地質統計學在微量元素化學分析中的應用研究

地質統計學在微量元素化學分析中的應用研究

　　地質統計學是20世紀60年代興起的一門數學地質學科分支，以下是小編搜集整理的一篇探究微量元素化學分析的論文范文，供大家閱讀參考。

　　摘 要：本文介紹了地質統計學在微量元素化學分析中的基本應用方法，結合具體的礦山巖石數據，用R型聚類方法對樣品進行分類，對幾種礦物的成礦規律進行了討論和解釋。通過研究，認為地質統計學方法在地球化學領域的數據分析結果對礦產勘探、礦山設計和開采都具有實際的參考價值。

　　關鍵詞：地質統計學 微量元素化學分析 應用研究

　　微量元素地球化學是半個世紀以來迅速發展和廣泛應用的地球化學分支。由于同位素稀釋質譜法、中子活化分析、Ber thelot-Nernst分配定律等方法的成功應用，在多種地質過程中微量元素分配演化的定量模型得以實現，也使得微量元素化學分析被系統地應用于解決各類地質問題，成為指示巖石成因的典型標志。20世紀70年代以后，微量元素地球化學的討論從定性認識上升成為定量分析，發展方向也變成微觀、宏觀同時發展，經常需要對地球化學中的主量元素、稀土配分、微量元素等進行定量化學研究和數據分析，此時，一些相關的地質統計方法就變得非常重要和實用。在微量元素化學分析中，地質統計學的各類統計方法作為對地質客觀現象相關數據進行定量分析的重要工具，提供了諸多有效的數據分析途徑。應用地質統計學對微量元素化學分析進行處理，能為研究工作取得客觀成果提供科學的定量依據。

　　1 地質統計學與微量元素化學分析相關理論知識簡述

　　1.1 地質統計學

　　地質統計學是20世紀60年代興起的一門數學地質學科分支，它的出現始于解決礦產普查勘探、礦山開發設計以及礦山開采整個過程中各種儲量計算和生產誤差估計問題。后來，地質統計學逐漸在油氣勘探開發、采礦、水文以及環境科學領域中得到廣泛應用。近年來，地質統計學作為一門新興的科學，在地質領域的發展非常迅速，其應用前景的廣泛性和模型計算的實用性受到地質學家的高度重視。

　　1.2 微量元素化學分析

　　微量元素化學分析是地球化學的分支學科，主要研究自然物質和自然體系中微量元素的分布規律、存在形式、活動特點、控制因素及其地球化學意義。一般意義上講，微量元素是指除了O、Si、Al、Fe、Ca、Na、K、Mg、Ti這九種組成99%的地殼和地幔質量之外的80余種元素。當然，這里所指的微量元素是相對而言的，在一個體系中它可能是微量元素，但在另一個體系中卻可能是常量元素。

　　1.3 地質統計學在地球化學領域的應用現狀

　　近幾十年年來，地質統計學對地球化學的相關研究中起到了極大的輔助和推進作用。應用地質統計學相關統計方法能夠將大規模原始地球化學數據群體中隱藏的重要信息提煉和挖掘出來，進行分類和解釋，繼而被廣泛地應用在地質找礦、科學研究等各個領域。在地球化學中主量元素、微量元素、稀土配分化學分析等領域的研究中，豐富的地質統計學方法對圈定和評價地球化學異常、提取地球化學找礦信息常常起到決定性的作用。本文則主要研究地質統計學在微量元素化學分析中的應用研究。

　　2 地質統計學在微量元素化學分析中的應用研究

　　2.1 方法討論

　　聚類分析是通過某種距離的測算將數據對象的集合分為類似的對象組所形成的若干個類，其中運用到了降維思想，在對樣品和指標進行分類，采用物以類聚的原理進行的一種多元統計分析方法。在地質找礦領域，聚類分析是研究元素在成礦活動中地球化學行為相似程度的一種有效方法，一般從數字分類角度進行分析。對于這種方法的運用，我們可以借鑒現有的成果和理論進行分析和應用。R型聚類分析是聚類分析方法的一種，原理是以變量之間的相似程度為基礎，將變量分成不同級別的類。R型聚類分析是研究成礦活動中地球化學微量元素行為相似度的一種有效方法。通過對某些礦石或巖樣的微量元素數據進行R型聚類分析，可以得出元素組合特征并將其分類，對元素之間的親疏關系進行判定，進一步為劃分礦化階段、成礦元素遷移和富集的判斷以及礦床成因等問題的研究提供判斷依據。

　　2.2 案例研究

　　通過對高松山礦區內巖礦石樣品的微量元素數據進行R型聚類分析后，可以得到圖1中顯示的分類的結果，即，在相似水平的相關系數等于15時，可以把微量元素分成7個類別，分別是：(1)W、Cu;(2)Sn;(3)Au、Ag、As、Sb、Pb、Mo;(4)Bi;(5)Hg;(6)Co、Ni、Mn;(7)Zn。這7個類別之間沒有顯著的相關性，說明礦床成礦具有多期次性和復雜性。從圖中還可以看出，Au不僅和Ag有著強相關關系，而且還和As、Sb、Pb相關。而Au元素與Ag之間有非常密切的關系，當γ=2.5時它們聚成了一類，相關性比較強，同時Sb、As、Pb和它們之間都存在相關性，說明Au、Ag、As、Sb、Pb、Mo之間具有親緣關系，預示著伴隨著多金屬硫化物的形成Au 成礦并且富集。因此，我們可以以Sb、Pb、Ag、As作為礦區找金的近程指示元素。

　　3 結論

　　本文采用地質統計學中一類常用方法，R型聚類方法對高松山礦區的銅多金屬礦進行了微量元素組合上的分析研究。統計分析結果使我們對高松山金礦床巖礦石微量元素的數據結構的特點有了清楚的認識。各元素組合具有疊加出現的特征，表明礦床成礦具有多期多階段或成礦物質多來源的特征。分析結果表明Au與Ag、As、Sb、Pb等中低溫元素相關非常大，但是和W、Co、Sn、Mn、Ni、Zn等中高溫元素之間的相關性較差。

　　地質統計學在地球化學其它領域，比如常量元素分析、稀土元素分析中也有廣泛的應用，筆者認為，采用類似的統計方法對不同類數據的分析是進一步拓展地質統計學在地質科學中應用性的前進方向。

　　參考文獻

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