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不同方法在栾川北部化探数据处理中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
不同的地质单元具有不同的地球化学背景,在分布有多个地质单元的地区开展化探工作时,如果不考虑地质单元的地球化学背景差异,而在全区采用统一的异常下限,势必会掩盖低背景区异常或造成全区大面积异常分布.针对这一问题,有多种相应的数据处理方法.在栾川北部地区1:5万水系沉积物测量数据处理中,分别采用了子区中位数衬值滤波法、衬度异常法、归一化法,对比认为:子区中位数衬值滤波法具有较好地削弱不同地质单元背景差异、识别弱小异常的作用,不足之处是计算和成图繁琐;衬度异常法和归一化法的计算模型近于一致,对弱小异常也有一定的识别作用. 相似文献
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西南三江南段地球化学数据不同方法处理及应用效果 总被引：4，自引：0，他引：4
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。 相似文献
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《物探与化探》2018,(6)
大面积土壤地球化学测量中,通常不仅在不同地质单元下的地球化学背景存在差异(即多背景),不同图幅之间由于采样方法和样品处理分析方法的差异也使得化探数据存在系统偏差。笔者对黑龙江多宝山地区不同图幅化探数据调平后,按不同地质单元进行子区划分,将各子区土壤测量数据进行了归一化处理,即利用异常下限值计算不同子区各采样点元素的异常衬度,利用异常衬度值圈定土壤测量单元素异常,同时利用采样点元素的异常衬度,对其进行规格化处理,进行综合异常信息提取。地球化学异常图显示,该方法与常规的处理方法相比,既能有效缩小背景差异,又不因调平出现假异常。通过对遴选的综合异常进行异常查证,在后期的勘查中发现多处金矿体,证明了该方法提取异常信息的有效性。 相似文献
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区域化探数据处理中几种异常下限确定方法的对比——以内蒙古查巴奇地区水系沉积物为例 总被引：3，自引：0，他引：3
采用传统统计、稳健估计、85%累计频率和多重分形确定异常下限的计算方法,对查巴奇地区水系沉积物数据进行统计计算,对取得的异常下限结果进行了对比。同一元素采用不同方法确定的异常下限存在明显的差异,采用85%累计频率法除铅异常下限略低于多重分形法得到异常下限外,其他11个元素异常下限最低;各个元素采用其他三种方法确定的异常下限没有固定的规律性。这种结果与元素测量数据的分布特征及使用的统计方法密切相关,通过与研究区地质特征对比认为,多重分形法确定的异常下限更适合于本研究区,累计频率法确定异常下限虽然较少遗漏低缓弱异常,在一定程度上为地质背景的地球化学反映。因此,在实际工作中要结合实际地质情况,在充分研究地质背景的基础上,合理地确定了使用的计算方法。 相似文献
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多种地球化学异常下限确定方法的对比研究 总被引：2，自引：0，他引：2
地球化学异常下限值是区分背景区与异常区的基本参数,而异常下限的准确性直接关系到下一步找矿工作的实施。本文以青海省治多县区域1∶1万土壤化探样品中Ag、Cu、Zn、Pb、Bi、Mo、W七种元素为例,使用传统计算方法、85%累计频率法、分形方法对测试数据进行处理,对比研究认为:传统计算方法求得的异常范围小,且较为分散;85%累计频率法与传统方法所得异常下限值比较接近,具有合理性与客观性,相对于传统计算方法,分形方法对弱小异常的识别效果显著,但异常范围过大,给异常查证工作带来难度。确定异常下限值时要研究数据分布模式和地质背景,分析区域地球化学特征差异,应采用多种分析法对比确定合理的异常下限,圈定出有效的异常区。 相似文献
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针对化探背景异常划分问题,在考虑岩性背景、随机误差与结构异常关系基础上,提出了多背景变差衬度法。该方法是对研究区样品按地质背景分类求背景上限,再针对每一个样品,利用其临近同类样品元素含量和所属类别的背景上限值求变差衬度值,从而获得单个样品的异常相对强度,实现消除岩性影响,突出低弱异常的目的。研究区实例的处理结果表明,这种新方法适用于岩性复杂地区异常受岩性影响严重的元素的背景异常划分。方法的特点是符合地质理论、计算相对简单、异常结果清晰。 相似文献
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化探综合异常图定量编制方法及应用 总被引：1，自引：1，他引：0
现阶段以单元素异常图为基础编制的综合异常图,只能定性地圈定出综合异常范围,并没有考虑异常点元素彼此之间的叠加贡献,不能定量评价综合异常。研究发现,该类图件不论在图面表达形式还是在应用效果中均存在诸多不足。明确了"平均衬度法"的概念,提出利用平均衬度法编制综合异常图的思路和方法,即以原始分析数据为基础,利用平均衬度定量表达综合异常范围,编制形成平均衬度综合异常图。对比结果表明,平均衬度法对综合异常的圈定效果优于累加衬度法和综合衬度法。平均衬度综合异常图特别适合1:5万化探普查资料的开发研究,由于圈定的范围小、浓集中心明显,适合准确布置地表探矿工程,并可以节约勘查成本,提高找矿命中率。 相似文献
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合作—美武一带地处甘肃南部,西秦岭中南部,区内矿山分布较多,地球化学环境复杂,地球化学背景起伏很大,传统方法利用全区数据计算统一异常下限,容易漏掉低背景区强度小但可能致矿的异常而影响找矿效果。笔者在参加合作—美武一带地质矿产远景调查项目过程中,通过在工作区划分地质子区校正地球化学背景有效的解决了特异值对异常下限的影响和地球化学背景高低起伏大的地区低背景区弱小异常的识别问题,并通过在地质背景衬度法计算过程中引入EDA勘查数据分析(EDA)技术对研究区地球化学数据进行处理,有效的克服了矿山分布区特异值对异常下限计算结果的影响。 相似文献
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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。 相似文献
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《地质科技情报》2016,(5)
青海都兰地区是我国重要的铅锌矿集区之一。对该区域化探数据使用多重分形滤波(S-A)和衬值累加法提取了与铅锌矿化有关的异常信息并进行了评价,以进一步指导该地区找矿工作,首先使用主成分分析法确定与铅锌矿化有关的元素组合,然后使用多重分形反距离加权插值方法(MIDW)获取了Pb,Zn,Ag,Cd的栅格图像,最后运用S-A法和衬值累加法对组合元素矿化信息进行了提取。结果表明:1主成分分析确定与铅锌矿化相关的组合元素为:Pb-Zn-Ag-Cd。MIDW得到的栅格图像表明异常分布具有相似性,结合区域地质概况得到Pb、Zn矿化类型为热液交代(充填)型和接触交代型。2S-A法能够提取不同层次的致矿异常信息,包括区域异常信息和局部异常信息,揭示的局部铅锌异常突出了某些低背景中受断层控制的弱异常,衬值累加法进一步突出了Pb、Zn矿化相关的致矿异常,削弱了背景异常,但其异常面积相对较大,不利于靶区的优选。3综合对比2种方法得出热液交代(充填)型铅锌矿床受断层发育的滩间山群地层控制,在研究区中部断层较发育的高异常区有进一步寻找热液交代(充填)型铅锌矿床的潜力;接触交代型铅锌矿化受碳酸盐岩地层和岩体接触带构造控制,在研究区南部高异常区中的接触带构造中有进一步寻找这类矿床的潜力。 相似文献
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由于不同成矿元素在不同岩性地层单元中的背景值存在较大差异,如采用符合正态分布的统计法计算元素异常下限值,会使得矿床可能并不分布在圈定的地球化学异常范围内,异常区可能仅是高背景岩石的反映。本文以张家口1∶20万化探扫面数据为例,圈定了Cu、Zn、V、Ti、Ni等受岩性影响较大元素的异常,结果表明传统统计方法所圈元素异常区受岩性控制作用明显。而考虑岩性本底含量的衬度值法所圈异常,不仅能有效避免岩性对异常的控制作用,且能在低背景岩石单元中圈出新异常,具有较好的找矿指示意义。 相似文献
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化探勘查数据的分布规律十分复杂,具有多重分形的特征,可用分形理论研究符合化探数据的分布规律。针对不同类型铀矿床的化探特征,选取分形理论中的部分方法进行研究并与传统方法对比。用含量-面积法处理某碳硅泥岩型铀矿区的水系沉积物数据,可以缩小异常区范围而且不遗漏矿点,减少勘查工作量;用分形趋势面法处理某砂岩型铀矿区的活性炭测氡数据,能够有效地强化弱异常信息,提升找矿效果。 相似文献
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本文在简要介绍分形技术及分形模型的基础上，应用分形模型研究了化探数据的元素含量与对应面积，发现数据存在分形结构，并确定了化探数据的异常下限，经和传统方法处理后所得到的结果进行比较，发现分形处理结果较传统方法的效果更好。 相似文献
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《Chemie der Erde / Geochemistry》2016,76(4):491-499
Separation of geochemical anomalies from background are one of the important steps in mineral exploration. The Khooni mineral district (Central Iran) has complex geochemical surface expression due to a complex geological background. This region was chosen as a study area for recognition of the spatial distribution of geochemical elements and separating anomalies from background using stream sediment geochemical data. In the past decades, geochemical anomalies have been identified by means of various methods. Some of these separation methods include: statistical analysis methods, spatial statistical methods and fractal and multi-fractal methods. In this article, two efficient methods, i.e. U-statistics and the fractal concentration-area for separation and detection of anomalous areas of the background were used. The U spatial statistic method is a weighted mean, which considers sampling point positions and their spatial relation in the estimation of anomaly location. Also, fractal and multi-fractal models have also been applied to separate anomalies from background values. In this paper, the concentration–area model (C–A) was suggested to separate the anomaly of background. For this purpose, about 256 stream sediment samples were collected and analyzed. Then anomaly maps of elements were generated based on U spatial statistics and the C-A fractal methods for Au, As and Sb elements. According to obtained results, the U-statistics method performed better than C-A method. Because the comparisons of the known deposits and occurrences against the anomalous area created using thresholds from U-statistics and C-A method show that the spatial U-statistics method hits all of 3 known deposits and occurrences, the C-A fractal method hits 1 and fails 2. In addition, the results showed that these methods with regard to spatial distribution and variability within neighboring samples, in addition to concentration value frequency distributions and correlation coefficients, have more accurate results than the traditional approaches. 相似文献
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The widely used wavelet filtering technique holds potential to approach anomaly–background separation in geophysical and geochemical data processing. Wavelet statistics provide crucial information on such filtering methods. In general, conventional (Gaussian-type) statistical modeling is insufficient to adequately describe the heavily tailed and sharply peaked (at zero) distribution of the wavelet coefficients of irregular geo-anomaly patterns. This paper demonstrates that the cumulative (frequency) number of the wavelet coefficient yields a power-law scaling relationship with the coefficient based on wavelet transform of a fractal/singular measure. This wavelet coefficient–cumulative number power-law model is proven to be more flexible and appropriate than the Gaussian model for characterizing the scaling nature of the coefficient distribution. Accordingly, a fractal-based filtering technique is developed based on the wavelet statistical model to decompose mixed patterns into components based on the distinct self-similarities identified in the wavelet domain. The decomposition scheme of the fractal-based wavelet filtering method considers not only the coefficient frequency distribution but also the fractal spectrum of singularities and the self-similarity of real-world features. Finally, a synthetic data test and real applications from two metallogenic provinces of China are used to validate the proposed fractal filtering method for anomaly–background separation and identification of geophysical or geochemical anomalies related to mineralization and other geological features. 相似文献
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本文结合“吉林省吉林中部地区构造岩浆岩带金、铜多金属矿产资源调查”项目中“永吉县一拉溪-冯家屯地区1∶50000水系沉积物测量”所取得的数据,采用目前比较常用的全区统一异常下限的传统方法(简称传统法),根据地球化学特点及地质背景,将该区划分成若干小区。各小区分别采用不同的异常下限的衬值计算法(简称分区衬值法),对Au、As、Sb、Mo进行研究。研究对比发现:传统法采用统一的异常下限,会减弱甚至漏掉一些重要矿化异常信息,本次采用分区衬值法则能较好地显示低背景区的异常信息,克服高背景区异常面积过大,不集中等缺点,取得较好效果,达到更好地发现异常目的。 相似文献