地球化学异常下限确定方法

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时间:2020-01-21

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1、一、地球化学数据处理基础数据处理的意义是获得较为准确的平均值(背景)和异常下限。1、地球化学数据处理归根结底仍属于统计学的范畴,所以要求数据应是正态分布的,不是拿来数据就能应用的,特别是用公式计算时更要注意这一点。正态(μ=0,δ=1)----(偏态)。大数定理:又称大数法则、大数率。在一个随机事件中,随着试验次数的增加,事件发生的频率趋于一个稳定值;同时,在对物理量的测量实践中,测定值的算术平均也具有稳定性。所以如果在计算时,数据中包含较多的野值时,实际获得的是一个不具稳定性的算术平均,它实际不能替代背景值。2、异常是一个相对概念,有不同尺度上的

2、要求,所以不要将其看作一个定值。在悉尼国际化探会议上(1976),对异常下限定义:异常下限是地球化学工作者根据某种分析测试结果对样品所取定的一个数值,据此可以圈定能够识别出与矿化有关的异常。并对异常下限提出了一个笼统的定义:凡能够划分出异常和非异常数据的数值即为异常下限。据此,异常下限不能简单的理解为背景上限。二、异常下限确定方法具体异常下限确定方法较多:地化剖面法、概率格纸法、直方图法、马氏距离法、单元素计算法、数据排序法、累积频率法……下面逐一介绍:1、地化剖面法:(可以不考虑野值)在已知区做地化剖面:要求剖面较长,穿过矿化区(含蚀变区)和正常

3、地层(背景),能区分含矿区和非矿区就可确定为下限。2、概率格纸法:(可以不考虑野值)以含量和频率作图15%--负异常50%--背景值85%--X+δ(高背景)98%--(X+2δ)异常下限3、直方图法:(可以不考虑野值)能分解出后期叠加的值就为异常下限4、马氏距离法:(在计算时已考虑野值)针对样本,实际为建立在多元素正态分布基础之上—多重样本的正态分布,超出椭球体时—异常样(如P3点)。相似于因子得分的计算,最后为一个剔除异常样本时的计算值,实际计算出综合异常边界线。当令m=1时,上式化解为Xa=Xo±KS,这是我们较为熟悉的单元素(一维)计算异常

4、下限常用公式。该方法计算较为复杂:下面给出一个实例:马氏距离(黑色虚线)圈定异常基本为两种以上元素异常的重合的部分。上图中Hy-44与Hy-45综合异常中,由于As元素相连,传统方法无法分割。用该方法可分解为两个异常,后来实际查证中也证明:左边Hy-44为Au、Cu、Co的成矿,右边Hy-45为Au、Cu的成矿。解决手工的随意性。5、单元素计算法:(必须剔除野值)Xa=Xo±KS(Xa—异常下限,Xo—背景值,K—取值系数,S—标准离差)从标准正态累积频率密度函数公式:推断出当K=1.65、2、3时,密度函数分别为95%,97.7%,99.8%一般

5、为计算方便,通常取K=2,这就是Xa=Xo±2S的来源。通常应用时,用Xa=Xo±3S无限循环剔除,直到无剔除数据时,对于地球化学通常几百—上千的数据,基本保证数据为正态分布。则此时Xa=Xo+2S定为异常下限为保证数据为正态分布,实际计算时先将数据转换为对数,此时由于数据离差变小,在剔除野值后,基本都能保证为正态分布。为进行下步计算处理有了理论保障。6、数据排序法:(不考虑野值)比较简单、实用所有数据从小到大,按含量排序做图(含量—纵坐标,1,2……n含量顺序序列----横坐标)异常有明显的一斜率但数据太多时不适合7、累积频率法:(不考虑野值,在

6、使用时为网格化数据)目前较为普遍元素含量高低分级,采用累频分级方式,分19级,分级频率:0.5-1.2-2-3-4.5-8-15-25-40-60-75-85-92-95.5-97-98-98.8-99.5-100(%)异常85-90-95-100(%)和<15%8、实际使用异常下限值的确定:实际上各方法确定的异常下限都是可行的,关健是确定的这个值合不合理是值得商榷的。在1:20万区域化探中,由于一般取水系沉积物,样品经过了充分的均一化,方差较小,数据基本为正态分布,剔除不了几个野值,此时计算下限与实际使用值变化不是很大(当然1:20万或1:25万

7、由于区域较大,各分区中元素背景不一,异常下限是不同的,应该适当考虑分区,分别确定异常下限)。1:5万相对样点较密,部分可能涉及矿区,数据变化较大,此时必须考虑剔除野值,保证数据为正态分布。1:1万等数据以土壤或岩石原生晕为主,此时主要在矿区工作,数据高的达矿体边界品位,低得很低,在剔除野值,保证数据为正态分布后,剩余数据计算的异常下限明显偏低,有时导致2/3区域都为异常,如我曾经有个工作区,1:1万岩石测量,经计算Au异常下限为30PPb,最后使用值为80PPb。矿区化探异常下限的确定需根据实际情况。实际上述只是给出了一个计算确定异常下限的方法,实

8、际上上面计算的异常下限值在使用时只是一种参考,使用值是根据该计算值在地球化学图面上最终的确定的,确定依据:1、异常占总体地

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