GEOLOGIJA 37, 38, 305-319 (1994/95), Ljubljana
Metodološki prispevek h geokemični razčlenitvi premogovih
plasti
Methodological contribution to geochemical subdivision of coal
seams
Jože Uhan
Geološki zavod Ljubljana
Inštitut za geologijo, geotehniko in geofiziko
Dimičeva 14, 1000 Ljubljana, Slovenija
Kratka vsebina
Pri obsežni statistični obdelavi geokemičnih podatkov zasavskega premoga se
je ponudila možnost uporabe porazdelitvenih zakonitosti geokemičnih faktorjev in
klasterjev za razčlenitev in genetsko interpretacijo premogovih plasti. Po vzorčnem
načrtu za analizo variance so intervalni vzorci premoga in prikamnin prinašali
podatke tehnoloških, elementarnih in atomsko- emisijsko- spektrometrijskih analiz
ter silikatnih analiz premogovega pepela. Variabilnost vseh merjenih spremenlji-
vk smo preučili na regionalni, profilni, vzorčni in analitski ravni. Po faktorski analizi
triindvajset izbranih spremenljivk je bil vsebinsko opredeljen terigeni (K, Cu, V,
Gr, pepelnost, Zn, Be, Co, AI2O3, SÌO2), karbonatni (Mn, CO2, Fe.O:), Ni), sulfid-
no-sulfatni (sulfidno in sulfatno žveplo, ГегОз), dušikovo-vodikovi (O, N, H) in
tipomorfni faktor (Sr, Ca, organsko žveplo, C, Ba). Pet sintetičnih spremenljivk
(faktorjev) pojasnjuje 79% celotne spremenljivosti. Že na podlagi prvih treh fak-
torskih vrednosti pa lahko vzorce z dendrogramom klastrske analize razvrstimo
v posamezne skupine vzorcev (clusterje), ki predstavljajo različne geokemične
segmente premogovih plasti.
Ob uporabi predstavljenih metodoloških izhodišč na temeljnih profilih struk-
turnih enot posameznih premogonosnih bazenov bi z nadaljnimi multidisciplinar-
nimi raziskavami lahko zgradili genetske modele slovenskih paleošotišč. Članek
je prispevek k iskanju primerne geokemične metodologije za dosego tega razisko-
valnega cilja.
Abstract
The statistical analysis of geochemical data collected at Zasavje coal basin
offered the possibility to use distribution characteristics of geochemical factors
and clusters for subdivision and genetic interpretation of coal seams. In accor-
dance to sampling scheme for variance analysis the interval samples of coal and
bearing rocks brought data on ultimate, proximate and atomic emission spectro-
metric analysis, and silicate analysis of coal ash. Variability of all measured vari-
ables was studied on regional, vertical, sampling and analytical level. After fac-
tor analysis of 23 selected variables terrigenous (K, Cu, V, Cr, ash, Zn, Be, Co,
AI2O.3, SÌO2), carbonate (Mn, CO2, Ре20з, Ni), sulphide-sulphate (sulphide and
sulphate sulphur, Ре20з), nitrogen-hydrogen (0, N, H) and typomorphic factor (Sr,
306	Jože Uhan
Ca, organic sulphur, C, Ba) have been determined. Five synthetic variables (fac-
tors) explain 79% of the total variance. Yet on the basis of the first three factor
values the samples can be arranged by use of cluster analysis into sample groups
(clusters), which represent various geochemical segments of coal seams.
By using above presented methodological guidelines which are based on cross-
sections of individual coal-bearing basins structural units, the future multidisci-
plinary research can lead to genetic model of Slovenian coal basins. Presented
article is a contribution to look after best possible geochemical methodology which
purpose is to reach this aim.
Uvod
Dosedanje razmeroma skromne petrološke, predvsem petrografske raziskave slo-
venskih premogov niso prinašale pomembnejših genetskih informacij za rekonstrui-
ranje posameznih premoških bazenov. Za genetsko interpretacijo celotnih paleošotišč
bi bili potrebni faktorji, ki bi odražaU paleogeografske in nekdanje fizikalno-kemične
razmere šotišč in njihovih takratnih obrobij. Prva obsežnejša geokemična karakteri-
zacija premogov v Sloveniji je predstavila anomalne geokemične vrednosti ter izrazi-
la potrebo po njihovi preučitvi in geološki interpretaciji (Pire & Žuža, 1989). Z geo-
kemičnimi raziskavami premogov in vplivi njihove uporabe na okolje so se kasneje
ukvarjali Uhan s sodelavci (1992), Ko če var (1992) in Andjelov s sodelavci (1995).
S preučevanjem geneze premoga v posameznih delih širšega zasavskega prostora,
dopolnjevanjem modela strukturnega razvoja posameznih premogišč ter reševanjem
tehnoloških problemov pri pridobivanju in uporabljanju premoga so pričeli leta 1989
(M ar kič et al., 1993). Na genetski pomen porazdelitvenih zakonitosti nekaterih sle-
dnih prvin in na možnost rekonstrukcije oksidacijsko-redukcijskih razmer v nekda-
njih šotiščih so opozoriU rezultati raziskav tipomorfnosti kemičnih prvin v premogu
(Uhan, 1993). Začetek celovitega reševanja tako kompleksnega problema je na geoke-
mičnem področju zahteval temeljito metodološko predraziskovalno fazo, ki smo jo opravili
na dveh profilih v osrednjem delu zasavskega premogonosnega bazena (si. 1).
SI. 1. Lokaciji raziskanih profilov v zasavskem terciarnem bazenu
Fig. 1. Locality} of investigated profiles in Zasavje Tertiary basin
Metodološki prispevek h geokemičr\i razčlenitvi premogovih plasti	307
Vzorčevanje in analitika
Vzorčevanje profilov na površinskem kopu Neža v Trbovljah (I) in v podzemnem
odkopu Lopata v Ojstrem (II) je bilo prilagojeno litotipni sestavi petrografsko zelo
heterogeni premogovi plasti, ki je predvsem odraz vrste in oblike matične organske
snovi, specifičnih možnosti aeracije in kemijskega stanja okolja. V zgornjih delih 17-
in 20-metrskih profilov prevladuje, menjaje z detritom, ksilitni litotip. Prehod v tal-
ninsko prikamnino karakterizira karbargilit, medtem ko je za prehod v krovninsko prikam-
nino v splošnem značilen karbankerit (Uhan, 1991). Premogovo plast dele v več odsekov
centimetrske do decimetrske jalovinaste tufitske plasti, manj pogosto tudi plasti kar-
bonatov, gline ter sideritnih, kremeničnih in kalcitnih konkrecij. Večmetrski medtufitski
odseki v premogovi plasti so vzorčevani s povprečno 35 centimetrskimi intervalnimi
kompozitnimi, litotipno prilagojenimi vzorci (Chao et al., 1983).
Standardnim tehnološkim, elementnim in silikatnim analizam premoga in njegovega
pepela na tako pridobljenih vzorcih sta sledila zaprti kislinski razklop (Crock et al.,
1983) ter atomska spektrometrijska določitev pepelotvornih (Al,Ca, Na, K, Mg, Fe) in
slednih prvin (B, Ba, Be, Cd, Co, Cr, Cu, Li, Mn, Ni, Pb, Sr, V, Zn). Ocena pravilnosti
meritev po tej metodi je omogočila primerjavo analitskih in priporočenih vrednosti
geološkega standardnega vzorca (Abbey, 1983). Njihovo razmerje nam pri določitvah
Ca, Al, Mg in Sr dokazujejo občutno prenizke meritve. Natančnost metode je ocenjena
z relativno mero variacij na osnovi standardnega odklona analitskih ponovitev (Crock
et al., 1983). Standardni odkloni slučajnostno razporejenih ponovitvenih določitev Ba,
Mg, Sr ter Ca, Pb in Al presegajo 10% srednje vrednosti in se uvrščajo med slabo
ponovljive določitve. Z analizo variance je ocenjena komponenta štirih najosnovnejših
virov variacij. Najvišjo raven pojasnjuje regionalno spremenljivost med kilometrsko
oddaljenimi profili v bazenu, katerega vzdolžna os (W-E) presega 20km. Nižji dve ravni
te sheme predstavljata vertikalno spremenljivost. RazUčno debele medtufitske inter-
vale smo primerjali z vzorci znotraj teh intervalov. Število vzorcev znotraj intervala je
prilagojeno njegovi debelini in litotipni sestavi. Četrto, najnižjo raven definira analit-
sko spremenljivost, na katero so med drugim vplivah metoda in izvedba vzorčevanja,
drobljenje, mletje, homogenizacija, kvartiranje, razklop in sama analitska meritev.
Variančne komponente iz statističnega programskega paketa STATPAC (Miesch, 1976)
so po omenjenih ravneh spremenljivosti predstavljene v tabeh 1.
Kot rezultat te, predhodne obdelave je izšla matrika triindvajsetih spremenljivk
iz tehnoloških, elementnih, silikatnih in spektrometrijskih analiz (Uhan, 1991), ki
predstavlja izhodišče multivariatnim statističnim analizam.
Geokemične asociacije
• Delovanje razUčnih fizikalno-kemijskih procesov na šotno oziroma premoško plast
v poljubnem stadiju litogeneze izražajo odnosi med posameznimi kemičnimi prvina-
mi v premogu. Korelacijske odvisnosti med kemičnimi prvinami je leta 1933 razisko-
val Goldschmidt (Judovič, 1978). Opravil je poskuse genetske diferenciacije kemičnih
prvin. Kasneje so raziskovalci pri svojih raziskavah ugotovili različne združbe kemičnih
prvin, ki so jim dovoljevale sistematizirati posamezne ugotovitve. Tako izločene sku-
pine prvin so nudile dobro podlago za reševanje zahtevne geneze obogatitve premo-
ga z redkimi prvinami. Za nastale asociacije kot enorodne združbe prvin, povezanih
s pozitivno korelacijo, so se najpogosteje javljah ali skupni izvor prvin, skupni meha-
308	Jože Uhan
Tabela 1. Analiza variance
Table 1. Analaysis of variance
* Raven statistične značilnosti 0.05 - Level of significance 0.05
** Meritve : vzorci - Measurements : samples
nižem prenosa prvin, skupni mehanizem fiksacije, sinhronost nakopičenja ali podob-
nost obnašanja v diagenezi in katagenezi.
Med najobjektivnejšimi postopki za oceno asociacij kemijskih prvin na vseh ra-
ziskovalnih ravneh je po mnenju nekaterih avtorjev korelacijska analiza (Judovič,
1978). S to osnovno metodo za preučevanje odvisnosti so nekateri (Tkačev & Ju-
dovič, 1975) določili konceptualne sisteme, ki so modelirali realne objekte njihovih
raziskav. Kot elemente takega sistema so izločili asociacije z medsebojnimi struktur-
nimi odiiosi. Pri tem je pogosto ostalo odprto vprašanje, kaj označujejo asociacije, najdene
na nekaterih ravneh. Zato smo v pričujočem primeru sicer poskušali izločiti osnovne
asociacije kemičnih prvin na osnovi kritične meje korelacijskih koeficientov, vendar
le za oceno smiselnosti nadaljnjih multivariatnih analiz. S koeficienti pod kritično mejo
izstopajo vsebnosti kemičnih prvin zunaj dveh izrazitih asociacij (Cr-V-Cu-Li-K-Be; Co-
Metodološki prispevek h geokemičr\i razčlenitvi premogovih plasti	309
Zn-Fe-Mn), vendar so to prvine (Sr, Ca, Na, Ba), katerih genetsko informacijo zara-
di visoke tipomorfnosti (Uhan, 1993) ne bi smeli zanemariti.
Preprosta korelacijska analiza tako sicer izloči več asociacij, ki neposredno nakazujejo
različnost procesov obogatitve ali celo različnost virov posameznih skupin kemičnih
prvin. Že njihova vsebinska opredelitev pa ni povsem jasna. Še težavnejša je njihova
genetska interpretacija. Zato nam je ta metoda služila le kot dokaz neenovitosti
geokemičnih procesov v različnih razvojnih fazah premogovih plasti. Za interpreta-
cijske namene pa smo uporabili močnejša multivariatna statistična orodja.
Geokemični faktorji
Predhodne statistične analize so odkrile kompleksnost geokemičnih pojavov, ki
zahteva obravnavo širokega spektra spremenljivk. Pri obdelavi rezultatov meritve 36
kemijskih in fizikalnih spremenljivk smo se najprej oslonili na metodo, ki združuje
najpomembnejše sorodne informacije v nove spremenljivke, latentne geokemično
opredeljene faktorje. Ti lahko posredujejo zakrite dejavnike odvisnosti, ki jih s samo
analizo opazovanih vrednosti običajno ne odkrijemo.
Na osnovi preskusa normalnosti smo v faktorsko analizo vključili bodisi naravne
ali logaritemske vrednosti spremenljivk z majhno analitsko komponento spremenlji-
vosti. Matriko kemičnih prvin smo razširili s spremenljivkami iz tehničnih, elemen-
tarnih in silikatnih kemičnih analiz. Tako smo kot izhodišče za faktorsko analizo oblikovali
matriko s 23 merjenimi geokemičnimi spremenljivkami, za katere je po Bartlettovem
testu faktorska analiza smiselna (pepelnost, sulfidno žveplo, sulfatno žveplo, organ-
sko žveplo, CO2, SÌO2, AI2O3, РезОз, C, H, O in N, Ca, K, Ba, Be, Co, Cr, Cu, Mn, Ni,
Sr, V, Zn).
V okviru metode glavnih komponent nam preliminarno oceno rešitve omogoča
matrika faktorskih uteži, ki izraža korelacijo med spremenljivkami in glavnimi kom-
ponentami - faktorji. Pri tem predstavljajo analitično vrednost predvsem faktorske
uteži, ki določajo odvisnost med spremenljivko in faktorjem (tab. 2), lastne vrednosti,
ki definirajo pojasnjeni odstotek celotne spremenljivosti (tab. 2) in komunalitete, ki
izražajo prispevek v analizo vključenih faktorjev k pojasnitvi spremenljivosti (tab. 3).
Z metodo glavnih komponent programskega paketa CSS (Stat Soft, 1992) smo
23 merjenih geokemičnih spremenljivk opisali s petimi, med seboj neodvisnimi fak-
torji, ki zaporedoma pojasnjujejo spremenljivost. Smiselnost vključevanja petih fak-
torjev smo preverili z grafom lastnih vrednosti (si. 2), kjer se linearnost subhorizon-
talne premice najvišjih faktorjev prekine pri petem faktorju. Prvi faktor pojasnjuje več
kot tretjino spremenljivosti vseh opazovanih spremenljivk (37,3%). Naslednja dva faktorja
pojasnita še dodatnih 29,4% spremenljivosti. Prvi trije faktorji tako skupno pojasnijo
66,7% spremenljivosti in zadostujejo za predstavitev dveh tretjin opazovane variabi-
lnosti. Če tem trem faktorjem dodamo še naslednja dva, ostane samo 20% nepojas-
njene spremenljivosti.
Za poenostavitev kompleksnosti problema do vsebinsko še sprejemljive rešitve smo
uporabili ortogonalno metodo rotacije, s katero smo poenostavili razporeditev faktorskih
uteži posameznih spremenljivk (tab. 4). Po rotaciji vsebuje vsak faktor nekaj visokih
značilnih in večje število nizkih obremenitev. S tem postopkom smo zagotovili boljšo
razlago faktorjev z vsebinskega vidika, saj faktorje pojasnjuje manjše število spremenljivk,
kar močno lajša njihovo vsebinsko opredelitev.
Prvi faktor, ki po rotaciji pojasnjuje 31,6% skupne variabilnosti, je pozitivno obre-
310	Jože Uhan
Tabela 2. Faktorske uteži petfaktorske rešitve
Table 2. Factor loadings for five factor solution
menjen s kalijem (0,90), bakrom (0,88), vanadijem (0,85), kromom (0,82), pepelno-
stjo (0,82), cinkom (0,72), berilijem (0,70), kobaltom (0,67) ter aluminijevim (0,64)
in silicijevim oksidom (0,61). Bipolarnost tega faktorja povzročajo ogljik (-0,65), organska
oblika žvepla (-0,51) in kalcij (-0,41). Geokemični asociaciji Cr-V-Cu-Li-K-Be iz ma-
trike korelacijskih koeficientov se pridružujejo tipično terigene spremenljivke, kot so
pepelnost ter aluminijev in silicijev oksid. Terestično odvisnost te geokemične aso-
ciacije potrjujejo tudi negativne faktorske uteži ogljika, organskega žvepla in kalcija
z znano močno organsko afiniteto (Uhan, 1993).
Drugi faktor pojasnjuje 15% skupne variabilnosti. Pozitivno je obremenjen z man-
ganom (0,85), CO2 (0,83), železovim oksidom (0,65) in nikljem (0,51). Bipolarnost
nakazujejo aluminijev oksid (-0,52), berilij (-0,24), sulfatno (-0,235) in organsko
Metodološki prispevek h geokemičr\i razčlenitvi premogovih plasti	311
Tabela 3. Komunalitete prvih petih faktorjev in unikvitete spremenljivk
Table 3. Communalities for five factors and uniquities for variables
(-0,229) žveplo. S prvim faktorjem je povezan preko kobalta (0,67, 0,47), niklja (0,45,
0,51) in cinka (0,72, 0,48). Povezava s petim faktorjem pa poteka preko kalcija (0,34,
0,76). Ob upoštevanju vseh naštetih značilnosti lahko ta faktor označimo kot karbo-
natni faktor.	i ' ;
Tretji faktor značilno opredelita dve vrsti žvepla: sulfidno (0,86) in sulfatno (0,69).
Organsko žveplo (0,35) in železov oksid (0,45) dopolnjujeta njegovo karakterizacijo.
Njegovo bipolarnost pa dokazujejo barij (-0,76), organsko žveplo (0,31) in količina
CO2 (0,31). Tretji faktor, ki pojasnjuje 10,5% skupne variabilnosti, bomo opredelih
kot sulfidno-sulfatni.
Od vseh interpretiranih faktorjev pojasnjuje četrti faktor najmanj skupne varia-
bilnosti (9,8%). Obremenjujejo ga elementi: vsota kisika in dušika (0,98) ter vodik
(0,96). Monopolarnost tega faktorja rahlo ruši le berilij (-0,34). Dušikovo-vodikova
opredehtev četrtega faktorja je nedvoumna.
Peti faktor pojasnjuje 12,0% celotne variabilnosti. Ta faktor bremenijo stroncij
(0,81), kalcij (0,76), organsko žveplo (0,48), ogljik (0,47) in barij (0,34). Prek or-
ganskega žvepla in kalcija je povezan z drugim faktorjem. Trem znanim tipomorfnim
elementom se na tem faktorju pridružujeta še organsko žveplo in ogljik, ki samo do-
polnjujeta vsebinsko opredelitev tega faktorja kot tipomorfnega ali celo sorpcijskega.
312	Jože Uhan
Faktorji - Factors
SI. 2. Diagram lastnih vrednosti
Fig. 2. Scree-diagram
S petfaktorsko rešitvijo nam je torej uspelo pojasniti 79,0% celotne spremenlji-
vosti. S tem modelom nepojasnjena spremenljivost (21,0%) se zrcali v komunaliteti
spremenljivk oziroma v njihovi unikviteti, ki jo sestavljajo nepojasnjeni deleži vsake
posamezne spremenljivke (tab. 3). V predstavljeni faktorski model se slabo vključujejo
nikelj (0,518), sulfatno žveplo (0,329), silicijev dioksid (0,320), kobalt (0,316) in ogljik
(0,304). Faktorska pripadnost spremenljivk z visoko unikviteto je zelo različna in tako
nakazuje različne izvore več skritih lastnosti teh spremenljivk, ki jih nismo uspeli pojasniti
z danim faktorskim modelom. Značilno izstopata le spremenljivki četrtega faktorja (kisik
in dušik ter vodik), ki z doseženo najnižjo vi-ednostjo unikvitete (0,036 in 0,057) dokazuje
močno povezavo samo s tem faktorjem.
Z rezultati faktorske analize lahko vzorce z vsemi merjenimi spremenljivkami
prikažemo z manjšim številom faktorjev. Pri tem smo sicer izgubili nekaj geokemične
informacije, kar odtehta zmanjšanje nekaj deset laboratorijsko izmerjenih spremenljivk
na le nekaj sintetičnih geokemično opredeljenih faktorjev. Za nadaljnjo obdelavo smo
za izračun faktorjev kot linearne kombinacije spremenljivk določili koeficiente faktorskih
vrednosti, katerih matrika je osnova za izračun faktorskih vrednosti nasploh. Vsak vzorec,
ki smo mu izmerili 23 kemičnih in fizikalnih spremenljivk smo ob koncu faktorske analize
predstavili s tremi, interpretacijsko najmočnejšimi geokemičnimi faktorji (si. 3, 4).
Faktorske vrednosti so za vsak vzorec izražene kot odstopanja od srednje vrednosti
v enotah standardnih odklonov. Zaradi standardizirane matrike so srednje vrednosti
in standardni odkloni nepoznani in faktorske vrednosti prikazujejo le relativne odno-
se. Visoke pozitivne ali negativne vrednosti pomenijo poudarjeno prisotnost faktorja
v vzorcu (z njegovim pozitivnim ali negativnim polom), medtem ko vrednosti blizu
nič kažejo, da je vpliv faktorjev slabo izražen.
Metodološki prispevek h geokemičr\i razčlenitvi premogovih plasti	313
Tabela 4. Faktorske uteži po rotaciji
Table 4. Rotated factor loadings
Matrika faktorskih vrednosti, ki je prikazana grafično v vertikalnih profilih pre-
mogove plasti (sliki 3 in 4), tako predstavlja podlago za geokemično razčlenitev ra-
ziskanih profilov ob pomoči klastrske analize.
Geokemični klasterji
Za definicijo naravnih sistemov z matematičnimi kriteriji običajno zadostuje že
faktorska matrika. V geologiji so pogostni primeri kartografskega izraza faktorskega
modela, s čimer lahko pridemo do novih spoznanj o naravnem sistemu, ki ga preučujemo.
V pričujoči raziskavi metodologije geokemične razčlenitve premogovih plasti smo uporabili
314	Jože Uhan
>1
OJ
и
t- 3
o
и _,
iS rt
a
f ^
s ë
^
o
" Ig
êl-
^ o
b-2 ^^
-I S-t
5 3 S T
d M o (U
° g »?
sê
Ig IS
^ .. T3 iJ-
•S 2
•If r.
g
-p «
c Л So
e " &L
^^ sè
o ^ ..
Ф t^H ir
oc t-, o 5
>° et
« rt 2
'S::: S
■o c -2 o
S Sí, e
ra oc -t^ O)
ë u .22 «
Мч .tj	!_
CO I ò
C ^ез
•s
—
'c rt
C o
cu -p
E
o O)
oc o
r o
ез o
è
Metodološki prispevek h geokemičr\i razčlenitvi premogovih plasti	315
CD
И
t- p
s o
iS Л
C S
I ^
C o
I s
0
O) .
^ « o
2o il
«s	ë*^
^	rt
sS
pâ -S3
^ 3 tC w
o ^ °à
t- o aS
> .5 a
Si	00
«	3 ¿
и Cl Ti rs
g w ез
3	ТЗ
.së §2
Sg sa
Il I š
Ц
-C s
rS 'S s rt
>gl i"
a>	L-
00 ¿j- o S
2 S o ^
S á '-S
O) ^ p 23
lili
^ч oc OTO)
o 'C oc
04	a; ^ -g
• rt 0)
^ -H y ^
tí^
мез оЗ .
i.'
Ž
1
S
>o _
'S rt
C o
E
o O)
Si,
no Ü
r	O
h s
è
316	Jože Uhan
faktorsko matriko kot osnovo za klastrsko analizo, ki naj bi razvrstila vzorce v hierar-
hijo formiranih skupin vzorcev (klasterjev) ob izraženi medsebojni podobnosti. S tem
smo poskušah zmanjšati subjektivnost geološke interpretacije na najmanjšo možno
mero.
Postopek združevanja se pri hierarhični klastrski analizi prične z iskanjem naj-
podobnejšega para vzorcev. Ta dva vzorca oblikujeta začetno skupino, s katero pri-
merjamo vse druge vzorce. Glede na Evklidovo razdaljo (D) kot izbrano mero podobnosti
(Davis, 1973), se vzorci lahko vključujejo v to ali v naslednje skupine. Končni rezultat
je dendrogram, v katerem višine posameznih vej ustrezajo ravnem vzorčne podobno-
sti ob upoštevanju pred tem obstoječe skupine.
Ob uporabi relativne mere povezave med posameznimi vzorci v profilu (D/Dmax*100)
sta prikazana dendrograma (Stat Soft, 1992), ki vzorce profilov razvrstita v bolj ali
manj izrazite gruče (sliki 5, 6). Tako dobljeni statistični geokemični klasterji (GC) so
SI. 5. Dendrogram klastrske analize faktorskih vrednosti iz profila I
(Trbovlje)
Fig. 5. Dendrogram of cluster analysis for factor scores in profile I
(locality Trbovlje)
Metodološki prispevek h geokemičr\i razčlenitvi premogovih plasti	317
SI. 6. Dendrogram klastrske analize faktorskih vrednosti iz profila II
(Ojstro)
Fig. 6. Dendrogram of cluster analysis for factor scores in profile II
(locality Ojstro)
segmenti premogove plasti, ki lahko nakazujejo geokemično bolj ali manj stabilna obdobja
paleošotišča (Uhan, 1993). Prostorska korelacija teh segmentov lahko prispeva ključne
geokemične ugotovitve za genetsko rekonstrukcijo premogovih bazenov (si. 7).
Sklep
Geokemično analitično delo na intervalnih vzorcih hierarhične sheme vzorčevanja
in analize variance ter multivariatna statistična obdelava podatkov je za nadaljnje inter-
318	Jože Uhan
Si. 7. Korelacija geokemičnih klasterjev v raziskanih profilih
Fig. 7. Correlation of geochemical clusters of investigated profiles
pretracijsko delo ponudila nekaj geokemičnih faktorjev. Že prve tri genetsko opredeljene
geokemične faktorje karakterizira izredno poudarjena interpretacijska moč, ki jo je
mogoče s pomočjo klastrske analize izkoristiti za geokemično razčlenitev premogo-
vih plasti.
Zakonitosti vertikalne porazdelitve geokemičnih faktorjev in klasterjev v raziska-
nih profilih in upoštevanje razporeditve redkih prvin v odvisnosti od pepelnosti pre-
moga, ki odraža optimum pH izločanja hidroksida dane prvine (Uhan, 1993), pona-
zarja prehod geokemičnega značaja paleookolja preko Krumbein-Garrelsove pregrade
sulfidno-sulfatne mineralizacije. Vertikalni spremenljivosti geokemičnih faktorjev in
razporeditev geokemičnih klasterjev pogojujejo predvsem fizikalno-kemične razmere
paleošotišča in geokemični tip nekdanjega vodnega dotoka.
Na osnovi geokemično tako raziskanih temeljnih profilov po posameznih kinema-
tsko rekonstruiranih strukturnih enotah premoških bazenov bi bilo ob podpori petro-
grafskih in palinoloških raziskovalnih metod možno postaviti genetske modele paleošotišč.
Zahvala
Objava predstavlja del magistrske naloge avtorja in rezultat študija metodološke
problematike v okviru znanstvenoraziskovalnega projekta Geokemija, ki jo je podpr-
lo Ministrstvo za znanost in tehnologijo republike Slovenije. Za strokovno pomoč pri
izdelavi naloge se iskreno zahvaljujem vodji projekta in mentorju prof. dr. Simonu Pircu
ter sodelavcem na Inštitutu za geologijo, geotehniko in geofiziko v Ljubljani dr. La-
dislavu Placerju, dr. Bogomiru Jelenu, mag. Dragu Skabernetu, Milošu Markiču in Mišu
Andjelovu.
Metodološki prispevek h geokemičr\i razčlenitvi premogovih plasti	319
Literatura
Abbey, S. 1983: Studies in standard samples of silicate rocks and minerals 1969-1982. -
Geological Survey of Canada, Paper S5/15, 114 pp., Ottawa.
Andjelov, M., Uhan, J. & Vengust, M. 1995: Naravno sevanje in spremembe zaradi sežiga
premoga. - Geol. zbornik 10, 1-3, Ljubljana.
Chao, E. C. T., Minkin, J. A. & Thompson, C. L. 1983: Recommended procedures and
methodology of coal description. - Geological Survey Circular 894, U. S. Department of the
Interior, 31 pp., Dallas.
Crock, J. G., Lichte, F. E. & Briggs, P H. 1983: Determination of elements in Nation-
al Bureau of Standards geological reference materials SRM 278 obsidian and SRM basalt by in-
ductively coupled argon plasma-atomic emission spectrometry. - Geostandard Newsletter, 7,
335-340, Denver.
Davis, J. C. 1973: Statistics and data analysis in geology. - John Wiley & Sons, 550 pp.,
Canada.
Judovič, Ja. E. 1978: Geohemija iskopaemih uglej. - Nauka, 262 pp., Leningrad.
Kočevar, H. 1992: Vpliv pepela z odlagališča Termoelektrarne Trbovlje na okolje. -
Onesnaževanje in varstvo okolja - Geologija in tehnika za okolje, zbornik s posvetovanja, 93-99,
Zavod za tehnično izobraževanje Ljubljana.
Markič, M., Uhan, J. & Jelen, B. 1993- Litološke, geokemične in paleobotanične zna-
čilnosti zasavske premogovne plasti v profilih Neža in Lopata. - Rudar.-metal. 33. skok čez
kožo - povzetki predavanj, 2-4, Ljubljana.
Miesch, A. T. 1976: Geochemical survey of Missouri. - U. S. Geological Survey Profes-
sional Paper 9541k, 39 pp., Washington.
Pire, S. & Žuža, T. 1989: Sledne prvine v premogih v SR Sloveniji. - Rudar.-metal. zbornik
36, 161-172, Ljubljana.
Stat Soft Inc. 1992: CSS (Complete Statistical system) - Statistica, addendum, release
3.1, book 1, 2 & 3. - Stat Soft Inc., 1024 pp., Tulsa, Oklahoma.
Tkačev, J. A. & Judovič, Ja. E. 1975: Statistističeskaja obrabotka geohimičeskih danih.
Metodi i problemi. - Nauka, 233 pp., Leningrad.
Uhan, J. 1991: Geokemične značilnosti premogove plasti v trboveljsko-ojstrški struktur-
ni enoti. - Magistrsko delo, 90 pp.. Univerza v Ljubljani.
Uhan, J., Markič, M., Čebulj, A. & Žuža, T. 1992: Premog v okolju. - Onesnaževanje
in varstvo okolja - Geologija in tehnika za okolje, zbornik s posvetovanja, 37-44, Zavod za
tehnično izobraževanje Ljubljana.
Uhan, J. 1993: Geokemična tipomorfnost zasavskega premoga. - Rudar.-metal. zbornik
40, 45-58, Ljubljana.