calculation of the Jiama skarn type copper－polymetallic de- posit based on Micromine software［ J］ ．Geology and Exploration， 2011， 47 4 0726－0736． 西藏甲玛铜多金属矿床作为目前冈底斯成矿带 内最为典型的与岩浆热液成矿作用有关的斑岩－矽 卡岩－角岩型矿床， 其发现与研究意义对冈底斯中 东段念青唐古拉地区区域找矿具有重要指导意义。 甲玛矿床自 1951 年发现至上世纪 90 年代进入详查 阶段， 由于勘查区的范围较小， 成因认识较为局限， 勘查工作未能取得大的突破。2008 ～2010 年， 一些 研究者对该矿床进行了全面的地质勘探和详细的系 统研究 应立娟等， 2009; 2010; 唐菊兴等， 2009①②; 2010; 2011; 郑文宝等， 2010a; 2010b; 2011 ， 前人认 为甲玛铜多金属矿是海底喷流沉积的认识有其局限 性 杜光树等， 1998; 姚鹏等， 1999; 2002; 2006; 李金 高等， 2001; 潘凤雏等， 2002; 王全海等， 2002 ， 从而， 以斑岩型－矽卡岩型－角岩型矿床类型作为主攻矿 床类型指导勘查， 布置钻孔 210 个， 钻探进尺超过 7 万米， 取得了重大找矿突破， 铜、 钼、 铅锌、 伴生金、 伴生银均达到大型以上规模①②。甲玛铜多金属矿 床因为共伴生组分多、 矿体分支复合现象常见， 运用 传统储量计算方法以及“SD 法” 都未能得到较好的 估算效果; 而地质统计学中克立格法以模块模型为 单位， 对于计算多金属矿体储量有明显的优越性。 地质统计学是 20 世纪六七十年代发展起来的一门 新兴的数学地质学科的分支， 由法国著名学者 G． 马 特隆教授于 1962 年创立， 其核心为“克立格” ， 它是 一种无偏的最优的估计方法。克立格法又是以区域 化变量为核心， 以半变异函数为基本工具， 将矿产储 量计算与矿山开采设计相结合的数学地质方法 侯 景儒等， 1982; 赵鹏大等， 1990; 2006 。Micromine 软 件是澳大利亚 Micromine 公司开发的从事地质勘 查、 矿山开采设计、 生产过程控制与管理全过程的三 维 GIS 立体空间 平台软件。文章以 Micromine 软 件为操作平台， 对甲玛矿区矽卡岩型矿体中铜、 钼、 铅、 锌、 金、 银的品位进行了统计分析， 并运用地质统 计学方法对甲玛矽卡岩型铜多金属矿体进行了储量 627 图 1甲玛矿区地质简图 Fig． 1Geology map of the Jiama ore district 1－第四系冲、 洪积物; 2－楚木龙组石英砂岩夹深灰色板岩; 3－林布宗组砂板岩、 角岩; 4－多底沟组灰岩、 大理岩; 5－却桑温泉组钙质、 粉砂质页 岩夹石英砂岩; 6－叶巴组三段流纹质晶屑凝灰岩; 7－叶巴组二段英安质、 安山质晶屑凝灰岩夹流纹质晶屑凝灰岩; 8－花岗斑岩; 9－硅帽; 10－ 矽卡岩; 11－Ⅰ号矽卡岩型主矿体; 12－地层界线; 13－角岩蚀变界线; 14－正断层; 15－逆断层; 16－倒转向斜/正常向斜; 17－倒转背斜; 18－板边 带及俯冲方向; 19－洋壳仰冲推覆前缘; 20－主边界推覆断裂; ①甘孜－理塘断裂; ②金沙江－哀牢山断裂; ③澜沧江断裂; ④斑公湖－怒江断裂; ⑤印度河－雅鲁藏布江断裂; ⑥昆南－玛沁断裂; ⑦龙门山断裂; Ⅰ－可可西里－巴颜喀拉板片; Ⅱ－义敦－乡城板片; Ⅲ－喀喇昆仑－开心岭－昌 都板片; Ⅳ－羌塘－唐古拉－保山板片; Ⅴ－冈底斯－念青唐古拉－腾冲板片; Ⅵ－喜马拉雅板片 1－Quaternary alluvium， torrentium; 2－K1c quartz sandstone， including gray slate; 3－K1l sand－slate， hornberg; 4－J3d limestone， marble; 5－J3q calcare- ous and silty shale， including quartz sandstone; 6－J2y3rhyolitic crystal tuff; 7－J2y2dacitic， andesitic crystal tuff， including rhyolitic crystal tuff; 8－Gran- ite porphyry; 9－Silicification cap; 10－Skarn; 11－No－Ⅰ mainly skarn－type body; 12－Stratigraphic boundary; 13－Hornberg boundary; 14－Normal fault; 15－Thrust fault; 16－Inverted syncline/ Normal syncline; 17－Inverted anticline; 18－Terrane belt and subduction direction; 19－Subduction frontiers of o- ceanic crust; 20－main overthrust fault; ①Ganzi－Litang fault; ②Jingshajiang－Ainaoshan fault; ③Nanchangjiang fault; ④Bangonghu－Nujiang fault; ⑤ Indianhe－Yaluzangbujiang fault; ⑥Kunnan－Maqin fault; ⑦Longmenshan fault; Ⅰ－Kekexili－Bayankala terrane; Ⅱ－Yidun－Xiangchen terrane; Ⅲ－ Kalakunlun－Kaixinling－Changdu terrane; Ⅳ－Qiangtang－Tanggula－Baoshan terrane; Ⅴ－Gandese－Nianqingtanggula－Tengchong terrane; Ⅵ－Himalayan terrane 计算。在运用地质统计学进行储量计算过程中， 严格遵守从数据统计到模块模型建立直至最后的品位 727 第 4 期郑文宝等 基于 Micromine 软件下地质统计学在甲玛矽卡岩型铜多金属矿储量计算中的应用 插值、 储量计算， 每个步骤都进行交叉互检， 确保储 量计算的准确。 1地质概况及矿体地质特征 甲玛矿区大地构造位置处于西藏特提斯构造域 冈底斯－念青唐古拉 地体 板片中南部。冈底斯－ 念青唐古拉地体， 自北向南分为 班戈－嘉黎早燕山 期陆缘岩浆弧、 措勤－纳木错晚燕山期弧后盆地、 念 青唐古拉断隆、 冈底斯晚燕山－早喜马拉雅期陆缘 岩浆弧等四个次级构造单元。矿区位于冈底斯晚燕 山－早喜马拉雅期陆缘岩浆弧中段北部。甲玛矿区 及邻近区域的地层主要为被动陆缘火山沉积岩系， 包括上三叠统麦隆岗组、 中下侏罗统叶巴组、 上侏罗 统却桑温泉组和多底沟组、 下白垩统组林布宗组、 楚 木龙组以及塔龙拉组 图 1 。甲玛矿床是冈底斯成 矿带内斑岩－矽卡岩－角岩型矿床类型的典型矿床， 其矽卡岩型矿体为矿区的主要矿体类型， 呈层状、 厚 板状产于下白垩统林布宗组砂板岩、 角岩 矿体顶 板 与上侏罗统多底沟组灰岩、 大理岩 矿体底板 的层间因推覆－滑覆构造引起的扩容空间内。本文 以矽卡岩型矿体为储量计算对象。矽卡岩型矿体中 Ⅰ号主矿体走向约 300， 延长为 3000m; 倾向 30， 延伸大于 2500m 未控制边界 。矿体产状具明显 的上陡下缓的特点， 上部矿体倾角一般 50 ～ 70， 为铅锌矿石组合; 下部矿体倾角一般小于 20， 为铜 钼矿石组合。除了矿体西边界有个别钻孔未见矿外 ZK3105、 ZK2704 ， Ⅰ号主矿体连续性非常好， 很 少有天窗。目前控制的该矿体最大连续厚度为 252．2m ZK1616 ， 其中 Cu 平均品位为0． 75， Mo 平均品位为 0． 1。除Ⅰ号矽卡岩型矿体产于层间 构造中， 另有 7 个矽卡岩型小矿体均产于矿区滑覆 体内， 受滑覆构造控制 图 1 郑文宝等， 2010c 。 2模型的建立与储量计算 2． 1数据库建立 三维可视化模型的建立是基于矿区大量数据信 息搜集分析、 处理和数据库建立的基础上开展的。 本文开展的三维建模， 是建立在矿区实测地形、 大量 钻孔的施工、 岩心编录、 化学取样分析等成果的基础 上。甲玛矿床数据库中地质数据包含已施工的 210 个钻孔， 10 个探槽。其中， 每个钻孔又包括 3 个部 分内容 1 钻孔的三维空间信息数据， 即空间三维 坐标、 孔深、 测斜数据; 2 钻孔的测试分析数据， 共 使用 25364 件样品的化学分析成果; 3 钻孔的编录 数据和地质分层信息; 测量数据包含 1∶2000 实测地 形数据， 本次利用测量数据点 11342 个。将地质、 测 量数据表整理为 excel 表格， 导入 Micromine 软件 中， 生成该软件特定文件格式 * ． dat 文件 ， 根据 数据成图 图 2 ， 为下一步计算工作做准备。 图 2数据库图形化文件 地形钻孔三维模型 Fig． 2Graphical database file the model of terrain and hole drills 2． 2特高品位处理 在储量计算前， 由于有用元素在地质环境中自然 富集， 造成部分样品元素品位相对较高， 不能真实地反 映矿体的实际特征， 因此需要进行特高品位的处理。 本文储量计算的主要对象为甲玛铜多金属矿床主要矿 体类型矽卡岩型矿体， 因此， 需从建立的数据库中选取 矽卡岩型矿体内共计6166 个化学分析样进行 Cu、 Mo、 Pb、 Zn、 Au、 Ag 的品位累计频率曲线分析 图 3 。Cu、 Mo、 Pb、 Zn、 Au、 Ag 六元素品位累积频率曲线分析结果 表明， 甲玛矽卡岩型矿体中六种元素的品位累积频率 曲线总体上呈一条直线， 说明元素分布基本上符合正 态分布; 同时， 各元素品位累积频率曲线上部又都存在 少量离散点， 且偏离直线方向， 这说明样品中存在特高 品位。通过元素品位累积频率曲线分析并结合实际地 质情况， 本次采用的上截品位 特高品位替代值 分别 为 Cu 10．0， Mo 0． 75， Pb 21． 0， Zn 7． 0， Au 6． 0g/t， Ag 190g/t。 2． 3样品组合与统计分析 在地质统计学中， 计算实验半变异函数之前， 首 先按照有效数据须确定在固定长度的支撑上 侯景 儒等， 1982 的要求， 对参与计算的所有样品数据进 行重新组合。理论上， 组合样品的长度最好与实际 采矿台阶的高度一致。甲玛矿区实际采矿台阶高度 为 10m， 但考虑到该矿床为矽卡岩型多金属矿床， 矿体 “分枝、 复合” 现象比较明显， 而且地下开采部 分夹石剔除厚度为 4m， 露天采矿部分夹石剔除厚度 为 8m， 因此， 取 5m 长度作为组合样长， 一方面可把 夹石剔除， 另一方面可把小范围内 大于 5m 的变 异也反映出来。通过样品组合， 共得到 1426 个组合 样品。通过对组合后样品的统计分析发现， Cu、 Mo、 Pb、 Zn 各元素尤以 Pb、 Zn 品位变化系数最大， 表明 铅锌矿体具有明显的局部富集特点。而组合样中 827 地质与勘探2011 年 图 3元素品位累积频率曲线及上截品位 Fig． 3The cumulative frequency curve of elements and the upper cut－off grade 927 第 4 期郑文宝等 基于 Micromine 软件下地质统计学在甲玛矽卡岩型铜多金属矿储量计算中的应用 图 4组合样中元素品位对数分布直方图 Fig． 4Histogram of the element grade counted logarithm Cu、 Mo、 Pb、 Zn 品位分布直方图均近似服从对数正 态分布 图 4 ， 表明了 Cu、 Mo、 Pb、 Zn 各元素品位均 为连续型随机变量， 这为元素品位半变异函数的研 究提供了条件。简单的统计分析 如标准偏差， 变 化系数 虽然可以反映地质体的全貌 如各元素总 的变化情况 ， 却不能反映出局部范围与特定方向 上的变化， 解决该问题的方法就是进行半变异函数 曲线的分析 肖斌等， 2000 。 2． 4半变异函数分析 甲玛矿区对矿体储量计算采用普遍克立格法 ordinary kriging 对模块进行品位插值， 克 立格法是以区域化变量为核心， 以半变异函数为基 本工具的数学地质方法。所谓半变异函数就是区域 化变量增量平方的数学期望之半。在实际中应用的 是实验半变异函数， 表达式为 r h 1 2N h ∑ N h i 1［ Z x h－ Z x ］ 2 式中 r h 为实验半变异函数; h 为步长， 即在 一定方向上， 距离为∣ h ∣的矢量; N h 表示步长 为 h 的样品对数; Z x 、 Z xh 为品位的测定值 赵鹏大等， 1990 。 对组合样的品位数据进行半变异函数曲线分 析， 分析其空间变异性， 是研究矿体变化性以及矿体 的储量计算必不可少的步骤。甲玛主矿体根据产状 分为陡矿体 铅锌矿体 和缓矿体 铜钼矿体 两部 分， 各元素的空间变异性也各不相同， 计算其变异函 数时也分别进行。经计算， 得到了陡矿体、 缓矿体各 个元素主轴、 次轴和短轴方向上的实验半变异函数， 037 地质与勘探2011 年 图 5 Cu、 Mo、 Pb、 Zn 元素品位半变异函数曲线 Fig． 5Semivariogram functions of Cu，Mo，Pb，Zn element grade r h 0．450．55 Sph150 h即为建立的缓矿体走向上铜品位球状模型 137 第 4 期郑文宝等 基于 Micromine 软件下地质统计学在甲玛矽卡岩型铜多金属矿储量计算中的应用 表 1Cu、 Mo、 Pb、 Zn 元素品位半变异函数分析结果 Table 1Semivariogram functions analysis of Cu、 Mo、 Pb、 Zn element grade 矿体类型元素轴向方位角倾角容差块金值 Co跃迁常数 C变程 a m 铜钼矿体Cu走向1200150．450．55150 缓矿体倾向3010200．450．55135 垂向080200．450．5535 Mo走向1200150．450．55110 倾向3010200．450．55145 垂向080200．450．5532 铅锌矿体Pb走向1200150．580．42125 陡矿体倾向3010200．580．42125 垂向080200．580．4255 Zn走向1200150．50．5125 倾向3010200．50．5105 垂向080200．50．540 并根据数学球状模型进行拟合， 得到滞后距、 块金 值、 跃迁常数和变程等参数， 最终拟合求得理论半变 异函数 表 1， 图 5 。I－2 ～ I－8 小矿体由于倾角较 大， 并入 I－1 主矿体的陡矿体部分进行计算。 2． 5地质模块模型的建立 根据矿体边界控制情况， 在 Micromine 中将建 立好的矿体三维模型， 按照 10m10m10m 主要依 据采矿台阶高度为 10m 而定 ， 次分块为 5m5m 5m 的模块模型大小， 进行划分， 共划分 171325 个模 块。建立的模块模型的体积之和同整个地质模型体 积 在 Micromine 软件中可以很容易测量出整个模 型的体积 相比， 二者误差仅 0． 03， 表明了模块模 型划分的准确性。 2． 6模块品位估计与检验 由组合样的半变异函数分析可知， 甲玛矽卡岩 型矿体中各元素在空间上有较好的相关性。因此， 建立模块模型后可以采用普通克立格法对每一个模 块进行空间插值， 得到每个模块的品位值和模块的 品位－吨位模型。普通克立格法插值利用品位变量 的空间变异性， 对其进行无偏最优估计， 对于矿体产 状有较大变化的矿床， 插值效果明显优于距离反比 法。插值后品位模块模型如图 6 以 4500m 断面为 例 。 为了检验结构模型以及克立格插值的准确性， 可以采用地质统计学自身完善的交叉验证方法。 即 利用所得结构模型和已知样品去估已知值， 然后 把这些估计值同真值进行比较， 对两者的差值进行 统计分析， 以判断半变异函数结构的正确性 侯景 儒等， 1982; 余海军等， 2009 。本节主要对铜钼矿体 中各元素的品位估值情况进行了交叉验证。通过验 证计算， 残差的分布均符合正态分布 图 7 ， 各元素 品位实际值与估计值之间的误差均值趋于零， 表明 模型确定合理， 结构模型对元素品位进行的估计是 无偏的， 满足区域化变量内蕴假设条件， 可以满足下 一步的储量计算要求。 2． 7储量计算 根据每个模块模型的划分大小可以很容易得到 其体积， 又由矿石的体重值便可得到每一个模块模 型内的矿石量。模块模型经过品位插值后， 每个模 块模型都有固定的 Cu， Mo， Pb， Zn， Au， Ag 平均品位 值， 根据每个模块模型中的矿石量和元素品位值便 可求得元素的金属量。 任意一模块模型的元素金属量计算公式为 Qm∑ i ViCi ρ Qm为金属量， Vi为模块模型体积， Ci为元素的 模块平均品位， ρ 为矿石体重。 甲玛矿区矽卡岩型矿体运用 Micromine 软件进 行储量计算， 共计算出铜 300 万吨， 钼 20 万吨， 铅 锌 55 万吨， 伴生金 90t， 伴生银 5500t。根据储量计 算结果运用 Micromine 软件进行统计， 得到的各元 素品位－吨位曲线见图 8。由元素的品位－吨位曲线 可以看出， 各元素金属量同品位均呈反比关系， 矿山 可根据当前的金属价格和企业的生产成本， 快捷、 准 确地确定矿体经济的开采工业品位和吨位。同时， 根据软件得到的台阶断面图 图 6 ， 可将储量计算 结果直接用于指导矿床开采设计方案的选择以及项 道设计和采场的布局。 237 地质与勘探2011 年 图 6 4500m 台阶断面铜品位模块模型 Fig． 6Copper grade block model of 4500m level section 3讨论 1运用 Micromine 软件进行储量计算时， 对特 高品位的处理， 本文采用绘制累积频率曲线来确定 上截品位的方法， 根据元素品位的客观分布规律进 行取值， 消除了人为经验取值的弊病。对矿体储量 计算过程中特高品位的传统处理方法包括 ①按均 方差的倍数来识别特高值， 例如对变化简单的矿床， 其特异值定为样品均值加三倍均方差; ②按品位变化 系数 Vσ/m 识别特高值， 当其 V＜20 时， 特高值 下限定为样品均值的2 ～3 倍， 当 V＞150时， 其特高 值定为样品均值的 15 倍 ～20 倍; ③另外一种常用的 方法是用平均值的6 ～8 倍作为特高值的下限进行判 别。在此， 对于特高品位处理方法的优劣不予评述。 针对甲玛矿床而言， 矿石品位相对均较高， 确实存在 部分品位高出平均品位 20 ～40 倍的样品， 但这些特 高样品都不是单独几个出现， 而通常是成片出现， 也 就是说甲玛矿床局部存在富矿块段。甲玛矿区控矿 构造为一系列倒转褶皱构成， 倒转背斜核部的虚脱部 位正是最佳的储矿空间， 也最容易形成富矿块。因 此， 是否可以考虑在储量计算过程不进行特高品位的 处理， 或者说把富矿块段单独进行计算， 今后还需做 进一步的分析、 统计和计算工作。 2随着地质统计学方法在矿产储量计算过程 中的应用与发展， 传统的储量计算方法 如地质块 段法、 平行断面法等 在计算较复杂的多金属矿床 时， 受到了巨大挑战。通过本文的储量计算过程可 以看出， 基于 Micromine 软件下地质统计学在计算 过程中所表现出的优势是非常明显的 ①以 Micro- mine 软件作为操作平台， 准确、 方便、 快捷; ②地质 统计学要求在处理计算过程中涉及到得每个步骤都 要进行交叉检验， 以确保计算的准确性; ③储量计算 完成后得到的具模块模型的台阶断面图以及台阶断 面的储量， 可以直接用于采矿设计， 确定矿体经济的 首采块段， 实现了勘查报告真正服务于生产的目的。 337 第 4 期郑文宝等 基于 Micromine 软件下地质统计学在甲玛矽卡岩型铜多金属矿储量计算中的应用 图 7残差分布直方图 Fig． 7Residual error histogram of Cu，Mo，Pb，Zn，Au，Ag 图 8 Cu、 Mo、 Pb、 Zn 品位－吨位曲线 Fig． 8Grade – ore reserves curve of Cu，Mo，Pb，Zn 437 地质与勘探2011 年 4结论 西藏甲玛铜多金属矿床中矽卡岩型矿体作为矿 山主要的开采对象， 以共伴生元素多、 矿体分支复合 明显、 储量大为特征。矽卡岩型矿体储量计算基于 Micromine 软件， 运用地质统计学方法。计算步骤包 括 1 地质信息、 分析数据结果、 测量成果等存储 软件中， 建立地质数据库; 2 对数据库中的各元素 分析数据进行统计分析， 并根据品位累积频率曲线， 进行特高品位处理; 3 根据矿体及其中夹石的厚 度， 结合开采设计的台阶高度， 进行样品组合、 分析 以及半变异函数曲线分析; 4 依据半变异函数曲 线得到的数学球状模型建立搜索椭球体， 对地质模 块模型运用克立格法进行品位插值， 并对插值结果 进行交叉检验; 5 进行各元素的储量计算， 建立品 位－吨位模型， 确定适用于矿山开采的工业指标。 通过以上步骤， 运用地质统计学方法对甲玛多金属 矿床储量计算得到了较为准确的结果。 致谢本文在编写过程中得到了美国贝里多贝 尔公司 Behre Dolbear 邓庆平博士的帮助和指导， 在此深表谢意感谢西藏华泰龙矿业开发有限公司 为笔者的野外工作和室内工作提供了资助。 ［ 注释］ ①唐菊兴， 王登红， 钟康惠， 汪雄武， 郭衍游， 刘文周， 应立娟， 郭 娜， 郭科， 郑文宝， 秦志鹏， 李磊， 凌娟， 叶江， 黎枫佶， 姚 晓峰， 李志军， 孙艳， 王友， 白景国， 唐晓倩， 裴有哲， 彭惠娟． 2009． 西藏自治区墨竹工卡县甲玛铜多金属矿区 0－16－40－80、 0－15 线矿段铜多金属矿勘探报告［R］ ． 西藏 西藏自治区国土 资源厅 ②唐菊兴， 王登红， 钟康惠， 汪雄武， 郭衍游， 刘文周， 应立娟， 郭 娜， 郭科， 郑文宝， 秦志鹏， 李磊， 凌娟， 叶江， 黎枫佶， 姚 晓峰， 李志军， 孙艳， 王友， 白景国， 唐晓倩， 裴有哲， 彭惠娟． 2009． 西藏自治区墨竹工卡县甲玛矿区外围铜多金属矿详查报 告［R］． 西藏 西藏自治区国土资源厅 ［ References］ Du Guang－shu， Yao Peng， Pan Feng－zhou， Su Deng－kui， Li Wen－bin， Ning Ying－yi．1998． Sedimentation－exhalation skarn and ore－ation m- plifide by Jiama copper－polymetallic deposit， Xizang［ M ］ ．Chengdu Si- chuan Science and Technology Pub．House 123－132 in Chinese Hou Jing－ru， Huang Jing－xian． 1982． Geostatistics in the calculation of mineral reserves［M］． Beijing Geological Publishing House 35－46 in Chinese with English abstract Li Jin－gao， Wang Quan－hai， Zheng Ming－hua， Zhou Zu－yi， Hu Xiao－ qiang， Yao Peng， Liu Hong－fei， Yang Cheng－yu． 2001． The controls of the host basins on ore－ing elements from the sedex deposits in Xizang［J］． Sedimentary Geology and Tethyan Geology， 21 4 12－ 20 in Chinese with English abstract Pan Feng－zhou， Deng Jun， Yao Peng， Wang Qing－fei， Liu Yu－xiang． 2002． The eruptive origins of copper and multi－metal deposits in the skarns in Jiama， Tibet［ J］ ． Geoscience， 16 4 360－364 in Chi- nese with English abstract Tang Ju－xing， Deng Shi－lin， Zheng Wen－bao， Ying Li－juan， Wang Xiong －wu， Zhong Kang－hui， Qin Zhi－peng， Ding Feng， Li Feng－ji， Tang Xiao－qian， Zhong Yu－feng， Peng Hui－juan． 2011． An exploration model for Jiama copper polymetallic deposit in Maizhokunggar coun- ty， Tibet［J］． Mineral Deposits， 30 2 179－194 in Chinese with English abstract Tang Ju－xing， Wang Deng－hong， Wang Xiong－wu， Zhong Kang－hui， Ying Li－juan， Zheng Wen－bao， Li Feng－ji， Guo Na， Qin Zhi－peng， Yao Xiao－feng， Li Lei， Wang You， Tang Xiao－qian． 2010． Geolog- ical Features and Metallogenic Model of the Jiama Copper － Poly- metallic Deposit in Tibet［J］． Acta Geoscientica Sinica， 31 4 495 －506 in Chinese with English abstract Wang Quan－hai， Wang Bao－sheng， Li Jin－gao， Yao Peng， Li Zhi， Zhou Zu－yi， Chen Li－jun， Liu Hong－fei． 2002． Basic features and ore prospect uation of the Gangdise island arc， Tibet， and its copper polymetallic ore belt［J］． Geological Bulletin of China， 21 1 36－ 40 in Chinese with English abstract Xiao Bin， Zhao Peng－da， Hou Jing－ru． 2000． Progress in geostatistics ［J］． Advances in Earth Science， 15 3 293－296 in Chinese with English abstract Yao Peng， Du Guang－shu．1999． The geochemistry and origin of the host rocks in the Jiama polymetallic ore deposit， Xizang［J］． Tethyan Ge- ology， 23 47－56 in Chinese with English abstract Yao Peng， Zheng Ming－hua， Peng Yong－ming， Li Jin－gao， Su Deng－kui， Fan Wen－yu．2002． Sources of ore－ing materials and the genesis of the Jiama copper and polymetallic deposit in Gandise island－arc belt， Xizang［J］． Geological Review， 48 5 469－478 in Chinese with English abstract Yao Peng， Li Jin－gao， Gu Xue－xiang， Zheng Ming－hua， Chen Jian－kun． 2006． A discussion on the genesis of the stratabound skarn in the Jia- ma copper and polymetallic deposit of Tibet on the basis of REE and silicon isotope geochemistry［J］． Acta Petrologica et Mineralogica， 25 4 306－312 in Chinese with English abstract Ying Li－juan， Tang Ju－xing， Wang Deng－hong， Chang Zhe－sheng， Qu Wen－jun， Zheng Wen－bao． 2009． Re－Os Isotopic dating of molyb- denite in skarn from the Jiama copper polymetallic deposit of Tibet and Its metallogenic significance［J］． Rock and Mineral Analysis， 28 3 265－268 in Chinese with English abstract Ying Li－juan， Tang Ju－xing， Wang Deng－hong， Chang Zhe－sheng， Qu Wen－jun， Zheng Wen－bao， Wang Huan．2010． Re－Os dating of mo- lybdenite occurring in different rocks from the Jiama copper deposit in Tibet and its metallogenic significance［J］． Acta Geologica Sinica， 84 8 1165－1174 in Chinese with English abstract Yu Hai－jun， Li Wen－chang， Zeng Pu－sheng， Yin Guang－hou． 2009． The application of geostatistics to ore reserve calculation of the Yangla copper deposit［J］． Acta Geoscientica Sinica， 30 5 684－690 in Chinese with English abstract Zhao Peng－da． 1990． Statistical analysis of geological exploration ［M］． Beijing China University of Geosciences Press． 32－43 in Chinese with English abstract Zhao Peng－da．2006． Theory and of min