Análisis de ejemplo de servicio de espectro
7.4.1 Método para identificar anomalías en cuerpos geológicos de minas de plomo-zinc basado en análisis de características espectrales y coincidencia espectral
7.4.1.1 Extracción de características espectrales de cuerpos geológicos
Área de muestreo Ubicada en el área minera de plomo y zinc de Caixiashan en el condado de Shanshan, Xinjiang, la línea del perfil de muestreo se encuentra a lo largo de la dirección noroeste-sureste, pasando a través de tres yacimientos, a saber, el yacimiento No. 4 de Caixiashan y el yacimiento No. 5. yacimiento y un yacimiento recién descubierto. Los principales tipos de rocas en el área de prueba son mármol de dolomita, arenisca y lutita intercaladas, pórfido de diorita y zonas de alteración de cuerpos minerales de plomo-zinc. A juzgar por el estudio geológico de campo y los resultados de las pruebas, se desarrolla alteración de la roca y los principales tipos de alteración incluyen silicificación (vetas de cuarzo y zonas de fractura silicificadas), jarosita, carbonatación y serpentinización.
Se realizó una medición espectral en interiores de especímenes de campo basándose en el método de extracción de características en el sistema de software de biblioteca espectral, la extracción de características se realizó en el espectro del mineral de roca después de suavizarlo y filtrarlo para formar una línea de perfil característico espectral. la mina de plomo y zinc de Caixiashan.
Las características espectrales en el área de estudio aparecen principalmente alrededor de 1410 nm, 1930 nm, 2200 nm y 2330 nm. Sin embargo, debido a los diferentes tipos y grados de alteración, los centros de características espectrales aparecerán en los segmentos espectrales característicos anteriores. cambio y diferencia de intensidad de absorción.
Las curvas espectrales medidas de varias rocas alteradas en el área de estudio se muestran en la Figura 7.3.
Figura 7.3 Curvas espectrales de varios especímenes de roca alterados en el área experimental
Se extrajeron características de todos los especímenes en el área experimental para formar una tabla estadística de características espectrales en el área de investigación.
Las características espectrales de varios especímenes de roca alterados se muestran en la Tabla 7.3.
Tabla 7.3 Características espectrales de varios especímenes de roca alterados
7.4.1.2 Coincidencia espectral basada en bandas características
Al extraer características de los especímenes de mineral de roca anteriores, característicamente cotejado con el espectro estándar en la biblioteca espectral, se obtuvo el mapa de distribución de los principales minerales de alteración en el área de estudio.
Se puede observar en el mapa de resultados de identificación que los tipos de alteración distribuidos a lo largo de la dirección de la línea de prospección son principalmente jarosita, calcita mineral carbonatada, serpentinización e ilitización. Entre ellos, la serpentinización obviamente se desarrolla en toda la región, representando el 93% del total de 111 puntos de muestreo, seguida por las muestras de jarosita y carbonatación, que representan aproximadamente el 77% del total de muestras respectivamente, mientras que la ilitización ocurre en toda la región. En términos generales, el fenómeno de alteración es débil, con menos de 35 muestras mostrando ilitización.
La longitud del histograma en la Figura 7.4 representa el grado de similitud entre el mineral alterado y el mineral estándar en la biblioteca espectral (nota: solo valores relativos, no se realiza ningún procesamiento de normalización entre cada mineral), desde También se puede ver en la figura que entre las muestras con jarosita obvia en toda el área, la similitud espectral entre las muestras alrededor de la roca del cuerpo mineral y el espectro estándar es mayor, lo que indica que en estas muestras, el grado de culturalización de jarosita es relativamente alto.
Figura 7.4 Resultados de la identificación de los principales minerales alterados en el área de estudio
En la investigación real, basada en la biblioteca espectral, la identificación de minerales alterados en especímenes de roca de la mina de plomo y zinc de Caixiashan fue Inicialmente realizado, a partir del análisis de la similitud entre tipos alterados y minerales alterados, los resultados de la investigación básicamente confirman los resultados de la detección de la alteración de la roca circundante de la montaña Caixia por parte de estudiosos nacionales en la exploración geológica existente en el área. Sin embargo, la identificación de la alteración de la roca circundante basada en información espectral es un proceso complejo que involucra el tipo de mineralización del depósito, diferentes tipos metamórficos y grados de metamorfismo en las últimas etapas de la mineralización. En trabajos de investigación posteriores, el autor desarrollará más la investigación. Resultados de trabajos detallados de verificación en tierra y mediciones en laboratorio.
7.4.2 Método de estimación cuantitativa de información de microfugas de petróleo y gas basado en regresión de mínimos cuadrados parciales
Se organizaron los datos espectrales y geoquímicos de los objetos terrestres en el área experimental de Qingyang. y basado en el espectro La tecnología de extracción de características en la biblioteca formó una biblioteca de características de espectros de microfiltración de petróleo y gas en el área. Las bandas que pueden reflejar información de microfugas de hidrocarburos en muestras de suelo se extraen de la biblioteca de características para modelar.
El análisis de correlación del índice de hidrocarburos ácidos en toda la banda se muestra en la Figura 7.5.
Como se puede observar en la Figura 7.5, entre los ocho indicadores de acidólisis los hidrocarburos, metano, etano y propano tienen una mayor correlación con el espectro, mientras que isobutano, n-butano, isopentano y n-. la correlación para el pentano es ligeramente menor. Y en las olefinas, aquí el propileno tiene la correlación más baja. Entre ellas, las bandas con mayor correlación se concentran entre 1900 nm y 2400-2500 nm. Sin embargo, podemos ver en la figura anterior que los ocho indicadores de los hidrocarburos de acidólisis no están altamente correlacionados con el espectro. El coeficiente de correlación más alto es de alrededor de 0,35. Para mejorar la correlación entre los hidrocarburos de acidólisis y los espectros, realizamos cierto preprocesamiento en el espectro. datos. Los derivados espectrales pueden eliminar hasta cierto punto la influencia de las señales espectrales de fondo y resaltar la información útil en el espectro. Aquí, elegimos el método de la segunda derivada para eliminar la influencia del espectro de fondo. Después de la segunda derivada, se fortalece la correlación entre el índice de hidrocarburos ácidos y cada espectro. Tomando como ejemplo el coeficiente de correlación del metano, el valor promedio del coeficiente de correlación aumentó de 0,158 a 0,280, y el valor máximo aumentó de 0,353 a 0,546. Tomando 0,30 como umbral como base para extraer bandas efectivas, el número final de bandas extraídas que pueden ingresar al modelado es 41. Las curvas de reflectividad para estas bandas se muestran en la Figura 7.6.
Figura 7.5 Análisis de correlación entre hidrocarburos ácidos y reflectancia espectral
Figura 7.6 Banda de características seleccionada de la biblioteca de características
Como se puede ver en la Figura 7.6, ingrese el construcción La banda del modo se encuentra principalmente cerca del valle de absorción, lo que muestra que la curva espectral después del procesamiento derivado puede reflejar mejor las características de absorción de los objetos terrestres. Estas características de absorción se utilizarán para identificar cuantitativamente la microfiltración del campo de gas en la extracción de gas. Información de microfiltración de campo. Indicadores de acidólisis de hidrocarburos en suelos con fugas.
Ya sabemos que en la prueba de acidólisis de hidrocarburos en suelos de microfiltración de campos de gas, se obtuvieron ocho indicadores de acidólisis de hidrocarburos, a saber, metano, etano, propano, propileno, isobutano, n-butano, isopentano y n-pentano. Aunque estos hidrocarburos afectarán la respuesta espectral de los objetos terrestres, también existe una cierta correlación entre estos indicadores de hidrocarburos. Si estas correlaciones se separan para la extracción de información espectral, inevitablemente conducirá a resultados de información incompletos. La correlación entre los indicadores de hidrocarburos ácidos se muestra en la Figura 7.7.
Como se puede observar en la Figura 7.7, los contenidos de varios indicadores de hidrocarburos ácidos están altamente correlacionados. Las correlaciones entre la mayoría de las variables son superiores a 0,8, y la correlación más pequeña ronda el 0,5, por lo tanto, cuando se realizan análisis cuantitativos. En el análisis entre diversas variables del espectro, esta correlación debe utilizarse para reflejar mejor las características esenciales de la muestra de suelo.
Del mismo modo, según el método de extracción de características anterior, también existe una cierta correlación entre las reflectancias espectrales extraídas. Como se muestra en la Figura 7.8.
Por lo tanto, para extraer información de microfugas en campos de gas a partir de datos de reflectancia hiperespectral, es necesario resolver dos problemas: uno es la correlación entre bandas espectrales y el otro es la correlación entre varias variables de hidrocarburos. correlación.
El método de regresión de mínimos cuadrados parcial es una mejora de la regresión de mínimos cuadrados tradicional. Es adecuado para situaciones en las que existe una correlación entre variables independientes y una correlación entre múltiples variables dependientes. La regresión de mínimos cuadrados parciales se puede entender así:
Regresión de mínimos cuadrados parciales = análisis de regresión lineal múltiple + análisis de correlación canónica + análisis de componentes principales
Se puede utilizar cuando existen múltiples correlaciones en las variables independientes El modelado de regresión se realiza bajo ciertas condiciones, lo que permite realizar el análisis de regresión bajo la condición de que el número de puntos de muestra sea menor que el número de variables. La regresión de mínimos cuadrados parciales incluirá todas las variables independientes originales en el modelo final. y es fácil identificar la información del sistema con ruido (incluso algún ruido no aleatorio).
Figura 7.7 Correlación entre varios indicadores de hidrocarburos ácidos
Figura 7.8 Correlación entre reflectancia hiperespectral
Para realizar la transformación de la reflectancia hiperespectral Para extraer microfugas del campo de gas información, se puede utilizar el método de regresión de mínimos cuadrados para modelar y analizar algunas muestras en el estudio, y se han logrado resultados relativamente ideales.
Extrajimos información cuantitativa basada en el método de regresión de mínimos cuadrados parciales de los datos de muestreo de la sección longitudinal del área experimental de Qingyang.
En el modelado, las variables dependientes consideradas son los ocho indicadores de acidólisis de los hidrocarburos, a saber, metano, etano, propano, propileno, isobutano, n-butano, isopentano y n-pentano. Las variables independientes seleccionadas son las 41 bandas de reflectividad anteriores.
Los resultados del modelado y estimación del modelo de muestras desconocidas se muestran en las Figuras 7.9 a 7.16.
Figura 7.9 Resultados de la predicción de metano
Figura 7.10 Resultados de la predicción de etano
Figura 7.11 Resultados de la predicción de propano
Figura 7.12 Resultados de la predicción de propileno
Figura 7.13 Resultados de predicción de isobutano
Figura 7.14 Resultados de predicción de n-butano
Figura 7.15 Resultados de predicción de isopentano
Figura 7.16 n- resultados de predicción del pentano
Los indicadores de evaluación cuantitativa de la capacidad de predicción del modelo se muestran en la Tabla 7.4.
Tabla 7.4 Indicadores de evaluación de predicción del modelo