0 引言

特高品位值指矿床中存在的比一般品位值高出许多的少数矿样，属于统计学上的异常值（薛良伟等，2010；贺超等，2021）。砂岩型铀矿传统的资源量估算方法本质是将形态复杂的矿体转化为与该矿体体积相同的简单形态矿体（乔淇等，2020），块段的平均品位则是计算所需的重要数据，而特高品位是影响平均品位的主要因素，如果不进行处理，将导致矿体的平均品位偏高，计算的储量也随之偏高。因此需对特高品位值进行识别和处理，然后将处理之后的品位值作为储量估算的原始数据进行计算，故处理是否科学合理将直接影响储量的可靠性（唐攀等，2013）。在地浸砂岩型铀矿中，低品位大矿量的矿床较常见，容易出现特高品位值引起储量夸大的现象（张金带，2000），地浸砂岩型铀矿特高品位处理一直沿用传统品位变化系数法进行特高值识别，然后将矿体、矿带或者矿床的平均品位代替特高值（张立明等，2019），此方法在处理特高品位时用平均值代替特高值，处理后矿段品位增减趋势、峰值分布等特征与地层中真实情况不符，例如当用块段平均品位值代替特高值时，会造成特高值被处理后明显低于其临近值，原本的特高值变成了低值，这并非是科学合理的（倪瑞等， 2020），需对此进行改进以更接近矿体品位变化的真实情况。本文以伊犁盆地南缘可地浸砂岩型铀矿田的蒙其古尔铀矿床为例，分析对比4个钻孔中4 种不同峰型的特高品位矿段传统方法处理结果，针对传统方法处理结果的不足之处，笔者尝试找到一种地浸砂岩型铀矿特高品位处理的改进方法，使得处理结果更加科学、合理，以求为地浸砂岩型铀矿特高品位处理提出建议。

1 常用特高品位识别及处理方法

特高品位值是大量数据中的少数部分（侯景儒等，1990），但是在储量估算过程中，占少数的特高品位值对数据整体的统计结果影响较大。特高品位值对品位均值及方差会造成较大的影响（刘宇英和李勇，2019），使得品位均值变大进而高估矿石储量，因此特高品位值必须经过特殊处理后才能应用到储量估算之中。目前在生产实践中应用的特高品位处理方法有很多（丁红岗，2017），但或多或少存在着不足之处（丁旭东，1996），下面对几种常用的识别和处理特高品位的方法进行介绍及评价。

1.1 品位变化系数法

品位变化系数法是地浸砂岩型铀矿中特高品位识别常用方法，利用品位变化系数识别特高品位值。采用矿床（地段）内矿石品位不小于 0. 01% 的渗透性样段，按照加权平均品位的6~10倍来衡量特高品位下限值。当品位变化系数小于60%时，取加权平均品位的 6 倍为特高品位下限值；当品位变化系数在 60%~100% 时，取加权平均品位的 6~8 倍为特高品位下限值；当品位变化系数大于100%时，取加权平均品位的 8~10 倍为特高品位下限值。处理特高品位值时，采用矿体、矿带或者矿床的加权平均品位来替代特高品位值（张得宽和姚益轩，1994； 程宗芳，2002），该方法能够达到特高品位处理目的，但处理后的矿段品位的增减变化趋势及峰值分布等特征与地层中真实情况不符，有待改进。

1.2 经典数理统计法

经典数理统计法通常根据品位均值、标准差、倍数、变异系数（标准差/均值）以及分布密度曲线上拐点对应品位值来识别和处理特高品位值（秦娴和孙亮，2015）。通常情况下均值加3倍标准差可认定为特高品位值下限（3σ法则（孙玉建，2008；王丽艳， 2014））。当变异系数小于20时，特高品位值下限取均值的2~3倍；变异系数大于150时取均值的15~20 倍，处理特高品位值时该方法与传统品位变化系数法相似。

1.3 估值邻域法

估值邻域法是 D. G. 克里格及 D. M. 霍金斯基于地质统计学思想的识别和处理特异值的方法（李健等，2021），其识别特高品位值的统计特征值见式（1）：

式（1）中：I—识别特高品位值的统计特征值，当 I 大于 3.84 时，G 则被认定为特高品位值；m—除 G 以外邻域内其他矿样品位的算术平均值；n—除G以外的邻域内样品数；σ² —邻域内样品品位值的均方差。

识别出特高品位值后，处理特高品位的方法是用特高品位下限值 GL 代替全部特高品位值，如式（2）：

估值邻域法处理特高品位相对可靠，估计邻域越大精度越高，但在使用估值邻域法进行特高品位处理时，参数 n、m、σ²、GL 的确定均与邻域相关，而邻域的确定需要根据矿段品位分布情况主观判断，存在一定主观因素，当地浸砂岩型铀矿中需处理大量数据时，该方法可操作性不强，且使用下限值代替后失去了真实品位分布特征。

1.4 影响系数法

影响系数法是通过认定特高值的影响程度进行识别和处理特高品位值的一种方法（任萌等， 2014），该方法给定样品总数n，n个样品品位均值为 M，m 为去掉特高品位值的 n-1个样品品位的均值，当 M/m≤k+1 时，认为 n 个样品中无特高品位值；当 M/m＞k+1，确定特高品位下限值（GL）见式（3）：

式（3）中：n—样品总数；M—n个样品品位均值； k—根据变量在空间的变异性人为给定的系数（假如给定 k=0.1，说明特高品位值对全部样品值的影响不能超过 10%，即当包含该特高品位值时，全部样品的平均品位最多只允许提高 10%，当影响超过 10%时，则该值被认定为特高品位值）。

不难看出，该方法中参数 k 无固定范围，k 的确认需根据品位的变异性人为给定，k 不同则特高品位下限值不同，不够客观，且使用该方法识别特高品位值时相对繁琐，用下限值代替特高值同样失去了真实品位分布特征，并非地浸砂岩型铀矿特高品位处理的优选方法。

1.5 分布函数法

该方法用概率分布函数来界定特高品位值，在识别特高品位时以地质统计学为基础，利用品位曲线的数学特征确立数学模型，量化了特高品位值的判定（刘默和支学军，2004；林吉飞等，2011）。在处理特高值时，给定品位值在一定置信度水平（通常为 95%）的期望值，随机产生一组符合统计分布规律的数替代特高品位值，较客观实际地解决特高品位值的影响。

由表1 可知，地浸砂岩型铀矿特高品位处理传统品位变化系数法存在改进空间；经典数理统计法与传统方法相似，参考改进价值不大；估值邻域法中各参数的确定存在主观因素，在存在大量数据的地浸砂岩型铀矿中使用时，可操作性不强（陈建均等，2015）；影响系数法参数确认不够客观，处理过程繁琐，非地浸砂岩型铀矿特高品位处理的优选方法；分布函数法中处理特高品位值时采用随机产生的数替代特高值，此替代方法符合统计分布规律，具有一定参考价值。

2 方法改进

在传统地浸砂岩型铀矿床特高品位处理方法中，当特高品位值被包含有特高品位样品（矿段）的工程平均品位代替时，原本该矿段的最高品位值可能变成了一个低于临近品位值的低值，品位峰值变成“凹谷”，出现峰值位移现象；当连续的特高品位值被同一平均品位值代替时，矿段的品位分布呈截断状，品位增减趋势被完全改变，处理结果不符合地层中的实际情况，故单纯使用平均值替代特高值的方法存在一定的缺陷，无法反应高品位矿段的矿化值高低起伏的情况，存在改进空间。

笔者参考传统方法平均值替代特高值及分布函数法中运用随机数替代的思想，在不改变待处理矿段的替代值平均品位的情况下，以矿段原始随机品位的大小为权重分配替代品位，如此求得的替代品位的平均品位仍然与传统方法所用工程平均替代品位相等，且新求取的替代品位具有与原始品位相同的分布特征。该方法既能满足规范要求消除特高品位值对储量估算的影响，也能使特高品位处理后矿段品位分布特征与原始地层中品位分布特征一致，达到改进目的。替代品位值求取方法见式（4）：

式（4）中：i—需替代的矿样序号；n—需替代的总矿样数；A—处理前原始品位值（%）；B—传统方法替代平均品位值（%）；C— 改进后替代品位值（%）。

3 应用实例

蒙其古尔铀矿床是中国现已发现的品位最富、单位面积产矿量最高、可采资源量最大的可地浸砂岩型铀矿床，该矿床位于伊犁盆地南缘中段扎吉斯坦向斜与郎卡倒转凹陷内，地处构造运动活跃的相对稳定区（刘富强等，2021）。矿体赋存于中下侏罗统三工河组下段和上段、西山窑组下段和上段4个层位，属于典型的多层位矿化可地浸砂岩型铀矿床。矿床内不同含矿层矿石厚度和品位均存在一定差异，特高品位值较常见，在进行资源量估算时往往需要进行特高品位处理，因此选择蒙其古尔铀矿床开展特高品位处理方法研究具有一定参考价值。

a—L4916孔；b—L3712孔；c—L2132孔；d—L6516孔

以蒙其古尔铀矿床L4916、L3712、L2132、L6516 钻孔特高品位处理为例，首先利用传统品位变化系数法及平均值替代进行特高品位处理，并与处理前进行对比，L4916 钻孔（图1a）连续多个特高品位矿样使用同一替代值进行替代，处理后原本地层中铀含量连续、渐变分布的矿段呈截断状；L3712 钻孔 （图1b）中 9~15号样品真实铀矿品位分布为先升高后降低再升高再降低的趋势，但使用传统方法处理后品位分布无任何趋势变化；L2132 钻孔（图1c）出现极高品位矿样，使用传统方法进行特高品位处理后品位分布几乎呈一条直线；L6516 钻孔（图1d）品位峰值原本在 8、9 号矿样位置，处理后峰值则出现在10、11号矿样处。

综上所述，直接用矿体、矿带或者矿床的平均品位替代特高品位值的处理方法虽然达到了降低特高品位值的目的，但处理后的含铀量分布增减趋势发生变化或产生峰值位移，与实际地层中变化情况不符。

采用改进方法（式 4），以矿段原始品位大小为权重重新分配替代品位，分别对 L4916、L3712、 L2132、L6516 进行特高品位处理，表2 为使用改进方法求取的替代品位，改进后替代品位平均值与传统方法替代品位平均值相等，满足地浸砂岩型铀矿储量估算规范要求，替代结果见图1a~d。

由改进处理后品位分布可知（图1a~c），L4916、 L3712、L2132钻孔特高品位处理改进后品位分布增减趋势得以还原，改进处理效果良好。

值得一提的是 L6516 钻孔中，按照上述方法进行改进后8、9号两个样品替代品位相近，替代后8、9 号矿样品位值依然低于 10、11 号矿样，处理效果与传统处理方法差别不大，峰值位移现象仍然存在，达不到改进效果，需进一步改进（图1d）。沿用初次改进思路，对 L6516孔 10、11号与 8、9号 4个样品进行特高品位改进处理，改进后替代品位平均值等于 8、9 号替代品位值及 10、11 号原始品位值 4 件样品的品位平均值，峰值位移现象消除且不影响储量估算，持续改进处理效果良好。

综上，传统品位变化系数法能够客观识别特高品位值，使用平均值替代特高品位值亦能简便有效达成储量计算目标，但该方法仅考虑量的计算，忽略了矿段中真实的品位变化，使得处理后的品位分布曲线失去原始起伏形态。改进方法在传统方法的基础上进行改进，该方法沿用了传统方法中客观简便的特高值识别方法，在进行特高值处理时，对传统方法的替代值进行变换改进，改进后替代值平均品位与传统方法相等，符合地浸砂岩型铀矿储量估算规范要求。改进方法保持了传统方法中客观简便达成储量计算目标的优越性，在未改变传统方法简便的处理思想及客观的储量计算结果的基础上，消除了传统方法处理结果中品位分布曲线无起伏形态、“特高值”变成“低谷值”及峰值位移等不科学、不合理现象，使特高品位处理矿段铀含量增减趋势及峰值分布特征得以还原，具有一定的应用价值。

4 结论

（1）特高品位处理方法多样，各有优缺点，传统的地浸砂岩型铀矿特高品位处理方法能满足储量估算要求，但处理后矿段中矿样品位增减趋势、峰值分布等特征与地层中实际情况不相符合，存在改进空间。

（2）对传统方法中平均值替代处理过程进行改进，以矿段原始品位大小为权重分配替代品位，在符合储量估算规范要求的前提下，使得特高品位处理后矿段品位分布特征与原始地层中品位分布特征一致，应用实例表明改进效果良好。

（3）直接使用改进方法进行替代后或无法消除峰值位移现象，可根据实际情况增加临近样品进行处理，消除峰值位移，达到改进效果。

致谢 感谢核工业二一六大队提供的工作平台，感谢领导及同事们在本文撰写过程中提供的指导与帮助。

参考文献