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。     

MAPGIS技术在1∶5万水系沉积物测量中的应用

传统的地球化学测量提交的成果,图件与分析数据表是分离的,综合异常专题图是感官上的色块表达,而在GIS中,地球化学专题资料既可以是利用区图元实体表达的综合异常专题图,也可以是原始分析数据或网格化数据,不仅可以输出需要的图形,还可以进行信息检索、统计和空间分析.将地球化学测量的采样点信息建成Microsoft Excel数据表,与点位空间图形链接,形成GIS数据,以全区和各类地层为统计单元,统计Au含量平均值、均方差、变化系数、分布的样品数量以及可按Au含量对数0.1为间隔的分组频数;据此建立DTM模型,可分析金异常分布特征,实现1∶5万水系沉积物测量图形和数据库的微机化制作.     

鄂尔多斯盆地北缘地球化学大数据样本优选分析

众所周知,地球化学数据携带有众多地质噪音,这些噪音严重影响地球化学数据信息的客观性与可靠性;对于地球化学大数据融合分析而言,确定样品的有效性及变量优选是滤除地质噪音、建立最优样本集合的必要性工作,因而在地球化学大数据处理分析前需首先进行大样本优选,从而更加客观、真实的揭示地球化学大数据信息及相关地质意义。本文以鄂尔多斯盆地北缘1∶20万地球化学土壤测量数据为例,考虑元素之间的地球化学亲和力与组合匹配关系,建立非线性大样本优选模型。具体做法是基于优选后的样品矩阵,将39个元素变量分解成若干独立因子向量,将最优独立因子向量作为元素组合,其向量各分量作为元素变量的权重,依权重大小进行变量优选;优选后的样本集合可以作为该区地球化学数据分析与信息识别的有效地学信息集合,运用这种集合可以有效开展鄂尔多斯盆地外围铀地球化学分析,并为盆地铀资源预测奠定基础。     

广东阳春地区元素分布特征及其找矿意义

为研究广东阳春地区的区域地球化学特征,划分地球化学分区,根据阳春地区1∶5万水系沉积物测量样品的分析数据,统计了元素地球化学背景、含量平均值、浓集比率、变化系数、成矿指数等多个参数,分析了Sn、Cu、Pb、Zn等12个元素在各地质子区及在空间上的分布特征,丰富了本区的地球化学基础资料,对找矿工作有一定参考意义。     

观测值在检测限之下的地质数据的协方差矩阵的估计

多元统计分析已被广泛应用于分析和解释地球化学数据方面。有关这方面多元统计分析的第一任务就是要计算出多元变量观测值协相关矩阵。然而,一些稀有元素如Ag、Au、Pt族元素等的地球化学数据中包含一些在检测限之下的观测值。特别是对一些稀有元素进行中子活化分析时会产生不同水平的数据,而且有时会因样品的重量而使它们的检测限很高。     

用微电子计算机纠正测试数据的系统误差

当发现测试数据有系统误差时,不必对每个样品都重新分析,只抽取30％以上有代表性的样品重新分析即可,然后用微电子计算机校正原分析,这样可以收到快、好、省的效果。数学模型的建立回归分析是研究变量间的相关关系,找出相关变量之间的内部规律,以定量形式建立变量之间关系的数学表达式,从而可以根据某个变量的观测值预测另一个变量的估计值。把从有误差的数据随机地抽取一部分进行重新分析得到确认是     

干旱荒漠区隐伏金矿覆盖层中金的分布与迁移：以新疆金窝子金矿田210金矿带为例

以新疆金窝子金矿田210金矿带为例,实验研究了该区地气和土壤活动态测量等深穿透地球化学方法的效果。实验表明地气测量和土壤活动态测量可以有效地反映覆盖层下隐伏矿体。揭露矿体覆盖层的钻孔研究表明,金活动态形式具有“C”型分布特征。采集矿体上方地表异常位置土壤孔隙中地气、土壤样品,使用透射电子显微镜(TEM)实测样品中微粒物质的粒径、形貌和成分,在地气和土壤中观测到了Au-Cu、Au-Bi成矿元素纳米微粒,此微粒是形成地表深穿透地球化学异常的物质,来源于覆盖层下隐伏矿体。微粒到达地表,可以形成地气和土壤活动态异常。纳米微粒具有可从土壤颗粒表面分离的性质,在其向上迁移过程中,可以从吸附固定状态解吸,此性质可以用于解释活动态异常在钻孔垂直剖面上的“C”型分布。     

MAPGIS技术在1：5万水系沉积物测量中的应用

传统的地球化学测量提交的成果，图件与分析数据表是分离的，综合异常专题图是感官上的色块表达，而在GIS中，地球化学专题资料既可以是利用区图元实体表达的综合异常专题图，也可以是原始分析数据或网格化数据，不仅可以输出需要的图形，还可以进行信息检索，统计和空间分析，将地球化学测量的采样点信息建成Microsoft Excel数据表，与点位空间图形链接，形成GIS数据，以全区和各类地层为统计单元，统计Au含量平均值，均方差，变化系数，分布的样品数量以及可按Au含量对数0.1为间隔的分组频数；据此建立DTM模型，可分析金异常分布特征，实现1：5万水系沉积物测量图形和数据库的微机化制作。     

全国地球化学基准网建立与土壤地球化学基准值特征

全球一致性和权威性地球化学观测数据是资源与环境评价的定量标尺。中国实施的"全国地球化学基准计划"作为"全球地球化学基准计划"的一部分,于2008—2014年实施,建立了覆盖全国的地球化学基准网。按照1∶20万图幅为网格单元,在全国1600个网格单元中,共部署3382个汇水域采样基准点,每个基准点同时采集了表层和深层土壤样品,共计采集6617件样品,使用高精度分析技术和严格的质量控制,分析了81个地球化学指标。本文首次给出了全国土壤81个指标地球化学基准值数据,初步阐释了地球化学基准值数据和空间分布特征与地质背景、成矿作用、表生作用以及人类活动的关系。     

R-Q型因子分析与对应分析

R-Q型因子分析是一种多元统计方法,但也是一种被忽视的方法.这里以简单方式证明了R-Q型因子分析对偶性,并给出一种方便的R-Q型因子得分计算公式.利用地球化学数据解释的实例,对比了该方法与对应分析的应用效果.结果表明,二种方法都能有效地识别数据中的样品与变量类型及其对应关系,并且二种方法都具有独特的优点.这些方法为快速、有效地解释勘查地球化学数据起到重要作用.     

地球化学图纹理的多重分形模拟

利用一个简单的基于De Wijs模型的多重分形模型, 可以模拟元素富集值的各种地球化学纹理.每种纹理在平均值上是自相似的, 因为将乘积阶次模型(multiplicative cascade model) 应用到任何子区均能得出类似的纹理样式.在其他的试验中, 通过叠加一个二维趋势纹理(2-dimensional trend pattern) 以及把它与一个常值富集模型混合, 原始的自相似纹理就产生畸变.本文将要研究这些畸变是如何改变用三步矩(3-step method of moments) 所估测的多重分形谱(multifractal spectrum).推导出了满足De Wijs模型纹理的离散和连续频率分布模型.这些模拟纹理满足离散频率分布模型, 当乘积阶次模型(multipicative cascade model) 无限细分时, 假设离散频率分布模型的上界是一连续频率分布, 这个离散分布就在形式上逼近该连续频率分布的上边界.这一极限分布在中心是对数正态的, 但有两个巴利多(Pareto) 分布的尾.这种方法在矿产和油气评价中有重要的潜在意义.      

地球化学普查样品实验室分析异常点抽检改进方法

在地球化学样品多元素分析过程中,为了实现地球化学异常点抽查和整批测试质量监控的双重目的,本文提出了一种基于地球化学异常统计的多区间分元素组异常点抽样方法。该方法主要包括:(1)按照正态分布或对数正态分布假设,对各元素,将该元素的测量值集,划分为离群低值区间、累积频率分布区间(有多个区间)和离群高值区间,统计每个样品中各元素测量值所属区间;(2)将测量元素分为几个元素组,统计各元素组中每个样品的总异常元素数、高异常元素数和低异常元素数;(3)对Au元素组,设置各个区间的抽检比例,随机抽取异常点抽检样品;对其他元素组,按照"总异常元素数"为第一顺序、"高异常元素数"为第二顺序和"低异常元素数"为第三顺序,按降序排序所有样品,顺序抽取异常点抽检样品;(4)必要时进行分析批补充抽检样品。该方法兼顾了地球化学异常和实验室测试"异常"的抽查;同时考虑非异常点抽查和分析批平衡抽检,有效解决了有限抽样数量和抽样代表性不足两者之间的矛盾;并开发了EXCEL应用程序,应用于实验室地球化学样品分析异常点抽检取得了满意效果。     

一种基于物性数据的深部三维地质建模方法

地质采样信息不足是制约深部三维地质建模的重要因素, 深部物性探测数据由于其易于获取而能够有效形成可视化模型.结合这一特点, 在地质调查项目工作中探索出了一种基于物性探测数据的三维地质建模方法.它首先利用岩石样品物性测量实验数据提取出物性参数及其对应地质属性的映射关系, 然后将不同地球物理方法所获取到的物性数据进行综合建模并解释, 最后将解释后的可视化模型转换为地质三维模型.实践证明, 该方法能够针对性地解决项目中的一些深部地质三维建模问题.      

分形奇异(特征)值分解方法与地球物理和地球化学异常重建

地球物理和地球化学异常是找矿的重要依据.地球物理和地球化学异常取决于地层、构造在成矿时间上的多样性与空间上排列、叠置的复杂性.地层、构造因素是构造、岩浆、沉积与成矿地球化学等多种动力学过程的综合反映.这些岩石和构造的因素以及动力过程相互渗透和影响决定了最终地质、地球物理与地球化学场.本文提出的在GIS环境下实现的分形奇异值分解(MSVD) 异常重建方法, 不仅可以提取地球物理和地球化学等异常, 而且能够进一步刻画其中的线性和环状构造、细微的局部纹理结构特征.该方法首先对地球物理和地球化学等网格数据进行二维矩阵的奇异值分解, 之后用左特征向量矩阵与右特征向量矩阵的直积构造一个正交完备基.地球物理和地球化学二维数据可以投影到该正交基上, 其投影系数是矩阵的奇异值.在该正交完备空间的某些子空间上对地球物理和地球化学等数据进行滤波.为了选择子空间, 本文定义了上述正交完备基中的能谱密度、能谱半径(或尺度) 与能量测度.在此基础上与空间域及频率域类比, 探讨了能量测度与能谱密度呈现分形(fractal和bifractal) 规律.利用分形关系的间断点, 设计分形奇异值重建算子, 实现对地球物理和地球化学异常的分解.以加拿大NovaScotia南部布格重力异常与As地球化学异常为例, 采用MSVD方法分解Au、Wu -Sn -U等已知矿有关的地球化学异常.发现重建异常能很好地用于解释已知矿点的分布规律.重建的地球化学异常显现了地球化学中的线状和环状异常; 重建的布格重力异常有效勾勒出原图中不易发现的纹理结构, 这些纹理结构可以合理地解释已知矿点在侵入岩体内及其周围的分布规律.应用实例表明, 该方法不仅可以从起因复杂的异常中区分出背景、异常场, 还可以识别代表了成矿源岩、流体、运移通道、赋存空间等异常因素引起的纹理、结构与构造特征.同时实现了GIS环境下交互可视化的MSVD处理与解释系统, 增强了地质异常定量分析的实用性与可操作性.      

Cokriging法中孔隙度面函数和间隔传播时间面函数的模拟

将密集的地震数据与钻井地球物理测量数据结合可以细致地预测孔隙度的空间分布.对此,Cokriging地质统计逼近法提供了较有效的方法.如何把区域上密集的地震勘探信息与钻井地球物理测量信息有机地联系在一起,是实现Cokriging法的关键问题.本文试图利用区域上已知稀疏井的孔隙度数据与储层中地震波间隔传播时间的空间相互依赖关系,构造特定相关结构的双变量随机过程{φ(r),T(r)},亦即构造孔隙度面函数和储层间隔传播时间面函数,为进一步应用Cokriging法预测孔隙度空间分布奠定基础.     

水系沉积物和土壤中硫化物相选择性溶解的研究

研究了溶解地球化学勘探样品中硫化物及其它矿物相的浸溶技术。样品用双氧水和抗坏血酸的混合物在室温下浸溶,不溶残渣再次用热的醋酸铵溶液浸溶。样品溶波用原子吸收分光光度法分析。获得的结果为评价地球化学勘探异常数据的意义,提供了有益的信息。     

近红外反射光谱学在岩石矿物研究中的应用Ⅲ．快速测定地质样品中二氧化碳

使用一组不同岩石矿物性质的25个地质样品,研究了地质样品中二氧化碳含量和近红外漫反射光谱的关系。利用多重散射光校正、标准正常变量转换及导数光谱等化学计量统计学方法,预处理了漫反射光谱数据,获得了偏最小二乘法(PLS)回归的多变量校正方法,建立了应用近红外(NIR)反射光谱学方法无损快速测定各种地质样品中二氧化碳模型。从光谱特性方面解释了大多数进入多变量校正模型的波长与碳酸盐矿物的CO2-3基团光谱吸收有关。NIR估算结果表明,应用二氧化碳校正模型来定量分析地质样品中二氧化碳的方法是可行的。     

地球化学场精细结构解析方案与应用

为满足勘查地球化学对化探数据处理越来越精细的要求，把人工神经网络和统计分析结合起来形成地球化学场精细结构解析方案。该方案包括对地球化学样品的分类和对各类样品性质的详细研究，目的在于提供便捷的数学和计算机软件工具，以提取化探数据中的深层信息。可以用于：①研究各组样品中元素含量水平和组合特征以解释可能的矿种；②研究元素组合特征与指示元素的关联和区别以揭示可能的成矿作用过程；③研究异常样品的空间组合属性以揭示地球化学场的精细结构；④研究异常样品之间的差异性以缩小找矿靶区；⑤综合分析以确定剥蚀深度和找矿前景。该方案也适用于环境地球化学及矿产资源预测研究。     

黑龙江省新林-塔源地区地球化学特征及成矿远景预测

通过对黑龙江省新林-塔源地区1∶5万水系沉积物测量数据的统计分析,结合多学科知识,对研究区Au、Ag、As、Sb、Bi、Cu、Pb、Zn、Mo、W、Cr、Ni、Hg 13种元素的平均值、标准离差、变异系数、相关性和元素空间分布情况等各项地球化学参数特征进行因子分析及聚类分析,总结出各元素的地球化学分布特征及地质意义。通过对研究区典型矿床的综合研究,总结出区域成矿地质和地球化学条件,结合单元素异常和组合异常的解释评价,最终认为矿集区北部有找到表生铅锌多金属矿的可能,而南部是寻找隐伏铅锌多金属矿的有利地段。     

因子计量图的新思路

R型因子分析中，因子计量从所有原始变量中将某一特定因子的有关信息集中起来，可被用来解释某一特定地质作用形成的样品在不同空间的分布等问题，由已知典型地质体的元素含量等地球化学指标计算出来的因子计量系数矩阵作为模型，用这个模型可以计算未知地质体的因子计量，这种方法，不仅可以节省每次加入新样品或舍去部分样品时所有因子计量图都需要重新做的繁重的工作量，而且更重要的是这种图的地球化学意义明确，使我们能够用已知的典型地质现象去预测未知地质观象提供了一条新的途径。