地球化学异常识别方法技术

本发明专利技术公开了一种地球化学异常识别方法，本发明专利技术是通过C‑A分形模型的算法是先将地球化学数据进行数据网格化，然后绘制元素含量等值线图，记N(r)为等值线图元素含量为r时对应的面积，从而得到数据(N(r1),N(r2),N(r3),…,N(rn))(r1,r2,r3,…,rn)，代入分形模型(1)然后利用最小二乘法即可求得相应的分维数。通过本发明专利技术的识别方法在表明庞西垌地区银金矿床具有分形特征对矿区内银矿储量进行过预测取得了满意的效果。

Geochemical anomaly identification method

The invention discloses a method for identifying geochemical anomalies, which is based on the algorithm of C_A fractal model. First, the geochemical data are gridded, then the element content contour map is drawn, and the corresponding area is recorded when the element content of N (r) is r, thereby obtaining the data (N (r1), N (r2), N (r3),... N (rn), (r1, r2, r3,... The fractal dimension can be obtained by the least square method after substituting the fractal model (1). The identification method of the present invention shows that the silver-gold deposit in Pangxiyi area has fractal characteristics and has achieved satisfactory results in predicting the silver reserves in the mining area.

【技术实现步骤摘要】
地球化学异常识别方法
本专利技术具体涉及一种利用C-A(含量-面积分形法)多重分形模型的地球化学异常识别方法。
技术介绍
如何有效的利用地球化学数据圈定异常是人们普遍关注的问题，长期以来地学工作者大多通过统计学方法计算地球化学异常，一般以均值与2倍标准离差之和作为地球化学异常下限值，此种计算方法是以样品数据呈正态分布或对数正态分布为假设前提。而实际计算过程中由于使用该方法时夹杂了大量人为因素的影响，计算的结果往往会有偏差。
技术实现思路
针对上述
技术介绍
存在的问题，本专利技术旨在提供一种地球化学异常识别方法。为此，本专利技术采用以下技术方案：地球化学异常识别方法，其特征是包括以下步骤：步骤一：将地球化学数据进行数据网格化，绘制元素含量等值线图，步骤二：记N(r)为等值线图元素含量为r时对应的面积，设分形模型N(r)＝Cr±Dr>0(1)r表示特征尺度,C>0为比例常数，D>0为元素分维，N(r)表示尺度大于等于r的数目或尺度小于等于r的数目，分别记为N(≥r)＝Cr-D，N(≤r)＝Cr+D(r>0)；当r表示品位时，N(≥r)表示某品位大于r时的样本数；N(≤r)表示某品位小于r时的样本数；当r表示半径时，N(≤r)可表示半径为r的圆包含的矿体个数；可通过将一系列观测数据(N(r1),N(r2),N(r3),…,N(rn))(r1,r2,r3,…,rn)绘制在双坐标对数图上来求得分维数D.即将式(1)两边取对数，得到方程lgN(r)＝lg(C)±Dlg(r)(2)用最小二乘法即可求出分维数D.拟合直线段时采用最小二乘法确定分界点，使各区间拟合的直线与原始数据之间剩余平方和e＝e1+e2+…+en在各个区间的总和为最小，可通过相关系数检验和方差分析来检验方程的显著性。本专利技术可以达到以下有益效果：1、本专利技术是通过C-A分形模型的算法是先将地球化学数据进行数据网格化，然后绘制元素含量等值线图，记N(r)为等值线图元素含量为r时对应的面积，从而得到数据(N(r1),N(r2),N(r3),…,N(rn))(r1,r2,r3,…,rn)，代入分形模型(1)然后利用最小二乘法即可求得相应的分维数。2、本专利技术过分维数来表征空间不规则形体的确定性本质，它不要求数据服从正态或对数正态分布，用分形来刻画区域地球化学变量可揭示局部随机性和整体确定性特征。3、通过本专利技术的识别方法在表明庞西垌地区银金矿床具有分形特征对矿区内银矿储量进行过预测取得了满意的效果。具体实施方式具体实施例：本专利技术以庞西垌地区1:5万水系沉积物化探组合副样，按每平方米4件的采样密度采集样品，用火焰原子吸收法分析测定了Cu、Pb、Zn含量，同时获取了广东省地质过程与矿产探查重点实验室提供的同尺度下Ag、Au、As、W、Bi、Mo、Sn、Mn、Ba、F、Hg、Sb、Be等16种元素含量数据。采用含量-面积分形法确定庞西垌各元素的异常下限，在各元素含量-面积的双对数坐标散点图上，各元素“含量-面积”关系可用两条或两条以上的直线段拟合，说明各元素含量在空间分布上存在多个无标度区。通常低值区拟合的直线为元素的背景区，第二直线段为元素主要含量空间一般为区域地质作用形成的区域异常区，而第三段通常反映局部矿化作用形成局部地球化学异常。文中以Au、Ag、Cu、Pb、Zn、W、Bi、Mo几种元素举例详细说明，其中Au和Ag的单位是10-9，Cu、Pb、Zn、W、Bi、Mo的单位为10-6。采用C-A分形模型利用最小二乘法得到Ag元素的分维方程为N(r)＝4.514r-1.1390.020≤r＜0.229N(r)＝2.955r-1.7670.229≤r＜1.683N(r)＝1.802r-0.6631.683≤r＜20.502可以得知分维数分别为：D1＝1.393,D2＝1.767,D3＝0.663,分界点为0.229和1.683.由lg(含量)-lg(面积)拟合图还可看出在拟合线段的拖尾处有较多的重复点，进一步研究分析得知随着元素含量的提高，等值线包围的面积逐渐减小最后趋于一定值，此时高含量段的平滑重复点不具备实质的地质意义。依照处理Ag元素的流程，得到Au元素的分维方程为N(r)＝8.025r-0.7450.29≤r＜4.95N(r)＝8.989r-1.6614.95≤r＜84.20N(r)＝6.670r-1.14284.20≤r＜466.47可以得知分维数分别为：D1＝0.745,D2＝1.661,D3＝1.142,分界点为4.95和84.20用于区分区域异常和局部异常。得到Cu元素的分维方程为N(r)＝8.948r-0.0061≤r＜5N(r)＝12.43r-1.7345≤r＜20N(r)＝15.59r-2.93220≤r＜102N(r)＝7.837r-1.380102≤r＜378可以得知分维数分别为：D1＝0.006,D2＝1.734,D3＝2.932,分界点为5,20和102。得到Pb元素的分维方程为N(r)＝9.180r-0.1224≤r＜28N(r)＝21.66r-3.81028≤r＜96N(r)＝14.68r-2.32696≤r＜617可以得知分维数分别为：D1＝0.122,D2＝3.810,D3＝2.326,分界点为28和96。得到Zn元素的分维方程为N(r)＝9.169r-0.1006≤r＜31N(r)＝22.43r-4.00231≤r＜210N(r)＝5.138r-0.791210≤r＜815可以得知分维数分别为：D1＝0.100,D2＝4.002,D3＝0.791,分界点为31和210。得到W元素的分维方程为N(r)＝8.879r-0.0790.42≤r＜2.79N(r)＝8.860r-1.7152.79≤r＜237.49可以得知分维数分别为：D1＝0.079,D2＝1.715,分界点为2.79。得到Bi元素的分维方程为N(r)＝8.419r-0.2350.11≤r＜1.19N(r)＝7.029r-1.6371.19≤r＜108.94可以得知分维数分别为：D1＝0.235,D2＝1.637,分界点为1.19。得到Mo元素的分维方程为N(r)＝8.566r-0.3020.28≤r＜2.06N(r)＝8.320r-1.5902.06≤r＜178.13可以得知分维数分别为：D1＝0.302,D2＝1.590,分界点为2.06。进一步对各元素含量-面积双对数图进行研究发现，各元素关系图均用两条或两条以上的直线来拟合，反映了各元素含量的空间分布存在两个或两个以上的无标度区。低区斜率较小属背景区，第二段以上为主要含量区间，通常为异常区。若第二段直线反映区域地质作用形成的区域异常区，则第三段直线反映局部地球化学异常，Au、Ag、Pb和Zn元素均分为三段，且第三段直线斜率较第二段小，这说明矿化作用比较强烈，成矿潜力较大，可能形成大中型金银铅锌矿床。W、Bi、Mo均为两段无标度区的简单多重分形模式，表明这三种元素在研究区没有明显的成矿富集趋势，可能没有实质性的致矿异常，Cu分为四段，第三四段已反映出局部地球化学异常，且与W、Bi、Mo异常区有重叠部分，这进一步验证了该区域可能存在以Cu为主伴生W、Bi、Mo的大中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.地球化学异常识别方法，其特征是包括以下步骤：步骤一：将地球化学数据进行数据网格化，绘制元素含量等值线图；步骤二：记N(r)为等值线图元素含量为r时对应的面积，设分形模型N(r)＝Cr±D r>0   (1)r表示特征尺度,C>0为比例常数，D>0为元素分维，N(r)表示尺度大于等于r的数目或尺度小于等于r的数目，分别记为N(≥r)＝Cr‑D，N(≤r)＝Cr+D(r>0)；当r表示品位时，N(≥r)表示某品位大于r时的样本数；N(≤r)表示某品位小于r时的样本数；当r表示半径时，N(≤r)可表示半径为r的圆包含的矿体个数；可通过将一系列观测数据(N(r1),N(r2),N(r3),…,N(rn))(r1,r2,r3,…,rn)绘制在双坐标对数图上来求得分维数D.即将式(1)两边取对数，得到方程lg N(r)＝lg(C)±D lg(r)   (2)用最小二乘法即可求出分维数D。

【技术特征摘要】
1.地球化学异常识别方法，其特征是包括以下步骤：步骤一：将地球化学数据进行数据网格化，绘制元素含量等值线图；步骤二：记N(r)为等值线图元素含量为r时对应的面积，设分形模型N(r)＝Cr±Dr>0(1)r表示特征尺度,C>0为比例常数，D>0为元素分维，N(r)表示尺度大于等于r的数目或尺度小于等于r的数目，分别记为N(≥r)＝Cr-D，N(≤r)＝Cr+D(r>0)；当r表示品位时，N(≥r)表示某品位大于r时的样本数；N(≤r)表示某品位小于r时...

【专利技术属性】
技术研发人员：周永章，唐沐阳，沈文杰，张焱，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：广东,44