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大數(shù)據(jù)時(shí)代基于多元素?cái)?shù)據(jù)融合的一張圖化探異常評(píng)判

2020-12-31 04:11:18婁雪家張大偉史長(zhǎng)浩崔軍軍
中國(guó)金屬通報(bào) 2020年8期
關(guān)鍵詞:融合

婁雪家,張大偉*,王 淼,史長(zhǎng)浩,崔軍軍,劉 周

(1.吉林省有色金屬地質(zhì)勘查院,吉林 長(zhǎng)春 130021;2.吉林省有色金屬地質(zhì)勘查局,吉林 長(zhǎng)春 130021;3.吉林省有色金屬地質(zhì)勘查局六0二隊(duì),吉林 白山 130021)

國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)將大數(shù)據(jù)定義為“為更經(jīng)濟(jì)地從高頻率的“大容量的”不同結(jié)構(gòu)和類型的數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值而設(shè)計(jì)的新一代架構(gòu)和技術(shù)”。基于多元素?cái)?shù)據(jù)融合的一張圖化探異常評(píng)判是在大數(shù)據(jù)的背景下,根據(jù)不同的元素之間的相關(guān)性,把各種分散的元素信息集成到一起而去除冗余信息、增強(qiáng)信號(hào)強(qiáng)度,真正達(dá)到為找礦服務(wù)的目的。

1 緒論

1.1 研究現(xiàn)狀

化探找礦是一種效率高、效果顯著的找礦方法,上世紀(jì)淺地表富礦的發(fā)現(xiàn)80%以上都與地球化學(xué)勘查有關(guān)。勘查地球化學(xué)(簡(jiǎn)稱化探)是系統(tǒng)地測(cè)量各種天然物質(zhì)(如巖石、疏松覆蓋物、水系沉積物、水、空氣或生物)地球化學(xué)性質(zhì)(如成礦元素及伴生元素的含量等)的一門地球科學(xué)。測(cè)量目的是發(fā)現(xiàn)與礦化有關(guān)的地球化學(xué)異常,并通過(guò)異常的線索來(lái)圈定成礦遠(yuǎn)景地段、縮小找礦靶區(qū),以尋找具有經(jīng)濟(jì)價(jià)值的礦床。其關(guān)鍵在于“異常評(píng)判”,評(píng)判的準(zhǔn)確性和效率直接影響了找礦效果和找礦周期。

異常是一個(gè)相對(duì)概念,所以不能將其看作一個(gè)定值。傳統(tǒng)的異常評(píng)判,通常都是對(duì)單一元素采用簡(jiǎn)單數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析,或者依賴于人為經(jīng)驗(yàn)判斷。這種背景值的確定,一般是以特定區(qū)域范圍內(nèi)的元素樣品平均值來(lái)度量,異常的下限基本以元素均值與其方差的加減倍數(shù)來(lái)劃定的(單元素計(jì)算法),或者僅僅將不同元素等值線疊加到一張圖上來(lái)了解不同元素的套合性,很少對(duì)多元素進(jìn)行綜合考慮。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,尤其是地理信息系統(tǒng)(GIS)等軟件的廣泛應(yīng)用,提高了化探的數(shù)據(jù)處理的效率,將數(shù)據(jù)輸入電腦可以直接制成化探的成果圖件—單元素異常等值線圖。而在實(shí)際工作中這種高效的電腦圈定的異常,要么大片出現(xiàn)失去了指示性,要么漫天撒豆毫無(wú)規(guī)律可循,難以達(dá)到指導(dǎo)地質(zhì)工作的目的,也給異常的檢查驗(yàn)證提出了難題。所以綜合分析各元素的區(qū)別與聯(lián)系,將它們?nèi)诤系揭黄穑軌蜻_(dá)到信息的互補(bǔ),去除冗余信息和干擾因素,彌補(bǔ)單一元素反映信息的不足。

1.2 研究目的與意義

20世紀(jì)以來(lái),隨著地質(zhì)工作的深入,淺部富礦產(chǎn)資源開采殆盡,現(xiàn)階段易識(shí)別礦和地表露頭礦越來(lái)越少,地質(zhì)找礦難度急劇增大,以往篩選“高、大、全”化探異常的找礦模式概率很小,單元素化探信息已經(jīng)滿足不了地質(zhì)找礦工作的需要,異常篩選思路和準(zhǔn)則也需要改變。21世紀(jì)以來(lái)多元數(shù)據(jù)融合技術(shù)(物探、化探、地質(zhì)、遙感等)在地質(zhì)找礦方面的使用也越來(lái)越廣泛,化探作為多元中的一部分發(fā)展緩慢,基于多元素?cái)?shù)據(jù)融合的化探異常評(píng)判符合多元信息集成的發(fā)展需求,也順應(yīng)“一張圖”管理和“大地質(zhì)、大數(shù)據(jù)”時(shí)代的發(fā)展。

2 多元素化探數(shù)據(jù)融合

2.1 數(shù)據(jù)處理及正態(tài)分布檢驗(yàn)

2.1.1 數(shù)理統(tǒng)計(jì)

對(duì)全部數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì):

(1)計(jì)算全區(qū)各元素測(cè)試數(shù)據(jù)的均值(X1)和標(biāo)準(zhǔn)離差(S1)。

(2)按大于X+3S的條件剔除一批高值后獲得一個(gè)新數(shù)據(jù)集,再計(jì)算此數(shù)據(jù)集的均值(X2)和標(biāo)準(zhǔn)離差(S2)。

(3)重復(fù)第二步,直至無(wú)特高值點(diǎn)存在,求出最終數(shù)據(jù)集的均值(X)和標(biāo)準(zhǔn)離差(S)。

(4)用原始數(shù)據(jù)或取對(duì)數(shù)后數(shù)據(jù)繪制頻率直方圖,檢驗(yàn)樣品元素是否符合正態(tài)分布或?qū)?shù)正態(tài)分布。均滿足正態(tài)分布檢驗(yàn)要求。

2.1.2 化探參數(shù)統(tǒng)計(jì)

對(duì)研究區(qū)化探次生暈數(shù)據(jù)參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì):算術(shù)全區(qū)、對(duì)數(shù)全區(qū)、算術(shù)剔除高值全區(qū)、對(duì)數(shù)剔除高值全區(qū)中的樣品數(shù)、平均值、標(biāo)準(zhǔn)離差、變化系數(shù)、偏度、最大值、最小值、濃集克拉克值及致礦系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),為估計(jì)評(píng)價(jià)各元素找礦潛力和各地質(zhì)單元地球化學(xué)富集特征提供必要的依據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)均勻化

由于不同元素在地質(zhì)體中的含量存在數(shù)量級(jí)上的差別(10-6,10-9),將各種元素進(jìn)行均勻化處理,將大小懸殊的數(shù)據(jù)變化到同一度量的水平,計(jì)算公式為:

2.3 元素相關(guān)性分析

為了研究各種元素的相關(guān)密切程度,將區(qū)內(nèi)化探數(shù)據(jù)進(jìn)行R-型模糊聚類分析。

(1)根據(jù)相關(guān)性檢驗(yàn),服從正態(tài)分布的元素直接用原始數(shù)據(jù);過(guò)于離散,服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布的微量元素,先將實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為對(duì)數(shù)再進(jìn)行相關(guān)性分析。

(2)由于不同元素在地質(zhì)體中的含量存在數(shù)量級(jí)上的差別(10-6,10-9),將各種元素進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,將大小懸殊的數(shù)據(jù)變化到同一度量的水平,計(jì)算公式為:

j —樣品數(shù)(j =1,2,3,……,n)。

(3)相關(guān)系數(shù)計(jì)算。采用R-型模糊聚類分析,得到相關(guān)系數(shù)矩陣,并制作譜系圖。

2.4 多元素?cái)?shù)據(jù)融合模型

2.4.1 主元素、輔助元素確定

根據(jù)區(qū)域找礦方向、元素富集系數(shù)和地球化學(xué)特征選擇主元素,結(jié)合元素相關(guān)性和數(shù)據(jù)融合的可操作性選擇輔助元素。元素組合的原則初步設(shè)定為:

(1)元素組合個(gè)數(shù)為3個(gè)~7個(gè)。

(2)相關(guān)系數(shù)大于0.30。

2.4.2 影響系數(shù)及閥值設(shè)定

主元素本身影響系數(shù)為1,為了避免輔助元素喧賓奪主,設(shè)定輔助元素的影響系數(shù)γ和閥值L防止其對(duì)主元素影響過(guò)大。

2.4.3 融合模型的建立

以均勻化數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)根據(jù)證據(jù)加權(quán)理論將多個(gè)元素進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,主元素變量影響系數(shù)為1,其它元素影響系數(shù)為γ,以此進(jìn)行加權(quán)融合,融合后乘以主元素的平均值(剔除異點(diǎn)后)得到融合后主元素?cái)?shù)據(jù),融合模型:

式中:S1j—主元素融合后的第j個(gè)數(shù)據(jù);

x1j—主元素第j 件樣品的原始數(shù)據(jù);

L —輔助元素影響系數(shù)閥值;

γi—第i 個(gè)輔助元素的影響系數(shù);

Jij—第i 個(gè)變量第j 個(gè)數(shù)據(jù)均一化后的數(shù)據(jù)。

2.4.4 多元素?cái)?shù)據(jù)融合步驟

(1)通過(guò)正態(tài)分布檢驗(yàn),數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布或?qū)?shù)正態(tài)分布。

(2)通過(guò)均勻化處理,將大小懸殊的數(shù)據(jù)變化到同一度量的水平。

(3)進(jìn)行R-型模糊聚類分析,分析元素之間的相關(guān)性。

(4)根據(jù)元素組合和勘查礦種確定主元素和輔助元素。

2.5 異常圈定

背景值和異常下限的確定與化探找礦的效果有很大關(guān)系,高了容易漏掉異常,造成漫天撒豆現(xiàn)象毫無(wú)規(guī)律可循;低了造成假異常或者使異常大片出現(xiàn)而失去了指示性。因此背景值和異常下限的確定采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法,如2.1節(jié)中處理方法將原始數(shù)據(jù)的異點(diǎn)多次剔除后進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)和計(jì)均值、標(biāo)準(zhǔn)離差統(tǒng),并以此確定背景值及異常下限值。即異常下限=背景值+n倍的標(biāo)準(zhǔn)離差。

3 結(jié)論

通過(guò)試驗(yàn)融合后數(shù)據(jù)重新進(jìn)圈定的異常與融合前的成果具有很好的再現(xiàn)性,吻合度較好,尤其是在對(duì)弱異常的處理上效果比較理想,在研究礦化富集規(guī)律上具有明顯的優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)了對(duì)異常快速、準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)、高效定位的目的。通過(guò)結(jié)果驗(yàn)證與對(duì)比分析得到以下結(jié)論:

(1)異常再現(xiàn)性好。通過(guò)融合前、后異常對(duì)比,95%的異常具有重現(xiàn)性,說(shuō)明融合數(shù)據(jù)異常信息的提取方面與傳統(tǒng)經(jīng)典方法一樣具有很高的可信度。

(2)增強(qiáng)信號(hào)強(qiáng)度,降低噪聲干擾。在低異常區(qū)具有較好的效果,主要表現(xiàn)在單元素較低,而其它具有成礦指示作用的元素有一定顯示時(shí),通過(guò)數(shù)據(jù)融合增強(qiáng)了信號(hào)強(qiáng)度,而使異常得到凸顯;另一方面,對(duì)于單元素較低,其它元素指示也不好的異常區(qū),通過(guò)融合提高了異常下限,從而降低單元素低值異常的干擾。

(3)精確定位與定向。對(duì)于規(guī)模較大的異常,往往成片出現(xiàn),雖然面積較大,具有較好的找礦前景,但是幾平方千米甚至幾十平方千米的面狀異常往往讓工作無(wú)從做起,通過(guò)多元素融合不僅提高異常強(qiáng)度,也通過(guò)提高異常下限而使范圍更加精確,同時(shí)使異常具有方向性和成帶性,圈定的融合異常更接近真實(shí)情況,并且能夠更加精確地指導(dǎo)找礦。

4 存在問(wèn)題與工作展望

4.1 存在問(wèn)題

(1)基于多元素?cái)?shù)據(jù)融合的化探異常雖然通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)取得了較好的效果,但是多元素?cái)?shù)據(jù)融合模型還不成熟,輔助元素影響程度和閥值的設(shè)定是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程。由于時(shí)間問(wèn)題和本人水平有限,筆者是基于經(jīng)驗(yàn)和初步實(shí)驗(yàn)對(duì)比選定影響程度為0.6倍的相關(guān)系數(shù),閥值確定為0.6,要想達(dá)到最佳效果,影響程度和閥值的設(shè)定還有待于進(jìn)一步研究。

(2)土壤地球化學(xué)異常存在次生遷移現(xiàn)象,不同元素的遷移能力也不盡相同,與外界環(huán)境、地形、元素自身活性等密切相關(guān),如果將以上因素參與多元素?cái)?shù)據(jù)融合的定量和定向,將會(huì)取得更加準(zhǔn)確的效果。

4.2 工作展望

21世紀(jì)以來(lái)“深穿透地球化學(xué)(Deep-penetrating Geochemistry)”技術(shù)在隱伏區(qū)找礦取得了突破性進(jìn)展,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于地質(zhì)找礦與預(yù)測(cè)工作中也取得了相當(dāng)好的成果,如果將深穿透物質(zhì)納入多元素?cái)?shù)據(jù)融合之中,多元素?cái)?shù)據(jù)融合的項(xiàng)目增加,會(huì)提高異常評(píng)判的準(zhǔn)確性;而結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的自適應(yīng)性、自學(xué)習(xí)性、自組織性、容錯(cuò)性等進(jìn)行模式識(shí)別和數(shù)據(jù)處理,是化探信息技術(shù)“大數(shù)據(jù)”的發(fā)展方向,隨著多元素?cái)?shù)據(jù)融合模型的發(fā)展和完善,也必將在多元地學(xué)集成找礦預(yù)測(cè)中得到更好的應(yīng)用。

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