地球化学数据
用计算法确定地球化学背景值及异常下限值的一些认识
用计算法确定地球化学背景值及异常下限值的一些认识地球化学背景值和异常下限值是确定地球化学数据(如元素、同位素、矿物成分等)在特定地区或区域中的参考水平和异常程度的重要依据。
通过准确、科学地确定这些值,可以更好地了解地质体的特征和演化过程,为地质勘探、矿产资源开发、环境保护等提供科学依据。
一、地球化学背景值的确定地球化学背景值是指在其中一地区或区域内,特定物质的浓度或含量的平均水平。
确定地球化学背景值的步骤通常包括以下几个方面:1.收集样品:收集具有代表性的地球化学样品,例如土壤、水体、岩矿、植物等。
样品的选择应该根据所研究的地质背景、地貌类型、地球化学特征等因素进行科学确定。
2.分析样品:对采集的地球化学样品进行实验室分析,测量样品中感兴趣元素或化合物的浓度或含量。
常用的分析方法包括原子吸收光谱法、质谱法、电感耦合等离子体发射光谱法等。
3.数据处理:对得到的分析数据进行标准化处理,比如排除明显异常值、进行数据加权、样品稀释等。
可以使用地质统计学的方法,如均值、中位值、方差、协方差等进行数据处理。
4.制定地球化学背景值:根据所得到的标准化数据,结合地质特征、地貌分布、岩石类型和地球化学异常的特点,确定具体的地球化学背景值。
这个过程需要综合考虑样品的数量、采集方法、标准化处理等多个因素,确保背景值的可靠性和科学性。
二、地球化学异常下限值的确定地球化学异常下限值是在地球化学背景值的基础上确定的最低异常值,用于评价地球化学数据是否存在异常现象。
确定地球化学异常下限值的步骤如下:1.选择异常处理方法:根据所研究的地质背景、地貌类型、地球化学特征等因素,选择适合的异常处理方法。
常用的异常处理方法包括等级判别法、离群值分析法、空间统计法等。
2.处理异常值:对采集的地球化学样品中的异常值进行排除或修正。
排除异常值的方法通常包括删除异常值数据样本、使用替代值代替异常数据等。
3.确定异常下限值:根据排除或修正之后的数据样本,再次进行数据处理,得到修正后的数据分布。
地球化学异常下限确定方法
地球化学异常下限确定方法一、地球化学数据处理基础数据处理的意义是获得较为准确的平均值(背景)和异常下限。
1、地球化学数据处理归根结底仍属于统计学的范畴,所以要求数据应是正态分布的,不是拿来数据就能应用的,特别是用公式计算时更要注意这一点。
正态(μ =0, δ =1)----(偏态)。
大数定理:又称大数法则、大数率。
在一个随机事件中,随着试验次数的增加,事件发生的频率趋于一个稳定值;同时,在对物理量的测量实践中,测定值的算术平均也具有稳定性。
所以如果在计算时,数据中包含较多的野值时,实际获得的是一个不具稳定性的算术平均,它实际不能替代背景值。
2、异常是一个相对概念,有不同尺度上的要求,所以不要将其看作一个定值。
在悉尼国际化探会议上(1976),对异常下限定义:异常下限是地球化学工作者根据某种分析测试结果对样品所取定的一个数值,据此可以圈定能够识别出与矿化有关的异常。
并对异常下限提出了一个笼统的定义:凡能够划分出异常和非异常数据的数值即为异常下限。
据此,异常下限不能简单的理解为背景上限。
二、异常下限确定方法具体异常下限确定方法较多:地化剖面法、概率格纸法、直方图法、马氏距离法、单元素计算法、数据排序法、累积频率法……下面逐一介绍:1、地化剖面法:(可以不考虑野值)在已知区做地化剖面:要求剖面较长,穿过矿化区(含蚀变区)和正常地层(背景),能区分含矿区和非矿区就可确定为下限。
2、概率格纸法:(可以不考虑野值)以含量和频率作图15%--负异常50%--背景值85%--X+δ(高背景)98%-- ( X+2δ)异常下限3、直方图法:(可以不考虑野值)能分解出后期叠加的值就为异常下限4、马氏距离法:(在计算时已考虑野值)针对样本,实际为建立在多元素正态分布基础之上—多重样本的正态分布,超出椭球体时—异常样(如P3点)。
相似于因子得分的计算,最后为一个剔除异常样本时的计算值,实际计算出综合异常边界线。
当令m=1时,上式化解为Xa=Xo?KS,这是我们较为熟悉的单元素(一维)计算异常下限常用公式。
油气地球化学指标计算-举例答案
芳香烃含量较低,表明该样品受到的生物降解作用较弱,保存了较多 的原始有机质。
04
样品中含有的甲烷、乙烷等低分子量烃类气体较少,说明该样品生成 的油气以中高分子量为主。
原油样品指标分析
原油样品密度为 0.85g/cm³,粘度为30cp, 表明该原油属于轻质油。
原油中饱和烃含量较高, 芳香烃含量适中,说明该 原油主要来源于成熟烃源 岩的裂解作用。
油气地球化学指标计算-举例答案
目录
• 油气地球化学指标概述 • 烃源岩地球化学指标计算 • 油气地球化学指标计算实例 • 油气地球化学指标计算结果分析 • 油气地球化学指标计算软件介绍
01 油气地球化学指标概述
定义与分类
定义
油气地球化学指标是用来描述和评估油气藏特征和含量的参 数,通常通过分析地层中的有机和无机化合物来获取。
ABCD
样品中含有的硫、氮等杂 原子较少,说明该原油品 质较好。
样品中含有的重金属元素 较少,表明该原油在形成 过程中受到的生物降解作 用较弱。
天然气样品指标分析
01 02 03 04Fra bibliotek天然气样品中甲烷含量较高,乙烷、丙烷等低分子量烃类气体含量较 低,说明该天然气以甲烷为主。
样品中含有的硫化氢、二氧化碳等酸性气体较少,说明该天然气品质 较好。
意义
油气地球化学指标的计算有助于深入了解油气藏的成因机制、演化过程和资源 潜力,提高油气勘探的成功率和效益,为我国能源安全和经济发展做出贡献。
常用指标介绍
烃类化合物
主要包括饱和烃、芳香烃和沥青质等,是油气藏中最为重要的化合物之一。通过 分析烃类化合物的组成和含量,可以了解油气藏的来源、成熟度和演化过程等信 息。
热解峰温(Tmax)是指岩石样品在加热过程中,释放出的烃类 量最大的温度点。热解峰温越高,说明有机质成熟度越高,生烃 潜力越大。
斯皮尔曼相关系数处理地球化学数据
斯皮尔曼的排名相关系数,又称斯皮尔曼rho,是统计上两个变量之间依赖性的非参数计量。
它评估了使用单调函数可以描述两个变量之间关系的程度。
在地球科学和地球化学方面,斯皮尔曼的排名关通联数可以成为分析和了解土壤,岩石和水样中各种化学成分之间关系的宝贵工具。
在分析地球化学数据时使用斯皮尔曼的排名相关系数的主要优势之一是它能够捕捉变量之间的非线性关系。
与皮尔逊的关通联数(假设变量之间的线性关系)不同,斯皮尔曼的rho没有做出这样的假设,更适合检测和量化单体关联,这在地球化学系统中很常见。
让我们考虑一项研究,旨在了解重金属在土壤中的浓度与土壤的pH 水平之间的关系。
研究人员从不同地点采集了土壤样本,测量了铅、镉和汞等重金属的含量,并测量了每个土壤样本的pH值。
通过计算每个重金属浓度和pH水平之间的斯皮尔曼排名相关系数,研究人员可以确定这些变量之间单调关系的强度和方向。
除了捕捉非线性关系外,斯皮尔曼的排名关通联数也向外坚固,不需要变量正常分布。
这在地球化学数据分析中特别有利,在地球化学数据分析中,异常和异常分布的存在并不罕见。
通过使用Spearman的rho,研究者可以在不受到特殊值或非正常数据分布的不当影响的情况下,获得更准确的地球化学变量之间的关系评估。
需要注意的是,斯皮尔曼的等级关通联数确实有局限性,特别是在处理小样本大小时。
在这种情况下,计算得出的相关性系数在统计学上可能不可靠,在解释结果时应谨慎行事。
与任何统计计量一样,Spearman的rho应与其他分析技术和领域知识结合使用,以全面了解正在调查的地球化学过程。
斯皮尔曼的排名关通联数是分析地球化学数据的一个宝贵工具,因为它能够捕捉非线性关系,稳健到异常,独立于数据分布假设。
通过利用这一统计尺度,研究人员可以深入了解地质样本中各种化学成分之间的通联,有助于更好地了解地球系统和过程。
矿产资源勘查中的地球化学勘查数据解释
矿产资源勘查中的地球化学勘查数据解释地球化学勘查是矿产资源勘查的重要组成部分,通过对矿区地表、地壳和地球各层进行采样分析,获取丰富的地球化学勘查数据,为矿产资源的评估和开发提供重要依据。
本文将探讨地球化学勘查数据的解释方法和在矿资源勘查中的应用。
一、地球化学勘查数据解释的基本原则1. 元素含量解释元素含量是地球化学勘查中研究的重要对象。
对于矿物元素含量异常异常高或异常低的解释,我们可以通过以下几个方面进行分析:首先,与矿化体相关的元素异常高或异常低,可能表明该地区存在矿产资源。
例如,黄金矿床通常与As、Ag、Hg等元素伴生,如果这些元素含量高于背景值,可能预示着黄金矿床的存在。
其次,地球化学勘查中常用的指数元素、比值元素对异常值的解释也具有重要意义。
例如,Au/Cu比值常用于研究铜矿床,如果该比值较高,可能预示着铜矿床的存在。
最后,元素异常值的分布特征也需要被充分考虑。
如果异常值呈集中分布,可能与地质构造或矿化体的走向有关;如果异常值呈散乱分布,则可能与地质外因素有关。
2. 矿化类型解释地球化学勘查数据在解释矿化类型时,应结合地质背景和矿区特征进行分析。
矿物的地球化学勘查数据通常与矿化类型相关,常见的矿化类型包括硫化物矿床、氧化矿床、氢氧化物矿床等。
在解释矿化类型时,我们可以通过元素含量、元素相对比值、元素分布等多方面进行综合研究。
3. 地质背景解释地球化学勘查数据的解释还需要考虑地质背景的因素。
根据不同的地质背景,矿化作用的类型和机制也有所区别。
因此,矿化过程中元素含量的异常值与地质背景密切相关。
例如,硫化物矿床通常在还原环境下形成,硫、铜等元素含量较高;而氧化矿床则通常在氧化环境下形成,Cu、Pb、Zn等元素含量较高。
二、地球化学勘查数据解释的实例应用1. 硫化物型铜矿床解释在地球化学勘查数据中,铜的含量往往是解释硫化物型铜矿床的重要指标。
硫化物型铜矿床具有较高的Cu含量和较低的Fe含量。
因此,通过观察Cu/Fe比值,我们可以初步判断地区是否存在硫化物型铜矿床。
“数据”在地球化学教学中的应用探讨
“数据”在地球化学教学中的应用探讨摘要:地球化学是地矿类专业学生的一门基础课,当前科技的发展使我们可以获得大量地球化学数据。
在青海大学资源勘查工程班开设的“地球化学”课程教学中,将不同类型的地球化学数据处理应用融入到教学过程中,取得了较好的教学效果,学生既具备地球化学的思维,又具有应用知识能力,达到了培养应用型人才的教学目标。
关键词:地球化学;数据;地矿勘查;人才培养地球化学是地球科学与化学的交叉学科,它与侧重于自然地质现象描述的传统地学相比,不仅有着定性描述的特点,还具有用“化学”数据来做半定量-定量解释的特点。
随着社会和科学技术的迅速发展,精密和先进的分析测试仪器的成功研制,可以使我们获得大量的地球化学数据信息,这促进了当代地球化学的研究范围和研究课题不断扩大,在矿产资源和能源的开发,人居环境与自然灾害防治和研究,以及地球科学基础理论的研究与应用等方面起着越来越多的作用。
在地学院校及系所中,面向地质、矿产专业的学生普遍开设地球化学课程。
青海大学资源勘查工程专业自2004年恢复开设以来,地球化学一直是一门重要的专业基础课。
本着为青藏高原矿产资源开发服务、培养应用型人才的宗旨,该课程的教学目的是使学生不仅建立地球化学科学思维方法,更重要的是掌握分析研究各种地质作用地球化学机理的基本技能,具备应用地球化学理论和方法解决实际问题的能力,从而在走上工作岗位后,更好地服务地方经济发展。
笔者在承担“地球化学”授课任务时,最初是按照传统的授课方式进行授课,教学结构和内容以及教学思维是根据选用的教材框架的安排,在课程讲授过程中注重地球化学理论知识的阐述,虽有一些实际应用的穿插,但是不够深入,理论讲授与实例讲解相脱离。
这样使学生对课本知识的认识停留在文字认知阶段而非本质认知和拓展认知,学生在学习过程中甚至考试结束之后仍然不知道自己所学的知识能在什么地方应用,怎么应用,结果导致学生学习目的性模糊,学习兴趣不高,最终是教与学两方面都理论与实际脱节。
云南迪庆春都斑岩铜矿床同位素地球化学
云南迪庆春都斑岩铜矿床同位素地球化学云南迪庆春都斑岩铜矿床是中国地质界的一个重要的铜矿资源点。
该铜矿床主要分布在春都盆地东部的斑岩体中,属于中生代造山期的铜多金属矿床。
同位素地球化学是一种通过分析地球物质中各种同位素的组成和变化规律,来研究地球科学问题的方法。
在研究铜矿床成因的过程中,同位素地球化学则是一个重要研究方法。
以下是本文对云南迪庆春都斑岩铜矿床的同位素地球化学研究的概述。
1.硫同位素地球化学硫同位素主要包括硫-32和硫-34两种同位素。
硫同位素地球化学研究表明,该铜矿床的硫同位素组成呈现出轻重杂揉的特点。
大部分硫同位素组成以轻硫同位素为主,但也含有少量的重硫同位素。
2.铜同位素地球化学铜同位素主要分为两种,即铜-63和铜-65。
铜同位素地球化学研究表明,该铜矿床的铜同位素组成以铜-63为主。
这说明该矿床的铜成矿作用主要来源于海底热液等流体作用。
3.氧同位素地球化学氧同位素主要包括氧-16、氧-17和氧-18三种同位素。
氧同位素地球化学研究表明,该铜矿床中的矿化流体主要来自于岩浆和海水混合物。
其中,氧-18丰度较高,表明矿化流体主要来源于富含氧-18的海水。
4.铅同位素地球化学铅同位素主要分为四种,即铅-204、铅-206、铅-207和铅-208。
铅同位素地球化学研究表明,该铜矿床的铅同位素含量主要来自深源岩浆。
其中,铅-206/铅-204比值较低,表明该铜矿床的成矿作用可能与岩浆深源流体有关。
总的来说,云南迪庆春都斑岩铜矿床的同位素地球化学研究表明,其成矿物质主要来源于海水和岩浆混合体。
研究结果可以为矿床的成因和预测提供重要的科学依据。
本文将列出云南迪庆春都斑岩铜矿床同位素地球化学的相关数据,并进行分析。
1.硫同位素地球化学数据硫同位素组成呈现出轻重杂揉的特点。
大部分硫同位素组成以轻硫同位素为主,但也含有少量的重硫同位素。
其中,硫-32占比约为85%,硫-34占比约为12.5%。
分析:硫同位素的轻重杂揉特征表明斑岩铜矿床成矿过程中可能涉及到多种成因作用,包括深源岩浆的硫同位素、基底的硫同位素、海水等不同来源的硫同位素。
地球化学资料1
地球化学资料1地球化学资料(1120101)第⼀章地球化学定义DefinitionB.И.韦尔纳茨基(1922):地球化学科学地研究地壳中的化学元素(chemical elements),即地壳的原⼦,在可能的范围内也研究整个地球的原⼦。
地球化学研究原⼦的历史、它们在时间和空间上的运动(movement)和分配(partitioning),以及它们在整个地球上的成因(origin)关系。
V.M.费尔斯曼(1922):地球化学研究地壳中化学元素---原⼦的历史及其在⾃然界各种不同的热⼒学(thermodynamical)与物理化学条件(physical-chemical conditions)下的⾏为。
V.M.哥尔德施密特(1933):地球化学是根据原⼦和离⼦的性质,研究化学元素在矿物、矿⽯、岩⽯、⼟壤、⽔及⼤⽓圈中的分布和含量以及这些元素在⾃然界中的迁移。
地球化学的主要⽬的,⼀⽅⾯是要定量地确定地球及其各部分的成分,另⼀⽅⾯是要发现控制各种元素分配的规律(laws governing element distribution and partitioning)。
V.V.谢尔宾娜(1972):研究地球的化学作⽤的科学---化学元素的迁移、它们的集中和分散,地球及其层圈的化学成分、分布、分配和化学元素在地壳中的结合。
(地球化学基础)涂光炽(1985):地球化学是研究地球(包括部分天体celestial bodies)的化学组成(chemical composition)、化学作⽤(chemical process)和化学演化(chemical evolution)的科学。
刘英俊等(1987):地球化学研究地壳(尽可能整个地球)中的化学成分和化学元素及其同位素在地壳中的分布、分配、共⽣组合associations、集中分散enrichment-dispersion及迁移循徊migration cycles规律、运动形式forms of movement和全部运动历史的科学。
地球化学指标范文
地球化学指标范文
地球化学指标是衡量地球化学特征和变化的一系列指标。
它们可以用
于研究地球物质的组成、性质和演化过程,以及反映地球环境的变化和演化。
地球化学指标可以从不同的角度来评估地球化学特征,包括元素丰度、同位素分馏、地球化学循环、地球化学年代学等方面。
以下是对一些常用
的地球化学指标的介绍。
同位素分馏是指同一个元素的不同同位素之间在地质过程中的分离和
富集现象。
同位素分馏可以用来研究地球物质的物质交换、地质过程和生
物地球化学循环。
例如,同位素分馏可以用来研究地球大气和海洋的氧同
位素组成,以揭示古代气候变化。
地球化学循环是描述地球物质在不同地球系统之间的交换和转化过程
的指标。
地球化学循环可以涉及元素、同位素、有机物质等,在地球环境
中发挥重要的作用。
例如,地球化学循环可以揭示碳、氧、氮、硫等元素
在大气、地壳和海洋之间的交换和转化过程,以及它们对全球气候变化的
影响。
地球化学年代学是研究地球物质的形成时代和历史演化过程的一种方法。
地球化学年代学可以通过分析地球物质中的同位素组成和元素丰度来
揭示地球历史上的环境变化和演化过程。
例如,地球化学年代学可以用来
确定古代岩石的形成时代和古地磁场的演化历史。
总而言之,地球化学指标是研究地球化学特征和变化的重要工具。
它
们可以帮助我们了解地球环境的演化历史、预测未来的环境变化,以及探
索地球外环境和生命的可能性。
地球化学指标的研究对于推动地球科学的
发展具有重要的意义。
地球信息科学与技术在地质勘探中的地球化学数据处理与解析
地球信息科学与技术在地质勘探中的地球化学数据处理与解析地球信息科学与技术的迅猛发展,为地质勘探领域带来了诸多创新应用。
其中,地球化学数据处理与解析成为了一项重要的技术。
本文将从数据的收集与处理、地球化学数据解析等方面进行探讨,以期进一步推进地质勘探的发展。
一、数据的收集与处理地球化学数据的准确收集与处理是进行地质勘探的关键。
地球信息科学与技术通过其强大的数据处理能力和先进的手段,为地球化学数据的收集和处理提供了有力支持。
首先,在数据的收集方面,地球信息科学与技术广泛应用了现场采样、实验分析仪器等手段。
通过实时监测和采集样品,可以获取到丰富的地球化学数据。
同时,利用先进的技术手段,可实现对大量地球化学数据的高效收集和记录。
这不仅提高了数据采集的效率,也保证了数据的准确性。
其次,在数据处理方面,地球信息科学与技术运用了大数据处理、人工智能等技术手段。
通过对采集到的地球化学数据进行分析、筛选和整理,可以提取出有价值的信息,并进行合理归纳和分类。
此外,地球信息科学与技术还可以通过建立模型和算法等方式,快速准确地处理大量的地球化学数据,为后续的解析工作奠定基础。
二、地球化学数据解析地球化学数据解析是利用地球信息科学与技术进行数据分析和解释的过程。
通过对地球化学数据的解析,可以深入了解地质勘探中的相关问题,并为后续的决策和实践提供科学依据。
在地球化学数据解析中,地球信息科学与技术运用了统计学、地理信息系统、空间数据分析等方法。
通过对数据的统计分析,可以揭示地质勘探中的地球化学规律和趋势。
同时,通过地理信息系统的运用,可以将地球化学数据与地理空间信息相结合,进行全面而深入的分析。
此外,地球信息科学与技术还可以通过空间数据分析,实现地质勘探中的地球化学数据的可视化呈现,进一步提高数据解析的可靠性和准确性。
三、地球化学数据处理与解析的应用意义地球化学数据处理与解析在地质勘探中具有重要的应用意义。
首先,通过准确地处理和解析地球化学数据,可以帮助地质工作者深入了解地质构造和地质过程等信息,为勘探工作提供科学依据。
地球化学数据处理与图件编制方法流程
地球化学数据处理与图件编制方法流程编写人:刘红杰QQ:498236930内蒙古第三地质矿产勘查开发院一、指导思想成矿地质背景地球化学研究就是从地球化学特征出发,借助已建立的地球化学信息提取技术,充分利用地球化学调查所获得的海量数据信息,提取有关反应成矿地质背景条件的地球化学信息,并编制相应地球化学图及相应的推断解释图件,为资源潜力评价有关成矿地质背景的研究提供地球化学支撑。
二、工作内容(一)基础图件成矿地质背景条件的地球化学信息提取首先是要编制有关基础地球化学图件。
主要有:1. 39种元素(化合物)地球化学图2. 地球化学组合异常图3. 地球化学综合异常图(二)解释推断图件地球化学解释推断图件,内容包括:1. 地球化学推断解译地质图2. 地球化学找矿预测图三、工作方法(一)数据校正处理由于区域地球化学数据受地理景观、采样介质、分析手段的影响,不可避免的产生明显的系统误差,尤其是涉及到区域性的化探数据,这种误差更为突出。
因此,在各省进行数据处理与专题地球化学图编制之前,有必要分别对各元素进行系统误差的处理,以便能更好地反映地质现象和矿产信息。
误差处理主要针对图幅间(包括分析批次)明显的系统分析误差(必须处理)和地质景观环境差异影响解释的效果(根据解释的需要确定)。
1. 系统误差特征及处理原则(1)分析误差源,所展示的数据误差与周边数据值具有明显的台阶状。
(2)数据误差在空间上具有区域性特点,区域、图幅或分析批次。
(3)在数据值的分布上,掩盖了地球化学特征和地质特征展布的延续性和规律性。
(4)在数据处理方法上,尽可能地选择线性校正,通过简单的计算可以复原数据。
2. 系统误差处理步骤(1)按原始点位采用符号分级的方式生成元素的符号图,分级方法采用累计频率方式。
(2)通过校正图示窗浏览原始数据全图,确定具有明显的数据台阶区域,区域的确定原则是由区域->图幅->批次;采用图形编辑工具,在图上直接圈定要处理的区域(用面的方式表示)。
《高等地球化学》之主量元素地球化学
《高等地球化学》之主量元素地球化学一、地球化学数据的获得1、常量元素:湿化学分析法(Wet Chemistry)X射线荧光光谱(XRF)电子探针(EMPA)2、微量元素:X射线荧光光谱(XRF):主量元素和Rb,Sr,Ba,Zr,Nb,Y,Sc,V,Cr,Co,Ni,Ga,Zn,(La,Ce,Nd,Sm) 中子活化分析(INAA):Sc,Cr,Co,Ni,REE,noblemetal,Hf,Ta等离子光谱(ICP-AES):大多数主量元素和微量元素,(Hf,Ta,Pb,Th,U) 等离子光谱质谱(ICP-MS):绝大多数微量元素离子探针(IMPA):大部分微量元素3、送样前的准备:(1)送样分析的目的要明确,为什么要做这些分析?(2)分析方法选择,了解不同方法的适用范围,分析精度;(3)样品的选择,新鲜,均匀,有代表性;(4)样品的处理,避免污染;(5)样品重量,碎样和送样重量,与样品的结构,分析的元素和方法相关;(6)样品的系统和统一,主量、微量元素、矿物探针分析、同位素等应配套;二、岩石主量元素(Major elements)1、主量元素是指在任何岩石中都占绝对多量的元素,实际上是地壳以及岩石圈地幔中丰度最高的那些元素,通常包括Si,Ti,Al,Fe,Mn,Mg,Ca,Na,K,P这9个元素(的氧化物形式),有时还包括H(H2O)和C(CO2)。
上述9个元素一般以氧化物形式表示。
对绝大多数岩石来说(不包括矿石和矿化岩石)这些元素氧化物的总和大约是100%(wt%)。
因此,对不含挥发份的岩石,岩石样品主量元素氧化物的总和可以作为判别此分析结果和方法可靠性的指标。
一般要求误差不大于1%;2、Fe有三价和二价之分,分别以Fe2O3,FeO表示。
常用的化学分析法(或称湿分析)可以区分Fe3+和Fe2+,但XRF方法无法分辨Fe3+和Fe2+,这时常以Fe2O3(total),Fe2O3t或FeO(total),FeOt表示;3、如果岩石中含有较多的含水矿物,如黑云母,角闪石或白云母,特别是蚀变强烈的岩石(含大量粘土矿物和碳酸盐矿物),则岩石的总量将会低于99%,这时往往用烧失量(LOI)或直接分析H2O+、H2Oˉ、F和CO2的含量来补充。
地球化学数据的相关聚类因子分析
02 地球化学数据与聚类因子 分析概述
地球化学数据的特点与分类
数据量大
地球化学数据通常涉及大量的 样本和元素,每个样本包含多
个元素的含量信息。
高维度
每个样本具有多个特征(元素 含量),使得数据具有高维度 的特点。
稀疏性
确保数据格式统一,方便后续的数据处理和分析。
数据标准化与归一化
标准化
将数据转化为均值为0,标准差为1的分布,消除量纲和数量级的 影响。
归一化
将数据限制在一定范围内,如[0,1]或[-1,1],便于数据的比较和分 析。
转换方法
常用的标准化和归一化方法有最小-最大归一化、Z-score标准化等。
04 聚类因子分析方法与过程
资源潜力评估
通过对地球化学数据进行聚类分析,了解不同地区或矿种的资源潜力, 为矿产资源评价和开发提供依据。
数据降维与可视化
聚类分析可以用于地球化学数据的降维处理,将高维度的元素含量信 息简化为低维度的类别或群组,便于数据的可视化分析和解释。
03 数据准备与预处理
数据来源与收集
公开数据库
如GeoChemSIPS、Geochemical Database of China等,这些 数据库提供了大量的地球化学数据。
大多数地球化学数据中,大多 数元素含量较低或为零,数据 较为稀疏。
分类与分级特性
地球化学数据可以根据不同的 分类标准进行分类,如不同地
区、不同矿种等。
聚类因子分析的基本原理
距离度量
01
通过计算样本之间的距离或相似度,将相似的样本归为一类。
聚类算法
02
区域地球化学数据处理与编图方法技术
根据已知分类的数据建立判别函 数,用于预测新数据的分类归属
。
02
聚类分析
根据数据的相似性或差异性将数 据集划分为若干个类别,用于分
类和识别数据的模式。
04
因子分析
通过提取公因子来解释变量之间 的相关性,用于简化数据的结构
和解释变量之间的关系。
03
CATALOGUE
区域地球化学数据空间分析
空间数据可视化
数据标准化与归一化
标准化
将数据转换为均值为0、标准差为 1的分布,便于比较不同元素之间 的含量差异。
归一化
将数据缩放到0-1之间,消除量纲 的影响,便于数据的整合和综合 分析。
02
CATALOGUE
区域地球化学数据统计分析
描述性统计
平均值
计算数据集中所有数值的平均值,反映数据 集的中心趋势。
中位数
环境质量评价
环境质量评价
通过地球化学数据处理和编图技术,分析环境介质中元素和化 合物含量,评估环境质量状况和污染程度,为环境管理和治理
提供依据。
数据处理流程
包括数据采集、处理、分析和解释等步骤,利用化学分析方法 和统计技术进行数据处理,识别污染源和污染物迁移转化规律
。
编图技术应用
利用GIS技术进行空间分析和可视化表达,将环境质量数据转 换为地图形式,直观展示污染分布和扩散趋势,为环境质量评
04
CATALOGUE
区域地球化学编图方法
基础图件编制
01
02
03
基础地理信息收集
收集相关区域的地理信息 ,包括地形图、政区图、 交通图等,为后续编图提 供基础数据。
数据预处理
对收集到的数据进行预处 理,包括数据格式转换、 坐标转换、数据清洗等, 确保数据质量。
多目标区域地球化学调查数据库标准
多目标区域地球化学调查数据库标准文档下载说明Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document 多目标区域地球化学调查数据库标准can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!随着地球科学领域的不断发展,地球化学调查数据库的建立和应用已经成为研究地质、环境、资源等领域的重要手段之一。
然而,由于地球化学数据的复杂性和多样性,以及不同地质背景下的差异,建立一个标准化的地球化学调查数据库并不是一件简单的任务。
因此,为了确保地球化学调查数据的质量和可比性,制定一套至关重要。
一、数据库设计与建设。
地球化学参数
地球化学参数
地球化学是研究地球各种元素及其化学性质、赋存状态、地球内
外循环、相互作用等方面的学科。
在地质学、环境科学、资源勘探等
领域都有广泛的应用。
地球化学参数是指用于描述地球中元素分布、循环、演化等过程
的物理、化学指标,主要包括了以下几个方面:
1.元素丰度参数:反映地球表层及内部各元素含量的相对大小。
主要指在地球壳层中各元素的分布情况,可用元素的含量表达出来。
元素丰度参数不仅可以帮助人们了解地球化学元素的丰度规律,还可
以为矿产资源勘探、环境治理等工作提供有价值的参考。
2.地球化学循环参数:反映地球化学模块之间的相互作用及元素
的循环过程。
主要包括水文地球化学、大气地球化学、生物地球化学
和地球化学剥蚀等方面。
这些参数的研究不仅能够解释元素在地壳中
存在的分布规律,还能帮助人们预测元素在环境中的迁移变化规律,
为环境科学提供支持。
3.地球化学演化参数:包括地球化学循环的动态过程及演化趋势。
反映了元素在不同的时间尺度下,在地球环境中的演化过程。
地球化
学演化模型可以为探索地球演化历史提供帮助,并为资源开采、环境
保护和人类活动的可持续发展提供规划参考。
总之,地球化学参数的研究为探索地球的演化历程、资源开发、环境治理等方面提供了重要的科学支持。
未来的研究应继续深入探索地球化学世界的复杂性,为地球的可持续发展提供更多的可靠数据和指导意见。
银矿勘查地球化学数据处理与分析应用考核试卷
A. GSLIB
B. ArcGIS
C. MATLAB
D. Excel
20.在银矿勘查地球化学数据处理与分析中,以下哪个环节是成果应用的体现?()
A.数据采集
B.数据处理
C.成果报告编写
D.指导勘查实践
(以下为其他题型内容,本题仅要求输出单项选择题,故省略)
A.地质构造
B.岩石类型
C.水文地质条件
D.人为活动
15.在处理地球化学数据的非线性关系时,以下哪些方法可以使用?()
A.多元线性回归
B.支持向量机
C.人工神经网络
D.非参数回归
16.以下哪些指标可以用来评估地球化学异常的可靠性?()
A.异常下限值
B.异常强度
C.异常面积
D.异常形态
17.以下哪些地球化学测量方法适用于不同类型的勘查?()
A.线性回归
B.多元线性回归
C.支持向量机
D.逻辑回归
17.以下哪个指标可以用于评估地球化学异常的可靠性?()
A.异常下限值
B.异常平均值
C.异常最大值
D.异常个数
18.在银矿勘查中,以下哪种地球化学测量方法适用于深部矿体勘查?()
A.土壤地球化学测量
B.岩石地球化学测量
C.水系沉积物地球化学测量
D.深部钻探地球化学测量
A.克里金插值法
B.地理信息系统(GIS)
C.人工神经网络
D.遥感技术
6.以下哪些方法可以降低地球化学数据的噪音?()
A.剔除异常值
B.使用滤波器
C.增加数据采样点
D.数据平滑处理
7.以下哪些因素可能会影响银矿勘查地球化学数据的处理结果?()
一地球化学数据预处理分解
2) t 检验法 分析方法准确度的检验—系统误差的判断
(1)平均值与标准值()的比较
a . 计算t 值
t计算
x s
n
b . 由要求的置信度和测定次数,查表得到: t表 c . 比较t计与t表 ,若t计 t表 , 表示有显著性差异,存在系统误差,被检验方法需要改进。 若t计< t表 , 表示无显著性差异,被检验方法可以采用。
S: 有限次测定的标
准偏差 n: 测定次数
置信度—真值 在置信区间出 现的几率 置信区间—以 平均值为中心, 真值出现的范 围
n=6
几种样本的置信区间
三、数据的质量分析
2. 可疑性检验
可疑数据的取舍 —过失误差的判断 1) Q 检验法 步骤: (1) 数据从小至大排列x1,x2 ,…… ,xn (2) 求极差xn-x1 (3) 确定检验端:比较可疑数据与相邻数据之差xn- xn-1 与 x2 - x1 ,先检验差值大的一端 (4) 计算:
三、误差的来源
3.分析测试产生误差 1)分析方法本身的原因,即分析的精度和灵敏度; 2)分析测试人员因操作的原因而产生误差; 3)所用器具清洗不净产生误差; 4)仪器设备的精密度和分析结果的再现性达不到有 关要求而产生误差; 5)化学试剂达不到分析要求或试剂选取不当产生误 差; 6)标准达不到要求产生误差; 7)分析测试环境产生误差。
1 = n 1
(x
i 1
n
2 i
s =
x)
1 n 1
(xi x)
2
4.变异系数
s Cv = ×100% x
Cv<30%均匀分布;30-60%中等起伏;
60-100%较大起伏;>100%很大起伏。
影响地球化学勘查数据质量的因素有哪些并举例说明
影响地球化学勘查数据质量的因素有哪些并举例说明
影响地球化学勘查数据质量的因素有很多,这是一些例子:
1. 地质背景:不同地质环境下的成矿作用和物质流动方式不同,对地球化学勘查数据产生影响。
例如,在沉积盆地中,沉积作用和成岩作用会改变沉积物中元素的含量和分布,从而影响地球化学勘查数据的准确性。
2. 土地利用:不同土地利用方式下,土壤中元素的含量和分布也会不同。
例如,城市区域的土壤中通常含有更高的重金属含量,而农业地区的土壤中则更多的含有氮、磷等元素,这些影响将对地球化学勘查数据产生影响。
3. 样品收集和分析:采集到的样品数量和位置、样品保存方式、分析仪器的精度和准确性等因素都会影响地球化学勘查数据的质量。
例如,如果样品收集不均匀,或分析仪器的精度不够高,那么得出的数据可能会有误差。
4. 气候变化:气候变化对植被生长和土壤化学性质有很大影响,这也会对地球化学勘查数据产生影响。
例如,气候干旱会使得土壤中的铁、锰等元素含量增加,降雨量的增加则有助于痕量金属元素的淋洗和扩散。
地球化学勘查数据质量受到多种因素的影响,勘查工作应该注意这些因素的影响,采取相应措施提高地球化学数据的准确性和可靠性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
海南省前寒武纪的研究现状海南岛地处欧亚板块、印度-澳大利亚板块和菲律宾板块的交汇部位,大地构造位置独特,据前人研究,海南岛出露有一套中元古代结晶基底岩石,对研究华夏一直华南地块在columbia大陆裂解以后和Rodinia聚合之前的演化具有重要意义。
海南岛前寒武纪基底岩石仅在琼西戈枕断裂带上盘抱板-饶文-公爱一带及琼中上安地区零星出露。
其中,琼西地区以一套具花岗-绿岩系建造特征的抱板杂岩为主。
岩性主要发育有以斜长角闪片(麻)岩为主的变质岩,混合花岗质类岩石,中-基性火山岩;琼中地区发育有一套变质火山岩系,并有少量麻粒岩及紫苏花岗岩分别以透镜状和脉状分布其中。
随着海南戈枕金矿的发现,大批学者对海南岛以抱板杂岩为代表的元古宙地层进行了较为详细的研究,目前所取得的较为统一的认识有:抱板群的形成、组成与演化;石碌群的地层出露以及琼中地区变质岩的主要组成、年代学特征等。
据(候威等.1992,涂少雄.1993,梁新权.1995,马大栓等.1998)等抱板杂岩主要包括一套深变质岩、花岗质类岩石以及中-基性火山岩。
谭忠福(1991),候威等(1992),涂少雄.(1993) 梁新权(1995) 马大栓等(1998),许德如(2000)等对分别对分布在琼中乘坡农场、抱板、土外山、二甲矿区的抱板群变质岩进行研究,认为变质岩主要可以分为变质沉积岩和绿片岩,变质沉积岩主要由石英二云母片岩和白云母石英片岩,是组成抱板群的主要岩石类型,绿片岩主要由斜长角闪片(麻)岩组成,两者产状基本一致互层产出。
梁新权(1998),许德如(2001),徐德明等(2008)对花岗质类岩石研究,认为其主要组成部分为花岗闪长岩和二长花岗岩,呈岩株或岩枝侵入于抱板群片岩或片麻岩中,与围岩呈侵入接触关系谭忠福等(1991),涂少雄(1993)马大栓(1998)对二甲矿区,琼中乘坡农场万泉河边及东方县戈枕水库大坝处发育的斜长角闪(片)岩进行研究,认为斜长角闪岩呈脉状斜切围岩中,角闪岩见冷凝边,围岩见有明显的热接触蚀变现象,指示为后期岩脉。
叶伯丹等(1990)研究认为抱板群的变质时期及条纹-眼球状混合岩形成时期应在1145±40Ma,进而推测其原岩时代应为中元古代或更早,候威(1992)对抱板群内的变火山岩、混合花岗(质)片麻岩及其中的暗色包体进行地质年龄分析,得到Sm-Nd等时线年龄为1699.64 士3Ma、1379.54 士25Ma及2885.07士23Ma. 从而他认为抱板群中的斜长角闪片岩的原岩形成于前寒武纪古元古代长城纪时期, 混合花岗(质)片麻岩形成时代是中元古蓟县纪时期并推测海南到存在有太古宙基底;谭忠福等(1991)对海南岛中部抱板群中的变火山岩进行Sm-Nd 法测年,得年龄为975±8.6Ma,张业明等(1998)对海南岛西部的变基性火山岩进行研究,认为其形成于1165Ma士;涂少雄(1993)通过对抱板群内岩体进行同位素测定研究,认为抱板群形成于中元古代早期(1600~1700Ma),1400Ma士经历了一次角闪岩相变质作用混合演化和地壳重熔,并在1000Ma士发生基性岩浆侵入事件,对应于晋宁运动。
梁新权(1995)研究了土外山除发育的变基性玄武岩并认为其主量元素特征与全球大陆拉斑玄武岩和大洋拉斑玄武岩化学成分的算术平均值相当接近, 是一种过渡性拉斑武岩,稀土元素特征及大地构造背景分析图解均指示原岩倾向于岛弧拉斑玄武岩,Sr一N d同位素分析结果,斜长角闪片岩的。
e N d ( T ) 为正值( e N d ( T ) = 2.555 ) , 说明这套玄武岩浆来源于亏损地慢区,但e N d ( T ),又要比17 亿年前全球地慢亏损平均值(e N d ( T )= 十6.26 ) 要小些,猜测是受到了少量下地壳物质混染。
形成的大地构造背景为岛弧环境,并位于大洋一侧。
许德如(2000),斜长角闪片麻岩呈绿色、墨绿色,片麻状构造,柱状、粒状变晶结构,主要变质矿物为绿色普通角闪石(75%~80%)、斜长石(15%~20%)、石英(0%~5%),SiO2变化范围小(48.86%~52.38%),平均为50.13%,TiO2平均为0.85%,基本上小于1.0%,P2O5基本小于0.1%,显示了岛弧火山岩特征,与许多元古代低钛拉斑玄武岩一致。
Al2O3平均为14.06%,MgO平均为7.75%,CaO 8.9%~13.85%,K2O 和Na2O 平均值分别为0.78%和1.67%且K2O <Na2O,显示出大洋拉斑玄武岩特征, SiO2-(K2O+Na2O)图解上属亚碱性(图2a),在A-F-M图解上主要落在拉斑玄武岩系列区(图2b),在TiO2-P2O5-K2O图解上主要投在非大洋玄武岩区,少数落在大洋玄武岩区(图3a),在FeO*/MgO-TiO2图上则主要落在岛弧拉玄武岩区,少部分落在洋中脊拉斑玄武岩区(图3b)。
与N型洋中脊玄武岩相比,抱板群变质基性火山岩中Sr、Ce、Sc元素含量变化不大,在微量元素比值蛛网图解(图4a)上,不相容元素(K,Rb,Ba,Ta)较富集、变化平坦并均有弱的亏损,Nb元素变化范围较大,表现出不同程度的亏损和富集。
这种分配特征,既表现出拉斑玄武质岛弧火山岩的地球化学型式,同时也与洋中脊火山岩元素分配型式相似,因而是一种过渡类型的玄武岩地球化学特征。
抱板群变质基性火山岩稀土元素含量低,变化范围小无异常或弱正异常,呈平坦型(N型)稀土配分模式。
变基性火山岩,(La/Lu)N值均为1.97,均一化程度高,具有同一岩浆来源,与产于岛弧或弧后盆地拉斑玄武岩稀土元素特征基本一致,并类似于现代洋中脊或不成熟的岛弧拉斑玄武岩。
Sm/Nd比值为0.24~0.37,介于玄武岩区范围内,表明变基性火山岩原岩来源于地幔。
(La/Yb)N在(La/Yb)N—(Yb)N图解上分布点介于上地幔和大陆地壳分布域内(图略),说明其原始岩浆为两者部分熔融产物在构造环境判别图解上,抱板群变质基性火山岩主要投入洋底玄武岩和岛弧拉斑玄武岩区,说明抱板群变质基性火山岩属于岛弧拉斑玄武岩和洋底玄武岩的过渡类型,形成于扩张弧后(或弧间)盆地环境抱板群变质基性火山岩原岩由亏损的楔形地幔、俯冲洋壳携带的陆源沉积物及俯冲洋壳析出的流体三端元组成,从而与它产于扩张的弧后(或弧间)盆地环境相对应。
许德如(2002)对与抱板群变质基性岩互层产出的变沉积岩进行分析,其主要组成为白云母石英片岩组和石英二云母片岩,在进行原岩恢复时,大多样品数据点落入泥质、砂质岩范围内,少数落入斜长角闪岩范围内,因此,他认为变沉积岩原岩由砂质、泥质沉积物夹火山物质组成。
白云母石英片岩原岩以砂岩质沉积物为主,石英二云母片岩原岩以泥质沉积物为主。
两者稀土分布模式基本相似,重稀土亏损、轻稀土明显富集,只是白云母石英片岩组分布曲线呈较为平坦的V型,石英二云母片岩组呈轻稀土富集的左高右低型,群石英二云母片岩Sr / Ba 比值为0. 07, 白云母石英片岩Sr / Ba 比值为0. 14 ~ 0. 20。
说明抱板群沉积变质岩原岩应形成于从陆相向海相过渡的环境,与经εCe /εY-Eu /εREE 图解投影所得出的石英二云母片岩落在大陆型沉积壳层附近、白云母石英片岩落在大洋型沉积壳层附近的结论一致。
白云母石英片岩组和石英二云母片岩组主微量元素分析结果表现出两者原岩成分上的差异。
白云母石英片岩组稀土组成具有大洋岛弧沉积物特点,石英二云母片岩组稀土组成具有大陆岛弧和安第斯型陆缘沉积物特点,石英二云母片岩组富铝(Al2O3)(平均为16.14%)、富稀土元素、富亲硫元素和亲铁元素,特别是Cr 元素含量明显高于白云母石英片岩组,与Al、Cr 的含量由砂岩向泥岩逐步富集相吻合,也与石英二云母片岩组原岩以泥质沉积物为主、白云母石英片岩组原岩以砂岩质沉积物为主的结论一致。
抱板群变质沉积岩模式年龄为1 971 ~ 3 145 Ma, 主要集中在1 971 ~ 2 355Ma 之间, 平均为2 067 Ma,由Sm-Nd同位素测试结果也可推测变沉积岩的物源不唯一,一方面来源于成熟度较低的古元古代或更古老的陆壳物质(其中一个样品!DM 达3 145Ma),另一方面很可能与研究区大规模造山运动、构造- 岩浆活动所伴生的地幔物质加入而造成钕同位素比值的增加和!DM 年龄的降低有关白云母石英片岩组原岩主要为砂岩质沉积物夹火山物质,具有高Si、Na,低AI、Fe、REE,偏低的Ni、Co、V、Cu、Cr、Zn,偏高的亲石元素Sr、Ba 和高场强元素Zr、Sc、Nb;石英二云母片岩组原岩主要为泥质沉积物夹火山物质,具有低Si、Na,高AI、Fe 以及偏高的亲硫元素、亲铁元素和REE。
抱板群变质沉积岩具有的1 971 ~ 2 337 Ma的钕模式年龄及与中元古代全球岩石特别是与扬子古陆南缘和赣东北元古宙沉积岩相似的正!Nd ( !) 和!DM 值,表明海南岛确实存在古元古代或更早的古老基底。
梁新权(1995)曾对抱板群斜长角闪片麻岩(原岩为基性火山岩)全岩进行了Sm-Nd 同位素测定,获得(1700±120)Ma 的等时线年龄;马大铨等(1997)对抱板群地层的研究也表明其形成时代为长城纪早期(1600 ~ 1800 Ma),可以认为抱板群形成于早中元古代。
丁式江(1995)对发育于昌江县的叉河地区至东方县的二甲地区的花岗岩体进行分析,认为其成分主要可分为花岗闪长岩和二长花岗岩,叉河农场十九队之北, 向西经老马沟至红泉农场十八队一带, 呈东西向带状分布, 面积约2 0 k m Z , 其北侧为二长花岗岩, 西侧为显生宙花岗岩(大田岩体) , 向东和向南为长城纪戈枕村组的混合岩化斜长片麻岩, 呈渐变过渡关系。
岩石为浅灰色, 中细粒花岗变晶结构, 片麻状构造, 矿物组成为斜长石45% 一55 %, 钾长石10 %~ 20 % , 石英25%一35% , 黑云母5% ~ 15%, 角闪石0一10 %,岩体中有包体不均匀分布;二长花岗岩广泛出露, 大多侵入峨文岭组并紧邻一戈枕断裂呈北东向带状分布, 部分已糜棱岩化,常变为长英质糜棱岩和眼球状糜棱岩; 另有部分侵入戈忱村组和花岗闪长岩单元此类古老花岗岩岩性变化大, 结构上有细粒和细粒似斑状两种, 成分上以二长花岗岩为主, 也有少数钾长花岗岩及局部的花岗闪长岩。
主要矿物为钙质奥长石25 %一5 0%,石英25% 一35%,钾长石(微斜长石)30 %~ 55%, 黑云母2% 一5% 。
岩体中包体发育且变形强烈。
戈枕侵入体具较高的Dl 、ANKC>1 ,贫Na富K,REE总量变化大,Eu亏损明显等的特点与重熔再生型花岗岩相吻合。