淮南煤田老矿区地下水微量元素多元统计研究

刘天骄, 张春雷, 钱家忠, 赵卫东

(1.淮南师范学院 生命科学系,安徽淮南 232002;2.合肥工业大学 资源与环境工程学院,安徽 合肥 230009)

淮南煤田老矿区地下水微量元素多元统计研究

刘天骄1, 张春雷2, 钱家忠2, 赵卫东2

(1.淮南师范学院 生命科学系,安徽淮南 232002;2.合肥工业大学 资源与环境工程学院,安徽 合肥 230009)

文章采用现代统计学中聚类分析和分类主成分分析方法,利用SPSS15.0软件对淮南煤田老矿区收集的地下水水样中11种微量元素进行多元统计分析。分析研究表明,聚类分析阐明了淮南老矿区地下水各微量元素的迁移规律,选取 Co、Rb、Sc、V、Ba、As、Mo为地下水中互异的微量元素,并以 Sc、Co、Rb为例分析各含水层的特征微量元素;主成分分析建立了矿区主要突水含水层的4个主成分的判别表达式,可推断4个主成分分别与溶滤作用、河流补给作用及大气降水直接补给作用关系密切。所得结果可为后续水源研究提供依据。

微量元素;统计分析;淮南煤田

0 引 言

淮南煤田老矿区位于淮河以南,现有新庄孜矿、谢一矿、李咀孜矿等生产矿井。老区矿藏丰富,年产量超过1 000×104t。自20世纪40年代开采至今,已积累了大量的常规水化学资料,且一些多元统计分析方法被用于常规水化学分析中,如对应分析法[1]。但由于开采时间过长,地下水环境受人为因素影响严重,单纯从常规元素研究已经很难把握地下水化学特征。随着矿区开采的深入,矿井水害频繁发生,亟需借助辅助手段,对现在老区地下水特征进行分析,以满足老区各矿对防治水工作的需要。

地下水蕴含的微量元素因其具有化学指示剂[2]作用,近年来已被广泛应用于煤田防治水工作中。文献[3,4]对皖北矿区主要含水层中微量元素化学特征进行分析,建立了矿区主要突水水源的主成分表达式。文献[5]通过对兖州矿区微量元素 Cu、Pb、Zn 、As、U 、Th 含量的测试,分析了微量元素在研究区煤层垂直方向上的变化特征及主要形成原因,为矿井水源的微量元素特征研究打下了基础。

本文旨在通过对淮南老矿区地下水微量元素所包含的信息进行分析,研究老区突水含水层中水的化学特征,以弥补淮南矿区在研究地下水微量元素方面的不足,为淮南煤田防治水工作提供有效的参考。

1 淮南老矿区水文地质概述

淮南煤田老区地处淮南复向斜南翼推覆构造的前缘,间夹在阜凤与舜耕山逆冲断层之间,主要构造形态呈一弧形展布,煤系地层分布及水文地质分区受以上2条主干断裂的控制。矿区水文地质条件复杂,其中孔集矿是全国14对水文地质条件极复杂矿井之一,水文地质区划上位于南方区与北方区的交界地带,主要突含水层(组)包括:奥灰裂隙岩溶含水层与太灰薄层灰岩裂隙含水层(以下简称“灰岩水”)、煤系砂岩裂隙含水层(以下简称“煤系水”)、第四系砂层孔隙含水层(以下简称“第四系水”)和采空区积水(以下简称“老空水”)。

2 微量元素的测定

课题组于淮南老区各矿,利用水文长观孔和矿井下的放水孔、出水点等,共采集灰岩水、煤系水、老空水、地表水等62个水样。其中灰岩水样(包括太灰水和奥灰水)27个,煤系水样17个,老空水样13个,第四系水样5个。取样时采用自制水样采集器,用所取水样润洗3遍后装入100 m L样品瓶,密封保存并送至核工业北京地质研究院分析测试研究中心进行检测,根据DZ/T0064.80-93,采用地下水水质检验方法等离子体质谱法测试[6]。

所用仪器为Finnigan M AT制造的HR-ICPMS(ElementⅠ),共检测指标 46项,采样的同时用手持式GPS测定采样点的地理坐标,具体采样地点如图1所示。

图1 微量元素取样点分布图

3 老矿区微量元素统计学分析

3.1 聚类分析原理

聚类分析是多元统计中的一种数学分类方法,把所研究的对象看作一个多维空间中的对象,用数学方法研究对象之间的疏密关系及其相似性,进而将研究对象进行合理分类。通常采用夹角余弦公式来计算样本间的接近程度R,R越接近于1,则样本越接近。夹角余弦公式[7]为:

其中,xik表示案例i在变量k上的值;xjk表示案例j在变量k上的值 。

微量元素在各类岩石中的含量差别较大,在各类岩石中的组合特征也不尽相同,势必引起微量元素在地下水中含量不均一[8]。又因淮南老矿区地下水多呈中性偏碱,抑制了某些元素的迁移能力,导致研究区内微量元素含量变化不均一,表现出不同的迁移特征。

为此,对常见的微量元素进行聚类分析有助于识别性质相近的元素,获取元素的信息,分析它们在地下水中的迁移规律,为寻找突水含水层类型与分析矿区水文地球化学特征提供了有效的途径[9]。

3.2 微量元素聚类分析过程

在对微量元素进行统计分析的过程中,如果元素检出率过低就会影响到分析结果,因此在本研究中将未检出水样数大于5个的29个元素剔除,并对剩余的17个元素筛选以进行统计分析,最终选用11个元素进行分析,未检出值用0来代替。采用SPSS15.0进行辅助分析。

采用Cosine距离测度的聚类分析法对上述11个元素进行聚类,结果如图2所示。

图2 淮南老矿区地下水微量元素聚类分析

以Cosine距离小于15为分类界限对11种微量元素进行聚类,从图2可看出,元素可分成3组:Co、Cu 、Rb 、Sr、Cs为一组 ,Sc、C r、V 、Ba 为一组,A s、M o为一组,其中 Co与 Cu,Rb与 Sr,Sc与Cr之间的距离都小于5,表现出相近的迁移规律;Co、Cu 、Rb 、Sr、Cs与其余元素所称的一组间距离为25,说明2组元素间迁移规律相差较大。

为了进一步研究矿区突水水源的地球化学特征,并对矿区突水水源的类型进行准确判别,选取迁移特征不同的互异元素,根据本次聚类结果选择Cosine距离小于 7.5的微量元素:Co、Rb、Sc、V 、Ba、A s、M o等7种(相关系数小于 5的微量元素选取其中一种作为代表。如Co与Cu选Co;Rb、Sr、Cs选 Rb;Sc、Cr选 Sc)作为互异微量元素。

以Sc、Co、Rb为一组互异元素,并将收集的4个含水层的水样按互异元素进行分析,得出淮南老矿区4个含水层互异元素的背景值,见表1所列。

表1 4个含水层互异元素的背景值

从表1可以看出,老空水与煤系水中Sc元素的质量浓度为4μg/L,较地表水与灰岩水高,而煤系水的Co、Rb的质量浓度是4个含水层中最高的,因此首先可通过互异元素判别煤系水,同时也就将老空水区分开来。又因为地表水的Sc、Rb 2微量元素在4个含水层中质量浓度最低,因此可将地表水区分出来,最后判别的是灰岩水。

3.3 主成分分析原理

主成分分析法是在处理多元样本时,把原始多个指标化为少数几个互不相关、独立的综合指标的一种统计方法,它的工作目标是在力保数据信息丢失最小的原则下,对高维变量空间进行降维处理[10]。

3.4 主成分分析过程

采用SPSS15.0的Factor过程对上述11种元素进行主成分分析,得到各主成分及对应的特征值和方差贡献率。由于前4个主成分的特征值均大于1,且其累计方差贡献率达到了84.24%,因此取前4个特征向量作为主成分进行分析即可反映出原变量的绝大部分信息。各主成分对应的数据见表2和表3所列。

表2 主成分信息表

表3 主成分载荷表

根据表3可以建立淮南煤田老矿区主要含水层的4个主成分表达式,分别为:

第1主成分的方差贡献率为40.25%,反映的信息量最大。Rb、Co、Cu、Sr、Cs元素质量浓度的系数都大于0.7,因为这几个元素在矿区岩石中质量浓度较高,说明地下水与流经的岩石产生了溶滤作用,导致含水层中这几种微量元素质量浓度升高,因此第1主成分可以概括为溶滤作用。

第2主成分的方差贡献率为20.87%,比第1主成分稍小,与其呈正相关的元素主要有Sc和Cr,系数大于0.7,而这2种微量元素在矿区周边的地表河流中质量浓度较高,说明是由于地表河流补给地下含水层,使得地下含水层中这2种微量元素质量浓度升高,因此推断第2主成分与河流的补给作用关系密切。

第3主成分的方差贡献率为14.02%,其主成分表达式中V、As的载荷系数值较大,Sc、Rb元素质量浓度的系数最小,而V、As在淮南地区大气降雨中的质量浓度较高,可以看出第3主成分与大气降水补给关系密切。

第4主成分的方差贡献率为9.10%,其中仅Mo的系数较大,且各项系数绝对值都比较小,由此可以说明大气降水在进入各地下含水层之前未发生复杂的水文地球化学反应,说明第4主成分也与大气降水关系密切。

4 结束语

通过对淮南煤田老矿区地下水微量元素的聚类分析,初步确定了各微量元素在地下水中的迁移规律,并以Cosine距离小于7.5选取Co、Rb、Sc、V 、Ba、As、M o等7种元素最为淮南老矿区地下水的互异微量元素,为进一步研究矿井突水水源水文地球特征及突水含水层类型提供了依据。

通过对淮南煤田老矿区地下水微量元素的主成分分析,得出了4组地下水主成分,概括为:第1组是地下水的溶滤作用;第2组是地下水的河流补给作用;第3组与大气降水渗流补给关系密切;第4组为大气降水直接通过裂隙补给地下水。

微量元素在淮南老矿区地下水中的质量浓度分布特征主要与大气降水对各种地球化学作用过程的综合影响有关。

针对矿井某一突水含水层,如果采用矿区常见的几种判别效果好的微量元素质量浓度测试结果,代入(1)～(4)式进行主成分判别,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,准确判别水源,为煤矿安全生产服务。

[1] 张瑞钢,钱家忠,赵卫东,等.对应分析法在地下水化学特征分析中的应用[J].合肥工业大学学报:自然科学版,2008,31(10):1552-1555,1560.

[2] 赵振华.微量元素地球化学原理[M].北京:科学出版社,1997:25-180.

[3] 桂和荣,陈陆望,彭子成.皖北矿区深层岩溶水微量元素主成分分析[J].煤田地质与勘探,2004,32(6):31-34.

[4] 宋晓梅,桂和荣,陈陆望.皖北矿区主要含水层微量元素的地球化学特征研究[J].中国煤炭,2004,30(5):36-40.

[5] 刘桂建,杨萍玥,彭子成,等.兖州矿区山西组3煤层中微量元素的特征分析[J].地球化学,2003,32(3):255-262.

[6] DZ/T 0064.80-93,地下水质检验方法[S].

[7] 郑 琳,孙亚军.基于GIS和聚类分析的矿井突水水源快速判别[J].江苏地质,2006,30(4):299-302.

[8] 戎秋涛,翁焕新.环境地球化学[M].北京:地质出版社,1990:55-257.

[9] 桂和荣.皖北矿区地下水化学特征及判别模式研究[D].合肥:中国科学技术大学地球科学与空间系,2005.

[10] 陶 澍.应用数理统计方法[M].北京:中国环境科学出版社,1994:34-357.

M ultivariate statisticalanalysis of trace elements in groundwater of old m ining areas of Huainan coalfield

LIU Tian-jiao1, ZHANG Chun-lei2, QIAN Jia-zhong2, ZHAO Wei-dong2

(1.Dept.of LifeScience,Huainan Normal University,Huainan 232002,China;2.School of Resources and Environmental Engineering,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China)

In this paper,by using cluster analysis and principal component analysis(PCA)in modern statistics,eleven types of trace elements in the groundwater of old mining areas of Huainan coalfield were determined by SPSS15.0 formultivariate statisticalanalysis.Based on the cluster analysis,the migration rule of trace elements in Huainan aquifers is presented,and the characteristic elements of each aquifer are studied through selecting Co,Rb,Sc,V,Ba,As,M o as the types of trace elements in groundwaterand taking Sc,Co,Rb for examp le.While based on the principal com ponentanalysis,four discriminating expressions for themain w ater-inrush aquifers are established,and the close relationship between four princip le com ponents and the lixiviation,river supp lies,recharge o f meteoric water is inferred.The above results can provide a basis for future study of water resource.

trace elem ent;statistical analysis;Huainan coalfield

P641

A

1003-5060(2011)01-0119-04

10.3969/j.issn.1003-5060.2011.01.028

2010-01-29;

2010-04-11

国家自然科学基金资助项目(40672154;40872166);新世纪优秀人才计划资助项目(NCET-06-0541)

刘天骄(1978-),男,山东枣庄人,淮南师范学院讲师;

钱家忠(1968-),男,安徽凤阳人,博士,合肥工业大学教授,博士生导师.

(责任编辑 闫杏丽)