Extracción de información de anomalías geoquímicas

(1) Descripción general de los antecedentes geoquímicos del área de estudio

Los datos muestran que el Devónico, especialmente la Formación Kambutibao y la Formación Carbonífera Hongshanzui, son ricos en litio, berilio y niobio. , el coeficiente de enriquecimiento llega a 2. Por el contrario, en formaciones más antiguas, como la Formación Paleógena Kemuqi y la Formación Fumeng, el litio, el berilio y el niobio se dispersan en forma de agotamiento, especialmente en la Formación Kurmutu del Paleógeno inferior y el Grupo Kurmutu en el Silúrico; Especialmente en la Formación Kurmutu del Silúrico, el litio, el berilio y el niobio se encuentran en estado de pérdida. Esto muestra que los elementos raros litio, berilio y niobio se transfirieron gradualmente a estratos antiguos después de pasar por varias etapas de metamorfismo, estructura y magma, y ​​se enriquecieron localmente en la etapa metamórfica profunda o durante los procesos mixtos de diagénesis y granitización.

Figura 4-8 El contorno de simetría del centro estructural del área de estudio y la superposición de puntos minerales

Figura 4-9 La zona de amortiguamiento de 250 metros de la falla en el área de trabajo y la superposición de puntos minerales

(2) Análisis y preprocesamiento de datos geoquímicos

Este libro recopila los principales elementos de mineralización Be, Li, Cr, Ni, Cu, Zn y otros elementos en el área de estudio para realizar un análisis de antecedentes geoquímicos regionales.

Debido a la influencia de errores sistemáticos o errores accidentales en el análisis de laboratorio y el proceso de muestreo, existen valores singulares anormales individuales en los resultados del análisis. Estos valores singulares tienen un impacto negativo en lo anormal. características de los elementos, especialmente en la forma de la superficie de tendencia de la distribución del elemento el impacto es mayor. Por lo tanto, antes de estudiar las características de distribución estadística de los elementos, primero se deben procesar los datos de observación originales. Además, los geoquímicos básicamente creen que la distribución de los elementos en geoquímica se acerca a una distribución normal o una distribución lognormal. Por lo tanto, el límite inferior tradicional de anomalías geoquímicas se determina probando estadísticamente si los datos geoquímicos de exploración se ajustan a la distribución normal o lognormal. De lo contrario, es necesario eliminar algunos valores singulares hasta que los datos se ajusten a la distribución normal o lognormal. distribución hasta que el número se distribuya normalmente. En este artículo, el método de identificación de valores singulares es el siguiente: el límite inferior es la media muestral más 3 veces la desviación estándar, es decir,

(3) Extracción y análisis de un solo elemento anomalías químicas

Según la teoría de la prospección geoquímica, la mayoría de los datos de prospección geoquímica se distribuyen normalmente o se distribuyen de forma lognormal, y el análisis, interpretación y evaluación de las anomalías químicas también se basan en la distribución normal o distribución lognormal de los elementos en cuerpos geológicos. El análisis, interpretación y evaluación de anomalías de la exploración química también se basan en la distribución normal o lognormal de los elementos en los cuerpos geológicos. Después del análisis, los seis elementos cubiertos en este libro tienen una distribución normal relativamente típica después del procesamiento de valores específicos, como se muestra en la Figura 4-10.

Figura 4-10 Distribución de Be, Li, Cr, Ni, Cu y Zn después de eliminar valores extremadamente altos

Al mismo tiempo, este artículo también considera que es posible realizar más análisis. Implica varias comparaciones y cálculos entre varios elementos (como análisis discriminante, análisis factorial, análisis de conglomerados, etc.), y existen diferencias obvias en las mediciones e indicadores entre varios elementos, por lo que aquí también debemos realizar un promedio estándar de los datos obtenidos. en el paso anterior Malo: Estandarización o regularización.

Estandarización: transforme los datos originales según la siguiente fórmula

Investigación sobre la predicción cuantitativa tridimensional del depósito de metales raros Keketuohai de Xinjiang

Después de la estandarización, la media El valor de cada variable es 0, la desviación estándar es 1 y cada variable está en la misma medida.

Regularización: transforme los datos originales según la siguiente fórmula

Investigación sobre la predicción cuantitativa tridimensional del depósito de metales raros Keketuohai de Xinjiang

Después de la regularización, el máximo El valor de la variable es 1, el valor mínimo es 0 y cada variable está en la misma medida.

Este libro utiliza un método de regularización para extraer anomalías de los datos regularizados. Tomamos la suma de la media y una desviación estándar (μ + σ) como el límite inferior de las anomalías geoquímicas y encierramos en un círculo los seis elementos. área anormal (Figura 4-11 a Figura 4-16).

Figura 4-11 Mapa de distribución anormal del elemento Be

Figura 4-12 Mapa de distribución anormal del elemento Li

Figura 4-13 Mapa de distribución anormal de Cr elemento

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Figura 4-14 Mapa de distribución anormal del elemento Ni

Figura 4-15 Mapa de distribución anormal del elemento Cu

Figura 4- 16 Mapa de distribución anormal del elemento zinc

(4) Extracción y análisis de anomalías geoquímicas integrales

Las anomalías geoquímicas integrales son la superposición de características anormales de elementos individuales, que reflejan la distribución de todos características anormales en el área de estudio. Distribución de todas las características anormales en el área de estudio.

Para integrar verdaderamente la información de cada elemento, este libro adopta el método de análisis de conglomerados. La idea básica del análisis de conglomerados es: suponiendo que existen diferentes similitudes (proximidades) entre los objetos de investigación, basándose en las muestras de observación, encuentre y calcule algunas estadísticas (como coeficientes de similitud, coeficientes de correlación, etc.) que puedan medir la grado de similitud. ), estas estadísticas pueden medir el grado de similitud entre muestras y luego, de acuerdo con el tamaño de las estadísticas de similitud, las muestras con un alto grado de similitud se agregan en una categoría y las muestras con relaciones distantes se agregan en otra categoría, hasta que todas las muestras se agregan en un sistema de clasificación de pequeño a grande y, finalmente, el sistema de clasificación se agrega en un sistema de clasificación de pequeño a grande. Finalmente, se visualiza el sistema de clasificación para obtener un diagrama genealógico.

Este libro utiliza datos de exploración geoquímica estandarizados para calcular los coeficientes de correlación entre varios elementos para el análisis de conglomerados. Los resultados del análisis de conglomerados se muestran en la Figura 4-17.

Figura 4-17 Diagrama de análisis de conglomerados de los seis elementos Be, Li, Cr, Ni, Cu y Zn

Entre ellos p1=0.91, p2=0.52, p3=0.51 , p4=0.52, p5=0.24 (P representa el coeficiente de correlación entre elementos). Para facilitar la discusión, primero se hacen las siguientes suposiciones. Se supone que los valores de muestreo químico de cada elemento de berilio, litio, cromo, níquel, cobre y zinc en sedimentos de agua se expresan como DBe, DLi, DCr, DNi, DCu y DZn, respectivamente.

Desde la perspectiva de la información contenida en los datos, el coeficiente de correlación P entre las variables V1 y V2 en realidad puede considerarse como el porcentaje de variables que proporcionan la misma información. Cuanto mayor sea el coeficiente de correlación, mayor será la cantidad de información repetida y viceversa.

Cuando el coeficiente de correlación alcanza el valor máximo, es decir, cuando P es igual a 1, entonces las dos variables proporcionan información repetida, que debe considerarse como una variable al calcular la información completa I, es decir , I = V1 o I = V2;

Cuando el coeficiente de correlación alcanza el valor mínimo, es decir, cuando P es igual a 0, las dos variables son completamente independientes y deben considerarse como una sola variable respectivamente cuando calculando la información integral I, es decir, I = V1 +V2.

Si es una situación intermedia, podemos entenderla con base en la Figura 4-18:

Figura 4-18 Diagrama esquemático de información repetida entre variables relacionadas

Obviamente, intersectando La misma información I2 = P × V1 = P × V2 = (V1 + V2) × P/2, entonces la información total es:

Estudio sobre predicción cuantitativa tridimensional de Xinjiang Cocotuohai depósito de metales raros

Con base en la fórmula anterior, a continuación se calculan específicamente los valores atípicos geoquímicos integrales de diferentes combinaciones de elementos.

Estudio sobre la predicción cuantitativa tridimensional del depósito de metales raros Keketuohai de Xinjiang

Como se puede ver en el gráfico de análisis de grupos de elementos, el coeficiente de correlación entre el elemento Cr y Ni es el mayor. llegando a 0,91, y el elemento Be El coeficiente de correlación con Li es 0,52. Cuando el coeficiente de correlación es superior a 0,5, los seis elementos metálicos anteriores se pueden dividir en dos grupos. Según el cuadro de análisis de grupos de elementos, los valores geoquímicos atípicos del segundo volumen son los más completos. Según la magnitud del coeficiente de correlación, los seis elementos anteriores se dividen en dos grupos: elementos de metales raros y otros elementos metálicos, y se analizan respectivamente sus anomalías geoquímicas integrales.

1. Anomalías geoquímicas integrales de elementos de metales raros (Be, Li)

Los valores de información integral de los elementos de metales raros Be y Li se pueden calcular de acuerdo con el Grupo 4, y sus datos completos de información de anomalías Características estadísticas: μ = 0,42, σ = 0,15, tomando el límite inferior anormal de 0,57, y los resultados del procesamiento se muestran en la Figura 4-19. Los resultados del procesamiento se muestran en la Figura 4-19.

2. Anomalías integrales de quimiotaxis de otros elementos metálicos (Cr, Ni, Cu, Zn)

Basado en el análisis de agrupamiento de elementos y el cálculo de anormalidades integrales de quimiotaxis descritos en la sección anterior Fórmula, Este artículo divide los elementos metálicos Cr, Ni, Cu y Zn en un grupo para calcular las anomalías de quimiotaxis integrales de estos cuatro elementos. Calcule el Grupo1, el Grupo2 y el Grupo3 para obtener las características estadísticas de los datos de información anormal completa de Cr, Ni, Cu y Zn: μ = 0,41, σ = 0,16 y tome el límite inferior de la anomalía como 0,50. Los resultados del procesamiento se muestran. en la Figura 4-20.

Figura 4-19 Anomalías geoquímicas integrales y distribución de yacimientos de elementos metálicos raros Be y Li

Figura 4-20 Anomalías geoquímicas integrales y yacimientos de Cr, Ni, Cu y Distribución de Zn