Математическая обработка результатов минералогического исследования шлихов

Изложение принципов математической обработки результатов шлиховых поисковых работ является предметом самостоятельных методических руководств. В настоящем учебном пособии ограничимся лишь самыми краткими сведениями, адресовав учащегося к специальной литературе. Из числа использующихся в геологии математических методов, основанных на теории вероятностей и математической статистики, может быть применена методика проверки статистических гипотез и проведено статистическое разграничение геологических объектов, позволяющее разделить совокупность проб на ряд статистически однородных групп. Вероятностное распознавание образов позволяет классифицировать некоторую группу объектов на основе заданных требований или признаков. С помощью дисперсионного анализа может быть выявлена и оценена степень влияния на изучаемую случайную величину различных одновременно действующих факторов или выборочных данных. Тренд-анализ позволяет определить и исследовать закономерности изменения геологического признака в пространстве, что лежит в основе картирования аномалий в полях рассеяния.
Наиболее широкое применение в поисковой практике нашел корреляционный анализ, дающий возможность вычислять коэффициенты корреляции и сопряженности признаков с последующей оценкой взаимозависимости случайных величин (например, при выявлении парагенетических связей между химическими элементами, шлихообразующими минералами и т. п.). Целесообразно также проводить выбор и оценку информативных комбинаций признаков с целью отбраковки из массива аналитических данных неинформативных признаков, бесцельно осложняющих обработку результатов поисков.
Первоначальная обработка результатов шлихо-минералогических и шлихо-геохимических исследований состоит в подготовке выборок из аналитических данных, выдаваемых лабораториями заказчику. В одну выборку включается совокупность проб, отобранных в однородных в металлогеническом и структурно-формационном отношении геологических или рудных районах, рудных полях, в пределах сильно расчлененной и сложной по истории формирования гидрографической сети или отдельных ее частей. Для каждой пробы в столбцах выписываются аналитические данные (признаки) в их количественном или бинарном выражении (например, данные о содержании в пробах минералов, химических элементов и т.д.). Подобные выборки в дальнейшем служат основой для математической обработки результатов на ЭВМ.
Шлиховая аномалия, как всякое поле рассеяния, характеризуется рядом параметров. Для поисковой оценки шлиховых аномалий и их разбраковки при математической обработке результатов целесообразно рассчитывать средние содержания шлихообразующих минералов и связанные с ними значения дисперсии распределения и коэффициенты вариации, выявлять корреляционные связи между минералами, проводить кластеризацию шлихов. Оценка этих параметров и сопоставление с особенностями геологического строения территорий позволяют получить дополнительную прогнозно-поисковую информацию.
Статистические параметры шлиховых аномалий. Средние содержания шлихообразующих минералов необходимо устанавливать как для отдельных водотоков разных порядков, так и для бассейнов их питания или pайонов в целом. Значения средних содержаний минералов в шлихах варьируют для участков распространения определенных формационных комплексов. Так, в участках развития гипербазитов и габброидов аллювий рек обогащен их породообразующими минералами и соответственно шлихи характеризуются повышенными средними содержаниями магнетита, титаномагнетита, ильменита, хромита, оливина, пироксенов, отчасти — амфиболов. В то же время для участков с преобладанием пород гранитоидного ряда отмечаются повышенные средние концентрации в шлихах циркона, рутила, апатита, сфена, амфиболов.
Зоны проявления гидротермально-метасоматической минерализации фиксируются повышением средних содержаний в шлихах эпидота, хлорита, биотита, флюорита, сульфидов, турмалина и наличием зерен рудных минералов. В аллювии водотоков, благоприятных для россыпенакопления, заметно возрастают средние содержания в шлихах абразивно устойчивых минералов — апатита, циркона, рутила, граната, хромита, а также магнетита и вторичных продуктов изменения первичных рудных минералов, например псевдоморфоз лимонита по пириту. Следовательно, анализируя вариации средних содержаний ведущих шлихообразующих минералов как косвенный поисковый признак, можно прогнозировать потенциальную рудоносность территорий поисков в целом, особенно в случаях малой их обнаженности, залесенности, трудной доступности.
Второй параметр шлиховых аномалий — корреляционные зависимости переменных. Для оценки меры связи между минералами в гипергенных полях рассеяния применяется корреляционный анализ, позволяющий определить взаимозависимость в сонахождении минералов в шлихах и выявить их индикаторные шлихо-минералогические ассоциации. Присутствие минералов в шлихах и их количественные соотношения обусловлены, с одной стороны, парагенетическими их ассоциациями в коренных образованиях, а с другой, абразивной устойчивостью и особенностями миграции минералов в зоне гипергенеза. В результате сочетания этих двух групп факторов в рыхлых отложениях различного возраста и генезиса возникают чисто механические, но в то же время закономерные минеральные ассоциации, которые могут иметь индикаторное поисковое значение.
Таким образом, на основе корреляционного анализа можно выделять типоморфные шлихо-минералогические ассоциации: магматогенные, метаморфогенные, рудные, россыпеобразующие. Каждая из них включает закономерный комплекс минералов с устойчивыми корреляционными связями и характеризуется приуроченностью к определенным геолого-структурным участкам. Например, для одного из районов Сибири, сложенного магматическими образованиями основного состава, магматогенная шлихо-минералогическая ассоциация состояла из магнетита, ильменита, хромита, амфибола, пироксенов. В рудогенную ассоциацию входили пирит, гематит, барит, эпидот, амфибол.
Картирование шлихоминералогических ассоциаций позволяет выявить зональность шлиховых полей рассеяния. Головные их зоны, прилегающие к коренным источникам шлиховых минералов, отличаются высокими корреляционными связями главных породообразующих минералов, что отражает их парагенетические ассоциации в коренных образованиях. По мере удаления от коренных источников комплекс минералов и их корреляционные связи в шлиховом поле рассеяния меняются в зависимости от абразивной устойчивости минералов и особенностей их транспорта: из ассоциаций исчезают минералы малой абразивной устойчивости (амфиболы, пироксены) и первоначальные корреляционные связи между подобными минералами распадаются. В периферических зонах шлиховых аномалий значимые корреляционные связи сохраняются лишь для абразивно устойчивых минералов — сфена, циркона, рутила. В участках россыпей создаются новые шлихо-минералогические ассоциации, отличающиеся высокими корреляционными связями между абразивно устойчивыми минералами — гранатом, сфеном, цирконом, рутилом и другими, способными претерпевать дальнюю транспортировку и переотложение.
Таким образом, использование корреляционного анализа, выявление индикаторных шлихо-минералогических ассоциаций и зональности шлиховых полей рассеяния может служить дополнительным критерием для прогнозирования пространственного положения коренных рудоносных формаций, зон первичной минерализации и участков возможного россыпеобразования.
Третий параметр шлиховых полей рассеяния — пространственная связь первичных формационных комплексов пород со шлиховыми аномалиями. Она может быть установлена на основе кластерного анализа, позволяющего сопоставлять шлихи по составу и количественным соотношениям шлихообразующих минералов. Следовательно, кластеризация шлихов в конечном итоге преследует цель разделения всей их совокупности на группы, которым свойствен однотипный минеральный состав и определенные индикаторные ассоциации минералов. Картирование выделенных групп шлихов дает возможность выявить специализированные зоны полей рассеяния, обусловленные их структурно-геологическими особенностями. Так, участки потенциального россыпеобразования могут характеризоваться преобладающим развитием групп шлихов, обогащенных магнетитом, лимонитом и его псевдоморфозами по пириту, апатитом, цирконом, рутилом при высоких взаимных корреляционных связях этих минералов. Таким образом, кластеризация шлихов также может дать дополнительную поисковую информацию для прогнозной оценки территорий.