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1、 水文地质工程地质 文章编号:100121986(2004)0620031204皖北矿区深层岩溶水微量元素主成分分析桂和荣1,陈陆望2,彭子成3(1.安徽理工大学,安徽 淮南 232000;2.中科院武汉岩土力学研究所,湖北 武汉 430071;3.中国科技大学,安徽 合肥 230000)摘要:在皖北矿区采取了22个深层地下水水样,测试Ag、Al、As、Ba等20种微量元素,建立了主成分分析模型。根据元素相关性、特征值与累计方差贡献率,进行了地下水的微量元素主成分分析和地下水主成分解释。在此基础上建立了皖北矿区主要突水水源4个主成分的判别表达式,从而得出结论:矿区地下水,特别是四含、太灰与奥灰
2、3个突水含水层微量元素的质量浓度与4个主成分息息相关,可以简单地把第一、二、三、四主成分概括为地下水的溶滤作用、越流作用、河流补给作用、构造裂隙补给作用。关 键 词:微量元素;主成分;元素相关性;水源判别;皖北矿区中图分类号:P64113 文献标识码:A1 引言皖北矿区位于淮北平原的北部,跨淮北、宿州、濉溪、萧县、蒙城、涡阳等市县,矿区面积30 000 km2,现有大、中矿井20余对,煤炭产量3 000万t左右。矿区随着开采逐渐向深部(-800-1 000 m)延伸,岩溶水重特大型突水事故频繁,损失越来越大。该矿区岩溶突水水源有两种:石炭系太原群灰岩含水层(简称“太灰”)和奥陶系灰岩含水层(简
3、称“奥灰”),其识别模式研究已引起众多专家学者的关注。从国内外研究现状看,判别煤矿突水水源,以常规水化学识别法比较普遍,如在分析研究矿区常规水化学特征的基础上,利用灰色关联度理论和模糊综合评判方法,建立矿井突水水源判别模型13。由于各含水层地下水常规组分(K+、Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-、CO32-、HCO3-等)差别很难严格区分,因而促使人们寻找微量元素识别法和环境同位素识别法4,目前国内这两种方法仍处于探索阶段。由于深层水样采取难等原因,有实践应用价值的成果尚未推出,国外也未查出相关文献,而只是在地下水微量元素和环境同位素水文地球化学特征或规律方面有零星研究57。地下水
4、中所含微量元素类型较多(20多种),各元素对含水层标记作用有所不同。微量元素在判别突水水源和分析矿区水文地球化学特征方面是复杂的,突出几个主要标记微量元素(即所谓的“主成分”)的作用是建立快速准确的水源识别模式之关键。主成分分析法就是研究如何把多个微量元素综合成一个或少数几个综合指标,它们能最大程度地反映原来地下水微量元素的基本信息,以此建立的主成分分析模型对该矿区突水水源进行识别。此项技术在国内外尚属空白。2 微量元素的测试课题组于皖北矿区的海孜矿等16个矿(厂),利用水文长观孔和矿井下的放水孔、出水点,采取四含、太灰、奥灰3个主要突水含水层22个水样,送中国地质大学(武汉)测试中心,采用I
5、CP-MS测试Ag、Al等20种微量元素含量,其测试结果如表1。3 矿区微量元素主成分分析3.1 主成分分析模型的建立及基本原理8,9设X=(X1,X2,Xp)是一个p维随机变量,其二阶矩存在,记E(X)=,D(X)=,选取常数向量I,在IiIi=1(i=1,2,p)的条件下,考虑它的多类线性变换:收稿日期:2004205214基金项目:安徽省高校“十五”学科拔尖人才基金、安徽省优秀青年科技基金(No.36)、安徽省自然科学基金(00047109)资助作者简介:桂和荣(1963),男,安徽舒城人,安徽理工大学教授、博导,从事煤矿防治水和环境水文地化教学与科研工作 113第32卷 第6期2004
6、年12月煤田地质与勘探COAL GEOLOGY&EXPLORATION 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/23煤田地质与勘探 第32卷 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/表2 矿区微量元素的相关系数矩阵元 素AsBaCoCrCuMnMoNiSbSeSrTiVAs1.000Ba0.3171.000Co0.9240.656
7、1.000Cr0.4230.4450.1441.000Cu0.1130.7090.7510.2901.000Mn0.6210.4980.3860.4570.0181.000Mo0.7550.6540.5810.9060.0300.0001.000Ni0.6680.5060.0000.0420.1630.0920.6681.000Sb0.0000.4230.5310.4670.2630.5260.8380.5411.000Se0.2920.2030.0090.8170.9530.8050.4370.1390.5691.000Sr0.8060.7910.0000.2330.3480.4400.32
8、10.0000.5890.0071.000Ti0.7730.6410.8330.3280.3360.8240.9600.0440.6610.4530.3131.000V0.0000.1120.0180.5810.2770.7900.4570.2520.0050.0000.0760.9711.0001=I1X=I11X1+Ip1Xp2=I2X=I12X1+Ip2Xp1=IpX=I1pX1+IppXp,(1)易见:Var(i)=IiIi,Cov(i,j)=IiIj,(i,j=1,2,p)。(2)据统计分析理论,Var(1)越大,表示1包含的信息越多,故应在约束条件IiIi=1(i=1,2,p)下求
9、I1,使得Var(1)达到极大,此时1就称为第一主成分。如果一个主成分不足以代表原p个变量所反映的含水层微量元素信息,考虑采用2,1已有的微量元素信息不需要出现在2中,即应有:Cov(1,2)=0。于是,求 2就是在约束条件IiIi=1(i=1,2,p)和Cov(1,2)=0下求I2,使得Var(2)达到极大,所求的2称为第二主成分,类似地可以定义第三主成分、第四主成分。由矩阵理论知,X的第i个主成分i=I(i=1,2,p)。其中,Ii就是对应的i的单位特征向量,此时,Var(i)=i(i=1,2,p)。一般地,设1,2,p0是已求得的特征根,I1,I2,Ip为相应的特征向量,则称:i/pi=
10、1i为第i个主成分i(i=1,2,p)的贡献率,它的大小反映了X1,X2,Xp的信息的多少。因第一个主成分 1的贡献率1/pi=11最大,它提取的X1,X2,Xp信息量最多,综合能力最强,故可用第一个主成分所反映的微量元素信息对研究区微量元素水文地球化学特征进行综合分析。3.2 微量元素主成分分析过程根据实验结果,除去在水样中质量浓度有较多0值(一般大于5个)的微量元素Ag、Al、Cd、Ce、La、表3 特征值与累计方差贡献率主成分特征值累计方差贡献率/%Z13.648128.06Z22.727 949.05Z32.193 565.92Z41.312 776.02Z50.961 983.42Z
11、60.683 588.67Z70.544 792.86Z80.357 895.61Z90.296 797.90Z100.150599.05表4 前4个特征向量统计元素主成分Z1主成分Z2主成分Z3主成分Z4As01429 401775 601393 601115 0Ba01084 001497 1-01119 7-01454 6Co01762 0-01301 0-01276 1-01180 0Cr01460 3-01194 301200 601476 8Cu01405 6-01128 201730 601029 2Mn01206 9-01545 801630 3-01382 0Mo-01109
12、 8-01323 501777 6-01334 5Ni01748 7-01523 7-01094 301144 8Sb01317 501762 801410 401274 1Se01709 301183 6-01329 9-01320 1Sr01761 2-01338 0-01291 8-01058 3Ti01313 2-01205 801025 701571 6V01776 401534 401007 7-01213 9ZPr、Zn,把剩下13种微量元素质量浓度作为分析变量,进行主成分分析,建立主成分判别模式。因此,对As、Ba等13种矿区微量元素原始数据作相关分析,得到微量元素的相关系数矩
13、阵(表2)。其中,两元素相关系数大于01800的以下划线“”标记。根据主成分分析原理,计算特征值和累计方差贡献率(表3)。由于前4个特征值均大于1,累计贡献率为76102%,满足主成分选取的要求,所以将其作为主成分,基本就能反映原来13种微量元素所反映的水文地球化学信息。现将计算所得的前4个主成分负荷阵列在表4。33第6期 桂和荣,陈陆望等:皖北矿区深层岩溶水微量元素主成分分析 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/由此可建立皖北矿区主要突水水源4个主成分的判
14、别表达式如下:1=0.4294XAs+0.0840XBa+0.7620XCo+0.4603XCr+0.4056XCu+0.2069XMn+0.1098XMo+0.7487XNi+0.3175XSb+0.7093XSe+0.7612XSr+0.3132XTi+0.7764XV;(3)2=0.7756XAs+0.4971XBa-0.3010XCo-0.1943XCr-0.1282XCu-0.5458XMn-0.3235XMo-0.5237XNi+0.7628XSb+0.1836XSe-0.3380XSr-0.2058XTi+0.5344XV;(4)3=0.3936XAs-0.1197XBa-0.2
15、761XCo+0.2006XCr+0.7306XCu+0.6303XMn+0.7776XMo-0.0943XNi+0.4104XSb-0.3299XSe-0.2918XSr+0.0257XTi+0.0077XV;(5)4=0.1150XAs-0.4546XBa-0.1800XCo+0.4768XCr+0.0292XCu-0.3820XMn-0.3345XMo+0.1448XNi+0.2741XSb-0.3201XSe-0.0583XSr+0.5716XTi-0.2139XV。(6)在第一主成分1表达式中只有Mo的系数为负值,其他项系数在0.084 0到0.776 4之间,其中Co、Ni、Se、
16、Sr、V等5项系数都大于0.7,这5种微量元素在矿区含水层岩石中的质量分数都相对较高,说明地下水与其流经的岩石产生溶滤作用是微量元素在矿区含水层质量浓度增大的主要因素。2表达式中的Co、Cr等8项系数为负值,As、Sb系数为正值,均大于0.7,这些微量元素在大气降水形成的地表水体中的含量相对较高,其中系数为负值的微量元素易被粘土颗粒吸附或植物的根系吸收,因此第二主成分与大气降水经地表、新生界巨厚松散层产生多种地球化学作用后,越流渗入矿区各含水层有关。3表达式中的Cu、Mn、Mo的系数绝对值较大,且都为正值,第三主成分与经过矿区或周边地区河流补给 各含水层有关。4表达式中的正、负微量元素项平均分
17、配,且各项系数的绝对值一般都比第一、第二和第三主成分各项系数的绝对值小。故可推测出大气降水在形成地下水之前并没有发生复杂的水文地球化学作用,第四主成分与大气降水直接通过矿区构造裂隙补给各含水层有关。4 结论a.可以简单地把第一、二、三、四主成分概括为地下水的溶滤作用、越流作用、河流补给作用、构造裂隙补给作用。b.微量元素在皖北矿区地下水体中的质量浓度分布特征归根结底是大气降水在各种地球化学作用的过程中综合影响的结果10。c.针对某矿井的某一突水含水层,如果采用矿区常见几种判别效果好的微量元素质量浓度测试结果,代入式(3)(6)进行主成分判别,能够更好地确定矿区突水水源的微量元素水文地球化学特征
18、,准确判别水源,为煤矿安全生产服务。参考文献1 高卫东,何元东,李新社.水化学法在矿井突水水源判别中的应用J.矿业安全与环保,2001,28(5):44-4512 岳 梅.判断矿井突水水源灰色系统关联分析的应用J.煤炭科学技术,2002,30(4):37-3913 孙本魁,段中稳,金洪元.任楼矿水源判别模型的自动识别J.煤田地质与勘探,1999,27(3):39-4314 陈陆望,桂和荣,胡友彪等.皖北矿区煤层底板岩溶水环境同位素判别模式J.煤炭科学技术,2003,31(2):44-4715 陈陆望,桂和荣,胡友彪等.皖北矿区煤层底板岩溶水水化学特征研究J.煤田地质与勘探,2003,31(2)
19、:27-3016 陈陆望,桂和荣,许光泉等.皖北矿区煤层底板岩溶水氢氧稳定同位素特征研究J.合肥工业大学学报,2003,26(3):374-37817 葛晓光.临涣矿区地下水环境同位素研究J.安徽地质,1999,9(4):268-26918 殷彩霞,周纪勤,彭 莉.昆明西山植物微量元素主成分分析J.广东微量元素科学,1999,6(11):29-3219 白 奕.多指标综合评价的主成分分析模型及原理J.陕西师范大学学报,1998,26(2):105-106110Romano C G,Frind E O,Rudolph D L.Significance of unsaturatedflow and
20、 seepage faces in the simulation of steady-state subsurfaceflowJ.Groundwater,1999,37(4):625-6321The major constituent analysis of trace element for deep2seated K arst w aterin mining area in northern AnhuiG UI He2rong1,CHEN Lu2wang2,PENG Zi2cheng3(1.Anhui University of Science and Technology,Huainan
21、 230000,China;2.Wuhan Institute of Rock and Soil mechanics,Academia Sinica,Wuhan 430071,China;3.University of Science and Technology of China,Hefei 230000,China)Abstract:Twenty-two water samples of deep-seated groundwater were taken in the mining area in northern Anhui to test twenty kinds of tracee
22、lements such as Ag、Al、As、Ba and so on.The major constituent analytical model was established,meanwhile the trace elements major con2stituent analysis and the major constituent interpretation for groundwater were performed according to the element correlation,the eigenvalue andthe progressive total v
23、ariance contributing rate.On the basisof this,four major constituents discriminants were developedfor the main gushingwa2ter sources in the mining area in northern Anhui.It concluded that the groundwater in the mining area especiallyfor the the content of the trace el2ements in the fourth aquifer,th
24、e Taiyuan limestone aquifer and the Ordovician limestone aquifer have related to the four major constituents.Thefirst,the second,the third and the fourth major constituent can be simply generalized the lixiviation,the process of the leakage,the feeder actionof river and the tectonic fracture respectively.Key words:trace element;major constituent;element correlation;differentiation of the water sources;the mining area in northern Anhui43煤田地质与勘探 第32卷 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/