Научный журнал
Успехи современного естествознания
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,831

АНАЛИЗ ГЕОХИМИЧЕСКИХ ДАННЫХ И АССОЦИАЦИЙ ЭЛЕМЕНТОВ ПЕРСПЕКТИВНОЙ БЕРЕЗОВСКОЙ ПЛОЩАДИ МЕТОДОМ ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ (КЕМСКИЙ ТЕРРЕЙН, СИХОТЭ-АЛИНСКИЙ СКЛАДЧАТЫЙ ПОЯС)

Шевырёв С.Л. 1 Горобейко Е.В. 1
1 Дальневосточный геологический институт ДВО РАН
Коренные благороднометалльные месторождения внутри ареала стагнированного океанического слэба, подстилающего протяженные части Сино-Корейского и Северо-Азиатского кратонов, и находящиеся между ними складчатые пояса, характеризуются небольшими ресурсами и площадью, что затрудняет их обнаружение. Одной из структур, вмещающей такие объекты, является Сихотэ-Алинский складчатый пояс, включающий террейны различного возраста и генезиса: аккреционного, островодужного и турбидитового, прорванные интрузивными и перекрытые вулканогенно-осадочными породами одноименного вулканоплутонического пояса. Несмотря на сложное строение и расчлененный рельеф территории, геохимические методы поиска по вторичным ореолам имеют критическое значение для выделения рудных объектов в пределах перспективных структур. Островодужный Кемский террейн, охватывающий территории континентального побережья Татарского пролива, вмещает небольшие золотосеребряные месторождения и проявления, связанные с этапом формирования и развития активной вулканической окраины, и имеют эпитермальный генезис, ассоциированный с верхнемеловыми и палеогеновыми интрузивными и вулканическими свитами. Рассматриваемая в нашем исследовании перспективная Березовская площадь находится в 8 км к юго-востоку от вулканического купола известного золотосеребряного месторождения Салют и связана с вулканокупольной структурой меньшего масштаба, локализованной в долине реки Кузнецова. Метод главных компонентов относится к классу методов уменьшения размерности данных и широко применяется в естественных науках. Применение этого метода при обработке результатов спектрального анализа поисковых геохимических проб позволяет выявить ассоциации элементов, объединенных в отдельные компоненты, и установить их пространственное распределение, связанное с размещением на территории структурно-вещественных комплексов и степенью их вторичных изменений. Обоснование количества выделяемых компонент производится с помощью величины общей совокупной дисперсии, описанной этими компонентами. Для компонентов, включающих ассоциации различных элементов, построены карты пространственного распределения и локализации аномалий. Группировка элементов в главных компонентах, выраженная в значениях их векторных нагрузок, предположительно связана с наличием этапности в рудообразовании на Березовской площади и может служить для понимания особенностей минерагении территории.
метод главных компонент
вулканические пояса
scikit-learn
геологическое картирование
поисковая геохимия
1. Yakubchuk A.S. Revised Mesozoic-Cenozoic orogenic architecture and gold metallogeny in the northern Circum-Pacific. Ore Geology Reviews. 2009. № 35. P. 447–454.
2. Khanchuk A.I., Kemkin I.V., Kruk N.N. The Sikhote-Alin orogenic belt, Russian South East: Terranes and the formation of continental lithosphere based on geological and isotopic data. Journal of Asian Earth Sciences. 2016. № 120. P. 117–138.
3. Shevyrev S., Carranza E.J.M. Modelling of geodynamic regimes of precious metal‐bearing porphyry deposits: Lazurnoe deposit (Sikhote–Alin Belt, Far East) case study. Geological Journal. 2020. № 55. P. 8309–8328. DOI: 10.1002/gj.3935.
4. Khomich V.G., Boriskina N.G., Santosh M. A geodynamic perspective of world-class gold deposits in East Asia. Gondwana Research. 2014. № 26. P. 816–833.
5. Шевырев С.Л., Шевырева М.Ж., Горобейко Е.В. Картирование структурно-вещественных комплексов территории автоматизированным анализом изображений Landsat 8 OLI (Кемский террейн, Сихотэ-Алинский складчатый пояс) // Успехи современного естествознания. 2021. № 10. С. 89–94.
6. Чащин А.А., Попов В.К., Будницкий С.Ю., Чащин С.А., Ноздрачев Е.А. Новые данные о возрасте вулканических комплексов кайнозойских рифтогенных впадин восточного Cихотэ-Алиня // Успехи современного естествознания. 2020. № 4. С. 169–175. DOI: 10.17513/use.37381.
7. Scikit-learn, 2021. Scikit-learn. [Electronic resource]. URL: https://scikit-learn.org/ (date of access: 08.11.2021).
8. Hoss Belyadi, Alireza Haghighat. Machine Learning Guide for Oil and Gas Using Python. GPP. 2021. 462 p.
9. Jake VanderPlas Python Data Science Handbook. [Electronic resource]. URL: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.09-principal-component-analysis.html (date of access: 08.11.2021).
10. Govett G.J.S. Rock Geochemistry in Mineral Exploration. Chapter 3 – Recognition of Geochemical Anomalies. Handbook of Exploration Geochemistry. 1983. Vol. 3. P. 29–47. DOI: 10.1016/B978-0-444-42021-3.50008-2.

Необходимость экономического и инфраструктурного развития территорий Дальнего Востока России требует наращивания их ресурсного потенциала в отношении стратегического сырья благородных металлов. Исследованиями последних десятилетий обоснованы базовые закономерности размещения крупных и средних месторождений [1–3], их позиция вдоль планетарных дизъюнктивов и региональных сдвигов, а также вдоль границы стагнированного океанического слэба [4]. Поисковые и оценочные работы, проводимые в отношении небольших рудных объектов, являются источником данных об эволюции и сонахождении химических элементов в приповерхностной зоне земной коры, доступной для непосредственных наблюдений и изучения. Исследуемая территория Березовской перспективной площади располагается в пределах Кемской металлогенической зоны (Восточно-Сихотэ-Алинский магма-металлогенический пояс), совпадающей территориально с островодужным Кемским террейном Сихотэ-Алинского горно-складчатого пояса. Цель исследования – описать закономерности распределения химических элементов и формирование ими вторичных ореолов рассеяния, совместное поведение элементов в зоне выветривания и соответствие повышенных концентраций элементов структурно-вещественным комплексам Березовского участка. Для достижения этой цели необходимо решение следующих задач: статистическая обработка результатов поисковой геохимической съемки с помощью метода главных компонент (МГК, PCA); обоснование выбора оптимального количества главных компонент (ГК, PC) для описания совокупности данных; оценка собственных значений главных компонент и вкладов химических элементов в компоненты; графическое представление данных и интерпретация полученных результатов.

Материалы и методы исследования

Как уже указывалось выше, оригинальный исследовательский материал был получен в пределах Березовской перспективной площади, находящейся на территории Кемского террейна, несогласно перекрытого вулканическими породами Восточно Сихотэ-Алинского вулкано-плутонического пояса. Объект исследований граничит с месторождением Салют и, вероятно, обладает с ним историко-геологической общностью и парагенетической близостью [5]. В качестве источника данных выступили проанализированные с помощью электронного зондового микроанализатора JEOL JXA-8100 материалы поисковой геохимической съемки, выполненной в 2016 году полевыми работами Приморской горно-геологической экспедиции.

Данные включили результаты спектрального анализа 17,5 тысяч литогеохимических проб по вторичным ореолам, отобранных по сети 100x20 и 200x50 на площади около 70 км2. Площадь включила территорию, прилегающую к Березовскому вулкано-купольному поднятию (БВКП), находящемуся в ее центральной и западной частях, образованному вулканогенно-осадочными образованиями мелового, палеогенового и неогенового возраста и местами перекрытому современными аллювиальными отложениями (рис. 1).

missing image file

Рис. 1. Геологическая карта Березовской перспективной площади (по материалам Приморской горно-геологической экспедиции, с изменениями)

Геологическое строение участка включает несколько генераций вулканических пород, а именно самаргинский комплекс и приморскую свиту верхнего мела (переслаивающиеся риолиты, риодациты и андезидациты), прорванные гранитами дальнегорского комплекса, богопольскую свиту (позднемаастрихстско-датского(?) возраста), содержащую лавы и туфы риолитов, кузнецовские эоценовые андезиты и андезибазальты и их туфы, кедровские эоценовые риолиты и риодациты, а также кизинские (нижне-среднемиоценовые) андезибазальты. Региональные исследования, включившие абсолютные датировки с помощью K-Ar метода, определили возраст вулканитов кузнецовской свиты как эоценовый (53,4–42,5 млн лет) [6].

На территории, непосредственно примыкающей к БВКП (центральная часть участка, рис. 1), породы интенсивно метасоматически изменены на участках, примыкающих к сети радиальных и концентрических разрывных нарушений. Метасоматические изменения сопровождаются появлением кварца, серицита и гидрослюд в качестве вторичных минералов. Присутствуют также вторичные хлорит, эпидот, лимонит и каолинит. Рудоконтролирующую роль играют области вторичных изменений, ассоциированные с зонами трещиноватости северо-восточного направления, соответствующего направлению тектонических зон Сихотэ-Алиня первого порядка. Наличие ореолов вторичных изменений, а также зон окварцевания и карбонатизации в меловых и эоценовых породах позволяет предположить возраст вторичных изменений и метасоматизации как послеэоценовый.

В качестве средства для обработки геохимических данных выступила библиотека Python scikit-learn, являющаяся эффективным средством для анализа данных и машинного обучения [7]. Расчеты и построение графики выполнялись в среде Jupyter. Таблица результатов анализа геохимических проб была очищена от неполных записей; для масштабирования разнопорядковых значений содержаний элементов применялся метод стандартизации, который необходимо задействовать перед применением МГК [8]. Результат вывода заголовка и первых пяти строк таблицы стандартизованных данных показан (таблица), выполнено округление до трех символов слева от запятой.

Стандартизованные результаты спектрального анализа геохимических проб Березовской площади (объект scaled_features программы, первые 5 строк из 17507)

 

Au

Ag

Sn

Pb

Zn

Cu

Ni

Mn

Co

Mo

Ba

0

-0.087

-0.062

0.815

-0.285

-0.416

-0.174

0.578

0.018

-0.275

0.154

0.791

1

-0.087

-0.375

0.815

-0.344

-0.416

-0.174

-0.295

-0.620

-0.881

-0.328

-0.275

2

-0.087

-0.375

-0.482

-0.344

-0.780

-0.174

-0.513

-0.620

-0.881

-0.328

0.081

3

-0.087

-0.312

-0.482

-0.344

-0.780

-0.174

-0.295

-0.701

-0.881

-0.328

-0.275

4

-0.087

-0.312

0.815

-0.344

-0.780

-0.174

-0.513

-0.620

-0.881

-0.328

-0.275

Для определения количества главных компонент оценивалась соответствующая им накопленная объясненная совокупная дисперсия (pca.explained_variance_ratio_). С помощью оценки дисперсии, описанной определенным количеством компонент [9], было найдено 8 компонент, соответствующих 95 % дисперсии совокупности данных (рис. 2а). Создание модели МГК для необходимого количества главных компонент осуществлялось так, как показано на рис. 2б.

missing image file

Рис. 2. Нахождение числа главных компонент (а), создание и обучение модели PCA (б) в Jupyter

Вклад отдельных элементов в ГК оценивался с помощью векторной тепловой карты, построенной с помощью библиотеки Python seaborn (рис. 3), визуализирующей векторные нагрузки компонент и их собственные значения (eigenvalues, EV). Векторные нагрузки демонстрируют вклад элемента в ГК, тогда как собственные значения показывают его долю компоненты в дисперсии данных. Векторные нагрузки элементов, показанные цветом, позволяют оценить группировку элементов в отдельных компонентах.

missing image file

Рис. 3. Векторные нагрузки – вклад элементов в главные компоненты (ГК), а также их собственные значения (СЗ, в %)

На основании векторных нагрузок элементов нами были выделены ГК 1, 2, 4, 7. ГК1, обладающий наибольшим вкладом (24 %) в дисперсию, включил халькофильные элементы Pb, Zn, Cu, а также сидерофильные Mn, Ni, Co. ГК2 (19 %) описывает распределение Ag, Sn, Pb и Zn. ГК4 (10 %) включает повышенную векторную нагрузку Au и незначительную Mo, тогда как ГК7 (8 %) – нагрузку Ag с незначительным превышением сидерофилов Ni и Co.

Результаты исследования и их обсуждение

Полученные в результате применения методов главных компонент таблицы значений выбранных ГК 1, 2, 4 и 7 были использованы для построения карты распределения геохимических аномалий вторичных ореолов рассеяния на площади исследуемого перспективного Березовского участка.

Для интерполяции и визуализации были использованы библиотеки Python scipy (функция griddata) и matplotlib. Нахождение промежуточных значений ГК на площади осуществлялось с помощью метода «ближайшего соседства» (nearest neighborhood). На полученные карты распределения ГК выносились контуры территории геохимического опробования с целью дальнейшего сопоставления карт значений с геологической картой и картой фактического материала (рис. 4).

missing image file

Рис. 4. Результаты интерполяции значений ГК для территории Березовской перспективной площади. Синей окружностью обведены площадные аномалии ГК1 и 2. Красные кружки на ГК4 и 7 показывают их небольшие аномалии, вынесены вне масштаба

В качестве критерия для выделения геохимических аномалий использовалось «правило трех сигм», в соответствии с которым значения, отличающиеся от математического ожидания более чем на три величины стандартного отклонения, рассматриваются как аномальные [10]. В соответствии с этим правилом в центральной части Березовской площади выделены площадные аномалии ГК1 и 2, в пространственном отношении совпадающие с зоной вторичных изменений и кварц-карбонат прожилковыми зонами, непосредственно примыкающими к руслу р. Кузнецова среди вулканогенных образований самаргинской и богопольской свит, и располагающиеся к северо-западу от БВКП.

Как следует из рис. 4, ГК 4 и 7 на территории образуют контрастные, мелкие, не площадные аномалии, разделенные между собой полями значений, близких к фоновым, препятствующих объединению аномальных значений в одном контуре (рис. 4).

Для ГК4, отражающем распределение Au, характерно сгущение аномалий к юго-западу от БВКП, преимущественно в зоне распространения кварцевых жил и кварц-карбонат прожилковых зон среди мел-палеогеновых самаргинских и кузнецовских вулканогенно-осадочных пород. Аномалии ГК7 сгруппированы на юге территории и, незначительно, на северо-востоке, совмещенно с площадной аномалией ГК2, в котором значимую роль также играет серебро.

Так как опробование проводилось по вторичным ореолам рассеяния, необходимо учитывать возможное гравитационное смещение установленных аномалий вниз по склону относительно коренных источников вместе с чехлом элювиально-делювиальных образований.

Выводы

В результате анализа геохимических данных территории Березовской перспективной площади произведена группировка химических элементов в главные компоненты, вероятно, отражающие их совместное поведение и накопление в процессе рудообразования. Установленные ассоциации элементов демонстрируют различное пространственное распределение на территории, что косвенно свидетельствует о, возможно, различном времени формирования рудных минералов и источниках вещества для их отложения. Подтверждение этих предположений данными минераграфии сможет служить основанием для постановки более детальных работ с целью выяснения этапности формирования Березовской вулканической структуры, необходимости дальнейшего расширения коллекций обнаруженных на ее площади рудных минералов, а также установления степени, с которой эволюция Березовского вулкано-купольного поднятия отражает особенности регионального историко-геологического развития и минерагении Восточно-Сихотэ-Алинского магма-металлогенического пояса.


Библиографическая ссылка

Шевырев С.Л., Горобейко Е.В. АНАЛИЗ ГЕОХИМИЧЕСКИХ ДАННЫХ И АССОЦИАЦИЙ ЭЛЕМЕНТОВ ПЕРСПЕКТИВНОЙ БЕРЕЗОВСКОЙ ПЛОЩАДИ МЕТОДОМ ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ (КЕМСКИЙ ТЕРРЕЙН, СИХОТЭ-АЛИНСКИЙ СКЛАДЧАТЫЙ ПОЯС) // Успехи современного естествознания. – 2021. – № 11. – С. 151-156;
URL: https://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=37727 (дата обращения: 09.02.2023).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.685