Математическая обработка результатов химических анализов проб мусковита месторождений Северной Карелии и Центрального Забайкалья, страница 2

В гидротермальных рудных месторождениях в гидротермально измененных горных породах чрезвычайно широко развиты процессы серитизации, то есть образования серицита - скрытокристаллической разности слюды, обогащенной водой.

Наиболее важное практическое свойство мусковита заключается в его высоких электроизоляционных качествах. В промышленности слюда применяется в виде листовой слюды, слюдяного порошка и различных слюдяных фабрикатов.

Листовая слюда находит применение главным образом в электропромышленности: для изоляторов, конденсаторов, реостатов, телефонов, электрических ламп, керосинок, слюдяных очков и прочих целей.

Слюдяной порошок получающийся путем размола отбросов при листовой слюды, применяется при изготовлении огнестойких материалов.

Статистический анализ массива данных

Для того чтобы начать статистический анализ, проанализируем массив исходных данных. В качестве исходного материала были выданы результаты химического анализа проб на SiO2,           TiO2, AI2О3, Fe2O3, FeO, MgO, MnO, BaO, CaO, Na2О, K2О, Li2O, Rb2О, Cs2О, ППП, H20-, F мусковита Северной Карелии из слюдоносных пегматитов Северной Карелии: таких месторождений как Малиновая Варака, Вуат-Варака, Центральный, Лопатова Губа, Плотина, а также мусковитов из пегматитов с самоцветами и гранитов Центрального Забайкалья. В данной работе  расчет ведется  для выборок по типам месторождений.

В  результате  анализа  исходных  данных  было  установлено,  что  количество  проб  превышает  количество  элементов,  однако  матрица  содержит  большое  количество «дырок» (пустых клеток) и нулевых  значений.  Поэтому, часть  «дырок» и нулевых  значений  были  заменены  очень  маленькими значениями, остальная часть была просто удалена, так как не было смысла их рассматривать.

Проанализированные,  подобным  образом,  данные  были  подвергнуты  статистическому  анализу.  На  основе  полученных  данных из  выборок по типу месторождений были  исключены  пробы,  содержавшие  аномальные  (отклоняющееся  от  среднего  больше,  чем  на  три  стандартных  отклонения)  значение. 

В  результате  осуществлённых  изменений  матрица  исходных  данных  приняла  вид,  представленный  в приложение 1 табл. 1. В данной таблице в столбце «Лит.» цифрами показано, к какому месторождению относятся пробы.  

1-5 -    Мусковит Северной Карелии из слюдоносных пегматитов Северной Карелии.                                                                               

Месторождения:       1- Малиновая Варака                                                          

                                    2- Вуат-Варака                                                         

                                    3- Центральный                                                       

                                    4- Лопатова Губа                                                     

                                    5- Плотина                                                    

6 -        Мусковит из пегматитов с самоцветами и гранитов Центрального Забайкалья.               

Малиновая Вакара

        Для всех компонентов оказались низкими  значения дисперсии и стандартного отклонения. Это означает, что происходит небольшой разброс значения проб относительно среднего значения. По значениям коэффициентов вариации можно сказать следующее. У SiO2, AI2О3, Fe2O3, FeO, MgO, Na2О, K2О, ППП коэффициенты вариации до 20%, что  указывает на то, что распределение этих компонентов весьма равномерное. У Li2O, Rb2О коэффициенты вариации находятся в пределах от 20% до 40%, что указывает на равномерное распределение.

 А у остальных компонентов он больше и находится в промежутке, который характеризует неравномерное распределение (т. е. от  40% до 100%).. У всех компонентов медианы и моды имеют близкие значения к среднему значению. Это говорит о том, что хотя у некоторых компонентов и большой разброс значений проб, но в большинстве случаев содержание компонентов близки к среднему содержанию этих же компонентов в пробах. Что касается эксцесса, то он не очень большой у всех компонентов. Критерии по эксцессу и асимметрии говорят о том, что компоненты подчиняются нормальному закону распределения. Расчет статистических характеристик представлен в приложение 2 табл.1.

Вуат-Варака

         В данном месторождение значения дисперсии и стандартного отклонения для всех компонентов оказались низкими. Это означает, что происходит небольшой разброс значения проб относительно среднего значения. По значениям коэффициентов вариации можно сказать следующее. У SiO2, AI2О3, Fe2O3, MgO, Na2О, K2О, ППП, BaO, Li2O, Rb2О коэффициенты вариации до 20%, что  указывает на то, что распределение этих компонентов весьма равномерное. У TiO2, FeO, Cs2О

коэффициенты вариации находятся в пределах от 20% до 40%, что указывает на равномерное распределение.

 А у остальных компонентов он больше и находится в промежутке, который характеризует неравномерное распределение (т. е. от  40% до 100%).. У всех компонентов медианы и моды имеют близкие значения к среднему значению. Это говорит о том, что хотя у некоторых компонентов и большой разброс значений проб, но в большинстве случаев содержание компонентов близки к среднему содержанию этих же компонентов в пробах. Что касается эксцесса, то он не очень большой у всех компонентов. Критерии по эксцессу и асимметрии говорят о том, что компоненты подчиняются нормальному закону распределения. Расчет статистических характеристик представлен в приложение 2 табл.2.

Лапатова Губа

В данном месторождение значения дисперсии и стандартного отклонения для всех компонентов оказались низкими. Это означает, что происходит небольшой разброс значения проб относительно среднего значения. По значениям коэффициентов вариации можно сказать следующее. У SiO2, AI2О3, Na2О, K2О, ППП коэффициенты вариации до 20%, что  указывает на то, что распределение этих компонентов весьма равномерное. У FeO, Fe2O3,Н2О- коэффициенты вариации находятся в пределах от 20% до 40%, что указывает на равномерное распределение.