基于RGMapGIS系统平台下物化探综合数据处理及图件制作方法

数字地质调查RGMap（RGMapGIS和MEMapGIS）系统是目前应用于我国地质矿产资源调查数字化专用软件系统,在基础地质填图、矿产资源评价领域得到推广使用,笔者应用RGMapGIS系统集成的综合数据处理模块对物化探勘查获取的测点信息数据进行相关方法数据处理,并编制了物化探成果图件。     

数据的统计处理和解释与抽样检查国家标准在物化探的若干应用讨论

“数据的统计处理和解释”方法及“抽样检查”方法在多种矿产、多种方法的物化探工作中都有应用。按已颁布的国家标准看,物化探现使用的某些方法已被淘汰了。没有规矩,不成方圆。当前     

论勘查地球化学区域模式及找矿意义

本文的主要目的是把地球化学块体概念、地球化学场概念及地球化学异常概念的异同性及空间关系进行比较,供读者加以参考。并从它们的基本概念开始论述,然后自内涵的相同与不同、以及在生产实践中的意义方面总结了3个勘查地球化学模式的区别与内在的联系;最后总结它们在地质找矿中的意义。     

如何利用Excel处理化探数据

利用Excel可以实现对化探数据多种项目的处理,如正态性检验;背景值及异常下限的确定;一元及多元回归分析;相关系数(R型聚类分析)以及一次趋势分析等,操作直观,目前在没有流行地质行业软件的情况下,不失为一种较为可取的选择。通过这种方法,可以较为简洁地实现对一定数量化探数据的处理,为地质找矿工作提供了化探方面的可靠依据。     

西南三江南段地球化学数据不同方法处理及应用效果

文章对西南三江南段1∶20万区域地球化学测量数据进行了衬度值、泛克里格、地球化学块体、多重分形(S_A法)、变化及统一背景等多方法处理,计算了Cu、Pb、Zn、Au、Ag等元素异常及相关分析,取得了较好的效果。认为对矿产资源评价靶区的优选和工作部署,多重分形和泛格里格法较为合适,宏观上研究区域地质构造的地球化学特征,宜选择较大半径的衬值异常和泛格里格异常。“变化背景”的异常信息量丰富,对寻找隐伏矿、深埋藏矿有利,对于基性火山岩发育区的高Cu背景,多重分形法不失为一种提取有用信息、压制干扰的有效方法之一。     

应用MAPGIS地形库管理整合1∶200000区域化探数据

利用1∶200 000地球化学数据,从整个成矿地球化学环境的角度出发,最大限度地开发、挖掘三十九种化学元素中每个元素以及元素组合所蕴含的矿化信息,为成矿远景区预测提供更加翔实的地球化学依据,是地球化学工作者的研究任务之一。MAPGIS功能强大,其地图库管理模块为多幅1∶200 000地球化学异常图的拼接提供了技术支持。这里论述了1∶200 000地球化学数据的特征和MAPGIS的地图库管理的功能,并记述了在实际工作中应用MAPGIS的地图库管理对多幅1∶200 000地球化学异常图的拼接,实现了对1∶200 000地球化学数据的另一种应用方式。     

Visualization of geochemical data on maps at the Geological Survey of Finland

Software for presentation of geochemical data on maps has been integrated into a user-friendly package, ALKEMIA, at the Geological Survey of Finland (GSF). ALKEMIA contains procedures for generating dot maps, colour surface maps, shaded relief maps, and vector images, and for interpolating and smoothing irregularly gridded data. Combining dots and colour surfaces provides a means of visually integrating up to three variables on a map, revealing the spatial relationships between them. The methods employed are described in detail, particularly the moving weighted median, which has been widely used at the GSF for interpolating and smoothing geochemical and other numerical data. Several geochemical and oncological atlases and series of maps have been produced with these methods.     

区域化探数据处理的几种分形方法

地球化学变量兼有随机性、确定性和区域结构性的特征,传统的数学方法难以精确地描述地球化学变量的空间分布规律,而新兴的分形几何是刻画空间不规则形体的一种比较有效的工具,且分维值可以表征空间不规则形体的确定性本质。基于分形原理,提出含量-总量法、空间分形插值法和分形趋势面法3种新的分形技术,应用于区域化探数据处理。在几个典型矿区应用后发现,上述分形方法不仅可以有效地模拟地球化学变量的空间分布特征,而且在保留原始有效异常信息的基础上可以更合理地区分地球化学变量的背景与异常,具有发现和强化弱异常信息的重要功效。     

因子分析在地球化学数据处理中的应用

因子分析是一种多元统计分析方法,以往地质研究中常用其解决复杂的地质成因及矿化叠加问题。本文利用R型因子分析对岷县寨上-马坞调查区的1:20万水系沉积物样品数据进行处理,计算因子得分,圈定因子得分异常图,并与区内的各种地质作用相联系,取得了一定的效果;利用R-Q型因子分析对寨上及附近的原生晕样品进行分析,通过对矿体及构造带样品的分析,可以划分矿化类型;通过对地层样品的分析,可以划分地层并得出各地层的特征组合元素。因此利用因子分析可以为地球化学数据解释提供重要信息。     

化探异常定量评价

通过对地球化学特征参数、地球化学异常特征值和综合地球化学异常指标的计算,得出了6个地球化学参数:剔除比率、变异系数、浓集比率、富集系数、矿化系数、单元素地球化学异常指标及综合地球化学异常指标,用于定量评价化探异常,以供探讨。     

油气化探异常的稳定性及油气地质意义

油气化探利用地球化学方法寻找油气,具有直接、快速、有效、成本低的特点,已在油气勘探实践中取得了较好的效果,并在一定时期得到了较为广泛的应用。但油气化探作为一门新兴学科,在许多方面仍存在不足,其中异常的稳定性与重现性是制约油气化探推广应用的认识障碍。以河南泌阳洼陷（井楼-古城油田）和山东临邑洼陷南斜坡（临南油田）的实际地球化学测量资料为基础,通过已知油气藏上方不同期次（同年）、不同时期的油气化探异常特征的对比,从油气化探指标组合关系、结构特征、剖面显示、油气异常的平面分布等方面证实油气化探异常存在较好的稳定性,表明利用油气化探技术方法寻找油气是可行的,并进一步证实了油气化探在油气勘探中的应用前景。     

地球化学综合异常的圈定及找矿效果

能否正确有效地圈定地球化学综合异常是地球化学数据处理的重要内容,对找矿效果起决定作用.传统方法多在单元素异常的基础上圈定综合异常,而忽略了异常可能由地层本身高背景富集引起.笔者引用马氏距离识别地球化学离群点的方法圈定综合异常.由于马氏距离是基于多元正态分布理论,是多变量统计方法的直接推广和应用,其全面考虑了元素均值、方差及元素间协方差3个参数,是直接针对样本的计算过程,同时也是一元方法的直接推广,所以其具有独特的异常识别功能.经各种不同比例尺和不同采样介质化探数据处理应用显示,利用马氏距离方法求得的地球化学综合异常具边界唯一、界线清楚,减少了人为圈定异常的影响;异常强度突出,指标单一,可作为评价异常的一个重要参数使用;发现矿体(矿化)的概率程度高等优势.该方法可在实际中推广应用.     

形态相关系数及其在地球化学数据分析中的应用

地球化学数据元素间的相关分析具有重要意义。地球化学数据是一种不遵循正态分布的成分数据,其封闭特征存在挖掘和分析的困难和障碍,因此许多传统的统计方法不适合使用。主要通过元素值的趋势分析了地球化学元素之间的相关关系,并提出了形态相关系数的概念。该方法不需要数据服从正态分布,可以忽略闭包特征的影响。实验表明,该方法简单、稳定、准确,可以显示数据元素之间的关系。此外,方法计算过程消除了回溯,因此适用于大数据的实时和动态分析。     

Multipurpose geochemical maps produced by integration of geochemical exploration data sets in The Paraná Shield, Brazil

Old geochemical datasets from the Paraná Shield of southern Brazil have been integrated into a new geochemical database and the results are presented as a series of multipurpose geochemical maps. Although the 24 datasets retrieved were analysed by three different laboratories, the maps produced correlate surprisingly well with bedrock geological features.The retrieval of old geochemical exploration data sets for the purpose of generating maps showing element depletions and enrichments is a powerful tool with a wide range of applications: trace elements such as Zn, Cu and Mo can significantly affect crop productivity; areas with high abundances of harmful elements such as As and F can be delineated in order to identify public health hazards; heavy metals such as Cd, Pb and Hg can be measured in order to better constrain knowledge of chemical background levels for environmental monitoring. The integration and manipulation of different data sets can however be complicated by the heterogeneity in sampling and analytical procedures.