贵金属鉴定证书是不是真的？
亲亲您好，给您做的拓展如下：鉴定证书的作用如下：职业技能鉴定证书是国家对申请人某一职业(工种)理论知识和技能水平的认可,是求职、任职和单位录用的依据,同时也可作为境外就业、对外劳务合作人员办理技能水平公证的有效证件。职业技能鉴定证书提高劳动者素质,建立技能人才成长通道。引导职业教育与培训与生产实践及经济发展相结合、促进统一开放、竞争有序的人力资源市场建设。促进就业、推动经济社会发展。【摘要】贵金属鉴定证书是不是真的？【提问】【提问】亲您好，很高兴为您解答。贵金属鉴定证书是真的。证书上必须印有机构的联系信息在证书的背面上,除了有该机构具备的资质外,还必须有该鉴定机构的名称、联系电话、地址、网址等详细信息。【回答】您的这个是真的，上面信息都有。【回答】好的【提问】亲亲您好，给您做的拓展如下：鉴定证书的作用如下：职业技能鉴定证书是国家对申请人某一职业(工种)理论知识和技能水平的认可,是求职、任职和单位录用的依据,同时也可作为境外就业、对外劳务合作人员办理技能水平公证的有效证件。职业技能鉴定证书提高劳动者素质,建立技能人才成长通道。引导职业教育与培训与生产实践及经济发展相结合、促进统一开放、竞争有序的人力资源市场建设。促进就业、推动经济社会发展。【回答】好的亲亲。【回答】
贵金属鉴定证书怎么辨别真假
亲亲，您好，比对重量。如果重量正确的话，您在找官网查询有没有这个号，有的话就是真的。1.
证书上必须印有机构的联系信息在证书的背面上,除了有该机构具备的资质外,还必须有该鉴定机构的名称、联系电话、地址、网址等详细信息。
2.
证书上必须印有该机构的资质机构的资质认证有五种:CAL认证、CMA认证、CNAL认证、CNAS认证、ILAC-MRA认证。其中有“CMA”标记的检验报告可用于产品质量评价、成果及司法鉴定,具有法律效力。该标志仅指该机构是通过计量认证评审的单位,是任何出具珠宝鉴定证书的单位都必须具备的资质。
3.
证书上必须有检验人员的签名根据我国刑法第14条第1款规定:“明知自己的行为会发生危害社会的结果,并且希望或者放任这种结果发生……是故意犯罪.”只有检验人员的签名才能确保证书的权威性和真实性!
4.
证书上的鉴定内容比较全面、详细。a.看检测内容包括饰品名称、颜色【摘要】
贵金属鉴定证书怎么辨别真假【提问】
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感谢您，以上是我的回复，希望能够帮助到您，祝您生活愉快！【回答】
黄山新洲建设集团有限公司怎么样？
黄山新洲建设集团有限公司是2006-02-09在安徽省黄山市注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股)，注册地址位于安徽省黄山市屯溪区戴震路63号。黄山新洲建设集团有限公司的统一社会信用代码/注册号是9134100078491319XT，企业法人李文武，目前企业处于开业状态。黄山新洲建设集团有限公司的经营范围是：建筑工程施工总承包、市政公用工程施工总承包、公路工程施工总承包；水利水电工程施工总承包、建筑装修装饰工程专业承包、防水防腐保温工程专业承包、地基基础工程专业承包；公路养护工程施工；机械设备租赁；建筑材料生产。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）。在安徽省，相近经营范围的公司总注册资本为34700万元，主要资本集中在 5000万以上 规模的企业中，共3家。本省范围内，当前企业的注册资本属于优秀。黄山新洲建设集团有限公司对外投资4家公司，具有7处分支机构。通过百度企业信用查看黄山新洲建设集团有限公司更多信息和资讯。
深圳上市公司有多少家
深圳上市公司有500家。1.随着10月20日N深城交在创业板挂牌上市，深圳市上市公司家数达到500家。不算港澳台，深圳市上市公司家数仅次于北京上海，位居全国第三。从总市值角度来看，截至10月29日收盘，深圳市上市公司总市值接近15万亿元，位居全国第二，仅次于北京。2.深圳市上市公司是指在A股、港股、美股上市且注册在深圳的上市公司，同时也纳入了注册在其他地区但总部在深圳的上市公司。深圳市上市公司科技含量十足，有187家公司属于信息技术行业，占比超过37%。其次深圳的工业力量也同样不可小觑，119家公司属于工业行业，占比近24%，凸显了深圳强大的工业底蕴。拓展资料：1.深圳市上市公司包含国内多个行业的领军企业，如腾讯、平安、招商银行、万科、比亚迪、迈瑞医疗等。截至今年7月，深圳的专精特新小巨人企业数量也达到169家，在国内城市排名第四位，在全省排名第一位。2.深圳新兴产业强势增长。在日前披露的深圳前三季度经济运行情况报告中，深圳主要高技术产品的产量大幅增长。其中，工业机器人增长64.6%，两年平均增长57.6%；3D打印设备增长11.3%，两年平均增长1.03倍；新能源汽车、充电桩产量分别增长2.39倍、1.1倍，两年平均分别增长51.7%、61%；专精特新企业迅猛增长，工业增加值增长39.1%。3.深圳是上市公司成长的一片沃土。截至4月18日，深圳A股上市公司有344家。在深交所上市302家，其中主板186家，创业板116家；在上交所上市42家，其中主板22家，科创板20家。深圳A股上市公司的总市值近10万亿元。
深圳有多少家上市公司
深圳本地上市公司家数达到500家，其中A股382家。至此，深圳上市公司家数仅次于北京、上海，位居全国第三。截至10月底， 深圳上市公司总市值约14.95万亿元，位居全国第二，仅次于北京。 此次纳入统计的深圳上市公司是指在A股、港股、美股上市且注册在深圳的上市公司，同时也纳入了注册在其他地区但总部在深圳的上市公司。从行业分布来看，深圳上市公司科技含量十足，有187家公司属于信息技术行业，占比超过37%；有119家公司属于工业行业，占比近24%。拓展资料：上市公司是指所发行的股票经过国务院或者国务院授权的证券管理部门批准在证券交易所上市交易的股份有限公司。所谓非上市公司是指其股票没有上市和没有在证券交易所交易的股份有限公司。上市公司是股份有限公司的一种，这种公司到证券交易所上市交易，除了必须经过批准外，还必须符合一定的条件。上市公司具有如下法律特征：1、上市公司是股份有限公司,具有股份有限公司的全部法律特征：如股东人数广泛性,股份发行转的公开性、自由性,股份的均等性,公司经营的公开性;2、上市公司是符合法定上市条件的股份有限公司。我国公司法对上市条件有严格规定,只有符合条件的股份有限公司的股票才可以在证券交易所上市交易。3、上市公司的股票在证券交易所上市交易。虽然股份有限公司符合上市条件,但其发行的股票并不必然进入证券交易所交易。只有依法经批准,所发行股票在证券交易所上市的股份有限公司才能被称之为上市公司。
遥感信息与区域成矿预测
利用遥感解译获得的丰富的成矿信息，可以开展区域找矿预测工作，有以下常用方法（杨清华等，1999；杨凯，2001）。（一）断裂构造分析法断裂构造分析法是一种间接的找矿预测方法，主要在区域内主控矿构造、导矿和储矿构造分析的基础上，利用遥感图像进行控矿、成矿断裂构造解译，并认为在构造交汇部位及其附近成矿条件优越。（二）岩体控矿分析方法岩体控矿分析方法也是一种间接找矿预测方法，利用遥感图像能够有效地圈定岩体边界及其分布范围，通过区内主要控矿和含矿岩体的进一步分析，寻找与成矿有关的岩体及其蚀变带。（三）高光谱遥感与矿物填图高光谱的基础是成像光谱技术，即远距离成像技术与光谱学二者的结合。目前常用的高光谱遥感的光谱波长区间约在0.4～2.5μm，包括了整个可见光区（0.4～0.7μm）、近红外（0.7～1.1μm）和短波红外区。这样就能辨认出含水和含OH-的矿物以及硫酸盐及碳酸盐矿物，这些矿物大多常见于与金属矿有关的热液蚀变带，故被用于指示热液成矿系统从而指导找矿，而矿物填图就是在此基础上发展起来的一种光谱填图技术，其目的是确定某一或某些矿物在地表上的分布及其相对含量变化。在这里，填图的基本单位已小至单个矿物，这对以岩层和岩体为基本单位的填图是一个突破进展，是一种有发展前景的区域地矿调查新手段，已在冀北金矿调查中获良好效果。（四）类比法类比法是遥感常用的找矿预测方法，主要通过已知矿床、矿（化）点的遥感解译和分析，提取与矿化有关的异常信息作为找矿标志，并将其与周边地区进行类比分析、寻找新的矿化目标。（五）遥感及多变量找矿评序法该方法首先将所提取出的有效控矿因素作为变量（矿化蚀变遥感影像异常、地球化学异常、地球物理异常、控矿地层、侵入岩、矿床及矿化特征、线性和环形构造等），再根据这些变量在研究区成矿中的作用大小进行赋值相加权分析，并确定找矿有利地段。这是一种半定量的方法。（六）遥感找矿模式法遥感找矿模式法是一种综合性的找矿预测方法，通过分析区内已知矿床分布及其影像特征，建立遥感找矿模式，以便预测成矿有利地带。基本程序如下（图4-6）：图4-6 遥感综合信息成矿预测（1）编制遥感成矿预测系列图：包括遥感影像图、遥感线性及环形构造图、遥感深部构造地质综合解译图、区域成矿质背景图或区域控矿构造图等系列图件。图件编制要充分运用现代地质成矿理论，通过对异常信息的增强处理和矿化信息的提取，以便获得与区域成矿相关的地质信息。（2）区域地质成矿背景分析：将区内的已知矿田、矿床、矿点及矿化信息投影到相应的遥感成矿系列图上，分析已知矿田、成矿带与区域构造和岩石单元之间的相关性。然后运用现代成矿地质理论作指导，分析区域成矿规律。（3）区域成矿远景区带预测：在上述研究的基础上，确定区域构造格架及其控岩、控矿作用，建立区域成矿遥感概念模型，结合物化探异常评价和筛选，拟定研究区域中具有成矿远景的含矿构造带，圈出进一步工作的远景区。
1∶ 万遥感成矿预测
一、成矿预测方法在现代成矿理论的指导下，利用多元信息综合分析进行成矿预测是现代地质找矿的必然趋势，GIS技术为区域地质多元信息综合找矿预测提供了有利平台。通过计算单元网格内的控矿因素参与成矿和控矿的权重的加权和，生成新的图层及新的数据关系，从而获得更多的成矿信息。遥感成矿预测在遥感成矿信息基础上进行量化，根据不同类型、不同级别、不同方向的遥感构造信息，含矿岩性地层信息，蚀变异常信息以及遥感线性体密度等信息，分别形成单项图层，进行多元信息成矿预测。预测中，通常采用网格单元法或地质异常单元法。一般而言，网格单元统计方法可以比较客观地反映预测因子得分情况，以网格的得分高低进行预测，不足的是网格过大会无形扩大因子的影响范围，特别在因子形状不规则时会造成预测的失准，而网格的过密会成倍增加统计的工作量，因此网格大小的选择是关键。本次成矿预测采用了地质异常单元统计预测方法，该方法可以定量表达地质异常的强弱特征，客观地反映矿产产出的地质特征及空间分布趋势，避免了上述因素对预测结果的影响。统计预测是直接使用地质异常单元本身—预测因子参与统计，统计工作借助计算机和相应的软件系统完成。一般情况下使用各种因子的面积特征进行分析，即在GIS中以区文件表述的因子直接分析，以点或线文件表述的因子要按其影响范围制作成相应的区文件，然后在GIS系统中进行统计分析，这种方法统计结果比较准确，人为因素小，但对图件要求高。预测模型为:滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测式中:Y为预测结果;xi为各种参加预测的因子;ai为各因子(或二级因子)的系数。本次遥感成矿预测的主要步骤为:选择方法→确定标准→预测因子的选择→二级因子赋值→软件实现→成图。二、矿产当量概念选择预测因子的基础是因子与已知矿产的相关性，已知矿产地规模大小对于预测因子影响范围不同。但在成矿预测中，衡量各预测因子影响范围是以同一级别矿产地为准进行的，因此，需要将不同规模矿产地进行标准化处理，使它们在分析过程处于相同的级别。研究表明，因子选择是否有利及各因子参数的确定都要从以下两个方面考虑，其一，因素中是否有足够数量的矿点出现;其二，因子参数选择的有效性要从标准化后的矿点数目来考虑。这就要引入矿产当量的概念，可由以下公式计算:N=K1N1+K2N2+K3N3+N4式中:N为矿产当量;N1、N2、N3、N4分别为大、中、小型矿床和矿点的个数;K1、K2、K3则是大、中、小型矿床相应的权系数。从上式中可以看出，所谓的矿产当量，实际上就是将不同规模的矿产地，折算成相当于矿点规模的矿产地的个数，单位为个。工作区内共收集到矿产地127处，其中大型矿床4处、中型6处、小型12处、矿点104处，取K1=20、K2=10、K3=5，即在此视矿点为1，小型矿床为5个矿点量，中型矿床为2个小型矿床或为10个矿点量，而大型矿床为2个中型矿床或4个小型矿床或20个矿点量，按此计算工作区内矿产当量为:N=20×4+10×6+5×12+104=304。三、预测因子的选择及二级因子得分如前所述，成矿预测是一个由已知到未知的过程，通过分析已知矿产地的控制因素、异常指示意义，如岩性和构造条件、遥感与地球化学异常与矿产地的对应关系，应用统计的方法选择对成矿作用具有控制和指示意义的因素，加以定量化。我们将定量化后的控制因素称为预测因子，并赋值给每个预测因子15分，当一个区域有多个预测因子叠加时，其得分值累加。所谓二级因子是指某个预测因子中相互独立的各个部分，它在这个预测因子中所占的比例或许很大、或许很小，并不能代表整个预测因子。如岩性因子中的某一岩性单元、构造因子中的某一方向的构造等均属不同二级因子。统计上根据与矿产当量的相关程度的大小来分配，二级因子得分总和为15分。就一个预测因子而言，区域上其二级因子一般不能重复出现，因此二级因子只能得分一次，不累加。如岩性单元因子中碳酸盐岩作为一个二级因子，对铅锌矿的控制意义明显，则碳酸盐岩作为一个二级因子其得分就高些，不可能出现一个区域既是碳酸盐岩又是碎屑岩，因此就岩性而言某个区域的得分只能计算一次，并且是小于15分的。(一)遥感岩性单元因子遥感岩性单元解译共有五种类型，即碳酸盐岩、碎屑岩、玄武岩、变质岩及第四系。表5-1统计了已知矿产地在解译的不同岩性单元中所占数量，其中碳酸盐岩中有各种矿床、矿点共87个，计算成矿产当量为248，占总矿产当量的81.6%，反映了碳酸盐岩对铅锌矿产控制的特点。另有一些矿产分布于碎屑岩、玄武岩中，可能是由于矿产的产出岩性的不同或由于区域岩性单元小面积的分布不能准确解译而造成的，因此将不同的岩性作为岩性单元因子的二级因子，根据各二级因子的矿产当量及得分如表5-2。表5-1 遥感解译岩性因子矿产当量表表5-2 遥感解译岩性因子得分表(二)遥感断裂-线性构造因子滇东北地区遥感构造解译结果表明，铅锌矿产受断裂-线性构造控制作用十分明显。首先，在解译过程中已经将断裂-线性构造按照在影像上的特征划分为三个级别:一级线性构造延伸长、宽度大，迹清楚，往往是影像单元或地质单元的分界;二级线性构造延伸连续或断续、有一定规模者，标志清楚，通常发育在一级构造的旁侧，共同构成较大规模的断裂带;三级线性构造规模短小，成群出现。研究线性构造与矿产的关系及分析已知资料可以看出，一级线性构造控制区域上矿化带的形成，二级线性构造往往是矿体形成的导矿构造，而三级线性构造往往是成矿的容矿构造，三个级别的线性构造对矿产形成的控制及预测的指示意义是不同的，因此，在预测因子的选择上将三个级别的构造按照三个预测因子对待，它们各自得分为15分。其次，在每个级别的构造中将线性构造按照其走向归纳为四个方向，即EW向、SN向、NE向、NW向。野外调研和资料研究表明，区域中矿产的分布及形成往往与某个方位的构造具有密切的关系，同时，构造交汇部位对矿体的形成具有更为重要的意义，如五星厂、火德红、金沙厂等矿床，矿体的分布均与NW向构造有关，因此，有必要将构造中不同的方位分别对待，这就是线性构造中的二级因子。值得指出的是，当某个区域为两方位的线性构造同时通过时，在二级因子的得分中将会重复加分，这正是对构造交汇区域重要性的突出显示。第三，解译出的线性构造信息在GIS中均是以线文件进行表述的，因此，在分析过程中要求出其影响的范围(即线的缓冲区)。不同级别的构造对矿产的控制作用是不同的，在统计预测中其缓冲区也将是不同的。我们以构造影响的范围(即线的缓冲区)能够包括多数矿产当量为标准，即包含工作区总矿产当量的75%为准来确定不同级别构造的影响范围大小。这个影响范围在同一级别不同方位的构造(即二级因子)中将统一使用。而二级因子的得分将按照其影响范围内矿产当量在总矿产当量中的比例确定。1.一级线性构造因子依据点线叠加分析，可以看出一级构造与已知矿产的距离关系，如图5-2。图5-2 矿产当量与一级构造距离关系示意图随着与构造的距离增加，矿产当量累积数据呈减少趋势，矿产当量主要分布在84.8mm(度量用图比例尺为1∶5万，实际距离为4.24km，下同)以内，当距离超过84.8mm以后矿产当量锐减。计算84.8mm以内的矿产当量总和为231，占总矿产当量的75.99%。因此，选择84.8mm为一级线性构造的缓冲区(影响范围)边界。按EW、SN、NE、NW四方位计算其影响范围内所控制矿产当量的数目及得分，见表5-3。表5-3 一级线性构造得分表2.二级线性构造因子构造与矿产之间的距离关系如图5-3，当距离大于30.55mm(实际距离1.53km)时，构造所控制的矿产当量数目增加不明显，计算此范围内的矿产当量为237，占区域内总矿产当量的77.96%。因此，选择30.55mm为二级线性构造缓冲区(影响范围)的边界。图5-3 矿产当量与二级构造距离关系示意图分别计算不同方向二级线性构造影响范围内的矿产当量数，并计算得分，见表5-4。表5-4 二级线性构造得分表3.三级线性构造因子三级线性构造与矿产之间的距离关系如图5-4，由于三级线性构造数量多，当距离增大时，构造所控制的矿产当量数目呈减少态势，但没有明显的“跳阶”，经计算，满足控制75%矿产当量的距离为15.2mm(实际距离0.76km)，此时矿产当量总数为229，占区域内总矿产当量的75.3%。因此，选择15.2mm为三级线性构造的缓冲区(影响范围)边界。同样，按上面确定的影响范围，分别计算不同方向三级线性构造影响范围内的矿产当量数，并计算得分，如表5-5所示。图5-4 矿产当量与三级构造距离关系示意图表5-5 三级线性构造得分表以上构造与矿产的关系分析可以看出，在一级构造中矿产与NE向构造关系密切，其影响范围内的矿产当量为220，占所有矿产当量的72%;在二级构造及三级构造中矿产与NW向构造关系密切，其影响范围内的矿产当量分别为145与148，占所有矿产当量的47.7%与48.7%，这表明在区域上矿产的分布是NE向带状展布的，与区域应力场作用下的构造展布是一致的，NE向构造是区内主要的控矿构造;二、三级构造中矿产与NW向构造关系密切，表明区内发育的规模不大、数量较多的成群出现的NW向线性构造或节理带是铅锌矿矿体或矿床形成的主要构造，是铅锌矿形成的导矿或容矿构造，也是铅锌元素矿化富集的主要部位。已知矿床资料研究也表明上述规律的存在，如火德红矿区，控矿构造为NE向背斜-逆断层属巧家-鲁甸-昭通-大关-威信褶断带，而NW向断裂控制矿床或矿体，NW向的层间裂隙、波状挠曲控制着矿化富集及铅锌的分布，老矿山、锌山海子、雀落海子等矿段实际上都受控于NW向断层。(三)遥感面状构造因子遥感面状构造包括褶皱构造和环形构造。区内共解译出褶皱构造30个及不同类型的环形构造107个，从表3-18及3-19中面状构造与矿产关系的分析可以看出，面状构造对矿产的控制有一定的作用，因此有必要将面状构造作为一个预测因子对待，其得分为15分。分析面状构造的分布可以看出，除少数面状构造有重叠部位(如H97与Z29、H35、H36与Z12、H81与Z21等)外，大多数面状构造的分布是不相关的，而从面状构造的类型对矿产的控制作用来看，尚没有明显的特征，因此将褶皱构造、环形构造中的穹隆、蚀变、火山、溶塌、断陷及不明类型的环形构造作为7个二级因子，其得分平均分配，除褶皱构造为3分外，其余均为2分。(四)遥感线性密度因子遥感线性体统计结果表明，并非所有方向的线性体都对矿产预测具有指示意义。通过对每个方向的线性体密度的不同区间所控制的矿产当量统计(表5-6，图5-5)，可以看出，单区间矿产当量大于80，而且具有较好的正态曲线特征的为30°～60°、300°～330°及60°～90°三个方位区间的线性体，而其他方位线性体密度与矿产的相关特征不十分明显。因此，遥感线性体密度因子选择了30°～60°(NE向)、300°～330°(NW向)及60°～90°(NEE向)三个方位作为三个预测因子参与预测，其各自得分为15分。表5-6 各方位线性体密度矿产当量表图5-5各方位线性体密度矿产当量示意图在各个方位的线性体密度预测因子中，矿产当量的分布规律是由不同线性体密度所控制的，在图上表现为不同的密度区间，因此，依不同的密度区间作为各方位的二级因子，其得分按照各区间所控制的矿产当量的比例进行分配。根据上述三个方位所控制矿产当量的数目，分别计算出各方位十个密度区间的得分值(表5-7)。表5-7 三个方位线性体密度得分表(五)遥感蚀变异常因子遥感蚀变异常的提取是在对岩性光谱分析的基础上进行的，蚀变异常中的高—低值分带，基本可以代表光谱反映岩石蚀变的强、弱特征。工作过程中提取了两中不同类型的蚀变异常，即铁化异常和泥化异常，并将其作为两个预测因子参与，其得分分别为15分。在每种类型的异常中，以异常的强、中等、弱为三个二级因子，其得分按强异常7分，中等异常5分，弱异常3分的标准分配。(六)地球化学异常因子地球化学异常在成矿预测中具有重要的指导意义，选择了1∶20万Pb、Zn分散流异常、重砂异常及土壤金属量异常为预测因子，四种异常总共得分为15分。归纳上述预测因子及得分情况为表5-8。表5-8 成矿预测因子及得分一览表续表四、预测方法的实现及表现方式以上统计及分析在GIS软件中应用空间分析的功能实现，因子得分的叠加分析通过矢量到栅格的转换后在PCI软件中进行。结果图件经平滑滤波进行分类。图5-6 预测因子叠加图像直方图从预测因子叠加图像直方图(图5-6)可以看出，直方图总体形态呈正态分布，表明各因子的得分是随机分布的，表明统计的有效性。在最高频率左侧的低值坡上有两个小的尖峰，表明低分值区域受个别因子的影响较大;最高频率右侧高值坡比较平滑，正是信息逐步累积的结果，表明高值区域能够代表最佳预测区域。
成矿远景区的划分及其原则
成矿远景区的划分主要依据构造－控矿构造、含矿地层、构造沉积建造、与早中生代花岗岩类有关成矿岩浆建造和已知矿床、矿（化）点的空间分布，结合物化探各类组合异常的分布、套合情况，以及发现矿床的可能性等来划分出Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级成矿远景区。I级成矿远景区：具有明显的有利成矿的控矿、容矿构造，有利于主成矿元素的进一步的富集；具较强的早中生代岩浆侵入活动和具有提供成矿元素的矿源地（岩）层，并在该成矿远景区内具有已知的矿床或矿点，通过进一步的勘查工作，有可能扩大矿床规模和已被证实具有可靠的地表蚀变矿化找矿标志；同时具化探甲类组合异常，以能反映调查区内已知的矿床、矿点的异常为主，这类异常的强度高，规模大，元素组合复杂，浓集中心明显，主成矿元素的浓度梯度变化大，具有明显的水平分带性。Ⅱ级成矿远景区：有明显的控矿构造、具较强的早中生代岩浆侵入活动和含矿地（岩）层，并分布有矿点、矿化点和找矿标志；在异常区内新发现具有进一步工作的地表蚀变矿化线索，结合地质构造条件分析，可能具有形成矿床的成矿远景区；远景区内组合异常主要为乙类异常，主要成矿元素异常分布范围大，异常强度高，伴生元素组合较好，有一定的浓集中心和分带性，而且集中出现。Ⅲ级成矿远景区：具有一定的成矿构造，含矿地（岩）层，分布有一定的矿化点、矿化蚀变等找矿标志等；区内主要成矿元素异常分布较为集中，具有一定的规模，各元素异常套合较好，地质条件对成矿较为有利，经进一步工作可能找矿有所突破的地区。成矿规律是指矿床的时间、空间、物质来源及共生关系诸多方面的高度概括和总结，它对预测找矿具有重要的指导意义。矿产成矿预测的关键所在是研究成矿规律，而成矿规律就是研究矿床的空间关系、时间关系、物质共生关系及内在成因关系的总和。因此，要取得对成矿规律的正确认识，必须从时间、空间、物质成分3个方面入手进行综合分析，指导野外找矿工作。根据以上原则，在研究区内共圈出与早中生代花岗岩有关的Ⅰ级成矿远景区3个，Ⅱ级成矿远景区2个，Ⅲ级成矿远景区1个，从成矿远景区内矿床（点）空间展布特征、成矿时间、找矿标志等方面总结出成矿远景区内多金属矿产成矿规律，进行了找矿潜力评价，现详细分述如下。
成矿远景区的圈定
一、成矿预测区（预测远景区）圈定原则（1）最小面积最大含矿率准则在Ⅳ级成矿区带内圈出的预测区面积不能太大，也不能太小。预测面积太大，虽然区内矿床（点）数量增加，但矿产勘查工作目标相对不集中；预测面积太小，区内矿床（点）数目减少，易造成漏矿的现象。应该在充分分析矿产预测区的各种资料以后，综合各类资料中包含的有效成矿信息，确定成矿远景区边界的最佳空间位置，求得含矿率和找矿面积的统一，最大限度地反映成矿信息和面积最小，确保其可靠性高、发现矿床的可能性大、预测远景区面积最小的预测效果。关于预测区的面积，有人据研究区内矿点数及预测范围大小，提出经验性的最优单元面积等于：2×总面积/矿点总数；也有人根据地质图比例尺大小提出划分单元大小的参考性数据区间，即用相应比例尺的地质图上1～4cm2面积作为基本单元的大小（赵鹏大等，1994）。我们在预测过程中采用后一种划分方法。（2）优化评价准则在研究或阐明成矿控制因素和认定成矿预测区的基础上，应用经验的、数学的或计算机方法求得成矿预测区发现矿床可能性大小的排列顺序，即“优”、“劣”排序。要求对地、物、化、遥资料进行成矿信息提取，剔除与成矿无关（非矿）或干扰信息，浓缩与成矿有关的信息，组成控矿的成矿信息集，建立最佳的预测模型，提高成矿预测的可靠性。（3）综合评价准则它包含了矿床自身的综合评价和矿产勘查的综合方法的使用。矿床自身的综合评价包括对矿床的共生元素、伴生元素、成矿系列、可能出现的新矿种、新类型做出评价；矿产勘查的综合方法包括调查评价中使用有效的地、物、化、遥方法和评价工作中使用地、物、化、遥信息对现在还没有发现、将来可能发现的矿床做出预测。（4）水平对等的原则因为工作区的地质工作程度差异较大，因此预测区与使用的地、物、化、遥的比例尺一致，比成果比例尺大的原始资料可以充实其中，作为填平补齐的一部分资料收录，但比例尺小的成果资料不允许作为预测资料使用。在相似类比过程中，已知对象和评价对象获取的类比变量必需相同，否则失去类比的基础。（5）多种信息联合使用以地质信息为基础，化探信息为先导，地、物、化、遥成矿信息综合标志确定预测远景区的界线（叶天竺等，2004）。二、成矿预测区分类根据各预测区内的地质、重砂、化探及矿化等信息，综合考虑成矿条件有利程度、预测依据是否充分、矿化强度、资源潜力大小、矿化埋深等因素以及自然地理条件，将远景区划分为A、B、C三类。参照原地矿部直管局（1990）颁发的《固体矿产成矿预测基本要求（试行稿）》，本次确定预测区分类的原则为：A类为成矿条件十分有利，预测依据充分，有可能发现大中型矿床，或扩大矿床工业储量的地区，资源潜力大或较大，矿体埋深在可采深度以内，可优先安排矿产预查的地区。B类为成矿条件有利，有预测依据，有可能发现中小型矿床或扩大矿床工业储量的地区，有一定资源潜力，可考虑安排地质工作的地区。C类为具有成矿条件，有可能发现资源，可考虑探索的地区；在现有矿区外围和深部有预测依据，但资源潜力较小的地区。三、成矿预测区圈定结果根据成矿预测区划分的原则及方法，通过经验类比预测法、地球化学块体法和GIS矿床定量综合信息预测模型法等成矿预测结果的综合分析，并结合野外调研和室内的综合研究，对成矿远景区进行了圈定，全区共圈定71个远景区，其中A类5个、B类24个、C类42个。各远景区的预测依据、矿种和矿床类型、远景评价及找矿工作建议综合于表5-17中。表5-17 祁连成矿带预测远景区划分表续表续表续表续表续表续表续表续表续表续表续表续表续表续表续表续表续表
