CN110726740A - 一种沉积物岩心中事件沉积层的识别方法 - Google Patents

一种沉积物岩心中事件沉积层的识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种沉积物岩心中事件沉积层的识别方法,包括:(1)对沉积物岩心进行剖分,并基于X射线对沉积物岩心元素进行扫描,获得沉积物岩心中所含元素的强度数据;(2)基于所获得的元素的强度数据,根据元素在沉积层中的赋存特征确定沉积层的分析指标;(3)根据分析指标得到其随深度的变化曲线,利用统计学分析方法对其元素的强度数据进行分析,确定阈值的大小;基于该阈值在分析指标曲线中作平行于深度的直线,该直线与归一化后的分析指标的变化曲线相交;再根据事件沉积层的识别标准,实现对事件沉积层的精准识别。本方案不仅能够识别岩心中的微小事件沉积层,而且识别效率和准确度高,为开展海洋极端古气候和古环境研究提供有力的技术支撑,具有较高的实用价值。

Description

一种沉积物岩心中事件沉积层的识别方法
技术领域
本发明属于海洋沉积学中事件沉积层识别和极端古气候研究领域,具体涉及一种海域沉积物岩心中事件沉积层的识别方法。
背景技术
极端气候事件(例如台风和洪水等)可导致极端降雨天气的出现,进而使得输入海洋中的物质突然增加,这些物质最终在海洋中发生沉积形成海洋沉积物。因此,通过提取海洋沉积物中的异常沉积层并结合室内实验分析结果可重建极端气候事件的发生历史,为预测未来全球极端气候事件的发生提供重要的科学依据。此外,岩心中事件沉积层的存在也会影响岩心年代标定的准确性,因此识别岩心中事件沉积层对开展海洋沉积学研究至关重要。
目前,从海洋沉积物岩心中提取事件沉积层的方法主要有:1)将沉积物岩心一分为二后,用肉眼观察整根岩心沉积层的差异性进而判断事件沉积层;2)将岩心按照等间距取样后,在实验室内开展粒度和元素分析,通过测试结果确定事件沉积层。然而这两种识别沉积物岩心中事件沉积层的方法存在一定的缺陷:1)肉眼观察岩心沉积层的差异性会因人而异,无法确定准确的事件沉积层位置;2)等间距取样开展室内分析,受限于样品的分样间隔,细小的事件沉积层无法准确识别;此外,该方法获取的实验结果周期较长,既费时又耗力。
因此,亟待构建一种快速、精准识别沉积物岩心中事件沉积层的方法,以为开展海洋极端古气候和古环境研究提供有力的技术支撑。
发明内容
本发明针对现有技术中识别沉积物岩心中事件沉积层的方法存在的精度差等缺陷,提出一种沉积物岩心中事件沉积层的识别方法,不仅能够识别岩心中的微小事件沉积层,而且大大提高了识别效率,极大提高了事件沉积层识别的准确性。
本发明是采用以下的技术方案实现的:
与现有技术相比,本发明的优点和积极效果在于:
本发明方案通过无损的、高分辨的岩心元素扫描技术,对获取的海域沉积物岩心进行扫描分析,可快速获取岩心中的元素地球化学强度数据,结合事件沉积层的识别方法,实现对岩心中事件沉积层的高效、精准识别,而且,本方案不仅能够识别岩心中的微小事件沉积层,而且大大提高了识别效率,极大提高了事件沉积层识别的准确性,为开展海洋极端古气候和古环境研究提供有力的技术支撑,具有较高的实用价值。
附图说明
图1为本发明实施例所述的事件沉积层识别方法流程示意图;
图2为本发明实施例案例1中根据本发明方法和传统沉积学方法识别出的事件沉积层的对比示意图;
图3为本发明实施例案例2中根据本发明方法和传统沉积学方法识别出的事件沉积层的对比示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚的理解本发明的上述目的和优点,下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细地描述:
一种沉积物岩心中事件沉积层的识别方法,本实施例以海域沉积物岩心为例进行介绍,如图1所示,包括以下步骤:
步骤1、对沉积物岩心进行剖分,并基于X射线对沉积物岩心元素进行扫描,获得沉积物岩心中所含元素的强度数据,具体的:
在实验室内将获取的沉积物岩心沿中轴线进行均分,将其中的一半岩心表面进行平整处理后用X射线岩心元素扫描仪进行扫描分析,以得到沉积物岩心中常量元素和微量元素的强度数据,所述常量元素包括硅(Si)、钙(Ca)和铝(Al)等,所述微量元素包括锆(Zr)、铷(Rb)和锶(Sr)等。
一般来说,所获取的海域沉积物岩心样品为直径为75mm或110mm的圆柱体,长度一般在几十厘米到数米之间;其中,本实施例中,对所采用的X射线岩心元素扫描仪不做限定,采用CORTEX系列的X-ray Corescanner或者ITRAX系列的X-ray Corescanner均可,为了识别能够精准识别沉积层中的微小事件层,设定的X射线岩心元素扫描仪的扫描步长为1mm,步长越小,精度越高,即长度为200cm的岩心可获得2000列元素强度数据。
步骤2、基于所获得的元素的强度数据,确定沉积层的分析指标;
基于获取的多种元素强度的数据,通过实验建模分析,并基于元素在沉积层中的赋存特征考虑,选择Si/Ti和Ca的元素强度或者其它元素指标(例如,Zr/Rb和Sr的元素强度)作为分析指标。一般来讲,通过X-ray Corescanner扫描分析获得的Zr、Rb和Sr的元素强度偏弱,为了保证识别精度,本实施例中优先选择Si/Ti和Ca的元素强度作为识别沉积物岩心中事件沉积层的分析指标。
对于海洋沉积物中Si主要赋存于沉积物中的粗颗粒组份中,而Ti主要赋存于细粒沉积物中,因此,Si/Ti比率能够很好的指示沉积层中粗细矿物含量的差异;Ca主要存在于沉积物中的生物碎片中,因此,Ca含量可以指示较粗糙的生物碎片在沉积层中的相对贡献。
步骤3、基于步骤2所确定的沉积层的分析指标,对其元素强度的数据进行分析,以实现对事件沉积层的识别,具体包括;
(1)分别确定Si/Ti比值和Ca的元素强度数据的平均值
Figure BDA0002218138190000021
和标准偏差δ:
在识别事件沉积层之前,首先将Si/Ti比值和Ca的元素强度数据进行归一化处理,并分别计算归一化后的Si/Ti比值和Ca元素的标准偏差SD;然后基于箱线图和四分位数分析方法分别对所述的Si/Ti比值和Ca元素强度的数据进行处理,根据该方法分别确定Si/Ti比值和Ca的元素强度数据在四分位处的数值;之后,在剔除大于四分位之后的异常值后,分别计算Si/Ti比值和Ca的元素强度数据的平均值
Figure BDA0002218138190000031
和标准偏差δ。另外,在本实施例中,所述的标准化处理方法与箱线图和四分位数分析方法均是本领域技术人员公知的技术,在此不再详述。
(2)基于归一化标准偏差SD确定识别岩心沉积层的阈值:
1)当SD≥0.1时,设定
Figure BDA0002218138190000032
值作为阈值;
2)当SD<0.1时,设定
Figure BDA0002218138190000033
值作为阈值。
上述1)和2)中,所述阈值指的是区分岩心中正常沉积层和事件沉积层的临界值。
(3)基于所设定的识别岩心沉积层的阈值,确定事件沉积层:
1)当SD≥0.1时,本实施例针对归一化后的Si/Ti比值和Ca元素强度随深度变化曲线中,以阈值作平行于深度的直线,该垂线与曲线相交处的深度层位,位于区间
Figure BDA0002218138190000034
内层位定义为正常沉积层;在此区间之外的沉积层为事件沉积层,然而由于小于
Figure BDA0002218138190000035
区间内的层位无法得到合适的沉积学解释,因此本发明将大于
Figure BDA0002218138190000036
区间内的层位定义为事件沉积层;
2)当SD<0.1时,本发明针对归一化后的Si/Ti比值和Ca元素强度随深度变化曲线中,以阈值作平行于深度的垂线,该垂线与曲线相交处的深度层位,位于
Figure BDA0002218138190000037
区间内层位定义为正常沉积层;在此区间之外的沉积层为事件沉积层,然而由于小于
Figure BDA0002218138190000038
区间内的层位无法得到合适的沉积学解释,因此本发明将大于
Figure BDA0002218138190000039
区间内的层位定义为事件沉积层;
3)根据归一化标准偏差SD的值,针对归一化后的Si/Ti比值和Ca元素随深度变化曲线,选定合适的阈值(基于阈值的确定原则:当SD≥0.1时,设定
Figure BDA00022181381900000310
值作为阈值;当SD<0.1时,设定
Figure BDA00022181381900000311
值作为阈值)作平行于深度的直线,该直线与归一化后的Si/Ti比值和Ca元素随深度变化曲线相交;按照位于直线右侧的点的数量大于5个以上的层位为事件层,且以直线右侧相交处曲线中的第一个点作为事件沉积层的起点,以相交处曲线中的最后一个点为事件沉积层的终点,由此获得岩心中的第一个事件沉积层;在所述第一个事件沉积层之下,位于直线右侧的点的数量大于5个以上的层位为第二个事件层,且以直线右侧相交处曲线中的第一个点作为事件沉积层的起点,以相交处曲线中的最后一个点为事件沉积层的终点,由此获得岩心中的第二个事件沉积层,以此类推,可识别出岩心中的第n个事件沉积层,分别识别出岩心中Si/Ti比值和Ca元素曲线中的事件层,为了使得识别出的沉积层更加准确,本发明中将归一化后的Si/Ti比值和Ca元素随深度变化的两条曲线中互相重合的事件层定义为事件沉积层。
下面及实际应用案例为例,对本方案的优势进行详细的说明:
案例1:选取采自我国长江水下三角洲处岩心A。
步骤1:该岩心长度为100cm,在实验室内利用岩心切割机将获取的直径为75mm的沉积物岩心A沿中轴线一分为二,并将其中的一半进行修整、磨平处理待分析;
步骤2:将磨平处理后的一半岩心在实验室内利用X射线岩心元素扫描仪进行扫描分析,获取岩心中元素强度随深度变化的强度变化曲线,设定扫描仪的工作条件为:电压为50kV,电流为30mA,曝光时间为800ms,扫描步长为1mm;
步骤3:对步骤2中得到的岩心元素强度进行处理,获取Si/Ti比值和Ca的元素强度随深度的变化曲线,并基于箱线图和四分位数分析方法确定Si/Ti比值和Ca的元素强度随深度的变化曲线在三分位和四分位处的数值;之后,根据上述确定阈值的原则,计算得到Si/Ti比值和Ca的元素强度的SD值分别为0.03和0.05,因此选择
Figure BDA0002218138190000041
(0.26)值作为Si/Ti曲线的阈值,选择
Figure BDA0002218138190000042
(0.18)作为Ca元素强度曲线的阈值;
步骤4:参见图2,分别以0.26和0.18在Si/Ti和Ca曲线中作垂线,该垂线与两条曲线相交,根据“位于垂线右侧的点的数量大于5个以上的层位为事件层,且以垂线右侧相交处曲线中的第一个点作为事件沉积层的起点,以相交处曲线中的最后一个点为事件沉积层的终点,由此获得岩心中的第一个事件沉积层;与所述第一个事件沉积层之下,位于垂线右侧的点的数量大于5个以上的层位为第二个事件层,且以垂线右侧相交处曲线中的第一个点作为事件沉积层的起点,以相交处曲线中的最后一个点为事件沉积层的终点,由此获得岩心中的第二个事件沉积层,以此类推,可识别出岩心中的第n个事件沉积层”这一判定方法,在岩心中Si/Fe曲线中识别出了10个事件沉积层,在Ca元素曲线中识别出了9个事件层,两条曲线中互相重合的事件层一共有8处,分别为①,②,③,④,⑤,⑥,⑦,⑧;而最右侧是根据常规沉积学中的平均粒径这一指标,共识别出了8个事件沉积层。
从两种方法的对比可以看出,利用传统的沉积学识别方法,一些细微的事件层未能得到识别(如,事件沉积层⑦和⑧);而平均粒径的结果是基于人工分样得到的,分样过程中会存在着人为误差,导致识别出的事件层的位置不准确;此外,在沉积物粒度实验过程中,也可能存在着人为的误差因素,导致识别出的事件层存在着错误,例如根据平均粒径这一指标识别出了事件层1和2,然而在Si/Ti和Ca元素强度这两个指标中并未识别出。这也进一步说明白了本发明方法的高效性和准确性。
案例2:选取采自我国东海内陆架内的岩心B。
步骤1’:该岩心长度为100cm,在实验室内利用岩心切割机将获取的直径为75mm的沉积物岩心B沿中轴线一分为二;将其中的一半进行修整、磨平处理待分析;
步骤2’:将磨平处理后的一半岩心在实验室内利用X射线岩心元素扫描仪进行扫描分析,获取岩心中元素随深度的强度变化曲线,设定扫描仪的工作条件为:电压为50kV,电流为30mA,曝光时间为800ms,扫描步长为1mm;
步骤3’:对步骤2’中得到的岩心元素强度进行处理,获取Si/Ti比值和Ca的元素强度随深度的变化曲线,并基于箱线图和四分位数分析方法确定Si/Ti比值和Ca的元素强度随深度的变化曲线在三分位和四分位处的数值;之后,根据上述确定阈值的原则,计算得到Si/Fe比值和Ca的元素强度的SD值分别为0.06和0.07,因此选择作为阈值,经计算确定0.26和0.66作为Si/Fe和Ca元素强度曲线的阈值;
步骤4’:参见图3,分别以0.26和0.66在Si/Ti和Ca曲线中作垂线,该垂线与两条曲线相交,根据“位于垂线右侧的点的数量大于5个以上的层位为事件层,且以垂线右侧相交处曲线中的第一个点作为事件沉积层的起点,以相交处曲线中的最后一个点为事件沉积层的终点,由此获得岩心中的第一个事件沉积层;与所述第一个事件沉积层之下,位于垂线右侧的点的数量大于5个以上的层位为第二个事件层,且以垂线右侧相交处曲线中的第一个点作为事件沉积层的起点,以相交处曲线中的最后一个点为事件沉积层的终点,由此获得岩心中的第二个事件沉积层,以此类推,可识别出岩心中的第n个事件沉积层”这一判定方法,在岩心中Si/Fe曲线中识别出了5个事件沉积层,在Ca元素曲线中识别出了5个事件层,两条曲线中互相重合的事件层一共有5处,分别为①,②,③,④,⑤;而最右侧是根据常规沉积学中的平均粒径这一指标,共识别出了4个事件沉积层。
从两种方法的对比可以看出,利用传统的沉积学识别方法,一些细微的事件层未能得到识别(如,事件沉积层④);而平均粒径的结果是基于人工分样得到的,分样过程中会存在着人为误差,导致识别出的事件层的位置不准确,例如,两种方法识别出的事件层②,③和④的位置差别较大。利用传统的沉积学识别方法,识别出的事件沉积层偏大且确定的事件层的位置也不准确,进而会导致在后续的分析过程中会导致错误的认识。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非是对本发明作其它形式的限制,任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其它领域,但是凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型,仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (7)

1.一种沉积物岩心中事件沉积层的识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤A、对沉积物岩心进行剖分,并基于X射线对沉积物岩心元素进行扫描,获得沉积物岩心中所含元素的强度数据;
步骤B、基于所获得的元素的强度数据,根据元素在沉积层中的赋存特征确定沉积层的分析指标,所述分析指标通过元素的强度数据表示;
步骤C、基于步骤B所确定的沉积层的分析指标,对其元素的强度数据进行分析,以实现对事件沉积层的识别,包括:
(C1)确定分析指标的平均值
Figure FDA0002218138180000011
和标准偏差δ;
(C2)基于分析指标归一化后的归一化标准偏差SD确定识别事件沉积层的阈值,所述归一化后的标准偏差SD为对分析指标的元素强度数据归一化处理之后获得的,所述阈值是指区分沉积物岩心中正常沉积层和事件沉积层的临界值;
(C3)根据归一化标准偏差SD的值确定阈值,针对归一化后的分析指标随深度变化曲线,根据所确定的阈值作平行于深度的直线,该直线与归一化后的分析指标元素强度随深度变化曲线相交,进而根据“直线右侧的点的数量大于5个以上的层位、且分析指标中重合的层位为事件沉积层”,实现对事件沉积层的识别。
2.根据权利要求1所述的沉积物岩心中事件沉积层的识别方法,其特征在于:所述步骤A具体通过以下方式实现:
在实验室内将获取的沉积物岩心沿中轴线进行均分,将其中的一半岩心表面进行平整处理后用X射线岩心元素扫描仪进行扫描分析,以得到沉积物岩心中常量元素和微量元素的强度数据,所述常量元素包括硅Si、钙Ca、铝Al,所述微量元素包括锆Zr、铷Rb、锶Sr。
3.根据权利要求1或2所述的沉积物岩心中事件沉积层的识别方法,其特征在于:所述步骤B中,所述的沉积层的分析指标为Si/Ti比值和Ca的元素强度。
4.根据权利要求1或2所述的沉积物岩心中事件沉积层的识别方法,其特征在于:所述步骤B中,所述的沉积层的分析指标为Zr/Rb比值和Sr的元素强度。
5.根据权利要求3所述的沉积物岩心中事件沉积层的识别方法,其特征在于:所述步骤C1中,在分别确定Si/Ti比值和Ca的元素强度数据的平均值
Figure FDA0002218138180000012
和标准偏差δ时,采用以下方式:
(1)首先将Si/Ti比值和Ca的元素强度数据进行归一化处理,并分别计算归一化后的Si/Ti和Ca元素归一化后的归一化标准偏差SD;
(2)然后基于箱线图和四分位数分析方法分别对所述的Si/Ti比值和Ca的元素强度数据进行处理,并分别确定Si/Ti比值和Ca的元素强度数据在四分位处的数值;
(3)剔除大于四分位之后的异常值后,分别计算Si/Ti比值和Ca的元素强度数据的平均值和标准偏差δ。
6.根据权利要求5所述的沉积物岩心中事件沉积层的识别方法,其特征在于:所述步骤C2中,基于归一化标准偏差SD确定识别岩心沉积层的阈值:
1)当SD≥0.1时,设定
Figure FDA0002218138180000021
值作为阈值;
2)当SD<0.1时,设定
Figure FDA0002218138180000022
值作为阈值。
所述阈值是指区分沉积物岩心中正常沉积层和事件沉积层的临界值。
7.根据权利要求6所述的沉积物岩心中事件沉积层的识别方法,其特征在于:所述步骤C3中,确定事件沉积层具体采用以下方式:
1)当SD≥0.1时,针对归一化后的Si/Ti比值和Ca元素强度随深度变化曲线中,以
Figure FDA0002218138180000023
Figure FDA0002218138180000024
两个临界值作平行于深度的直线,该直线与曲线相交处的深度层位,位于区间
Figure FDA0002218138180000025
Figure FDA0002218138180000026
内层位定义为正常沉积层;小于
Figure FDA0002218138180000027
和大于
Figure FDA0002218138180000028
区间内的层位均为事件层,由于小于
Figure FDA0002218138180000029
区间内的层位无法得到合适的沉积学解释,故定义大于区间内的层位为事件沉积层;
2)当SD<0.1时,针对归一化后的Si/Ti比值和Ca元素强度随深度变化曲线中,以
Figure FDA00022181381800000211
Figure FDA00022181381800000212
两个临界值作平行于深度的垂线,该垂线与曲线相交处的深度层位,位于
Figure FDA00022181381800000214
区间内层位定义为正常沉积层;小于和大于
Figure FDA00022181381800000216
区间内的层位均为事件层,由于小于
Figure FDA00022181381800000217
区间内的层位无法得到合适的沉积学解释,故定义大于
Figure FDA00022181381800000218
区间内的层位为事件沉积层;
3)根据归一化标准偏差SD的值,针对归一化后的Si/Ti比值和Ca元素随深度变化曲线,基于选定的阈值作平行于深度的直线,按照位于直线右侧的点的数量大于5个以上的层位为事件层,且以直线与归一化后的Si/Ti比值和Ca元素随深度变化曲线相交处曲线中的第一个点作为事件沉积层的起点,以相交处曲线中的最后一个点为事件沉积层的终点,由此获得岩心中的第一个事件沉积层;在第一个事件沉积层之下,以此类推,识别出岩心中的第n个事件沉积层。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN106204591A (zh) * 2016-07-11 2016-12-07 青岛海洋地质研究所 一种海域沉积物岩心中古环境信息载体的取样方法
CN106885815A (zh) * 2017-03-22 2017-06-23 中国石油大学(华东) 一种基于砂岩中元素xrf法判别沉积环境的方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106204591A (zh) * 2016-07-11 2016-12-07 青岛海洋地质研究所 一种海域沉积物岩心中古环境信息载体的取样方法
CN106885815A (zh) * 2017-03-22 2017-06-23 中国石油大学(华东) 一种基于砂岩中元素xrf法判别沉积环境的方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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CHRISTIAN ERCOLANI ET AL.: "Intense Southwest Florida hurricane landfalls over the past 1000 years", 《QUATERNARY SCIENCE REVIEWS》 *
YUAN TIAN ET AL.: "Yuan Tian et al.", 《MARINE GEOLOGY》 *

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