Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
ГОСЫ МИГ -05.doc
Скачиваний:
19
Добавлен:
23.08.2019
Размер:
4.61 Mб
Скачать

8. Минералого-геохимические фации осадконакопления.

билет №4

1. Глубинно-термодинамическая диаграмма распределения метаморфических фаций и характеристика минеральных парагенезисов отвечающих им пород.

  1. фации катагенеза – метагенеза. Литогенез отвечает второй фации-фации порфиритовых глинистых сланцев

  2. фации Зеленокаменные породы (изменен порфириты) и филлиты, сланцев с шелковистым блеском с серицитом и глинистыми материалом (гидрослюда и пирохлорит).

  3. Зеленосланцевая фация: мусковит-хлоритовая и биотит-хлоритовая субфации(более высокотемпературная)

  4. Эпидотовых амфиболитов и двуслюдяных гнейсов (мусковит и хлорит)

  5. фация амфиболитов и биотитовых гнейсов

  6. мигматитов, пироксен- плагиоклазовых сланцев и гнейсов

Температурно-фациальные индикаторы- полиморфные модификации силиката Al (Al2SiO5) (дистен- регион метам, андалузит-контактовый мет-м, силлиманит – переходный индикатор к ультраметаморфизму 5-й и 6 -й фации)

  1. зона континентального метаморфизма (роговик)

  2. Бухиты – контактовые, расстеклованные породы

  3. Гранулитовые и эклогитовые фации. Захватывают верх мантии.

2. Характеристика методов статистической математики, применяемых в минералого-петрографических исследованиях.

В минералогии при аналитических исследованиях образуется вы6орка с исходными данными, представляющая собой совокупность наблюдаемых (измеряемых) значений случайной величины (содержание минерала, металла и т.п.), характеризующихся какой-либо функцией распределе­ния. Значения случайной вели­чины обычно изменяются. Они характеризуются дисперсией случайной величины - мерой ее рассеяния около среднего арифметического, которая определяется формулами

При исследовании исходных данных в минералогии обычно ставятся три следующие задачи:

1. Выявление и интерпретация корреляционных связей между величинами.

2. Классификация руд по вещественному составу.

3. Выбор метода прогнозирования технологических показателей по вещественному составу руд.

Для выявления связен между величинами при­меняется корреляционный анализ, в результате которого определяются коэффициенты корреляции (парные), пред­ставляющие собой меру линейной взаимосвязи между двумя случайны­ми величинами:

При r = 0 зависимость между случайными величинами отсутствует. Она считается установленной, если коэффициент корреляции по абсолют­ной величине отличается от нуля, что устанавливается с помощью приближенного условия.

Предел значимости коэффициента корреляции можно определить по таблицам, где он зависит от числа проб (по вертикали) и от довери­тельной вероятности (по горизонтам). Если r > 0, то зависимость между случайными величинами прямая (с увеличением значений одной вели­чины растут значения другой), если r < 0, то обратная.

Коэффициенты корреляции широко используются для приближенной оценки связи между показателями качества переработки.

Коэффициенты корреляции объединяются в виде корреляционной матрицы - таблицы парных коэффициентов корреляции между случайными величинами выборки, в которой число строк равно числу столбцов.