鈾礦有土狀、粉末狀，也有塊狀、鐘乳狀、腎狀等等，有些土狀的鈾礦被稱為鈾黑，而塊狀的則稱為瀝青鈾礦，土狀的鈾礦沒有什么光澤，塊狀的則具有瀝青光澤，鈾礦石是具有放射性的危險礦物。本文發表在《煤礦開采》上，文章基于MRAS平臺，利用GIS技術充分提取了與鈾礦有關的信息，在研究與分析衡山地區地質、物理探測、化學探測以及遙感等基礎數據的同時建立空間數據庫，對衡山地區的鈾礦資源進行了預測，初步圈定了9片遠景靶區，是礦業論文發表范文，供同行參考。
0引言
隨著世界經濟的發展和人們生活水平的提高，世界能源需求不斷增長，傳統的化石能源隨著開采年限的增長其儲量不斷縮減，并且也帶來越來越嚴重的環境污染問題。因此，新能源的開發成了熱點話題。而在這些新能源中，核能的利用日益突出，世界各國把越來越多的目光投向核能發電，我國也不例外。
雖然人們不斷重視鈾礦的勘查，但是由于鈾成礦環境等因素，世界已發現的主要鈾儲量主要分布在澳大利亞、加拿大、哈薩克斯坦等國家。而我國的鈾資源相對貧乏，并且具有地質構造背景和成礦區域復雜多樣，鈾成礦作用明顯表現出多時代、多期次、多成因、多類型的特點[1]。因此鈾礦勘探、儲量預測也越來越重要。
基于GIS的區域礦產資源評價系統，簡稱MRAS(mineral resource assessment system)，是建立在GIS平臺上的以地質、物探、化探、遙感、礦產等多元地學空間數據庫為基礎，進行信息加工，提取能夠指示和識別某種礦床存在和賦存規模的有用信息，進而達到快速、高效地進行區域礦產資源綜合評價目的并指導找礦的計算機系統工具[2]。
1圈定遠景靶區方法簡介
GIS技術發展迅速，已成為中國及世界礦產資源評價的理想工具和手段，定位預測和定量預測是當前成礦預測研究的熱點[3]。而MRAS軟件，是一款專門面對地質工作開發的基于GIS的礦產資源定量評價軟件。其適用于地質大調查礦產資源評價GIS分析，并為GIS礦產資源評價提供數據管理、方法模型與成果表達等。針對多元地學信息GIS評價數據處理和GIS空間數據庫可視化技術特點，進行可視化多元地學信息GIS評價處理[4]。
MRAS預測的方法有很多種，但是目前國土資源部主要推薦使用的為評價要素疊加法和綜合信息地質單元法兩種。本區研究則采用綜合信息地質單元法中的特征分析法進行礦產資源預測。特征分析法是一種多元統計方法，該方法在金屬礦床預測中的應用較多。它通過對研究區內已知單元的研究，查明地質變量之間的內在聯系并確定它們的找礦意義，從而建立起特定類型礦床的定量模式。預測時將預測對象的地質特征與模型對比，用它們的相似程度表示預測對象的成礦可能性，據此圈定出有利成礦的各級遠景區[5]。主要步驟有成礦要素分析、成礦要素提取、成礦遠景區初選及成礦遠景區優選。
2MRAS在衡山地區鈾礦資源預測中的應用
2.1衡山地區概況
衡山地區位于揚子準地臺湘桂斷陷盆地江南臺隆過渡帶的祝融復式背斜部位，主要鈾礦化位于南岳雜巖體西接觸帶，長壽街-雙牌深大斷裂帶下盤，混合巖化廣泛發育[6]。區內已發現有羅渡小型礦床，王沖、伴塘等礦點，礦化類型有淋積型、堿交代型、硅質熱液脈型等。
2.2遠景靶區初選
通過對地質以及物化搖資料的收集與分析，最后提取的要素包括主干斷裂、構造交匯點、巖體接觸界線、已知鈾礦產地、相對地面伽瑪(偏高場、增高場、異常場)、巖脈、堿交代巖、糜棱巖帶等。我們選用其中比較主要的主干斷裂、構造交匯點、巖體接觸界線、已知鈾礦產地、相對地面伽瑪偏高場5種要素來進行初選。
初選的具體步驟如下：
1)分析各要素對成礦的影響程度，分別對巖體接觸界線做300m緩沖、構造交匯點做500m緩沖、鈾礦產地做200m緩沖、主干斷裂做1500m緩沖。
2)新建工程打開礦床、礦點模型文件，添加5個預測要素，并生成300m×300m的網格單元，對5個預測要素分別求區的存在標志，然后進行原始變量購置。以模型所在網格為基礎，把預測要素與其對比，并利用相似系數法檢查各要素出現概率，最終確定要使用的要素。
3)用平方和法(矢量長度法)計算因素權重 ，得出標志權系數。
平方和法的原理為：變量j與所有其它變量的匹配數構成了一個m維向量 (ej1，ej2，…，ejm)'，該向量的長度
可作為變量j的權系數。
4)利用線性插值法計算每組數據的關聯度平均值以及見礦概率，得出成礦概率圖。由此得到色塊圖，同時在mapgis里打開色塊圖，根據成礦概率的高低把各色塊的顏色按由紅到藍排列。并利用DTM分析生成等值線圖。在等值線圖里我們可以更清楚的看到成礦概率的高低分布。結合色塊圖以及各種要素，圈定初級遠景靶區14片，如圖2所示。
2.3遠景靶區優選
遠景靶區優選的步驟與初選是一樣的，但是優選是在初選的基礎上進行的，所以它使用的網格單元是初選圈好的遠景靶區，即上述14片遠景靶區。而優選的要素就要把全部的預測要素都用上，而且鈾礦產地分為礦點礦化點和異常點兩部分，地面相對伽瑪也改用異常場。
我們可以看到，最終得出A級遠景靶區2片，即紅色區，成礦概率為1;B級遠景靶區3片，即綠色區，成礦概率都大于0.7小于1;三級遠景靶區4片，即藍色區，成礦概率都大于0.4小于0.7;黑色的四片為成礦概率過低而淘汰掉的區。
3結論
衡山地區鈾礦的預測工作共圈定了A級遠景靶區2片，B級遠景靶區3片，C級遠景靶區4片，一共9片成礦遠景區。經與已知儲量對比，衡山地區的成礦遠景比較樂觀。同時MRAS作為一款基于GIS平臺開發的面對地質工作的定量評價軟件，在鈾礦預測方面尚不成熟，所以預測結果還須進一步驗證。
參考文獻:
[1] 張金帶.中國鈾資源的潛力與前景[J].中國核工業, 2008(2)：18-22.
[2] 陳正輝,陳毓川,王登紅.礦產資源潛力評價示范研究-以南嶺東段鎢礦資源潛力評價為例[M].北京:地質出版社,2009.
[3] 楊茂森,黎清華,張淑珍.GIS技術在山東膠東地區金礦預測中的應用[J].山東師范大學學報(自然科學版),2005,20(3):52-22.
[4] 中國地質科學院礦產資源研究所.MRAS系統用戶手冊.2002.
[5] 趙鵬大.定量地學方法及應用[M].北京:高等教育出版社,2004.
[6] 《華南鈾礦地質志》編寫組.華南鈾礦地質志[M].北京,原子能出版社, 2004.
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