Tiềm năng dự báo tài nguyên quặng graphit khu vực Văn Yên, Yên Bái

TIỀM NĂNG DỰ BÁO TÀI NGUYÊN QUẶNG GRAPHIT
KHU VỰC VĂN N, N BÁI
Nguyễn Chí Cơng, Trương Xn Quang, Trần Xn Trường
Nguyễn Khắc Hoàng Giang, Nguyễn Thị Phương Thanh
Trường Đại học Tài ngun và Mơi trường Hà Nội
Tóm tắt
Khu vực Văn Yên - Yên Bái thuộc đới Sông Hồng, là khu vực có triển vọng về quặng graphit,
tuy nhiên hệ phương pháp đã áp dụng để nghiên cứu, đánh giá và dự báo tiềm năng còn nhiều hạn
chế. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu của đề tài TNMT.2018.03.14, bài báo giới thiệu phương pháp
dự báo công tác phân vùng triển vọng bằng cách sử dụng các phương pháp toán, viễn thám kết
hợp công nghệ GIS. Kết quả nghiên cứu là căn cứ quan trọng, định hướng cho cơng tác tìm kiếm
thăm dò, khai thác một cách hợp lý, nhằm đáp ứng nhu cầu về nguồn nguyên liệu graphit cho các
ngành cơng nghiệp đặc thù trong và ngồi nước.
Từ khóa: Đặc điểm quặng hóa; Tài ngun khống sản; Quặng Graphit; Văn Yên; Tỉnh
Yên Bái.
Abstract
Forecast potential of Graphite ore in Van Yen area, Yen Bai province
Van Yen district, Yen Bai province belongs to the Red River zone, which is a promising
area for graphite ore, however, the methodologies were applied to previous research, evaluate
and forecast potential of graphite are still limited. Based on outcome of this research (project
code TNMT.2018.03.14), this paper introduces a method to forecast prospective zoning by using
mathematical methods, remote sensing combined with GIS technology. The results of the study are
an important basis in research orientation, in mineral exploration and exploitation in a reasonable
way, in order to meet the demand of the Graphite raw materials for domestic and industries abroad.
Keywords: Characteristics of ores; Mineral resources; Graphite ore; Van Yen area; Yen Bai
province.
1. Đặt vấn đề
Khu vực huyện Văn Yên, tỉnh Yên Bái được đánh giá có nguồn tài ngun khống sản
graphit và vật liệu xây dựng là đáng kể nhất. Theo kết quả tìm kiếm và đo vẽ bản đồ địa chất tỷ lệ
1:25.000 vùng Văn Yên [7] và tìm kiếm tỉ mỉ graphit khu vực Yên Thái [2, 3] đã xác định được
nhiều điểm quặng graphit được phân bố ở các khu vực Mậu A, Cổ Phúc và Yên Thái. Trong đó,

khu vực Mậu A đã phát hiện 16 điểm với 04 điểm có triển vọng, hàm lượng carbon từ 20 - 25 %;
điểm quặng Yên Thái có 06 thân quặng, dài từ 200 - 400 m, dày 1 - 25 m, hàm lượng carbon dao
động từ 13 - 30,25 %. Mặc dù đã có những cơng trình nghiên cứu nhất định về loại hình khống
sản này, tuy nhiên, việc đánh giá tiềm năng graphit vẫn còn nhiều hạn chế. Vì vậy, việc nghiên cứu
làm sáng tỏ đặc điểm phân bố, chất lượng trong mối liên quan với các yếu tố viễn thám, Lineament,
cấu trúc khống chế để xây dựng mơ hình dự báo các vùng triển vọng quặng gaphit gốc, làm cơ sở
định hướng cho cơng tác tìm kiếm, thăm dò trong tương lai gần là rất cần thiết.
2. Đặc điểm địa chất khu vực nghiên cứu
2.1. Vị trí khu vực nghiên cứu trên bình đồ cấu trúc chung
Khu vực nghiên cứu là một phần nhỏ nằm trong đới cấu trúc Sông Hồng, nằm giữa 02 đứt
gãy sâu của Sông Hồng và Sông Chảy [9]. Tham gia vào các đới cấu trúc này chủ yếu là các thành
308

Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ trong sử dụng hợp lý tài nguyên,
bảo vệ môi trường và phát triển bền vững


tạo siêu biến chất tuổi Proterozoi loạt Sông Hồng gồm 02 hệ tầng, là Núi Voi và Ngòi Chi. Các
thành tạo siêu biến chất này có bản chất là một vỏ lục địa cổ bị biến cải mạnh mẽ, đặc biệt là trong
thời kỳ Kainozoi. Tiếp theo, do tham gia thành tạo nên đới này là các đá granitoid tuổi Trias muộn
phức hệ Phia Bioc, các đặc điểm thạch địa hoá cho thấy sự thành tạo của chúng liên quan tới đới
hút chìm, trong bối cảnh rìa lục địa tích cực vào thời kỳ Paleozoi thượng - Mesozoi hạ. Ở hai bên
rìa của đới sơng Hồng, đơi chỗ cịn thấy các thành tạo lục nguyên Neogen chứa than nâu hệ tầng
Phan Lương, thuộc phức hệ thạch kiến tạo kiểu trũng nội lục Kainozoi phủ chồng lên.
2.2. Đặc điểm địa chất
Về địa tầng, các thành tạo trầm tích phát triển rất phong phú và đa dạng, phân bố rộng khắp
vùng nghiên cứu, có tuổi từ Proterozoi đến Kainozoi (Hình 1). Thành phần thạch học chủ yếu bao
gồm các đá plagiogneis, gneis - biotit - granat có silimanit, đá phiến thạch anh - biotit - silimanit
- granat của hệ tầng Núi Voi (PRnv); quazit graphit, đá phiến thạch anh - felspat sáng màu giàu
granat, thuộc hệ tầng Ngịi Chi (PRnc); trầm tích lục nguyên biến chất hệ tầng Cha Pả (PR3cp); đá

vôi hoa hóa, đá hoa hạt nhỏ đến vừa, phân lớp trung bình chứa Tremolit hệ tầng Đá Đinh (PR3đđ)
cho đến các trầm tích phun trào tuổi Paleozoi của hệ tầng Văn Chấn (J3-K1vc) và các trầm tích
cuội kết đa khống, sạn kết, cát kết, bột kết, sét than hệ tầng Phan Lương (N1pl). Các thành tạo hệ
tầng Núi Voi bị migmatit hoá rất mạnh, thường xuyên gặp các đá gneis bị granit hố, đơi khi gặp
pegmatit nguồn gốc siêu biến chất.
Các đá của hệ tầng Sin Quyền (PR1-2sq) có thành phần ban đầu gồm chủ yếu trầm tích lục
nguyên xen ít carbonat, đá núi lửa thành phần mafic, quarzit chứa quặng sắt. Trong một số lớp trầm
tích lục ngun có chứa chất hữu cơ bị biến chất thành graphit. Các đá này bị biến chất khu vực
đồng đều đến tướng epidot, amphibolit, bị uốn nếp phức tạp, bị granit hóa mạnh ở một số nơi tạo
nên phức hệ Ca Vịnh bị các khối xâm nhập Po Sen xuyên cắt.

Hình 1: Sơ đồ địa chất khu vực nghiên cứu (thu nhỏ phi tỷ lệ) [5, 8]

Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ trong sử dụng hợp lý tài nguyên,
bảo vệ môi trường và phát triển bền vững

309


3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Phương pháp xây dựng DEM - Mơ hình số độ cao (Digital Elevation Model)
Các yếu tố phải được xây dựng theo một bản đồ thống nhất. Từ các dữ liệu đầu vào: Địa tầng
graphit, sơ đồ Lineament,… nhóm tác giả tiến hành xây dựng hệ thống dữ liệu số. Dữ liệu số được
thể hiện trên bản đồ DEM - Mơ hình số độ cao (Digital Elevation Model).
Khoảng cách nội suy trên bản đồ tỷ lệ 1/500.000, trung bình 10.000 m, tương ứng với mối
quan hệ giữa các điểm graphit so với đứt gãy cũng như mật độ Lineament xử lý. Cho nên lựa chọn
kích thước ô cửa sổ nội suy là 10.000 m. Bản đồ theo hệ tọa độ Quốc gia VN2000 múi 06 độ. Bản
ảnh DEM được lưu dạng file *.bmp và được đưa vào khung tọa độ bản đồ MapInfo *.tab. Ma trận
02 chiều dữ liệu số được lưu dạng file *.bin.
3.2. Phương pháp dự báo triển vọng

Đối với quặng graphit thường tập trung ở những nơi có tập hợp vật chất than, nơi có địa tầng
có tuổi Proterozoi, nơi có đới siết trượt theo phương Tây Bắc - Đơng Nam, nơi có magma hoạt
động phân bố theo hướng Tây Bắc - Đông Nam,... Theo đó, chúng ta gộp các lớp thơng tin sẽ cho
ta sơ đồ dự báo triển vọng (Hình 2).

Hình 2: Sơ đồ gộp các lớp thông tin
3.3. Phương pháp chuyên gia
Mức độ quan trọng trong phương pháp chuyên gia có thể xác định theo 03 phương pháp
- Phương pháp chuyên gia (theo kinh nghiệm).
- Phương pháp chuyên gia tham khảo 03 mức.
- Phương pháp chuyên gia tham khảo 09 mức - AHP.
+ Đối với phương pháp chuyên gia theo kinh nghiệm khi các chuyên gia đã làm nhiều, có
nhiều kinh nghiệm tích lũy sẽ đưa ra mức độ quan trọng theo chủ quan.
+ Phương pháp chuyên gia tham khảo có dạng tham khảo 03 mức: Quan trọng hơn; quan
trọng như nhau; quan trọng kém hơn.
+ Phương pháp chuyên gia tham khảo có dạng tham khảo 09 mức (AHP): Quan trọng cực
kỳ nhiều; quan trọng rất nhiều; quan trọng nhiều; quan trọng hơn; quan trọng như nhau; quan
trọng kém hơn; quan trọng kém hơn nhiều; quan trọng kém hơn rất nhiều; quan trọng kém hơn
cực kỳ nhiều.
310

Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ trong sử dụng hợp lý tài nguyên,
bảo vệ môi trường và phát triển bền vững


3.4. Phương pháp tương quan
Phương pháp tương quan tương tự như phương pháp chuyên gia. Phương pháp tương quan
là việc áp dụng tính mối liên quan giữa hàm lượng và các giá trị thông tin khác. Hệ số tương quan
dùng để đánh giá xem tương quan dương, âm (đồng biến hay nghịch biến), lỏng hay chặt. Phương
pháp này có tính chất định lượng, chỉ áp dụng khi số liệu có kết quả đảm bảo độ tin cậy.

3.5. Phương pháp Dendrogram
Phương pháp Dendrogram được ứng dụng rất hiệu quả trong nghiên cứu địa hóa. Phương
pháp này dùng để phân các thơng số địa hóa cũng như các lớp thơng tin thành các nhóm. Từ đó,
cho phép loại các thơng số hoặc lớp thông tin không đặc trưng, giảm đối tượng nghiên cứu. Tuy
nhiên, đối với cơng tác dự báo cịn phải xem xét mối quan hệ tương quan giữa đối tượng và các
lớp thơng tin.
3.6. Phương pháp hồi quy
Ngồi ra, chúng tơi sử dụng tính giá trị theo phương pháp hồi quy. Từ mật độ điểm Graphit
hay hàm lượng, xây dựng hàm hồi quy đa chiều :
m

W (i, j ) = A0 + ∑ At * Wt (i, j )
t =1

Trong đó:
W(i,j): Giá trị thơng tin dự báo (Hàm lượng C) tại tọa độ i, j.
Wt(i,j): Giá trị lớp thông tin t tại tọa độ i, j.
At, A0 : Hệ số của lớp thông tin t và hệ số tự do.
m: Số lớp thông tin.
3.7. Phương pháp ANN
Phương pháp ANN cũng tính ra các hệ số A(j) và tính tốn phi tuyến tính cho các lớp thơng
tin (Hình 3).

Input Layer (Lớp đầu vào) Hidden Layer (Lớp ẩn) Output Layer (Lớp đầu ra)

Hình 3: Mơ hình ANN

3.8. Đề xuất quy trình áp dụng các mơ hình tốn địa chất kết hợp với GIS
Với mục tiêu xây dựng quy trình áp dụng các mơ hình tốn địa chất kết hợp GIS phù hợp với
công tác đánh giá tiềm năng khoáng sản graphit tại khu vực nghiên cứu. Căn cứ theo nội dung các

phương pháp nghiên cứu, nhóm tác giả thực hiện đề tài đã xây dựng mơ hình sơ đồ khối về quy
trình áp dụng các mơ hình tốn kết hợp GIS (Hình 4).

Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ trong sử dụng hợp lý tài nguyên,
bảo vệ môi trường và phát triển bền vững

311


Hình 4: Quy trình dự báo tiềm năng quặng graphit đới Sông Hồng
4. Kết quả và thảo luận
4.1. Đánh giá mức độ tin cậy của các lớp thông tin dự báo triển vọng
Để đánh giá mức độ tin cậy, chúng ta xây dựng hệ số tương quan giữa lớp thông tin đó với
lớp thơng tin mật độ điểm quặng.
n

Rxy =

∑ ( x − x )( y − y )
i =1

n

i

i

n

∑ ( x − x ) .∑ ( y − y )

2

i
=i 1 =i 1

312

2

i

Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ trong sử dụng hợp lý tài nguyên,
bảo vệ môi trường và phát triển bền vững


Trong đó:
Rxy: Hệ số tương quan của 02 lớp thông tin x và y;
xi và yi: Giá trị thứ i của thông số x, y;

x, y : Giá trị trung bình của 02 lớp thơng tin x, y;
n: Số mẫu.

Hệ số tương quan được phân chia thành các mức như sau:
R ≥ 0,8: Độ tin cậy cao;
0,8 ˃ R ≥ 0,5: Độ tin cậy đảm bảo;
0,5 ˃ R ≥ 0,25: Độ tin cậy kém;
0,25 ˃ R: Độ tin cậy rất kém.
4.2. Nguyên tắc áp dụng phân vùng triển vọng
Trên cơ sở dự báo triển vọng theo các phương pháp khác nhau, ta có thể chồng các lớp thơng
tin lên nhau. Các lớp thơng tin triển vọng có thể đơn giản hóa thành 02 miền: Không triển vọng

(0) và triển vọng (1). Ranh giới là giá trị bao các điểm quặng gọi là giá trị trung bình (Mean) Zmean.
Thường giá trị trung bình được lấy theo (Zmin+Zmax)/2 (50 %). Tuy nhiên, ta có thể điều chỉnh sao
cho phù hợp cho từng lớp thông tin. Nếu W(x,y) < Zmean thì xếp vào vùng khơng triển vọng. Ngược
lại, W(x,y) ≥ Zmean thì xếp vào vùng triển vọng (Hình 5).

Hình 5: Phân vùng triển vọng theo giới hạn Zmean
Với các lớp thông tin dự báo, ta tính: Zmean = 0 %, 10 %, 20 %, 30 %, 40 %, 50 %, 60 %,
70 %, 80 %, 90 %, sao cho Z ≥ Zmin + Zmean * (Zmax - Zmin).

Nếu lấy Zmean = 0 % có nghĩa là ta lấy tất cả các giá trị Z ≥ Zmin + 0 * (Zmax - Zmin) = Zmin, có
nghĩa toàn vùng là vùng triển vọng.
Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ trong sử dụng hợp lý tài nguyên,
bảo vệ môi trường và phát triển bền vững

313


Nếu lấy Zmean = 50 % có nghĩa là ta lấy tất cả các giá trị Z ≥ Zmin + 0.5 * (Zmax - Zmin)
= (Zmin + Zmax)/2.
Nếu lấy Zmean = 100 % có nghĩa là ta lấy tất cả các giá trị Z ≥ Zmin + 1 * (Zmax - Zmin) = Zmax, có
nghĩa ta loại hết, khơng cịn vùng triển vọng.
Căn cứ vào đặc tính phân bố ở các mức dự báo ở Hình 5 cho thấy: Khi Zmean đạt giá trị 80 %
vẫn có những dự báo sai ngồi diện tích tiềm năng chứa các mỏ và điểm quặng. Nếu lấy ranh giới
dự báo là 10 %, chúng ta sẽ có từ 04 đến 05 cực trị ngồi vùng triển vọng. Đây là những diện tích
dự báo tiềm năng mà khơng có mối liên quan với điểm quặng hoặc biểu hiện khống hóa graphit,
những vị trí này sẽ là yếu tố gây nhiễu trong công tác dự báo và đánh giá tiềm năng. Vì vậy, trong
cơng tác phân vùng triển vọng cần phải tăng giá trị Zmean để loại trừ những diện tích dự báo khơng
sát thực, gây nhiễu.
4.3. Phân chia mức độ triển vọng
Tác giả đề xuất mức độ triển vọng như sau: Khơng có triển vọng; khó có triển vọng; triển

vọng kém (chưa rõ triển vọng); triển vọng; rất triển vọng.
Nếu ta chồng ghép các lớp thơng tin thì những vùng chỉ có 01 lớp thông tin là giá trị cực tiểu.
Gọi m là số lớp thông tin dự báo, t là tổng số lớp thơng tin tham gia vào chồng ghép.
Vùng khơng có triển vọng tương ứng lấy ranh giới từ nhỏ hơn 1 lớp thông tin. Ranh giới này
ta gọi là biên (Wbien). W ˂ Wbien = 1/t. Giá trị trung bình Wmean = t/2. Vùng triển vọng là vùng có giá
trị W ≥ Wmean = t/2 (50 %).
Vùng rất triển vọng là vùng triển vọng có giá trị gồm có mặt tất cả các lớp thơng tin. Để tránh
sai sót, ta lấy ranh giới có m-1 lớp chồng ghép. W = (t-t/m)/t. Khi t = m thì W = (m - 1)/m.
Vậy vùng khó có triển vọng và triển vọng kém sẽ nằm giữa giá trị Wbien và Wmean
Vùng khó có triển vọng Wbien ≤ W ˂ (Wbien + Wmean)/2
Vùng triển vọng kém (Wbien + Wmean)/2 ≤ W ˂ Wmean.
4.4. Đánh giá độ tin cậy của các lớp thông tin
Chúng tôi đã tiến hành tính tốn các thơng số RĐối tượng, RQuan hệ, RTổng, R2, độ tin cậy và gán
trọng số cho 11 lớp thơng tin trước khi đưa vào chương trình dự báo (Bảng 1). Một số lớp thơng
tin có độ tin cậy rất thấp, chính vì vậy, chúng ta cần phải loại bỏ một số lớp thơng tin từ tính, xạ,
trọng lực và magma.
Bảng 1. Đánh giá độ tin cậy của các lớp thông tin
TT
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

314

Lớp thông tin
Cấu trúc Tây Bắc
Địa vật lý
Thạch học
Đứt gãy
Trọng lực
Từ
Xạ
Lineament
Lineament Tây Bắc
Magma
Phương quặng
Tập vỉa

R đối
tượng
0,346451
0,588708
0,534542
0,239674
0,142466
-0,02586
0,100044
0,47662
0,523627
0,260641
0,862931
0,778887

R2
0,120028
0,346577
0,285735
0,057444
0,020297
0,000669
0,010009
0,227167
0,274185
0,067934
0,74465
0,606665

Trọng
số
5
7
7
4
3
1
2
6
7
4
10
9

R quan
hệ
0,286453
0,366924
0,367989
0,291909
0,143233
0.044828
0,103055
0,338112
0,391533
0,215388
0,277616
0,367485

R tổng

Độ tin cậy

0,632904
0,955632
0.902531
0,531583
0,285699
0,022971
0,203099
0,814732
0,91516
0,476029
1,140547

1,146372

5,429344
8,30212
7,829439
4,527431
2,338684
0
1,603417
7,047893
7,941857
4,032914
9,948149
10

Thứ
tự
7
3
5
8
10
12
11
6
4
9
2
1

Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ trong sử dụng hợp lý tài nguyên,
bảo vệ môi trường và phát triển bền vững


4.5. Kết quả dự báo triển vọng
Kết quả dự báo triển vọng theo các phương pháp: Tương quan, chuyên gia kinh nghiệm,
chuyên gia tham khảo 3 mức, chuyên gia theo AHP, hàm hồi quy và ANN được thể hiện bằng các
sơ đồ dự báo như sau (các sơ đồ dự báo được thu nhỏ từ tỷ lệ 1:500.000):

Sơ đồ dự báo theo hệ số tương quan

Sơ đồ dự báo chuyên gia
theo kinh nghiệm

Sơ đồ dự báo theo hàm hồi quy

Sơ đồ dự báo chuyên gia
tham khảo 3 mức

Sơ đồ dự báo chuyên gia
tham khảo 9 mức

Sơ đồ dự báo theo ANN

4.6. Dự báo hàm lượng cho các tụ khống chính
Tập thể tác giả đã tiến hành thống kê các thông tin liên quan đến các thân quặng tại mỏ Bảo
Hà - Lào Cai và mỏ Yên Thái - Yên Bái.

Sơ đồ dự báo hàm lượng theo hàm hồi quy

Ranh giới dự báo hàm lượng biên và hàm lượng
trung bình theo lớp thơng tin

Căn cứ chỉ tiêu hàm lượng trung bình khối, chiều dày tối thiểu của thân quặng và chiều dày
tối đa của lớp đá kẹp cho phép để thống kê các thân quặng công nghiệp, loại bỏ các thân quặng
không thoả mãn điều kiện hiện đang áp dụng cho cơng tác dự tính trữ lượng. Nhóm tác giả lựa
chọn 02 mức hàm lượng: Hàm lượng trung bình dự báo (C = 10 %) và hàm lượng trung bình theo
Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ trong sử dụng hợp lý tài nguyên,
bảo vệ môi trường và phát triển bền vững

315


lớp thông tin thống kê (C = 13,25 %). Kết quả đã xây dựng được sơ đồ dự báo hàm lượng theo hàm
Hồi quy và sơ đồ ranh giới dự báo hàm lượng trung bình dự báo và hàm lượng trung bình theo lớp
thơng tin thống kê (sơ đồ được thu nhỏ từ tỷ lệ 1:500.000).
Nhóm tác giả đã xác định được, R2 = 0,490964. Từ đó, xây dựng các sơ đồ dự báo tài nguyên
graphit khu vực nghiên cứu theo hàm hồi quy và sơ đồ ranh giới dự báo tài nguyên graphit theo
các mức hàm lượng 10 % và 13,25 % (sơ đồ được thu nhỏ từ tỷ lệ 1:500.000).

Sơ đồ dự báo tài nguyên graphit theo hàm hồi quy

Sơ đồ ranh giới dự báo tài nguyên graphit theo các mức

Thống kê cho thấy, phần lớn mỏ graphit đã phát hiện thuộc loại mỏ nhỏ (trữ lượng toàn mỏ
nhỏ hơn 100 ngàn tấn). Do đó, nhóm tác giả lựa chọn các mức ranh giới dự báo là 25 ngàn tấn, 50
ngàn tấn cho các khu vực dự báo tiềm năng, chi tiết tại Bảng 2.
Bảng 2. Thống kê kết quả dự báo tài nguyên graphit tại 03 khu vực
STT

Khu vực tiềm năng

1
2
3

Yên Thái
Bảo Hà
Nậm Thi

Tọa độ trung tâm
X (m)
Y (m)
470812
2419073
438113
2457167
4014440
2488014

Hàm lượng (C
%)
15,54
16,9359
15,8043

Tài nguyên
(ngàn tấn)
63.6791
71.6648

51.3306

5. Kết luận
Kết quả công tác xây dựng mơ hình dự báo tiềm năng quặng graphit đới Sông Hồng bằng
cách sử dụng các phương pháp toán địa chất kết hợp GIS cho thấy, khu vực Văn Yên - Yên Bái có
tổng tài nguyên dự báo đạt khoảng 63,67 triệu tấn. Đối chiếu so sánh với kết quả khảo sát kiểm tra
lấy và phân tích mẫu bổ sung có thể khẳng định kết quả dự báo của mơ hình cơ bản là phù hợp với
đặc tính và quy luật phân bố quặng hóa graphit dọc đới sơng Hồng trong các địa tầng Núi Voi và
Ngịi Chi. Quặng graphit có liên quan mật thiết với các đá gneis biotit, gneis biotit silimanit, gneis
biotit silimanit có granat (kích thước 1 - 2 mm), gneis biotit có pyroxen. Quặng tồn tại dưới các
dạng dải, ổ, mắt, mắt phiến, mặt tách lớp nên thường có ranh giới khơng rõ ràng với đá vây quanh.
Các thân quặng kéo dài chủ yếu theo phương Tây Bắc - Đơng Nam, có hình thái, kích thước,
độ sâu phân bố và thế nằm chi tiết khác nhau nhưng về cơ bản cấu trúc các thân khoáng khá tương
đồng và phù hợp với cấu trúc địa chất chung của khu vực (Tây Bắc - Đông Nam).
Lời cảm ơn: Kết quả nghiên cứu được sự hỗ trợ từ Đề tài nghiên cứu cấp Bộ, mã số
TNMT.2018.03.14 của Bộ Tài nguyên và Môi trường.
316

Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ trong sử dụng hợp lý tài nguyên,
bảo vệ môi trường và phát triển bền vững


TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Lương Quang Khang, Nguyễn Phương, Bùi Hoàng Bắc, Nguyễn Tiến Dũng, Khương Thế Hùng (2018).
Phương pháp xử lý thơng tin địa chất. Giáo trình dùng cho học viên cao học và nghiên cứu sinh ngành kỹ
thuật địa chất, Nhà xuất bản Giao thông vận tải.
[2]. Lưu Hữu Hùng và nnk (2001). Báo cáo đánh giá graphit khu Bảo Hà, Bảo Yên, Lào Cai. Lưu trữ Địa
chất, Hà Nội.
[3]. Nguyễn Tiến Bộ và nnk (1973). Tìm kiếm Thăm dò khu moong mỏ graphit, vùng Mậu A, tỉnh Yên Bái.
Lưu trữ Địa chất, Hà Nội.

[4]. Nguyễn Tiến Dũng và nnk (2017). Giáo trình thăm dị các mỏ khống sản rắn. Nhà xuất bản Giao
thông vận tải, Hà Nội.
[5]. Nơng Văn Ty và nnk (1962). Tìm kiếm tỉ mỉ mỏ graphit vùng Mậu A, Yên Bái. Lưu trữ Địa chất, Hà Nội.
[6]. Phan Viết Nhân và nnk (2013). Báo cáo kết quả thăm dò graphit khu vực Yên Thái, xã Yên Thái, huyện
Văn Yên, tỉnh Yên Bái. Lưu trữ Địa chất, Hà Nội.
[7]. Trần Thế Khoa và nnk (1973). Báo cáo tìm kiếm lập sơ đồ địa chất 1:25.000 vùng Văn Yên và tìm kiếm
tỉ mỉ graphit khu Yên Thái, Yên Bái. Lưu trữ Địa chất, Hà Nội.
[8]. Trần Văn Thế và nnk (1998). Báo cáo kết quả đo vẽ bản đồ địa chất và tìm kiếm khống sản tỷ lệ 1:
50.000 vùng Lục Yên. Lưu trữ Địa chất, Hà Nội.
[9]. Trần Văn Trị, Vũ Khúc (2009). Địa chất và tài nguyên khoáng sản Việt Nam. Nhà xuất bản Khoa học
tự nhiên và Cơng nghệ.
[10]. Trương Đình Long (1958). Sơ bộ về mỏ graphit Nậm Thi, Lào Cai. Lưu trữ Địa chất, Hà Nội.

Ngày chấp nhận đăng: 10/11/2021. Người phản biện: PGS.TS. Phí Trường Thành

Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ trong sử dụng hợp lý tài nguyên,
bảo vệ môi trường và phát triển bền vững

317