Zastosowanie metod statystycznych do określenia związków pomiędzy minerałami a pierwiastkami jako wprowadzenie do analizy chemostratygraficznej

• Autorzy: Przelaskowska Anna , Zagórska Urszula

Identyfikatory

DOI

10.18668/NG.2024.04.01

Warianty tytułu

EN

Application of statistical methods to determine mineral-element links as an introduction to chemostratigraphic analysis

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Chemostratygrafia to technika korelacji oparta na danych geochemii nieorganicznej. Polega na dobraniu odpowiednich wskaźników korelacyjnych (pierwiastków / stosunków pierwiastków) pozwalających na wyodrębnienie charakterystycznych poziomów chemostratygraficznych w profilu otworu. Dla prawidłowego doboru wskaźników chemostratygraficznych niezbędne jest ustalenie związków między minerałami a pierwiastkami, ponieważ wiele pierwiastków może wchodzić w skład różnych minerałów. Celem pracy było zastosowanie analizy statystycznej do scharakteryzowania związków między minerałami a pierwiastkami dla próbek piaskowców czerwonego spągowca. W pracy wykorzystano takie metody jak: analiza korelacyjna oparta na interpretacji macierzy korelacji (CC) i wykresach korelacyjnych oraz analiza głównych składowych (PCA). PCA służy do redukcji liczby zmiennych opisujących zjawiska oraz do odkrycia prawidłowości między zmiennymi. Uzyskane wyniki pozwoliły na wyróżnienie kilku grup pierwiastków wzajemnie ze sobą powiązanych, kumulujących się w podobnych minerałach. Wyodrębniono szereg grup związanych z różnymi minerałami, między innymi z minerałami ciężkimi, minerałami ilastymi i dodatkami z płuczki. Pierwiastki ziem rzadkich (REE) rozdzieliły się na dwie grupy: lekkie ziemie rzadkie (LREE) i ciężkie ziemie rzadkie (HREE), co świadczy o tym, że mogą być związane z nieco innymi asocjacjami minerałów ciężkich. Analiza korelacyjna potwierdziła wnioski uzyskane na podstawie analizy PCA, jak również pozwoliła na uszczegółowienie niektórych zależności. Podsumowując, w ramach pracy scharakteryzowano związki pomiędzy pierwiastkami a minerałami w profilu otworu Pł 3. Zaprezentowano właściwy sposób analizy danych geochemicznych, który jest podstawą budowania podziału chemostratygraficznego.

EN

Chemostratigraphy is a correlation technique based on inorganic geochemistry data. It involves the selection of appropriate correlation indices (elements/element ratios) that allow to determine characteristic chemozones in the borehole profile. Determination of element-mineral links is necessary for the correct selection of chemostratigraphic indices, as many elements can be part of different minerals. The purpose of this study was to apply statistical analysis to characterize the relationships between minerals and elements for Rotliegend sandstone samples. The following methods were used in the study: correlation analysis based on interpretation of correlation matrix (CC), correlation plots and principal component analysis (PCA). Principal component analysis (PCA) is used to reduce the number of variables describing phenomena and to discover regularities between them. The results made it possible to distinguish several groups of elements related to each other, accumulating in similar minerals. A number of groups associated with various minerals were distinguished, including, among others, heavy minerals, clay minerals and mud additives. Rare earth elements (REEs) separated into two groups: light rare earths (LREE) and heavy rare earths (HREE), indicating that they may be associated with slightly different heavy mineral associations. The correlation analysis confirmed the conclusions obtained from the PCA analysis and allowed for a more detailed analysis of some relationships. In conclusion, the paper characterizes the relationships between elements and minerals in the profile of the Pł 3 borehole. The correct method of analysing geochemical data, which is the basis for building a chemostratigraphic division, was presented.

Słowa kluczowe

PL

chemostratygrafia; pierwiastki ziem rzadkich; analiza korelacyjna; analiza głównych składowych

EN

chemostratigraphy; rare earth elements; correlation analysis; principal component analysis

• Wydawca: Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Nafta-Gaz
• Rocznik: 2024
• Tom: R. 80, nr 4
• Strony: 191--201
• Opis fizyczny: Bibliogr. 27 poz., rys.

Twórcy

autor

Przelaskowska Anna

• Instytut Nafty i Gazu – Państwowy Instytut Badawczy

autor

Zagórska Urszula

• Instytut Nafty i Gazu – Państwowy Instytut Badawczy

Bibliografia

• Balaram V., Ramkumar M., Akhtar R. Mir, 2023. Developments in analytical techniques for chemostratigraphy, chronostratigraphy, and geochemical fingerprinting studies: Current status and future trends. Journal of South American Earth Sciences, 129: 104528. DOI: 10.1016/j.jsames.2023.104528.
• Basu A., 2003. A perspective on quantitative provenance analysis. [W:] Valloni R., Basu A. (eds.). Quantitative Provenance Studies in Italy. Memorie Descrittive della Carta Geologica dell’Italia,61: 11–22.
• Belousova E.A., Griffin W.L., O’Reilly S.Y., Fisher N.I., 2002. Igneous zircon: Trace element composition as an indicator of source rock type. Contributions to Mineralogy and Petrology, 143:602–622. DOI: 0.1007/s00410-002-0364-7.
• Craigie N.W., 2015. Application of chemostratigraphy in Middle Jurassic unconventional reservoirs in eastern Saudi Arabia. GeoArabia, 20(2): 79–110. DOI: 10.2113/geoarabia200279.
• Craigie N.W., 2018. Principles of Elemental Chemostratigraphy – a Practical User Guide. Springer Verlag. DOI: 10.1007/978-3-319-71216-1.
• Craigie N.W., Breuer P., Khidir A., 2016. Chemostratigraphy and Biostratigraphy of Devonian, Carboniferous and Permian sediments encountered in eastern Saudi Arabia: An integrated approach to reservoir correlation. Marine and Petroleum Geology,72: 156–178. DOI: 10.1016/j.marpetgeo.2016.01.018.
• Craigie N.W., Rees A.J., 2016. Chemostratigraphy of glaciomarine sediments in the Sarah Formation, northwest Saudi Arabia. Journal of African Earth Sciences, 117: 263–284. DOI: 10.1016/j.jafrearsci.2016.02.006.
• Craigie N.W., Scheibe C., 2023. Utilization of chemostratigraphy to the subregional scale correlation of Permo–Carboniferous sediments, eastern Saudi Arabia. Petroleum Geoscience, 29(3). DOI: 10.1144/petgeo2023-007.
• Eisenberg R.A., Harris P.M., 1995. Application of chemostratigraphy in multivariate statistical analysis to differentiating bounding stratigraphic surfaces. [W:] Pause P.H., Candelaria M.P (eds.). Carbonate Facies and Sequence Stratigraphy: Practical Applications of Carbonate Models. Permian Basin section-SEPM publication, Permian Basin Graduate Center Publication, 5: 83–102.
• Fuller A.J., Shaw S., Ward M.B., Haigh S., Mosselmans J.F., Peacock C.L., Stackhouse S., Dent A.J., Trivedi D., Burke I.T., 2015. Caesium incorporation and retention in illite interlayers. Applied Clay Science, 108: 128–134. DOI: 10.1016/j.clay.2015.02.008.
• Garcia L.G., Oliveira G., Oliveira J., Silveira A.S., Cardioso M., Oliveira R.G., Rigo S.J., 2023. Machine Learning Techniques in Chemostratigraphy: A Systematic Literature Review. Techniques in Chemostratigraphy.
• Jolliffe I.T., 2002. Principal Component Analysis. Springer Series in Statistics, Springer Verlag.
• Kishida A., Riccio L., 1980. Chemostratigraphy of lava sequences from the Rio Itapicuru Greenstone Belt, Bahia State, Brazil. Precambrian Research, 1(2): 161–178.
• Kowalska S., 2013. Określenie ilościowego składu mineralnego skał zawierających minerały ilaste metodą Rietvelda. Nafta-Gaz, 69(12): 894–902.
• MacLean W.H., Barrett T.J., 1993. Lithogeochemical techniques using immobile elements. Journal of Geochemical Exploration, 48(2):109–133. DOI: 10.1016/0375-6742(93)90002-4.
• Mange M.A., Morton A.C., 2007. Chapter 13 Geochemistry of Heavy Minerals. [W:] Mange M.A., Wright D.T. (eds.). Heavy Minerals in Use: 345–391. DOI: 10.1016/S0070-4571(07)58013-1.
• Moore C.H., Wade W.J., 2013. Carbonate reservoirs: porosity and diagenesis in a sequence stratigraphic framework. Developments in sedimentology. Edition 2nd. Elsevier Science, Amsterdam, Burlington.
• Morton A.C., Yaxley G., 2007. Detrital apatite geochemistry and its application in provenance studies. [W:] Arribas J., Critelli S., Johnsson M.J. (eds.). Sediment provenance and petrogenesis: perspectives from petrography and geochemistry Geological Society of America. Special Paper, 420: 319–344.
• Okoń J., 1964. Analiza czynnikowa w psychologii. PWN, Warszawa.
• Pearce T.J., Jarvis I., 1992. Applications of geochemical data to modeling sediment dispersal patterns in distal turbidites: Late Quaternary of the Madeira abyssal plain. Journal of Sedimentary Petrology, 62(6): 1112–1129. DOI: 10.1306/D4267A64-2B26-11D7-8648000102C1865D.
• Ramkumar M., 2015. Toward standardization of terminologies and recognition of chemostratigraphy as a formal stratigraphic method. [W:] Ramkumar M. (eds.), Chemostratigraphy – Concepts, techniques, and applications. Elsevier, Amsterdam: 1–22.
• Ratcliffe K.T., Martin J., Pearce T.J., Hughes A.D., Lawton D.E., Wray D.S., Bessa F., 2006. A regional chemostratigraphically-defined correlation framework for the Late Triassic TAG-I Formation in Blocks 402 and 405a, Algeria. Petroleum Geoscience, 12: 3–12.DOI: 10.1144/1354-0709305-669.
• She Y.W., Song X.Y., Yu S.Y., He H.L., 2015. Variations of trace element concentration of magnetite and ilmenite from the Taihe layered intrusion, Emeishan large igneous province, SW China: Implications for magmatic fractionation and origin of Fe-Ti-V oxide ore deposits. Journal of Asian Earth Sciences, 113: 1117–1131. DOI: 10.1016/j.jseaes.2015.03.029.
• Smith L.I., 2002. A Tutorial on Principal Component Analysis. University of Otago, New Zealand.
• Uddin M.K., 2017. A review on the adsorption of heavy metals by clay minerals, with special focus on the last decade. Chemical Engineering Journal, 308: 438–462. DOI: 10.1016/j.cej.2016.09.029.
• Weltje G.J., von Eynatten H., 2004. Quantitative provenance analysis of sediments: review and outlook. Sedimentary Geology. 171:1–11. DOI: 10.1016/j.sedgeo.2004.05.007.
• Zhengyong Q., Xiuen Y., Mingmei J., 1985. Chemostratigraphic correlation of the middle and upper Proterozoic between Yanshan and Shennogjia Basins. Precambrian Research, 29: 77–91. DOI:10.1016/0301-9268(85)90061-0.