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.      

锑矿地球化学定量预测在贵州榕江-雷山地区的示范

在全国矿产资源潜力预测评价项目的基础上,以区域化探资料二次开发为前提,通过总结已知典型锑矿床的成矿成晕地质、地球化学特征,在贵州榕江-雷山地区,对不同地质单元（盖层和基底）开展锑矿的地球化学定量预测示范工作。以相似度、成矿地质条件、矿床点分布特征、元素组合特征、Sb异常强度为预测变量,对榕江-雷山地区锑矿进行了预测靶区的圈定,从地球化学角度,通过类比法、面金属量法对圈定预测靶区的资源量进行估算,为矿产资源潜力预测评价提供地球化学预测资料。     

应用复杂性-非线性理论开展成矿预测——奇异性理论-广义自相似性-分形谱系多重分形理论与应用

本文应用 “奇异性-广义自相似性-分形谱系”为核心的多重分形现代成矿预测理论与模型开展了云南兰坪、个旧等地区的成矿过程模拟与矿产资源定量评价。文中介绍了作为非线性、复杂性理论的重要领域之一的多重分形理论如何应用与矿产资源定量评价中，所涉及的“奇异性-广义自相似性-分形谱系”等概念和相关的模型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GeoDAS GIS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。文中将以该理论方法在云南省多个地区开展矿产品定量预测的实例来说明该理论体系和方法技术的有效性和可行性。     

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.      

多重分形模式下多元素综合地球化学异常的提取

根据博罗科怒成矿带东段约660km2内2269个水系沉积物样品的11项元素分析数据的因子分析,F1因子为研究区的主要成矿或示矿元素Ag、Pb、Zn、Cu、Bi、Sn组合,体现了主要的成矿作用和过程中的信息,F2因子为Sb、As低温活泼元素组合,F3因子为W、Mo高温元素组合。各因子浓度-面积(C-A)多重分形模型拟合直线一般为四段式,根据其拐点划分出地球化学背景、区域异常、局部异常和高异常区,其局部异常可以反映不同的成矿地质条件,基于F1主成矿因子的分形异常圈定出莱历斯高尔和可克萨拉2个主要的预测靶区。各预测靶区与区内已发现矿床的分布基本吻合,揭示因子分析各主要因子的分形异常在多元素综合地球化学异常找矿中具有良好的指示意义,为地球化学找矿提供了良好的方法手段。     

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.      

多重分形理论在甘肃瓜州照壁山地区地球化学异常识别中的应用

为了解甘肃瓜州照壁山地区地球化学元素的分布特征,应用地统计学方法对研究区1:10 000地球化学数据进行分析,共分析Cu、Pb、Zn、Ag、Au和Hg等6种元素。为对研究区地球化学数据进行异常识别与信息提取,应用奇异性理论和方法进行地球化学奇异值制图,得到各元素异常分布图。为进一步了解组合元素异常分布规律,将主成分分析法和S-A法相结合,提取组合异常,为研究区矿产资源潜力评价和靶区圈定提供借鉴。     

东天山斑岩铜矿资源潜力评价

在对东天山斑岩铜矿进行资源潜力评价的过程中,引进和吸收了国内外同行的研究成果,提出了成矿系列综合信息矿产资源潜力评价方法.该方法以成矿系列理论、成矿动力学理论以及综合信息矿产资源评价理论为依托,充分利用地质、地球物理、地球化学、卫星遥感等多元数据,将成矿作用与特定的成矿地质环境联系起来,结合综合信息在区域空间上的展布特点,开展不同矿化类型的成矿信息提取,最后使用GIS背景下开发的矿产资源评价系统(MRAS)圈定成矿靶区,预测资源潜力.作者在东天山地区运用此方法对斑岩铜矿进行了示范性预测,野外验证结果显示,预测效果较好,说明该方法具有推广使用的价值.     

新疆比勒提地区地球化学场多重分形及异常解释简

通过对新疆比勒提地区1∶50000水系沉积物测量Cu、Pb、B、Ti元素进行多重分形分析,划分出两类多重分形特征模式,即多重分形幂律图可用2段直线来拟合的模式一和可用3段直线拟合的模式二。模式一中元素可分解为背景与区域异常2个部分,无明显富集,不具成矿潜力;模式二元素除了具有模式一的背景与区域异常外,还发育较强的局部异常,在局部异常处,有较大的找矿潜力。通过对该区地球化学和地质特征分析,圈定靶区4处,为寻找Cu、Pb多金属矿产提供了依据。     

新疆比勒提地区地球化学场多重分形及异常解释

通过对新疆比勒提地区1：50000水系沉积物测量Cu、Pb、B、Ti元素进行多重分形分析,划分出两类多重分形特征模式,即多重分形幂律图可用2段直线来拟合的模式一和可用3段直线拟合的模式二。模式一中元素可分解为背景与区域异常2个部分,无明显富集,不具成矿潜力;模式二元素除了具有模式一的背景与区域异常外,还发育较强的局部异常,在局部异常处,有较大的找矿潜力。通过对该区地球化学和地质特征分析,圈定靶区4处,为寻找Cu、Pb多金属矿产提供了依据。     

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．     

张家口地区矿化元素异常信息提取与集成

提要：本文以局部奇异性方法为手段,结合证据权模型中点-面空间相关关系显著性指标t值,确定了成矿元素局部奇异值最优的α阈值,据此圈出了单元素异常分布区域。同时采用基于广义自相似性原理的S-A方法对复合异常进行分解,得出区域背景场和异常场的空间分布。研究显示,上述方法圈定的异常区域与已知矿床及区域成矿条件吻合程度较高,能有效地提取和增强元素弱异常,所圈异常区域可靠程度较高,具有找矿意义。     

非线性矿床模型与非常规矿产资源评价

探讨了建立非线性矿床模型对难识别的非常规矿产资源评价的可能性.首先评述了非线性理论在成矿动力学和矿产勘查中的应用, 以及非常规矿床与非常规矿产资源评价的研究现状.然后引进了以岩浆结晶分异成矿作用为例的多维分形非线性成矿系统模型.在此基础上揭示了非线性成矿系统必然导致元素富集和聚集的奇异分布及矿床分布的广义自相似性规律.广义自相似性刻画了成矿的外在多样性和内在相似性.介绍了2种最新研究的“奇异分析”和“广义自相似性”异常分解方法.采用文中所建议的非线性矿床模型方法对加拿大北部Gowganda地区的热液型Co, Ni, Ag, As, Pb 5种元素矿产进行了预测和评价.结果表明, 以“广义自相似性”和“奇异分析”为基础的非线性矿床模型及GIS信息综合技术对非常规难识别矿产资源评价是有效的.      

奇异性理论在个旧锡铜矿产资源预测中的应用: 综合信息集成与靶区圈定

在致矿弱异常提取和复合异常分解的基础上, 进行多元信息综合和集成, 绘制成矿后验概率图是矿床资源预测的基本过程.以个旧锡矿为例, 介绍一种新的信息集成模型和后验概率图的应用方法.结果表明, 个旧锡铜矿床分布受多个控矿要素控制, 包括地球化学异常、岩体、有利岩性以及构造条件等.通过证据权所提供的空间相关性统计量可以定量确定控矿要素的最佳控矿距离, 并以此为依据形成二态信息图层.对每个图层的叠加可看作一次找矿信息的累积和更新, 因此整个信息图层的集成过程可以看作多次信息叠加过程(multiplicative cascade process).由此绘制的后验概率图具有自相似性、奇异性和分形谱系, 空间分布服从多重分形统计分布.因此, 后验概率图的绘制可以作为致矿地质异常圈定的信息综合和集成方法.      

覆盖区矿产综合预测思路与方法

围绕覆盖区矿产综合预测的基本思路和关键方法问题,讨论了非线性矿产预测理论和方法如何在覆盖区矿产综合预测中发挥作用,重点介绍了成矿奇异性理论与非线性矿产预测方法在覆盖区矿产预测“弱信息”提取、“复合叠加信息”分解、“缺失和不完整信息”融合等关键问题中的应用.结合正在实施的中国地质调查局“覆盖区矿产综合预测”计划项目,介绍了三方面的研究进展:(1)覆盖层中地球化学元素迁移机理与覆盖层对地表地球化学异常的屏蔽和衰减作用;(2)如何识别由于覆盖层影响而造成的“弱”且“复杂”的地球化学异常;(3)如何综合具有缺失或不完整的多元勘查信息以达到提高覆盖区矿产综合预测精度、降低预测不确定性的目的.以东天山戈壁沙漠覆盖区海相火山岩型铁矿、大兴安岭南部草原覆盖区铁多金属矿、武夷山层控矽卡岩型铁矿等矿床预测为例,介绍了综合预测方法的应用过程和应用效果.研究结果表明,奇异性理论和分析方法可以有效地用于提取水系沉积物地球化学和地球物理(重、磁)弱异常,合理分解复合叠加异常,在此基础上,采用地球化学和地球物理异常的数据融合技术,分别建立了推断铁镁质火山岩、中酸性侵入岩、矽卡岩和热液蚀变等成矿或控矿地质要素的综合信息模型,以及基于综合预测要素建立的覆盖区矿产预测后验概率证据权模型和模糊逻辑模型.应用结果显示,介绍的预测方法不仅可以在出露区圈定成矿远景区,而且在戈壁沙漠覆盖区及第三、第四系松散沉积物覆盖区等均可圈出具有重要资源潜力的远景区,这些远景区往往会被传统的预测方法所遗漏.      

S-A多重分形法在地球化学异常 圈定中的对比应用—以甘肃文康地区为例

通过对甘肃省陇南文康地区的地质背景分析,采用区域1:5万水系沉积物测量的17种常量元素含量数据,分别运用传统统计学方法、S-A（能谱密度-累计面积）多重分形滤波法,确定成矿元素（以Au为例）异常下限值,圈定化探异常。结果表明,与传统方法相比,S-A多重分形法所圈定的异常面积小、数量多,传统统计法圈定的面积较大;两种方法圈定的异常展布方向基本一致,与研究区内已知的矿点吻合度高。本次研究认为S-A多重分形法所圈定的异常基本位于传统方法所圈定异常的内带之中,重点突出,与矿床空间位置对应关系较好,便于野外开展工作。同时在传统异常周边提取了部分低背景区的弱异常,这些弱异常可作为下一步找矿工作的新靶区。     

基于S-A多重分形滤波方法的深层土壤Au元素异常识别—以皖东张八岭—管店地区为例

张八岭—管店地区位于皖东张八岭构造带北部,区内已发现多处金多金属矿点,但尚未取得显著突破。近年来,多维分形理论与地球化学勘查相结合的方法已被广泛应用于Au、Cu矿床的找矿勘查工作,其中S-A(能谱密度-累计面积)方法是一种建立在能谱空间上的分形滤波技术,能够利用傅里叶变换对物化探数据进行异常和背景分解。以张八岭—管店地区深部土壤Au元素为例,利用S-A方法对研究区深部土壤中Au元素地球化学场进行异常识别。结果显示,该方法能够有效分离地球化学背景,识别已知金铜矿点的矿致异常信息,在区内已知矿点以外识别出多个Au元素异常区域。研究成果可为进一步找矿勘探提供新的目标和方向。     

基于因子分析的异常信息提取与评价——以南阳盆地及造山带为例

本文在对南阳盆地及造山带地球化学数据因子分析的基础上,对研究区与铁矿化相关的元素组合进行异常信息的提取与评价.结果表明:1)因子分析获得的F2因子(Co-Mn-Ti-V-Fe)能够很好地反映出与铁矿化相关的异常信息,可以作为寻找铁矿矿化的标志之一;2)从奇异性指数图可以看出,已经发现的铁(磁铁)矿床基本上位于奇异性指数...