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西准噶尔成矿带地处中亚成矿域核心区,伴随着古生代强烈的构造岩浆活动,发生了广泛的金成矿作用,形成了一系列金矿床、矿点及矿化点,如萨尔托海、哈图、包古图等金矿床,已成为我国重要的黄金开发基地之一.基于该成矿带水系沉积物地球化学数据,采用集成序贯指示模拟技术和多重分形局部奇异性分析方法,开展金异常信息识别及其不确定性定量模拟,有效突出局部异常和弱缓异常,实现金元素富集异常在空间上的概率分布与量化表达.研究结果显示,金奇异性指数小于2的条件下,金元素富集异常的高概率区与已知金矿产地在空间分布上非常吻合,该研究可为西准噶尔成矿带金矿勘查及其不确定性风险评估提供决策依据. 相似文献
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地质异常的奇异性度量与隐伏源致矿异常识别 总被引：6，自引：2，他引：4
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. 相似文献
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由于受到覆盖区矿体埋藏深度以及表生地球化学作用的影响,隐伏矿致异常以及弱缓化探异常信息的识别一直是地球化学勘查的难点。张八岭-管店地区位于安徽东部张八岭构造带北部,地表多被第四系覆盖,已有研究显示该区具有较好的Au成矿潜力。本文以Au矿床作为找矿目标,开展了面积性深层土壤取样,并利用多重分形理论的局部奇异性指数分析方法对深层土壤Au元素地球化学异常信息进行提取。结果表明,深层土壤Au元素的地球化学异常能够有效识别已知的金多金属矿(化)点,同时较好的反映出深部隐伏断裂构造与已知矿(化)点的空间关系;较之传统方法,基于非线性理论的奇异性指数方法能够有效降低地球化学背景场的影响,具有更好的异常识别效果,可应用于隐伏或亚出露环境下的地球化学异常识别研究。 相似文献
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多重分形与地质统计学方法在粤北刘家山地区矿化指示中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解地球化学元素在岩石等介质中的局部富集和贫化规律,采用多重分形和地质统计学方法来分析其空间自相关性及奇异性,多重分形方法通过多重分形模型来刻画,地质统计学方法通过变异函数来实现。应用这两种方法处理粤北刘家山地区1∶5万水系沉积物地球化学各元素数据表明,地球化学数据的局部奇异性在该区可反映铅锌铜矿化蚀变带等局部成矿有利部位。为进一步研究异常与奇异性区的关系采用分形滤波技术(S-A法)对该区成矿主元素Pb、Zn进行分析,发现由S-A法分解得到的异常区与奇异性区一致,并且得出由S-A法分解的异常具有局部奇异性的结论。研究区内具有明显奇异性的地区也即元素富集区域是铅锌矿异常区域,它们与铅锌矿成矿作用和已知矿床的赋存密切相关, 这也为该地区元素的成矿潜力评价提供了重要的线索。 相似文献
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多重分形与地质统计学方法 用于勘查地球化学异常空间结构和奇异性分析 总被引：20，自引：4，他引：20
勘查地球化学和地球物理场的局部空间结构变化性应包括空间自相关性以及奇异性 .前者可通过地质统计学中常用的变异函数来实现 ;后者可用多重分形模型进行刻划 .具有自相似性或统计自相似性的多重分形分布 (multifractaldistributions)的奇异性 (α)可以反映地球化学元素在岩石等介质中的局部富集和贫化规律 .而多重分形插值和估计方法可以同时度量以上两种局部结构性质 (空间自相关性以及奇异性 ) ,因而 ,它不仅能够进行空间数据插值 ,同时还能保持和增强数据的局部结构信息 ,这对于地球化学和地球物理异常分析和识别是有益的 .应用该方法处理加拿大NovaScotia省西南部湖泊沉积物地球化学砷等元素数据表明 ,地球化学数据的局部奇异性在该区能够反映局部金和钨 -锡 -铀矿化蚀变带或岩相变化以及构造交汇等局部成矿有利部位 . 相似文献
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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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利用样本排序方法比较化探异常识别模型的效果 总被引：1，自引：0，他引：1
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. 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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通过对研究区地球化学特征参数、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4个地球化学参数及2个地球化学指标:剔除比率、变异系数、浓集比率、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,确定主要成矿元素,圈定异常区,并对主要异常区进行了有效识别,进一步缩小了有利勘探靶区。 相似文献
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奇异性理论在个旧锡铜矿产资源预测中的应用: 成矿弱信息提取和复合信息分解 总被引：21，自引：4，他引：17
本研究的目的是应用非线性理论和高新信息处理技术获取矿产资源预测综合信息, 开展以有色金属和贵金属矿产资源潜力评价和预测靶区圈定, 提交个旧及周边地区矿产资源潜力分布图.围绕该研究任务, 重点开展了如何应用奇异性理论和方法, 对比个旧东西矿区的异同.由于区域构造和岩体分布等空间变化性, 导致东西区成矿背景存在较大差异, 受出露地表或近地表矿体分布和矿山开采的影响, 东西区的成矿异常强度和大小都存在较大差异, 东区总体呈高背景而西区为低背景, 因而, 对东西区的成矿信息对比研究和异常圈定相对困难.采用局部奇异性分析方法从地球化学分形密度的角度圈定了局部异常, 在东西区均较好地反映了致矿地球化学异常的分布, 同时采用广义自相似分析方法分解了综合地球化学异常和背景.结果表明, 东西区地球化学背景差异悬殊, 而局部异常具有显著的自相似性.据此在东西区同时圈定的局部异常具有内在的相似性和表现形式上的多样性, 以此为依据所圈定的靶区均具有找矿意义. 相似文献
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采用改进的遥感异常提取方法,以甘肃金川地区的LandSat 8遥感影像数据为基础,结合主成份分析方法及低通滤波后期处理,得到空间规律性较强的烃基及铁染异常;进而对测区的土壤地球化学取样分析数据,利用统计学方法寻找不同元素异常(或地球化学指标)的内在关联,并建立土壤地球化学指标比值与遥感异常之间的关系模型。继续构建出基于LandSat 8遥感影像的净反射率值与地球化学因子之间的统计模型,并以此预测模型对测区进行了遥感地球化学异常的圈定。预测结果表明:建立的遥感地球化学统计模型高异常区与已知矿区范围基本吻合,通过提取的遥感地球化学异常不仅能表达化探常规异常的信息,还可以把其空间分布规律明晰出来,让某些局部弱异常得到增强。遥感地球化学异常得到了野外验证,说明利用地质资料建立的基于LandSat 8遥感地球化学预测模型比单一的遥感或化探异常有更好的预测效果。 相似文献
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Identifying geochemical anomalies from background is a fundamental task in exploration geochemistry. The Gangdese mineral district in western China has complex geochemical surface expression due to complex geological background and 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. The results illustrate that weak anomalies are hidden within the strong variance of background and are not well identified by means of inverse distance weighted; neither are they clearly identified by the C–A method if this method is applied to the whole study area. On the other hand, singularity values provide new information that complements use of original concentration values and can quantify the properties of enrichment and depletion caused by mineralization. In general, producing maps of singularities can help to identify relatively weak metal concentration anomalies in complex geological regions. Application of singularity mapping technique in Gangdese district shows local anomalies of Cu are not only directly associated with known deposits in the central part of the study area, but also with E–W and N–E oriented faults in the north of the study area. Both types of anomalies should be further investigated for undiscovered Cu mineral deposits. 相似文献
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非线性矿床模型与非常规矿产资源评价 总被引：14，自引：6，他引：8
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. 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