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因子分析在化探找礦中的應用及效果

2016-08-22 09:59:00黃慶芳
地球 2016年3期
關鍵詞:成礦信息

■ 黃慶芳

(廣東省有色金屬地質局九三五隊廣東惠州516001)

因子分析在化探找礦中的應用及效果

■黃慶芳

(廣東省有色金屬地質局九三五隊廣東惠州516001)

因子分析方法是較為常見的多元統計方法,可以通過挖掘數據內部的相關性質來獲取隱藏地球化學數據存在的共生關系和成因聯系。本文主要結合具體事例,通過因子分析了解元素組合代表的地質意義,闡述了因子分析在化探找礦中的應用及效果,為勘查地球化學找礦提供了有利信息。

因子分析元素組合礦物

1 引言

地球化學探礦方法是地質找礦工作中十分重要且成效顯著的找礦方法之一。伴隨著我國社會經濟水平和科學技術水平的不斷進步和發展,因子分析在化探找礦中扮演著越來越重要的作用,地質因子分析方法就是采用元素地球化學原理和研究方法,從有序的關聯因子,關聯元素的分布特征中獲取其地球化學信息,找出關聯元素分散與聚集規律,從而為找礦勘探提供科學依據。

2 因子分析的地質概況

廣東的羅浮山,是羅山與浮山的合體,在博羅縣西北境內東江之濱,距博羅縣城35公里。西北分別與增城、龍門接壤,方圓260多平方公里。羅浮山山區廣大,峻拔奇峭,是7000萬年前中生代侏羅紀和白堊紀時燕山運動形成的。羅浮山脈系中生代斷塊隆起區出露地層主要為上古生界至中生界侏羅系,區域構造線總體方向為NNE向或EW向,褶皺和斷裂非常發育。巖漿巖主要為中酸性巖株,并廣泛發育中酸性脈巖,屬燕山晚期巖漿活動產物。該區內生金屬礦床,特別是大中型礦床,通常是經過多源、多期、多成因的長期復雜的成礦作用而形成的,在空間上表現為以巖漿活動中心的的Fe-Cu、Mo-Pb、Zn-Au、Ag-Sb、Hg的元的元素分帶性,構成了一個成礦系列。羅浮山脈見下圖1。

圖1 廣東惠州羅浮山脈

3 因子分析應用與地質地球化學信息提取

3.1因子分析

因子分析方法是一種從多變量數據中提取若干共性因子的多元統計方法,用來描述隱藏在一組測變量中的一些基本的卻又無法直接獲取到的隱性變量。通過因子分析得到的組合信息對于挖掘化探數據中更多的內在關聯信息具有良好的實際應用意義。因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術。最早由英國心理學家C.E.斯皮爾曼提出。因子分析可在變量中找出隱藏的具有代表性的因子,將相同本質的變量歸人一個因子,可減少變量的數目,還可檢驗變量間關系的假設。它能夠從大量的觀測資料中,在關系復雜的情況下,尋找影響他們的共同因素與特殊因子,并以原始數據間的相關關系為基礎,通過數學方法解釋許多彼此間錯綜復雜的關系,它往往能指示某種地質上的共生組合和成因聯系。

地質因子分析方法就是將所積累的無序大量化探測試數據采用概率論和數理統計學原理進行整理歸類使之有序。為進一步了解區域元素之間的相關性及其空間分布特征,對廣東惠州地區1:5萬土壤樣品分析數據進行了R型因子分析。通過SPSS作因子分析共獲得了六個因子。

3.2因子在寧鎮區地質地球化學信息提取

因子分析是研究元素共生組合的一種有效的方法,其中的每一個因子都表示一種元素之間的組合關系,這種組合關系的研究對于成礦預測有很大的幫助。因子分析研究可以研究土壤中各種元素組合的空間分布規律,而且可以找尋元素含量與成礦單元之間的相互關系,從而為找礦勘探工作奠定了基礎。R型因子分析是將具有復雜關系復雜的變量依據某種內在聯系生成幾種新的變量,該變量提取了大量豐富有效的信息,有利于開展成因聯系的研究與分析。因此,通過因子分析可以獲得代表不同意義的元素組合。

F1因子:由co、Cr、Ni、V、Mg、Fe、Cu、Ti、K等九個元素組成,其累積貢獻率為17.592%。信息最為豐富的是F1因子,地質意義也具有十分重要的作用。在戈氏分類中屬于親石元素的是Ti、V、Cr、Mn,而Fe、Co、Ni則屬于親鐵元素,親硫元素為Mg和Cu。他們是造巖元素同時都是主要的造巖元素之一。v在巖漿巖中難以形成獨立礦物,它主要以類質同像形式分散在礦物中。盡管這樣,F1的九個元素在某些類型的巖石中還具有有一定的地球化學共生關系。分析可知,該組元素含銅礦化的有效信息。各個F1因子上的載荷都很大,應該代表著銅多金屬礦床的主要成礦階段。F1因子可以被稱作主成礦因子。

F2因子:由Mo、Bi、La、Pb、Ba、Ag、Sn等七個元素組成,他們的方差貢獻率為12.907%。其中Mo屬親鐵元素,親銅性很明顯,在戈氏分類中,Pb、Ag、Sn屬于親銅元素,趨向形成硫化物的元素則是Mo、Pb、Ag、Sn。Bi是兩性元素,它們既可與O及Se、Te組成絡陰離子又能形成陽離子。根據區域特征,該因子代表與銅多金屬礦有關的礦化信息。不難看出F2為區內鐵礦、黃鐵礦的成礦因子,能較好地反映鐵礦、黃鐵礦的成礦地球化學作用。

F3因子:由Ba、Sb、As、Bi、Cu五種元素所組成。該因子是地球化學環境因子,代表著熱液活動由中高溫向低溫的演化。

F4因子:以Sn為代表。區內地球化學土壤測量的Sn凸顯異常,都位于F4因子得分圖的高值區,表明該因子是區內的一種不同于其他因子的因子,是一種異常因子。

F5因子:主要由Mo、Ag二種所組成。F5因子可將沉積作用的鉬與熱液作用的鉬有效地予以分離。

F6主因子主要由Sn和Hg所組成。Hg是遠程指示元素,是組成礦頭暈的元素,但與其他元素的相關性不是很好,推測是由于斷裂的存在和覆蓋層較厚所致。F1、F3區域化探主因子主要指示元素關系圖成異常和Hg異常,他們分別位于于F6因子得分圖的低值區和高值區,由此可見F6主因子是區內的異常因子。

主因子F1、F3主要指示元素關系圖見圖2。

當F3主因子開始向負值方向演化的時候,則As、Sb、Ba元素開始趨于富集,這時候主因子Fl則減弱趨向零值形勢進行演化,也就是趨向于礦致異常的外帶邊緣進行演化。當主因子F3由正高值向零值方向開始演化,即由中.高溫熱液地球化學環境向中低溫熱液地球化學環境演化,構成了銅鉛鋅多金屬礦的特征指示元素組合為Cu、Pb、Zn、Cd等元素。

顯而易見,Fl主因子代表著連續系列是Cu.Pb.Zn,是羅浮山脈區主要的成礦因子。在Fl主因子作用強大的地區,因子可以根據地質環境的不同,可以形成規模和類型都不相同的礦體。

圖2 區域化探主因子F1、F3主要指示元素關系圖

Ag元素在元素組合不同的情況下,在成礦作用的因子中出現頻率較高,表明歷史活動悠久。

Fl因子的主要組分之一R型因子是Cu元素,F3因子的主要組分之一是Mo元素。Cu、Mo是兩個階段的熱液活動,兩者毫不相干的分離于不同因子中。

4 結論

(1)本文較好闡述了本區各指示元素之間的組合,以及組合元素成礦特征的相互關系,分析并且表明了本區具有成礦的特點,揭示了因子分析在化探找礦中的應用及效果。

(2)因子分析可以簡化所有的地質中的信息,從中得到有用的信息并且提取;可以找出主要成礦因子和非成礦因子的因子以及指示元素因子。

(3)地質因子分析綜合應用區域化探數據,得到因子分子在化探中的信息更具意義,而且能更好的說明因子分析在化探找礦中的應用及效果。在地質因子分析中,各因子分別顯示出不同因子的成礦信息,與礦產分布圖進行全面的分析對比,有助于找礦勘探。

(4)因子分析時,需要對數據進行全面的分析,主要是分析適不適合進行因子分析。同時也要分析地質情況。

[1]伊燕平,盧文喜,辛欣等.因子分析法在金泉工業園區地下水水質評價中的應用[J].中國環境監測,2012,28(1):10~12.

[2]張玉恒,劉應平,張海.因子分析在化探上的應用—以四川九龍縣李伍預測區為例[J].四川地質學報,2012,32(1):112~115.

[3]劉曉玲,陳建平.R型因子分析在青海省治多雜多地(成礦預測中的應用[J].物探化探計算技術,2010.32(3):332~337.

[4]王慶杰,馬民濤.因子分析在環境科學與環境工程中的應用[J].北京工業大學學報,2000,26(增刊):72~76.

P62[文獻碼]B

1000-405X(2016)-3-192-2

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