地球化学综合异常的圈定及找矿效果

引用本文

曹园园, 李新虎. 地球化学综合异常的圈定及找矿效果[J]. 物探与化探, 2017,41(1): 58-64.
CAO Yuan-Yuan, LI Xin-Hu. Delineation of synthetic geochemical anomaly and evaluation of its effectiveness in ore prospecting[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2017,41(1): 58-64. 复制到剪切板

Doi:10.11720/wtyht.2017.1.09
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地球化学综合异常的圈定及找矿效果

曹园园, 李新虎

宁夏地球物理地球化学勘查院,宁夏银川 750004

作者简介: 曹园园(1989-),女,硕士,助理工程师,主要从事岩石地球化学、地球化学勘查研究工作。Email:905368073@qq.com

收稿日期: 2016-01-11

基金: 新疆维吾尔自治区地质勘查基金项目(T15-1-LQ33)

摘要

能否正确有效地圈定地球化学综合异常是地球化学数据处理的重要内容,对找矿效果起决定作用。传统方法多在单元素异常的基础上圈定综合异常,而忽略了异常可能由地层本身高背景富集引起。笔者引用马氏距离识别地球化学离群点的方法圈定综合异常。由于马氏距离是基于多元正态分布理论,是多变量统计方法的直接推广和应用,其全面考虑了元素均值、方差及元素间协方差3个参数,是直接针对样本的计算过程,同时也是一元方法的直接推广,所以其具有独特的异常识别功能。经各种不同比例尺和不同采样介质化探数据处理应用显示,利用马氏距离方法求得的地球化学综合异常具边界唯一、界线清楚,减少了人为圈定异常的影响;异常强度突出,指标单一,可作为评价异常的一个重要参数使用;发现矿体(矿化)的概率程度高等优势。该方法可在实际中推广应用。

关键词: 地球化学数据处理; 地球化学综合异常; 马氏距离; 找矿效果

中图分类号:P632 文献标志码:A 文章编号:1000-8918(2017)01-0058-07

Delineation of synthetic geochemical anomaly and evaluation of its effectiveness in ore prospecting

CAO Yuan-Yuan, LI Xin-Hu

Ningxia Institute of Geophysical and Geochemical Exploration, Yinchuan 750004, China

Abstract

The correct and effective delineation of synthetic geochemical anomaly is the key part of geochemical data processing, and plays a fundamental role in ore prospecting result. Traditional methods delineate synthetic geochemical anomaly based mainly on single element anomaly; nevertheless, many anomalies are caused by stratigraphic high background enrichment. In this paper, the authors use the method of Mahalanobis distance to identify geochemical outliers, and delineates synthetic geochemical anomaly. Because Mahalanobis distance is based on the theory of multivariate normal distribution, and hence is the direct promotion and application of multivariate statistical method. It fully considers three parameters, i.e., element mean content, variance and covariance, its computing process is directly based on samples, and therefore it is also the direct promotion of one-dimensional method having a unique anomaly identification function. The results of geochemical data processing applications with a variety of different scales and different sampling media show that the synthetic geochemical anomaly detected by Mahalanobis distance method has advantages of unique boundary, clear boundary, and reducing the effect of man-made anomaly delineation. In addition, with prominent anomaly intensity and single index, it can be used as an important parameter of anomaly evaluation with high probability of finding orebodies (mineralization). This method therefore can be promoted and applied in practice.

Keyword: geochemical data processing; synthetic geochemical anomaly; Mahalanobis distance; ore prospecting effect

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0 引言

地球化学异常的解释与评价是建立在正确确定地球化学异常与背景的基础上的, 不能确定合适的异常下限, 异常的解释推断就可能出现失误^{[1, 2, 3, 4]}。地球化学背景和异常的划分是地球化学数据处理方法中的重要内容。传统的综合异常数据处理基于一元正态分布理论, 通过计算样品数据的统计学参数(均值、标准离差等)得出背景值和异常下限, 获得单指标异常^[5], 之后采用空间逻辑叠加(“ OR” 及“ AND” )方法形成综合异常^[6]。多年来该方法的使用确定了大量的地球化学综合异常, 随着异常查证及进一步工作, 发现了较多的找矿线索^{[7, 8, 9]}, 为化探找矿做出了巨大贡献。但存在几处不足:一是部分地层本身高背景单一因素引起多元素、大面积的异常, 不可避免; 二是在圈定综合异常时人为因素较多, 不同人可圈出不同面积异常; 三是化探工作主要

优势在于寻找与热活动有关的矿产, 随热活动相关、地球化学性质相近的元素的迁移富集形成异常, 单元素指标无法解决; 四是对部分热活动构造反应不灵敏等。随着多元正态分布理论在地球化学数据处理中的应用, 利用马氏距离计算方法中的离群点识别圈定地球化学综合异常, 可以克服上述不足, 并逐渐成为一种常规的地球化学异常处理方法。

基于多元正态分布理论的多指标综合地球化学异常处理方法, 实际上是多变量统计方法的直接推广与应用^{[10, 11, 12]}。通过马氏距离提取化探综合异常的方法近两年也得到了应用^{[13, 14]}。笔者以近几年工作过的1:25万区域化探、1:5万普查化探(水系、土壤)、1:1万矿产化探(土壤、岩石)中的分析数据为研究对象, 用马氏距离计算方法中的离群点识别方法重新处理, 结合实际找矿效果, 对该方法的实际应用及使用效果进行讨论, 以期能对地球化学综合异常的圈定及异常评价提供帮助。

1 计算原理及方法

元素在地质体中的分布概率可以用密度函数表示^[7]:

$\begin{matrix} f (x) = \frac{1}{σ \sqrt[]{2 π}} e^{- \frac{{(x - μ)}^{2}}{2 σ^{2}}}, \end{matrix}$ （1）

式中μ 为数学期望, σ 为标准差, 指数部分即为马氏距离。经变换, 马氏距离可以表示为

$\begin{matrix} D^{2} = (X - \overset{̅}{X})' S^{- 1} (X - \overset{̅}{X}), \end{matrix}$ （2）

式中, S^-1为原始数据协方差矩阵逆矩阵, 与μ 和σ 有关; X- $\begin{matrix} \overset{̅}{X} \end{matrix}$ 为样本对总体均值μ 的估计值。

可以看出, 元素含量分布密度主要与马氏距离有关。对于每个样品计算其马氏距离, 用F_a(m, n-m)临界值对比计算结果, 判断是否为异常样:

$\begin{matrix} D_{i}^{2} \geq \frac{(n^{2} - 1) m}{(n - m) n} F_{a} (m, n - m), \end{matrix}$ （3）

式中, n为样品数, m为变量数。将异常样剔除, 计算剩余样品是否还存在异常样。

如令m=1, 将符号适当变化后, 式(2)可写成

$\begin{matrix} K^{2} = \frac{{(X - \overset{̅}{X})}^{2}}{S^{2}}, \end{matrix}$ （4）

式中, K为单元素分布系数, $\begin{matrix} \overset{̅}{X} \end{matrix}$ 为单元素X的均值, S为原始数据协方差矩阵。开方后式(4)即为常见的单元素正负异常界限公式:

$\begin{matrix} X_{a} = \overset{̅}{X} \pm KS 。 \end{matrix}$ （5）

对于单元素异常下限的确定, 通常用X_a= $\begin{matrix} \overset{̅}{X} \end{matrix}$ ± 3S逐步剔除异常样, 直到无剔除时, 则认为该单元素剩余数据密度分布基本服从正态分布, 此时计算出的均值( $\begin{matrix} \overset{̅}{X} \end{matrix}$ )可以近似的认为是背景值(μ ), 方差(S)为标准背景离差(σ ), 通常用X_a= $\begin{matrix} \overset{̅}{X} \end{matrix}$ ± 2S计算出单元素异常下限值。

同理对于马氏距离的多元多指标计算, 用式(3)逐步剔除异常样, 直到无剔除时, 则认为剩余样品数据基本服从正态分布, 此时的 $\begin{matrix} D_{a}^{2} \end{matrix}$ 可以视为正常样与异常样临界面, 也即为综合异常下限。

对剩余正常样可计算出各元素的背景值及标准离差, 同时确定单元素异常下限。剔除的异常样就是单元素异常样, 只要找到临界距离D², 则大于该值均为异常样。从总体中剔除异常样品, 剩下的样品数据就是正态分布总体, 从而可求得正态分布总体的平均值, 即所求得的综合背景值剔除的异常样就是我们所需要的综合异常样。

2 应用实例

2.1 区域化探(1:25万)数据处理结果

应用“ 宁夏贺兰山地区1:25万区域化探” 工作成果, 项目完成于2010年~2012年, 面积约11 250 km², 分析40种元素和氧化物指标, 共有组合样2 875个。马氏距离处理结果见图1。传统方式共圈定综合异常46处, 与马氏距离新确定的异常存在3处异同。

1) 传统综合异常区同时出现马氏距离异常, 主要有01、02、04、08、09、10、11、12、19、27、34、39、40、42、43、44、45、46 共18处异常。异常查证(包括北部贺兰山北段和南部卫宁北山1:5万矿调工作区)见矿情况为:01异常南部发现北岔沟金铜矿化; 02异常地表踏勘发现超基性小岩体, 地球化学剖面发现Cu、Co、Ni矿化; 04异常发现柳条沟金铜矿化; 08异常发现牛头沟金铜矿, 经初步预查提交2.8 t金储量, 正继续进行普查工作; 09异常经1:5万化探加密, 仅在该异常西南部发现与小松山橄榄岩有关的铜镍矿化和异常, 与马氏距离异常对应极好; 12异常发现龙树沟金铜矿化; 27异常为元山子镍钼矿化; 40异常为发现的土窑铜矿, 提交铜储量约1万t; 42异常为卫宁北山金场子金铜矿, 正进一步勘查并发现铅锌矿等; 43异常主要为铁铜矿, 部分开采; 其他异常未查证。上述结果初步证实区域化探中马氏距离异常大多与矿化有关。

2) 传统综合异常与地层完全对应的异常主要有11、16、22、24、39等异常, 化探多元素异常与地表出露地层界线基本一致, 元素异常基本无分带。11异常主要为石炭系含煤地层区, 同时出现马氏距离异常, 其中发现有王全口热液型小型铁矿并开采; 39异常为牛首山奥陶系地层, 仅出现小面积马氏距离异常, 异常查证地球化学剖面出现部分元素的高含量, 地表未见矿化, 深部情况未知; 其他传统异常区则未出现马氏距离异常; 说明用马氏距离圈定区域化探异常可在一定程度上排除纯地层本身富集元素异常。

3) 传统综合异常与马氏距离异常不对应的异常主要有两处, 一是06、07号异常北部马氏距离异常, 单元素异常主要为La等分散稀有元素, 出露岩性为太古宇黒云斜长片麻岩和混合花岗岩, 应有一定找矿前景, 而传统方法未圈定异常; 另一处为39异常南部马氏距离异常, 出露岩性为新近系地层, 异常元素为Au、Sr、Ba异常, 原因不明。

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	图1 贺兰山1:25万区域化探马氏距离异常分布

值得注意的是, 区域化探工作由于面积较大, 大多会涉及不同地球化学单元, 也即需要用地球化学分区来确定不同单元内各元素异常下限。从图1看出, 马氏距离在各子区都能圈定出异常, 同时贺兰山中段到目前为止基本无矿化发现, 与马氏距离在本子区主要显示背景(仅出现19异常)相一致。

2.2 普查化探(1:5万)数据处理结果

2.2.1 土壤地球化学(1:5万)测量

应用内蒙古某地共3幅1:5万土壤地球化学调查成果, 项目完成于2005年~2008年, 分析样品6 139个, 共分析12种元素。本次选用其中一幅调查成果进行讨论, 数据2 473个, 马氏距离处理结果见图2。传统方式圈定异常区同时出现马氏距离异常的有13、14、31、44、45、61、65、66、75、77、78共11处异常。44异常发现金铜矿化; 66异常发现金矿化。值得一提的是, 31异常发现与辉长岩有关的Cu、Co、Ni矿化, 因之前的工作未分析Cr、Co、Ni等, 仅出现Au、Cu、Sn等小面积异常, 后1:1万异常查证时出现Cu、Cr、Co、Ni、Au、Ag等异常与矿化对应较好。13、14异常与31异常具相似地质环境, 未进行异常查证, 出现马氏距离异常, 应有一定找矿前景;

65异常与44异常具相似地质环境, 未进行异常查证, 应有一定成矿前景; 其他异常未查证。

2.2.2 水系沉积物地球化学(1:5万)测量

应用贺兰山东北段2幅1:5万水系沉积物地球化学调查成果, 项目2013年完成野外工作, 分析样品3 001个, 共分析18种元素。本次选用其中一幅调查成果进行分析, 数据1 553个, 马氏距离处理结果见图3。传统方式圈定的异常区同时出现马氏距离异常的有01、02、03、05、06、08、09、12、14共9处异常。还未安排下一步异常查证工作, 将其年度报告中异常解释评价情况结合马氏距离异常说明如下。

01、09异常为甲类异常, 为寻找铁钴镍铅锌矿的有利异常, 其中01异常铁最高达53.8%, 钴最高达0.05%, 已达工业品位, 为新发现矿化; 02、05、12、14异常为乙类异常, 为寻找铅锌有利区; 其他异常多与煤系地层有关, 不排除局部有富集成矿的可能, 暂定为丙类异常。

上述马氏距离圈定异常大多被评价为甲、乙类异常。

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	图2 内蒙古某地1:5万普查化探马氏距离异常分布

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	图3 贺兰山东北1:5万普查化探马氏距离异常分布

2.3 矿产化探(1:1万)数据处理结果

2.3.1 土壤地球化学(1:1万)测量

1) 宁夏西华山金铜矿1:1万土壤地球化学测量。项目完成于2010年~2012年, 测线方向北东向约45° , 测网为100 m× 40 m。分析样品3 506个, 分析元素15种。由于工作区北部数据不太规范, 本次用南部共2 837个数据进行分析, 原地球化学综合异常和马氏距离处理结果见图4、图5。传统方式圈定的异常与马氏距离异常基本相同, 见矿及异常情况说明如下。

02、03异常发现铜矿化, 04、06异常发现铅矿化, 05异常发现金矿化, 07异常发现金铅矿, 08异常发现为金铜矿。

图4中的07异常共形成西、中、东3个异常浓集中心, 对比图5中的马氏距离异常, 则主要显示这3个多元素异常的浓集中心, 可见马氏距离主要以“ AND” 方式圈定异常。对比其他异常, 马氏距离圈定的异常中一般存在某一元素的浓度分带。另外, 图5中以06、08异常为主形成一环形异常带, 与遥感解释的环形构造极为相似, 而图4中不能发现这一现象。

2) 宁夏六盘山立洼峡铅锌矿1:1万土壤地球化学测量。项目完成于2012年底, 面积11 km², 测网100 m× 40 m, 测线方向为东西向, 分析样品2 646个, 共分析10种元素, 原地球化学综合异常和马氏距离处理结果见图6、图7。传统方式圈定的异常与马氏距离异常基本相同, 见矿及异常情况说明如下:

主要查证了01、03、04异常, 都见有铅锌矿化, 部分伴生银、铜, 其中01异常钻孔从浅到深部都存在矿化, 03仅为槽探揭露, 04钻孔中深部矿化不好, 目前主要在01异常继续开展勘查工作。

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	图4 西华山1:1万地球化学综合异常

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	图5 西华山1:1万化探马氏距离异常

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	图6 立洼峡1:1万地球化学综合异常

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	图7 立洼峡1:1万化探马氏距离异常

2.3.2 岩石地球化学(1:1万)测量

使用数据为贺兰山北部塔什克铜金矿预查项目成果, 项目完成于2013年底, 化探样品主要采集于某矿化构造破碎带, 破碎带走向北西, 化探剖面方向垂直破碎带, 为北东向, 共采集剖面13条。剖面间隔约40 m, 采样点距约20 m, 在主要破碎及蚀变带处, 按5~10 m进行了加密采样, 共采集化探岩石样344件, 分析15种元素, 其马氏距离异常见图8。其中传统方式圈定的02、04异常以Cr、Co、Ni、Zn等异常为主, 异常套合较好, 地层为基性火山岩变质片麻岩, 单元素异常均为外带异常, 而马氏距离未圈定出异常, 说明该异常区应主要为地层高背景元素富集区。沿构造破碎带出现的01、03、05异常, 马氏距离异常非常清楚, 与构造基本一致, 目前正在03异常区进一步勘查。

可见, 大比例尺化探中马氏距离也可在一定程度上区分出地层高背景含量区。

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	图8 贺兰山北部铜金矿1:1万化探马氏距离

3 剔除异常样比率及综合异常下限的确定

3.1 剔除异常样比率的确定

用式(3)判断各样品马氏距离值, 只要存在异常样时剔除, 剩余样品由于样品数的改变, 形成新的临界值, 继续剔除, 直到无异常样为止。但全部剔除异常样运算数据量相当大, 虽然马氏距离以多元正态分布理论为基础, 但在数据处理时不要求数据完全满足正态分布要求, 而只是通过逐步剔除一定异常样后, 寻求一个近似的正态分布的背景, 达到区分背景与异常的目的^[15]。

根据已处理资料情况统计, 一般前2~3次剔除数累积占全部异常样的70%~80%以上, 占总体样本的15%以上, 单次剔除数大于200个。后面单次剔除数迅速减少到几十、几个, 对总体结果已影响不大。所以用马氏距离计算时设置为剔除累积数大于总体样本15%, 即可将大部分含特高元素值的异常样剔除, 剩余样本基本可满足正态分布要求。

3.2 综合异常下限的确定

异常下限 $\begin{matrix} D_{a}^{2} \end{matrix}$ 与F_a(m, n-m)值有关(一般取a=0.10), 一般化探数据n远大于m, F检验临界表仅给出了(n-m)小于200的各值和500、∞ 两值, 在样品数小于500时可以查表内插; 样品大于500或更多的大于1 000时, F_a(m, n-m)基本为一定值, 在剔除判断时主要依据式(3)中剔除前后n的变化而有微小变化, 最终的 $\begin{matrix} D_{a}^{2} \end{matrix}$ 值小于实际使用值。用圈定异常数约占总体样本15%左右、圈定异常尽量不出现孤立点异常两个条件检验图面异常效果, 实际使用值在最终剔除临界值基础上上提18%左右(表1), 即可与实际使用值近似, 其为一个确定值, 避免了人为圈定综合异常时面积大小或取“ OR” 、“ AND” 的人为影响。

表1 各工作区综合异常下限取值检验

工作区名	样品数	元素	$\begin{matrix} D_{a}^{2} \end{matrix}$	使用值
贺兰山1:25区域化探	2875	40	1.72	2
内蒙1:5万土壤化探	6139	12	1.27	1.5
贺兰山东北1:5万水系化探	3001	18	1.42	1.7
西华山1:1万土壤化探	3506	15	1.35	1.6
六盘山立洼峡1:1万土壤化探	2646	10	1.21	1.4
贺兰山北部1:1万岩石化探	344	15	1.38	1.6

注: $\begin{matrix} D_{a}^{2} \end{matrix}$ 和使用值为对数值

表1 各工作区综合异常下限取值检验

4 结论

1) 利用多元正态分布理论下的马氏距离圈定地球化学综合异常, 具异常界线单一、强度突出的功能, 可以避免人为影响。同时, 马氏距离本身为一数据值, 亦可作为异常评价参数。

2) 由于马氏距离综合考虑了元素相关系数、方差、协方差3个参数, 所圈定异常经查证见矿概率较高, 特别是构造反映明显, 其圈定异常相当于传统方法中的“ AND” 方式, 无论中比例尺或大比例尺化探资料的处理, 都可在一定程度上消除受地层高背景单一因素引起的异常。

3) 一般化探工作区样品数量较多, 超过上千个, 经逐步剔除异常样, 在剔除数大于总体样本15%时即可满足近似的正态分布背景, 不需要全部剔除。最终将最终临界值上提18%作为综合异常下限的唯一值。

4) 由于该方法是对样品的处理, 最终成果仅有一个D²值, 图面较为简单, 与地质或矿产图对应解释, 或作为对综合异常的评价都是一个很好的底图或参数。

5) 存在的不足是综合异常性质, 特别是主成矿元素的判断等仍需要借助于单元素异常等参数评价, 如使用因子分析、判别分析等。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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Determination of lower limit for geochemical anomaly is the key to delineate geochemical anomalies and favorable metallogenic belt and guide prospecting.If threshold is too high weak anomalies will be missed and too low resulting in exaggerating of anomalies.River sediment Cu,Pb,Zn,Ag data from Baiyin Mine Area and surroundings,Baiyin city,Gansu Province are processed with traditional methods showing anomalies mainly limited in the mine area and normalization method showing more anomalies and better coincidence with the mineralization-concentrated areas but missing the weak anomalies and fractal method showing more objective anomalies and weak anomalies and best coincidence with the mineralization-concentrated areas.

地球化学异常下限的确定对于圈定有利的成矿带,指导找矿非常关键。文章以甘肃省白银市白银矿区及外围水系沉积物Cu,Pb,Zn,Ag等4个元素为例,分别运用传统方法、归一化法和分形方法对数据进行处理。将3种方法圈定的异常进行比较发现:传统方法圈出的异常有限,主要是在矿区出现异常;而归一化法可以圈出更多的异常,并且与矿化集中区吻合较好,但还是会漏掉弱异常;分形方法圈出的异常更客观,与已知矿化集中区吻合最好,异常范围大,对弱小异常的识别也比较理想。

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正确和有效地确定综合地球化学异常是地球化学异常处理中的重要内容.综合地球化学异常的确定主要是基于多元正态分布理论,是多变量统计方法的直接推广和应用,马氏距离就是一个在地球化学离群点识别及判别分析等方面应用广泛的综合指标.以往比较普遍使用的是以欧氏距离为基础的计算方法,近20多年来基于马氏距离计算方法的应用逐渐增多.本文以河北某地1:5万地球化学数据处理为例,从理论上和应用效果上对两种方法进行了比较,马氏距离方法考虑到了不同元素之间的相互关系,利用马氏距离方法求得的综合地球化学异常范围集中、界线清楚、强度突出、与已知矿体的吻合程度高,较欧氏距离方法具有明显优势,并在实际中可行.

... 传统的综合异常数据处理基于一元正态分布理论,通过计算样品数据的统计学参数(均值、标准离差等)得出背景值和异常下限,获得单指标异常^[5],之后采用空间逻辑叠加(#cod#x0201c ...

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汤正江, 程治民, 洪大军. 太平沟水系沉积物异常特征及找矿效果[J]. 物探与化探, 2011, 35(5): 584-587.

The Taipinggou stream sediment anomaly was delineated by the new regional geochemical exploration method for forest-swamp landscape region. Three-grade verification showed that it is an ore-related anomaly with good ore-prospecting vista. A medium-size porphyry molybdenite deposit was discovered in successive exploration, which fully shows the ore-prospecting guiding role of the regional geochemical information and the effectiveness of the new regional geochemical exploration method for forest-swamp landscape region. The authors conducted a study of the distribution of the Taipinggou geochemical field, extracted anomaly information by using optimum residual anomaly method, analyzed anomaly characteristics, and investigated ore-prospecting orientation.

太平沟水系沉积物异常是运用森林沼泽景观区区域化探工作新方法圈定的异常,经三级查证后认为是矿致异常且找矿前景较好。在后续的勘查中发现了中型斑岩钼矿,充分体现了区域化探信息的找矿先导作用和森林沼泽景观区区域化探工作新方法的有效性。对太平沟地球化学场的展布特征进行了研究,运用优选剩余异常法提取异常信息,分析了异常特征,探讨找矿方向。

... 多年来该方法的使用确定了大量的地球化学综合异常,随着异常查证及进一步工作,发现了较多的找矿线索^[7,8,9],为化探找矿做出了巨大贡献 ...

... 1 计算原理及方法元素在地质体中的分布概率可以用密度函数表示^[7]: ...

2011

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崔晓亮, 刘婷婷, 王文恒, 等. 东昆仑布青山地区水系沉积物测量地球化学特征及找矿方向[J]. 物探与化探, 2011, 35(5): 573-578.

The preliminary study of the geochemical features in Buqingshan area of East Kunlun in Qinghai Province was based on the 1∶50000 stream sediment survey. The study included element distribution characteristics, element anomalies, element correlation and element anomaly assemblage. The result shows that the study area might be a prospective area for Au, Cu, Co, Ni and Sb. It is inferred that ore deposits in Buqingshan area are probably porphyry Cu-Au polymetallic deposits related to granite and granite porphyry, whereas Co-Ni polymetallic deposits are related to the basic and ultrabasic rocks. The Mnite area is expected to be a prospective area for porphyry Cu-Au polymetallic deposits, the Delisitan area is likely to have Co-Ni polymetallic deposits associated with basic and ultrabasic rocks, and the Gerizhuoduo area is expected to be a prospective area for porphyry Cu-Au polymetallic deposits.

在1∶5万水系沉积物测量的基础上,对青海东昆仑布青山地区的地球化学特征进行了初步分析。对元素分布特征、单元素异常特征、元素相关性分析、异常元素组合特征进行了研究,发现Au、Cu、Co、Ni、Sb为区内具有一定潜力的找矿指标。推断区内的成矿类型为与花岗岩、花岗斑岩有关的斑岩型铜金多金属矿和与基性—超基性岩有关的钴镍多金属矿,划分出马尼特金铜找矿远景区、得力斯坦铜钴镍找矿远景区和哥日卓多金铜找矿远景区。

... 多年来该方法的使用确定了大量的地球化学综合异常,随着异常查证及进一步工作,发现了较多的找矿线索^[7,8,9],为化探找矿做出了巨大贡献 ...

2016

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严明书, 李瑜, 鲍丽然, 等. 西藏申扎地区1: 5万水系沉积物地球化学特征及找矿意义[J]. 物探与化探, 2016, 40(1): 10-16.

摘　要：在西藏申扎高寒湖泊丘陵景观区，通过粒级为-10-＋60目的1：5万水系沉积物测量，探讨该区水系沉积物中元素含量分布、元素组合特征、蛇绿岩区元素背景值，以及蛇绿岩和沉积岩区元素异常特征与找矿意义。结果表明：沉积岩区除Cr、Co、Ni、HG外，多数元素富集显著，元素组合能较好地反映矿化特征；蛇绿岩区cr、co、Ni与岩体高度相关．但Au、co、Cu、F、Zn正异常不显著，元素组合对矿化特征反映不好。在研究区圈定了甲类异常1个，乙类异常11个，新发现金矿（化）点两个，异常对地质构造及矿产有较好的指示作用。在类似地质景观条件下，该方法对揭示元素地球化学成矿作用及指导找矿意义凸显。

... 多年来该方法的使用确定了大量的地球化学综合异常,随着异常查证及进一步工作,发现了较多的找矿线索^[7,8,9],为化探找矿做出了巨大贡献 ...

1989

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... 基于多元正态分布理论的多指标综合地球化学异常处理方法,实际上是多变量统计方法的直接推广与应用^[10,11,12] ...

2005

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赵荣军, 和向丽, 李俊芳. 基于 EXCEL的马氏距离计算方法[J]. 物探化探计算技术, 2005, 27(4): 358-360.

建立在多元正态分布理论基础上的马氏距离,考虑了均值、方差和协方差三个参数,在异常评价中具有基于一元正态分布理论的单指标异常评价方法不可比拟的优点.马氏距离的计算主要是矩阵运算,计算工作量较大.这里提出了利用Microsoft Excel提供的函数,结合VB编程进行马氏距离的计算方法,编制了相应的计算程序,对栾川三川-赤土店地区水系沉积物测量数据进行了实际计算.结果表明,利用Excel进行马氏距离计算具有简单易用、方便快捷的特点,易于推广普及.

... 基于多元正态分布理论的多指标综合地球化学异常处理方法,实际上是多变量统计方法的直接推广与应用^[10,11,12] ...

1985

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... 基于多元正态分布理论的多指标综合地球化学异常处理方法,实际上是多变量统计方法的直接推广与应用^[10,11,12] ...

0.0

毕武, 袁小龙, 段新力, 等. 用马氏距离方法提取化探综合异常[J]. 新疆有色金属, 2015(2): 66-68.

... 通过马氏距离提取化探综合异常的方法近两年也得到了应用^[13,14] ...

2014

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付力, 伍剑波, 王锐军, 等. 马氏距离综合异常评价方法在青海省门县西河坝地区1: 5万水系沉积物测量中的运用[J]. 甘肃地质, 2014, 23(4): 69-75.

马氏距离(Mahalanobis distance)是一种有效的计算样本集间相似度的方法。它不受量纲的影响,可以排除变量之间的相关性的干扰,且通常能夸大变化微小的变量的作用。由于化探数据信息量大,计算繁琐,该方法在实际生产应用较少。借助强大的数学运算软件Matlab,能实现快速计算马氏距离,结合Mapgis等相关的GIS平台,可以快速圈定综合异常并能很好的强化具一定找矿前景的弱小异常,为下一步异常查证起到快速有效的指导作用。依据青海省门源县西河坝地区1∶5万水系沉积物测量的数据成果,通过与传统综合异常圈定方法进行对比,马氏距离圈定综合异常具一定的优势。

... 通过马氏距离提取化探综合异常的方法近两年也得到了应用^[13,14] ...

1993

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... 但全部剔除异常样运算数据量相当大,虽然马氏距离以多元正态分布理论为基础,但在数据处理时不要求数据完全满足正态分布要求,而只是通过逐步剔除一定异常样后,寻求一个近似的正态分布的背景,达到区分背景与异常的目的^[15] ...