基于多源数据约束的成矿动力学模拟——以宁芜盆地钟姑矿田典型矿床为例

数据驱动是大数据分析的特点之一。成矿过程的数值模拟即采用数据驱动方式，在基本的物理化学方程及地质模型基础上，通过定量的手段，模拟不同阶段、不同条件下成矿系统的演化过程，从而能够更深入、直观的讨论各种地质要素对成矿系统的影响，验证已有的成矿理论，获得新的认识。姑山铁矿床和杨庄铁矿床是宁芜火山岩盆地钟姑矿田内的典型矿床。前人研究显示，杨庄铁矿床为典型的充填-接触交代型热液矿床，而姑山铁矿床目前在成因上仍存在争议，存在岩浆成因和热液成因等多种观点。为了更好的对比和了解姑山铁矿床和杨庄铁矿床的成因及成矿过程，本文基于多源数据的综合解译剖面，采用力-热耦合数值模拟方法对与热液矿床密切相关的扩容空间的形成机制和特点开展研究。模拟结果显示，姑山铁矿床和杨庄铁矿床可能分属不同的成因类型；随着岩体的逐渐冷却，杨庄铁矿床内岩体和地层接触带会出现明显的扩容空间，可为成矿流体的汇聚及矿质的沉淀提供良好的条件，有利于热液矿床的形成；而姑山铁矿床内岩体和地层接触带只有局部区域出现扩容空间，同时体应变数值较小且形态变化大，并不利于大规模的流体汇聚及矿质的沉淀，姑山铁矿床可能主要为岩浆成因，并受少量热液的叠加改造。