化探数据处理方法与步骤
化探数据处理的一般性方法
化探数据处理的一般性方法一、分析质量：1．看技术报告中质量评述部分，看各项指标是否合格。
主要有：检出限、报出率、异常检查率、异检合格率、内检率、内检合格率、国家一级或二级标准物质的准确度和精密度等。
看是否符合标准（设计）。
这些数据由化验室提供。
这些一般不会超差的，否则化验室不能给出化验报告。
2．RE计算RE=abs（C1-C2）/（C1+C2）×200要求：小于3倍检出限时，RE≤85%，大于3倍检出限时，RE≤66%为合格。
总合格率一般要求大于70%。
需要说明的是：这种方法适用于简单对比，就是一个点取2个样时使用。
如果用三重套合分析，就不能用这种方法了。
所以写设计时，一定要用简单对比方法。
还有，这些年的化探中的RE还没有超标的，如果真的超标了，我也不知道怎样处理。
二、数据处理：1．剔除一级及二级标准样；2．剔除重复样；3．剔除0值及化验室输入错误的值，或小于检出限的值。
主要是指≤0.3这样数据的≤号；4．做原始数据图；5．计算异常下限，做单元素异常图，圈定单元素异常。
单点异常，只有外带的不圈，有中、内带的圈出。
外带用黄色，中带用浅红色，内带用深红色。
单元素异常编号为Au-1，Ag-1等。
需要指出的是，圈定异常时应该形成数据异常图，但交报告时，必须分开，就是形成一张数据图，再形成一张异常图；需要说明的是，如果面积较大（这个没有标准），总体说是水系面积超过一个5万图幅，就要分子区计算下限。
分子区的原则是不同年代、不同地质体都要划分成子区。
如果各个子区的异常下限接近，就采用总的，否则分别确定子区的异常下限，然后分别圈定子区的异常。
6．填单元素异常评序表。
异常点数、面积、平均值、极大值、标准离差、衬度、规模、浓度分带等。
评序有5参数和多参数两个评序，5参数不参与的参数有标准离差、浓度分带及异常点数。
需要说明的是，排序时，单项值高的给1，以下类推2、3等，一样的值给一样的排序。
不产生空的值。
浓度分带有内带的给1，中带的给2，外带的给3；7．做组合异常图，先把所有的元素做成1张组合异常图，只要外带，圈定组合异常。
化探数据处理方法
内蒙古扎赉特旗东芒合矿和哈拉街吐矿化探数据处理及图件编制方法1 化探数据质量评价的数据处理(分矿区)⑴统计重采样和重分析抽查样所占样品总数的比例比例 = （重采样和重分析抽查样数/工作样总数）100%⑵作出SSPS数据文件将重采样和重分析样分别作成SSPS数据文件。
文件中列出项目为：①重采抽查样重采样号元素含量相应的工作样号元素含量②重分析抽查样重分析样号元素含量相应的工作样号元素含量⑶计算各元素相对误差重采样和重分析抽查样相对误差均按RE(%) = |C1-C2|/0.5×(C1+C2)×100%计算。
C1为重采样或重分析抽查样的分析含量C2为重采样或重分析抽查样的相应的工作样的分析含量| |为绝对值RE(%)≤30%为合格，＞30为超差（不合格）；（Au：RE(%)≤50%为合格，＞50为超差）⑷计算各元素的合格率η= （抽查样品中合格的样品数/抽查样品的总数）100%合格率（η）应＞80%，即这批样品的分析结果是可信的。
⑸列表表示检查或分析质量结果表××化探重采样抽查各元素的合格率(%)Cu Pb Zn Cr Ni Co Sn V Ag Ti2 矿区地球化学特征研究的数据处理(以哈拉街吐为例)⑴作出SSPS数据文件作出下列SSPS数据文件：①文件1：整个矿区数据文件；②文件2：矿区地层数据文件；③文件3：矿区岩浆岩数据文件；④文件4 ：下二叠统大石寨组（P1d）数据文件；⑤文件5 ：下白垩统大磨拐河含煤组（K1d）数据文件；⑥文件6 ：华力西晚期侵入岩数据文件；⑦文件7 ：燕山期早期侵入岩数据文件；⑧文件8 ：燕山期晚期侵入岩数据文件；⑨文件9：已知矿附近一定范围数据文件每一数据文件的内容项目包括：序号野外号 X坐标 Y坐标各元素的含量⑵整个矿区和各地质单元（各地层、各岩浆岩）样品各元素含量特征统计统计的参数包括：①元素含量平均值；②最大值；③最小值；④标准离差；⑤变化系数（标准离差/含量平均值）；⑥浓度克拉克值（元素含量平均值/该元素的克拉克值）整个矿区和各地质单元统计结果含量平均值、最小值、最大值用表表示。
化探技术方法
至1-2/km2。
采样点布设
注意：合理性主要指不漏控、不重复控制，均匀性指整体均匀 性，在合理的基础上达到均匀性。
采样
• 水系沉积物测量野外采集样品，应最大限度代表采样点上游汇水域 基岩（包括矿化）的化学（物质）成份。
• 采样部位选择：样品应在现代流水线上（或干沟底部）采集，在水 流较急的河道中，要尽量在水流变缓处、水流停滞处、河道转弯内 侧、大石头背后，选择砾石成份复杂、大小颗粒较为混杂的部位取 样。
• 在粗细混杂和砾石成份复杂地段，在采样点30～50m范围内多点（3 点以上）采集组合样，存在风成物影响的地区注意避开风成物（风 成沙、风成黄土）堆积部位。V形沟纵向，U布设
首先，在1：5万地形图上将水系勾划出来，特别注意一级水系勾 划要准确。（常见问题：勾绘粗疏，在地形平缓的北山地区甚至 勾绘错误）
采样点主要分布在一级水系口、二级水系中；长度>500米一级水 系内应加布样点，三级水系应布设控制点（注意三级以上水系不 能布点）
长度>500米一级水系内应加布样点，一般矿点流长小于1000米， 600-700米左右，加点之后才能有效控制。
特征等。 5.基站 投标区基站建在天苍乡，该向地处投标区南部，天苍乡北与内蒙古额
济纳旗相邻，南与大庄子乡为界，东与双城乡隔河相望，向西延到北 山山脉。全乡各村沿山呈狭长地状分布，从最上端的营盘村距最下端 的沙门子村有40多公里。该乡有中国石油加油站，水电充足，有乡级 卫生院，完全可以作为项目工作基地。
化探数据处理及图件编制
化探数据处理及图件编制第二节分析方法及质量评述一、分析方法本次扫面和异常查证的全部样品均交由四川省地矿局华阳地矿检测中心测试，根据任务书要求共分析测试元素14种。
样品从加工到测试到质量监控均按中华人民共和国地质矿产行业标准DZ0130-1994《地质矿产实验室测试质量管理规范》、ISSN-1870《1?5万区域地质调查及地球化学样品分析方法及质量管理指导性规程》和2002年新疆地勘局试验管理科《1?5万化探样品分析质量过程管理规则报告》进行。
14种元素的分析方法见表3,3。
二、技术要求1、报出率十四种元素的总报出率应大于95%。
2、外检样对已测试样品，测试单位按照3%的比率进行外检。
3、分析质量检查及质量监控方案为了有重点地监控元素的分析质量，实验室在送样单位确定的分析元素中，要再选择若干种主要监控元素并根据这些元素在本省制备的全部GRS二级标样中选择四个在元素含量范围及基体组成均为合适的GRD二级标样作为本图幅质量检查监控之用。
主要监控元素和二级标样的选择均应和送样单位协商进行。
每一大批样品测定完毕后，应将数据交给质量管理人员，对每一小批中插入的四个二级标样及四个重复分析(内部检查)样进行统计计算，并及时绘制日常质量监控图，在日常金的分析工作中，必须进行不小于10%的内检抽查。
为满足在一个较大范围的成矿远景区带内的1?5万图幅的拼接，应对分析的准确度进行检查和考核，为此实验室应在每一个1?5万普查化探项目完成后，分析8个GSD一级标样一次，痕金分析也应用金标样作准确度检查。
准确度和精密度计算结果应符合表3,2的要求。
4、微量金由于金元素在自然界中的均匀度和赋存状态对分析检测影响比较大，为确保金元素的分析质量，化验室特采用两种监控措施:第一，在每一分析批次的50个样品中插入两个国家?级标准物质GBW系列，用以计算实测值与推荐值之间的对数偏差:ΔlgC,lgC,lgC; 定值实测值第二，该地区样品分析结果结束或阶段性结束后，再对高、低异常点进行随机抽样检查约20%.5、?级标样为严格监控各元素的分析质量，实验室选取了四个不同含量的GRD系列监控样，每批次50个样品密码插入一组，与样品同时分析。
化探数据处理成图过程
化探数据处理成图的过程毕武1、2段新力1、2黄显义1、2袁小龙1、2彭仲秋1、2李永华1、21.乌鲁木齐金维图文信息科技有限公司，新疆，乌鲁木齐，8300912.新疆地矿局物化探大队计算中心，新疆，昌吉，8311000 前言GeoIPAS软件用户群不断扩大，由于各用户对系统的熟悉程度不同，对软件功能了解不够，有必要分专题将GeoIPAS处理数据及成图过程做一系统总结，下面就化探数据处理成图的过程做一总结。
1 处理步骤化探处理的成果包括：(1)参数统计表；(2)R型聚类分析-谱系图；(3)重复样三层套合方差分析或者重复样合格率计算结果；(4)点位数据图；(5)地球化学图；(6)直方图；(7)组合异常图；(8)综合异常图；(9)远景区划图；(10)单元素异常参数统计(附表册)；(11)异常剖析(附图册)；(12)综合异常登记卡(附表册)。
在GeoIPAS系统中，化探数据处理分为以下几个主要步骤：1.1 数据检查数值检查，坐标检查，重复样坐标检查。
1.2 分析处理重复样三层套合方差分析、重复样合格率计算、化探特征参数统计、化探背景值分析、R型聚类分析、因子分析。
1.3 数据分析数据变换；衬值、累加衬值；数据累加、累乘、比值；异常归一化。
1.4 网格化离散数据网格化、XYZ数据转网格数据1.5 成图点位数据图、彩色等量线图、直方图、组合异常图、单元素异常图、综合异常图、剖析图。
1.6 单元素异常参数统计1.7 综合异常登记卡图2 化探数据处理成图流程2 具体处理过程2.1 数据检查我们的数据处理工作从化验室提供的样品分析报告开始，项目要提供坐标和样品对应的分析数据，坐标我们一般取实际工作中的米单位，系统中默认东西向横坐标为X坐标，不加带号，南北向纵坐标为Y坐标，需要时还要提供样品对应的地质编码，我们拿到这个数据后首先进行数据检查，以确保数据中不出现写错、漏填、负数、0、>等字符，如果有这样的情况要找实验室给予纠正。
MAPGIS技术技巧-----化探数据处理步骤
化探数据处理步骤：
1、数据整理：
①将样品点位坐标和元素分析结果倒入Excel表
②将每个元素对应的坐标分别整理，另存为“。
Det“，CSV(逗号分隔)格式的文件，表中第一行表头为notgrid。
将文件保存到工作盘内。
3、打开MAPGIS的“空间分析”DTM分析”工作窗口，
4、打开三角剖分文件，即“Au.det”文件，
5点击Tin模型工具栏，选择“快速生成三角剖分网”
6删除三角剖分边，整理三角剖分网，删除不相关联线
7、追踪剖分等值线, 选择等值线套区等地设置后金星等值线层的设置后点击确定。
等值线层的设置是按照异常下限、2s、4s、8s三级异常进行设置。
形成下图。
8、分别另存点、线、面文件即可。
最新最详细化探数据处理与编图流程
最新最详细化探数据处理与编图流程⼀、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. 单元素（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1|数据检查的必要性，因为实验室的分析报告还是⼿⼯输⼊的，还是存在录⼊错误的，我们重点检查的是“>”，数据中间的空格等录⼊错误问题；另外还有畸变检查，数据的特⼤值,⽐如超过10倍变差，⼀般对这样的分析值实验室会很重视的,你也可以提出让他们再确认⼀下,做到⼼中有数。
另⼀类错误可能会是我们录⼊样号或者坐标时出现的错误，如：“56b” 写成“56 b”,程序是以空格分开数据的，数据如果写成这样就会产⽣错误结果，有时在完成处理后才可能发现，这样⼀来我们前⾯的⼯作就作废了。
所以数据检查是⾮常必要的。
2|异常下限值的确定采⽤逐渐剔除法：①计算全区各元素原始数据的均值(X)和标准偏差(S)；②按X1+3S1的条件剔除⼀批⾼值后获得⼀个新数据集,再计算此数据集的均值(X2)和标准偏差(S2)；③重复第⼆步，直⾄⽆特⾼值点存在，求出最终数据集的均值(X)和标准偏差(S),则X做为背景平均值，S为标准离差，T(异常下限值)= X (背景平均值)+2S(标准离差)求出理论异常下限值，再结合地球化学等量线、地质背景及圈定效果确定出实⽤异常下限值。
3|重复样样品合格率统计野外重采样品以密码样形式插⼊样品中进⾏了分析，结果(C2)与第⼀次分析结果(C1)进⾏了⽐对。
1万化探的数据处理成图方法探讨
1:1万化探的数据处理成图方法探讨毕武1、2段新力1、2袁小龙1、2黄显义1、2彭仲秋1、21.乌鲁木齐金维图文信息科技有限公司，新疆，乌鲁木齐，8300912.新疆地矿局物化探大队信息中心，新疆，昌吉，831100摘要：对1:1万化探的数据处理成图方法，在实际工作中的一些应用经验。
关键词：1:1万化探数据处理成图方法0前言随着1:5万区域化探的实施，在1:5万区域化探异常范围内开展的1:1万化探勘查也越来越普遍，对1:1万化探目前没有具体的规范，一般是参照1:5万区域化探规范执行，可是成图效果却有时不尽理想，下面就两个例子举例说明1:1万化探的数据处理成图方法。
1编制的步骤及要求1.1图件编制的要求：a土壤地球化学测量图件分两部分：基础图与推断解释图。
b区域调查和普查工作的图件编制按化探区域调查有关规范执行。
c图件编制必须符合地球化学勘查图式图例及用色标准规定。
d成果报告需做交通测区位置图、实际材料图、等值线图、综合异常图及其它推断解释图。
1.2例子一：南北向测线，100×40网格距。
这样的数据本身符合网格数据的格式，只是以TXT文本格式保存，所以我们可以借助GeoIPAS软件的“数据预处理”→“数据格式转换”→“XYZ数据转为网格数据”功能，这里注意数据坐标的起始值、终止值和网格间距，网格间距就选择100×40，起始值和终止值要保证数据的原始点位都与网格点重合。
这里有一个问题，就是有些项目用的是GPS坐标，不一定是与网格点位完全重合，一般我们建议用规则网的坐标。
下面先看一下图1-1点位数据图和图1-2点位符号图；图1-3原始数据转为网格数据绘制的地球化学图以及其转换参数：X最小值320000，X最大值32500网格化0，间距100，列数51；Y最小值4121000，Y最大值4127000，间距40，行数151。
图1-4距离平方导数加权网格化绘制的地球化学图，GeoIPAS系统→数据预处理→离散数据网格化→距离平方导数；搜索范围：圆域，R=300米；网格化参数：X最小值319880，X最大值325120，间距40，列数132；Y最小值41209200，Y最大值4127080，间距40，行数155。
化探数据处理说明
化探数据处理说明平顺项⽬化探数据处理⽅法⼀、基本概念1、异常⾯积：⽤GeoCIPS 软件直接统计异常⾯积，计量单位为km 2。
2、异常强度：异常区内⼤于下限数据的算术平均值。
3、最⼤值：异常区内数据最⼤值。
4、异常下限：根据作图结果调整异常下限。
5、异常衬度：异常均值/异常下限。
6、⾯⾦属量：元素剩余含量（异常均值减去异常下限）与异常⾯积的乘积。
7、NAP 值：异常衬度×异常⾯积。
8、异常排序：各异常按NAP 值⼤⼩排序，⼤的在前。
9、⾦计量单位⽤×10－9（ppb ），其余元素⽤×10－6（ppm ）。
⼆、单元素异常的圈定1、异常下限的确定表5-1 各元素异常下限⼀览表单位：Au 为ppb ，其它元素为ppm 。
逐步剔除法剔除⼤于+3S 的值、⼩于-3S 的值后求元素的平均值和标准差S ，选择+2S 定为计算下限，计算下限作为参考，根据表4-1分析结果对各分析指标的下限适当调整，对于有找矿可能的分析指标根据成图效果稍降低了下限，保留了较多的异常，对于找矿指⽰意义⼩的分析指标则提⾼了异常下限，仅保留了异常强度⾼的异常，将部分异常⾯积⼩、异常极⼤值/下限⼩、异常点数为1（少数为2）的异常删除，⼒求异常图可以直观的反x x x x映预查区的元素特征。
具体采⽤的异常下限及浓度分级见表5-1。
2、浓度分级预查区各分析指标尽量采⽤1、2、4分带。
由于预查区各分析指标整体含量低，仅Au、W采⽤了1、2、4分带，部分变异系数⼩和采⽤下限较⼤的分析指标，灵活调整了浓度分带。
三、综合异常的圈定与类别划分1、综合异常的圈定根据预查区内单元素异常分布及组合特征，以主要成矿元素的异常为主，把在空间上分布基本⼀致，相互重合的多个单元素异常圈定为⼀个综合异常。
共圈定以Ag、As、Au、Bi、Cu、Hg、Mo、Pb、Sb、Sn、W、Zn为主要异常元素的综合异常7个。
按所处地质环境、找矿意义和已有资料现阶段的认识⽔平，将各综合异常按下列标准进⾏分类，其中⼄2类异常1个，⼄3类异常4个，丁类异常2个。
化探数据处理方法
化探数据处理方法
1、采样点坐标生成
如果为GPS测定，直接把坐标转成文本文档。
在投影变换中用户文件投影转换把坐标数据投成点文件。
（具体操作可问孔德成，注意：该步骤只有在带虚拟狗的MAPGIS61或67下运行）
如果为手工图件，则先把采样点做成点文件（注意：点的顺序要与化验结果一致），参照以下步骤操作：
（1）、在投影变换中打开点文件，在工具中选择编辑属性结构，按下图编辑后，点OK。
（2）在工具中选择点位置转换为属性，弹出下图，依次点击转换、保存、确定。
确定。
通过以上过程，在桌面上生成坐标文本。
2、异常下限的确定：从化验结果中统计下图中的各个值。
（用的是EXCEL中的公式，不明之处可问吴邦友），下图中异常下限之下的各值仅为判别推断用，可以不要。
3、异常图制作：先把点坐标及各元素化验结果复制成文本文档。
在DTM分析中选择GRD模型——离散数据网格化，打开文本文档，
参照下图设置：
确定后自动生成Tmpgrid.Grd文件。
选择GRD模型——平面等值线图绘制，打开Tmpgrid.Grd文件，根据异常下限设置等值层值及其它项，参照下图：
确定后生成等值线图。
化探方法
地球化学找矿应用方法简介1.偏提取法→深穿透法金→属活动态测量法→水提取法：1.1.超微细粒金：在勘查地球化学中，通常的光谱定量分析方法只能检测到单体粒径为75μm 粒径（200目）的金。
粒径＜5μm的超微细粒金又分成微粒金和粒径＜1μm的胶体金,胶体金再进一步细分为亚微米金和粒径＜0.1μm（100nm）纳米金。
当自然金单体粒径＜0.000144μm（0.144nm）时则称之为离子金。
研究表明，无论是在岩石、土壤还是水系沉积物中，其＜5μm的超微细金约占30%~90%之多。
并且，胶体金有很强的活动性，极易与其它物质结合，特别是纳米金已经具有了非同寻常的类气体等性质。
这一发现为化探样品采集、分析方法改进以及金由深部向地表迁移机制的研究奠定了重要基础。
粗粒金在化学上的稳定性与粒径＜74μm的细粒金特别是超微细粒金在物理和化学上的活动性是导致金的表生存在形式复杂多变的主要原因。
1.2.金的表生存在形式：金在表生环境中的存在形式主要包括自然金颗粒、水溶形式金、胶体金、不溶有机物结合金、吸附和可交换金、氧化物包裹金、硫化物包裹金、碳酸盐包裹金、石英硅酸盐晶格中的金、水中悬浮物金、气体中或气溶胶体金、微生物中的金以及各种动物、植物中的金。
其中，超微细金、水溶性盐类、胶体金、络合物金、不溶有机物结合金或吸附金、铁锰氧化物膜吸附金、黏土矿物表面吸附金或黏土矿物层间可交换金等表生存在形式在土壤中表现了很强的活动性。
金的表生存在形式有赖于地球化学景观。
王学求等（1996）在川西北若尔盖草原覆盖区的A 层土壤中发现了大部分金以有机质保护的胶体形式存在。
在以上诸多存在形式中，除铁锰氧化物膜吸附金、黏土矿物表面吸附或黏土矿物层间可交换金等外，其余形式金均可用水提取方法将金提取出来。
1.3.偏提取法:传统的偏提取技术发展于20世纪50年代和60年代初，其基本原理是用弱的溶剂去提取特定的相态，并通过测定赋存在该相态中呈离子态或化合态的金属元素含量来达到强化异常的目的。
6_化探数据处理与异常查证方法_201411
二、多源地学信息分析与变换
5、取对数 Xi’ = Ln (Xi+C)
式中:i=1，2，…,n；为样本数； C 为常数，防止接近于0的元素含量太负； 功能：对原始观测值xij 含量极差比较大的元素（如： Au 、 Ag 、 Hg 等成矿元素）进行变换后，使其服从对数 正态分布。
二、多源地学信息分析与变换
•
R或Q -型因子（Factor）分析
利用维变换或转换方法减少有效变量的数目或找到数据 的不变式。因子分析法或主成分分析（PCA）是依据变量空间 （R模式）或样本空间(Q模式)的主因子解，进行正交或斜交 变换，通过线性组合优化，在信息量小于15%的前提下，相关 变量x1，x2，…，xm（或相关样本y1，y2，…，yn）可以用数 目较少且本身互不相关的因子计量f1，f2，…，fj（j＜m或j ＜n）来取代，达到特征分类提取、优化组合的目的。 在R模式因子分析中，fj = βj1x1+βj2x2+ …+βjpxm 或写成 矩阵形式： F’=X’B 式中，B是回归系数矩阵，阶数为p×m。按最小二乘法求解， B满足如下正规方程组 RB = A 或 B =R-1A 因子计量（因子得分）表达式为：
2、综合异常图
①将相关元素叠臵形成多元素组合异常图，元素组合 根据点群分析、因子分析确定， ②按矿化类型元素组合编制
③多元统计综合异常图
因子计量编图：反映某一因子元素组合异常信息。
累加晕、累乘晕：按矿化类型元素组合衬值或标
准比值累加或累乘，计算异常下限，圈定综合异常。
累加晕、累乘晕的作用是强化低缓异常。
（三）特异数据处理
1、低于捡出限的数据取捡出限1/2 如：<3.0 = 1.50
2、高于捡出最高极限的数据取2—3倍值
化探数据处理全解
7.53 7.07 15.48 11.65 11.56 6.54 8.98 6.37
基于 EDA 技术 中位数 上异点
1.63
5.39
1.64
5.41
2.87
13.72
2.39
8.29
2.28
8.03
1.43
4.91
1.22
5.22
1.3
4.59
背景和异常的关系
正异常
负异常
背景值： C0 x
异常下限：
化探数据处理
地调局方法 EDA方法
目前常用的化探数据处理方法
➢ 将地球化学背景看成平面： ①基于元素含量的统计模型，如，（对数）正态分布； ②将数据转换为对数，去掉特高和特低含量后进行统计； ③按数据服从多重分形分布出发，探索异常下限划分； ④基于EDA技术，求上异点作为异常下限的方法。
➢ 将背景面看成连续曲面： ①以构造单元划分子区，分别确定背景和异常下限； ②用各种多元统计方法进行“背景校正”， ③采用各种数据滤波技术去提取地球化学背景与异常， 如，低通滤波方法等； “子区中位数衬值滤波法”
➢生成MAPGIS软件能够接受的grd文件 ➢在空间分析子系统中产生等值线，并保存 为点、线、面文件格式 ➢通过坐标转换与相应的地形地质图相套合 ➢原始数据转换为带点位坐标的属性数据， 通过属性表注释等功能生成实际材料图
➢ 将背景面看成不连续曲面：
铂族元素含量的高值区基本上与峨眉山玄武岩分布区相吻合， 如图所示， PGE地球化学背景并不是一个连续的曲面。
新街 大岩子
铂族元素地球化 学背景面为不完 全连续的曲面
衬 值 滤 波 法 示 意 图
FC=Cm/ FAC0-衬值
Cm-中位数 A0-EDA方 法上异点值
浅谈化探数据处理的过程与方法
计
众 披
标 Ｅ差
方 差
● ●度
求 和 别 之 前 ，必 须 选 择 合 理 的 方 法 嘣 数 量 大 （ １） 校 正采样 和分析 测试带来 的系 ●ｋ （ 小 １） 收到 分析数 据后 ，对数 据进 行 １０ ０ ％的 统 误 差 ；ｂ背 景 场 不 是 光 滑 的 ． 圈 ２ 校 对 ，确 保 准确 无 误后 ，将 全部 样 品 分析 平 面 ，而 是有 起伏 变 化 曲面 ， 图 ｌ 数 据与对 应 的样品 编号 、横 坐标 、纵坐 标 、 甚 至是 有 一 定厚 度 的 带状 曲 所 属地质 单元 连接起 来 ，然后 运用 ＭＡ Ｃ Ｓ 面 ；ｃ 能够 正确 划分 背景 与 Ｐ． Ｉ ． 在 等软件 进行数据处 理 。 异 常之前 ，往 往需要采 用一 定 Ｊ２ 正 态 性 检 验 ． 的 手 段 把 背 景 的 起 伏 变 化 扣 在 进行 数 据 处理 前 ，首 先 要 对数 据 进 除 ，把背景场转 化成平 面的 或 行分 布 形式 检 验 ，数 据 是否 服 从 正态 分 布 具 有 明 确 的 地 质 意 义 ；ｄ用 于 ． （ 或对 教正 态分 布）是 化探 数据 处理 的一个 圈定异常 的剩余值 必须 已经消 重 要前提 条件 。通 常我们 用偏 度 Ｒｌ和峰度 除 了系统误 差和 背景 差异 ：ｅ ． Ｐ ． ２两个指标 来加 以检验 ，应用 Ｅ ｃｌ ｘｅ 表格 即 要 绝对避 免把背 景总体 和异常 可 完 成 ，具 体操 作 步骤 如 下 ：打 开 数 据 电 总体的差 异缩小 的做 法 ，任 何 子 表格 一工具 一数 据分 析 一描述 统计 一确 正确 的方法 都必须把 这种差 异 图 ３ 三 角吾 分 网和 追 踪 的 等值 线 图 ｊ 定 ，这 时 会 弹 出 图 ｌ 示 对 话 框 。 所 扩 大化 ；ｆ拼图 和背 景 与异 常 表 Ｉ地球化学图着色标 准 在 输 入 区 域 中 选 择 要 分 析 的 元 素 。 注 划 分 不 是 纯 数 学 的 ，应 从 化 探 色区着色 （ 匿名） 元素含量范匡 ‘ 譬｜ ｕ，） 意 已 列 表 格 的 分 组 方 式 是 逐 列 还 是 逐 行 ， 找 矿 的 实 际 出 发 设 计 相 应 的 方 然后 选定 输 出区域 ，平 均数 置 信 度一 般 默 法 ，处 理 结 果 必 须 便 于 地 质 解 萱 （ 值 区） 氍 ＜Ｘ ＿ ｓ ２ 浅 蓝 （ 背景 区 ） 氍 Ｘ一 签 一 Ｘ 吨 器 认 为 ９ ％ 击确定 即可获得相 关统计 参数 ， 释 ；ｇ尽量 利用 多变 量化探 资 ５ 单 ． 建黄 （ 背景 区 ， ０． Ｓ 加 Ｌ Ｓ Ｓ— Ｓ 如 图 ２ 。 料消除各 种不确定 性 。 浚 红 （ 背景 区 ） 商 Ｘ ＋ ． Ｓ— Ｘ ＋Ｓ ｏ５ ２ 注 意 ：一般 认 为 微量 元 素在 地 质 体 当 依 据 区域 内地 质 及 地 球 深红 （ 高值区） ＞Ｘ ＋ ｓ ２ 中是 服从 对 数 正态 分 布 的 ，所 以在 检 验 之 化学特征 ，对于岩 性分 布比较 前 应将 原 始分 析 数 据转 换 为 对数 ，方法 是 复杂的地 区 ，元素 的背景是 变 各 首 先 选 定 数 据 单 元 格 （ 设 为 ＢＩ ，然 后 在 化 的 ，若 全 区用 统 一 的异 常 下 限来 圈 定 异 行投 影转 换 后 ，其点 具 有 高程 属 性 （ 元 假 ） 素的 含量值 ） 。在追 踪部 分等 值线 时 ，首 先 公式 栏 中输 入 ＝ Ｏ ０ Ｂ ） Ｌ Ｇ］ （ Ｉ，确 定 即 可 。计 常 显然 是 不合 理 的 ，这时 要 对全 区划 分成 从 点 位 图 中 提 取 某 一 高 程 属性 ，生 成 ＴＮ 文 Ｉ 算完 成后 ，当 Ｉ ｜ 、Ｉ２≤】时 ，该元 素 多 个地 球 化学 子 区 ，分别 统 计 各子 区 元 素 Ｒｌ≤１ Ｒ １ 含 量 的 概 率 分 布 型 式 服 从 正 态 分 布 ， 当 地球 化学 特 征值 ，并 确定 背景 值 （ ｏ ｃ）、标 件 ，快 速生 成 三 角剖 分 网 ，再 进 行等 值线 Ｐ； Ｓ主 Ｉ ｌ ｌ Ｉ２≥ ｌ时 ，元 素 含 量 的 概 率 分 布 准离 差（ 和异 常下 限 （ ），背 景值 最后 选 追 踪 。具 体 步 骤 如 下 ： 打 开 ＭＡ （Ｉ 菜 单 Ｒｌ≤ 、 Ｒ １ Ｔ 空 间 分 析 一 ＇ 分 析 ～文 件 一打 开 数 据 文 Ｕ／ Ｍ 型式 为近 似 服从 正 态分 布 。如 果某 一 元 素 用逐步剔 除离群值 《Ｄ 范 围外 的数据１ ｃ ±３ 后 选 检 验 后 不 服 从 正 态 分 布或 对 数 正 态 分 布 ． 的算 术 平 均 值 ，异 常 下 限 采 用 背 景 值 加 件 一点数 据 文件 （ 择 已投 影转 换 具 有属 性 的点 文件） 一处理 点线 一点数 据高程 点提 说 明 该元 素 在该 地 区 中可 能 存 在不 同期 次 １６ ．５～３倍 标 准 离 差 （ ｃ＋ｆ．５～３ｓ） ｏ １６ ）ｏ ＴＮ模 型 一快 速生 成三 的地 质作 用 ，使 元 素重 新 分 配 ， 因而使 元 计 算 ，并 结 合 区域 地 球化 学 变 化趋 势 和 规 取 一选择 某一 元素 － Ｉ 角 剖分 网 一追 踪 部分 等 值 线 。在 追踪 部 分 素 分 布 型 式 发 生改 变 ，产 生 了局 部 富 集 。 律 ，分 别 确 定不 同地 球化 学 子 区 的异 常 下 等 值线 时 ，关 键 的是 等 值 线参 数 的 设置 ， 限。 这对矿床 形成是极 为有利 的。 主要 项 目有 等 值 层 值 和 等 值 线 光 滑处 理 。 １３ 元素的相 关性 ｆ Ｒ型 聚类 分析） ２２ 异常 的圈定和地 球化学 图的形成 ． 等 值 层设 置 是 确定 等 值 线 的起 始 值 、终止 为 了解 地 区 内成 矿元 素 与 其 他元 素 的 为 更好 的反 映元 素 含 量 的分 布 特 征 和 关系 ，通 常 对数 据进 行 Ｒ型 聚类 分析 ，得 变化 特 征 ，常 常 对化 探 数 据做 各 种 原 始和 值 和 步长 值 。化 探 单 元 素等 量 线之 问 的差 出元 素之 间 的相 关 矩 阵 ， 以矩 阵 中 的相关 推断 的图件 ，如 元素 异常 图 、地球 化学 图 、 值 是不 相 等 值 。所 以 步长 值 的确 定 一般 以 系数来 衡 量各 元 素 的相 关 性 。求 元 素 的相 解 释 推 断图 等 ，为后 期地 质 找 矿 工作 提 供 能 反映 等 量线 值 的 最小 值 ，对此 可根 据实 际 情况 采 样 删除 一 层 或添 加 一层 命 令来 完 关 矩阵 可 由 Ｅ Ｅ ＸＣ Ｌ表格 来 完成 ，具 体操 作 充 分 的 依 据 。 方 法 是 ：选 择 工 具 栏 一工 具 一数 据 分 析 ， 各元素 化学 异 常图 的绘 制 可在 Ｍ Ｇ Ｓ 成 。等 值线 光 滑 处 理采 用 中精 度 处理 ，这 ＡＰ Ｉ 样 经 追 踪部 分 的 等值 线 才 能满 足 化探 数 据 在 其 选项 当 中选 择 相 关 系 数 ，点 击 确 定 ， 空 间 分析 模 块 中 ，运 用 Ｔ Ｎ模 型 追 踪 部 分 Ｉ 然后再输 入区域 内选择要 分析数据 即可 。 等 值线 来 完 成 。应 用 ＴＮ模 型 不 必 将 原始 处 理 精 度要 求 。 三角 剖 分 同和 追踪 的 等值 Ｉ 线 图见图 ３ 。 ２ 异常 的圈定与地球 化学 图的形成 的化 探 离散 数 据 进行 网格 化处 理 ，而 是直 制作 地 球 化学 图时 ，等 含 量线 的 间 隔 ２１ 背 景 值 和 异 常 的 划 分 与 确 定 ． 接对 非 网格 化 或 网格 化 数据 进 行 等 值线 追 般 采 用 ０ Ｉ ｇ （ ｇ ）， ．ｌ ／ ｏ ｇ （ 下转 ９ ２页） 化探 背 景 与异 常 划分 涉 及 系统 误 差 和 踪或 分 析 。对 含 有分 析 数据 的采 样点 位 进
油气化探的数据处理
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聚类分析
样品或指标之间存在程度不同的相似性（以样 品间距离衡量）。根据一批样品的多个观测指 标，具体找出一些能够度量样品或指标之间相 似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的 依据。把一些相似程度较大的样品（或指标） 聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较 大的样品（或指标）又聚合为另一类，直到把 所有的样品（或指标）聚合完毕，这就是分类 的基本思想。 在聚类分析中，通常我们将根据 分类对象的不同分为Q型聚类分析（样品）和 R型聚类分析（指标）两大类。
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判别分析和聚类分析的关系
判别分析是在已知聚类分析的基础上进 行的；
聚类分析是完全根据数据来确定的，其 目的是对数据进行分类；判别分析的目 的是在已知类别的样本上建立判别准则， 并通过预测变量来为未知类别的观测值 进行判别了。
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判别分析在化探中的作用
根据已知数据建立判别函数，用于指导 未知样品的分类；
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一次趋势面图
7.00
6.00
82.00
80.00
78.00
5.00
76.00
74.00
4.00
72.00
70.00
68.00
3.00
66.00
64.00
2.00
62.00
60.00
58.00
1.00
56.00
54.00
0.00
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
z ˆ b 0 b 1 x b 2 y b 3 x 2 b 4 x y b 5 y 2
第十三章 化探中常用的数据处理
线 显然是毫无实际意义的 因此要问 什么情况下配得
回归直线才有意义呢？也就是所配的回归直线在多大程
度上反映X和Y之间的真实联系呢？为此 必须给出一个
定量指标来描述X和Y间线性关系的密切程度
Q应很小
因此有
上式中 第一个因子仅反映Y的离散程度 不反 映X与Y的线性关系的密切程度
r的绝对线性关系
二. 判别分析法
判别函数的建立
已知两类事物 分别用A、B表示 包含的样品个数分 别为n1, n2 任一样品都有P个特征
用Xki(A)表示A类事物中第i个样品的第k个特征(i=1,
2,…n1; k=1, 2,…p)
问题：对于一个新的样品X 要根据它的P个特征 X1, X2,…, Xp, 决定它归属于A或B的哪一类 每一
分析
化探工作中
需解决
确定几个特定变量之间是否存在相关关系 若存在则要
求得到他们之间合适的数学表达式
根据一个或几个变量 预测或控制另一个变量(指标)的
取值 并且要知道这种预测或控制可达到的精度
从影响某一个量的许多变量中 找出哪些变量的影响是
显著的 哪些是不显著的
1.1 一元线性回归
特点： 一元 & 线性
研究两个元素之间含量的相关关系
例：建立环境中Pt与As含量的关系式
假定两logω(Pt)和logω(As)之间存在 Y=a+bX 的关系式
如何求a、b?
Q最小时 回归直线最好 何时Q最小？
对前述列子 有
相关系数
从上面的计算可以看出 对任何一组观测点(Xi, Yi)
（i=1,2,3…n) 均可按所述方法配一条直线 如果观测的
化探数据处理方法与步骤
化探数据处理⽅法与步骤
⼀、化探数据计算
1、⾸先从⽹上下载Surfer软件
2、将Excel数据转换为CSV(逗号分隔)格式
3、⽤surfer软件将数据打开
4、选中单元素数据，⽤统计功能计算出数据平均值及标准偏差（弹出选项⽤默认即可）
5、采⽤统计出的平均值与标准偏差计算背景值与异常下限：
①⾸先剔除异常⾼值与异常低值，使数据服从正态分布
⽅法：剔除⼤于或者⼩于“平均值±3*标准偏差”的数据，⽤迭代法反复剔除
如：Cu，第⼀次统计结果平均值为27.51，标准偏差36.57
剔除⼤于137.22的数据以后；再次统计得出平均值26.09；标准偏差9.536；同理，再次对数据进⾏剔除，直到不再出现⼤于或者⼩于“平均值±3*标准偏差”的数，最终得出：Cu 平均值24.81；标准偏差6.392。
②此时的平均值即为背景值（取整为25），可⽤“平均值+ 2*标准偏差”作为异常下限。
⼆、作图
作图采⽤原始数据（未剔除异常⾼值与异常低值数据）
⽤Mapgis空间分析，DTM分析
1、⾸先对离散数据⽹格化
X/Y对应经纬度公⾥⽹值，Z对应单元素异常值
⽹络参数设置对应盟铺马幅左下和右上坐标，如图设置其它设置如图，确定保存即可
2、平⾯等值线绘制
①菜单栏中选择平⾯等值线绘制，如图
②选择刚才保存的CU.GRD⽂件(⽹格化⽂件)
等值线值从最⼩值形始设置，⼀般设5-6阶，要单独把背景值，异常下限值标⽰出来，如Cu:背景值25，异常下限37，其它设置如图所⽰，不同元素⽤不同颜⾊表⽰,保存即可。
.
采⽤误差校正，使异常图与5万图幅套合即可，作图例等修饰。
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一、化探数据计算
1、首先从网上下载Surfer软件
2、将Excel数据转换为CSV(逗号分隔)格式
3、用surfer软件将数据打开
4、选中单元素数据，用统计功能计算出数据平均值及标准偏差（弹出选项用默认即可）
5、采用统计出的平均值与标准偏差计算背景值与异常下限：
①首先剔除异常高值与异常低值，使数据服从正态分布
方法：剔除大于或者小于“平均值±3*标准偏差”的数据，用迭代法反复剔除
如：Cu，第一次统计结果平均值为27.51，标准偏差36.57
剔除大于137.22的数据以后；再次统计得出平均值26.09；标准偏差9.536；同理，再次对数据进行剔除，直到不再出现大于或者小于“平均值±3*标准偏差”的数，最终得出：Cu 平均值24.81；标准偏差6.392。
②此时的平均值即为背景值（取整为25），可用“平均值+ 2*标准偏差”作为异常下限。
二、作图
作图采用原始数据（未剔除异常高值与异常低值数据）
用Mapgis空间分析，DTM分析
1、首先对离散数据网格化
X/Y对应经纬度公里网值，Z对应单元素异常值
网络参数设置对应盟铺马幅左下和右上坐标，如图设置其它设置如图，确定保存即可
2、平面等值线绘制
①菜单栏中选择平面等值线绘制，如图
②选择刚才保存的CU.GRD文件(网格化文件)
等值线值从最小值形始设置，一般设5-6阶，要单独把背景值，异常下限值标示出来，如Cu:背景值25，异常下限37，其它设置如图所示，不同元素用不同颜色表示,保存即可。
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三、套图
采用误差校正，使异常图与5万图幅套合即可，作图例等修饰。