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基于云模型的三維原生暈地球化學(xué)空間分布研究

發(fā)布時間:2018-08-14 17:22
【摘要】:找礦實踐中,勘查地球化學(xué)數(shù)據(jù)是重要的信息源,地球化學(xué)數(shù)據(jù)處理的目標(biāo)之一就是從大量觀測資料中,在關(guān)系復(fù)雜的情況下,用數(shù)學(xué)方法從地球化學(xué)原始數(shù)據(jù)中提取出有用的信息,揭示指示變量(主要是化學(xué)元素)與各種地質(zhì)現(xiàn)象的內(nèi)在聯(lián)系,為勘查地球化學(xué)尋找礦產(chǎn)資源和解決地質(zhì)問題等服務(wù)提供方法技術(shù)。云模型是上個世紀(jì)90年代李德毅院士設(shè)計的關(guān)于定性與定量互換的處理模型。該模型在經(jīng)典的模糊集合方法、概率論方法基礎(chǔ)原理上,借助數(shù)字方面的特征把模糊性及隨機(jī)性進(jìn)行有效的結(jié)合,完成定量數(shù)值與自然語言不確定性的相互轉(zhuǎn)化。云模型目前應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛,學(xué)者們已經(jīng)將其應(yīng)用到關(guān)聯(lián)規(guī)則、數(shù)據(jù)挖掘、空間不確定性查詢、不確定性推理等。伴隨著知識的不斷向前發(fā)展,云模型已成為定量信息與定性概念進(jìn)行相互轉(zhuǎn)換的強(qiáng)有力工具。原生暈地球化學(xué)元素的空間分布規(guī)律研究是勘查地球化學(xué)的核心,它是揭示地球化學(xué)元素空間富集和變化規(guī)律的重要途徑之一。原生暈地球化學(xué)數(shù)據(jù)在取樣和分析階段具有不確定性,元素在地殼中的分布具有區(qū)域隨機(jī)性和不均勻性,本文結(jié)合三維建模技術(shù),使用云模型對原生暈地球化學(xué)元素數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,再在空間上研究地球化學(xué)數(shù)據(jù)的空間屬性,分析其原生暈地球化學(xué)元素的空間分布。本文主要工作是基于云模型研究原生暈地球化學(xué)元素的空間分布,研究區(qū)域選取湖北大冶雞冠咀銅金礦區(qū),研究對象是鉆孔原生暈地球化學(xué)分析數(shù)據(jù),目的是將數(shù)據(jù)通過逆向云發(fā)生器,得到數(shù)字特征值,再將數(shù)字特征值用于正向云發(fā)生器,得到一系列云滴,通過云的3 En規(guī)則弱化弱外圍數(shù)據(jù),凸顯骨干基本數(shù)據(jù),反向?qū)Щ乜臻g數(shù)據(jù)格式,通過地球化學(xué)圖,結(jié)合實際的地質(zhì)情況,表明云模型在處理原生暈地球化學(xué)元素數(shù)據(jù)上是可行的,并且對后期成礦預(yù)測有明顯效果。
[Abstract]:In prospecting practice, geochemical exploration data is an important source of information. One of the objectives of geochemical data processing is to obtain from a large number of observational data, in the case of complex relationships, Useful information is extracted from geochemical raw data by mathematical method to reveal the intrinsic relationship between indicator variables (mainly chemical elements) and various geological phenomena. It provides method and technology for prospecting geochemical prospecting mineral resources and solving geological problems. Cloud model is a qualitative and quantitative interchangeability model designed by Li Deyi academicians in 1990's. On the basis of the classical fuzzy set method and probability theory, the model combines fuzziness and randomness effectively with the help of numerical features to complete the mutual transformation between quantitative values and natural language uncertainties. Cloud model has been widely used in many fields, such as association rules, data mining, spatial uncertainty query, uncertainty reasoning and so on. With the development of knowledge, cloud model has become a powerful tool to transform quantitative information and qualitative concepts. The study on the spatial distribution of geochemical elements in primary halo is the core of exploration geochemistry, and it is one of the important ways to reveal the spatial enrichment and variation of geochemical elements. The geochemical data of primary halo are uncertain in sampling and analysis, and the distribution of elements in the crust is regional randomness and inhomogeneity. The data of primary halo geochemistry elements are processed by cloud model, and the spatial properties of geochemical data are studied in space, and the spatial distribution of primary halo geo-chemical elements is analyzed. The main work of this paper is to study the spatial distribution of geochemical elements in the primary halo based on cloud model. The study area is selected from the copper-gold ore area of Jiguanzui in Daye, Hubei Province. The research object is geochemical analysis data of primary halo in boreholes. The purpose of this paper is to obtain the digital eigenvalues through the reverse cloud generator, and then apply the digital eigenvalues to the forward cloud generator to obtain a series of cloud droplets. The weak peripheral data are weakened by the 3En rule of the cloud, and the backbone basic data is highlighted. The reverse guide back to the spatial data format, through geochemical maps, combined with the actual geological conditions, shows that the cloud model is feasible in dealing with the primary halo geo-chemical element data, and has obvious effect on the late metallogenic prediction.
【學(xué)位授予單位】:成都理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:P632.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2183571

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