罗北凹地富钾卤水中锂、硼的空间分布和富集规律研究.pdf
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1、收稿日期:2022-10-24;修回日期:2023-07-14基金项目:新疆维吾尔自治区科技支疆项目计划(指令性)项目(2021E02038)作者简介:韩绪(1994-),男,助理工程师,主要从事盐湖与盐类矿产科研与勘察工作。Email:。通讯作者:张凡凯(1964-),男,工程师,主要从事钾盐矿资源开采及技术管理工作。Email:。韩绪,张凡凯,李博昀,等.罗北凹地富钾卤水中锂、硼的空间分布和富集规律研究 J.盐湖研究,2024,32(2):45-53.Han X,Zhang F K,Li B Y,et al.Study on the spatial distribution and enr
2、ichment regularity of lithium and boron in potassium-rich brine in Luobei depression J.Journal of Salt Lake Research,2024,32(2):45-53.DOI:10.12119/j.yhyj.202402007罗北凹地富钾卤水中锂、硼的空间分布和富集规律研究韩绪1,张凡凯2*,李博昀1,邓宇飞1,王凌芬1,于咏梅2,李文学2,李雪宁1(1.中化地质矿山总局地质研究院,北京1001012.国投新疆罗布泊钾盐有限责任公司,新疆 哈密839000)摘要:文章基于自组织神经网络(SOM)
3、和Kmeans耦合(SOM-KM)方法,利用罗北凹地65组富钾卤水水化学数据,对富钾卤水中锂(Li)和硼(B)资源空间分布和富集规律进行了系统性研究。研究发现富钾卤水中Li,B含量表现出一定的垂向分异性,自上而下B浓度增高,Li浓度降低。聚类结果表明,罗北凹地富钾卤水可聚为4类,各类地下水中Li、B浓度具有明显的空间差异性,高浓度的Li、B集中分布在罗北凹地中东部区域。此外,水化学特征离子分析结果表明,罗北凹地富钾卤水中Li、B元素富集主要受到蒸发浓缩及盐岩溶滤作用控制。关键词:罗北凹地;锂(Li);硼(B);SOM-KM;富集规律中图分类号:P342文献标志码:A文章编号:1008-858X
4、(2023)02-0045-09金属锂作为战略性矿产资源,被称为“21 世纪的能源金属”。硼作为一种化工原料矿物,广泛应用于化工、冶金、核工业、医药等行业。随着世界对锂、硼资源的需求不断增加,锂、硼资源的赋存特征、富集规律等研究也愈发引起学者的关注1,2。罗北凹地位于罗布泊干盐湖北部,是我国大型钾盐矿床之一,具有丰富的钾矿资源,同时也具有较丰富的锂、硼资源 3,4。罗北凹地富钾卤水中Li平均浓度达25.96 mg/L,折合成 LiCl 的平均含量达 161.84 mg/L,超过综合利用品位 150 mg/L。B2O3含量达 375.33 mg/L,接近综合利用品位 400 mg/L。目前,国投
5、新疆罗布泊钾盐有限责任公司已在罗布泊建立了年产 160 万吨的硫酸钾生产基地,钾盐生产过程中产生了大量富集锂、硼等元素的老卤,老卤中富集的锂、硼远超过综合利用品位5。由于提取技术等原因,现阶段还未对锂、硼资源进行正式开采,针对罗北凹地富钾卤水中锂、硼元素的富集规律和空间分布差异研究也相对较少。自组织特征映射神经网络(简称 SOM 神经网络)作为一类无监督学习的神经网络模型,它的优势在于可以对外界未知环境或样本空间进行学习或者模拟,适用于对复杂多变的水环境系统进行评价与分类研究。但是由于 SOM 模型在运算过程中没有教师信号监督,网络输出受网络训练样本的影响较大6-8。K-means 算法作为一
6、种典型的聚类方法它具有算法简单容易操作且运行高效的优点,但是其不足之处在于必须事先确定聚类中心,初始聚类中心的选取会对聚类结果产生较大影响,容易造成局部最优现象9,10。将样本数据经过 SOM 神经网络训练后再利用 K-means 算法对 SOM 训练的结果进行聚类,既能弥补上述不足,同时又能够实现对样本根据指定聚类个数进行精确划分11,12。因 此,文 章 基 于 自 组 织 神 经 网 络(SOM)和Kmeans 耦合(SOM-KM)方法,利用罗北凹地 65 组富钾卤水水化学数据,对富钾卤水中锂和硼资源空间分布和富集规律进行了系统性研究,探讨了盐度对富钾卤水中 Li、B 富集的影响,为后期
7、罗布泊卤水资源的高效综合开发提供理论依据。1研究区概况研究区位于罗布泊干盐湖北部,属于罗北凹地第 32 卷第 2 期2 0 2 4年 4 月JOURNAL OF SALT LAKE RESEARCH盐湖研究Vol.32 No.2Apr.2024盐湖研究第 32卷矿区。地表由起伏的盐壳组成。整体地势平坦,东西两侧为腾龙台地和新庆台地,北部库鲁克塔格山。罗北凹地四周海拔相对较高,因此偶尔有地表径流或季节性洪水北部山区流入罗北凹地13,14(图 1)。罗北凹地内部地层结构相对复杂。地层岩性主要有含粉砂石盐、含粘土钙芒硝、含钙芒硝粘土及含粘土粉砂石膏等(图 2)。地下水类型可分为松散碎屑层中的孔隙潜水
8、和承压水及含盐地层中的晶间孔隙潜水和承压水,以后者为主。根据罗布泊盐湖沉积特征,将罗北凹地含盐层划分为 7 个含盐组,富钾卤水主要赋存于各个盐层中,对应 7 个含水层,包括1 个潜水含水层(W1)和 6 个承压含水层(W2-W7)(图 3)15-17。潜水含水层厚 5 30 m,富水性中等或极强。每一层的承压含水层被淤泥或粘土层隔开,承压含水层的岩性主要为石膏和钙芒硝。含水层厚度 30 150 m,富水性中等、偏弱或偏强18。2.材料与方法2.1样品采集与测试2020 年 9 月,在研究区采用地下水分层技术共采集了 65 件卤水样品,其中 W1 层潜水 25 件、W2 层承压卤水 11 件、W
9、3 层压卤水 12 件、W2-W4 层混层承压卤水 17件。取样前用卤水将取样瓶冲洗 3次,将卤水样品储存在 1L 聚乙烯瓶中,并在瓶口留出一定空间,以便回溶。为防止蒸发,样品采集后立即封存,贴好标签。现场采用波美密度计、温度计对卤水的密度、水温进行现场测量。卤水样品在两周内送至中化地质矿山总局地质研究院中心实验室进行分析测试。K+、Na+等主要阳离子和 Li+采用 SPECTROBLUE 电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)检测,重金属离子 Sr采用 SPECTROBLUE 电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)检测。Cl-、HCO3-和 CO32-浓度采用常规滴定法测定;B3+、N
10、O3-、Br-和 I-浓度采用分光光度计测定;采用硫酸钡重量法测定 SO42-浓度。经计算,所有样品阴阳离子平衡偏差均小于 5%,测定结果可靠。2.2自组织神经网络(SOM)自组织神经网络(SOM)包含一个输入层和一个ZK0809ZK0807ZK0805ZK0803ZK0801120138.10 m90.74 m90.12 m72.60 m90.06 mF2F1高程/m790770750730710W1W2W3W4W5W6W7012 km图3罗北凹地08勘探线液体钾盐矿剖面示意图Fig.3Sectional view of exploration line 08 of the liquidpo
11、tash deposit in Luobei depression.图例含粉砂石盐含粘土钙芒硝含钙芒硝粘土含石膏粘土含粘土石膏含粉砂粘土石膏W2W1W3W4W5W6W7ZK0809ZK0807ZK0805ZK0803ZK0801图2罗北凹地地层岩性柱状图Fig.2Strata lithology histogram of Luobei depression1234512345Qch4Qch2+3Qch2+3Qch4F1ZK1200ZK0202ZK0500Qch4ZK0500F4F3F1F2Qch2+3Qch4ZK1200ZK1802ZK0202ZK0605ZK0409ZK1409Qch2+3库
12、鲁克塔格山基岩山区N024 6 kmAA11.罗北凹地;2新庆台地;3腾龙台地;4罗西洼地;5推测断层;6地质界限;7剖面线;8分层取样孔;9承压水孔;10潜水孔图1研究区位置及采样点分布示意图Fig.1Sampling point distribution map of study area输出层,通过自组织特征映射调整网络权值,使神经网络收敛于一种表示形态,在该形态下一个神经元只对某种输入模式特别匹配19。借助 MATLAB R14a软件中 SOM 工具箱建立算法程序,SOM 的算法可以描述为:(1)设置权值向量 Wi和迭代次数 N;Wi=Wi1,Wi2WinT,i=1,2,3,M(1)式
13、中 i 表示神经元的数量,n 表示输入变量的个数。(2)初始化权值向量和输入样本 x;X=XX=(x1,x2xj)T,x21+x22x2n1/2(2)W(O)=Wi(O)Wi(O)(3)(3)从输入层选取训练样本 x;(4)计算训练样本 x与权值向量之间Wi的欧氏距离;di=j=1n(xj-wij)2,i=1,2,3,M(4)(5)根据欧式距离最小原则,选择优势神经元 c,满足:X-Wc=miniX-Wi;(5)(6)根据以下方程对优势神经元进行迭代:Wi(t+1)=Wi(t)+(t)hc,j(t)X-Wi(t),iNc(t)(6)Wi(t+1)=Wi(t),iNc(t)(7)式中,(t)和h
14、c,j(t)分别表示学习速率和拓扑邻域;(7)判断迭代次数 n 是否超过 N,当 n 小于 N 时,返回到步骤(3),直到迭代次数达到N,迭代过程结束。输出层神经元数量对研究数据之间的差异性至关重要,如果神经元数量过多会导致网络“过拟合”,导致输入样本分布较小,失去分类的意义。反之,如果数量太少,可能会忽略某些参数之间的差异,导致聚类结果的准确性较差20。本研究使用 Vesanto 公式来确定神经元的数量,即 M=5n,n 是样本数量21。由于 SOM 不能自动确定最佳聚类数,因此对SOM 结果应用 K-means 算法(KM)。3罗北凹地地下卤水水化学特征罗北凹地地下卤水的常规组分和部分微量
15、组分含量见表1。研究区地下水为高矿化度卤水,TDS值最高达 396.09 g/L,潜水(W1)TDS 平均值达 361.66 g/L,W2 层承压卤水 TDS 平均值为 373.42 g/L,W3 层承压卤水 TDS 平均值为 370.98 g/L,W2-W4 层混合承压卤水 TDS 平均值为 371.72 g/L,整体来说,承压卤水TDS 值略高于潜水。地下卤水中主要阳离子为 Na+、K+、Mg2+,Ca2+浓度很低。阴离子以 Cl-和 SO42-为主,含有少量 HCO3-和微量 NO3-。微量元素中 Li+,B3+和Br-含量较高,Sr2+,和 I-的含量偏低。依据瓦里亚什科(1965)的
16、水化学分类方法对卤水进行水化学分类,地下卤水水化学类型为硫酸镁亚型。由表 1 可知,罗北凹地地下卤水各离子含量表现出一定的垂向分异性,Na+、Mg2+、SO42-、B3+及 TDS 自上表 1 罗北凹地地下卤水水化学数据统计表Table 1Statistics of hydrochemical data of underground brine in Luobei depression46韩绪,等:罗北凹地富钾卤水中锂、硼的空间分布和富集规律研究第2期输出层,通过自组织特征映射调整网络权值,使神经网络收敛于一种表示形态,在该形态下一个神经元只对某种输入模式特别匹配19。借助 MATLAB R1
17、4a软件中 SOM 工具箱建立算法程序,SOM 的算法可以描述为:(1)设置权值向量 Wi和迭代次数 N;Wi=Wi1,Wi2WinT,i=1,2,3,M(1)式中 i 表示神经元的数量,n 表示输入变量的个数。(2)初始化权值向量和输入样本 x;X=XX=(x1,x2xj)T,x21+x22x2n1/2(2)W(O)=Wi(O)Wi(O)(3)(3)从输入层选取训练样本 x;(4)计算训练样本 x与权值向量之间Wi的欧氏距离;di=j=1n(xj-wij)2,i=1,2,3,M(4)(5)根据欧式距离最小原则,选择优势神经元 c,满足:X-Wc=miniX-Wi;(5)(6)根据以下方程对优
18、势神经元进行迭代:Wi(t+1)=Wi(t)+(t)hc,j(t)X-Wi(t),iNc(t)(6)Wi(t+1)=Wi(t),iNc(t)(7)式中,(t)和hc,j(t)分别表示学习速率和拓扑邻域;(7)判断迭代次数 n 是否超过 N,当 n 小于 N 时,返回到步骤(3),直到迭代次数达到N,迭代过程结束。输出层神经元数量对研究数据之间的差异性至关重要,如果神经元数量过多会导致网络“过拟合”,导致输入样本分布较小,失去分类的意义。反之,如果数量太少,可能会忽略某些参数之间的差异,导致聚类结果的准确性较差20。本研究使用 Vesanto 公式来确定神经元的数量,即 M=5n,n 是样本数量
19、21。由于 SOM 不能自动确定最佳聚类数,因此对SOM 结果应用 K-means 算法(KM)。3罗北凹地地下卤水水化学特征罗北凹地地下卤水的常规组分和部分微量组分含量见表1。研究区地下水为高矿化度卤水,TDS值最高达 396.09 g/L,潜水(W1)TDS 平均值达 361.66 g/L,W2 层承压卤水 TDS 平均值为 373.42 g/L,W3 层承压卤水 TDS 平均值为 370.98 g/L,W2-W4 层混合承压卤水 TDS 平均值为 371.72 g/L,整体来说,承压卤水TDS 值略高于潜水。地下卤水中主要阳离子为 Na+、K+、Mg2+,Ca2+浓度很低。阴离子以 Cl
20、-和 SO42-为主,含有少量 HCO3-和微量 NO3-。微量元素中 Li+,B3+和Br-含量较高,Sr2+,和 I-的含量偏低。依据瓦里亚什科(1965)的水化学分类方法对卤水进行水化学分类,地下卤水水化学类型为硫酸镁亚型。由表 1 可知,罗北凹地地下卤水各离子含量表现出一定的垂向分异性,Na+、Mg2+、SO42-、B3+及 TDS 自上表 1 罗北凹地地下卤水水化学数据统计表Table 1Statistics of hydrochemical data of underground brine in Luobei depression地下水层位W1W2W3W2-W4最大值最小值平均值
21、最大值最小值平均值最大值最小值平均值最大值最小值平均值K+/(gL-1)11.887.479.9310.568.419.8111.058.7710.2211.178.259.87Na+108.6780.3494.40106.8287.1696.75110.6889.6197.21106.2383.6094.07Ca2+0.250.050.140.310.070.120.270.060.140.350.070.13Mg2+34.4314.4624.7834.0914.7725.6532.3011.8524.7133.7316.1826.73Cl-181.47137.54170.31177.651
22、56.64166.32179.56154.73166.98177.65158.55165.96SO42-84.3140.0761.36104.6033.9774.1490.5335.4485.3094.0339.4374.32HCO3-0.480.140.330.340.110.220.340.070.210.340.140.23NO3-/(mgL-1)57.303.3211.698.293.655.957.864.005.877.042.955.47Li+36.8015.0026.5034.0016.8025.9434.7011.6025.4032.7317.9626.06B3+206.93
23、100.52171.82256.7983.62183.68249.95109.78184.39256.6097.34186.89Sr2+4.760.622.455.380.871.954.770.982.054.930.881.86Br-32.8011.8021.7038.1013.0025.1331.7019.5025.4037.6115.4825.51I-0.300.140.200.360.160.230.460.200.250.280.180.22TDS/(gL-1)383.73283.62361.66396.09342.34373.42389.32345.10370.98394.063
24、37.76371.7247盐湖研究第 32卷而下呈现增高的趋势,而 Cl-、NO3-和 Li+在潜水中的含量较高于承压卤水,自上而下呈现降低的趋势,这可能与罗北凹地盐类沉积及地下水补给来源有关。4罗北凹地富钾卤水中Li、B元素富集规律4.1潜层卤水Li、B元素富集规律聚类分析前将研究区的 25 组潜水的 12 种水化学指标数据进行标准化(均值为 0,方差为 1)。将样本数据通过 SOM 网络训练后得到由 25 个六边形(即神经元)组成的平面映射图(图 4a),反映了输入的地下水相关数据间的映射关系。然后,将 SOM 的结果作为 K-means 聚类分析的输入值,对映射对应的样本进行聚类(图 4
25、b)。在图 4a的平面映射图中,每个小六边形表示 1个神经元,每个平面映射上的神经元的颜色表示其对应参数值的大小,其中红色表示该属性值较大,蓝色则相反22。通过颜色深浅的变化可以直观地反映各变量之间的关系。由图 4a 可以看出,罗北凹地潜水聚类4聚类3聚类2聚类1图例K+Na+Ca2+Mg2+Cl-SO42-HCO3-Li+B3+Sr2+Br-I-0.50-0.5-110-110-110-110-110-10.50-0.5-1ZK0500ZK0700ZK1805(c)(a)(b)0.50-0.50.50-0.5-10.50-0.5-110-10.50-0.5ZK0609ZK1805ZK1605
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