1、E.J 中华人民共和国核行业标准EJ/T 909. 4-1996 铀矿资源评价方法矿床模型法The methods of uranium resource assessment deposite model method 0605:.;fJ00703 1996-10-24发布1997皿02-01实施中国楼工业总公司发布EJ /T 909. 4-1996 士一口斗剧1991年核工业系统制定了EJ!T551-91铀矿资源评价规范，该规范规定了人种铀矿资源评价方法。为了使该规范得以顺利贯彻执行，核工业总公司地质总局提出了编制八种铀资源评价方法行业标准的规划，1993年首先完成以下三种铀矿资源评价方法
2、的行业标准：EJ/T 909. 1-94铀矿资源评价方法主观概率法EJ IT 909. 2 94铀矿资源评价方法矿床规模频率法EJ/T 909. 3-94铀矿资惊评价方法成矿成功树法本标准是继上述三个标准后的又一种资源评价方法标准，按新颁布的标准（GB/T1. 1 一1993）的规定编写，格式上与上述三个标准有所不同。本标准同EJ/T551-91和EJ/T909. 1-94配套使用。本标准附录A是提示的附录。本标准由核工业总公司地质总局提出。本标准由核工业标准化技术委员会归口。本标准起草单位z核工业总公司地质总局、核工业北京地质研究院、华东地质学院。本标准主要起草人：孙文鹏、王京贵、张金带、沼
3、泽民。中华人民共和国核行业标准铀矿资源评价方法矿床模型法1 范围The methods of uranium resource assessment deposite model method EJ/T 909. 4-1996 本标准阐明了矿床模型法的原理，规定了该方法的实施步骤、应用条件和常用于矿床模型法的数学方法。本标准适用于大、中比例尺铀矿资源评价。2 引用标准F列标准所包含的条文，通过在本标准中引用而构成为本标准的条文。在标准出版时，所示版本均为有效。所有标准都会被修订，使用本标准的各方应探讨使用下列标准最新版本的可能性。EJ/T 909.1-94 铀矿资源评价方法主观概率法3 矿床模
4、型法的原理本方法通过对一定数量的已知（产矿或不产矿单元的综合研究，在形成矿床（地质）模型的基础上，通过选用合适的数学方法，建立矿床预测模型，完成对全区铀矿资源的成矿远景预测和定量评价。4 矿床模型法的实施步骤4. 1 收集、准备资料资源评价需要大量地质、地球物理、地球化学、遥感、水文等的文字、数字和图形资料，不同形式的原始资料在用于资摞评价时，必须进行有针对性的处理，处理内容包括：检查原始资料的精度、资料的一致性、代表性和完整性；对多解的地球物理、遥感资料作出符合实际的地质解释；一一将文字、图形等定性资料转换成定量数据。一根据预测方法要求，对原始数据（数量化了的原始资料）进行处理或组合（即将二
5、个以仁的原始数据组合成具有特定含义的、新的派生数据）。针对不同数学方法要求对原始数据进行变换。4. 2 划分预测单元将研究区划分为面积相等、形态相同的单元，用它作为统一观测、取值和资源评价的基本单位。中国核工业总公司1996-10-24批准1997-02-01实施EJ/T 909. 4-1996 4. 2. 1 划分单元的原则单元划分应遵循如下原则：一一保证单元划分的随机性和可比性：一一应尽量与当地向造线方向相一致z一一满足建立和检验成矿预测矿床（地质及数学）模型所需的单元数量。4. 2. 2 划分单元的方法单元大小与研究区总面积大小、预测精度及地质条件的复杂程度有关，划分单元方法的选择应受预
6、测结果的检验，常用以下几种方法划分单元z一一最常采用的是以地质图上14cm2的面积作为单元面积；在研究程度高，已知矿床多的地区采用z单元面积2研究区总面积已知矿床（点）数；一一在已知矿床（点总数的条件下以藩入单元内矿床（点）期望值（E），等于或小于实际？在入单元内矿床（点数的三倍标准差cgpE=38）为条件，求得单元面积。4. 2. 3 单元的形状单元的形状取决于地质构造特征、观测路线走向。一般多用正方形，也可用矩形或其它形状但其面积必须相等。4.3 确定模型单元和检验单元4.3. 1 模型单元必须具备的条件是：它们是己探明的产矿或不产矿单元；一一模型单元应处在相同或相似的区域地质背景中；一一
7、产矿单元中的矿化类型应当相同或相似，它们受基本相同的地质因素控制；一一一模型单元应有一定的数量，以满足预测方法的要求。4.3.2 检验单元必须具备的条件是：它们是巳探明产矿或不产矿单元z一与模型单元处在相同或相似的区域地质背景中；一一矿化类型与模型单元相同或相似；数量上应占模型单元的1/51/3;工作程度与信息完整率与模型单元相当。4. 4 建立矿床（地质）攘型应用模型单元资料，建立某类型矿床（地质）模型。4.5 选择变量变量选择应遵循如下原则：以矿床（地质模型为依据，选取与铀矿化关系密切、能直接或间接反映成矿潜力（数量、类型、价值）的地质信息和与铀矿化关系尚不明了的地质因素为变量：2 一一所
8、选各变量应尽可能保证彼此独立，或其相关系数最小。同一变量不应重复出现；多解的地球物理、遥感数据只有在其地质含义确定后方能作为变量被选取；当变量（如水文）所反映的成矿信息偏离取样单元时，不能直接选作变量，而须另作EJ/T 909. 4 1996 专门处理；在以组合变量作为控矿因素参与统计预测时，必须充分考虑它对其它变量和最终结果所带来的影响。变量选择方法主要以研究人员（对成矿规律）的认识为依据用简便的方法选择变量，常用的方法有：a）几何作图法对已知模型单元各变量作点聚图、雷达图或其它图以显示变量与矿化之间的关系，从中找出能区分有矿、无矿和能最有效地确定成矿远景的变量。b）相关系数法根据矿化强度与
9、变量相关（如简单相关，偏相关或秩相关）系数值的大小，选择与矿化关系密切的变量。又一二r一I._. (1) s. Sr 式中：r一一相关系数：s.，变量x与y的协方差；s.、s，分别为变量x、y的标准差。c）信息量法以自变量所含因变量的信息量的多少为依据选择变量，其计算公式如下：PCA;/B) N;/N I. R二111:一一一一一二111:一一（2)勺6 PCAi) 6 M;/M 式中：I也4为A标志J状态指示有矿(B）的信息量；ICA;/ B）一一已知事件B发生的条件下出现A；的概率zPCA；）一研究区标志值A；出现的概率；N；一一为具有标志值Ai的含矿单元数；N一一为研究区含矿单元总数；M
10、；一一为有标志A；的单元数；M 为研究区单元总数。cl）秩和检验法它能检验某地质变量在已知两个相同分布总体中的观测值差异是否显著，如果显著则选入否则不能选用。e）其它方法如R型因子分析、特征分析等多元统计方法也可用于选择变量。4.6 变量取值4. 6. 1 研究各变量对铀成矿的影响，研究它们的有效域与规律。4. 6. 2 变量取值方法应针对不同的性质的变量采用不同的取值方法：a）定量变量取值可分两种情况般的地球化学资料可按其测量值大小取值；地球物理资料虽也为定量数据，因它具有3 EJ/T 909. 4-1996 多解性，而不能直接按其大小取值，只有在对它作出符合实际的地质解释后，才能按其与矿化
11、的关系，进行合理取值。b）定性变量取值定性变量存在形式的多样性，决定了其取值的灵活性和复杂性。当定性变量（如构造）可从不同角度（规模、方向、生成时代）进行定量取值时，则首先要按其在成矿中的作用，确定其取值的总原则，而后方可进行具体取值。定性变量具体取值方法有二态（0,1）、三态（1,0,l)、分（若干）等级和主观赋值等多种方法，定量取值方法的选择取决于原始资料特征和资漉评价方法的要求。4.7 变量预处理已取值的变量在用于资源评价时，有时还须进行多种形式的变换和处理（统称为预处理）以满足不同数学方法的要求，预处理的内容通常包括：4. 7. 1 标准化变换这是为了使各变量有统一的量纲，使变量的均值
12、为0，方差为1，其公式为：式中：i一一样本数1,2,n;j一一变量数1,2，m;x;j一一变换后新变量的值FX，户一原始观测值；xj一j变量的平均值zsj一j变量的标准差。X x, - x L一.） sj 4.7.2 正规化变换（又称极差变换或规格变换）这是为了使变量有统一的量纲，使其最大值为1，最小值为0，其公式为：式中：X川，j变量的最小值；Xjm . 一一j变量的最大值。4.7.3均匀化变换X x,-x,_ 川n（。Xjmx-Xjmin这是为了使变量变换为在1附近的相对数值，它亦可达到统一量纲的目的，其公式为：x;j = x,j . 4. 7.4 反正弦和反余弦变换这是为了使呈弱负偏（左
13、偏和弱正偏（右偏的不对称分布的变量变为近于正态分布，4 EJ/T 909. 4-1996 反正弦变换和反余弦变换公式分别为：X:=arcsin ( JX而）X产arccos( JX万）. (7) 式中：n=l,2,3正整数，n取X，最大值的整数位数。4.7. 5 平方根变换这是为了使不对称（正偏分布的变量为正态分布，其公式为：X:= JX工c. (8) 式中C为常数，其值不直太小。加常数项的目的是为了使变量由离散趋于连续而且近于正态。4.7.6 对数变换这是为了使服从对数分布的变量变为正态分布，其公式为：Xi=lnX+C)(9) 式中C为常数，加常数是为了避免出现大的负值。4. 7.7 化直变
14、换这是为了使曲线变为直线的变换，它因原始曲线的不同而采用不同的变换公式。a）双曲线a会1 1 变换时令：Y=-;Xz一得：y x Y =a+bX (10) b）幕函数Y=dXb两边取对数logY= logd +IJlogX 令YlogY;XlogX;a=logd得：c）指数函数Y=debx 两边取自然对数lnY=lnd+bX令Y二lnY;a=lnd得：d）对数函数Y=a+blogX令X=logX得：e) Y=de Y=a十bX.(11) Y=a+bXQ幻Y=a十bX.(13) 5 两边取自然对数l俨l附会令Y=I川I以X生得zEJ/T 909. 4-1996 Y=a+bX. (14) 4.7.
15、8 用一组新的相互独立的变量替代原始的那组具有一定相关联系的变量。4.7.9 特高值的处理，若特高值孤立分布在研究区内，而且在地质上得不到合理解释时，则可删除或用均值替代。若特高值的存在可靠，一般常用平均值加三倍均方差替代。4. 7.10 变量的补齐和均匀化，由于原始资料不全或精度不一，造成变量空间分布的不均匀和空白，需采用插值法、统计法、外推法或计算机模拟使原始资料得以补齐，以保证变量在区内的均匀分布。4.8 资源预测数学方法及其选择凡是根据巳知类别特征能对群体作有效归类的数学方法都可用于资惊预测，此类方法很多并且不断增多选择资源预测数学方法的原则是：所选数学方法必须能满足资源评价所提出的各
16、项任务；二一基础资料能保证该方法的顺利实施；一一在一个地区应选择两种以上的不同数学方法进行预测，以保证预测成果可以相互u；.证。4.9 建立和检验资源预测数学模型. 9. l 将矿床模型转换成远景预测和计算资源量的数学模型，数学模型对模型单元回代判对率为100%。-l. 9. 2 用检验单元检验预测模型其总判对率必须大于或等于80%及规模判对率大于或等于50%。资源预测数学模型方能用于成矿远景预测或资源量预测。4.10 资源量预测根据矿床地质特征及矿床资源量与变量之间关系的密切程度，选择不同资源量估算方法常用的方法有zu直接数据数字法：在矿体形态简单、规则（如呈层状、似层状、卷形或块状），矿化
17、均一矿化范围清楚的条件下，则可用此法求得各单元资源量和全区资源总量。b）回归方法：当预测指标（如成矿有利度）与己知单元资源量之间存在函数关系，且经检验相关性显著时，可用此法建立资源量预测模型。对未知单元进行资源量预测。c）蒙特卡？各法：当预测指标与巳知单元资源量之间相关关系不显著时，可用蒙特卡洛法（参见EJIT 909. 1-94附录A）计算资源量。4.11 预测结果的地质解释由于受基础地质资料质量、认识水平和预测方法局限性的影响。预测结果很难做到与客观实际的完全吻合，因此需要通过对预测结果的地质解释以提高预测结果质量，地质解释的内容包括：一一根据预测结果的可信度和有利度对预测结果作进一步质量
18、、规模和经济分类分级及综合评价；6 EJ/T 909. 4-1996 一指出预测工作中存在的问题，说明其产生的原因；一提出下一步工作的建议。5 矿床模型法的应用条件应用矿床模型法必须具备如下条件：一一已知（产矿或不产矿区与预测区成矿地质条件相同或相似；一一评价区内有部分地段和若干矿床研究程度高，能为建立预测模型和选择变量提供依据；一一建模单元中的矿化类型必须相同。本方法与成矿作用联系紧密，易为地质人员所接受，能提供高质量的预测成果，但由于本方法要求高质量的资料，使用范围受到了限制。6 矿床模型法的常用数学方法用矿床模型法进行资惊评价时，需用各种数学方法，当前广泛应用的是多元统计方法及少量其它方
19、法，主要有：6. I 多元线性回归分析6. I. 1 原理回归分析是研究随机变量之间相互关系的一种数理统计方法。它所解决的问题是：根据一个或多个（自）变量的值，预测另一个（因）变量的值；估计此种预测的精确度；确定诸自变且对因变量的重要性。多元线性回归方程的表达式为：Y = bo十b1X1十b2:r2+ b3:r3十 式叶：Y因变盐；b一常数：b1 ,bz ,/Jm一一回归系数；町，12，:rm自变量。此方法既可用于成矿远景预测，也可用于资源量预测。6. I. 2 回归分析的应用条件作回归分析时必须满足如下条件：一因变量Y必须服从正态分布$一一因变量Y与自变量工呈线性相关；一一特高值对回归系数影
20、响很大，若原始数据存在特高值须作预处理：一若自变量问相关性大则回归方程易产生“病态”，使参数估计不稳定。6. 2 判别分析它是在已知研究对象归类明晰的条件下，确定未知对象应划归于哪一类已知对象。在资惊评价中通常是以模型单元为依据，建立判别方程，根据判别方程计算出未知单元判别值7 EJ/T 909. 4-1996 （或隶属度），而后根据其值的大小，确定其归类。判别分析按判别的组数分为两组和多组判别；按所用的数学模型可以分为线性和非线性判别：按判别的方法可分为普通判别和序贯判别。判别分析通常采用两种不同的判别准则，即费歇尔（Fisher）准则或贝叶斯（Bayes）准则。前者是在m维空间中寻找两个点
21、群的最优分割面，后者是在m维空间中寻找划分两个（或多个）点群的最优方法。资惊评价中常用费歇尔准则，其判别函数是：Rx1+ A21:2十mXm(16)式中：R一一判别值；A一一待定系数的m维向量zX1X2,xm一1n个自变量。此方法常用于成矿远景预测6.3 聚类分析它是一种研究事物分类问题的多元统计方法。任何事物都以其特定的标志或标志组合区别（或相似）于其它事物，分类的实质就是根据事物之间的差异（或相似）程度将总群体划分为若干个具有各自相似特征的子群体，根据各子群体与模型单元的相似程度划分未知单元成矿远景级别。按研究对象不同可分为R型（变量）和Q型（样本）聚类两种，在资源评价中常用Q型聚类分析。
22、按聚类的指导思想可分为系统聚类和ISOMIX逐步聚类。此方法常用于已知产矿单元少，矿化类型多的地区，作成矿远景预测。6. 逻辑信息法6.4. 1 原理i麦方法应用数理逻辑、组合分析和统计学的理论与方法，通过对已知矿床的综合性研究（虫u筛选对成矿起控制作用的信息，计算它们的权童，确定它们的各种组合形式和特点等，完成对未知区成矿预测。6.4. 2 应用条件应用本方法必须满足：一一标准对象产于相同的地质环境和具有相同或相似的控矿因素；一一变异序列分级合理与自然分级一致；一一将非二态变量转换成二态变量时，必须与客观规律相吻合；本方法不受资料限制，它能综合利用各种定性、半定量和定量资料作出高质量的资源评
23、价。6.5 特征分析6.5. 1 原理它是一种确定变量对矿床模型有利程度的数学方法。设有一组矿床，每个矿床由若干变量描述，因此宫可视为一组由若干变量构成的向量，故可通过求特征向量的方法确定变量的8 EJ/T 909. 4-1996 定量特征变量对矿床的有利度。本方法可用于成矿远景预测。6.5. 2 应用条件本方法必须满足：一一模型单元必须属于同一类型，其数量不应小于变量数；一一本方法应用效果的好坏，除原始数据的质量外，逻辑变换是关键。在对数据进行预处理时，应明确“1”和“一1”应是相对概念，每个变量的“1、0、一1”的定义域必须明确和统一，特别是与成矿作用有关变量的数据的预处理对模型的正确性影
24、响极大。6.6 其它方法6.6. 1 数量化理论i亥方法的特点是官能在定性、定量数据并存的地区进行资源评价。6.6. 2 对应分析它的特点是可以同时进行Q型和R型聚类分析。6. 6.3 非线性映射分析宫是一种几何图像降维数学方法，其原理是将N个P维向量，从P维空间点映射到一个维敖较低的空间内，映射后仍然近似地保持数据的原有结构。按研究对象的不同分为R刑和Q型两仲映射分析。9 EJ/T 909. 4-1996 附录A（提示的附录应用实例某铀矿回应用逻辑信息法进行资源量预测：矿田内有22个已知矿床、矿化点，选取66种地质特征，经过多次不同组合挑选出4、18、16、100、8、3、6、12作为标准对
25、象，分别组成上下二表，其余14个对象作为检验对象，经计算重要的地质特征14个5（矿体赋存上盘）、11（胶结物）、12（构造泥）、13（廉棱岩、16（低级构造交，又）、17（尖灭再现）、21（单裂隙）、31（花岗斑岩、32（内接触带）、35（碳酸盐化、49（辉锢矿）、51(闪悴矿、58（磷灰石、61（白云母）列于表Al，信息权列于表A2，重要地质将征的区分权及其在各标准对象上对象权的总和列于表A3.从表A3可见不同类型对象的对象权差别较大，故这几个标准对象的组合有利于成矿阴阳！。14个检验对象及9个待预测对象的对象权计算结果列于表A4，从表中所列结果可知，对区分有矿、无矿两类对象而言，14个检验
26、对象无一错判但对判别级别而言，这14个对象中有5个的级别属错划，判对率为64.3%。逻辑信息法不仅能对未知地质对象进行预测、分类，而且由于在处理过程中能计算出各重要地质特征的信息权和区分权，因此，有可能对这些特征进行一定的地质解释，在本例中各地质特征的信息权的值列于表A5.特征信息权大小表示它在区分各类对象中所提供信息的多少，而对1的区分权与对0的区分权之差有正有负故其作用不同。二者结合起来，就能够给各特征信息权赋于一定的意义。如表A5中磷灰石的信息权最大，且其对1与对0之区分权之差为正，故磷灰石的存在是有矿的重要标志之一。实际上在本矿田范围内，磷灰石、闪铮矿、辉锢矿常常与切青铀矿共生它们都存
27、较大的信息权及正的区分权差值，都是有矿存在的重要标志，这与该区的实际悄况吻合。反之，碳酸盐化这个特征信息权也较大，但区分权之差为负，这说明该特征不利于矿床存在，特别是对大矿的存在不利，这也和本区的地质情况相吻合。因此，深入研究各种重要特征的特点，有可能给地质工作提供一些新的信息。10 EJ/T 909. 4-1996 表Al标准对象的重要地质特征重要地质特征对象号级别5 11 12 13 16 17 21 31 32 35 49 51 58 61 10 A 1 1 1 。1 1 。1 1 1 1 1 。12 A 1 1 。1 1 。1 。1 1 1 。6 B 。1 1 1 1 。1 1 。16
28、 B 1 。1 。1 。1 。3 c 1 。1 1 1 1 1 1 。1 18 c 1 。1 1 。1 1 1 1 1 4 D 。1 。1 。1 。8 D 。1 。1 。1 。表A2重要地质特征的信息权11 I 12 I 13 I 16 I 17 I 21 I 31 I 32 I 35 I 49 I 51 I 58 I 61 信息权f飞10 278 I 185 I 298 I 278 I 205 I 199 I 258 I 219 I 311 I 285 I 252 I 278 I 311 I 238 表A3重要地质特征的区分权及其总和对级重要地质特征及区分权pk象io-3 对象权io-3 号
29、别5 11 12 13 16 17 21 31 32 35 49 51 58 61 10 A 209 185 199 209 205 119 194 55 233 。189 278 233 79 2487 12 209 185 。209 205 119 194 55 233 214 189 278 233 79 2462 6 B 。199 。205 119 194 55 。214 189 278 。79 1531 16 209 。209 205 。194 。214 。278 。79 1387 3 c 209 。209 。233 。189 278 。1118 18 209 。209 。189 2
30、78 233 。1118 4 D 。119 194 55 。79 447 184 。55 。79 11 EJ/T 909. 4-1996 表A4逻辑信息法处理结果表AS各重要地质特征的信息权和区分权类名称级对象权判定结果别别io- 特信息权区分权征特征名称号10-3 10-3 511 A 2228 A 233 磷灰石58 311 517 BC 1159 BC 5126 A 1603 BC 32 内接触带311 233 520 BC 1747 BC 12 构造泥298 199 513 A 1079 BC 35 碳酸盐化285 214（一检5117 A 1767 BC 验528 A 1588 BC
31、 13 廉梭岩278 209（一）对522 A 1409 BC 5 上盘278 209 象5116 BC 930 BC 5111 BC 803 BC 51 闪铮矿278 279 515 BC 1781 BC 21 单裂隙258 194 5112 BC 1129 BC 49 辉铝矿252 189 521 BC 664 BC 5113 BC 800 BC 61 白云母238 79（一）1号点1089 二级远景31 花岗斑岩219 55（一）3号点/ 1411 一级远景16 低级构造交叉205 205 待5号点737 无远景预7号点/ 1184 二级远景17 尖灭再现199 119 i9!1J 10号点/ 551 无远景11 胶结物185 185 1才15号点/ 970 二级远景象20号点/ 268 无远景34号点/ 253 无远景注：（一表示计算区分权时对0的权大于1的权41号点/ 647 无远景注：B、C二级矿床的对象权差别不显著，故本表中把二者合并称BC级。12 唱凯矶时守属机OAmH国
