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我国积累的大量高质量、多元素、多尺度的地球化学数据,为矿产勘查与环境评价提供了有效的数据支撑。如何对这些数据进行二次开发和再利用,提取有价值的地球化学异常信息并带动找矿突破,是缓解当前矿产资源短缺的重要途径之一。在覆盖区和深部的找矿实践中,由于矿体埋深和覆盖层的影响,往往在表生介质中形成弱小的地球化学异常,识别和评价弱小地球化学异常是当前勘查地球化学数据处理的重要方向之一。本文围绕地球化学异常信息的提取和评价,主要从以下几个方面讨论了相关的国内外研究进展和发展趋势:勘查地球化学数据处理与异常识别方法和模型,勘查地球化学数据闭合效应的影响及其解决方案,基于大数据和机器学习的勘查地球化学数据处理以及弱小地球化学异常的识别和评价。研究发现,在地质环境的约束下,基于大数据思维和机器学习相结合的方法,注重地球化学空间分布模式与已发现矿床的相关关系,同时使用所有地球化学变量能有效刻画具有非线性特征的地球化学空间分布模式,可识别出传统方法无法识别的异常,为开展地球化学空间模式识别与异常提取提供了新的途径。 相似文献
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能谱密度-面积多重分形模型能够有效分解复杂地球化学异常模式,处理地球化学数据中的复杂非线性关系.这里采用能谱密度-面积多重分形模型,开展胶西北金矿集区地球化学异常识别和资源潜力评价研究.在对原始地球化学数据进行对数比变换的基础上,通过因子分析提取反应成矿过程的主要元素组合,将得到的元素组合图,采用能谱密度-面积多重分形... 相似文献
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勘查植物地球化学是通过分析植物器官来获取成矿元素信息的地球化学方法。我国学者在干旱荒漠区、森林沼泽区、半干旱和湿润半湿润中低山景观区开展了系统的勘查植物地球化学试验,厘定了一批适用于勘查植物地球化学调查的植物,为该方法的推广及应用奠定了良好基础。今后应进一步加强对勘查植物地球化学异常产生的机理、勘查植物地球化学数据库及指南建立、勘查植物地球化学异常遥感应用等方面的研究,更好地利用勘查植物地球化学方法服务矿产勘查工作。 相似文献
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支持向量机、随机森林和人工神经网络机器学习算法在地球化学异常信息提取中的对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
地球化学勘查是通过发现异常、解释评价异常进行找矿的。因此,地球化学异常识别对矿产资源的定位、定量预测具有重要的的指示作用。在大数据时代的背景下,机器学习方法不要求数据满足正态分布的分布形式,且具有非线性以及泛化能力强等特点,因而逐渐地被应用于矿产资源的定量预测评价,如神经网络、支持向量机、贝叶斯网络、随机森林、受限玻尔兹曼机、极限学习机等。本文通过设计理论实验,可视化了不同算法,提出了不同机器学习方法在不同地区的地球化学异常信息提取中的效果存在不一致性的假设。在此基础上,以湖南香花岭锡多金属矿整装勘查区及甘肃合作金矿整装勘查区的地球化学异常提取为研究内容,将人工神经网络、随机森林以及支持向量机应用于研究区地球化学异常信息的提取与识别工作。在香花岭研究区,人工神经网络的结果较好,在合作研究区,随机森林的结果较好,从而验证了上述假设。通过生成两研究区的地球化学异常图,讨论了该方法在两研究区地球化学异常的地质意义和该方法的可靠性与实用性。此外,还完善了基于多种监督机器学习方法的地球化学异常信息提取流程,为软件开发提供了一定的理论依据。 相似文献
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矿产勘查地球化学:过去的成就与未来的挑战 总被引：24，自引：0，他引：24
勘查地球化学经过 70年的发展 ,已从矿产勘查从属地位的一种战术手段上升到能左右整个矿产勘查全局的战略地位 ,并且从一门经验或技术 ,发展成为一门地学分支科学。这主要表现在 (1)系统地建立了各种类型的地球化学分散模式 ,并根据这些分散模式所形成的地球化学异常去追踪和发现矿床的理论 ;(2 )发展了各种尺度和各种不同介质的地球化学采样方法 ,多元素高灵敏分析方法和数据处理与图件表达方法 ;(3)发展了不同尺度 (局部、区域、国家和全球 )地球化学填图理论 ,一些国家开始陆续完成和出版了区域性或国家性地球化学图 ;(4 )在全世界发现了一大批新的矿产地 ,包括从 2 0世纪 30年代一直延续到 70年代在前苏联、北美和南美发现的许多斑岩铜矿 ,70年代在北美发现许多铀矿 ,80年代开始在中国发现数百个金矿。勘查地球化学尽管取得了从理论到实践的很大成功 ,但它也面临如下的挑战 :(1)全球各种介质中的地球化学基准与全球地球化学填图 ,(2 )隐伏区三维地球化学分散模式、深穿透地球化学与隐伏区矿产勘查 ,(3)巨量金属的聚集机理、地球化学块体与大型矿集区或巨型矿床的定量评价 ,(4 )难识别矿种或难识别类型的地球化学勘查与评价方法。 相似文献
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化探异常下限的确定是勘查地球化学有效地应用于矿产勘查的一个关键性环节。传统的异常下限计算方法是以地球化学元素含量数据服从正态或对数正态分布为前提,而本文采用的元素含量-总量多重分形计算异常下限的方法,则基于地球化学变量服从分形与多重分形分布的理论与方法。作者以海南屯昌某测区化探数据为例,运用传统元素含量对数正态分布和元素含量-总量多重分形两种计算模型确定了测区主要指示元素的异常下限并圈定、对比了其化探异常图。本区槽井探对化探异常的揭露表明,采用元素含量-总量的分形方法确定化探异常下限的尝试是成功而有效的。 相似文献
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左仁广 《矿物岩石地球化学通报》2019,(1):53-60,I0003
矿产预测的核心是对地学空间数据进行特征提取与集成融合,当前的研究热点和前沿聚焦于深层次矿化信息特征提取与集成。进入大数据时代,如何基于机器学习开展深层次矿化信息挖掘与集成是当前矿产预测的前沿领域。本文介绍了基于机器学习的矿产预测与评价研究的主要内容,深度学习的基本原理,以及深度学习在地球化学异常识别和多源找矿信息集成融合中的应用。研究结果表明,深度学习可有效识别和提取地球化学异常,并能对地质、地球物理、地球化学等多源地学数据进行特征提取、集成融合及找矿远景区圈定。尽管如此,如何把深度学习与地质约束有机结合,使其既能有效挖掘与集成深层次矿化信息,又符合地质认知,还需要更加深入的研究。 相似文献
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勘查地球化学诞生于20世纪30年代初期,经历了80年的发展,已经成为一门重要的地球化学分支科学,为矿产勘查做出了巨大贡献。本文对勘查地球化学过去80年发展历程的标志性事件进行了回顾;对勘查地球化学基础理论研究进展和对矿产发现做出的贡献进行了概括总结;对近年勘查地球化学最为活跃的研究领域进行了简要介绍。在20世纪70年代以前勘查地球化学作为一门独立学科已经形成,它的标志性事件是经典教科书的出版、勘查地球化学专业设立、勘查地球化学杂志的创刊、国际勘查地球化学家协会成立和勘查地球化学学术会议定期召开。在基础理论研究方面体现在局部地球化学分散模型和区域分布模式的建立。一些国家大规模区域或国家地球化学调查或填图计划的实施,为全球3次批量矿床发现作出了巨大贡献。近些年勘查地球化学最为活跃的研究领域集中在:(1)在微观尺度上,从纳米水平和分子水平研究化学元素的分散和迁移机理,发展覆盖区找矿的地球化学技术;(2)在区域尺度上,继续开展区域地球化学调查或填图理论与技术研究,为成矿带地球化学评价和靶区圈定提供高质量数据和图件;(3)在全球尺度上,致力于全球地球化学基准建立,为了解全球化学元素分布背景、过去地球化学演化和预测未来全球化学变化提供定量评价标尺。 相似文献
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区域地球化学异常筛选与评价之地球化学勘查方法技术一直是矿产勘查技术领域的一个热点问题。章回顾了近十几年来区域地球化学异常筛选的方法与思路以及评价异常的勘查地球化学方法的一些进展，并根据不同的覆盖条件和勘查地球化学技术应用条件，把它们分为厚覆盖区勘查地球化学方法技术、基岩区勘查地球化学技术和生物地球化学勘查技术加以评述，最后提出多种地学信息综合集成，尤其是信息科学技术，如地理信息系统、卫星定位系统和遥感技术等互相协作较准确的筛选异常，多学科结合的立体勘查地球化学方法是区域地球化学异常评价以预测隐伏矿床的主要趋势。 相似文献
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勘查地球化学的基础性问题是如何合理地提取地球化学异常下限,这是影响勘查地球化学在矿产勘查中效果的主要因素。利用SPSS软件,通过含量对数频率直方图,结合偏度、峰度检验法检验元素的含量分布型式,发现研究区的Cu、Ag、Pb、Zn元素不服从正态或对数正态分布,而呈现多峰态、高丛集的多重分形特征。采用传统的统计学方法、85%累计频率法、含量-总量多重分形法提取相关元素地球化学异常,并进行对比研究。研究结果表明,基于元素空间分布及含量分布规律的含量-总量多重分形方法,有效克服了传统方法的局限,比较客观地反映研究区的地球化学异常信息,是研究地球化学异常比较合理的方法。 相似文献
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圈定地球化学异常是勘查地球化学和环境地球化学研究中的一项基础性工作。笔者通过详细分析近30年来与地球科学密切相关的分形和多重分形等现代非线性理论和新方法的迅速发展和应用,特别是以解决地球化学复杂背景与叠加异常分解难题为例,介绍了广义自相似理论与分形滤波技术的发展和应用,相信在资源、环境、灾害的其他应用领域也将发挥重要影响。文中阐明了多重分形是更具普适性的地球化学元素分布模式,"密度-面积"分形模型是刻画地球化学异常的基础模型,并为多个空间开展分形滤波和分解地球化学复杂背景与叠加异常的理论基础。该方法的显著优势在于将地球化学场的各向异性、尺度不变性、广义自相似性等特征集于一体,具有压制变化性背景干扰,突出局部异常的能力,其中C-A和S-A业已广泛应用于矿产勘查靶区圈定和环境污染模式识别,形成了分解地球化学复杂背景和叠加异常的常用技术,在国内外多个成矿区带取得了显著的找矿效果。 相似文献
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Fractal/multifractal modeling of geochemical data is an interesting topic in the field of applied geochemistry. Identification of weak anomalies for mineral exploration in covered areas is one of the most challenging tasks for utilization of geochemical data. In this study, three fractal models, consisting of the concentration–area (C–A), spectrum–area (S–A) and singularity index models were applied to identify geochemical anomalies in the covered area located in the Chaobuleng Fe polymetallic district, Inner Mongolia (China). The results show that (1) the grassland cover weakens the concentrations of geochemical elements; (2) the C–A model has a limitation to identify weak anomalies in covered areas; (3) the S–A model is a powerful tool to decompose mixed geochemical patterns into a geochemical anomaly map and a varied geochemical background map but suffers edge effects in an irregular shaped study area; and (4) the singularity index is a useful tool to identify weak geochemical anomalies. 相似文献
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地球化学异常通常是直接按某个阈值将整个研究区划分为高异常区或低异常区,这可能导致一些重要异常信息的丢失或决策判断失误。从统计学角度分析,推断未采样点处可能取得结果的概率,或者刻画估计值大于或小于某一地球化学异常阈值的概率分布,更符合勘查地球化学找矿活动的实际需要。针对确定性地球化学场建模方法的局限性,本研究通过集成地统计随机模拟和局部奇异性理论实现地球化学异常识别及其不确定性度量。通过奇异性指数-分位数分析,刻画奇异性指数在频率域中的分布模式,实现地球化学异常阈值分割。采用局部不确定性和空间不确定性算法模拟地球化学异常不确定性传播过程,并以新疆西天山地区为研究区,开展铜异常识别及其不确定性评价应用研究。 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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钦-杭结合带南段庞西垌地区Ag-Au致矿地球化学异常信息识别与提取 总被引：2，自引：1，他引：1
基于分形与多重分形理论的非线性化探数据处理方法及以空间加权主成分分析模型为代表的地学多源信息融合技术,为致矿地球化学异常信息的识别和提取提供了有力的工具。本文以钦-杭结合带南段庞西垌地区1∶5万水系沉积物地球化学数据为例,研究如何综合运用多重分形局部奇异性与空间加权主成分分析这两种地学信息处理方法来识别和提取致矿地球化学异常信息。首先,采用滑动窗口的方法绘制了研究区与银金矿化关系密切的五种地球化学元素Au、Ag、Cu、Pb和Zn的局部奇异性指数图以增强局部弱缓异常信息。然后,在控矿条件分析的基础上,运用北东向断裂构造这一重要控矿要素对Ag-Au成矿作用的影响范围,即距离北东向断裂的距离,作为应变量来构建用于空间加权主成分分析的空间权重系数的计算模型,以此来突显化探样品在控矿地质条件约束下的空间相关性。进而,采用空间加权主成分分析方法来得到Au、Ag、Cu、Pb和Zn多元素奇异性指数值的组合异常(第一主成分因子得分)。结果表明:综合运用多重分形局部奇异性与空间加权主成分分析方法可以有效的识别和提取Ag-Au致矿地球化学异常信息,圈定具有示矿意义的多元素组合异常区。 相似文献
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以研究区成矿地质背景为基础，将其划分为4个地球化学区，从多重分形理论出发，应用“元素含量—面积”模型方法，对各区主要成矿元素的地球化学(异常)场进行分析研究。结果表明，由于地质构造背景和化探元素富集的成因机理不同，各区元素地球化学(异常)场具有两种不同的多重分形特征模式：只有两个无标度区的简单多重分形模式和有两个以上无标度区的高丛集多重分形模式，具有相同成因的元素组合具有相似的多重分形特征。在此基础上．探讨了各区元素的成矿富集规律和空间分布特征，进而划分了地球化学背景和异常，经检验对比，证明了该方法的有效性和实用性。 相似文献