利用样本排序方法比较化探异常识别模型的效果

地球化学异常的有效识别是化探找矿成败的关键环节.利用样本排序方法对各种化探异常识别模型的处理效果和优劣性进行了比较.以云南个旧及其周边地区铜元素水系沉积物为例, 应用元素含量、异常衬度、局部奇异性分析三大类方法对数据进行了处理, 对化探异常指示变量的排序值进行了3个方面的对比: (1) 在高背景区和低背景区样品的排序特征; (2) 有矿出现位置处样品的样本排序特征; (3) 累积面积(等效于上侧样本排序值) 不同分组所圈定的异常范围和矿床(点) 之间的空间相关性.结果表明, 局部奇异性分析方法较按含量高低的全局性方法对弱缓异常识别更为有效, 也相对优于滑动衬值.按奇异性指数基于证据权法圈定的异常远景区更具预测意义, 显著优于用元素含量值所圈定的异常范围.局部奇异性方法原理清晰、方法简便、可操作性强, 在地球化学异常识别中可以用其替代滑动衬值方法.      

地质异常的奇异性度量与隐伏源致矿异常识别

以个旧锡多金属矿床为例,研究了致矿地质异常的非线性特征.从异常地质事件和成矿作用的奇异性出发,定量分析了地质异常的奇异性、不连续性、非平稳性、混沌性、自相似性、临界性等非线性特征.在此基础上,详细介绍了局部奇异性分析原理和方法,论述了奇异性指数对隐伏源异常的识别能力.结果表明,奇异性分析方法在个旧地区水系沉积物地球化学数据处理和隐伏源地球化学异常识别和圈定应用中是有效的.分析结果一定程度上消除了隐伏源深度的影响,所圈定的局部地球化学异常不仅在个旧东区较好地对应了已发现的大型锡矿床的分布,而且在其他低缓地球化学异常区也圈定了多处局部异常,为进一步开展锡矿勘查提供了重要靶区.奇异性理论和方法有望为深部矿产预测、隐伏矿预测、覆盖区矿产预测等特殊环境开展矿产预测提供了新的实用性理论和方法技术.      

空间模式的广义自相似性分析与矿产资源评价

尺度不变性(scale invariance)包括自相似性(各向同性)、自仿射性(成层结构)、广义自相似性(各向异性标度不变性),是由各种地质过程和地质事件所产生的地质特征和模式的本质属性．尺度不变性可用分形和多重分形模型来表征．这些尺度特征的定量化可为刻画地质空问模式和模式识别提供有力的工具．例如。热液矿床的群聚现象可以用局部分形特征(局部奇异性)来刻画．通过在特征空问中(如频率空问)识别空问模式的广义自相似性．可以将空间混合模式进行分解或异常的识别．介绍了几种相关的分形模型和方法。包括度量空问模式广义尺度独立性(GSI)的线性模型;基于广义尺度独立性的异常分解S—A方法;度量空问模式的局部奇异性方法;以及如何利用分形特征预测未发现矿床的2种方法．有些方法已应用于许多矿产资源评价实例中．给出了对加拿大Nova Scotia省西南部湖泊沉积物样品中的4种元素As、Pb、Zn和Cu的地球化学数据处理分析结果。证明了局部奇异性分析和S—A异常分解方法对地球化学异常的增强和分离的有效性．研究表明：由S—A方法分解的异常往往具有多重分形的特点,而且普遍具有局部奇异性．研究区内具有明显奇异性的地区(元素含量富集区)是金矿异常区域。它们与金矿成矿作用和已知矿床的赋存密切相关．     

钦-杭结合带南段庞西垌地区Ag-Au致矿地球化学异常信息识别与提取

基于分形与多重分形理论的非线性化探数据处理方法及以空间加权主成分分析模型为代表的地学多源信息融合技术,为致矿地球化学异常信息的识别和提取提供了有力的工具。本文以钦-杭结合带南段庞西垌地区1∶5万水系沉积物地球化学数据为例,研究如何综合运用多重分形局部奇异性与空间加权主成分分析这两种地学信息处理方法来识别和提取致矿地球化学异常信息。首先,采用滑动窗口的方法绘制了研究区与银金矿化关系密切的五种地球化学元素Au、Ag、Cu、Pb和Zn的局部奇异性指数图以增强局部弱缓异常信息。然后,在控矿条件分析的基础上,运用北东向断裂构造这一重要控矿要素对Ag-Au成矿作用的影响范围,即距离北东向断裂的距离,作为应变量来构建用于空间加权主成分分析的空间权重系数的计算模型,以此来突显化探样品在控矿地质条件约束下的空间相关性。进而,采用空间加权主成分分析方法来得到Au、Ag、Cu、Pb和Zn多元素奇异性指数值的组合异常(第一主成分因子得分)。结果表明:综合运用多重分形局部奇异性与空间加权主成分分析方法可以有效的识别和提取Ag-Au致矿地球化学异常信息,圈定具有示矿意义的多元素组合异常区。     

西准噶尔成矿带金矿异常识别及其不确定性分析

西准噶尔成矿带地处中亚成矿域核心区,伴随着古生代强烈的构造岩浆活动,发生了广泛的金成矿作用,形成了一系列金矿床、矿点及矿化点,如萨尔托海、哈图、包古图等金矿床,已成为我国重要的黄金开发基地之一.基于该成矿带水系沉积物地球化学数据,采用集成序贯指示模拟技术和多重分形局部奇异性分析方法,开展金异常信息识别及其不确定性定量模拟,有效突出局部异常和弱缓异常,实现金元素富集异常在空间上的概率分布与量化表达.研究结果显示,金奇异性指数小于2的条件下,金元素富集异常的高概率区与已知金矿产地在空间分布上非常吻合,该研究可为西准噶尔成矿带金矿勘查及其不确定性风险评估提供决策依据.      

奇异性分析在赤峰地区地球化学异常识别中的应用

统计学方法在地球化学异常识别中起着重要作用.传统统计学方法需要以元素分析数据的分布状态为前提,且忽视了样本的自相关结构,而奇异性分析不仅能够度量地球化学场的空间统计特征,而且可以刻画局部异常的奇异性规律.对比两种方法在赤峰地区地球化学异常识别的效果表明,奇异性分析确定的地球化学异常与已知矿床和矿点分布吻合情况较好,且能...     

皖东张八岭-管店地区Au地球化学异常信息识别与提取

由于受到覆盖区矿体埋藏深度以及表生地球化学作用的影响,隐伏矿致异常以及弱缓化探异常信息的识别一直是地球化学勘查的难点。张八岭-管店地区位于安徽东部张八岭构造带北部,地表多被第四系覆盖,已有研究显示该区具有较好的Au成矿潜力。本文以Au矿床作为找矿目标,开展了面积性深层土壤取样,并利用多重分形理论的局部奇异性指数分析方法对深层土壤Au元素地球化学异常信息进行提取。结果表明,深层土壤Au元素的地球化学异常能够有效识别已知的金多金属矿(化)点,同时较好的反映出深部隐伏断裂构造与已知矿(化)点的空间关系;较之传统方法,基于非线性理论的奇异性指数方法能够有效降低地球化学背景场的影响,具有更好的异常识别效果,可应用于隐伏或亚出露环境下的地球化学异常识别研究。     

基于小波分析的基桩内部应力监测数据异常辨识

小波分析在时频域具有良好的局部化特征,采用小波分解方法可简单、快捷地计算出数据序列的奇异性指数,以检出数据序列中的随机突变信号。通过试验数据验证,奇异性指数对随机突变信号的检出是正确有效的。根据多传感器监测系统中突变信号的分布规律,进行异常属性自动辨识。研究说明基于小波分析的异常属性识别是一种新颖有效的方法。     

低纬度化极应用迭代法的技术条件分析

针对现有的磁赤道地区磁异常迭代化极方法进行了分析,重点研究了迭代计算中的关键因素———映射函数的选择对迭代收敛性的影响,通过改变映射函数将其推广到除赤道外的其它低纬度条件的化极,并进一步给出了不同磁纬度地区的收敛条件。经过模型计算和实测磁异常验证,改进后的方法既适用于磁赤道也同样适用于其它低纬度地区,并且在保证化极效果的基础上提高了迭代计算的效率。     

基于随机模拟技术和局部奇异性理论的地球化学异常不确定性分析

地球化学异常通常是直接按某个阈值将整个研究区划分为高异常区或低异常区,这可能导致一些重要异常信息的丢失或决策判断失误。从统计学角度分析,推断未采样点处可能取得结果的概率,或者刻画估计值大于或小于某一地球化学异常阈值的概率分布,更符合勘查地球化学找矿活动的实际需要。针对确定性地球化学场建模方法的局限性,本研究通过集成地统计随机模拟和局部奇异性理论实现地球化学异常识别及其不确定性度量。通过奇异性指数-分位数分析,刻画奇异性指数在频率域中的分布模式,实现地球化学异常阈值分割。采用局部不确定性和空间不确定性算法模拟地球化学异常不确定性传播过程,并以新疆西天山地区为研究区,开展铜异常识别及其不确定性评价应用研究。     

三维矿产资源评价软件MICROMINE在金属矿山资源储量估算中的应用——以吉林舒兰季德钼矿为例

描述了吉林舒兰季德钼矿的矿床地质特征、水文地质、工程地质、环境地质条件及选矿试验结果。以该钼矿为例,系统讨论了三维矿产资源评价软件MICROMINE 11.03版的工作原理及流程,并对该矿床进行了资源量估算和验证。采用距离反比加权法进行资源储量估算,获得矿石量31374.14万t,钼金属量245096t,其中,111b+122b矿石量占总矿石储量的80.99%,钼金属量占总资源储量的81.08%;露天开采设计利用资源储量占总矿石储量的91.64%,钼金属量占总资源储量的91.99%。地质块段法和三角网多边形估算法检验结果表明,用三维矿产资源评价软件MICROMINE中距离反比加权法进行资源量估算,方法合理,相对误差较小,结果可靠。     

奇异性理论在个旧锡铜矿产资源预测中的应用: 成矿弱信息提取和复合信息分解

本研究的目的是应用非线性理论和高新信息处理技术获取矿产资源预测综合信息, 开展以有色金属和贵金属矿产资源潜力评价和预测靶区圈定, 提交个旧及周边地区矿产资源潜力分布图.围绕该研究任务, 重点开展了如何应用奇异性理论和方法, 对比个旧东西矿区的异同.由于区域构造和岩体分布等空间变化性, 导致东西区成矿背景存在较大差异, 受出露地表或近地表矿体分布和矿山开采的影响, 东西区的成矿异常强度和大小都存在较大差异, 东区总体呈高背景而西区为低背景, 因而, 对东西区的成矿信息对比研究和异常圈定相对困难.采用局部奇异性分析方法从地球化学分形密度的角度圈定了局部异常, 在东西区均较好地反映了致矿地球化学异常的分布, 同时采用广义自相似分析方法分解了综合地球化学异常和背景.结果表明, 东西区地球化学背景差异悬殊, 而局部异常具有显著的自相似性.据此在东西区同时圈定的局部异常具有内在的相似性和表现形式上的多样性, 以此为依据所圈定的靶区均具有找矿意义.      

西北半干旱地区岩屑地球化学异常提取方法的研究

西北地区主要发育残山丘陵地貌。风成砂、急雨过后的黄土硬壳以及下伏膏岩层的普遍发育在一定程度上影响了地球化学勘查数据的代表性,也给异常的提取和解释带来了困难。针对这种特殊的自然景观和地质背景,以西北半干旱地区——阿拉善某地为例,介绍了工作区地质特征,用传统的统计学方法、趋势面法、滑动平均法提取相关元素地球化学异常,在此基础上结合地质矿产资料进行综合对比,探讨了较为适合半干旱地区地球化学勘查数据处理的方法。     

非线性成矿预测理论: 多重分形奇异性-广义自相似性-分形谱系模型与方法

介绍了“奇异性-广义自相似性-分形谱系”(“3S”: Singularity-generalized self-Similarity-fractal Spectrum)为核心的多重分形现代成矿预测理论与模型(Multifractal Mineralization Prediction Theory and Models)的基本内容和前沿研究方向.讨论了作为非线性、复杂性理论的重要领域之一, 多重分形理论所提供的“奇异性-广义自相似性-分形谱系”等概念和相关的模型.这些新概念和模型不仅能够合理地描述成矿系统、成矿过程、成矿富集规律、矿产资源时空分布, 还提供了定量模拟和识别成矿异常(地质、地球物理、地球化学、遥感异常)的有效模型和实用方法.将多重分形原理与成矿过程、矿产资源分布规律、矿产资源信息获取研究相结合, 可形成具有良好应用前景的现代成矿预测理论与模型.采用该多重分形矿产资源预测理论和在此基础上所开发的专用地学非线性空间信息GeoDASGIS技术, 对国内外多个金属成矿区带进行了矿产资源勘查与评价, 均取得了较理想的预测效果, 表明对开展矿产资源勘查和评价是有效和可行的.      

多重分形与地质统计学方法 用于勘查地球化学异常空间结构和奇异性分析

勘查地球化学和地球物理场的局部空间结构变化性应包括空间自相关性以及奇异性 .前者可通过地质统计学中常用的变异函数来实现 ;后者可用多重分形模型进行刻划 .具有自相似性或统计自相似性的多重分形分布 (multifractaldistributions)的奇异性 (α)可以反映地球化学元素在岩石等介质中的局部富集和贫化规律 .而多重分形插值和估计方法可以同时度量以上两种局部结构性质 (空间自相关性以及奇异性 ) ,因而 ,它不仅能够进行空间数据插值 ,同时还能保持和增强数据的局部结构信息 ,这对于地球化学和地球物理异常分析和识别是有益的 .应用该方法处理加拿大NovaScotia省西南部湖泊沉积物地球化学砷等元素数据表明 ,地球化学数据的局部奇异性在该区能够反映局部金和钨 -锡 -铀矿化蚀变带或岩相变化以及构造交汇等局部成矿有利部位 .     

GIS-based mineral potential modeling by advanced spatial analytical methods in the southeastern Yunnan mineral district,China

This paper demonstrates a modeling procedure of mineral potential mapping based on singularity theory, and further presents an idea to look into metallogeny of Sn–Cu polymetallic deposits in southeastern Yunnan mineral district, China by applying a localized regression method. Mineralization is a typical cascade process generally accompanied by irregular geological, geochemical and geophysical signatures. Singularity index as an efficient anomaly analytical tool helps to identify anomalies as well as characterize formation processes of these anomalies. In this study, the singularity-based mineral potential mapping method was utilized to characterize hydrothermal mineralization associated with magmatic, tectonic and sedimentary processes in this district. Based on the results, a mineral prospectivity model was constructed to delineate target areas. In addition to mineral prospectivity, controlling effects of geo-processes on mineralization are spatially non-stationary. Geographically-weighted regression analysis was thus employed to investigate these spatially-varied controlling effects and it has contributed to improve understanding to local metallogeny in the study area. Results of the spatial analysis presented can be used to guide following stages of mineral exploration in the district.