Дать характеристику горной породы – риолит (условия образования, минеральный состав, текстуры и структуры, парагенезис)

риолит -кайнотипная эффузивная горная порода кислого состава нормального ряда из семейства риолитов, в которой вкрапленники кварца, плагиоклаза N 5-15, санидина (иногда биотита, роговой обманки, магнетита) погружены в основную массу. Основная масса стекловатая или микрофельзитовая, реже сферолитовая. Содержание вулканического стекла от 50 до 100%. Тонкозернистый аналог гранита. Диагностика. Неровный, шероховатый излом. Текстура. Стекловатая. Термин риолит был введен в 1861 году Рихтгофеном от греческого слова "текучий". Ю.Рот в том же 1861 году ввел термин "липарит" для кислых эффузивных пород острова Липари. В настоящее время, основным термином является риолит, а липарит считается равноправным синонимом.

Разновидности. Риолиты, кайнотипная эффузивная горная порода, богатая кремнезёмом (68-77 %); обладает порфировой структурой, содержит вкрапленники кварца, калиевого полевого шпата, плагиоклаза, реже биотита или пироксена, погруженные в стекловатую основную массу обычно флюидальной текстуры. Обсидиан — стекловатая (почти без вкрапленников) разность липарита. Они часто темного, бурого, коричневого и черного цвета. Перлиты — скорлуповатые разности обсидианов. Пемзы — светлые, очень пористые, легкие кислые излившиеся породы. Пемзы — продукт подводных излияний. Пехштейны — чёрные, красные, бурые, зеленоватые, иногда желтоватые, реже белые вулканические стёкла со смоляным блеском.

Форма залегания. Встречается в виде лавовых потоков, вулканических куполов, пепловых накоплений.

Практическое значение. Используется для покрытия дорог и для строительных целей.

экзаменационный билет №4

1. Глубинно-термодинамическая диаграмма распределения метаморфических фаций и характеристика минеральных парагенезисов отвечающих им пород. фации катагенеза – метагенеза. Литогенез отвечает второй фации-фации порфиритовых глинистых сланцев

фации Зеленокаменные породы (изменен порфириты) и филлиты, сланцев с шелковистым блеском с серицитом и глинистыми материалом (гидрослюда и пирохлорит).

Зеленосланцевая фация: мусковит-хлоритовая и биотит-хлоритовая субфации(более высокотемпературная)

Эпидотовых амфиболитов и двуслюдяных гнейсов (мусковит и хлорит)

фация амфиболитов и биотитовых гнейсов

мигматитов, пироксен- плагиоклазовых сланцев и гнейсов

Температурно-фациальные индикаторы- полиморфные модификации силиката Al (Al2SiO5) (дистен- регион метам, андалузит-контактовый мет-м, силлиманит – переходный индикатор к ультраметаморфизму 5-й и 6 -й фации)

зона континентального метаморфизма (роговик)

Бухиты – контактовые, расстеклованные породы

Гранулитовые и эклогитовые фации. Захватывают верх мантии.

2. Характеристика методов статистической математики, применяемых в минералого-петрографических исследованиях. В минералогии при аналитических исследованиях образуется вы6орка с исходными данными, представляющая собой совокупность наблюдаемых (измеряемых) значений случайной величины (содержание минерала, металла и т.п.), характеризующихся какой-либо функцией распределе­ния. Значения случайной вели­чины обычно изменяются. Они характеризуются дисперсией случайной величины - мерой ее рассеяния около среднего арифметического, которая определяется формулами

При исследовании исходных данных в минералогии обычно ставятся три следующие задачи:

1. Выявление и интерпретация корреляционных связей между величинами.

2. Классификация руд по вещественному составу.

3. Выбор метода прогнозирования технологических показателей по вещественному составу руд.

Для выявления связен между величинами при­меняется корреляционный анализ, в результате которого определяются коэффициенты корреляции (парные), пред­ставляющие собой меру линейной взаимосвязи между двумя случайны­ми величинами:

При r = 0 зависимость между случайными величинами отсутствует. Она считается установленной, если коэффициент корреляции по абсолют­ной величине отличается от нуля, что устанавливается с помощью приближенного условия.

Предел значимости коэффициента корреляции можно определить по таблицам, где он зависит от числа проб (по вертикали) и от довери­тельной вероятности (по горизонтам). Если r > 0, то зависимость между случайными величинами прямая (с увеличением значений одной вели­чины растут значения другой), если r < 0, то обратная.

Коэффициенты корреляции широко используются для приближенной оценки связи между показателями качества переработки.

Коэффициенты корреляции объединяются в виде корреляционной матрицы - таблицы парных коэффициентов корреляции между случайными величинами выборки, в которой число строк равно числу столбцов.