资源量计算方法

㈠ 静态资源量计算

按照第四章 浅层地温能资源量计算方法，经计算，北京平原区浅层地温能资源总储量为9.546×10¹⁵kJ，合2.694×10¹²kWh，折合标准煤3.31×10¹¹kg标准煤，各区(县)浅层地温能资源储量见表11－5。

表11－5 北京平原区各区(县)热储量值表

㈡ 水资源总量的计算方法

计算淡水资源总量，是通过获取该地区淡水储备的总量来合计，江河湖泊、水库、地下水等淡水资源的统计累加，再加上季节性波动。

㈢ 瓦斯( 煤层气) 资源量计算方法

( 1) 计算程序

①资源量计算边界: 瓦斯地质图中标有瓦斯风氧化带的区域可直接圈出，不进行储量计算。煤层含气量、煤层厚度下限值由瓦斯含量等值线、钻孔数据进行确定 ( 下限标准可参考 《煤层气资源/储量规范》) 。

②资源量计算单元的划分: 原则是把气田内具有相同或相近煤层气赋存特征的储层划为一个单元。划分单元首选气藏地质边界，如断层、尖灭、剥蚀等; 然后结合气藏计算边界，其中达不到产量下限的煤层净厚度边界、含气量下限边界和瓦斯风化带边界不加以计算。

③计算单元面积: 面积可通过 AutoCAD 软件 “工具”菜单直接查询，而不再用煤炭储量计算面积常用的直接公式法及网格法，并且这种计算结果十分精确。煤层倾角的变化可由底板等高线的疏密程度进行计算，然后对实际面积进行修正。

④煤层有效厚度: 即整层煤厚去除夹矸厚度，也称净厚度，可以查看邻近钻孔资料，通过测井曲线或者取心整理夹矸厚度，一般与构造煤厚度一并在图上钻孔附近标出。

⑤煤质量密度: 先查找附近的钻孔，查看相应报告可获得煤真密度或视密度数值; 对于计算单元有多个钻孔的情况，可以取其平均值。

⑥资源量计算: 按照矿井瓦斯含量等值线图划分的资源量计算块段，依据每个块段已确定的参数，由公式 ( 1. 1) 计算出各块段煤层气资源量。

( 2) 计算方法

我国地质条件复杂，不同区域煤层赋存条件差异很大，这对煤层气资源量计算过程，含气面积、含气量等参数的确定带来了诸多问题。我国目前煤层气资源量的计算方法主要分为以下几种:

①瓦斯地质统计法。瓦斯地质统计法计算瓦斯资源量，主要是充分运用煤矿开采后获取大量瓦斯地质资料的优势，在编制瓦斯地质图的基础上，运用瓦斯地质和瓦斯涌出规律，建立起与煤层气含量测试数据的对应关系，丰富煤层气预测资料，充实和完善煤层气预测公式。更加实际的编制好煤层气含量等值线图，进行煤层气资源量计算，结合构造煤的分布和构造复杂程度，进行煤层气资源评价和区块分级。瓦斯地质图是瓦斯信息和地质信息系统的高度综合，它全面地反映了瓦斯生成条件、保存条件、抽采的难易程度、瓦斯涌出规律及分区、分带特征;能够比较直观的确定资源量计算边界条件、划分计算单元，提供瓦斯资源量计算过程中所需参数，特别是影响资源量计算精度的关键参数，如含气面积、煤层厚度和含气量等，并能提高参数选取的可靠程度。

②体积法。它是我国目前煤层气储量计算普遍采用的一种方法，适应于各个级别煤层气地质储量计算，在美国很多人也采用。计算公式如下:

河南省瓦斯地质规律研究及煤矿瓦斯地质图编制

式中:C_ad=C_daf(100－M_ad－A_d)/100;G_i为煤层气地质储量，10m;A为煤层含气面积，km²;h为煤层净厚度，m;D为煤的干燥基质量密度，t/m³;C_ad为煤的空气干燥基含气量，m³/t;C_daf为煤的干燥无灰基含气量，m³/t;M_ad为煤中原煤基水分，%;A_d为煤中灰分，%。

计算过程参数主要来源于地质勘探资料，勘探程度越高，参数取值越准确，资源量的结果也越可靠;但对于勘探程度较低或者当前没有勘探的区域，参数的选择人为因素就比较大，资源量计算的结果可靠性就值得怀疑。

③气藏数值模拟法。这种方法是在计算机上利用专用软件对已获得的储层参数和早期的生产数据或试采数据进行拟合匹配，可以获得一个代表储层平均特征的气藏模型和地质储量，也可以估算煤层气井未来的产量状态及可采储量，结果的准确程度是建立在丰富资料和计算精度的基础上。

④类比法。类比法是利用已开发煤层气田(或相似储层)的相关关系计算瓦斯资源量的一种方法。计算区与开发区的地质条件、储层条件等愈相似，计算结果愈准确。由于我国地质条件较为复杂，此方法的局限性较大，只有很少地区能够采用。但如果在煤层气开发初期选区，储量级别要求不高，地质资料比较可靠，利用这种方法参数选择比较快捷、直观。

对于其他计算方法，如蒙特卡罗法、物质平衡法(King，1993)等，由于计算过程复杂或者参数选择困难，不太实用，很少人采用。

㈣ 地质资源量计算方法

（一）重量法（含油率法）

重量法是根据油砂中原油的重量百分含量进行资源量计算的方法。具体计算公式如下：

Q=V·p_s·ω

式中：Q— 油砂油资源量（t）;

V——油砂体积（m³）；

ρ_s——油砂密度（t/m³，通常看作g/cm³）；

ω——油砂中原油重量百分含量（小数）。

同样，存在多层油砂时，可使用上述公式对每一油砂单层进行计算，然后累加获得总的油砂油资源量。

对于露头油砂，与油砂油资源计算有关的参数有：油砂出露层数及厚度、地表延伸长度、出露面积、油砂层产状、含油率等。其中，除含油率是通过野外取样经室内分析确定外，其余几项参数均可从野外直接获得。

从地表至500m埋深，油砂层的延伸、厚度及层数都有可能发生变化，这就需要通过研究油砂分布区的石油地质特征，借助探井及邻区等相关资料，间接获取计算参数。

考虑到不同埋深的油砂的分布特点及开采方式的差异，对0～100m 和100～500m油砂油可根据所拥有参数情况采用不同的计算方法。

具体计算方法可从下例单个含油砂构造油砂油资源量的计算得以说明。

以背斜构造为例（图3-1），假设某一含油砂构造单油砂层的横剖面如图3.2A所示，图3-2B是该油砂层的立体结构示意。通过油砂产状与埋深值的计算，将该油砂层转换为平面展布。转换后，按100m埋深计，该背斜单翼油砂层的横向宽度为：L=100/sina，再利用油砂层厚度值、背斜长轴中含油砂的长度值，即可得到该层油砂0～100m 的资源量。

图3-1 油砂层纵向分布示意图

图3-2 油砂油资源计算体积参数转换示意图

考虑到南方沥青矿体矿化特征，资源量计算采用的是重量法。根据沥青赋存特点的差异，把矿点分成非生物礁沥青矿藏和生物礁沥青矿藏两类分别计算。

1.非生物礁沥青矿藏沥青百分含量法的估算公式：

Q=L×D×h×μ×r×m×R_B

式中：Q— 沥青资源量（t）;

L——含沥青地层出露长度（m）;

D— 含沥青层斜深（m）;

h— 沥青真厚度（m）；

μ——有效面孔率（%）;

r—含沥青岩石中纯沥青比重（t/m³）;

m——有效总孔隙率与有效面孔隙率之比；

R_B— 含沥青饱和度。

其中，未踏勘区沥青层厚度采用如下公式计算：

h=L_F×δ

式中：L_F— 含沥青地层出露宽度在水平面的投影（相当于地质图上直接测量宽度，用Mapgis软件在精确描绘的地质图上量取）；

δ——沥青地层厚度比，取踏勘点沥青层厚度h´与踏勘点含沥青地层出露宽度水平投影LF´比值的平均值。

2.生物礁沥青矿藏沥青百分含量法的估算公式为：

Q=S_R×h×μ×r×m×R_B

式中：Q— 沥青资源量（t）;

S_R— 礁体分布面积（m³）;

h— 沥青层厚度（m）；

μ——含沥青岩石中沥青的体积百分含量（有效面孔率，%）；

r— 含沥青岩石中纯沥青比重（t/m³）;

m— 有效总孔隙率与有效面孔隙率之比；

R_B—含沥青饱和度。

其中，沥青层厚度分两种情况计算，有工程控制的和没有工程控制的。有工程控制的沥青层厚度h的计算公式：

h=H_R×δ_R

式中：H_R— 礁体厚度；

δ_R— 钻孔钻遇沥青累计厚度与钻孔累计深度比值的平均值（沥青地层厚度比）。

没有工程控制的礁体的沥青厚度根据野外测量的含沥青层厚度实际值计算，或类比已知生物礁的沥青地层厚度比进行估算。

生物礁分布面积S_R主要根据野外实测资料和前人资料中的分布面积进行计算。对于只有露头面积资料的，只根据露头面积进行估算。露头和礁体分布面积均没有具体数据的，按照非生物礁的估算法进行估算。

（二）容积法（含油饱和度法）

容积法的实质是计算油层孔隙空间内的油气体积，然后用地面体积单位或重量单位表示。具体计算公式为：

Q=V·Φ·S_o·ρ_oB/_o

式中：Q— 油砂油资源量（t）;

V——油砂体积（m1³）；

Φ——油砂的孔隙度；

S_o— 油砂的含油饱和度；

ρ_o——地面脱气原油的密度（t/m³，通常看作g/cm³）；

B_o——地下原油平均体积系数（无因次）。

注：地下原油平均体积系数B_o的取值，对于已埋藏较浅的油砂，则可取值1.0（无因次），否则按实测值计算。

需要指出的是，容积法计算资源量的精度取决于地质的研究程度，在系统的地质研究和分析测试基础上，尽量搞清各种参数的各油砂层的分布，多层的可逐个地对每一单层的资源量进行计算，最后累加即为整个油砂矿的资源量。

（三）类比法

类比法是根据低勘探程度的评价区与高勘探程度的已知区油气成藏条件的相似性，由已知区的油砂油资源丰度估算未知评价区资源丰度和资源量的一种方法。根据研究区油砂油资源评价的实际情况，本次主要采用面积丰度类比法，即由已知的中高等勘探程度区油砂矿体的倾斜面的面积（以下简称斜面面积）资源丰度，估算低勘探程度（评价）区油砂矿体斜面面积资源丰度。其资源量估算公式如下：

P_Q=P_K×S_斜×α

式中：P_Q— 评价区油砂油地质资源量；

S_斜——评价区油砂矿体斜面面积（S=L×D）（以下简称斜面面积）；

P_K— 类比区资源量的斜面面积丰度（类比区油砂油资源量Q´/类比区矿体斜面面积S ´）；

α——相似系数（α＝评价单元地质类比总分/类比区地质类比总分）。

其中，P_K×S_斜＝类比区地质资源量×（类比区斜面面积/评价区斜面面积）＝评价区油砂油地质资源量×斜面面积比。

为适应计算的要求，资源量计算公式改写为：

P_Q＝评价区油砂油地质资源量×斜面面积比×α

㈤ 可利用资源量计算方法

(一)地下水式地源热泵适宜区可利用资源量计算方法

1.水热均衡法

水热均衡法主要通过研究区的水、热均衡计算，了解地下水的水、热储存量和水、热补排情况。

水均衡:

浅层地温能资源评价

式中:q_in———补给量(m³/d);

q_out———排泄量(m³/d);

Δq_w———储存量的变化量(m³/d)。

在包气带中，岩土体水分的补给项有降水入渗量、灌溉入渗量等，排泄项有植物蒸腾量、土面蒸发量、下渗补给地下水的量等。

地下水补给项有降水入渗量、灌溉入渗量、渠系入渗量、河流入渗量、侧向补给量、越流补给量等，排泄项有潜水蒸发量、人工开采量、侧向排泄量、泉排泄量、河流排泄量、越流排泄量等。

热均衡:

浅层地温能资源评价

式中:Q_in———热收入量(kW);

Q_out———热支出量(kW);

ΔQ———热储存量的变化量(kW)。

在包气带，热的收入项有太阳照射热量、大地热流量、地表水向岩土体散发的热量、侧向传导流入的热量等，支出项有向大气散发的热量、向地表水散发的热量、侧向传导流出的热量等。

在地下水中，热的收入项有太阳照射热量、大地热流量、侧向传导流入的热量等，支出项有向大气散发的热量、水排泄带走的热量、侧向传导流出的热量等。恒温带以下，热收入项没有太阳照射热量。

2.地下水量折算法

地下水量折算法适用于地下水地源热泵适宜区浅层地温能可利用资源量的计算，其表达式如下:

浅层地温能资源评价

式中:Q_q———评价区浅层地温能可开采量(kW);

Q_h———单井浅层地温能可开采量(kW);

n———可钻抽水井数;

τ———土地利用系数。

其中:

浅层地温能资源评价

式中:Q_h———单井浅层地温能可开采量(kW);

q_w———单井出水量(m³/d);

ΔT———地下水利用温差(℃);

C_W———水的比热容(kJ/(kg·℃))。

(二)地埋管式地源热泵适宜区可利用资源量计算方法

1.换热量现场测试法

换热量现场测试法适用于地埋管地源热泵适宜区浅层地温能可利用资源量的计算，其表达式如下:

浅层地温能资源评价

式中:D_q———评价区浅层地温能可开采资源量(kW);

D———单孔换热量(kW);

n———可钻换热孔数;

τ———土地利用系数。

其中:

浅层地温能资源评价

式中:K_z———综合传热系数(W/(m·K));

ΔT———温差(℃)，即U形管内循环液平均温度与岩土体原始温度之差;

L———双U型地埋管换热孔长度(m)。

2.热传导法

适用于取得实测热导率等参数后，计算地埋管地源热泵工程的地温能可利用量。如果没有实测的热导率值，则利用前人测定和公布的一些地区的热流值和地温梯度值进行计算，得到计算区的综合热导率λ值(W/(m·K))。在以传导方式进行热传递和热交换达到稳定的条件下，采用U形管进行热交换的单孔地温能可按以下公式近似计算:

浅层地温能资源评价

式中:D———单孔换热功率(W);

ΔT———温差(℃)，即U形管内温度平均值与r₂处岩土体温度之差;

R———导热热阻(℃/W);

λ———热导率(W/(m·K));

L———单孔U形管有效热交换长度(m);

r₂，r₁———分别为影响范围半径(一般为150mm或200mm)和U形管等效外半径，r₁为U形管外半径的2倍。

上式中ΔT，r₂，r₁的值可根据地源热泵工程实例实测或经验获取，这样就可得到单孔地温能储量，然后乘以区域可钻孔数。

浅层地温能资源评价

钻孔一般按网格布置，布孔间距根据经验确定，若按常规(平均)情况以5m×5m网格布置热交换孔，则可钻孔数=有效面积×土地利用系数τ，即得评价区(地源热泵工程区)的浅层地温能资源总量(kWh)。

㈥ 资源量定量估算

(一)矿床经济模型法

根据统计分析，不同矿床类型有自己特有的地质经济品位-吨位分布模型，品位、吨位的统计学研究是为矿床储量预测提供基础。品位-吨位模型方面最早的研究工作由Lasky(1950)完成。他通过有经济价值的矿床品位与吨位的统计学研究，得出矿床品位和吨位服从对数正态分布的结论。其他一些学者经过研究则认为，具有一定品位值的矿床的吨位的对数值与相应品位的对数值之间存在一种线性关系。后者也称为分形关系。DeWijs(1951，1953)和Turcotte(1986)从理论上阐明了有经济价值矿床的品位和吨位之间存在分形关系的基本原因。他们认为，在区域上成矿物质富集形成工业矿床过程中，如果成矿物质的富集机制具有尺度不变性，则形成的矿床的品位和吨位之间就存在分形关系。美国学者Cargill等(1981)研究了美国汞矿、脉状金矿和铜矿开采过程中平均品位和累积吨位之间的统计关系，结论是这几种矿床的品位和吨位之间存在分形关系。美国学者Harris(1984)研究了美国铀矿开采过程中平均品位与累积吨位之间的统计关系，得出了同样的结论。根据品位和吨位之间存在的这种分形关系，可以对某一国家或地区的某一成因类型矿床的潜在资源量进行预测。

通过总结全球或全国现有类型矿床品位-吨位分布特征建立模型，把它们应用到预测评价的成矿区带中;其次在成矿区带圈定基础上(Ⅳ、Ⅴ级)，估计区带内未发现矿床个数;通过对靶区矿点的分布、品位、矿石量(吨位)的分布特征进行蒙待卡罗模拟，来获得不同概率(不同置信度)下的对资源量的估算，例如，100%概率下的预测资源总量实质上就是已探明储量(已开采资源量+保有储量)。取估算值的数学期望作为靶区估算资源量。

1.基本原理

地质经济模型法是根据已知某种矿床类型的矿石储量及品位分布模型，并分别对其进行蒙特卡洛模拟，通过矿石储量和矿石品位概率(或由此生成的潜在资源量)分布曲线来估算靶区不同概率(不同置信度)下的资源总量。蒙特卡罗模拟是方法的核心。

蒙特卡罗模拟法也称统计试验方法。它是根据统计抽样理论，通过对随机变量函数的概率模拟，统计试验来进行近似求解的方法。

矿产资源无论是作为地质过程的产物还是作为地质观测的结果，它都具有随机的性质。对资源量的计算，必然受概率法则的支配，因而是一定概率意义下的估计。由于蒙特卡罗方法能够正确地模拟随机变量的分布，再现它的取值规律，因而在矿产资源总量预测中被广泛用作资源量估计的方法。

所谓资源量，是相对资源的位置而言，它是资源评价的重要内容。资源量包括质量和数量两方面特征，属于前者的有品位，而属于后者的有矿床数、矿石量及金属量等，以下把它们统称为参数，资源量就由这些参数来表达。

用蒙特卡罗方法计算资源量的过程是由这样几个步骤组成的:

1)构造概率模型，建立资源量与参数之间的关系。例如金属量M与矿石量T和品位C的关系是M=T×C，M、T、C在这里都是随机变量;

2)建立参数的统计分布。不同参数有不同的分布，参数的分布可通过对样本实测值的统计和模拟来求得，产生随机数。一般随机数可在计算机上用某种算法产生;

3)抽样模拟，形成资源量的分布。每一个随机数，都对应参数的一个抽样值，得到一系列资源量m₁=c₁×t₁，m₂=c₂×t₂，……，统计这些m的取值，就得到资源量的分布;研究靶区成矿条件，用资源量分布模型估计靶区的资源，从而做出评价。

目前在矿产资源评价中常用的是这样几种模型:随机变量乘积的模型;随机变量和的模型;随机变量混合的模型。

(1)用已知分布拟合资源参数的分布

除去人们直接给出的资源参数分布以外，一般由实测数据建立随机变量的分布，有两种办法:一是选用合适的已知分布律来拟合，二是用数学方法构造分布函数。现在分别研究这两种方法。

对模型使用的参数如品位、矿石等原始数据进行整理，视数据多少分成适当的组，求出参数落入各组的频数，列出表格，做出频率直方图。根据直方图的峰度、偏度等特征，选用已知的分布律来代表参数的分布。例如据前人的研究，某些矿床点的分布服从负二项或泊松分布;稀有金属矿床中元素含量和矿石量服从对数正态分布等等。这些结论都是经验性的，不一定具有普遍意义，在应用中可以作为参考。在实际工作中，需要根据直方图的形态用相似的分布进行试验，选择拟合程度较好的作为参数的理论分布。

严格地讲，理论分布曲线的选配还须经过检验，只有在理论分布与实测结果没有显着差异时才能使用。

(2)构造函数模拟资源参数的分布

用数学方法构造概率分布函数F(x)，也是在建立参数的频率直方图基础上进行。具体做法是:寻找合适的函数f(x)，用它来拟合频率直方图，这里f(x)须满足作为密度函数的条件:

西天山莱历斯高尔-达巴特一带与斑岩相关的铜钼金矿产预测

这实际上是一个曲线拟合问题，在数学上可有很多方法来实现。这里介绍一个较为常用的方法，即用样条函数逼近直方图来构造f(x)。

(3)随机数与抽样

用蒙特卡罗方法模拟资源量的分布，需要使用随机数来构造抽样序列。

(4)资源量的估计

一系列随机抽样的结果，得到一系列资源量的取值，对这些值进行统计整理可得到资源量的概率分布P(x)和概率分布函数F(x)，这里的x代表资源值，它或者是金属量，或者是矿石量，品位等。一般资源量的表达都使用F(x)，它实际上就是累积概率。而且为便于解释，又将它变换为

西天山莱历斯高尔-达巴特一带与斑岩相关的铜钼金矿产预测

这是定义在(0，∞)上的单调减函数，根据曲线，就可以估计出任何概率下的资源量。对于离散取值的资源值如矿床数，其分布形式是一条阶梯状的折线。类似对连续曲线的分析，可根据它读出一定概率下的不小于某数的矿床数估值。

分布曲线F^*(x)直观地表现了资源量的取值规律，由于使用的概率模型不同，它所代表的意义也不相同，它即可以是矿床，也可以是矿田或矿带的资源量，在应用中要注意曲线上读数的正确解释。

使用蒙特卡罗方法对资源量预测所依据的原始资料，主要是矿床数、矿石量、品位及储量等数据。这些数据可以来源于实际观测，也可以由人根据经验估计给出。作为一种计算技术，对于前者，它属于矿床模型法;而对于后者则属于主观概率方法。不论哪种方法，都须注意资源的含义，由于以往的工作基本上是研究“储量”，而对资源预测来说，这些储量数据是不够的，因为依靠储量资料所做出的估计，并非全部资源，它没有包括“潜在”的那一部分在内。通常这类资料不易直接得到，它们很多未经整理，分散在各种原始资料中，因此应当有目的地搜集和整理这些资料，在计算中加以利用。除掉增补纯粹属于“资源”的那类矿点、矿化点的资料以外，对原有的矿床数据也须进行改造。这一般可通过调整参数的临界值来实现，例如适当降低矿床可取品位和加深矿床可采深度，考虑到经济发展的需要和技术的进步，这样处理是合理的。

2.估算过程及结果

品位-吨位模型法计算资源量，首先添加矿点图层，设置预测单元，其中预测单元为经过特征分析优选后的靶区，然后进行原始变量购置，构造预测模型，品位-吨位模型选择，矿点分布选择，蒙特卡罗法模拟，得出模拟出的矿床数、品位、矿石量，通过计算可得出该区的预测资源量。

斑岩型铜矿:所选模型为新疆斑岩型铜矿床模型，选取铜矿床为新疆本地及与新疆临近省份较典型的土屋铜矿、土屋东铜矿、延东铜矿、包古图铜矿、哈腊苏铜矿、白山堂铜矿、公婆泉铜矿、喇嘛苏铜矿、达巴特铜矿、肯登高尔铜矿等10个斑岩型铜矿床的矿石量和平均品位;矿床数估计采用德尔菲法模拟而成，矿床数概率采用三分位法，概率数据由人工输入，估计值由专家给定，该区预测斑岩型铜矿床点的数量分别为:90%概率3个，50%概率5个，10%概率为8个;然后采用蒙特卡罗法进行模拟，生成该区斑岩型铜矿床品位、金属量和矿石量之间的数据模型(图4-28、图4-29)。

图4-28 品位、金属量和矿石量累计分布图

根据蒙特卡罗法模拟成果，预测该区仍可以发现4.78个斑岩型铜(钼)矿床，模拟矿石平均品位0.834%、矿石量63858055.314t，根据公式:金属量=矿床数×矿石量×平均品位，求的该区预测铜金属量2545714.15t。

岩浆热液型铜矿:采用全疆已知的奴拉赛铜矿、阿拉斯坦上游铜矿、乌尔木布拉克铜矿、砂子沟铜矿、卡拉玛铜矿、西地铜矿、达坂城铜矿、阿尔巴列克铜矿、蒙西铜矿、桑南铜矿、凌云铜矿等11个岩浆热液型铜矿床的矿石量、矿石品位等数据，建立新疆热液型铜矿床的定量预测模型;矿床数估计采用德尔菲法模拟而成，矿床数概率采用三分位法，概率数据由人工输入，估计值由专家给定，该区预测岩浆热液型铜矿床(点)的数量分别为:90%概率5个，50%概率7个，10%概率为13个;然后采用蒙特卡罗法模拟，生成该区岩浆热液型铜矿床品位、金属量和矿石量之间的数据模型(图4-30、图4-31)。经过模拟运算，预测该区仍可以发现7.536个岩浆热液型铜矿床，模拟矿石平均品位1.350%、矿石量6328682.695t。根据公式:金属量=矿床数×矿石量×平均品位，求的铜预测金属量643854.86t。

图4-29 品位、金属量和矿石量直方图

图4-30 品位、金属量和矿石量累积分布图

浅成低温热液型金矿:采用全疆阿希金矿、京西布拉克金矿、马庄山金矿、齐依求金矿、恰布坎卓它金矿、萨尔托海1号金矿、阔真阔腊金矿、灰绿山金矿、石英滩金矿等9个浅成低温热液型金矿床的矿石量、矿石品位等数据，建立新疆浅成低温热液型金矿床的定量预测模型;矿床数估计采用德尔菲法模拟而成，矿床数概率采用三分位法，概率数据由人工输入，估计值由专家给定，该区预测浅成低温热液型金矿床点的数量分别为:90%概率11个，50%概率20个，10%概率为30个;然后采用蒙特卡罗法进行模拟，生成该区浅成低温热液型金矿床品位、金属量和矿石量之间的数据模型(图4-32、图4-33)。

图4-31 品位、金属量和矿石量直方图

图4-32 品位、金属量和矿石量累计分布图

经过蒙特卡罗法模拟，预测该区仍可以发现19.350个浅成低温热液型金矿床，模拟矿石平均品位3.815g/t、矿石量1847705.499t，根据公式:金属量=矿床数×矿石量×平均品位，求的该区预测金金属量136398.08kg。

岩浆热液型金矿:采用新疆查汗萨拉金矿、祥云金矿、喜迎金矿、梧南金矿、望峰金矿、萨日达拉金矿、鸽形山金矿、天目金矿、红十井金矿、木吉金矿、野马泉金矿等11个金矿床的矿石量、矿石品位等数据，建立新疆岩浆热液型金矿床的定量预测模型;矿床数估计采用德尔菲法模拟而成，矿床数概率采用三分位法，概率数据有人工输入，估计值有专家给定，该区预测岩浆热液型金矿床的数量分别为:90%概率9个，50%概率17个，10%概率为25个;然后采用蒙特卡罗法进行模拟，生成该区岩浆热液型金矿床品位、金属量和矿石量之间的数据模型(图4-34、图4-35)。

图4-33 品位、金属量和矿石量直方图

图4-34 品位、金属量和矿石量累计分布图

经过蒙特卡罗法模拟，预测该区仍平均可以发现16.166个岩浆热液型金矿床，模拟矿石平均品位3.695g/t、矿石量496448.055t，根据公式:金属量=矿床数×矿石量×平均品位，求的该区预测金金属量29654.52kg。

图4-35 品位、金属量和矿石量直方图

(二)体积法

1.方法简介

体积法是矿产预测中比较简便实用的估算方法，它是将研究区内有代表性的单位体积内矿产资源体积含量的估计值，外推到评价区的体积范围，估计评价区的矿产资源量。在计算过程中主要有绝对体积法和相对体积法两种计算方法，其中绝对体积法主要适用于模型区，其中成矿条件优越，工作程度高，预测概念模型即是在其基础上建立起来;相对体积法主要适用于一般靶区，它研究工作程度低，并且是在与预测概念模型进行相似类比的基础上圈定的，其或多或少与模型区有一定的差异性。绝对体积法和相对体积法计算公式如下:

绝对体积法计算公式:

西天山莱历斯高尔-达巴特一带与斑岩相关的铜钼金矿产预测

相对体积法计算公式:

西天山莱历斯高尔-达巴特一带与斑岩相关的铜钼金矿产预测

其中:Q为靶区预测金属量;S₁为模型区含矿建造面积;S为一般靶区含矿建造面积;H为推算深度;K₁为模型区含矿率;K为一般靶区含矿率;D₁为模型区矿石体重;D为一般靶区矿石体重;M₁为模型区矿石平均品位;M为一般靶区矿石平均品位;F为一般靶区与模型区的相似系数;P为置信度。

在应用过程中，首先要认真研究区内资料，确定典型矿床或矿点，建立预测概念模型(表4-1、4-2)，主要由必要要素、重要要素、次要要素3部分组成，并分别给予其100%、80%、50%的权重。依据概念模型圈定靶区，确定靶区级别及其预测类型。根据选定的典型矿床，计算各矿种各预测类型的含矿率、品位、矿石体重等计算因子;统计靶区面积和预测深度，计算靶区含矿建造的体积，通过绝对体积法和相对体积法计算预测资源量。

在采用相对体积法计算过程中，还牵涉到一般靶区与模型区相似系数的问题。相似系数是将一般靶区与模型区的差异性进行量化，以便于计算和对比。在本区相似系数的计算主要是拿靶区与定量预测概念模型进行类比，将靶区中每个要素与定量预测概念模型中要素的差异性大小，给予一定的赋值，介于0～1之间，然后将每个要素的赋值与其相应权重相乘，即得出一般靶区每个要素的要素值，将靶区所有要素值进行取和，然后与模型区要素值之和相比，即估算出靶区与模型区的相似系数。修正系数为靶区赋存矿石量的可靠程度，根据靶区级别A级、B级、C级而分别赋予0.9、0.5、0.1的可信度。由于各靶区资源量具有可加性，所以各靶区简单求和即可求得研究区内某种矿产资源总量的估计值。

2.应用条件

体积法属外推法，它是建立在类比理论基础上的矿产资源评价方法。它的应用必须建立在一定原则的基础上。

1)地质建造中赋存的某种矿产的资源潜力与该建造的体积或面积成正比;

2)地质环境类似的地质建造中，赋存同样的矿产资源潜力，其实质是将某种矿产的平均含量的估计值外推到靶区的体积上。

结合本地的实际情况，本次的预测类型均受一定的含矿建造控制，其产出特点符合上述两个条件，因此可以利用体积法进行靶区资源量的定量预测。

3.估算过程及结果

根据研究区的具体情况，体积法在实际应用中分为绝对体积法和相对体积法。模型区研究程度高，有成型的矿床，并具有一定的规模，而预测概念模型就是在总结提取已知矿床关键预测要素的基础上建立起来的，因此，模型区资源量估算可以直接采用绝对体积法。一般靶区是根据已建立预测概念模型进行相似类比而圈定的，其或多或少与预测概念模型有所差别，因此在估算靶区资源量时采用相对体积法更为合理，这样所预测的资源量才更为客观，符合实际情况、可信度强。

在实际操作中其估算过程如下:

(1)圈定靶区确定预测类型

采用综合信息法，依据一定的地质规律，确定各预测类型模型区，圈出靶区，综合各典型矿床建立比例尺对等的概念模型，根据不同预测类型的概念模型，确定各靶区的预测类型和级别。

(2)求体重

计算模型区、靶区的体重D₁和D，其中D₁为各模型区内的平均体重，D为各典型矿床的平均体重与其探明金属量加权求得(表4-10、4-11)。

表4-10 铜矿石体重计算表

表4-11 金矿石体重计算表

铜(钼)矿:斑岩型铜矿床往往共伴生钼的存在，因此在铜矿石平均体重计算时，采用喇嘛苏、哈勒尕提、肯登高尔、北达巴特4个矿床铜矿石的平均体重与其铜金属量加权求得;各靶区在预测钼矿时，矿石体重与预测铜时相同。VMS型和岩浆热液型模型区都只有1个，因此一般靶区直接采用模型区内典型矿床的平均体重。

金矿:陆相浅成低温热液型金矿采用阿希、京希布拉克、恰布坎卓它3个典型矿床金矿石的平均体重与其金金属量加权求得;岩浆热液型金矿只有查汗萨拉1个，所以相应矿产预测类型的平均体重与其相同。平均体重计算公式如下:

西天山莱历斯高尔-达巴特一带与斑岩相关的铜钼金矿产预测

其中T为模型区探求资源量

(3)求平均品位

计算模型区、靶区的矿石平均品位M₁和M，其中M₁为各典型矿床的平均品位，M为各典型矿床的平均品位与其探明金属量加权求的。

铜矿:斑岩型铜矿床往往共伴生有钼，因此在计算铜矿石平均品位时，采用喇嘛苏、哈勒尕提、肯登高尔、北达巴特4个矿床铜的平均品位与其铜金属量加权求得;钼矿石的平均品位采用肯登高尔、北达巴特、莱历斯高尔3个矿床钼的平均品位与其钼金属量加权求得，VMS型和岩浆热液型模型区都只有1个，因此一般靶区直接采用典型矿床的平均品位(表4-12)。

表4-12 铜(钼)矿平均品位计算表

金矿:浅成低温热液型金矿采用阿希、京希布拉克、恰布坎卓它3个典型矿床金的平均品位与其金金属量加权求得;岩浆热液型金矿只有查汗萨拉1个，所以相应矿产预测类型的平均品位与其相同(表4-13)。

其计算公式如下:

西天山莱历斯高尔-达巴特一带与斑岩相关的铜钼金矿产预测

表4-13 金矿平均品位计算表

(4)求含矿率

计算模型区、靶区的含矿率K₁和K，其中铜矿的体积含矿率采用喇嘛苏、哈勒尕提、肯登高尔、北达巴特4个矿床铜的含矿率与其铜金属量加权求得;钼矿石的平均含矿率采用肯登高尔、北达巴特的两个矿床铜的体积含矿率和莱历斯高尔钼矿的体积含矿率与其相对应的钼金属量加权求得(表4-10)。金矿:陆相浅成低温热液型金矿采用阿希、京希布拉克、恰布坎卓它3个典型矿床金的体积含矿率与其金金属量加权求得;岩浆热液型金矿只有查汗萨拉1个，所以相应矿产预测类型的体积含矿率与其相同(表4-11)。K₁和K计算公式如下:

K₁=(V₁÷V)×100

式中:V₁为模型区矿石体积V₁=Q₂÷D₁;V为模型区含矿建造体积V=S₁×H₁。

K=∑(TK₁)÷∑T。

其中H₁为模型区矿体控制最大垂深。

(5)求相似系数

采用相似类比趋同法，对比各一般靶区与其相应预测概念模型的相似程度，求相似系数。要素类比趋同法的概念是指，在对区域成矿规律和典型矿床模型区深入研究的基础上，从众多与成矿相关的信息中提取出若干区域预测要素，根据各要素在成矿过程中作用的大小以及这些要素与特定矿床类型的相关程度，划分为必要要素、重要要素和次要要素3大类，建立预测概念模型，在靶区研究中，依照各要素进行相似“类比”，计算各要素的权重值，从预测概念上使其趋同或接近于模型区，最后求得靶区“类比”于模型区的相似系数。这样就避免了以往地质类比过程中，简单的两对比对象之间“有”或“无”的简单类比(冯京等，2009)。根据一般靶区与预测概念模型的相似程度赋予一定的分值，大小介于［0，1］之间，而不是单纯的靠要素的存在与否而赋予1或者0。然后将每个要素的类比结果与其相应要素权重相乘，即得某一个靶区某一要素的要素值，靶区所有要素值相加，求出靶区成矿要素的总分值，靶区总分值与模型区总分值相比，即得该靶区与模型区的相似系数，相似系数介于［0，1］之间。其权重与相关系数计算公式如下:

靶区总分值=(要素1×权重1+要素2×权重2+…+要素n×权重n)

F=靶区总分值÷模型区总分值;

其中F为靶区与模型区的相似系数

根据以上公式分别求得斑岩型铜矿、岩浆热液型铜矿、浅成低温热液型金矿、岩浆热液型金矿预测靶区相似系数(表4-14至表4-17)。

(6)铜(钼)矿资源量计算

由于模型区和靶区分别采用两种不同的计算方法，因此二者将分开计算。将上面求出的数据分别带入绝对体积法和相对体积法计算公式，对模型区、靶区矿产资源进行定量预测。模型区采用绝对体积法计算(表4-18)，如哈勒尕提、喇嘛苏、肯登高尔、北达巴特、喇嘛萨依等矿床所在靶区采用绝对体积法计算，对于一般靶区采用相对体积法计算(表4-19)，钼矿作为伴生矿计算，全部采用相对体积法计算(表4-20)，另外矿石量、预测深度、体重、相似系数、靶区级别等与铜矿资源量预测时相同。由于该区域所选岩浆热液型铜矿床———喀拉布拉克铜矿床，工作程度较低，虽选为典型矿床，但是考虑到实际情况，在靶区资源量计算时仍然采用相对体积法进行计算(4-21)。将各预测类型资源量相加即为整个示范区铜(钼)矿的预测资源量(表4-22、表4-23、表4-27、表4-28)。

(7)金矿资源量计算:阿希金矿、京希布拉克金矿、恰布坎卓它金矿、查汗萨拉金矿等4个典型矿床所在靶区采用绝对体积法计算资源量(表4-24)，其他一般靶区采用相对体积法计算资源量(表4-25、表4-26)，并将各预测类型资源量相加汇总即为整个示范区金矿预测资源量(表4-29)。

表4-14 铜钼矿体积含矿率计算表

表4-15 金矿体积含矿率计算表

表4-16 斑岩型铜矿靶区相似系数计算表

表4-17 岩浆热液型铜矿靶区相似系数计算表

续表

表4-18 浅成低温热液型金矿靶区相似系数计算表

表4-19 岩浆热液型金矿靶区相似系数计算表

续表

表4-20 铜矿绝对体积法资源量估算表

表4-21 斑岩型铜矿靶区资源量估算表（相对体积法）

表4-22 斑岩型钼矿靶区资源量估算表（相对体积法）

表4-23 岩浆热液型铜矿靶区资源量估算表（相对体积法）

表4-24 金矿绝对体积法资源量估算表

表4-25 浅成低温热液型金矿靶区资源量估算表（相对体积法）

表4-26 岩浆热液型金矿靶区资源量估算表（相对体积法）

续表

表4-27 铜矿体积法资源量汇总表

表4-28 钼矿体积法资源量汇总表

表4-29 金矿体积法资源量汇总表

㈦ 资源量计算

通过数据管理功能输入足够的基础数据后，就可以进行油气资源量计算工作。进行油气资源量计算的基本流程是【选择评价目标】【选择计算方法】【选择需要计算的计算单元】，各个操作描述如下：

【选择评价目标】从GIS导航图上选择需要计算的目标区域；请参考GIS模块的操作说明。

【选择计算方法】从导航区或者是GIS导航图的右键菜单上选择对应的方法。

【选择需要计算的计算单元】界面如图5-14所示。

图5-14 计算单元选择列表

从计算单元列表选择需要计算的计算单元，请在做此操作之前，确保该计算单元有数据，否则会在后续的方法计算中因为没有数据产生不必要的错误。

本系统中集成了多种方法，以下分方法进行叙述。

（一）油藏规模序列法

1.装载数据

需要的数据是所评价对象的已有油气藏的规模数据，可以从文件中读取数据，也可以通过数据库直接提取数据。

2.显示主窗体

打开油藏规模序列法的主界面（如图5-15）。

图5-15 油藏规模序列法的主界面

已发现油气藏序列表中将装载进来的储量数据按从大到小的顺序显示，已发现油气藏序列图以点图的形式显示其储量。最大油气田（藏）规模显示最大储量值，最小油气田（藏）规模显示最小储量值。

3.油气田（藏）序列预测

分段参数表根据已发现油气藏序列表的所选择的序号进行分段计算其段截距、段斜率。

图5-16 油气田序列预测

预测油气藏序列表显示预测储量值和与其预测最接近的已发现储量以及他们的误差。预测油气藏序列图以点图的形式表示已发现储量和预测储量（图5-16）。

4.资源量预测

资源概率分布表按照不同的概率计算其储量，资源概率分布图以曲线图的形式描述了资源概率分布的情况（图5-17）。

图5-17 资源量预测

5.对油气资源预测结果统计

“添加”按钮添加一个统计区间，“删除”按钮删除一个统计区间。

首先添加统计区间输入统计区间上下限。

图5-18 设置统计参数

统计在每个区间内已发现油气藏个数，已发现油气藏储量和，预测油气藏个数，预测油气藏储量和，待发现油气藏个数，待发现油气藏储量和。合计中计算所有统计区间内已发现油气藏个数之和，已发现油气藏储量之和，预测油气藏个数之和，预测油气藏储量之和，待发现油气藏个数之和，待发现油气藏储量之和（图5-18）。

然后按资源量预测进行统计并以柱状图的形式显示已发现个数和预测个数的分布情况以及已发现储量和预测储量的分布情况（图5-19）。

图5-19 资源量预测结果及统计图

在显示的统计图上，按住鼠标左键往右下方向进行拖动可以对图表进行放大，按住鼠标左键往左上方向进行拖动可以还原放大操作。按住鼠标右键不放进行移动可以对图表进行漫游操作。点击鼠标右键弹出右键菜单，提供了编辑、保存、打印功能。

6.保存结果数据

结果数据可以保存到文本文件（txt文件），也可以保存结果数据到数据库中。

（二）广义帕莱托分布法

1.装载数据

可以从文件中读取数据，也可以从数据库中提取数据。

2.显示主窗体

打开广义帕莱托分布法的主界面，如图5-20所示。

图5-20 广义帕莱托分布法的主界面

已发现油气藏顺序表中将装载进来的数据按发现日期从小到大的顺序显示，已发现总储量显示所有已发现储量之和，预测资源量初值默认等于已发现总储量，预测资源量增量默认为预测资源量的十分之一，中位数变化模型、分布系数变化模型在进行评价参数模拟计算的时候进行选择。最大油气田（藏）规模、最小油气田（藏）规模、预测中位数、预测分布系数可以编辑和显示最大油气田（藏）规模、最小油气田（藏）规模、预测中位数、预测分布系数。

3.分布系数分段统计

分布系数分段统计按已发现油气藏顺序表中所选择的序号进行分段计算其储量、平均值、中位数、分布系数（图5-21）。

图5-21 分布系数统计

4.评价参数模拟计算

从中位数变化模型和分布系数变化模型下拉框中分别选择所需要的模型，然后点击“评价参数模拟计算”按钮进行计算，显示分资源量分布参数预测表（图5-22）。

图5-22 评价参数模拟计算

此时预测中位数和预测分布系数显示最小预测方差所对应的中位数和分布系数，同时修改最大油气田规模、最小油气田规模、预测中位数、预测分布系数可以重新进行评价参数模拟计算。

选择分资源量分布参数预测表中的某一行资源量绘制对应资源量的中位数变化曲线、分布系数变化曲线和方差分析点图。

图5-23为中位数变化模型为指数模型时的中位数变化曲线图。其中点序列显示分阶段分布参数统计表中的各中位数实际样品图，曲线序列显示随着资源转化率变化的中位数模拟曲线图。

图5-23 分布系数为指数模型时中位数的变化

图5-24为分布系数变化模型为直线模型时的分布系数变化曲线图。其中点序列显示分阶段分布参数统计表中的各分布系数实际样品图，曲线序列显示随着资源转化率变化的分布系数模拟曲线图。

图5-24 分布系数为直线模型时中位数的变化

图5-25为预测方差的方差分析图，点序列显示分资源量分布参数预测表中的各预测方差。

图5-25 预测方差

5.资源量预测

资源概率分布表按照不同的概率计算其储量，资源概率分布图以曲线图的形式描述了资源概率分布的情况（图5-26）。

图5-26 资源量预测

6.油气资源预测结果统计

“添加”按钮添加一个统计区间，“删除”按钮删除一个统计区间。

首先添加统计区间输入统计区间上下限。

图5-27 统计参数设置

统计在每个区间内已发现油气藏个数，已发现油气藏储量和，预测油气藏个数，预测油气藏储量和，待发现油气藏个数，待发现油气藏储量和。合计中计算所有统计区间内已发现油气藏个数之和，已发现油气藏储量之和，预测油气藏个数之和，预测油气藏储量之和，待发现油气藏个数之和，待发现油气藏储量之和（图5-27）。

然后按资源量预测进行统计并以柱状图的形式显示已发现个数和预测个数的分布情况以及已发现储量和预测储量的分布情况（图5-28）。

图5-28 资源量预测结果和统计结果图

在显示的统计图上，按住鼠标左键往右下方向进行拖动可以对图表进行放大，按住鼠标左键往左上方向进行拖动可以还原放大操作。按住鼠标右键不放进行移动可以对图表进行漫游操作。点击鼠标右键弹出右键菜单，提供了编辑、保存、打印功能。

7.保存结果数据

结果数据可以保存到文本文件（txt文件），也可以保存结果数据到数据库中。

（三）发现率趋势预测法

1.装载数据

可以从文件中读取数据，也可以从数据库中提取数据。

2.显示主窗体

打开发现率趋势预测法的主界面，如图5-29所示。

图5-29 发现率趋势预测法的主界面

勘探历程把读取进来的数据按年份从小到大的顺序排列显示当年发现储量、累计探井数、累计探井进尺。年发现率趋势显示当年的发现储量，单井发现率趋势显示当年的单井发现率，进尺发现率趋势显示当年的进尺发现率。

3.发现率趋势分析

进行发现率趋势分析，年发现率、单井发现率、进尺发现率分别有九种不同的趋势模型（线性模型、二次模型、三次模型、幂级模型、指数模型、对数模型、S型递增模型、Z型递减模型、对称生命期模型），根据各自的发现率计算出它们各自不同的参数和拟合方差。单击不同的趋势模型下面的图表以曲线的形式描绘其趋势（图5-30）。

图5-30 发现率趋势分析

4.资源量预测

图5-31 资源量预测

5.油气资源预测结果统计

“添加”按钮添加一组起始年、结束年，“删除”按钮删除一组起始年、结束年。

首先添加统计区间输入起始年、结束年。

图5-32 统计参数设置

统计在起始年到结束年之间这几年里的最小年发现率、平均年发现率、最大年发现率、年发现率结果、最小单井发现率、平均单井发现率、最大单井发现率、单井发现率结果、最小进尺发现率、平均进尺发现率、最大进尺发现率、进尺发现率结果、最小发现量、平均发现量、最大发现量（图5-32）。

在统计之前用户需要在发现率趋势率分析中选择所要进行预测的年趋势模型、单井趋势模型、进尺趋势模型。同时设置年发现率权值、单井发现率权值、进尺发现率权值、预计年投入单井数（万t/年）、预计年投入探井进尺数（km/年）。

资源概率分布表按照不同的概率计算其储量，资源概率分布图以曲线图的形式描述了资源概率分布的情况（图5-33）。

图5-33 资源量预测结果

在统计图上，按住鼠标左键往右下方向进行拖动可以对图表进行放大，按住鼠标左键往左上方向进行拖动可以还原放大操作。按住鼠标右键不放进行移动可以对图表进行漫游操作。点击鼠标右键弹出右键菜单，提供了编辑、保存、打印功能。

6.保存结果数据

结果数据可以保存到文本文件（txt文件），也可以保存结果数据到数据库中。

（四）发现过程模型法

1.装载数据

可以从文件中读取数据，也可以从数据库中提取数据。

2.显示主窗体

打开发现过程模型法的主界面，如图5-34所示。

图5-34 发现过程模型法的主界面

已发现油气藏序列表中将装载进来的数据按发现日期从小到大的顺序显示，基础信息数据部分显示已发现油气总量、已发现油气个数、已发现油气最大规模、已发现油气最小规模。模拟计算参数部分显示最大油气藏规模初值、最大油气藏规模增量、最大油气藏规模递增次数、勘探效率系数初值、勘探效率系数增量、勘探效率系数递增次数、最小油气藏规模、抽样次数。

3.参数模拟计算

进行参数模拟计算，我们可以得到中间计算数据，根据最大油气藏规模递增次数、最大油气藏规模增量和勘探效率系数递增次数、勘探效率系数增量，我们可以得到最大油气藏规模、勘探效率系数。通过计算可以得到样本总体幂和、广义帕莱托系数、预测油气藏个数、预测油气资源量、均方差。

最小方差点相关数据中显示均方差最小时相应的最大油气藏规模、勘探效率系数、样本总体幂和、广义帕莱托系数、预测油气藏个数、预测油气资源量。

最大油气藏规模方差图显示不同的最大油气藏规模时对应的方差图（图5-35）。

勘探效率系数方差图显示不同的勘探效率系数时对应的方差图。

图5-35 发现过程模型法参数模拟计算

4.结果预测计算

资源概率分布表按照不同的概率计算其储量，资源概率分布图以曲线图的形式描述了资源概率分布的情况。最小油气藏规模、最大油气藏规模、广义帕莱托系数分别是中间计算数据中方差最小时对应的值（图5-36）。

图5-36 资源量预测

5.油气资源预测结果统计

“增加”按钮添加一个统计区间，“删除”按钮删除一个统计区间。

首先添加统计区间输入统计区间上下限。

图5-37 统计参数设置

统计在每个区间内已发现油气藏个数，已发现油气藏储量和，预测油气藏个数，预测油气藏储量和，待发现油气藏个数，待发现油气藏储量和。合计中计算所有统计区间内已发现油气藏个数之和，已发现油气藏储量之和，预测油气藏个数之和，预测油气藏储量之和，待发现油气藏个数之和，待发现油气藏储量之和（图5-37）。

然后按资源量预测进行统计并以柱状图的形式显示已发现个数和预测个数的分布情况以及已发现储量和预测储量的分布情况（图5-38）。

图5-38 资源量预测和统计结果

在统计图上，按住鼠标左键往右下方向进行拖动可以对图表进行放大，按住鼠标左键往左上方向进行拖动可以还原放大操作。按住鼠标右键不放进行移动可以对图表进行漫游操作。点击鼠标右键弹出右键菜单，提供了编辑、保存、打印功能。

6.保存结果数据

结果数据可以保存到文本文件（txt文件），也可以保存结果数据到数据库中。

（五）类比法

1.面积丰度类比（加）

资源丰度类比法包括油和气两部分，它们的操作是相似的，在这里只介绍油类比法的应用操作。

在系统平台功能索引区选择方法索引目录，展开目录节点，选择类比法中的石油资源量油类比法，双击被选择的节点，就可启动资源丰度类比算法（图5-39）。

图5-39 面积丰度类比法

启动后计算单元类比主窗口如图5-40所示。

计算单元选择

在评价目标索引区中，用户可以看到当前工程中的所有评价目标，用户展开目录索引，选择一个计算单元，双击目标计算单元节点，完成计算单元选择。

类比打分

中部面板上由“圈闭条件”、“盖层条件”、“储层条件”、“油源条件”和“配套条件”五大地质条件组成打分区。用户在打分时可以用鼠标单击选择钮，所选的参数和分值会自动显示在相应的文本框中；用户还可以在分值文本框中直接输入分值，正常情况下的分值在1～4之间；当未进行打分（分值为0）或直接打0分时，表明在类比时将不考虑该项内容（图5-40、图5-41）。

图5-40 评价目标选择

提示：五大地质条件及其所包含的各子项都要逐一进行打分评价，否则将影响类比结果。

图5-41 成藏类比参数打分

刻度区打分：

用户在进行类比计算之前要确认即将参与计算的刻度区已经完成打分，如果刻度区没有进行过打分，在类比法主窗口点击“刻度区打分”，打开刻度区打分窗口，根据刻度区具体的参数值（界面上有提示，其值用蓝色显示）对刻度区进行打分，打分方法和计算单元打分一致（图5-42）。

图5-42 刻度区打分

提示：没打过分的新工程必须打分，否则无法进行类比计算。

评价计算

当类比打分完成后，单击“评价计算”即可进入类比计算窗口（图5-43），该窗口为上部的成果图（左）、成果表（右），下部的“预测计算单元”、“刻度区选择”、“计算相似系数”、“计算”等功能组成。

刻度区选择

选择图5-43中的“刻度区列表”中的刻度区（可多选），点击添加按钮，把选择好的目标刻度区加载到类比计算列表（图5-44）。也可以选择“全部添加”，把刻度区列表中的刻度区全部加载到类比计算列表。

计算相似系数

选择并加载完成刻度区后，点击“计算相似系数”按钮（图5-44），计算目标计算单元与所选择的刻度区之间的相似系数。相似系数结果在右上“参数分布”数据表中显示（图5-44）。如果计算后的相似系数与预期的结果不相符合，可以选择“删除”、“全部删除”按钮取消已经计算的相似系数，重新选择刻度区，继续进行计算相似系数。

图5-43 类比计算窗口

提示：如果选择的目标计算单元已经做过类比法，打开计算窗口时，上一次计算采用的刻度区和相似系数自动显示，用户可以直接进行资源量计算（图5-44）。

图5-44 刻度区选择、计算相似系数

资源量计算

计算相似系数完成后，就可以继续进行资源量计算。单击图5-44中左上部的“计算”菜单项，系统将进行类比计算，计算完毕后窗口上部将显示出类比结果。

结果显示

当计算成功后将出现如下成果图（图5-45）。图中右侧为成果数据分布表（21点），包括面积类比法的油地质资源、油可采资源、气地质资源和气可采资源等内容；图左侧为成果数据分布图，包括面积类比结果的油资源分布“资源量（面积/油）”、面积类比结果的气资源分布“资源量（面积/气）”。

图5-45 类比计算成果窗口

单击图5-45中“资源量（面积/油）”按钮，将出现面积类比结果的油资源分布；单击“资源量（面积/气）”按钮，将出现面积类比结果的气资源分布。

2.面积丰度类比（乘）

资源丰度类比法包括油和气两部分，它们的操作是相似的，在这里只介绍油类比法的应用操作。

在系统平台功能索引区选择方法索引目录，展开目录节点，选择类比法中的石油资源量油类比法，双击被选择的节点，就可启动资源丰度类比算法。

图5-46 面积丰度类比算法的窗口

启动后计算单元类比主窗口如图5-47所示。

图5-47 算法的主窗口

计算单元选择

在评价目标索引区中，用户可以看到当前工程中的所有评价目标，用户展开目录索引，选择一个计算单元，双击目标计算单元节点，完成计算单元选择。

类比打分

中部面板上由“圈闭条件”、“盖层条件”、“储层条件”、“油源条件”和“配套条件”五大地质条件组成打分区。用户在打分时可以用鼠标单击选择钮，所选的参数和分值会自动显示在相应的文本框中；用户还可以在分值文本框中直接输入分值，正常情况下的分值在1～4之间；当未进行打分（分值为0）或直接打0分时，表明在类比时将不考虑该项内容（图5-47、图5-48）。

提示：五大地质条件及其所包含的各子项都要逐一进行打分评价，否则将影响类比结果。

图5-48 类比打分主窗口

刻度区打分

用户在进行类比计算之前要确认即将参与计算的刻度区已经完成打分，如果刻度区没有进行过打分，在类比法主窗口点击“刻度区打分”，打开刻度区打分窗口，根据刻度区具体的参数值（界面上有提示，其值用蓝色显示）对刻度区进行打分，打分方法和计算单元打分一致（图5-49）。

图5-49 类比打分主窗口

提示：没打过分的新工程必须打分，否则无法进行类比计算。

评价计算

当类比打分完成后，单击“评价计算”即可进入类比计算窗口（图5-50），该窗口为上部的成果图（左）、成果表（右），下部的“预测计算单元”、“刻度区选择”、“计算相似系数”、“计算”等功能组成。

图5-50 类比计算窗口

刻度区选择

选择图5-50中的“刻度区列表”中的刻度区（可多选），点击添加按钮，把选择好的目标刻度区加载到类比计算列表（图5－51）。也可以选择“全部添加”，把刻度区列表中的刻度区全部加载到类比计算列表。

计算相似系数

选择并加载完成刻度区后，点击“计算相似系数”按钮（图5-51），计算目标计算单元与所选择的刻度区之间的相似系数。相似系数结果在右上“参数分布”数据表中显示（图5-51）。如果计算后的相似系数与预期的结果不相符合，可以选择“删除”、“全部删除”按钮取消已经计算的相似系数，重新选择刻度区，继续进行计算相似系数。

提示：如果选择的目标计算单元已经做过类比法，打开计算窗口时，上一次计算采用的刻度区和相似系数自动显示，用户可以直接进行资源量计算（图5-51）。

图5-51 刻度区选择、计算相似系数

资源量计算

计算相似系数完成后，就可以继续进行资源量计算。单击图5-51中左上部的“计算”菜单项，系统将进行类比计算，计算完毕后窗口上部将显示出类比结果。

结果显示

当计算成功后将出现如下成果图（图5-52）。图中右侧为成果数据分布表（21点），包括面积类比方法的油地质资源、油可采资源、气地质资源和气可采资源等内容；图左侧为成果数据分布图，包括面积类比结果的油资源分布“资源量（面积/油）”、面积类比结果的气资源分布“资源量（面积/气）”。

图5-52 类比计算成果窗口

单击图5-52中“资源量（面积/油）”按钮，将出现面积类比结果的油资源分布；单击“资源量（面积/气）”按钮，将出现面积类比结果的气资源分布。

（六）汇总计算

资源计算是基于计算单元的，而且有时会用多种方法计算一个单元的资源量，得出的结构需要进行汇总。

1.方法资源量汇总

对于用不同方法计算出来的资源量，采用特尔菲法进行汇总。首先要进行特尔菲法系数设置，调整各个方法计算出来的同一个计算单元在汇总中的权重而设置的，界面如图5-53所示。

图5-53 特尔菲系数设置

【方法和计算单元说明区】本区域显示的是各个计算单元所使用的方法名称；不可以编辑。

【权重信息】本区域显示的是方法的权重，修改各个方法的权重在本区进行。

然后点击“确定”，对选定的计算单元下的各个计算方法产生的数据进行加权汇总，汇总结果显示如图5-54所示。

图5-54 特尔菲汇总结果

2.逐级汇总

经过特尔菲法汇总后得出计算单元的综合资源量，然后通过蒙特卡罗法逐级汇总，形成评价单元的资源量，直至得到全国的资源量。

（七）资评流程管理

资源量计算方法软件既可以单独使用，也可以配置成流程实现自动执行。不过使用流程进行资源评价的基础是专家对评价目标的地质、成藏条件的充分研究，确定各个流程方法节点的各种参数。

主要通过三个步骤进行流程执行进行资源量计算。

1.方法库管理

方法库管理实现将多种来源的方法集成到油气资源评价系统中。一边将来作为配置流程的一个方法节点。

主界面

方法库管理的主界面如图5-55所示。

图5-55 方法库管理

主界面由：菜单，工具条，方法库树型视图，方法库目录视图，状态栏这些部分组成。

菜单包括三个分组：方法库，方法和视图。

工具条中放置了一些最常用的操作按钮。

方法库树型视图以树型的方式列举了方法库中定义的方法分类和每个方法分类中的方法。用户可以通过鼠标展开树型视图进行查看。

方法库目录视图以目录的方式显示方法库的信息，它的顶部显示定义的分类总数，或者某个分类中定义的方法的总数。当目录视图中是分类时，可以通过双击文件夹图标展开这个分类。

方法库目录视图在执行具体操作时，将隐藏。在主界面的右边将显示需要用户交互的详细信息。状态栏的第二格将显示当前的操作信息。

对方法库的操作包括新增分类、修改分类和删除分类等，还可以查看已有方法

分类。

对方法的操作包括加入方法、修改方法和删除方法、移动方法等，还可以查看已有方法。

视图操作

（1）显示工具栏。点击菜单【视图】→【工具栏】，可以显示或者不显示工具栏。

（2）显示状态栏。点击菜单【视图】→【状态栏】，可以显示或者不显示状态栏。

（3）退出。点击菜单【方法库】→【退出】，将退出方法库管理。

2.流程定义

流程定义实现将已经包装好的方法节点配置成可以执行的流程，以实现快速动态评价的功能。流程定义的主界面如图5-56所示。

图5-56 流程定义界面

主界面由：菜单，常用工具栏，方法库树型视图、流程变量视图、绘图工具栏、流程详细信息视图、流程元素属性视图、关联方法信息视图、提示窗口、状态栏这些部分组成。

菜单包括三个分组：流程，编辑和视图。

常用工具栏中放置了一些最常用的操作按钮。

方法库树型视图以树型的方式列举了方法库中定义的方法分类和每个方法分类中的方法。用户可以通过鼠标展开树型视图进行查看。

流程变量视图展示了当前编辑的流程的全局变量。

绘图工具栏放置了流程所有可以定义的关系类型，和流程节点显示的形状菜单。

方法详细信息视图以图形的方式显示了当前定义的流程，用户通过鼠标拖动，或者编辑可以修改当前的流程。

流程元素属性视图显示当前编辑流程中某个流程元素的详细信息。

关联方法信息视图显示当前选中的流程节点的方法信息。

提示窗口一般情况下是隐藏的，当用户定义操作有误或者检查流程时出现，显示一些必要的提示信息给用户。

状态栏显示一些中间状态或者提示操作。

图5-57显示了配置好的一个流程的情况。

图5-57 配置好的流程

3.流程控制

主界面介绍

流程控制的主界面如图5-58所示。

图5-58 流程控制界面

主界面由：工具栏、流程变量视图、流程详细信息视图、流程节点属性视图、关联方法信息视图、运行日志窗口、即将运行节点窗口、状态栏这些部分组成。

工具栏列出了用户可以进行的流程控制操作。

流程变量视图列举了当前流程的全局变量和他们的值。

节点属性视图列举了选中节点的属性。

关联方法信息显示当前选中的流程节点的方法信息。

运行日志窗口列出了流程运行时的日志。

即将运行节点列出了即将运行的流程节点。

状态栏显示一些中间状态或者提示操作。

图5-59所示是图5-57的流程执行的情况。

图5-59 流程执行状态

㈧ 　资源量估算

一、资源量估算的级别

资源量估算是根据新疆地质矿产勘查开发局第二地质大队1998年萨瓦亚尔顿金矿普查成果及作者科研工作的基础上进行的。资源量分级采用国家技术监督局1999年12月1日颁布的中华人民共和国国家标准——《固体矿产资源量/储量分类》（GBT1776—1999）标准。

萨瓦亚尔顿矿区普查阶段已施工了大量的探槽进行地表控制，并对矿化较富集的地段采用了少量的钻孔和平硐进行深部揭露。以探槽间距小于60m并有钻探控制或/和平硐控制的矿化区段内估算出的资源量定为控制的资源量（332）；由控制资源量分布区外推以及探槽间距为100m左右且无深部工程控制的区段内所估算出的资源量，定义为推断的资源量（333）；地表只采用稀疏探槽控制，具有较明显的围岩蚀变和地球化学异常的地段内估算出的资源量为预测的资源量（334）（?）。

二、圈定矿化体的原则

1.矿化地质体边界品位的确定

确定矿化体边界品位时充分考虑到了下列因素：

（1）矿化体的圈定能够正确地反映本矿床成矿特点和矿化体赋存规律，利于勘查工作的进一步开展；

（2）主矿体（Ⅳ号矿体）规模大、厚度和品位变化较均匀（厚度变化系数为50%；金品位变化系数为76%）；

（3）矿体埋藏浅、厚度大、形态简单，可以采用露采方式开采主矿体，开采技术条件比较简单；

（4）矿石类型简单，选冶加工技术比较成熟，预计有较高的选冶回收率；

（5）国内黄金市场需求大于供给；

（6）本次资源量估算主要是从科学研究的角度考虑。

综合上述因素，矿体边界采用1.0×10^-6的品位指标进行圈定。

2.矿化体圈定遵循下述原则

（1）圈定矿体时充分注意到本矿区的成矿特征和控矿因素，在认真研究矿化体形态、分支复合特点的基础上，在见矿工程与无矿工程之间采用外推法，视见矿工程品位的高低及矿化体稳定情况外推工程间距的1/3、1/2或2/3；对于见矿工程以外，则以1/2的工程间距无限外推矿化体边界；

（2）对于预测的资源量（334）（?）分布地段，主要依据构造蚀变带的形态和产状以及已施工的探槽的资料推定矿化体边界；

（3）反映出矿化的客观规律，尽可能地展示其完整性和连续性。

3.矿块深度的推定原则

（1）根据深部工程截穿矿化体的深度确定控制资源量（332）矿块的深度界线；以1/2的沿倾向方向工程间距无限外推确定推定资源量（333）矿块的深部边界，外推时还考虑了当前技术经济条件。

（2）预测资源量（334）（?）矿块深部边界的确定可分为两种情况考虑：（a）Ⅳ号矿带由于规模大、厚度和品位变化较均匀，根据可预见未来的技术经济条件以及矿带的赋存状态，其预测资源量矿块的深部边界为2900m水平；（b）其余矿带由于规模小、品位低，其预测资源量矿块视具体条件进行推定。

三、资源量估算参数的确定

（1）矿化体面积：在垂直纵投影图上划分地质块段，采用几何法计算各块段面积；

（2）矿化体厚度：以块段内各见矿工程的平均厚度作为块段的平均厚度；

（3）矿化体平均品位：以块段内各见矿工程的平均品位作为该块段的平均品位；

（4）矿石体重：根据矿区内10个小体重样的测定结果（表5.25），取其平均值2.51t/m³作为本矿区的矿石体重值。

表5.25萨瓦亚尔顿金矿区小体重样品测定结果

注：数据引自新疆地矿局第二地质大队

四、资源量估算方法

如前所述，萨瓦亚尔顿金矿区内展布的矿化带众多，但多数矿化带工作程度很低。为此，我们决定选择工作程度相对较高、可圈定出的金矿体规模较大，可以优先开采的Ⅳ号带和I号带进行资源量的估算。其余矿带未予进行估算。

资源量估算方法，采用地质块段法进行。根据深部工程截穿矿体的深度确定控制资源量（332）矿块的深度界线；以1/2的沿倾向工程间距无限外推确定推定资源量（333）矿块的深部边界，并认为3100m水平以上的矿块在当前技术经济条件下开采是可行的。见图5.16和图5.17所示。

图5.16萨瓦亚尔顿金矿床Ⅳ号金矿带垂直纵投影图

1—控制的资源量块段；2—推定的资源量块段

图5.17萨瓦亚尔顿金矿床I号金矿带垂直纵投影图

1—控制的资源量块段；2—预测的资源量块段

五、Ⅳ号矿带金资源量估算

Ⅳ号金矿带是目前萨瓦亚尔顿金矿区最大的金矿带。也是迄今研究程度较详、工程控制较多的一个金矿带。图5.18示Ⅳ号带展布和勘查工程平面分布情况。图5.19～5.20示金矿体向深部延伸的情况。

1.Ⅳ号矿带的工程控制程度

Ⅳ号矿带地表展布与化探Au47,Sb16异常吻合，也与甚低频测量异常一致。南起肖尔布拉克，向北斜切萨瓦亚尔顿河、玉奇坎盆至萨瓦亚尔顿山口，全长约4200m。其全面特征详见第四章所述。

矿带地表出露最高点至最低点（侵蚀基准面）的高差约为278m。地表处按60～120m间距采用探槽进行系统揭露（近年已适度作了加密），控制矿化体长度达2580m，其中以60m间距控制的地段为800m。在第27线和0线上施工有深部钻孔（图5.19和图5.20），控制矿体斜深为300m。在3406m标高处，按60～180m间距施工穿脉7条，沿脉2条，控制长度约600m（12线—27线之间）。

2.块段的划分及其资源量估算

（1）控制的资源量块段Ⅳ－1，此块段（图5.16）分布于第28勘探线至第35勘探线之间，长度为800m，以3200m标高（即以第27线上ZK2702号钻孔截穿矿化体的深度水平）作为该块段的下界。该矿块在地表采用间距为60m左右的探槽进行控制，深部施工了二个钻孔并在3406m水平采用系统的坑探工程进行了揭露，其资源量级别达到控制的资源量（332）级。矿块的平均厚度和平均品位是根据该块段内已有勘查工程所获得的数据（见表5.26）计算出的算术平均值；块段面积采用几何法求出；矿石体重采用小体重法测定值。该块段资源量估算结果见表5.27。

表5.26萨瓦亚尔顿金矿床Ⅳ号矿化带Ⅳ－1块段平均厚度和品位

（2）块段Ⅳ－2：位于块段Ⅳ－1（图5.16）之下部。考虑到块段Ⅳ－1的厚度和品位均相对比较稳定，矿石类型比较简单，同时考虑到当前开采技术条件，采用无限外推方法以3100m标高为下界圈定块段Ⅳ－2。该块段资源量级别为333，即推定的资源量，并参照块段Ⅳ－1的平均厚度和品位估算该矿段的资源量，其估算结果见表5.27。

图5.18Ⅳ号金矿带勘查工程平面分布图

图5.19Ⅳ号金矿带0号勘探线剖面图

（3）块段Ⅳ－3：位于块段Ⅳ－1和Ⅳ－2的东侧，切过玉奇坎盆至萨瓦亚尔顿山口，长度为1500m。地表进行了比较详细的地质、地球物理和地球化学研究，但只采用了少数几个探槽进行揭露，深部无工程控制（图5.18）。该块段平均品位和厚度的计算只是基于现有几个探槽所获得的数据（见表5.28），并参照块段Ⅳ－2以3100m标高作为该块段的底界。其资源估算结果列于表5.27，资源量级别为预测的资源量（334）？。

图5.20Ⅳ号金矿带27号勘探线剖面图

表5.27萨瓦亚尔顿金矿床Ⅳ号矿带资源量估算表

（4）块段Ⅳ－4：位于块段Ⅳ－1和Ⅳ－2的西侧，向南至肖尔布拉克，长度为1050m。该块段已进行比较详细的地质、地球物理和地球化学方面的研究，并采用3120m或更小间距的探槽进行揭露，深部无工程控制。现有资料表明，该块段的品位和厚度变化相对比较均匀和稳定。块段的底界参照块段Ⅳ－2以3100m标高确定，并利用块段内施工的探槽获得的数据采用算术平均法计算块段平均厚度和品位，采用几何法确定块段面积。表5.28中列出了该块段资源量估算结果，其级别为推定资源量（333）。

表5.28萨瓦亚尔顿金矿Ⅳ－3、Ⅳ－4块段平均品位和厚度

六、Ⅰ号矿带资源量估算

Ⅰ号矿带是迄今矿区中仅次于Ⅳ号带的金矿带，在地表和近地表有一定的探槽、浅井和坑道工程进行控制。Ⅰ号金矿带的展布和地表工程示于图5.21中。

1.Ⅰ号矿化带工程控制程度

Ⅰ号矿化带位于Ⅳ号矿化带东部，地表断续出露于纳扎尔加依洛沟东部山坡上，与79号、54号、25号金异常以及18号、25号、13号锑异常相对应。矿化带受构造蚀变带控制，走向N32°～40°E，倾向北西，倾角68°～75°。

地表按40～300m不等间距施工探槽22条、浅井2个，并在8号勘探线上施工穿脉—条，控制长度为1810m。矿化类型主要以硅化蚀变岩型为主，少量硫化物石英脉型。

2.块段划分及其金矿资源量估算

（1）块段Ⅰ－1：位于0号和32号勘探线之间，长度为800m，槽探工程间距为40m，部分为80m；在24线和32线上各施工一个浅井，控制深度为10m，在8号线3820m水平上施工了一条穿脉（CM801）揭露矿体。块段品位和厚度变化相对比较均匀（品位变化系数为37%；厚度变化系数为88%）。以3820m标高为底界圈定该块段，其资源级别为控制的资源量（332）。

矿块的平均厚度和平均品位是根据块段内已有工程所获得的数据（表5.30）计算，面积采用几何法求出，矿石体重采用矿区内小体重测定值（2.51t/m³），其资源量估算结果列于表5.29。

（2）块段Ⅰ－2：位于块段Ⅰ－1之下，考虑到块段Ⅰ－1的厚度和品位均相对比较稳定，矿石类型比较简单，并考虑到当前和未来技术经济条件，采用无限外推法以3700m标高作为该块段的底界，以块段Ⅰ－1的平均厚度和品位作为该块段的平均厚度和品位，以矿区测定的小体重值作为该块段的矿石体重，其资源量估算结果列于表5.29中。由于该块段缺乏工程控制，所采用的平均品位较低（1.75g/t），其工业价值尚难确定，故该块段为预测的资源量（334）（?）。

图5.21萨瓦亚尔顿金矿区Ⅰ、Ⅱ号金矿带平面展布图

表5.29萨瓦亚尔顿金矿床I号矿带资源量估算表

矿区内其他矿化带中也圈定出若干金矿体，现有资料表明，其品位在1g/t左右，厚度也只有1.0m左右（局部可能达到5m），其倾角很陡（70°～75°），在可预见的未来技术经济条件下尚难以开发利用，故未进行资源量估算。

综上所述，本次资源量估算结果为：控制的资源量＋推断的资源量＋预测的资源量＝123.44（t）。这些资源量都有相应的工程控制和较深入的研究，估算的依据比较充分，因此，其结果具有相当的可信度。

必须指出，本资源量的计算仅仅涉及到萨瓦亚尔顿矿区2条主要矿带中矿体的储量，计算深度不超过400m。按照目前钻孔揭露情况，矿体延深较好，因此，实际上Ⅳ号和工号带尚保有相当数量的远景资源量未予计算。

此外，矿区中尚有大量矿化破碎带及预测隐伏的矿化破碎带。倘若这些矿化破碎带进一步工程揭露并加以证实，则萨瓦亚尔顿矿床的金的储量将可能大幅度地增加，其远景相当可观。

表5.30萨瓦亚尔顿矿床I号矿化带见矿工程平均品位和厚度数据表

续表

㈨ 资源量的估算

在对矿床块体模型中块体单元进行品位空间插值的过程中，一般需要采用搜索椭球 体来限制空间插值过程中已知块体单元的搜索范围（尚晓明和王李管，2007；房智恒等，2008）。搜索椭球体反映了已知点对未知点的影响范围和方式，根据前面得到的理论变异 函数的参数，可以得到铅和锌的品位估算的搜索椭球体参数，如表5.6与表5.7。

表5.6 丁家山矿区品位估算中搜索椭球体参数

㈩ 可采资源量计算方法

可采资源量是地质资源量乘以可采系数得到的。即：

可采资源量＝地质资源量×可采系数

计算可采资源量前必须先确定出油砂矿适用的开采方法，因为不同的开采方法采收率相差很大，如采用露天开采则采收率超过90%，而采用地下开采方式的采收率一般较低。因此，在计算可采资源量时，开采方式应显得特别重要。