EXTRACTION OF ALTERED MINERAL INFORMATION BASED ON MULTI-SOURCE REMOTE SENSING DATA: A CASE STUDY OF JIAMA COPPER POLYMETALLIC DEPOSIT
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摘要: 以甲玛矿区的ETM+(TM)数据和Aster数据为数据源, 采用波段代数运算法和主成分分析法提取两种数据中的蚀变矿物信息, 然后将蚀变信息结果融合得到研究区矿物蚀变分布图。ETM+(TM)数据适合提取羟基、铁染、碳酸盐等基团(离子)信息, 为遥感找矿提供基础的技术支撑。Aster数据可以识别出更细化的蚀变矿物, 如方解石、褐铁矿、绿泥石、白云母和高岭石等。通过与研究区地质资料及前人勘探结果比对分析, 遥感矿物蚀变信息结果有效、可靠。Abstract: This paper extracted the altered minerals in Jiama copper polymetallic deposit by two methods: bands algebraic operation and principal component analysis with ETM+(TM) data and Aster data and got the distribution map of altered minerals by fusing alteration information.ETM+(TM) data is suitable to recognize hydroxyl group, iron and carbonate and can offer basic remote sensing technology. Aster data can extract more minerals, such as dolomite, limonite, chlorite, muscovite and kaolinite. By comparing with the geological data and actual exploration results, the extraction results of mineral alteration are effective and reliable.
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众所周知, 泊松比被定义为侧向应变与轴向应变的比值的绝对值。在均匀变形阶段, 泊松比是一个本构参数, 不依赖于应力或应变状态。
对于非均质的岩土材料, 其内部存在多种缺陷(微裂纹、孔洞等)。随着载荷的增加, 岩样内部的缺陷渐渐形核、聚结、长大, 联结成较大的裂纹, 直到形成穿透岩样的宏观断裂。在这一过程中, 为反映岩样的侧向变形特征, 需要引入一个类似泊松比的力学量。
由于岩样开始发生破坏的时刻(或应力水平)难于识别, 因而, 一些研究人员仍将通过测量得到的侧向应变与轴向应变的比值的绝对值称之为泊松比, 纵然岩样已经发生了破坏。他们发现有的时候泊松比的确大于0.5[1~5]。
文献[6]将单轴压缩条件下受到剪切破坏的岩样的应力峰值强度之后的侧向应变与轴向应变的比值的绝对值称之为峰后泊松比, 并得到了峰后泊松比的解析式。研究发现, 一般情况下, 峰后泊松比不是本构参数, 依赖于应力水平。通常, 峰后泊松比小于1.4。
由于在实验研究中, 不能保证多个岩样仅泊松比不同, 而其它弹性及塑性本构参数则完全相同。因而, 从实验角度无法研究泊松比对岩样破坏过程、模式及全部变形特征的影响。因此, 开展一定的理论研究和数值计算十分必要。文献[6~13]仅研究了单轴压缩条件下岩样受到剪切破坏时的全部变形特征、耗散能量及稳定性, 未涉及平面应变压缩条件下的全部变形特征的研究。
文献[14~16]采用拉格朗日元法(FLAC)内嵌语言FISH编写了计算平面应变压缩岩样全部变形特征的FISH函数, 研究了扩容角、软化模量及弹性模量对含单一材料缺陷岩样的破坏过程、模式、前兆及全部变形特征的影响。
本文利用上述FISH函数[14~16], 计算了不同泊松比时岩样的全部变形特征, 研究了泊松比对平面应变压缩岩样破坏模式及全部变形特征的影响。
1. 本构关系及计算模型
计算模型的几何尺寸、单元划分及边界条件见图 1。岩样的高度及宽度分别为10 cm及5 cm, 下端面被固定铰支座约束, 在岩样的上端面施加常速度, v0=4 ×10-10 m时步, 计算在小变形模式及平面应变状态下进行。将岩样划分为若干正方形单元, 单元边长为0.00 125 m。为了得到不对称的剪切带图案, 在岩样的左下部预制了一个材料缺陷, 材料缺陷是四个空单元。另外, 岩样上端面的岩石质点仅允许向下运动, 其它方向的运动被限制, 这对应于上端面与试验机压头之间存在较大摩擦力的情形。
在弹性阶段, 岩石的本构关系为线弹性, 本构参数包括弹性模量及泊松比。峰值强度后岩石的本构模型取为莫尔库仑剪破坏与拉破坏复合的应变软化模型, 抗拉强度取为0.2 MPa。岩石内聚力、内摩擦角与塑性应变的关系见文献[14~15]。
数值计算采用5个计算方案, 在各个方案中, 弹性模量均设置为26.6 GPa。
2. 结果分析及讨论
2.1 泊松比对岩样破坏模式的影响
图 2 (a~p)给出了不同泊松比(ν)时, 岩样的破坏过程及模式。黑色单元表示这些单元已经发生了破坏; 白色单元表示这些单元尚处于弹性状态。各图片的时间步(t)也都已给出, 例如:图 2 (e)的t为10 000。由各图片的t, 易于计算出岩样此时的轴向(加载方向)应变(εa)。
见图 2 (a)、(e)、(i)及(m), 无论ν高或低, 塑性单元首先启动于材料缺陷附近。
当ν较低时, 见图 2 (a~h), 众多塑性单元按一定方向排列, 形成了一条狭长的剪切带; 随着时间步的增加, 剪切带的长度增加, 直到贯穿岩样的右侧面; 岩样仅发生了单一的剪切破坏。
当ν较高时, 见图 2 (i~p), 岩样发生破坏的单元数较多, 破坏模式比较复杂。
经过测量, 图 2 (d)、(h)、(l)及(p)的剪切带倾角(剪切带的切向与水平方向所夹的锐角θ)分别为64°、62°、60°及57°。由此可见, 随着ν的增加, θ降低。关于θ的理论解主要有Coulomb、Roscoe及Arthur倾角[17, 18]。上述理论解表明, θ仅受摩擦角和扩容角影响。上述理论解无法考虑ν对θ的影响。当扩容角ψ=0时, 根据Coulomb、Roscoe及Arthur倾角公式可以计算出θ分别为67°、45°及56°。本文的数值解与Arthur倾角最接近。
2.2 泊松比对应力-轴向应变曲线的影响
图 3~7分别给出了ν对应力-轴向应变曲线、应力-侧向应变曲线、侧向应变-轴向应变曲线、通过轴向应变及侧向应变计算得到的泊松比-轴向应变曲线及体积应变-轴向应变曲线的影响。图 3~7中的各黑点的位置表示此时应力的峰值强度刚好被分别达到。
见图 3, 随着ν的增加, 应力的峰值强度增加, 峰前的应力-轴向应变曲线变得陡峭。在平面应变线弹性状态下, 轴向压缩应变εa=σ(1 -ν2)/E, E是弹性模量, σ是轴向压缩应力。σ与εa的比值为E (1-ν2)。因而, 随着ν的增加, 在平面应变线弹性阶段, 峰前的应力(σ) -轴向应变(εa)关系变得陡峭。这与本文的数值解吻合。
见图 3, 峰后的应力-轴向应变曲线的斜率几乎不受ν的影响。
2.3 泊松比对应力-侧向应变曲线的影响
见图 4, 随着ν的降低, 应力的峰值强度所对应的侧向应变的大小降低。
见图 4, 随着ν的增加, 应力-侧向应变曲线的峰前阶段有变平缓的趋势。在平面应变线弹性状态下, 侧向应变εl=-σ(ν+ν2) /E, 负号代表在压缩过程中侧向的膨胀。σ-εl关系的斜率的绝对值为E/ (ν+ν2)。因而, 在平面应变线弹性状态下, 随着ν的增加, σ- εl关系变得平缓。这与本文的数值解吻合。
见图 4, 随着ν的增加, 应力-侧向应变曲线软化段有变陡峭的趋势。
2.4 泊松比对侧向应变-轴向应变曲线的影响
见图 5, 随着ν的增加, 峰前的侧向应变-轴向应变曲线的线性阶段有变陡峭的趋势。在平面应变线弹性状态下, εl与εa的比值的绝对值为ν /(1 -ν)。随着ν的增加, 该绝对值增加, 因而, 上述数值模拟结果与平面应变状态下的线弹性解一致。
见图 5, 随着ν的增加, 峰后的侧向应变-轴向应变曲线有变平缓的趋势。
2.5 泊松比对计算的泊松比-轴向应变曲线的影响
见图 6, 不同ν时计算得到的泊松比-轴向应变曲线均可以划分为三个阶段[14, 15]:在第一个阶段, 泊松比不断增加; 在第二个阶段, 泊松比基本上保持不变; 在第三个阶段, 泊松比继续增加。第一阶段对应初始加载阶段; 第二阶段对应均匀变形阶段; 第三阶段大致对应峰后变形阶段。但是, 严格地讲, 第三阶段包括峰后变形阶段和峰前变形阶段的一小段。
见图 6, 在第一个阶段, ν较高时的ν -εa曲线较陡峭。在第一阶段, ν持续增加的原因第3期王学滨:泊松比对岩样破坏模式及全部变形特征的影响223详见文献[14]、[15]。
见图 6, 在第二个阶段, ν较高时计算得到的泊松比较高。在平面应变线弹性状态下, εl与εa的比值的绝对值ν /(1 -ν)为通过εl及εa计算得到的泊松比。随着ν的增加, ν /(1 -ν)增加。因而, 在均匀变形阶段, ν较高时计算得到的泊松比较高的结论是合理的。假定ν /(1 -ν) >0.5, 可以得到ν应大于三分之一。也就是说, 若ν>1/3, 则在第二阶段通过εl及εa计算得到的泊松比可以大于0.5。从图 6的数值计算结果中也可以发现这一点, 当ν=0.31 < 1/3时, 计算得到的泊松比小于0.5;而当ν=0.41 >1/3时, 计算得到的泊松比已大于0.5。
假定ν/ (1 -ν) >1, 可以得到ν>0.5, 这是不可能的。因而, 在均匀变形阶段, 通过εl及εa计算得到的泊松比不可能大于0.5。上述结论是在不含有孔隙水压力条件下得到的, 若有孔隙水压力作用, 在均匀变形阶段, 岩样的侧向膨胀效应将十分显著, 这样, 通过εl及εa计算得到的泊松比也可能大于0.5。
见图 6, 在应力的峰值强度之后, ν较高时的ν -εa曲线较平缓。最终, 通过εl及εa计算得到的泊松比的最大值都已经超过0.5。在单轴压缩条件下, 当剪切带切向与轴向压应力的夹角小于35°时, 岩样(高宽比为2:1)的峰后泊松比可以达到1.4[6]。
2.6 泊松比对体积应变-轴向应变曲线的影响
见图 7, 随着ν的增加, 体积应变-轴向应变曲线的峰值及所对应的轴向应变均降低。这说明, ν较小时, 岩样可以达到的最小体积为最小。
见图 7, 峰前的线性体积应变-轴向应变曲线的斜率随着ν的增加而降低。在平面应变线弹性状态下, 体积应变εv=εa +εl, 因此, 可以得到εv=σ(1 -ν-ν2) /E。εv-εa关系的斜率为1 -ν (1 -ν)。因而, 上述数值结果是合理的。
见图 7, 在应力的峰值强度之后, ν较高时的εv-εa曲线较平缓。
2.7 泊松比对破坏前兆的影响
由于图 3及图 4给出的应力-轴向应变曲线及应力-侧向应变曲线在峰前具有一定的波动性, 因此很难在峰前识别出岩样破坏的前兆。从图 5~7给出的3种曲线可以发现, 在峰前, 3种曲线均发生了一定程度的转折, 这些转折可视为岩样破坏的前兆。
随着ν的降低, 3种曲线在峰前发生的转折(偏离线性状态)程度越来越大, 因此, 岩样破坏的前兆随着ν的降低而增强。
3. 结论
高泊松比使岩样的破坏模式由单一剪切破坏向复杂破坏模式转变, 破坏区域的面积增加, 剪切带倾角降低, Coulomb、Roscoe及Arthur理论不能解释这一现象。
在峰前, 不同泊松比时计算得到的应力-轴向应变曲线、应力-侧向应变曲线、侧向应变-轴向应变曲线、体积应变-轴向应变曲线的线性阶段与平面应变压缩条件下的弹性解吻合。
理论结果表明, 如果采用的泊松比超过1/3, 通过轴向应变及侧向应变计算得到的平面应变压缩泊松比可以大于0.5, 这一点被数值模拟确认。
泊松比的增加使峰后的侧向应变-轴向应变曲线、体积应变-轴向应变曲线、计算得到的泊松比-轴向应变曲线变得不陡峭, 峰后的应力-侧向应变曲线变得陡峭。
泊松比的降低使侧向应变-轴向应变曲线、体积应变-轴向应变曲线、泊松比-轴向应变曲线在应力峰值强度之前发生的转折程度变大, 因而, 岩样破坏的前兆逐渐增强。
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图 1 甲玛矿区建造构造图[11]
1—第四系;2—楚木龙组;3—林布宗组;4—多底沟组;5—硅帽;6—花岗斑岩;7—花岗闪长斑岩;8—二长花岗斑岩;9—石英闪长玢岩;10—辉绿玢岩;11—矽卡岩;12—矿体;13—地层界线;14—角岩蚀变界线;15—正断层;16—逆断层;17—斜歪倒转背斜;18—斜歪倒转向斜
Figure 1. The Jiama mine construction structural map
表 1 Landsat-7 ETM+(TM)参数
Table 1. The parameter of Landsat-7 ETM+(TM) data
通道 波长/μm 波段 地面分辨率/m 应用 1 0.45~0.52 蓝 30 海色、植被、土壤识别 2 0.52~0.60 绿 30 植被绿色反射 3 0.63~0.69 红 30 叶绿素吸收、植被识别 4 0.76~0.90 近红外 30 生物量、水面识别 5 1.55~1.75 短波红外 30 植被湿度、雪、云识别 6 10.4~12.5 热红外 60 热制图、植被热胁迫 7 2.09~2.35 短波红外 30 水热制图 8 0.45~0.52 全色波段 15 制图 表 2 Aster数据参数
Table 2. The parameters of Aster
光学子系统 波段 波长/μm 空间分辨率/m 辐射分辨率 可见光近红外(VNIR) Band 1 0.52~0.60 15 NE Δρ≤0.5% Band 2 0.63~0.69 Band 3 0.76~0.86 Band 3N 0.76~0.86 短波红外(SWIR) Band4 1.600~1.700 30 NE Δρ≤0.5% Band5 2.145~2.185 NE Δρ≤1.3% Band6 2.185~2.225 NE Δρ≤1.3% Band7 2.235~2.285 NE Δρ≤1.3% Band8 2.295~2.365 NE Δρ≤1.0% Band9 2.360~2.430 NE Δρ≤1.3% 热红外(TIR) Band 10 8.125~8.475 90 NE ΔT≤0.3 K Band 11 8.475~8.825 Band 12 8.925~9.275 Band 13 10.25~10.95 Band 14 10.95~11.65 表 3 羟基-铁染-碳酸盐在ETM+(TM)数据中的波谱特征
Table 3. Spectral characteristics of mineral on Landsat ETM+(TM) data
基团离子 Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band6 Band 7 羟基 反射 吸收 反射 吸收 铁染 吸收 反射 吸收 反射 碳酸盐 反射 吸收 表 4 羟基、铁染、碳酸盐主成分分析特征向量
Table 4. Eigenvector of principal component analysis(PCA)
蚀变矿物 波段 主成分分析特征向量载荷因子贡献值 PC1 PC2 PC3 PC4 羟基 B1 0.462660 0.707850 -0.172077 0.505256 B4 0.602425 0.078441 0.664456 -0.435235 B5 0.636666 -0.482005 -0.591928 -0.109310 B7 0.132990 -0.510359 0.422503 0.737115 信息量 91.51% 7.98% 0.36% 0.15% 铁染 B1 0.416080 0.670401 0.575621 -0.214709 B3 0.495513 0.255463 -0.380474 0.737865 B4 0.529017 -0.045025 -0.565401 -0.631217 B5 0.549076 -0.695179 0.451909 0.104975 信息量 94.52% 5.14% 0.31% 0.03% 碳酸盐 B1 0.484244 0.602072 -0.201978 0.601849 B3 0.577498 0.241061 0.592879 -0.506834 B5 0.644576 -0.567005 -0.498904 -0.118838 B7 0.128552 -0.507844 0.598994 0.605620 信息量 90.51% 9.01% 0.35% 0.13% 表 5 羟基-铁染-碳酸盐在Aster数据中的波谱特征
Table 5. Spectral characteristics of hydroxyl group, iron and carbonate based on Aster data
蚀变矿物 Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 6 Band 7 Band 8 Band 9 白云石 反射 反射 反射 微弱吸收 反射 吸收 反射 黄钾铁矾 反射 吸收 反射 反射 褐铁矿 反射 吸收 反射 吸收 钙铁榴石 吸收 反射 反射 吸收 绿泥石 吸收 反射 吸收 反射 吸收 白云母 微弱吸收 反射 吸收 反射 高岭石 反射 吸收 反射 表 6 几种蚀变矿物提取采用方法及对应Aster波段选择
Table 6. Bands selection based on Aster data
蚀变矿物 波段代数运算法 主成分分析法 白云石 (B6+B9)×0.5/B8 B1,B3,B4,(B5+B8)/2 绿泥石 (B5+B9)/(B7+B8) B1,B3,B4,B8 高岭石 B1,B3,B4,B6 白云母 B5/B6 B1,B4,B6,B7 褐铁矿 B2/B1 B1,B2,B3,B4 黄钾铁矾 B1,B4,B7,B8 钙铁榴石 B1,B3,B4,(B8+ B9)/2 -
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