全球关键矿产潜力评价理论方法发展趋势与进展

樊铭静^1,2，肖克炎^1*，徐旸^1,3

1.自然资源部成矿作用与资源评价重点实验室，中国地质科学院矿产资源研究所

2.中国地质大学(武汉)地质调查研究院

3.中国地质大学(北京)地质科学研究院

导读：关键矿产是国际矿业市场关注的热门资源，具有特殊的属性和政治经济地位。所谓的关键矿产资源，是人类社会发展到关键阶段、在关键场合发挥关键性作用的矿产资源。它们是支撑节能环保、新一代信息科技、生物、高端装备制造、新能源等新兴产业发展的重要材料，是产业升级换代不可替代战略物资，是当前全球经济环境下影响和制约国家发展的“卡脖子”资源。

在不同历史时期不同的国家关键矿产具有不同的名称和目标矿种。当前主国际上重要国家关键矿产种类参见表1；关键矿产资源在地球上分布不均匀，目前全球主要国家和地区关键矿产资源储量占比参见图1。

关键矿产资源潜力评价成果，关乎国家战略决策，更是关键矿产勘查评价工作部署的科学依据。各国都十分重视关键矿产资源潜力评价工作。本文总结了全球几大矿业国关键矿产资源潜力评价理论方法，分析了当前国内外对于关键矿产资源潜力评价中存在的问题及发展趋势。

1 国内外关键矿产资源潜力评价发展进程

随着经济全球化、科学技术的发展，矿产资源的需求量激增，越来越多的国家开始关注对本国产生“致命遏制”的关键性矿产资源，它具有其独特的历史性、区域性、经济安全性，对于一个国家的可持续发展具有至关重要的作用，要加大关键性矿产资源的开采、利用与管理(考虑到部分的关键性矿产资源是大宗型矿产的伴生矿产)，就需要在全球矿产资源潜力评价工作的基础上进行。矿产资源的潜力评价工作早在20世纪40年代，杜鲁门政府佩里委员会的报告中提到了矿产资源具有经济价值特性，需进行矿产资源的评价工作。之后在20世纪中叶至20世纪末，各个国家相继开始了本国的矿产资源评价计划：美国于1960年开始国家矿产资源评价计划，对本国领土(领海)范围内的金属、石油资源等进行矿产资源的评价计划，第一次较系统地对美国尚未发现的矿产资源进行潜力评价，并出版了《820项目报告》，1995年的物资需求(materialrequirementplanning，MRP)计划，唯一提供关于非燃料矿产的潜力、生产、消费以及矿产环境问题的科学信息和公正研究的联邦层面的工作框架；2002年实施全球矿产资源评价项目(globalmineralresourceassessmentproject，GMRAP)计划，对未发现的铜、金、铅、镍、铂族金属、锌、磷酸盐和钾盐进行评估。其首要任务是识别和形式化与合作者的关系，从国家和跨国组织在七个指定评估区域。美国将矿产资源评价定为一项基本工作，每5年进行一次，在进行矿产资源评价工作中，USGS使用统一的“三步式”评价方法和标准的评价模型，对全美开展金、银、铜等未发现的矿产资源潜力评价工作，并在此后的评价过程中提供统一的、最低标准的、对现有矿产资源信息和未发现矿产资源总潜力的估算方法，最后在评价报告中允许以矿产类型产出成矿远景图，以及对圈定的远景区进行描述；加拿大早在1958年就开始了以铀矿成矿地质图为标志的对非工业矿产资源的评价工作，之后加拿大联邦调查局应用各种评价方法开展了二十多项的全国性资源评价工作，在这个过程中运用最多的评价方法是“概念模型法”，其广泛应用于以某个矿床类型为基础的复合地质模型中；俄罗斯在苏联时期的矿产资源潜力评价工作主要是通过区域地质填图（中、小比例尺）、地质普查工作来完成的，所用的评价方法是“预测普查组合法”，之后在配合国际地球化学研究计划的基础上进行本土找矿的潜力评价工作，在此阶段编著了1：500万比例尺的地球化学、生态地质学图集和说明书；澳大利亚在20世纪90年代末开始了矿产资源的定量评价工作（如玻璃地球计划、旗舰计划等），使用了许多定量方法，其中将美国的“三步式”评价方法与计算机辅助决策模型结合，定量评价和计算机辅助勘查模型为本国矿产资源潜力评价工作提供了较高精度的数据，提高了勘探的效益；日本本国的资源匮乏，早在1952年就对工业生产所需的矿产资源进行分析，并对海外的矿产资源进行调查，在1981年日本地质调查所提出了1981年度研究计划，针对本国及周围的海域的地质及地下资源进行调查研究；欧盟于1971年成立欧洲地质调查局（EuropeanGeolog­icalSurveys，EGS）进行地质调查工作，为国家的矿产资源、地质环境、科学研究服务。欧盟各成员国对于传统矿产品的需求逐渐趋缓，但对于对锂、钴、铟、镓、锗等关键矿产的需求正迅速地增长，2010—2020年间欧盟各国展开了如Material4EC、ProMine、GeoERA、EGDI等为矿产资源评价服务项目；原中国地质矿产部于1979—1985年在全国范围内开展了基于统一标准、统一规划的以成矿带为目标区的成矿远景预测工作，1992—1996年开展了第二轮固体矿产资源潜力评价工作，该工作以地质找矿为中心，使紧缺矿种的找矿工作取得重要的进展，采用中国程裕褀、陈毓川等地质学家独创的“矿床成矿系列理论”对全国矿产资源进行预测工作。

在20世纪末至21世纪初，为了巩固大国地位，洞察全球矿产资源潜力，以美国、俄罗斯为首的大国开始了全球的矿产资源评价工作。俄罗斯于1993年开始“世界大洋北极和南极矿产资源潜力评价”工作，主要研究对象是深海中的锰结核、硫化物和大陆架上的石油、天然气等；美国于2002年由USGS组织实施首例全球矿产资源评价项目，主要目的是圈定全球范围内具有潜力的尚未发现的陆地矿产资源的分布情况，估算地表以下1km以内的矿产资源量，并制定一套以“三部式”和标准的评价模型的矿产资源评价方法。进入21世纪之后，美国、俄罗斯、加拿大、澳大利亚等国相继提出了本国的矿产资源评价规划方案，重点之一就是对尚未发现的矿产资源潜力进行新一轮的定量评价，资源潜力评价工作也转向利用高精度数字化、智能化、深勘精查的调查手段与生态环境评价协同进行。

总之，从全球来看，矿产资源潜力评价工作的进程大致分为3个阶段。

第一阶段：1960年之前，定性的矿产资源潜力评价阶段。该阶段以地质类比法为主要的手段，进行未知区域的矿产资源评价。这一时期的代表有Allias最早使用统计产状模型来评价阿尔及利亚-撒哈拉等区域矿产勘探的经济前景；苏联地矿部门开展全国范围内的成矿规律与预测工作。

第二阶段：1970—1999年，定量的矿产资源潜力评价阶段。随着计算机科学技术的发展，矿产资源评价体系中引入了多元统计方法，推进了评价工作由定性向定量评价过渡，提高了矿产资源评价的精度，在这一时期主要有国际地科联推广的6种定量预测方法，代表性的是美国的Harris建立矿产资源和地质条件间的数学关系-矿产预测统计模型及倡导的全球“三步式”评价方法；加拿大Agterberg的多元统计分析方法和英国Brinck的丰度估计法；澳大利亚在CIS平台上研发了“成因概念模型的资源评价系统”；中国的王世称“综合信息预测”理论、赵鹏大的“地质异常致矿”理论和“三联式”资源定量预测与评价理论等。

第三阶段：2000年至今。在此阶段科学技术飞速发展的阶段，伴随着地质数据多元化、海量化、多源解译的特点，使得机器学习与地质数据相融合，将各种算法运用至矿产资源潜力评价中，为传统的矿产资源潜力评价转型提供技术与平台。这一阶段主要运用的矿产资源潜力评价的基础理论为成矿地球动力学理论、成矿系列（系统）成矿理论、综合信息矿产预测方法理论、成矿作用动力学理］，在这些理论基础上运用现代的科学技术与找矿预测新方法结合形成了许多新的评价方法。如“三位一体”矿产预测评价方法体系、矿床模型综合地质信息预测方法体系、隐伏矿体立体定量预测体系、三维成矿预测体系、立方体预测模型找矿方法等。

2  国内外关键矿产资源潜力评价主要理论方法的探讨

2.1  关键矿产资源评价主要理论方法与技术流程

矿产资源潜力评价涉及多领域方面的知识，它将地质、经济、环境、人文、计算机等领域的相关知识融会贯通来进行矿产资源的评价工作，在这个评价过程中无论是成矿预测、成矿区划、资源量评价、环境评价等其目标、任务、采用的理论方法以及编制的图件都是相似的，都是矿产资源潜力评价的一部分，所以矿产资源潜力评价是以成矿地质理论为依据，应用有关技术方法，在成矿地质条件有利地区对潜在矿产做出预测与推断，经后期的勘探工程的验证，发现矿床的工作过程。它可以为了解国内及国际矿产资源的分布和数量情况，为本国的矿产资源供应需求、资源政策、环境及公共健康安全、开发和维护国际数据库提供可靠的数据资料。

在矿产资源潜力评价领域，已发现的矿床称为已知矿床点，与矿床形成有关的各种地质特征(如断层、褶皱、地层岩性等)统称为控矿变量。矿产资源潜力评价模型主要是围绕如何发掘已知矿点与各种控矿变量之间的关系，来对未知区域进行成矿的潜力评价。全球关键矿产有的是独立成矿的矿产资源，但是大多数的矿种是大宗型矿产的伴生矿产(如白云鄂博的萤石-铌矿、柿竹园萤石-铍-铌-钽、贵州小山坝黏土型锂矿等)。所以其资源潜力评价的方法和大宗型矿产等其他的矿产资源潜力评价的理论方法一致，只是依据矿种的不同而其潜力评价的方法的侧重点不同：依据矿产资源潜力评价的目的不同，将其分为总分式和非总分式；依据研究对象的不同分为数据驱动型和知识驱动型；依据应用的范围不同分为大比例尺范围下的矿产资源潜力评价、中比例尺和小比例尺下的矿产资源潜力评价；依据评价的手段不同分为数理评价和地质评价等，这些分类随着新理论、新技术、新方法在地学中的应用界线逐渐趋于模糊，全球矿产资源评价也在不断更迭的理论方法与技术中有了突破性的进展，以不同的分类标准划分矿产资源潜力评价其有不同的理论方法作为支撑，以此对主要的几种矿产资源潜力评价的方法进行简单的论述。

2.1.1总合式和非总合式

通俗地讲，总合式的矿产资源潜力评价即对矿产资源的资源总量的估计评价，是矿产资源潜力评价早期阶段常用的评价方法，其没有对矿产空间分布位置和矿产出现的频率与个数进行评价，非总合式则是弥补了总合式的这种不足，可以在一定的概率范围内估计预测矿床的数量和所在的空间位置情况，并能在此基础上进行矿产资源量的估算。总合式的评价方法又可以分为丰度估计法、体积估计法、德尔菲法(主观概率法)、矿床值概率、地球化学面金属量法、三步法、矿床模型法等，而非总合式的评价方法分为回归分析法、反向传播(backpropagation，BP)和径向基函数(radicalbasisfunction，RBF)等前馈型神经网络、信息量法、秩相关分析、辨别分析等，在非总合式的方法进行矿产资源潜力评价工作时，主要运用的原理是类比的原理，一般是依据已知的勘探程度较高的矿产地区所在的单元去推测未知的或者勘探程度较低的矿产地区所在单元。

2.1.2数据驱动和知识驱动

数据驱动就是利用数据信息对处理和操作的过程与流程进行控制分析；知识驱动是高级的数据驱动，是依靠相关领域的专家所掌握的知识体系进行分析推理并作出处理和决策，矿产资源潜力评价工作的最重要的点是需要一个博学的经济地质学家。当然地质数据的挖掘也对地质专家进行评价起到举足轻重的作用。地质学发展至今积累了大量的地质资料数据，随着计算机技术的进步与地理信息系统(geographicinformationsystem，GIS)领域的发展，将会产生越来越多的地质数据，如何将这些海量的地质数据挖掘出来，进行矿产资源的潜力评价工作是现有的研究方向。以往的地质人员都是在相关的找矿理论和方法指导下，凭借已有的知识体系(经验)进行矿产资源的定性和定量的评价工作，在现有的矿产资源预测理论的不断进步，以及虚拟现实技术在地学中得以运用，3S［(remotesensing，RS)、地理信息系统(geographyinformationsystems，GIS)和全球定位系统(globalpositioningsystems，GPS)］技术、数据库、三维地质建模及可视化一体等技术的融合发展，对于认识新的成矿规律有巨大的作用。

目前在大数据背景下进行的矿产资源潜力评价工作出现了许多尝试并取得了一定的效果。如Carranza提出的基于栅格的地理信息系统(GIS)的成矿远景数据驱动建模中最合适单元格大小的客观选择方法解决了建模单元主观形成的问题；Zuo等将支持向量机运用至加拿大新斯科舍省西部Meguma地区金矿床的成矿远景图的绘制工作中；Hariharan等使用随机森林对西澳大利亚数据较稀少地区的金矿建立预测模型；蔡惠慧等采用深度自编码网络以及随机森林的机器学习方法，实现对南秦岭中段南坡地区的钨钼矿产资源进行了预测评价工作；蔡煜琦等建立铀矿资源预测评价平台，并在平台上运用三维分析技术和数学分析的方法进行铀矿资源的定位与定量评价等，由此大数据驱动下的成矿预测理论-大数据智能矿产资源预测与找矿理论方法体系的出现，进一步促进有关的以三维空间数据为基础的三维可视化软件的开发与更新，更为数字化-智慧化找矿提供便利。

2.1.3大比例尺、中比例尺、小比例尺

对于矿产资源潜力评价工作，可以分为不同层次，需要由一个全球的成矿区带（成矿域）如滨太平洋成矿带（域）、特提斯-地中海成矿带（域）等层次到国再到省（州）的一个过程，其中遵循的是循序渐进的评价原则，逐渐从小比例尺大范围到大比例尺小范围内进行资源潜力评价。

在美国进行GMRAP、澳大利亚使用19个模型进行的成矿省资源评价，均是在全球尺度上进行的，其中运用统一的评价方法“三步式”时采用的是国家层面的比例尺即小比例尺（1：100万、1：50万，“三步式”矿产资源评价体系的优势是将地质矿床模型应用至评价工作中（图2），在地质理论上是合理的，但是在实际的找矿中，会出现同一地质环境多种成矿类型共生的现象，这样在圈定不同类型、不同矿种时可能出现重复现象，而在中国的矿产资源评价过程中形成了“成矿系列理论”以及“多尺度下的成矿系统理论”可以很好地解决这一问题，以此理论为基础，结合物探、化探、遥感等数据信息进行区域矿产资源潜力评价工作并取得了较好的成效，并在此基础上形成了“三三式”成矿系列综合信息矿产资源评价方法、成矿系统理论的综合信息矿产预测方法体系等。大中比例尺的资源评价方法是随着计算机技术发展与GIS应用于地质找矿领域得以更新，全球矿产资源潜力评价工作的进程，逐渐形成以三维立体模型为载体的矿产资源评价方法体系、证据权非线性定量预测评价方法、矿床模型综合地质信息矿产资源预测评价方法体系，详细方法流程见图3，据美国的GRMRAP计划报告修改，“三位一体”深部找矿预测理论体系，详细方法流程见图4。在中国的潜力评价工作中矿床模型综合地质信息矿产资源潜力评价方法体系应用广泛。该方法是将预测理论（建造构造理论、成矿系列理论、综合信息预测理论）、预测方法（建造构造综合信息编图、综合信息找矿模型、资源预测方法）、预测平台（深部弱信息提取分析平台RGIS、矿产资源定量预测平台MRASGEODAS）突破了地质规律预测与信息评价一体化技术瓶颈。

在这套理论体系的指导下，中国经过了全国性重要矿产的潜力评价工作，完成了25种重要矿种的潜力评价，而美国5年只完成6种。“三位一体”深部找矿预测理论体系的提出很好地解决了深部找矿弱信息提取、定位难等技术难题，该方法体系以不同的理论为指导，在成矿带尺度上选择成矿系列理论为指导，在勘查区尺度上以找矿勘查“三位一体”理论为指导，构建地质找矿模型，以此模型为约束，运用三维软件预测平台（MinExplore）构建多尺度的三维地质模型（地质体模型、地球物理模型、地球化学模型）、三维定量预测模型，利用大数据预测方法圈定靶区，指导找矿。该理论方法体系，首次将区域成矿预测与矿区的找矿靶区融合一起，解决区域与深部找矿的技术难题，有效缩小找矿范围，节约成本，提高找矿预测效率与精度，并在整装勘查区预测金资源量。

2.1.4数理评价和地质评价

数理评价以数学地质学家为研究代表的预测方法，此类方法总体上侧重于对信息（找矿异常信息）提取过程的研究，使用了尽可能多的数学方法模型对物、化、遥等信息不断进行挖掘，许多预测工作较少考虑矿床类型模型问题；这种评价方法较早在全球的资源评价中得以运用，例如，早期的英国进行的矿产资源评价中即运用了对数正态分布模型作为资源评价的基本概率统计模式，并将Brinck的丰度估计法运用于大区域铀矿的资源量估算。加拿大运用了多元统计方法预测评价了铜锌的潜力。法国数学家Mandelbrot提出的分形理论被用于矿产资源的预测评价中。中国学者也提出了一系列的基于数理的评价方法，例如，邓聚龙为了解决概率统计模糊数学中难以解决的“小样本，贫信息”不确定性问题提出了灰色理论系统；於崇文将概率论的理论方法“涨落理论”引入到对成矿状态的研究；陈桂龙等应用模糊综合判别方法进行矿产资源的优劣评判；李建威将模式识别的方法与数学地质结合起来，进行地球化学模式识别的研究工作；吕新彪将多层反转学习算法运用至长江中下游矿产资源的定量预测；阴江宁等将蒙特卡洛模拟应用新疆海相火山岩型铁矿的资源量进行了评价等。地质评价则侧重与成矿规律总结，较少依据区域成矿模型和实际勘探资料圈定成矿远景区。由于矿产勘查逐渐由浅部到深部勘探，勘探情况复杂，难度加大，为了进行更加详细的了解矿产的空间分布情况，充分利用地质调查信息，提高矿床预测的精度，就需要系统掌握地质方面和数学理论方面的知识，需将两者结合进行矿产资源潜力评价工作。在此就逐步形成了以"C-D因子分析法”为基础建立矿产资源评价定量模型，为矿产资源的定性与定量评价提供便利；肖克炎等将证据权法与矿床模型结合，进行矿床的综合评价；应用“数理统计、模糊数学、经验方法”从地质背景中圈出“地质异常”，并以成矿多样性分析与矿床谱系的研究为指导，将地质异常、成矿多样性、矿床谱系三方面定量化研究结合形成“三联式”资源定量预测与评价体系；将非线性理论特别是混沌理论、分形/多重分形理论、奇异理论应用与矿产资源的勘查与评价方面，形成“奇异性-广义自相似-分形谱系”理论；在致矿异常和异常分形奇异性提取的基础上，以灰色理论为基础，进行多元信息综合、集成，形成证据权-奇异性-灰色理论分析的找矿理论方法等。

2.2关键矿产资源评价的成果与拓展

国内外矿业国依据国家的相关政策与国情调查本国与全球的关键矿产资源潜力，运用潜力评价的理论方法与相关技术流程做出评价工作。例如，美国的GRMRAP运用三步式定量评价方法技术，该项目取得了如下成果：出版了数字地图集（地图中显示了铜、PGE等未发现关键矿产资源的潜在区域）；对地球表面以下1~3km深处未发现的铜、铂和钾的可能数量进行了估算；建立全球地理信息系统与数据库；利用地理信息系统评估其他类型的数据。这些数据可以与全球矿产资源相关数据相结合，以开发出可用于评估与矿产开发相关的土地利用决策的政治、社会经济和环境影响的产品、欧盟GeoERA项目建立一个共同的欧洲知识库和为欧洲共同提供地质服务（图4）。地质知识库将为欧洲利益攸关方提供关于地下资源及其可持续利用和管理的客观无缝数据、信息、知识和专门知识的开放获取渠道。

中国的全国矿产资源潜力评价项目，运用矿床模型综合信息成矿预测理论方法体系，研发了MRAS系统，在该系统中定量的进行成矿远景靶区的圈定与资源量的估算工作（图5）。

Zv(xi)为成矿有利度；i为图层号；λi为图层权重；Xi为控矿要素图层

为了应对关键矿产资源的需求，解决已知矿产资源短缺和找矿难度不断扩大的状况，缓解由于某些矿产资源的短缺而影响到国家安全与经济的发展，开展全球关键矿产资源的潜力评价工作，梳理全球矿产资源潜力评价中有关的理论方法为评价工作做出参考，并对现有的评价方法的发展趋势与展望做一总结，关键矿产资源潜力评价应从以下几个方面加强研究。

（1）建立全球稳定开放的资源安全保障体系，完善关键性矿产监测预警机制，加大监测预警能力，形成监测评价的综合模型，系统了解与分析全球矿产资源的供需情况，并对矿产资源的形势进行评价分析；加强各国矿业市场、政策、标准领域的对接，推动全球矿产资源潜力评价的一体化发展，将关键性矿产资源评价报告纳入资源评价报告中，鼓励矿业公司走出去。

（2）创建地质矿产技术创新平台，进一步推进地球深部观测与实验系统重大科学基础设施建设，推进万米深钻，加强深部地质找矿的重大科技问题攻关，形成深部找矿立体综合勘查与评价体系，推进深海探测与开发技术，加大对海洋锰结核、稀土软泥等资源的调查与评价工作，推动“互联网+矿业”发展，将深度学习技术与成矿系统理论相结合的评价方法运用于矿产资源潜力评价实际工作中，提高地学数据的挖掘效率与成矿预测的准确性，加大对于关键矿产资源的选冶技术，重视关键性矿产资源的开采（因为许多关键性矿产资源都是大宗型矿产资源的伴生矿产，在很多时候由于矿种可行性较低而忽略掉）。

（3）坚持协调发展，将优化找矿策略，提高勘查技术，推进勘查理论的进步与资源环境保护协调发展，将环境评价的各项指标参数纳入矿产资源潜力评价体系中，使“城市矿山”（电子资源的二次回收与利用）与“传统矿山”协调发展，着力构建全球环境下协调有序矿产开发格局。

3 结论

全球各个国家的关键矿产的清单列表中的矿种均有不同，其代表的是这个国家在当前经济形势与国策下所需要的重要的矿产资源，它可以是大宗型矿产资源，也可以是三稀矿产资源，它是一个动态变化的列表，但是不管这个列表中的矿种怎么变化，这些关于国计民生、高新技术发展、国家安全的矿种将是一个国家永远关注的对象，是需要长期重视的资源。所以在现有的全球经济环境下，要加强关键矿产资源的潜力评价工作，将这项工作较精细地开展，这就需要不断地推动资源潜力评价所需的理论与方法的革新，将大数据挖掘、机器学习、深度学习技术运用于矿产资源潜力评价工作的始终，提高评价的精度与细度，建立完善的矿产资源动态预警系统，实时监测关键矿产资源的供需情况，为国家战略性矿产资源的储备提供依据。

来源：樊铭静，肖克炎，徐旸. 全球关键矿产资源潜力评价理论方法的发展趋势与进展【J】科学技术与工程，2022, 22(1) : 1-17.

第一作者：樊铭静，博士研究生。研究方向：矿产普查与勘探。

通信作者：肖克炎，博士，研究员。研究方向：数学地质。

来源：洲际矿山

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