Airborne hyperspectral study of spatial relationship between oil and gas leakage and salinization in Jimusar area
-
摘要:
笔者在新疆吉木萨尔地区开展航空高光谱遥感油气探测示范研究的过程中,发现油气渗漏地区往往有盐碱化现象。据此,利用航空高光谱成像系统在该区取得的可见光-近红外和短波红外遥感数据,采用自主开发的波段分类填图方法,对吉木萨尔农田、荒地和戈壁地区的油气渗漏异常信息进行了提取,经野外验证和化学分析,圈定了7处油气渗漏异常区。同时,构建了盐碱化的高光谱识别模型,利用该模型进行了盐碱化信息填图,并对吉木萨尔同一覆盖区的盐碱化异常进行了提取,圈定了盐碱化异常区。通过对油气渗漏异常区与盐碱化异常区的叠置聚焦分析,发现二者空间位置有高度的重合性。笔者认为这一高光谱遥感探测发现,不仅具有探索的理论意义,而且具有实用价值。其实用价值主要体现在高光谱遥感油气探测中,通过烃碱信息的相互印证,可以减少油气信息的漏判,提高油气渗漏信息识别的准确性。同时,在缺少航空高光谱遥感数据的情况下,还可以利用卫星多光谱遥感数据源,通过提取盐碱化异常和圈定盐碱化异常区的途径,帮助缩小找油气的目标区,为油气资源的调查、评价和选区提供新的信息和依据。上述研究同时表明,自然界的盐碱化可能并非全是由"干旱蒸发"形成,很可能还存在与油气有关的盐碱化,在油气勘查中如何区分这两种类型的盐碱化,特别是应用高光谱遥感技术将二者区分开来,是值得深入探讨的科学问题。
-
关键词:
- 航空高光谱遥感 /
- CASI/SASI/TASI /
- 油气渗漏异常 /
- 盐碱化异常 /
- 烃碱聚焦
Abstract:Oil and gas leakages in the Jimusar area are spatially associated with salinization. In this study, the airborne hyperspectral image of the Jimusar region with a total area of 2500 km2 in Xinjiang was obtained by using CASI/SASI imagery of the National Key Laboratory of Science and Technology on Remote Sensing Information and Image analysis. The dataset was used to extract oil leakage information by using newly developed classification method. Seven oil leakage areas were detected. In addition, the extraction model for soil salt was also developed and applied to study the distribution of soil salt in the Jimasar region. Based on the superposition analysis of oil and gas anomaly area and salinization anomaly area, the authors detected a high degree of coincidence in the spatial location of the two ares. The authors believe that this hyperspectral remote sensing detection not only has theoretical significance but also has practical value. Its practical value is mainly reflected in the hyperspectral remote sensing oil and gas exploration. Through the mutual confirmation of hydrocarbon information, one can reduce redundant information of oil and gas leakage and improve the accuracy of oil and gas leakage identification. Additionally, in the absence of aerospace hyperspectral remote sensing data sources, satellite multispectral remote sensing data can also be used to extract the salinization anomalies and delineate the anomalous areas of salinization and alkalinization, thereby helping to narrow the target areas for oil and gas exploration. The results obtained by the authors indicate that the salinization of nature may not be wholly attributed to "dry evaporation", and there may be oil and gas related salinization. The distinguishing between these two kinds of salinization is a scientific problem worthy of in-depth discussion, especially in the field of hyperspectral remote sensing.
-
1. 引言
赣南地区位于南岭成矿带的东段,享有“世界钨都”之称,分布有包括西华山、漂塘、大吉山、画眉坳、盘古山等在内的与燕山期花岗岩有密切成因联系的钨锡多金属矿床(陈毓川等,1989;陈郑辉等,2006;毛景文等,2007;郭春丽等,2007;许建祥等,2008;刘善宝等,2010;方桂聪等,2014;刘丽君等,2017)。与石英脉型钨锡矿床有成因联系的花岗岩大多属于富含Li、F的高分异花岗岩(陈毓川等,1989;张文兰等,2006;王登红,2019;杨斌等,2021;秦拯纬等,2022),且通常伴有铍铌钽等稀有金属矿产,如大吉山矿区69号钽矿体(袁忠信等,1981)、画眉坳钨铍矿床、淘锡坑烂梗子区段的钨铍矿体等(刘善宝,2008)。这些高分异花岗岩与中国西部伟晶岩型锂铍稀有金属成矿花岗岩属于同一成因类型(袁忠信等,1981;李建康,2012;李建康等,2014;王登红等,2017;王成辉等,2019;Wang et al., 2020),但赣南地区石英脉型钨锡矿床是否共伴生有锂金属矿产却鲜有报道。本次工作在南岭东段赣南石雷矿区深部发现了云英岩型锂矿,证实了赣南石英脉型钨锡矿集区也有找锂矿的巨大潜力,这为进一步丰富研究赣南地区钨锡锂矿成矿理论研究和拓展岩体型锂矿找矿勘查空间提供了新思路。
2. 矿区地质特征
赣南位于南岭成矿带的东段,东邻武夷山成矿带,西接南北向的诸广山—万洋山岩浆岩带,由崇义—大余—上犹、于都—赣县、全南—定南—龙南等5个矿集区组成(图 1a)。石雷矿区位于赣南的西南部崇义—大余—上犹钨锡矿集区东段,北北东向的西华山—漂塘—茅坪矿田的中部(图 1b)。整个矿田长度约30 km,十余个矿床呈等间距分布(间距3~5 km),致矿花岗岩具有多阶段演化分异、多阶段侵入和多阶段成矿特征(毛景文等, 1998, 2007;裴荣富和熊群尧,1999;刘善宝等,2010)。
石雷矿区主要出露古生代碎屑岩地层。其中,寒武系类复理石建造分布广泛,且遭受了加里东期强烈褶皱,形成了西部正常东部倒转的复式向斜。泥盆系灰白色巨厚层状砾岩夹紫红色含砾砂岩及石英砂岩层零星分布,与下伏寒武系呈角度不整合接触。矿区中部地表主要出露加里东期石英闪长岩,呈北西展布,形成于434~439 Ma(He et al., 2010)。花岗岩是石雷矿区的主要致矿和赋矿地质体,侵入于石英闪长岩之中,并在接触带形成矽卡岩和似伟晶岩壳。花岗岩为隐伏岩体,钻孔揭露到花岗岩顶面最低标高为-52.93 m (ZK4901),最高标高162.87 m (ZK1107),与漂塘矿区的隐伏花岗岩体(岩凸最高标高为300 m)连为一体。岩相由早到晚依次是黑云母花岗岩((160±0.7)Ma)→二云母花岗岩((159.6±0.7)Ma)→白云母花岗岩((159.9±0.4)Ma),呈逐渐过渡关系,没有明显侵入界限(Zhang et al., 2017)。
矿区共发育7个脉带组,呈北东东走向,倾向北北西,倾角变化在69°~85°,矿脉带长度变化在500~ 1700 m,宽度变化在100~300 m,最大深度超过700 m;除中带脉带组产于加里东期石英闪长岩外,其余脉带均产于寒武系砂岩中,自上而下具有典型的“五层楼”分带特征。本次工作在对矿区11勘探线钻孔进行系统编录过程中,发现深部隐伏花岗岩顶部存在广泛的云英岩带。对钻孔ZKn11-11部分云英岩进行采样测试分析,其中的Li2O变化于0.204% ~0.514%(表 1)。根据其产状和矿物组成,含锂云英岩可以划分为石英脉(±钾长石)+云英岩、云母脉+ 云英岩等两种类型。
表 1 ZKn11-11云英岩W、Sn、Li测试分析结果Table 1. The W, Sn, Li analysis results of greisen samples of ZKn11-11(1)石英脉(±钾长石)+云英岩复合型锂矿化体:该类型的矿化广泛分布于花岗岩体和围岩(角岩带)中(图 2)。产于角岩带中的石英脉+云英岩复合脉位于隐伏花岗岩体的上部,主要由早期的角岩化、黑云母化和晚期的石英脉复合叠加而成,上部石英呈团块状,下部石英呈脉状穿插于角岩之中(图 2a)。产于花岗岩内接触带二云母花岗岩内石英(±钾长石)+云英岩型锂矿化体以石英脉为中心,其两侧围岩发生云英岩化蚀变,云英岩与二云母花岗岩呈逐渐过渡关系(图 2b)。
图 2 石雷矿区钨锡锂多金属矿体特征a、e、f—产于角岩化砂岩中的石英脉与黑云母石英复合脉; b、c、g、h—产于二云母花岗岩中的石英脉+云英岩复合脉复合型钨锡锂矿体; i、j—产于二云母花岗岩中的长石石英脉; d、k、l—产于二云母花岗岩中云母脉+云英岩(含钨锡矿化)复合脉; Bt—黑云母; Qtz—石英; Mus—白云母; Kfs—钾长石; Wf—黑钨矿; Py—黄铁矿Figure 2. Characteristics of tungsten, tin and lithium polymetallic ore bodies in the Shilei mining areaa, e, f-Quartz vein and biotite quartz composite vein occurring in hornfelized sandstone; b, c, g, h-Composite W-Sn-Li ore body of Quartz vein and greisen composite vein occurring in mica granite; i, j-Feldspar quartz veins occurring in mica granite; d, k, l-Mica vein+greisen (containing tungsten tin mineralization) composite vein occurred in two mica granite; Bt-Biotite; Qtz-Quartz; Mus-Muscovite; Kfs-K-feldspar; WfWolframite; Py-Pyrite(2)云母脉+云英岩复合型钨锡锂矿体:产于花岗岩体内接触带的二云母花岗岩中(图 2c),含钨锡石英脉穿插于云英岩中,脉两侧的云英岩中也有浸染状的细粒黑钨矿和锡石产出。
3. 含锂云母成分分析和初步认识
本次研究对11号勘探线两个坑内钻孔ZK11-09、ZK11-10(图 3)中的3件样品进行了分析。将钻孔样品制备为为厚度为30 μm的探针片,然后在国家地质测试实验中心,通过激光剥蚀电感耦合等离子体质谱仪(LA-ICP-MS)分析出云母的成分。分析结果见于表 2。石雷矿区云英岩中的云母中Li2O的含量介于0.18%~0.89%。其中,ZK11-10-B2样品中Li2O的平均含量为0.30%;ZK11-10-B4样品中Li2O的平均含量为0.43%;ZK11-09-B9样品中Li2O的平均含量为0.52%。根据云母的Fetot+Mn+Ti-AlⅥ-Mg-Li图解(图 4),石雷矿区云英岩中的云母应属于白云母—多硅白云母(Guggenhim and Bailey, 1977; Tischendorf et al., 1977; Brigatti et al., 2001)。
表 2 石雷矿区云英岩中云母LA-ICP-MS原位分析结果Table 2. LA-ICP-MS in-situ analysis results of mica of greisen in the Shilei mining area云英岩是由花岗岩经高温热液作用形成的蚀变岩石,作为钨锡矿重要找矿标志,广泛发育于南岭钨锡矿床之中(陈毓川等,1989)。近年来,关于南岭成矿带及其邻区的钨锡矿床中云英岩带中富锂云母发现的报道陆续出现。不少的研究认为伴生于该类型的锂矿化主要赋存于铁锂云母-锂云母之中,例如栗木矿区的锂云母(李胜虎等,2015),大湖塘、香花岭、茅坪、漂塘、大厂矿区的铁锂云母(Legros et al., 2016, 2018;王正军等,2018;张勇等,2020;Guo et al., 2022)。石雷矿区云英岩中云母类型主要为Li含量较低的白云母—多硅白云母。根据矿山提供的钻孔样品测试分析结果,矿区深部、隐伏岩体顶部的云英岩化具有普遍性,其中仅中矿带角岩化砂岩中的云英岩的Li2O含量可达0.25%(视厚度为2.3 m);二云母花岗岩中发育视厚度为3.08 m,Li2O含量为0.15%~0.27%(平均0.21%)的石英(长石)脉—云英岩复合型锂矿化体;二云母花岗岩中发育的含云母脉云英岩连续4个样品(视厚度为3.08 m)的WO3含量为0.022%~2.61%,Sn为0.013%~ 0.93%;Li2O为0.14%~0.33%(平均0.22%),均达到共伴生品位要求,具有潜在的综合利用价值。该类型伴生的锂矿化的发现证实,钨锡矿中低锂含量云母的大量富集也可形成具有工业价值的锂矿体。此外,富锂云英岩主要发育于晚期的二云母花岗岩之中,其成矿来源显然不可能来自于稍早形成的黑云母花岗岩,但其成矿母岩是否为高分异的锂氟花岗岩,且钨锡矿与锂等稀有金属成矿关系如何依然有待进一步研究(Legros et al., 2018)。总之,该发现丰富了钨锡矿床的成矿理论,拓宽了区域云英岩型锂矿的找矿勘查思路,并为进一步该类型矿床的找矿空间提供了依据。
4. 南岭钨锡矿中云英岩型锂矿成矿潜力及找矿方向
随着锂云母提锂技术的逐渐成熟,赣西北九岭地区岩体型锂矿的找矿突破(李仁泽等,2020),赣南石英脉型钨锡矿床深部及外围云英岩型锂矿的引起了同行的关注(王学求等,2020;娄德波等,2022)。已有的资料表明(陈毓川等,1989),云英岩是岩浆气液交代花岗岩的产物,依据其形态,云英岩可以划分为岩体型和脉带型。岩体型云英岩主要分布于白云母花岗岩体的岩凸部位,如崇义县茅坪钨矿床,云英岩上部产有石英脉型钨锡矿脉带,其下是石英脉+云英岩脉带,呈“草帽”状,是岩体型和脉带型的复合型,主要含锂矿物为铁锂云母和含锂白云母,具有形成大型锂矿床的潜力;脉带型云英岩主要分布在花岗岩与围岩的内接触带上,如九龙脑岩体内洪水寨钨钼锂矿床,西华山钨矿床、张天堂岩体内塘飘孜钨矿床等,其赋矿围岩均为黑云母花岗岩,具有形成中型锂矿床的潜力。
以往的地质勘查工作仅评价云英岩中的钨锡矿,其共伴生云英岩中锂没有进行系统的评价。初步的野外地质调查表明,赣南地区已发现含锂矿物有铁锂云母(茅坪钨矿床、淘锡坝锡矿床等)、含锂多硅白云母(石雷钨锡矿床)、锂云母(铁山垅钨矿床外围),以铁锂云母为主,云英岩中锂含量的高低与含锂云母成正相关,现已发现铁锂云母脉的Li2O含量最高可达1.04%(淘锡坝)。西华山—漂塘—茅坪—塘漂孜钨矿带分布著名的西华山、漂塘、茅坪等大型钨锡矿床,其共伴生的云英岩均有不同程度锂矿化显示,个别矿床具有形成大型锂矿床的潜力。除对已知石英脉型钨锡矿床深部及外围云英岩开展锂矿地质勘查及评价工作外,需要注重对赣南地区花岗岩型锂矿床地质找矿工作部署。目前,龙南九曲地区已经新发现了白云母钠长石锂矿体,这为赣南地区寻找宜春“414”岩体型锂钽矿床提供了很好的线索。
总体上,南岭地区从早古生代特别到中生代强烈的断块运动及相伴随的岩浆活动,对内生稀有元素成矿起着主要作用,稀有元素成矿一般发生在多期活动的晚期岩体之中。随着国家科技水平不断提高, 新一轮科技革命的不断发展, 锂等战略性新兴产业矿产需求量将保持较快增长态势(王登红,2019;陈其慎等,2021;王成辉等,2022),南岭地区云英岩型锂矿的成矿作用研究和找矿勘查也将进一步得到重视。下一步工作中,需要开展同步的成矿理论研究工作,特别是一些复式岩体晚阶段岩浆作用与锂矿化的关系值得高度关注。
5. 结论
南岭东段石雷石英脉钨锡矿深部识别出云英岩型锂矿,含锂矿物主要为白云母-多硅白云母。其中,产于角岩化砂岩中的云英岩Li2O含量平均可达0.25%,二云母花岗岩中石英(长石)脉-云英岩Li2O含量平均为0.21%,二云母花岗岩中发育的含云母脉云英岩Li2O平均为0.22%,具有潜在的综合利用价值。南岭地区具有良好的岩体型锂矿成矿潜力和巨大的找矿前景,石英脉型钨锡矿深部及外围发育的云英岩是主要的找矿目标。
致谢: 感谢李志忠、翟刚毅、杜小弟等对该项研究工作给予的大力支持。 -
表 1 CASI/SASI/TASI高光谱成像仪技术参数
Table 1 Technical features of CASI/SASI/TASI system
-
Campbell J B, Wynne R H. 2011. Introduction to Remote Sensing. Fifth Edition[M]. New York:Guilford Press, 3-28.
Clark R N, King T V V, Klejwa M, Swayze G A, Vergo N. 1990. High spectral resolution reflectance spectroscopy of minerals[J]. Journal of Geophysical Research, 95:12653-12680. doi: 10.1029/JB095iB08p12653
Du Letian. 1996. Hydrocarbon Alkali Fluid geochemistry-new Discussion on Hydrothermal Fluids and Magma Process[M]. Beijing:Science Press, 140-176.
Du Xiaodi, Tang Yue, Liu Dechang, Li Zhao, Wang Haida. 2015. The application of aerial hyperspectral technology to the geological survey for oil and gas in the East Junggar Bain[J]. Geology in China, 2015, 42(1):275-287(in Chinese with English Abstract). http://en.cnki.com.cn/Article_en/CJFDTotal-DIZI201501021.htm
Ellis J M, Davis H H, Zamudio J A. 2001. Exploring for onshore oil seeps with hyperspectral imaging[J]. Oil and Gas Journal, 99:49-58.
Gayantha R L K, Tsehaie W, Frank J A van R, Zack K, Freek van der M, Keith D S, van Hummel G J. 2012. Hyperspectral remote sensing of evaporate minerals and associated sediments in Lake Magadi area, Kenya[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 14:22-32. doi: 10.1016/j.jag.2011.08.009
Hörig B, Kühn F, Oschütz F, Lehmann F. 2001. HyMap hyperspectral remote sensing to detect hydrocarbons[J]. International Journal of Remote Sensing, 22:1413-1422. doi: 10.1080/01431160120909
Heather Freeman. 2003. Evaluation of the use of hyperspectral imagery for identification of microseeps near Santa Barbara, California. In West Virginia University, Morgan County, West Virginia, USA.
Khan S D, Jacobson S. 2008. Remote Sensing and Geochemistry for Detecting Hydrocarbon Microseepages[J]. Geological Society of America Bulletin, 120(1/2):96-105. http://d.old.wanfangdata.com.cn/NSTLQK/NSTL_QKJJ026941660/
Li Zhizhong, Wang Daming, Liu Dechang, Liu Yinnian, Zhao Huijie, Dang Fuxin. 2015. Hyperspectral remote sensing technology and its progress in resources exploration[J]. Earth Science, 40(8):1287-1294(in Chinese with English abstract). http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=dqkx201508001
Li Zhizhong, Yang Rihong, Dang Fuxin, Zhang Xianfeng, Tan Binxiang, Zhao Huijie. 2009. The hyperspectral remote sensing technology and its application. Geological Bulletin of China, 28(2/3):270-277(in Chinese with English abstract). http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/hebgcdxxb201806002
Liu Jia, Wang Daming, Liu Dechang, Zhen Hongrui, Li Zhizhong, Sui Zhengwei. 2015. Oil and gas anomaly extraction by combining hyperspectral image data with multispectral image data[J]. Earth Science, 40(8):1371-1380(in Chinese with English abstract). http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=dqkx201508014
Lu Yingcheng, Tian Qingjiu, Qi Xiaoping, Wang Jingjing, Wang Xiangcheng. 2009. Spectral response analysis of offshore thin oil slicks[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 29(4):986-989(in Chinese with English abstract). http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=gpxygpfx200904028
Lu Yingcheng, Tian Qingjiu, Wang Jingjing, Wang Xiangcheng, Qi Xiaoping, 2009. Spectral response analysis of offshore oil slicks. Chinese Science Bulletin, 53 (9):1085-1088(in Chinese). http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=gpxygpfx200904028
Shen Yuanting, Ni Guoqiang, Xu Daqi, Jiang Lili, He Jinping. Study on gas exploration by hyperion hyperspectral remote sensing data. Journal of Infrared Millimeter Waves. 27(3):210-213(in Chinese with English abstract). doi: 10.3724/SP.J.1010.2008.00210
Tian Shufang, Chen Jianping, Zhou Mi. 2007. Hydrocarbon micro seep detection in Dongsheng area, Inner Mongolia, using aerospace hyperspectral remote sensing[C]//Proceedings of 16th Symposium of China Remote Sensing Technology.
Van Der Meer F, Van Dijk P, Van Der Werff H, Yang H. 2002. Remote sensing and petroleum seepage:a review and case study. Terra Nova, 14:1-17. doi: 10.1046/j.1365-3121.2002.00390.x
Zhao Xinmei. 2007. Hyperspectral oil and gas anomalies detection based on hydrocarbon micro seep model. China University of Geosciences(Beijing), Beijing.
杜小弟, 唐跃, 刘德长, 李昭, 王海达. 2015.航空高光谱探测技术在准噶尔盆地东部地区油气调查中的应用[J].中国地质, 42(1):275-287. doi: 10.3969/j.issn.1000-3657.2015.01.022 杜乐天. 1996.烃碱流体地球化学原理——重论热液作用和岩浆作用[M].北京:科学出版社, 140-176. 李志忠, 汪大明, 刘德长, 刘银年, 赵慧洁, 党福星. 2015.高光谱遥感技术及资源勘查应用进展[J].地球科学, 40 (8):1287-1294. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/dqkx201508001 刘佳, 汪大明, 刘德长, 郑鸿瑞, 李志忠, 隋正伟, 2015.协同利用高光谱与多光谱遥感技术提取油气异常信息[J].地球科学, 40(8):1371-1380 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/dqkx201508014 赵欣梅. 2007.基于烃类微渗漏理论的高光谱遥感油气异常探测方法研究[J].北京: 中国地质大学(北京). 田淑芳, 陈建平, 周密. 2007.基于航天高光谱遥感的内蒙古东胜地区油气微渗漏信息提取研究[J].第16届全国遥感技术学术交流会论文集, 北京: 地质出版社. 沈渊婷, 倪国强, 徐大琦. 2008.利用Hyperion短波红外高光谱数据探测天然气的研究.红外与毫米波学报, 27(3):210-213. doi: 10.3321/j.issn:1001-9014.2008.03.013 李志忠, 杨日红, 党福星. 2009.高光谱遥感卫星技术及其地质应用[J].地质通报, 28 (2~3):270-277. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/zgqydz200902020 陆应诚, 田庆久, 齐小平, 王晶晶, 王向成, 2009.海面甚薄油膜光谱响应研究与分析[J].光谱学与光谱分析, 2009, 29 (4):986-989. doi: 10.3964/j.issn.1000-0593(2009)04-0986-04 陆应诚, 田庆久, 王晶晶, 王向成, 齐小平, 2008.海面油膜光谱响应实验研究[J].科学通报, 2008, 53 (9):1085-1088. doi: 10.3321/j.issn:0023-074X.2008.09.017 -
期刊类型引用(3)
1. 张学艳,许强平. 安徽省无为市浪尖山黑色熔剂用石灰岩矿地质特征及开采技术条件分析. 地下水. 2025(01): 209-211 . 百度学术
2. 沈东升,鲍祺祺,邱钧健,古佛全,龙於洋. 氧化钙对危险废物焚烧飞灰热处理过程中铅释放的抑制. 环境科学学报. 2022(09): 238-244 . 百度学术
3. 陆世才,农良春,叶胜,江沙,龙鹏,聂继绩,陈俊宏. 广西平广林场那厘矿区熔剂用石灰岩矿矿床地质特征及成因探讨. 现代矿业. 2022(08): 65-67+72 . 百度学术
其他类型引用(1)