基于先验信息约束的三维地质建模:以庐枞矿集区为例

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庐枞矿集区是长江中下游成矿带中主要矿集区之一,一直以来都是热点研究区域。了解该地区的地质构造,区内侵入岩体以及控矿地层的位置和展布规律,对基础地质问题的解决和深部找矿靶区的预测都是十分必要的。本研究采用综合地球物理方法建立了庐枞矿集区面积约6574km2,深度范围从地表至地下5km的三维地质模型,给出了深部地质体的几何形态、深度范围和物性分布特征。在三维可视化平台上对该模型进行了地质解释,全面分析了基底、岩体、矿体、地层之间的空间分布及对应关系。在证实许多原有认知的同时,也得到了新的认识,如不同的褶皱和侵入特征,深部岩体地质形态,研究区地层展布规律等,这些对于深入认识深部成矿、控矿规律以及寻找深部隐伏矿体意义重大。结合地质模型和成矿理论预测了一些深部找矿靶区。同时,研究结果表明在复杂地区使用地质条件约束下的地球物理数据反演方法建立三维模型来进行深部成矿预测是深部找矿技术发展的重要方向。 Luzong mining area is one of the main ore areas in the metallogenic belt in the middle and lower reaches of the Yangtze River, and has always been a hot research area. Understanding the geological structure of the area, the intrusive rock mass in the area, and the location and distribution of the ore-bearing strata are very necessary for the solution of the basic geological problems and the prediction of the deep ore prospecting target areas. In this study, a comprehensive geophysical method was used to establish a three-dimensional geological model of the Luzong mining area with an area of ​​6574 km 2 and a depth of 5 km below the ground surface. Geometrical forms, depth ranges and distribution of physical properties of deep geological bodies were given. The model was geologically interpreted on a three-dimensional visualization platform to comprehensively analyze the spatial distribution and correspondence between the basement, the rock mass, the ore body and the strata. While confirming many original understandings, new understandings have also been obtained, such as different fold and intrusive features, geologic patterns of deep rock mass, and regularity of stratigraphic distribution in the study area, which are of great significance for understanding the deep mineralization and ore-controlling laws As well as finding deep hidden ore bodies. Combined with geological model and metallogenic theory, some deep ore prospecting targets are predicted. At the same time, the results show that it is an important direction for the development of deep ore-prospecting technology to establish three-dimensional model by using geophysical data inversion methods under geological conditions in complex areas.
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