BP神经网络矿产资源评价程序模块_省略_研究_以东天山铜镍硫化物矿床为例_李楠

第２９卷，第６期２０１２年１２月１５日

国土资源科技管理

Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｍａｎａｇ

ｅｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｌａｎｄ　ａｎｄ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ

Ｖｏｌ．２９，Ｎｏ．６

Ｄｅｃ．１５，

２０１２ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ

．ｉｓｓｎ．１００９－４２１０．２０１２．０６．００５收稿日期：２０１２－０９－１２；改回日期：２０１２－０９－２８

基金项目：国家科技支撑计划项目（２００６ＢＡＢ０１Ａ０１，１２１２０１１０８５５３６）；中央国家机关基本业务费基金作者简介：李　楠（１９８０—）

，男，满族，副研究员，从事地图制图与地理信息工程及区域矿产资源评价研究。ＢＰ神经网络矿产资源评价

程序模块设计及其应用研究

———以东天山铜镍硫化物矿床为例

李　楠１，肖克炎１，郭　科２，白　林２，

３

，娄德波１（１．中国地质科学院矿产资源研究所，北京　１０００３７；２．成都理工大学数学地质四川省重点实验室，四川成都　６１００５９；３．成都理工大学地球物理学院，四川成都　６１００５９

）摘　要：在深入研究ＢＰ神经网络算法的基础上，开发ＢＰ神经网络矿产资源评价功能模块并以东天山地区铜镍硫化物矿床为例开展成矿远景区预测工作。使用ＭＲＡＳ软件中的特征分析功能基于相同样本数据开展预测评价，并对两种模型产生的结果进行对比分析和交叉验证。证明ＢＰ神经网络程序的正确性，同时总结ＢＰ神经网络矿产资源评价应用的关键技术要点。

关键词：ＢＰ神经网络；

特征分析法；矿产资源评价；铜镍硫化物矿床；东天山中图分类号：Ｐ６１２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００９－４２１０（２０１２）０６－０２１－０６

人工神经网络（

ＡＮＮ）已在模式识别、数据处理、

自动控制等领域得到了广泛应用［１—７］

。它在数学地质中的应用起步较晚，２０世纪８０年代末，国际地学分析中开始融入ＡＮＮ技术，

但发展相当快，开发出了一些应用性人工神经网络系统。１９９２年美国地质调查局研究人员运用人工神经网络ＢＰ模型，输入斑岩铜矿矿点的金属量、矿石量、品位向量，对矿床类型进行了分类研究，取得了一定的成果，并且认为加入地质方面分量，会取得更显著的类型判别效果。国内的研究则相对滞后，大规模应用却只有近十年的时间。研究者总结了应用ＢＰ神经网络

进行资源评价的一般流程［８］

、给出了应用ＢＰ神经

网络进行矿产资源评价的算法流程［９］

及将ＢＰ神经

网络实际应用于陕西省旬北地区铅锌矿远景区预

测［１０］

。但是上述研究都仅限于对ＢＰ神经网络的应

用，

并没有分析由此得到的预测结果的正确性，同时，也没有与其他方法进行对比分析和交叉验证。本文在应用ＢＰ神经网络开展东天山地区铜镍硫化物矿床成矿远景区预测研究的基础上，由样本和误差函数入手，对预测结果的合理性进行分析。同时，使用特征分析方法，对相同样本数据进行空间评价，并对两种方法产生的结果进行对比分析，以验证本文实现的ＢＰ神经网络程序。讨论ＢＰ神经网络过学习现象对于预测结果的影响。

·

１２·

图１　ＢＰ神经网络矿产资源评价程序流程

１　程序设计与开发

ＢＰ神经网络程序总体思路是：

首先以用户提交的数据库为基础；其次，将符合条件的数据库中的数据作为样本数据对神经网络开展训练；

最后，将数据库中其他数据代入神经网络进行仿真计算，得到对于数据库中数据的分类。具体包括如下步骤：

（１

）提取模型区属性库中预测要素的值作为输入样本矩阵Ｐ，选择矿化等级等属性作为期望输出矩阵Ｔ，进行网络训练，并计算出网络权值矩阵Ｗ和误差矩阵ｂ。

（２

）提取预测区属性库中预测要素的值作为仿真数据矩阵Ｍ，

利用矩阵Ｗ和ｂ进行仿真计算，得到每一个预测区的矿化等级。

（３

）根据矿化等级对预测远景区进行分级，完成矿产资源评价靶区优选。

ＢＰ神经网络矿产资源评价程序流程如图１所示。

２　东天山地质背景

天山山脉西起中亚诸国，东达中蒙边界，沿东

西走向绵延约３　０００ｋｍ。在中国境内，它位于塔里木地块北缘，准噶尔地块南缘。本次工作区范围为东经９１～９６°，北纬４０°２０′～４

２°２０′（图２）

。图２　东天山区域构造简图

１．构造单元边界；２．俯冲带；３．走滑断层；４．实测及推测性质不明断层；５．构造单元编号；６．枕状玄武岩；７．岛弧型火山岩；８．库鲁克塔格地块；９．晚古生代地质体；１０．变质深成杂岩体；１１．线性的地质体；Ⅰ．吐哈地块；Ⅱ．秋格明塔什－雅满苏碰撞带；Ⅲ．阿齐山地块；Ⅳ．喀拉塔格地块；Ⅴ．星星峡地块；Ⅵ．红柳河－玉石山碰撞带；Ⅶ．马鬃山地块；Ⅷ．

柳园碰撞带。·

２２·国土资源科技管理

第２９卷

东天山地区地处几大构造单元的交汇部位，在长期的地质演化过程中，经历了多次裂解、闭合、碰撞，形成了复杂的地质背景。区内地层发育齐全，从太古宇到第四系都有出露；断裂构造发育，以近ＥＷ向和ＮＥ向为主，ＮＷ向次之，其中－些大型断裂被普遍作为不同构造单元之间的分界线，如康古尔塔格—黄山强烈构造变形带、

阿其克库都克断裂等；岩浆岩以燕山期为主，岩性从超基性岩到酸性岩均有发育。

东天山区内已发现铁、锰、铜、铅、锌、镍、金、银等５０余种矿产，以铁和有色金属矿的意义较大。在２０世纪７０年代，该区曾是中国铁矿找矿的重点地区；８０年代，在该区发现了黄山等铜镍矿床和小热泉子铜锌矿床，９０年代又发现了土屋、延东等斑岩型铜矿床，形成新崛起的铜钼和铜镍矿床勘查区。

３　ＢＰ神经网络模型应用

以东天山地区１∶２０万铜镍硫化物矿床多元信息预测要素属性库为基础，将已知矿床区域所包含的原始数据和筛选属性分别作为样本，

训练神经网络。最后，使用网络对未知区域进行仿真计算，得到两组数据，将预测区域划分为Ａ、Ｂ、Ｃ　３类远景区。３．１　预测要素选择

使用ＢＰ神经网络进行靶区优选，采用东天山１∶２０万数据主要包括侵入岩构造、

岩浆建造、航磁资料、重力资料、化探异常、遥感资料和矿化线索等资料，并在此基础上得到原始变量属性库。３．２　变量筛选

使用匹配系数法对原始变量进行筛选，最终获取与研究问题有密切关系的变量。

另外，本研究的模型单元包括１４个矿（床）点。将这些矿（床）点对应的模型单元按照矿床规模分为大、

中、小３类。在此基础上，使用匹配系数法，完成重要变量的筛选，并建立筛选属性库。３．３　靶区优选

应用本次研究所开发的神经网络模块，分别使用原始变量属性库和二值化的筛选属性库对靶区进行分类。主要步骤如下：

（１

）将已知矿床区域所包含的原始属性或筛选属性作为样本，训练神经网络。

（２）使用训练完成的网络对未知区域进行仿真计算。

（３

）将未知区域的仿真结果，按照一定规则分为Ａ、Ｂ、Ｃ　

３类远景区（图３）。远景区分为：①Ａ类，大型、超大型矿床模型区对应的属性值，具体为黄山铜矿，黄山东铜矿，香山铜镍矿；②Ｂ类，中型矿床对应的属性值，具体为白石泉铜矿等；③Ｃ类，小型或矿化点对应的属性值，具体为哈密市黄山铜矿点及香山铜矿点

。

图３　ＢＰ模型对原始数据和筛选数据分类结果对比

·

３２·第６期 李　楠，等：ＢＰ神经网络矿产资源评价程序模块设计及其应用研究

４　靶区优选结果分析

４．１　模型正确性验证

在分析靶区优选结果之前，将用于分类的模型区属性数据放入已经训练完成的ＢＰ神经网络进行仿真计算，以此验证ＢＰ神经网络的正确性。由图３可以看出，无论是原始数据的分类结果还是筛选数据分类结果，

都与输入样本时数据所在分类一致，即黄山东、黄山和白石泉属于第一类，香山铜镍矿属于第二类，哈密市黄山铜矿点及香山铜矿点属于第三类，由此证明本研究所开发的ＢＰ神经网络程序模块是正确、有效的。４．２　分类结果对比

在使用ＢＰ神经网络模型针对上述两组样本数据进行学习的过程中，两组数据都达到了最小误差限。但是分类结果却存在很大差别。

由图３可以看出，针对两个属性库的分类主要存在几点不同：

（１）使用ＢＰ网络分类对原始数据进行分类得到的Ａ类远景区数量偏多，Ｂ类远景区数量几乎没有，Ｃ类远景区大量出现。

（２）使用ＢＰ网络分类对筛选数据进行分类，得到的Ａ、Ｂ、Ｃ类远景区个数相对比较平均，分布也较为均匀。

通过分析两个属性库中的数据，可知造成分类不同的主要原因有几个方面：

（１

）原始数据属性库比筛选属性库多了３个与研究区无关的预测要素。

（２）原始数据通过ＢＰ网络进行分类，其所包含的连续型数据，例如：化探数据最大值、遥感解译线密度等属性，必须使用归一化算法将它们转换为［０，１

］区间的数据后进行分类；而筛选数据在筛选过程中进行二值化处理，将本次应用的化探数据最大值、遥感解译线密度等属性转换为０或１。因此，归一化和二值化算法就成为了产生差别的关键。

在作者开发的程序中，归一化算法满足公式

（１

），二值化过程则可以由用户参与，用户可以根据统计直方图，按照提取异常值下限的方法设定二值化区间。

ｙｉ＝

ｘｉ－ｘｍｉｎ

ｘｍａｘ－ｘｍｉｎ

（１

）式中：ｘｍｉｎ为样本的最小值；ｘｍａｘ为样本的最大值；

ｘｉ为任意样本值；ｙｉ为ｘｉ对应的归一化的值。

（３

）在两组样本学习均达到最小误差的前提下，分类结果产生很大不同应该是某一组样本出现过学习现象。在ＢＰ神经网络学习过程中，影响此过程的因素包括神经网络模型的复杂度、样本质量、样本

数量、

初始权值、误差函数准则和学习步长等［１１］

。因此，在应用ＢＰ模型进行资源量预测过程中，应注意对因素之间关系的定量描述。

综上所述，变量筛选过程相比ＢＰ归一化过程更加符合地质规律，因此，筛选数据分类得出的结果应更加合理。同时，尽管原始数据存在缺陷，但其ＢＰ网络分类结果的总体趋势与筛选数据分类结果和特征分析分类结果的趋势大体相同，也说明了ＢＰ神经网络具有较好的容错性。４．３　不同评价方法对比

特征分析是目前使用非常广泛的一种资源评价

方法［１２］

。ＭＲＡＳ软件的特征分析功能在“

全国优势矿产潜力评价”项目中得到广泛应用，并取得了良好的效果。

为了对ＢＰ神经网络分类结果进行验证，使用特征分析法针对相同数据进行资源评价，并对两种结果进行比较分析，验证ＢＰ神经网络程序是否正确。

两种资源评价方法结果如图４。使用ＭＲＡＳ特征分析功能，由专家给出Ａ、Ｂ、Ｃ类远景区分别对应的成矿概率为ｐ∈［０，０．４５］，ｐ∈［０．４５，０．７５］，ｐ∈［

０．７５，１］。对比两个分类结果（图４），可以发现主要有几个特点：①两幅图各类远景区总体分布趋势基本相同，得到的结果可以相互验证；②通过ＢＰ神经网络得到的分类结果中Ｂ类远景区偏多。

·

４２·国土资源科技管理

第２９卷

图４　特征分析与ＢＰ网络模型分类结果对比

表１为属性库中的一组示例数据，在此数据的基础上，

分析两种方法分类产生不同的原因。根据表１分析可知，产生分类差别的主要原因是Ａ、Ｂ、Ｃ类分类阈值不同。

表１　属性库中的示例数据

预测区编号分类结果基性、超基性杂岩体Ｃｕ异常Ｎｉ异常航磁重力地质Ｃｄ　Ｃｏ　Ｃｒ　Ｃｕ　Ｎｉ７（样本区）Ａ类１　１　１　１　１　０　０　０　１　１　１１１

（样本区）Ａ类

１　１　１　１　１　０　１　１　１　１　１１０１（样本区）Ｂ类１　１　０　０　１　１　０　０　１　１　１２５４（样本区）Ｃ类１　０　１　０　０　１　０　１　０　０　１２３９Ａ类０　１　１　１　１　０　１　０　１　０　１４０Ｂ类１　１　１　１　１　０　０　０　０　１　１６０Ｂ类０　１　１　０　１　０　０　０　０　１　０２８６

Ｃ类

１　

１　

１　

０　

０　

０　

０　

０　

０　

１　

１

（

１）２３９号远景区在ＢＰ中被分入Ａ类，而在特征分析中被分入Ｂ类。

（２）４０号远景区在ＢＰ中被分入Ｂ类，而在特征分析中被分入Ａ类。

（３）６０号远景区在ＢＰ中被分入Ｂ类，而在特征分析中被分入Ｃ类。

（４）２８６号远景区在ＢＰ中被分入Ｃ类，而在特征分析中被分入Ｂ类。

综上所述，本文开发的ＢＰ网络程序对于Ａ、Ｂ、Ｃ类远景区的分类结果与由ＭＲＡＳ的特征分析功能得到的结果基本一致，由此证明，本ＢＰ神经网络程序功能是正确的。

５　结论

（１）ＢＰ神经网络具有较好的容错性，

当存在与研究区无关的变量时，

分类结果的总体趋势仍可以与最终结果保持一致，而特征分析等方法必须使用筛选数据进行靶区优选。

（２）ＢＰ神经网络样本的选择至关重要，即模型区的选择。模型区数量越多，所包含的内容越符合地质规律，

分类结果便愈加可信、合理。（３）ＢＰ神经网络的过学习现象的定量化表达是成功应用ＢＰ神经网络进行远景区预测的重要内容。其表现形式是尽管误差函数已经到达了误差下限，

但是这并不代表预测结果就是完全正确的，还需要对其他因素如样本质量、样本数量、初始权值、误差函数准则等进行定量分析，只有这样得出的结果才是可信、

可靠的。（４）ＢＰ网络分类会根据未知区数据与模型区数据的近似程度对未知区进行归类，

而特征分析则按专家指定的成矿概率进行分类。可以说，两种方法

·

５２·第６期 李　楠，等：ＢＰ神经网络矿产资源评价程序模块设计及其应用研究

各有利弊。如果给定的模型区属性符合地质规律，则ＢＰ网络更加准确；在无法确定给定模型区属性是否合理的情况下，由专家进行调整的方法更为可行。

综上所述，由于ＢＰ神经网络所具有的良好非线性逼近能力、高度的容错性和对应用数据的低要求，

使其在矿产资源评价工作中具有很好的应用前景。通过应用研究发现，使用ＢＰ神经网络进行矿产资源评价的关键是需要地质专家对模型区深入了解，使软件获取的样本数据符合成矿规律、控矿条件和找矿前提标志，同时注意研究‘过学习’现象，只有这样ＢＰ神经网络分类结果才是正确、可信的。参考文献：

［１］

肖克炎，王勇毅，陈郑辉，等．中国矿产资源评价新技术与评价新模型［Ｍ］．北京：地质出版社，２００６．

［２］邵拥军，贺辉，张贻舟，等．基于ＢＰ神经网络的湘西金

矿成矿预测［Ｊ］．中南大学学报：自然科学版，２００７，３８（６）：１　１９３－１　

１９８．［３］

白润才，郭嗣琮，宋子岭，等．矿床地质模型的神经网络方法［Ｊ］．煤炭学报，２０００，（３）：１５８－１５９．

［４］刘业娇，田志超，刘进才．ＢＰ神经网络在矿井本质安全

程度评价中的应用［Ｊ］．中国安全生产科学技术，２００９，（５）：１０２－１０５．

［５］陈虎为，吕进国．基于ＢＰ神经网络构建矿床地质模型

的估值方法［Ｊ］．辽宁工程技术大学学报：自然科学版，２００９，（４）：５３７－５４０．

［６］陈坤，赵小荣，王昌全，等．基于ＢＰ神经网络的土壤适

宜性评价—

——以溪洛渡水电站嘎勒移民安置区为例［Ｊ］．西南农业学报，２００９，（５）：１　４１０－１　

４１５．［７］吴起，刘彦伟．基于ＢＰ神经网络的安全生产事故统计情

况预测分析［Ｊ］．中国安全科学学报，２００９，（９）：４７－５２．［８］刘俊，曹静平，张晓黎，等．ＢＰ神经网络在矿产资源评价

中的应用［Ｊ］．安徽地质，２００７，（１７）：１１４－１１７．［９］林吉海，谢文兵．基于ＢＰ网络算法的矿产资源评价方

法［Ｊ］．重庆工商大学学报：自然科学版，２００４，（２１）：４５０－４５２．

［１０］李随民，姚书振，周宗桂，等．基于ＭＡＴＬＡＢ的ＢＰ网络在

矿产资源预测中的应用［Ｊ］．金属矿山，２００７，（８）：５５－５８．［１１］杨赛．ＢＰ神经网络学习问题的分析研究［Ｄ］．

赣州：江西理工大学，２０１０．

［１２］王世程，范继璋，杨永华．矿产资源评价［Ｍ］．

吉林：吉林科学技术出版社，１９８７．

Ａｐｐ

ｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＢＰ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　ｉｎ　Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｍｉｎｅｒａｌ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ：Ｗｉｔｈ　Ｃｕ－Ｎｉ　Ｓｕｌｆｉｄｅ　Ｄｅｐｏｓｉｔ　ｉｎ　Ｅａｓｔ　Ｔｉａｎｓｈａｎ　Ａｒｅａ　ａｓ　ａｎ　Ｅｘａｍｐ

ｌｅＬＩ　Ｎａｎ１，ＸＩＡＯ　Ｋｅ－ｙ

ａｎ１，ＧＵＯ　Ｋｅ２，ＢＡＩ　Ｌｉｎ２，３，ＬＯＵ　Ｄｅ－ｂｏ１

（１．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｍｉｎｅｒａｌ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ＣＡＧＳ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　

１０００３７，Ｃｈｉｎａ；２．Ｇｅｏｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ　ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙ　ｏｆ　Ｓｉｃｈｕａｎ　Ｐｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｅｎｇｄｕ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　

ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ　６１００５９，Ｃｈｉｎａ；３．Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃｓ，Ｃｈｅｎｇｄｕ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　

ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ　６１００５９，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓ　ａ　ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｗｉｔｈ　ｈｉｇｈ　ｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒ　ｍａｐｐｉｎｇ　ａｂｉｌｉｔｙ，ＢＰ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｈａｓ　ｅｘｃｅｌｌｅｎｔ　ａｂｉｌｉｔｉｅｓ　ｏｆ　ｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｈｉｇ

ｈ　ｆａｕｌｔ　ｔｏｌｅｒａｎｃｅ　ｗｈｉｃｈ　ｍａｋｅ　ＢＰ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｕｓｅｆｕｌ　ｉｎ　ｍｉｎｅｒａｌ　ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｆｉｅｌｄ．Ｉｎ　ｔｈｅ　ｌａｓｔｆｅｗ　ｙｅａｒｓ，ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓ　ｈａｖｅ　ａｐｐｌｉｅｄ　ＢＰ　ｎｅｕｒａｌ　ｍｏｄｅｌ　ｉｎ　ｔｈｅ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｏｆ　ｔａｒｇｅｔｓ　ａｎｄ　ａｃｑｕｉｒｅｄ　ｓｏｍｅ　ａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｓｅ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　ｄｉｄ　ｎｏｔ　ａｎａｌｙｚｅ　ｔｈｅａｔｒｉｃａｌ　ｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙ　ｏｆ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｍｏｄｅｌ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｅｆｆｅｃｔ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ．Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｆｉｒｓｔａｐｐｌｉｅｓ　ｔｈｅ　ｄａｔａ　ｏｆ　ｇｅｏｌｏｇｙ，ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ　ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｎｇ，ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ　ａｎｄ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　

ｉｎ　１ｔｏ　２０００００ｓｃａｌｅｓ　ｔｏ　ａｓｓｅｓｓ　ｔｈｅ　ｔａｒｇｅｔｓ　ｏｆＣｕ－Ｎｉ　ｓｕｌｆｉｄｅ　ｄｅｐｏｓｉｔ　ｉｎ　ｔｈｅ　Ｅａｓｔ　Ｔｉａｎｓｈａｎ　ａｒｅａ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ　ａｎａｌｙｚｅｓ　ｔｈｅ　ｔｗｏ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｏｒｔｅｄ　ｏｕｔ　ｂｙ　ＢＰ　ｎｅｕｒａｌ　ｍｏｄｅｌｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｔｗｏ　ｇｒｏｕｐｓ　ｏｆ　ｓａｍｐｌｅｓ．Ｔｈｉｒｄｌｙ，ｉｔ　ｃｌａｓｓｉｆｉｅｓ　ｔｈｅ　ｓａｍｅ　ｄａｔａ　ｕｓｉｎｇ　ｔｈｅ　ｐｒｏｇｒａｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ　ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔ　ｃｏｍｐａｒｅｓ　ａｎｄ　ａｎａｌｙｚｅｓ　ｔｈｅ　ｔｗｏ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ａｎｄ　ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓ　ｔｈｅ　ｋｅｙ　ｓｔｅｐｓ　ｏｆ　ｍｉｎｅｒａｌ　ｒｅｓｏｕｒｃｅｓａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＢＰ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ａｎｄ　ｖｅｒｉｆｉｅｓ　ｔｈｅ　ｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ　ｒｅｓｕｌｔ　ｏｆ　ＢＰ　ｎｅｕｒａｌ　

ｎｅｔｗｏｒｋ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ＢＰ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ；ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ　ａｎａｌｙｓｉｓ；ｍｉｎｅｒａｌ　ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ；ｄｅｐｏｓｉｔ　ｏｆ　Ｃｕ－Ｎｉ　ｓｕｌｆｉｄｅ；ｅａｓｔＴｉａｎｓｈａｎ

·

６２·国土资源科技管理

第２９卷

金川铜镍矿床简述

金川铜镍矿床简述 摘要 金川岩浆矿床与世界上其它几个大型硫化铜镍矿相比,具有矿化比例极高,岩体的岩相分带和矿体产状与原地熔离机制不协调等地质和成因特点。论文通过对金川铜镍矿地质构造及矿化特征、成矿模式系统分析,指出金川铜镍硫化物矿床形成和定位的主要控制因素表现为:同源岩浆控制和后期构造控制。 一、简述 金川铜镍矿床由当时甘肃省地质局祁连山地质队(后改称第六地质队)一分 队1958年发现于一名叫“白家嘴子”的地方。矿床发现后，甘肃省委主管工业 书记何承华到现场，建议改名“金川”，寓意铜、镍金属之多。从此，“金川” 一名开始延用至今。 该矿床又称金川铜镍矿，是个特大型的铜镍矿床，位于金昌市境内，该矿发 现于1958年，1959年开始普查勘探，1966年提交了Ⅲ矿区的最终勘探报告，1972 年完成了Ⅱ矿区的最终勘探报告，1973年结束了Ⅳ矿区的初步勘探。累计探明 铜储量350.44万t，镍储量553.65万t，矿床镍品位0.47%～1.64%，铜品位 0.24%～1.66%。该矿床也是我国铂族金属和钴金属的重要来源。 金川铜镍矿是世界著名的多金属共生的大型硫化铜镍矿床之一。镍和铂族金 属居全国第一位，铜、钴储量居全国第二位，矿床中伴生的多金属品类之多，在 国内外迄今尚属罕见。金川铜镍矿的发现与开发，从根本上结束了我国缺镍少铂 的历史. 矿床位于中朝准地台阿拉善隆起区西南边缘的龙首山隆起，北为地台内 部区，南为祁连山褶皱系。龙首山隆起夹于北缘和南缘两断裂带之间，北缘断裂 带是隆起和潮水坳陷的分界，南缘断裂带是隆起和河西走廊过渡带的分界。 二、金川铜镍矿成矿背景 金川超大型岩浆Cu2Ni2PGE矿床形成于中元古代早期北祁连古大陆裂谷拉 张初期穹状隆起阶段,大地构造上位于华北古陆阿拉善陆块西南缘龙首山隆起中 [3]。龙首山隆起南以南缘断裂与祁连褶皱带分开,北以龙首山北缘断裂与潮水凹 陷相邻,沿龙首山隆起带南缘断裂分布有大小20余个镁铁超镁铁岩体(群)和若 干个中酸性岩体,组成北西西向转向近东向龙首山构造岩浆带,东西延伸200km 左右,金川矿床正处于其构造转折处[1- 3](图1)。金川超镁铁岩侵位于龙首山 隆起结晶基底古元古代龙首山群中,成岩成矿时代为1508±31Ma[2],龙首山群 下部是以基性火山岩为特点的白家嘴子组,其上为以沉积碎屑岩、碳酸盐岩为主 的塔马子沟组。盖层为长城—蓟县系和震旦系富镁碳酸盐岩建造和碳酸盐岩碎屑 流沉积建造[1- 3, 5]。区域地层褶皱发育,龙首山北西西向隆起构造两侧边缘地

岩浆Cu-Ni-PGE硫化物矿床

岩浆Cu-Ni-PGE硫化物矿床 岩浆Cu-Ni-PGE硫化物矿床是指与镁铁质—超镁铁质岩浆成矿作用有关的以硫化物为主的矿床（汤中立，1992；范育新等，1999）。也有学者主张将与镁铁—超镁铁岩共生的矿床再细分为两种基本类型：在正常结晶过程中堆积成因的矿床（Bushveld）和从硅酸盐岩浆中融离出来的硫化物或氧化物不混熔体形成的矿床(金川)（李文渊，2007）。这里叙述的Cu-Ni-PGE硫化物矿床指后者，是岩浆融离矿床中的一种，与岩浆分结矿床相区别。 该类型矿床具有十分重要的经济意义，它是金属镍的主要来源之一。目前金属镍主要有两种工业矿床类型，一种是岩浆硫化物型，另一种是风化的红土型。其中岩浆硫化物型矿床中镍金属资源占总资源量的40%（魏铁军等，2005），而又由于风化型红土镍矿开发利用较困难，因此目前岩浆硫化物型镍矿是镍金属资源的主要来源（申文环，2010）。据不完全统计，世界上有50%以上的镍和铂以及5.5%的铜来自该类型矿床（王瑞延等，2003）。在我国，则有超过98%的铂族元素、86%的镍和7.5%的铜依赖该类矿床（梁有彬等，1998；Zhou et al，2002）。 1.形成的大地构造背景 世界岩浆硫化物矿床的地质分布具有显著的特点，其主要形成于大陆地壳环境，除澳大利亚Rona、Acoje和中国扬子地块西北缘的煎茶岭外（汤中立等，2006），未见有洋壳环境重要矿床的报道。1981年，Ross和Travis提出该类型矿床主要产于前寒武纪绿岩带、前寒武纪活动带、稳定地台和显生宙造山带4种成矿构造环境的认识，但实际上前三种都是我们一般概念中的稳定陆块的范畴，只是进一步细化了而已，因此概括起来就是陆块和造山带两种大的构造环境（李文渊，2007）。 2.矿床时空分布特征及规模 该类型矿床在全球范围内的分布具有明显的不均匀性，主要限于少数几个国家和地区，如澳大利亚、加拿大、北欧、中国、南非、美国、俄罗斯和其他几个有限的国家，而西亚和南美没有具工业意义的矿床产出。总体上来说，世界上岩浆硫化物矿床主要产于前寒武纪稳定的地块中（Naldrett，2004），形成时代主要集中于太古宙，其次为元古宙，再次为显生宙。 该类型矿床多以大型超大型矿产出，例如南非的Bushveld（镍2300×104t，铜1400×104t），加拿大的Sudbury（镍1250×104t，铜1040×104t），美国的Duluth

岩浆型铜镍硫化物矿床

岩浆型铜镍硫化物矿床 摘要：岩浆型铜镍硫化物矿床是典型的岩浆熔离矿床，是赋存镍、铜和铂族元素的主要矿床类型。本文主要从铜镍硫化物矿床的分类及成矿地质背景方面对该类型矿床的研究现状进行了阐述，同时也对铜镍硫化物矿床国内外勘探成果及研究新进展，成矿机理，成矿作用等进行了简单的分析，并根据典型矿床研究建立矿床地质概念模型。关键词：岩浆型铜镍硫化物矿床地质背景成矿规律地质概念模型 岩浆型铜镍硫化物矿床作为典型的岩浆熔离矿床，是赋存铜、镍及铂族元素的重要矿床类型，无论从工业意义上的矿产开发，还是从矿床理论上的成矿研究和找矿预测方面，它都一直受到国内外矿业界及学术界的普遍关注。加强对该类型矿床成矿特征、成矿规律的研究, 为成矿预测和找矿勘探工作提供理论基础, 并有效地指导地质找矿, 具有重要的理论及经济意义。 1、岩浆型铜镍硫化物矿床的研究现状 20 世纪90 年代以来，随着地球科学及相关学科的深入发展，人们对该类矿床的研究己经开始走向了多学科的联合探索，并在逐步走向宏观扩大、微观细化的深入研究。以下几个方面反映了其研究现状和进展。 1）岩浆型铜镍硫化物矿床的分类 岩浆铜镍硫化物矿床的分类很多，但现今影响较广的分类，其分

类依据多为“构造岩石组合”，代表性的分类有AnthonyJ.Naldrett 的分类方法。汤中立对我国的岩浆硫化物矿床划分4 类，简单介绍如下： （1）古大陆内的小侵入体矿床 这类矿床一般发育在古大陆边缘，形成于古大陆裂解时期，我国的这类矿床主要形成于元古代。与小侵入体有关的成矿作用，即为小侵入体成矿，这是侵入岩体的主要成矿方式，如金川、赤柏松、铜硐子、小南山等。 （2）与大陆溢流玄武岩有关的侵入体矿床 与大陆溢流玄武岩有关的侵入体矿床是指地史时期与大规模大陆溢流玄武岩喷出相关的岩浆侵入成岩成矿，这种方式的特点之一就是它们通常侵入到溢流玄武岩内或溢流玄武岩附近的围岩中，如白马寨、大坡岭等。 （3）造山带内小侵入体矿床 这类矿床发育在造山带内，一般形成于碰撞造山后的驰张时期，我国的这类矿床主要形成于华力西期。其成矿机制和古大陆内小岩体矿床基本相似。如喀拉通克矿床。 （4）蛇绿岩型矿床 蛇绿岩岩石组合由下而上一般包括超镁铁杂岩、辉长质堆积杂岩、镁铁质席状岩墙杂岩和镁铁质火山杂岩（含枕状构造）4 部分，不同部位的成矿作用不尽相同，通常成矿是在洋壳的生成和迁移阶段，由于构造侵位而以残片被保留于造山带中。该类矿床包含元古代

甘肃金川铜镍矿床

甘肃金川铜镍矿床成因 ----- 矿资0903 江科 金川铜镍矿床由当时甘肃省地质局祁连山地质队(后改称第六地质队)一分队1958年发现于一名叫“白家嘴子”的地方。矿床发现后，甘肃省委主管工业书记何承华到现场，建议改名“金川”，寓意铜、镍金属之多。从此，“金川”一名开始延用至今。 该矿床又称金川铜镍矿，是个特大型的铜镍矿床，位于金昌市境内，该矿发现于1958年，1959年开始普查勘探，1966年提交了Ⅲ矿区的最终勘探报告，1972年完成了Ⅱ矿区的最终勘探报告，1973年结束了Ⅳ矿区的初步勘探。累计探明铜储量350.44万t，镍储量553.65万t，矿床镍品位0.47%～1.64%，铜品位0.24%～1.66%。该矿床也是我国铂族金属和钴金属的重要来源。含矿岩体呈北西向展布，全长6km，厚数10米至300余米，倾斜延伸数百至千米以上，呈岩墙状产出。受北东东向扭性断层的影响，岩体被分割为四段，由西向东依序称为Ⅲ、Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ型矿区，其中以Ⅱ型矿区岩体最长，约3km余，次为Ⅰ、Ⅳ区岩体，各长1km余，Ⅲ区岩体最短，仅数百米。岩体形态受储岩断裂性质的控制，以扭性为主的地段，岩体向下延伸较大，呈板状(见下两图)，以张性为主地段延伸较小，呈楔形、漏斗形。前者分异程度差，后者分异好。白家嘴子含镍超基性岩体为复式侵入体，不同期次岩浆形成的岩石粒度有明显差异，并且各自形成一定的岩相。岩体岩石平均化学成分相当于二辉橄榄岩。该矿床的工业矿体按成因分为岩浆就地熔离、岩浆深部熔离-贯入。晚期贯入和接触交代四种类型。工业意义最大的是深部熔离-贯入矿体，规模巨大，厚数十至百余米，长数百至上千米；次之是熔离矿体，长数米至数百米，厚一至数十米。从就地熔离矿体到接触交代矿体，金属氧化物和硫化物中的镍矿物相对含量依次减少，而磁黄铁矿和铜矿物含量依次增多。 本矿1960年开始建设，1965年，一选矿、露天矿相继投产，1966年，一期万吨规模冶炼厂镍电解车间建成投产，“八五”期间扩建二期工程，形成了年产4万t镍、2万吨铜的生产能力。 金川铜镍矿是世界著名的多金属共生的大型硫化铜镍矿床之一。镍和铂族金属居全国第一位，铜、钴储量居全国第二位，矿床中伴生的多金属品类之多，

四川力马河铜镍硫化物矿床

四川力马河铜镍硫化物矿床 1.区域地质简介 力马河铜镍硫化物矿床位于四川省会理县。距攀枝花钒钛磁铁矿矿床东北方向约80km。在大地构造上位于扬子地台西缘，横跨康滇地轴和盐源-丽江台缘坳陷两个构造单元。区域内断裂构造复杂，岩浆活动频繁，岩浆岩分布广泛。 2.矿区地质概括 力马河铜镍硫化物矿床虽然矿床规模小，矿体集中（图1）。 2.1地层 矿区地层主要为下元古界会理群。含矿岩体围岩力马河组千枚岩夹石英岩和石英岩；凤营山组硅化灰岩、泥质灰岩，条带状灰岩、石灰岩。 以湖相红色岩层为主的中生界仅在山间盆地或断陷盆 地中零星分布, 它们不整合地覆于会理群之上。 2.2构造 矿区位于康滇地轴南北向基性、超基性岩带的南 端。岩带受安宁河深大断裂控制。区内地质构造极为 复杂，断裂构造非常发育，区域内由东向西有龙帚山、 安宁河、磨盘山、金河、攀枝花断裂几条深断裂带控 制。 2.3岩浆岩 矿区内沿南北向断裂带侵入有三个岩体，力马河 岩体为中间的一个，且与其南北两个小岩体不连续。 力马河岩体南北长约800m，宽约120m-140m，最宽可 达180m；平面形态呈豆荚状，剖面上呈椭圆形。岩体 一般向下延深约200m-500m，不整合地侵入于力马河 组和凤营山组中。F2断层将岩体截成两段，此段呈单 斜状，向西倾；南段似盆状。 力马河岩体可划分为三个岩相带，自下而上和自 西向东分别为橄榄岩相、辉长岩相、闪长岩相，后两 种岩相之间呈过渡关系。橄榄岩有穿插辉长岩现象。 已测知辉长岩地质年龄为573Ma，橄榄岩地质年龄为 320Ma。 当岩体与硅质灰岩接触时，在接触带上可形成数 厘米至数米厚的矽卡岩带，并有黄铜矿、黄铁矿、镍 黄铁矿矿化；在内接触带，岩石中长石及单斜辉石含量显著增加。 3.矿床地质特征 3.1矿体特征

金川铜镍硫化物矿床中特富矿分布特征及成因-最新文档资料

金川铜镍硫化物矿床中特富矿分布特征及成因 0 引言 金川硫化镍铜矿床是全球最大的3个硫化镍矿之一[1-9]，是中国最大的镍资源和生产基地。自1958年发现至今，经过50多年开采，浅部高品位的特富矿[10-17]和富矿已逐渐消耗。随着开采深度的增大和采矿成本的增加，寻找一定规模富矿的愿望越来越迫切，尤其是寻找深部熔离贯入型矿石的典型代表――块状特富矿更加紧迫[11]。金川特富矿是按最低工业指标（Ni品位（质量分数，下同）大于等于3.0%）来划分的，半自形粒状或脉状结构，致密块状或半块状构造[10，12]，矿石组分90%以上为含铜和镍的金属硫化物，脉石矿物组分非常少，其符号为S-A。此类矿石经单独回采后，直接进冶炼厂进行提炼，不需经选矿环节，可以节约大量选矿成本，经济价值高。前人对金川特富矿石进行了矿物测试、空间分布规律、矿体形态等研究，指出特富矿石中金属硫化物主要为镍黄铁矿、雌黄铁矿、黄铜矿、黄铁矿等，矿体主要呈大脉状或透镜状[18-21]；与其他矿石类型进行对比[22-26]，认为特富矿石来自于深部熔离贯入的最后一期矿浆[27-31]，其形成与构造（或前期岩浆通道）有密切关系[24，32-37]。但这些研究由于种种条件限制，并不全面。基于此，笔者就金川特富矿开展了系统性综合研究。首次通过Surpac 软件来直观了解金川矿床中特富矿石的空间分布，总结其分布特

征；通过岩矿测试来查明其结构、构造、金属矿物成分等；首次对各类型矿石中的长石、石英等矿物进行包裹体测试（特富矿石与其他类型矿石成矿温度、盐度及静压力）来了解不同矿石的地球化学特性；最后，从物质来源、成矿温度、成矿期次、与构造的关系等方面来探讨其成矿机理。通过上述研究结果来总结金川特富矿石的成因、分布规律和典型找矿标志，来更好服务矿山生产和地质找矿工作。 1 金川矿床地质概况 金川含矿超基性岩体产于华北地台阿拉善地块西南边缘龙首山隆起带的东南端北侧（图1）。岩体沿走向长约6 500 m，宽20～527 m，地表出露面积1.34 km2，总体走向NW50°，倾向SW，倾角50°～80°，延深数百至上千米。金川Ni-Cu硫化物矿床几乎全部产于岩体内，地表矿化仅在Ⅰ矿区有出露。 矿区出露地层主要为下元古界白家嘴子组蛇纹石化白云质大理岩、云母石英片岩、黑云母片麻岩、条带状混合岩等深变质岩，走向NW35°，倾向SW，倾角40°～70°。 矿区内断层和节理发育，岩矿破碎，主要断层有F1、F8、F17、F23、F16、F16-1等。其中，F17断层走向NE50°，倾向SE，倾角70°，具有张扭性质，该断层错断Ⅱ-②岩体和矿体，在其东、西两侧均赋存一定规模的块状特富矿体。 金川含矿超基性岩主要为纯橄榄岩、二辉橄榄岩、橄榄二辉岩和辉石岩。金川岩体为一复式侵入体，划分为4期侵入相：第

图拉尔根铜镍矿床的几点认识

图拉尔根铜镍矿床的成矿作用过程及对找矿工作的几点认识 图拉尔根矿床在研究和找矿方面仍存在以下主要问题：1、该矿床与国内其它铜镍矿床矿体特征不同，从垂向上看富矿体位于岩体上部，导致这种现象的原因是后期构造倒转引起的还是赋矿岩浆侵入时受同期构造导致的？目前两种观点都有，但证据都不足以支撑各自的观点，此次我们考虑从垂向及纵向上不同侵入期次矿物晶体（橄榄石、辉石）化学和系统的铂族元素分析角度入手，解决该问题。目前这些测试工作还在开展中。但是此次利用您提供的不同钻孔中Cu、Ni成矿元素的数据对该问题进行了初步分析。2、图拉尔根矿床肯定要开展深部找矿工作，但关键是往哪找？是我们目前面临的关键问题。在开展深部找矿工作之前，我们有必要对目前积累的资料进行系统的总结， 1、岩相、矿体及成矿元素分布规律 从目前已搜集到的东天山图拉尔根-黄山东铜镍矿带中典型矿床的地质资料（表1）来看，图拉尔根矿床相对于区域上其它典型矿床其超镁铁岩所占的比例最高，且赋矿岩性为角闪橄榄岩，基性程度也明显高于其它矿床，从这一特征我们可以推测①该矿床的剥蚀程度可能较高，岩体中基性程度较低的岩石已剥蚀殆尽；②岩浆中硫化物开始发生熔离的时间较早，这使岩浆体系中的Ni金属元素能较大程度的进入硫化物中，这与金川和夏日哈木超大型矿床具有相似的特征。 图拉尔根铜镍矿床主要赋存在Ⅰ岩体中，依据各岩相之间的接触关系及相关现象，认为该岩体可以划分为三个侵入期次，第一期侵位的为角闪辉长岩，第二期为角闪橄榄岩，其中可见角闪辉长岩透镜体；第三期为角闪辉橄岩，主要岩石类型为角闪橄榄辉石岩和角闪辉石橄榄岩，该期侵位与矿化关系最为密切，第二期侵位的角闪橄榄岩多沿第三期辉橄岩相边部呈薄的环带状产出。铜镍硫化物矿床是典型的岩浆矿床，其矿体与岩体密切相关，勘查过程通过追索岩体进而找到矿体是非常有效的手段，因此详细总结三个侵入期次岩石类型的空间分布规律有利于准确确定深部找矿方向。

岩浆型铜镍硫化物矿床的研究进展

岩浆型铜镍硫化物矿床的研究进展 摘要岩浆型铜镍硫化物矿床是典型的岩浆熔离矿床,是目前镍矿床的主要来源。本文主要从铜镍硫化物矿床的分类及成矿地质背景方面对该类型矿床的研究现状进行了阐述,同时也对铜镍硫化物矿床国内外勘探成果及研究新进展进行了简单的分析。 关键词岩浆型铜镍硫化物矿床;地质背景;玄武岩;地幔柱 镍是重要的有色金属矿产资源之一。镍矿床的形成虽然有多种成矿作用,但以岩浆型铜镍硫化物矿床和红土型镍矿床为主。红土型镍矿床由于其冶炼技术复杂,能耗大,一直未能充分开采利用,因此硫化物型镍矿床仍是目前镍金属的主要来源。岩浆型铜镍硫化物矿床作为典型的岩浆熔离矿床,是赋存铜、镍及铂族元素的重要矿床类型,无论从工业意义上的矿产开发,还是从矿床理论上的成矿研究和找矿预测方面,它都一直受到国内外矿业界及学术界的普遍关注。铜镍硫化物矿床引起了国际地质界和矿业界的广泛关注并成为了地球科学界的热点。 1 岩浆型铜镍硫化物矿床的研究现状 20世纪90年代以来,随着地球科学及相关学科的深入发展,人们对该类矿床的研究己经开始走向了多学科的联合探索,并在逐步走向宏观扩大、微观细化的深入研究。以下几个方面反映了其研究现状和进展。 1)岩浆型铜镍硫化物矿床的分类 岩浆铜镍硫化物矿床的分类很多,但现今影响较广的分类,其分类依据多为“构造岩石组合”,代表性的分类有AnthonyJ. Naldrett[1]的分类方法,具体描述如表1。 汤中立[2]对我国的岩浆硫化物矿床划分4类,简单介绍如下: (1)古大陆内的小侵入体矿床 这类矿床一般发育在古大陆边缘,形成于古大陆裂解时期,我国的这类矿床主要形成于元古代。与小侵入体有关的成矿作用,即为小侵入体成矿,这是侵入岩体的主要成矿方式,如金川、赤柏松、铜硐子、小南山等。 (2)与大陆溢流玄武岩有关的侵入体矿床 与大陆溢流玄武岩有关的侵入体矿床是指地史时期与大规模大陆溢流玄武岩喷出相关的岩浆侵入成岩成矿,这种方式的特点之一就是它们通常侵入到溢流

甘肃金川铜镍矿床实验报告

甘肃金川铜镍矿床地质报告 一、矿区自然统况 （一）矿区所处行政区划位置：甘肃省金昌市（龙首山北麓） （二）矿区交通简况：矿区与兰新铁路线相连，铁路、公路运输便利。（三）矿床地质研究史及研究： 上世纪五十年代末，汤中立院士根据群众探矿，带领普查分队找到了金川铜镍矿，随后对矿区进行了近10年的勘探，同时在外围开展了以岩浆型硫化铜镍矿床的大量普查工作，发现了东大山铁矿等矿产地。 上世纪七十年代开始进行1:20万区域地质矿产调查，完成区调图6幅。随后对矿区进行了近10年的勘探，同时在外围开展了以岩浆型硫化铜镍矿床的大量普查工作，发现了东大山铁矿等矿产地。随后对地层、基性一超基性岩进行了专题研究，初步建立了区域地层格架。 上世纪八十到九十年代，区内开展了1:5万区域地质调查工作，完成1:5万区调图14幅;同时完成了l:5万原生晕测量6幅，以及1:20万分散流测量(基岩出露区已完成)。矿产地质工作相对较少，以铜镍矿总量预测、m级成矿区划、查证航磁异常为主，发现了一些矿产地，如窑泉铁锰铅锌矿床等。 本区自上世纪八十年代后期以来，以汤中立院士为首的科研人员对金川铜镍矿床的形成地质背景、成矿机制、成矿时代等进行了大量的研究工作，取得了丰硕的成果，使金川铜镍矿床的成矿理论在国际上有了一席之地。

2001年一2004年，中南大学先后承担了已知矿区深边部地质找矿研究工作，项目组经多年的努力，对金川铜镍矿田成矿地质条件、地质构造演化、矿床地质特征、含矿超基性岩体空间展布规律、矿床成因、成矿模式、控矿因素和成矿规律等方面进行了全面的研究，取得了多方面的新认识。 2002年英国力拓矿业公司与甘肃省秦祁矿业公司共同对龙首山中东段进行铜镍矿的找矿工作，利用的方法主要是围绕基性一超基性岩体开展中、大比例尺的电法、磁法、化探、地质填图，圈定了一批远景区。近期金川公司和澳大利亚西澳公司共同合作，开始对龙首山东段进行找矿工作。 2006年，中南大学再次承担对金川矿床构造体系研究项目，在控岩控矿构造、成矿后构造、构造序次划分、构造应力场分析等方面，有了新的突破。 研究意义与经济价值 金川铜镍矿床是世界著名的多金属共生大型硫化铜镍矿床之一，发现于1958年，集中分布在龙首山下长6.5公里、宽500米的范围内，已探明的矿石储量为5.2亿吨，镍金属储量550万吨，列世界同类矿床第三位，铜金属储量343万吨，居中国第二位，近年来的地质勘探成果表明金川铜镍矿床的深边部及外围具有良好的找矿前景。金川铜镍矿床矿石中还伴生有钻、铂、把、金、银、饿、铱、钉、锗、硒、磅、硫、铬、铁、嫁、锢、锗、铭、锅等元素，其中可供回收利用的有价元素有14种。矿床之大、矿体之集中、可供利用金属之多，在国内外