В настоящее время основным критерием количественного прогнозирования запасов будущих месторождений является отнесение их к той или иной редкометальной формации, продуктивность которой определена по данным мировой практики. Согласно этой точки зрения формационная принадлежность опоискованных рудопроявлений определяет форму рудных тел , размеры запасов и средние содержания рудных элементов с точностью достаточной для решения практических вопросов о перспективности данного объекта [4].
Известно, что основными разграничительными признаками формаций являются генетические признаки, несущие, главным образом, качественную информацию. Вопросы генезиса всегда были наиболее дискуссионными, требующими детальных исследований. Кроме того, многие характерные признаки формации могут быть пока не обнаружены в связи с недостаточной изученностью площади или значительной глубиной залегания объекта. Поэтому формационная принадлежность месторождения чаще всего устанавливается на более поздних стадиях разведки, когда вопрос о его перспективности уже утрачивает актуальность. В любом случае, отнесение изучаемого рудопроявления к какой-либо редкометальной формации по ограниченному числу признаков задача достаточно сложная, более объективное решение которой возможно на количественной основе методами кластерного анализа. С этой целью в ДонГТУ на кафедре разведки месторождений полезных ископаемых были созданы программы классификации, позволяющие получить устойчивую группировку известных месторождений по формациям (алгоритм таксономии), а затем отнести изучаемое рудопроявление к одной из них (обучающий алгоритм). Дополнительно решалась задача нахождения минимального числа признаков формационной принадлежности изучаемого объекта. При выборе объектов исследования руководствовались информацией о продуктивности отдельных редкометальных формаций [4] и их распространенности на Украинском щите [1,2].
Основная масса запасов Li, Rb, Cs, Be приходится на месторождения, связанные с кислыми породами. Тогда как большая часть запасов Sr, Nb, Ta, Y и иттриевых земель находится в месторождениях, приуроченных к щелочным породам. Выделяют несколько редкометальных формаций, связанных со щелочными породами : ультраосновных-щелочных пород с редкометальными карбонатитами, щелочных редкометальных гранитов, содержащих тантал-ниобий-редкоземельно-циркониевое оруденение, нефелиновых и щелочных сиенитов,содержащих месторождения ниобия, тантала и редких земель. Практически все месторождения этих формаций находятся на платформах, а большая их часть – на щитах древних платформ [4].
В пределах Украинского щита известно около 30 массивов и проявлений щелочных пород, которые относятся к двум разновозрастным формациям – щелочноультраосновной (~ 2 млрд.лет) и габбросиенитовой (~ 1.7 млрд.лет). Большая часть площади распространения щелочных пород приходится на Приазовский мегаблок (90% ), остальная площадь принадлежит Северо-Западному (5,4%) и Приднепровскому (3,8%) блокам [1].
На Украинском щите к формации ультраосновных щелочных пород отнесены Черниговский массив (Западное Приазовье) и Проскуровский массив (Приднестровье). Ультраосновные щелочные комплексы обычно включают в себя четыре характерные группы пород, согласно последовательности их формирования: ультрабазиты, нефелин-пироксеновые породы ряда якупирангит-мельтейгит-ийолит, нефелиновые сиениты (реже щелочные сиениты), карбонатиты. В Черниговском массиве представлены все характерные породы и его формационная принадлежность сомнений не вызывает. Однако в литературе неоднократно отмечались особенности этого массива, отличные от известных массивов формации ультраосновных щелочных пород и объясняемые большой глубиной его эрозионного среза . В Проскуровском массиве пока не обнаружены карбонатиты, являющиеся основным вместилищем запасов редких металлов, а только имеются признаки перспективной карбонатитоносности. К этой же формации отнесены несколько проявлений пород этой формации: фениты Березовой Гати, Городницкое проявление мельтейгитов, дайки якупирангитов Западного Приазовья.
В габбро-синитовой формации выделяются две субформации : массивы, завершающиеся нефелиновыми сиенитами (Октябрьский, Малотерсянский) и массивы, завершающиеся кварцевыми и кварцсодержащими сиенитами (Южно-Кальчикский, Давидковский, Ястребецкий,Большевисковский). Согласно последней классификации редкометальных формаций [4], группа нефелинсиенитовых комплексов по преобладающим породообразующим минералам разделена на нефелин-калишпатовые, нефелин- альбит-калишпатовые, нефелин- альбитовые, нефелин-псевдолейцит-калишпатовые. В массивах первых двух формаций, также как и в щелочноультраосновной, имеются карбонатиты. Для более полной характеристики этой формации в группу эталонных объектов были включены нефелин-калишпатовый Хибинский массив и нефелин-альбит-калишпатовый Вишневогорский комплекс Урала. Октябрьский массив представляет нефелин-альбитовую формацию.
Для описания выбранных объектов было создано признаковое пространство, включившее группу петрохимических (характер и величина щелочности, коэффициент агпаитности, кременеземистость, титанистость,железистость), геохимических (содержания элементов-примесей), структурно-тектонических (глубина эрозионного среза, приуроченность к тектоническим структурам), геолого-генетических (форма и площадь массива, термодинамические условия кристаллизации, возраст), акцессорно-минералогических (состав слюд, полевых шпатов), статистических (коэффициенты вариации, энтропия, значимые корреляционные связи рудных элементов) признаков всех парагенетических групп пород этих формаций. Для имеющихся проявлений возникает проблема определения формационной принадлежности на неполном признаковом пространстве. В этом случае при проведении автоматизированной классификации сопоставление с эталонными объектами проводилось по отдельным группам пород. Как показали результаты, однозначно формационная принадлежнсть может быть установлена только при наличии признаков всей парагенетической ассоциации пород. На неполном признаковом пространстве автоматизированная классификация не гарантирует однозначного определения формационной принадлежности изучаемых рудопроявлений.
Для решения вопроса о перспективности изучаемого проявления необходимо сопоставлять породы изучаемого рудопроявления с эталонными объектами на конечном этапе их становления. Это связано с тем, что образование повышенных концентраций таких редких элементов, как Nb, Ta, Zr, Sr, РЗЭ происходит на завершающих этапах становления интрузий и связано с послемагматической переработкой фенитов и сиенитов. Для большинства метасоматитов характерны повышенные концентрации определенных элементов, на которые специализированы материнские, либо вмещающие породы. Так, например, в Хибинском массиве фениты в целом более богаты разнообразными собственными редкоземельными минералами по сравнению с нефелиновыми сиенитами. Образование повышенных концентраций редких элементов в Вишневогорском комплексе связано как с процессами фенитизации, так и более поздними постмагматическими процессами альбитизации и карбонатизации [3].
На Украинском щите накопление редких элементов отмечено лишь для апогранитовой, пертозитовой, щелочно-сиенитовой, лестиваритовой, альбититовой, грейзеновой и карбонатитовой метасоматических формаций [2]. Все эти метасоматиты легко разделяются по содержанию кременезема и суммы щелочей. В этом плане формационная принадлежность метасоматитов может легко определяться даже на диаграммах [2]. Для оценки продуктивности изучаемых рудопроявлений необходимо оценить особенности распределения элементов-примесей и сопоставление их с метасоматитами эталонных объектов. Несомненным преимуществом такого подхода является то, что площади распространения метасоматитов значительно превышают площади материнских интрузий, что облегчает их обнаружение. Это позволяет иметь количественные характеристики для оценки их продуктивности уже на самой начальной стадии их изучения. При автоматической классификации метасоматитов признаковое пространство может быть значительно сокращено по сравнению с характеристикой всей редкометальной формации. Постепенное добавление новых геохимических, статистических и петрохимических признаков к их минимальному числу (Na2O+K2O; SiO2), обеспечивающему формационное разделение метасоматитов, и многократное проведение автоматической классификации позволяет найти минимальное число информативных признаков. Особо следует отметить значение статистических признаков на начальной стадии оценки объекта: изучение аномалий энтропии по приближенным данным полуколичественного спектрального анализа позволяет установить градиент полей концентраций рудных элементов. Это дает возможность выбрать направление дальнейших разведочных работ, которые должны решить вопрос о повышении (щелочно-ультраосновная нефелин-калишпатовая и нефелин-альбит калишпатовая формации) или понижении (формация щелочных сиенитов) уровня содержаний редких элементов в самом массиве.
Таким образом, на ранней стадии оценки геологического объекта целесообразно применение метода автоматической классификации для сопоставления с эталонными объектами. В качестве последних наиболее рационально выбрать различные формации редкометальных метасоматитов. Классификацию изучаемых объектов необходимо проводить в два этапа: на первом этапе следует определить формационную принадлежность изучаемых метасоматитов, а на втором – установить сходные и отличные черты с эталонным объектом. Высокое процентное соотношение сходных признаков гарантирует достаточную точность оценки продуктивности объекта.