麦哲伦戈沃罗夫盖特平顶海山钴结壳资源评价
本文选题:钴结壳 切入点:资源量 出处:《吉林大学学报(地球科学版)》2015年06期 论文类型:期刊论文
【摘要】:为能科学、快速量化地圈定出大洋海山钴结壳优质矿区,笔者基于国际海底管理局提出的矿区选取模型,利用我国西太平洋海山钴结壳资源调查的公开的拖网采样资料,综合钴结壳的分布规律和证据权法所得海山钴结壳资源预测后验概率图,将西太平洋麦哲伦海山区戈沃罗夫盖特平顶海山圈定为钴结壳资源前景较好的远景区,并采用人机交互式的矿区圈定方法圈定出符合国际海底管理局规章要求的7个群组共100个钴结壳矿块。据此估算出戈沃罗夫盖特平顶海山湿结壳资源量为69 487.6×104 t;圈定的100个矿块主要分布在2 000~3 000 m斜坡上,湿结壳资源量为14 092×104 t,干结壳资源量为9 789.35×104 t;锰金属量为1 961.3×104 t,铜金属量为10.17×104 t,钴金属量为54.06×104 t,镍金属量为34.87×104 t。这些数据表明,戈沃罗夫盖特平顶海山规模较大,钴结壳资源前景潜力大,可作为钴结壳深入调查和矿区申请备选海山。
[Abstract]:In order to scientifically and quantificationally delineate the high quality cobalt crusts in the oceanic seamounts, based on the mining area selection model proposed by the International seabed Administration, the authors use the open trawl sampling data from the survey of cobalt crusts in the western Pacific Ocean in China. By synthesizing the distribution of cobalt crusts and the evidence weight method, a posteriori probability map for predicting the resources of cobalt crusts in seamounts is obtained, and the Govorov Flat-top seamounts in the Magellanic Sea Mountains of the Western Pacific Ocean are delineated as the prospective areas with better prospects for the resources of cobalt crusts. A total of 100 cobalt crusts of 7 groups which meet the requirements of the regulations of the International seabed Authority are determined by the method of man-machine interactive delineation of mining area. Based on this, the amount of wet crusts in the Govorov Gheit Pingding seamounts is estimated to be 69,487.6 脳 10 ~ 4 t. The 100 ore blocks delineated are mainly distributed on the 2 000 ~ 3 000 m slope. The resources of wet crust and dry crust were 14 092 脳 104 t, 9 789.35 t, 1 961.3 脳 10 4 t, 10 17 脳 10 4 t, 54 06 脳 10 4 t and 34 87 脳 10 4 t respectively. The potential of cobalt crusts resource is great, and it can be used as an alternative seamounts for further investigation of cobalt crusts and application for mining areas.
【作者单位】: 中国海洋大学海洋地球科学学院;国家海洋信息中心;清华大学自功化系;
【基金】:中国大洋协会资助项目(DYXM-125-25-02) 海洋公益项目(201005029)
【分类号】:P744
【参考文献】
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本文编号:1621022
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