南京航空航天大学《矿床学》知识点笔记

南京航空航天大学《矿床学》知识点笔记第一章导论：矿床学的基本概念与研究方法1.1矿床学的定义与范畴矿床学的定义：矿床学是一门研究矿产资源形成、分布、成因及其开发利用的科学，关注地球内部的物质循环与地质作用对矿产资源形成的影响。范畴：矿床学研究的主要内容包括：矿产资源的形成机制和成矿规律。矿床的分类、分布及成矿条件。矿床勘查、开发与环境保护的相关问题。1.2矿床学的研究意义经济意义：矿产资源是国家经济发展的重要支柱，矿床学研究能够提高矿产资源的勘查与开发效率。科学意义：矿床学研究揭示地球内部物质运动与成矿作用的规律，推动地球科学的发展。社会意义：矿床学为矿产资源的合理利用与环境保护提供理论依据，有助于实现可持续发展。1.3矿床学的研究方法野外地质调查：通过地质填图、剖面测量等方法，了解矿床的分布与地质背景。实验室分析：包括矿物鉴定、岩石分析、同位素测定等技术，用于揭示矿床成因与物质组成。成矿模拟实验：在实验室模拟成矿作用的物理化学条件，研究成矿过程的机制。数学模型与计算机模拟：运用数学模型和地质建模软件，研究成矿规律与矿床分布预测。第二章矿物、岩石与矿床的基本概念2.1矿物与矿石矿物：自然界中形成的具有固定化学组成和晶体结构的无机物。主要特性：化学成分、晶体结构、颜色、硬度、解理等。矿石：含有经济价值的矿物或元素并具有开采利用价值的岩石。特点：经济性、成分集中性、开采利用性。2.2岩石与矿床岩石：由一种或多种矿物组成的天然固态物质，是矿床形成的地质背景。分类：火成岩、沉积岩、变质岩。矿床：指地壳中经过地质作用集中而形成的、具有工业开采价值的矿产聚集体。2.3矿床的基本组成矿体：矿床中主要由矿石组成的经济价值部分。围岩：与矿体共存但不具有经济价值的岩石。矿化蚀变带：矿体与围岩之间因成矿作用引起的岩石变化区。第三章矿床的成因与分类3.1矿床成因的基本原理成矿物质的来源：来自地幔、地壳及地表的物质通过地质作用进入成矿系统。成矿能量来源：主要包括地球内热、地质构造活动和外动力作用（如风化和沉积）。成矿作用：指成矿物质在特定地质环境下富集并形成矿床的过程。3.2矿床的成因分类岩浆矿床：由岩浆活动形成的矿床，如铁镍硫化物矿床、铬铁矿床。热液矿床：由热液作用形成的矿床，如金矿、银矿、铜矿。沉积矿床：由沉积作用形成的矿床，如煤矿、磷矿、盐矿。变质矿床：由变质作用形成的矿床，如石墨矿床、蓝晶石矿床。风化残积矿床：由风化作用形成的矿床，如铝土矿、红土镍矿。3.3影响成矿作用的因素物质因素：成矿物质的丰度与分布。能量因素：地热与压力对矿物溶解、迁移和沉淀的影响。构造因素：地壳运动形成的裂隙、断层为成矿物质迁移提供通道。地质环境：岩浆活动、沉积环境等对矿床形成的控制作用。第四章重要矿床类型4.1金属矿床铁矿床：主要分为沉积型（如鞍山式铁矿）和岩浆型（如基性岩中的钛磁铁矿）。铜矿床：主要分为斑岩型铜矿、热液型铜矿和砂岩型铜矿。金矿床：多为热液型金矿，常分布于断裂带和火山岩系中。4.2非金属矿床煤矿：由植物遗体在缺氧环境下经成岩作用转化形成，分为褐煤、烟煤、无烟煤。磷矿：以沉积型磷矿为主，主要分布于浅海沉积盆地。石盐与钾盐：由盐湖或内陆海水蒸发形成。4.3特种矿床稀土矿床：主要分布于风化壳、花岗岩和碳酸岩中，广泛用于高科技领域。放射性矿床：如铀矿，主要分布于沉积岩与花岗岩中。第五章矿床的勘查与评价5.1矿床勘查的基本方法地质勘查：通过野外地质调查、剖面测量等了解矿床的地质背景与分布。物探方法：利用重力、磁力、电性等物性差异探测矿床，如电磁法探测金属矿床。化探方法：通过分析土壤、水体、植物等样品中的元素含量异常，寻找矿床。钻探与采样：通过钻孔取样直接了解矿体的空间位置、厚度和品位。5.2矿床评价的基本内容资源量估算：根据勘查数据计算矿产资源的储量。经济评价：评估矿床的开采价值，包括开采成本、市场价格等因素。环境影响评价：分析矿床开采对环境的影响，如水土流失、大气污染等。5.3矿床开发的主要原则资源利用最大化：提高矿石回收率，减少资源浪费。环境保护优先：采取有效措施减少采矿对环境的破坏。经济效益与社会效益并重：平衡企业盈利与社会责任。第六章成矿规律与矿产预测6.1成矿规律成矿时空分布规律：矿床的形成集中于特定的地质时期与空间位置。成矿系统与成矿模式：通过总结典型矿床的成矿特点，建立成矿模式指导矿产勘查。6.2矿产预测方法综合信息法：结合地质、地球物理、地球化学等多种数据进行预测。成矿远景区划分：通过成矿地质条件的分析划定成矿潜力区。预测建模：利用数学与地质模型对矿产分布进行定量预测。6.3矿产预测的实际应用在区域勘查中确定重点勘查区。在矿区勘查中优化钻探布置，提高勘查效率。为矿产资源规划与开发提供科学依据。第七章矿床学的未来发展趋势7.1新技术的应用遥感技术：通过卫星图像获取地质信息，广泛用于矿产勘查。大数据与人工智能：利用数据分析与建模技术，提升矿产预测的精度与效率。深地探测技术：开发深部矿产资源