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物探与化探  2020, Vol. 44 Issue (1): 112-121    DOI: 10.11720/wtyht.2020.1014
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变换后数据的因子分区标准化在东昆仑东段地球化学异常圈定中的应用
耿国帅1,2, 杨帆3,4(), 郭建娜5
1. 中国地质大学(北京) 地球科学与资源学院,北京 100083
2. 中国人民武装警察部队 黄金地质研究所,河北 廊坊 065000
3. 北京矿产地质研究院,北京 100012
4. 中国地质调查局 土地质量地球化学调查评价研究中心,河北 廊坊 065000
5. 河北省廊坊市自然资源和规划局,河北 廊坊 065000
The application of ILR transromed data factor analysis to delineating geochemical anomalies
Guo-Shuai GENG1,2, Fan YANG3,4(), Jian-Na GUO5
1. School of Earth Sciences and Resources, China University of Geosciences, Beijing 100083, China
2. Gold Geological Institute of CAPF, Langfang 065000, China
3. Beijing Institute of Geology for Mineral Resources, Beijing 100012, China
4. Research Center of Geochemical Survey and Assessment on Land Quality, China Geological Survey, Langfang 065000, China
5. Natural Resources and Planning Bureau, Langfang 065000, China
全文: PDF(4283 KB)   HTML
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

从区域地球化学勘查数据中提取找矿地球化学信息是目前化探工作的重要研究课题之一。地球化学背景与异常划分是提取找矿地球化学信息的关键,而地球化学数据是成分数据,具有闭合效应,使得数据在进行主成分分析和因子分析时需进行变换。笔者采用东昆仑东段水系沉积物中11种常量元素的含量数据,通过ILR数据变换后进行因子分析,根据因子分区结果,结合EDA法,对样品数据进行分区标准化,以标准化后的值来圈定异常。结果表明,与传统方法相比,利用ILR变换后的因子分区标准化方法所圈定的异常可以去除地质体中高背景值的影响,与矿床空间位置对应较好,且该方法受人为因素影响较小,实际应用效果显著。

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耿国帅
杨帆
郭建娜
关键词 区域化探ILR变换因子分析EDA法异常圈定东昆仑    
Abstract

The reliable detection of data outliers and unusual data behavior is one of the key task in the statistical analysis of applied geochemical data, and has remained a core problem. Factor analysis is a multivariate statistical analysis method, which is used to solve the problem of complex geological origin and superimposed mineralization; nevertheless, geochemical data are compositional data, there exist their closure effects, closure has a major influence on the covariance and correlation matrices, the very base of principal component analysis (PCA) and factor analysis (FA). So the authors applied isometric logratio-transformed (ILR) to 'open' the data before FA. The study area is located in the east of East Kunlun polymetallic mineralization zone. The authors used ILR transformed 11 major elements to conduct FA, extracted four public factors and calculated the four factor scores. According to the results of FA with EDA method , the authors standardized geochemical data and delineated Au anomaly. Compared with traditional method, this method can eliminate the influence of high background values.

Key wordsregional geochemical exploration    ILR transformation    factor analysis    EDA method    anomalous delineation    East Kunlun
收稿日期: 2019-01-07      出版日期: 2020-03-03
:  P632  
基金资助:国家自然科学基金项目(41773030);国家自然科学基金项目(41373048);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项项目(AS2015J03)
通讯作者: 杨帆
作者简介: 耿国帅(1972-),男,高级工程师,在读博士研究生,主要从事勘查地球化学相关基础理论研究和调查评价工作。Email: hnsmxggs@163.com
引用本文:   
耿国帅, 杨帆, 郭建娜. 变换后数据的因子分区标准化在东昆仑东段地球化学异常圈定中的应用[J]. 物探与化探, 2020, 44(1): 112-121.
Guo-Shuai GENG, Fan YANG, Jian-Na GUO. The application of ILR transromed data factor analysis to delineating geochemical anomalies. Geophysical and Geochemical Exploration, 2020, 44(1): 112-121.
链接本文:  
https://www.wutanyuhuatan.com/CN/10.11720/wtyht.2020.1014      或      https://www.wutanyuhuatan.com/CN/Y2020/V44/I1/112
一级构造单元 二级构造单元 三级构造单元
秦祁昆(东昆仑—祁连—北秦岭)晚加
里东造山系(Ⅰ)
2东昆仑造山带 26祁漫塔格—都兰造山亚带(昆北带);27伯喀里克—香日德元古宙古陆块体(昆中带);28雪山峰—布尔汉布达造山亚带(昆南带)
特提斯(东特提斯北部)华力西—印支
造山系(Ⅱ)
1巴颜喀拉晚印支造山带 11布喀达坂峰—阿尼玛卿华力西、印支复合造山亚带(北巴带)
Table 1  东昆仑东段大地构造分区
Fig.1  东昆仑东段矿床分布及构造分区
Fig.2  青海省东昆仑东段常量元素ILR变换和未经变换的主成分分析双标图
a—经ILR变换后的第一、第二主成分双标图;b—未经变换的第一、第二主成分双标图;图中红色圆点为第一和第二主成分的得分
Fig.3  青海省东昆仑东段成矿元素经ILR变换和未经变换的主成分分析双标图
a—经ILR变换后的第一、第二主成分双标图;b—未经变换的第一、第二主成分双标图;图中红色圆点为第一和第二主成分的得分
主成分 特征值 方差贡献率/% 累计贡献率/%
PC1 2.95429 29.5429 29.5429
PC2 2.209107 22.09107 51.63397
PC3 1.451425 14.51425 66.14822
PC4 1.26463 12.6463 78.79452
PC5 0.686685 6.866845 85.66137
PC6 0.523345 5.233451 90.89482
PC7 0.461487 4.614866 95.50969
PC8 0.252381 2.523811 98.0335
PC9 0.11301 1.130104 99.1636
PC10 0.08364 0.8364 100
Table 2  研究区主成分分析特征值和累积方差贡献率
指标 F1 F2 F3 F4
Mn -0.07738 -0.07873 -0.09688 -0.83041
P 0.702332 -0.01513 0.075709 0.038553
Ti 0.710837 -0.14553 0.096094 -0.26549
Zr 0.482694 -0.18209 -0.38805 0.396661
Al2O3 -0.2006 -0.8244 -0.00632 0.018327
CaO -0.50636 0.941437 0.227767 0.310812
Fe2O3 0.215612 0.058648 0.045556 -0.63857
K2O -0.29089 -0.59256 0.308376 0.3833
MgO -0.08812 0.649321 0.456313 -0.03996
Na2O -0.5376 -0.03472 0.228541 0.462876
SiO2 -0.41052 0.223752 -0.9471 0.163893
Table 3  研究区正交旋转因子载荷
Fig.4  研究区常量元素经ILR变换后4个因子得分计量
Fig.5  研究区地球化学分区
指标 F11 F12 F21 F22 F31 F32 F41 F42
Mn 532.5 467.8 515 531 610 372.9 389 767
P 604 341 437 457.65 540.45 323 424 454
Ti 3746.5 1954.8 2704 3364.5 3481.55 2037 2609 3254.8
Zr 215 113 136 166 160 121 165 149.3
Al2O3 11.6 10.8 9.1 13.6 12.1 7.5 9.6 11.94
CaO 4.4 4.83 9.1 2.32 6.2 2.64 4.7 3.3
Fe2O3 4.68 3.06 3.6 4.84 4.8 2.77 3.06 5.25
K2O 2.3 2.1 1.7 2.72 2.49 1.3 2 2.1
MgO 1.75 1.13 1.8 1.51 2.1 0.8 1.21 1.53
Na2O 1.8 2 1.5 1.82 2.1 1.4 1.8 1.68
SiO2 64.6 69.28 59.39 66.945 60.215 78.2 69.69 67.71
Table 4  研究区各分区中常量组分中位数统计
Fig.6  ILR变换后数据因子分区标准化及传统化探数据处理方法圈定的Au异常分布对比
a—ILR变换后因子分区标准化圈定的Au异常; b—传统化探数据方法圈定的Au异常
Fig.7  传统方法与因子分区标准化方法圈定的金异常对比
a—因子分区标准化圈定的金异常点及金矿床点;b—传统方法圈定的金异常点及金矿床点;c—两种方法都圈定出的金异常点及金矿床点;d—只在其中一种方法中圈定的金异常点
处理方法 异常下限值 圈定的异常
点数
占样品总数
/%
两种都有的
异常点数
只在其中一种出现的
异常点数
传统方法 2.7×10-9 415 10.4 307 108
因子分区标准化 1 325 8.1 18
Table 5  两种方法圈定的金异常点位统计
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