非负矩阵分解方法在水系沉积物地球化学数据处理中应用

鉴于水系沉积物地球化学数据可以表示为非负矩阵,这使得利用非负矩阵分解(NMF)方法处理该类数据成为可能.介绍了非负矩阵分解方法的基本原理和方法,讨论了基于非负矩阵分解方法处理水系沉积物地球化学数据的可能和效果.以个旧水系沉积物地球化学数据为例,运用NMF方法和主成分分析(PCA)方法对其进行异常分析,并对这两种方法的处理结果进行了比较,发现NMF方法对于处理水系沉积物地球化学数据是一种有效的方法.尽管这两种方法各自有其优越性,但就本实例数据而言,NMF方法优于PCA方法.     

水平层状各向异性地层多分量感应测井数据的快速参数化反演算法

利用传输线理论、Sommerfeld积分快速计算以及最小平方拟合技术研究建立多分量感应测井数据的一种新的快速参数化迭代反演算法,同时重构水平层状横向同性地层的纵、横向电阻率以及水平层界面深度。首先,通过Fourier变换与传输线理论给出频率波数域中电磁场并矢Green函数在各个地层中的解析解,并利用三次样条插值和贝塞尔函数递推公式建立Sommerfeld积分的半解析算法,快速计算多分量感应的测井响应。然后在此基础上,利用摄动理论建立磁场并矢Green函数与模型向量间变化关系的摄动方程,并将摄动方程中各个积分转化为Sommerfeld积分,实现正演模拟的同时用半解析算法快速确定多分量感应测井响应的Fréchet导数。最后,利用归一化处理和奇异值分解技术,同时反演所有地层的纵、横向电阻率和层界面深度,实现输入数据和反演模型的模拟数据优化拟合。理论模型的数值结果验证了该反演算法的有效性及抗噪性。     

接地导线源航空瞬变电磁系统EEMD法去除传感器运动噪声

航空电磁系统观测值中不仅包含了地下介质的响应,还包含多种噪声成分,其中传感器运动噪声具有频率低、幅值大、非周期等特点,是航空电磁探测系统的主要噪声源之一。针对运动噪声的上述特点,利用EEMD方法对随机信号的分解能力,将航空电磁信号分解为多阶IMFs分量;利用IMFs某阶分量拟合传感器运动噪声,并从航空电磁信号中加以去除,从而获得去除运动噪声后的信号。本文利用EEMD方法对航空电磁仿真信号中运动噪声加以识别和去除,取得了良好的效果。通过与传统样条插值方法去噪效果的对比,表明EEMD法能够有效地去除线圈中的运动噪声,同时将该方法应用于山东某地无人机半航空瞬变电磁系统实测数据处理中,取得了良好的去噪效果。     

基于奇异值分解法的含量-面积法对化探异常的确定

地球化学场的数据通常具有分形的特征。应用奇异值分解方法对元素含量数据矩阵进行分解,对奇异值进行分形统计,得到了分形模型。重建元素含量的数据矩阵。然后利用含量-面积的分形方法对重建后的数据矩阵进行分形处理。使用MAPGIS软件进行统计分析,得出研究地区元素的异常下限,做出元素异常分布图,并与该地区已知矿点的分布图进行叠加分析,预测潜在的成矿区。     

NASVD方法在航空γ能谱测量中的成图效果讨论

NASVD方法(noise-adjusted singular value decomposition)是一种基于多元统计分析来降低测量固有噪声的数据处理方法,通过将多道航空γ能谱仪采集到的大量测点构成的谱线矩阵分解为若干特征向量,再舍弃仅反映噪声的部分特征向量,利用噪声较少的特征向量对谱线矩阵进行重组。重组后,谱线矩阵中提取出的钾、铀、钍窗的计数率噪声均显著降低。笔者主要通过一些实际测区数据的处理结果来讨论聚类NASVD方法在不同情况测区的实际降噪效果。使用该方法分别对不同比例尺及飞行高度的实际测量数据进行了成图处理,并对处理结果进行了比较。在小比例尺航空γ能谱测量中,本方法优势并不十分显著。但在大比例尺,低高度的测量中,NASVD方法在空间分辨上较传统简单滤波方法有着非常明显的优势。     

一种基于加权非负矩阵分解的矿产预测方法

提出了一种新颖的基于加权非负矩阵分解的矿产预测方法,运用非负矩阵分解的非负性、降维性及稀疏性对多维矿产数据进行处理。通过R型聚类分析,按照变量相似度将变量聚合成群,对相关性高的元素的聚类结果进行加权非负矩阵分解得到基向量,进行回归分析验证基向量用于矿产预测的有效性。最后,以广东省新寮岽铜多金属矿区数据为例,通过基向量预测圈定异常,绘制矿产预测分布图,得到明显的异常区域,取得了好的预测结果。     

时域航空中心回线源三维异常体的电磁响应探测分辨率

采用时域有限差分法,计算不同埋深和电导的三维典型地质体在中心回线方式下的航空电磁响应,讨论其探测分辨率,并结合实际航空电磁探测系统的工作参数进行计算.结果表明,对于70 m×70 m×70 m的异常体,当异常体与围岩的电导比值为200时,探测深度最大范围为180 m,当合理提高接收机的前端放大倍数,可以有效提高勘探深度;当异常体埋深为135 m时,可以检测的异常体与围岩电导的比值最小为1.5.时间域航空电磁探测三维异常体的分辨率研究,对于电磁数据解释时异常体的识别、精细化处理等方面具有理论指导意义.     

基于组合滤波的矿集区大地电磁信号去噪

针对矿集区大地电磁(MT)信号受环境噪声和人文噪声污染严重的问题,提出一种结合了经验模态分解(EMD)和数学形态学滤波的组合滤波方法,对矿集区大地电磁信号的时域信号进行滤波处理。介绍了方法原理和计算步骤,评估了该方法的去噪效果;在与小波变换去噪效果对比的基础上,用仿真实验验证了方法的可靠性,并对某矿集区的实测数据进行了去噪处理。结果表明,组合滤波方法充分利用了EMD多尺度分解及其可重构特性和数学形态学滤波方法的优点,在滤除噪声的同时为MT信号尽可能多地保留了有用信息。去噪后,估算的响应曲线方差减小到原来的一半,为进一步正确资料处理和地质解释提供了保障。     

基于多元线性回归的HTEM三维异常体电导率-深度识别

针对时域航空电磁飞行测量数据量大、电导率-深度成像计算时间长,以及三维反演困难等问题,笔者采用三维时域有限差分数值计算方法,计算了多组不同电导率、不同深度的三维异常体电磁响应;通过分析三维异常体剖面曲线的属性特征,提取了7个特征属性参数;基于多元逐步回归法建立了三维异常体的电导率、深度回归方程;通过对方程进行离群值剔除和共线性诊断、显著性检验,最终得到了电导率、深度最优回归方程。对回归方程模型分析和精度分析的结果表明,取样时间为0.2~1.5 ms时：电导率模型的相对误差小于11.95%,残差平方和为4 653.724;深度模型的相对误差小于13.19%,残差平方和为10 873.645。因此,采用多元逐步回归法建立三维异常体电导率和深度方程是完全可行的,是一种有效、准确、快速的识别方法,为野外航空电磁飞行测量时的海量数据异常快速检测和识别奠定了基础。     

二层情况航空电磁资料的解释

直升飞机航空电磁系统的发收距与其发收线圈的高度相比是很小的。于是,在计算模型的理论曲线时可以进行较大的简化。本文给出了某些用于解释频率域测量的二层情况的响应曲线。为进行航空电磁数据填图,将航电响应转换为视电阻率和视高度的方法十分简单。本文还给出一种可以确定在无限导电的半空间之上的覆盖导的厚度和电阻率的近似计算方法。