基于ArcGIS建模器的数据处理模型在摩洛哥地球化学填图中的应用

随着我国一带一路战略部署的推进,我国在一带一路相关国家承担的地质调查任务也在逐步增加。地球化学填图由于其可靠性高、精度好、进度可控等原因,往往是国外地质调查工作的重要一环。地球化学调查工作主要环节包括野外样本采集、样本分析、数据处理及成图等。由于数据处理及成图决定了地球化学填图工作中地球化学异常的圈定及地球化学分布的判定,其模型和方法的研究越来越受到地质科学家的重视,并成为地球化学填图工作中的重要一环。设计了基于ArcGIS建模器的数据处理模型,并将其用于地球化学数据处理。该模型不仅实现了从地球化学采样数据分析到地球化学成图的自动化,而且模型可以在科研人员和生产人员之间共享。模型实现了地球化学填图工作中的以下主要功能:(1)地球化学各元素含量数据的批量插值;(2)元素的分类及异常提取;(3)用栅格数据表示的元素含量数据转换为矢量的等值线/面并平滑。该模型已成功应用于中国商务部援摩洛哥东阿特拉斯山地区1∶10万低密度地球化学填图项目,应用于包含3个工作区45种元素共7 974个地球化学样品的数据处理。成功地解决了项目有效工期短、数据分析任务重、输出图件质量要求高等问题,充分显示了模型的高效实用性,可望在未来地质调查工作中发挥巨大作用。     

岩石地球化学图解辅助分析软件的关键问题及解决方法

岩石地球化学图解是目前岩石地球化学研究工作中常用的有效手段,其对岩石分类、岩石和矿床的成因判别、构造环境判别和地质演化历史等方面的研究有重要的意义。通过对目前国内外常用的岩石地球化学图解辅助分析软件的分析,发现此类软件亟待解决的关键问题,即收录图解的种类和数量有限且不易扩展、使用过程自动化程度不高和软件独立性不强等。在收集整理了岩石地球化学领域8个大类、232幅图解的基础上,提出采用后缀表达式实现投点过程自动化和使用XML定义、扩展图解,按照岩石地球化学领域专家的工作流程,设计实现岩石地球化学图解成图、投点和计算软件以及CIPW等岩石地球化学常用计算方法。     

第四系覆盖区元素地球化学制图方法新探讨

受分析误差、成图方法以及众多人为因素的影响,根据分析测试数据制作的元素地球化学图有时并不能客观真实地反映元素区域分布起伏特征.笔者以浙北地区土壤元素资料为基础,探讨了成图处理方法对地球化学图的影响,旨在更好地利用计算机制图技术,有效削减分析误差及成图处理方法的畸变干扰,以绘制出更加准确可靠的元素地球化学图.     

地球化学等值线图生成方法研究及相关软件使用对比

通过对目前地球化学等值线图的计算机成图方法进行分析,以及主要使用的相关软件对比,指出目前计算机自动生成地球化学等值线图存在的缺点.针对计算机自动生成地球化学等值线图存在的线条不够圆滑的问题进行了研究,提出了进行等值线自动圆滑处理的算法及其解决方案.     

多目标化探成图方法初探——以"天津市水土环境地球化学调查项目"为例

单元素地球化学图是多目标化探的基础图件,其中数据预处理（网格化）是制图过程中的重要环节。在本文中,笔者对数据网格化过程中搜索半径、数学模型等选择了不同的参数,对比研究了不同的成图效果,介绍了多目标地球化学图的制作方法。     

几种地球化学数据统计方法对比及其应用

地球化学数据处理方法有多种，常用的几种地球化学统计学处理方法包括频率分布直方图、R型因子分析、聚类分析、地球化学剖面异常图等；而常用的预处理方法是在原始数值上取对数，这样就降低了样品的地球化学数值之间的差距，从而使处理后的数据呈似正态分布。     

岩石地球化学图解信息分析辅助系统的研究与开发

在岩石地球化学理论的框架下,用该领域专家在实际工作中的思维方法来描述岩石地球化学数据处理与分析的固有流程,以岩石地球化学参数和图解为应用研究对象,利用岩石地球化学与计算机软件技术交叉的研究方法,概括岩石地球化学数据的特征及其处理方法。通过对双变量图解、三变量图解特征的分析,将数据计算分为主量和微量元素相关参数计算、主量和微量元素标准矿物计算、同位素相关计算,设计合理、有效的算法,实现岩石地球化学图解的数据管理、分类、参数选择与计算、表达式识别、绘制、坐标转换、投点等图解成图全过程的自动化。     

Surfer网格化与白化处理在数据扩边中的应用——以1∶5万水系沉积物测量成图为例

在1∶5万水系沉积物测量数据成图过程中,为最大程度地保留原始数据信息,通常采用Map GIS软件的三角剖分功能绘制平面等值线图。由于布点原因,图幅边部未能有效控制,往往造成图面完整性较差。通过Surfer软件的离散数据网格化,对非均匀分布的1∶5万水系沉积物测量原始成图数据进行插值,并利用其白化功能,对插值数据进行扩边处理,减少离散数据网格化的外推区域。利用Map GIS软件中三角剖分对扩边后的数据和原始数据制作地球化学图件,解决了三角剖分绘制平面等值线图不能完整充填图幅的问题,保证了地球化学图件的原始性、真实性与完整性。     

锆石微量元素对成矿岩体的判别——来自大数据思维的应用

华南钦杭结合带燕山期岩浆活动异常活跃,且具有较明显的成矿专属性。近年来微区测试技术日益成熟,积累了大量锆石微量数据。通过全体数据挖掘的思维方法,对前人发表的数据进行了进一步数据挖掘,利用锆石稀土元素对岩体成矿潜力进行判别,探讨有效的找矿地球化学标志。利用Python语言编程,对采用的13种稀土元素及元素比值进行穷举式组合,获得了4095个二元图解及121485个三元图解,并设计筛选算法,自动筛选出能有效区分锆石母岩成矿类型的图解。结果表明,锆石稀土元素含量及比值图解对不同成矿类型岩体的区分程度各异:与Ce、Eu有关的地球化学指标可以较清晰地对斑岩铜矿和钨锡(锡)矿床进行判别,这可能与岩体的氧逸度和含水量有关。此外,还挖掘出一些新的元素组合图解,如Dy/Lu-Er/Lu、Gd/Dy-Er/Yb等,可以有效区分岩体成矿类型,其隐含的地球化学机制尚待进一步解释。地球化学数据挖掘结果可以作为找矿标志使用,为华南燕山期岩浆-热液矿床研究及找矿勘查提供了科学依据,也是大数据技术在矿床学方面应用研究的积极探索。     

扩边数据与载剪框在DGSS系统化探成图中的应用——以1∶5万水系沉积物测量成图为例

在利用DGSS系统进行1∶5万水系沉积物测量数据成图过程中,绘制单元素地球化学图(平面等值线图)时,由于布点等原因,图幅边部一般未能有效控制,往往造成图面完整性较差。利用扩边数据对图件进行扩边处理,配合由内图框制成的载剪框的使用,解决了利用原始数据绘制地球化学图不能完整充填图幅的问题,保证了地球化学图件的原始性、真实性与完整性。     

油气化探异常综合评价指标与评价软件开发

作者在本文中根据油气化探异常的特点，首先确定了评价区块（靶区）中各化探变量的异常点群和背景点群的划分，然后提出了异常强度系数、异常面积系数、异常中心位置、环形异常指数等四项指标作为单化探变量异常的特征指标。在此基础上，提出了油气化探异常靶区综合评价的指标体系，即综合异常强度系数、综合异常面积系数、综合环形异常指数和异常中心重合程度。依据这一评价指标体系的油气化探异常，评价软件已应用于大庆油田近十个工区的油气化探资料再开发，取得了令人满意的效果。     

GPS技术在化探工作中的应用

GPS全球定位系统是由24颗卫星组成的一套连续不断地向地球GPS接收机发送时间和位置信息的卫星系统,经解算后,可以给出运动物体各种信息.现今已得到广泛的应用,在化探工作中主要用于定点、导航、航迹监控等,为化探工作野外施工质量监控提供保障,其与MapSource、MapGis软件相结合实现了地球化学资料的信息化管理及各类地球化学图件的编制,大大的降低了化探工作者劳动强度.     

内蒙古狼山地区早志留世石英闪长岩体的厘定及其地质意义

内蒙古狼山山脉西侧分布有零星的早古生代岩浆岩,早志留世侵入体主要出露于哈日音熬瑞-迈罕陶勒盖一带.该岩体岩性为石英闪长岩,LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄显示,其206Pb/238U加权平均年龄为440±1 Ma.岩石富集大离子亲石元素Rb、K、Pb,不同程度地亏损高场强元素Nb、Ta、P、Ti;轻稀土富集,重稀土亏损,具有弱的负Eu异常,显示了岩浆弧的地球化学特征.ε_Hf（t）值为-12.1~-8.8及T_DM2在1 973~2 182 Ma之间,反映了源区以古元古代古老地壳为主,闪长质包体中的斜长石斑晶及矿物成因判别图解显示了岩体在形成过程中受到了岩浆混合作用.构造判别图解及Hf同位素特征表明该岩体可能形成于大陆边缘弧的构造背景.对比达茂旗、白乃庙地区新近发表的有关数据,早志留世石英闪长岩的岩石地球化学特征与之十分相似,由此可见,华北地块北缘早古生代俯冲带从白乃庙地区可以延伸到狼山地区.      

Tectonic discrimination of basalts with classification trees

Traditionally, geochemical classification of basaltic rocks of unknown tectonic affinity has been performed by discrimination diagrams. Although easy to use, this method is fairly inaccurate because it only uses bi- or trivariate data. Furthermore, many popular discrimination diagrams are statistically not very rigorous because the decision boundaries are drawn by eye, and they ignore closure, thus violating the rules of compositional data analysis. Classification trees approximate the data space by a stepwise constant function, and are a more rigorous and potentially more effective way to determine tectonic affinity. Trees allow the simultaneous use of an unlimited number of geochemical features, while still permitting visualization by an easy-to-use, two-dimensional graph. Two classification trees are presented for the discrimination of basalts of mid-ocean ridge, ocean island, and island arc affinities. The first tree uses 51 major, minor, and trace elements and isotopic ratios and should be used for the classification of fresh basalt samples. A second tree only uses high field strength element analyses and isotopic ratios, and can also be used for basalts that have undergone alteration. The probability of successful classification is 89% for the first and 84% for the second tree, as determined by 10-fold cross-validation. Even though the trees presented in this paper use many geochemical features, it is not a problem if some of these are missing in the unknown sample. Classification trees solve this problem with surrogate variables, which give more or less the same decision as the primary variables. The advantages of the classification tree approach over discrimination diagrams are illustrated by a comparative test on a sample dataset of known tectonic affinities. Although arguably better than discrimination diagrams, classification trees are not perfect, and the limitations of the method are illustrated on a published dataset of basalts from the Pindos Basin (Greece).     

A Fractal Interpolatory Approach to Geochemical Exploration Data Processing

Traditional interpolation procedures used for processing geochemical data treat the data as a continuous smooth surface. In this paper, we proposed a fractal spatial interpolatory procedure based on the concept of the fractional delta variance. The method is suitable for processing the geochemical data that are measured at irregularly spaced discrete points, without resort to gridding procedures. The value at each interpolatory point is a function of the fractal disturbance that is related to the fractal dimension determined from the original data set, thus enhancing reconstruction of the natural spatial distribution of element concentration. The proposed procedure has been applied to the copper geochemical data measured from irregularly-spaced floodplain sediment samples in China. We compared geochemical maps created using different interpolatory procedures, including the new fractal method, the Kriging, and the weighted average, against the actual spatial distribution of copper mineral deposits in China, and found that the new fractal method detected more of known Cu-deposits from the test area than the other two methods.     

基于GEOROC数据库的全球辉长岩大数据的大地构造环境智能判别研究

辉长岩是化学成分与玄武岩类似的侵入岩,前人认为它的形成过程太复杂,对应的岩浆可能经过了分离结晶作用、混染作用等,不能用Pearce判别图来判断岩浆岩形成的构造环境。本文利用GEOROC数据库的资料对辉长岩进行大数据挖掘。首先根据前人成果,将GEOROC数据库的辉长岩形成的大地构造环境分为大陆玄武岩环境、汇聚边界环境、板内火山岩环境和大洋岛弧玄武岩环境等4类;然后在数据清洗基础上,利用Python语言,依托sklearn库,实现支持向量机、K近邻和随机森林等3种机器学习算法,获得3种对应的分类器结果输出。对辉长岩的构造环境进行智能判别结果显示,随机森林方法效果最好,判断准确率可达97%,利用辉长岩的地球化学大数据来判断岩浆岩的构造环境是完全可行的。     

Impurity elements as geodynamic indicators of oil accumulation conditions

In view of the development of the naphtide polygenesis concept including the role of endogenous fluids in the processes of oil accumulations, the applicability of several geochemical coefficients characterizing the ratios of microelements (MEs) in oil is considered in order to identify the oil sources. By means of discrimination diagrams drawn for the average ME concentrations in oil, including the distribution coefficients of impurity elements in the systems of the melts of various alkalinity (rocks) and fluids (bitumens), it is shown that the oils of different regions are considerably different in their geochemical features.     

全球新生代安山岩构造环境有关问题探讨

20世纪70～80年代,以Pearce为代表的一批科学家先后提出了玄武岩和花岗岩的构造环境判别图,将构造环境与岩石地球化学特征有机地结合起来,为岩浆岩大地构造环境研究开辟了新途径。但学术界对全球广布的安山岩构造环境及相关地球化学特征问题的讨论则相对不足。本文利用GEOROC 和PetDB 两个数据库对全球新生代安山岩进行数据挖掘,讨论了它们的地球化学特征及形成环境。初步将全球新生代安山岩归属为12个形成构造环境,其中67.71%产出于岛弧、陆缘弧等汇聚板块边缘环境,其余安山岩则形成于大陆板内、大陆溢流、洋岛、大陆裂谷、洋中脊等构造环境。研究表明,常用的玄武岩微量元素判别图以及LILE/HFSE 玄武岩判别图均在一定程度上可用于安山岩成因及环境判别, 暗示安山岩地球化学成分也可用于构造环境的判定。采用大数据思维,探索洋岛安山岩（OIA）和岛弧安山岩（IAA）中地球化学元素的关联关系,从获得的近20 000 个OIA-IAA 判别图中选出lg（Cs/Ta）-lg（Cu/Ta）、lg（CaO/Nb）-lg（Cs/Zr）和lg（Cu/Ta）-lg（Co/Nb）等6个图解,能有效限定它们的构造环境,为安山岩成因及形成环境研究提供了新的思路。这些初步成果说明科学大数据的研究方法可成为岩浆岩构造环境及地球化学研究中的重要有效手段。