化探数据处理方法
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。
地球化学化探数据处理与成图
（三）位置的相对性 无论是土壤测量还是水系沉积物测量所获得的异常， 往往与异常源都会发生不同程度的位移。这种位移与表生 介质本身的位移程度和采样的布局有关。特别是水系沉积 物异常的位移更为明显，可达几公里甚至更大的距离。因 此，查明异常与异常源的空间关系，就成为异常查证中的 首要任务。 （四）表生作用带来的复杂性 不同的景观条件下，表生地球化学作用会有很大的 差异，制约了元素在表生环境中的分散和富集。因此，只 有在同一景观内，异常才有较好的可对比性。地理景观不 同，表生地球化学作用也就不同，元素在地表迁移、分散、 富集的规律也就不同。在异常对比和解释上，除考虑引起 异常的原生因素（地质背景、矿床类型）以外，在一定程 度上必须注重异常所处的地理景观条件及表生地球化学环 境。一般来说，只有同一地理、地质景观区的区域化探异 常才有对比研究的基础。
2、化探数据处理解决的主要问题：
①研究采样和分析中的误差，优化采样布局
②抑制数据噪音，突出主体趋势
③揭示多种数据的内在联系，提取隐蔽的有用信息 ④显示数据空间分布模式，编制地球化学图件
⑤异常对比、分类、评序，等等。
3、化探数据处理中应该注意的问题： 1、地球化学数据通常蕴含多种有用信息并伴随某些 不规律的变化，同时在数据获取过程中还存在分析测定误 差，这些使化探数据的复杂性增加了，在化探数据处理中 要将这些不规律成分和分析误差除去。 2、找矿信息总是同地球化学异常相联系的。最普通 的化探数据处理是对一组化探数据计算出背景值和变化范 围（如用平均值和标准离差来衡量），据此确定出地球化 学异常的下限值。当地球化学背景随着地理位置出现趋势 变化时，要相应地采取适当的处理方法以便获得随地理位 置而变的背景值和异常下限。
化探数据处理原理及方法
(二)单元划分基本类型
1.规则单元
网格单元 2.自然单元 (1)地质体单元 定性划分;
矿体往往位于地质体内,接触带和地质体外.
(2)地质异常单元 以网格单元为样品单元,样品单元大小根据预测尺度而定; 综合致矿信息定量标度的样品异常单元集合.
（三）地球化学数据分析
1. 单变量 （1）针对要解决的地学问题，分析多源信息来源、原理、 精度、准确度 、用途及意义。
（四）主要成矿元素的统计意义
（四） 图示分析
（直方图、点阵图、三角图、玫瑰图、曲线图、投影图等） 1、直方图（单元素含量－频数直方图） 2、散点图（只管展示元素间、介质间相互关系）
3、饼图（含量分布百分比）
4、研究统计分布特征 （1）正态分布（分布比较均匀或样本密度大） （2）对数正态分布（元素含量变化大或多因素叠加） （3）二项分布（不确定性大，地质体复杂极不均匀）
i 1
n
n 1
式中:i=1，2，…,n；为样本数；j=1,2,…,m为变量 数； xij 为原始观测值； Sj 为标准偏差； xj 为平均值； 处理后的xij值yij为无量纲数据。
二、多源地学信息分析与变换
4、极差化
y ij
( xij x j min ) ( x j max x j min )
（一）地球化学找矿分类
地球化学找矿——地球化学探矿，化探（Geochemical Prospecting） 1、方法分类
测量方式： 航空化探——放射性、气体
海洋化探——海水、海底沉积物、生植物、放射性、气体 地表化探——岩石、土壤、水系沉积物、水、生植物、气
地下（井中）化探——岩矿石、水、放射性、气体
（二）背景与异常的概念
化探数据处理与解释评价资料课件
CATALOGUE
目 录
• 化探数据处理概述 • 化探数据处理方法 • 化探数据解释 • 化探评价资料 • 化探数据处理与解释的实践案例 • 总结与展望
01
CATALOGUE
化探数据处理概述
化探数据的特点
多元性
化探数据通常包含多种元素或化 合物的浓度信息，呈现出多元性
数据质量挑战
原始化探数据可能存在 采集、传输、存储等方 面的误差，影响处理与 解释的准确性。需要采 取合适的质量控制措施
以提高数据可靠性。
多源性数据融合
在实际工作中，化探数 据通常需要与其他地质 、地球物理、地球化学 等多源性数据进行融合 解释。如何实现多源性 数据的有效融合与协同 解释是一个重要挑战。
便于后续解释评价
将处理后的数据用于后续 的地质解释和资源评价， 提高工作效率。
化探数据处理的基本流程
1. 数据收集与整理
收集原始化探数据，并进行必要的格式转换和 整理。
01
3. 特征提取与选择
利用统计方法、图像处理等手段提取 与地质目标相关的特征，并选择重要
特征。
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5. 数据可视化与表达
将处理后的数据通过图表、图像等方式进行 可视化表达，便于后续解释评价。
指导找矿方向
数据解释可以揭示地质构造和成矿规律，从而指 导找矿工作的方向。
数据解释的方法
统计分析法
通过对化探数据进行统计分析，可以了解元素的分布特征、异常 形态等，进而推断地质背景和成矿可能性。
地质解释法
结合地质资料，对化探数据进行解释，从地质角度揭示成矿规律和 矿产分布。
地球化学模型法
利用地球化学模型对化探数据进行处理和解释，可以更深入地了解 元素迁移、富集规律。
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。
化探数据处理步骤
所有数据均输入计算机、以MAPGIS 制图系统为平台，以原始数据筛选替换特高值后，转计算成对数值后，用 X +2S 求出异常下限，分别以X －2S 、X －0.5S 、X +0.5S 、X +2S 分出色区，绘制各元素地球化学图，以上做图过程均在计算机上用MAPGIS 软件完成。
对化验室的样品分析结果取对数分组作直方图，证明所有元素均符合对数正态分布。
元素异常参数的确定：首先对原始数据进行假设正态检验，再作X －
+3S 特高值逐步剔除，然后进行各参数统计。
Au 元素含量为W×10－9，其它元素含量为W×10－6。
（1）背景平均值：f
fxc X ∑∑= （2）对数标准离差：1)(22-∑-∑=
n n fxc fxL S （3）对数异常下限：T0=X －L+2S
（4）变异系数：%1001%2230285.2⨯-=⋅S e Cv
e －自然对数，2.30285为常用对数与自然对数模数的倒数
S －对数标准离差，1为常数
（5）衬度：To
Xa K =（Xa 为异常平均值） （6）异常规模：P=k×km 2（km 2为异常面积）
各类系数计算和所利用的公式均符合规范要求。
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
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。
化探数据处理
• 送样单（纸介质和电子档）。 • 每50个样为一批，随机留出4个空号位置，供实
验室在分析前插入4个控制样。 • 实验室派专人对送样单进行核对，发现问题及
时处理。经验收合格后收样人签字，一份交送 样人，另一份留实验室。
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2、样品分析---- 2.3.3 室内样品加工
• 要求分析的项目多为痕量元素，应严格 防止样品的 污染。
（1:50000和1:200000）样品化学成分分析
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2、样品分析---- 2.1 主要规范
DZ/T0130.5-2006《地质矿产实验 室测试质量管理规范》第5部分： 多目标地球化学调查 （1:250000）样品化学成分分析
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2、样品分析---- 2.1 主要规范
不及格 ＜ 80 ＞ 85
＞ 66.6
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3、资料整理-----3.1 分析数据部分
3.1.6 单方差分析
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3、资料整理-----3.1 分析数据部分 3.1.6 三重套合方差分析
体情况视异常特征而定。
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1、异常查证——1.4 查证阶段
• 三级查证（初步检查） • 二级查证（详细检查） • 一级查证（工程验证）
查证程序：先三级查证，后二级查证，然后再转 入一级查证的。其中二级、一级查证工作一般在 化探普查、详查阶段进行。
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1、异常查证---- 1.5 分析元素选择
二级标样监控限要求
xL
≤│0.2~0.25│
λ
≤0.33~0.41
重份分析监控限要求 RE%值
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
化探数据处理原理及方法[精制材料]
![化探数据处理原理及方法[精制材料]](https://img.taocdn.com/s3/m/1a3a9520960590c69ec376b1.png)
行业相关
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一、勘查地球化学分类、数据来源及特征
通常的元素分类及意义
(1) 主量元素和微量元素：主量元素(一般在体系中的丰度u／B>0.1％)和
微量元素(一般在体系中的丰度u／<0.1％)。
(2) 造岩元素。是构成岩石圈的主量元素，造岩碱性元素和造岩酸性元
素。
造岩碱性元素: 包括Li、Na、K、Rb、Cs、Be(两性)、Mg、Ca、Sr、Ba。
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一Байду номын сангаас勘查地球化学分类、数据来源及特征
（一）地球化学找矿分类
地球化学找矿——地球化学探矿，化探（Geochemical Prospecting）
1、方法分类 测量方式： 航空化探——放射性、气体 海洋化探——海水、海底沉积物、生植物、放射性、气体 地表化探——岩石、土壤、水系沉积物、水、生植物、气 地下（井中）化探——岩矿石、水、放射性、气体
行业相关
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二、常规数据预处理
中国地质大学硕士研究生 “勘查地球化学”课程授 课
勘查地球化学数据常规处理及其意义
行业相关
1
主要内容
一、勘查地球化学分类、数据来源及特征 二、常规数据预处理 三、数据统计分析 四、地球化学背景与异常的分解 五、地球化学异常组合及其作用 六、地球化学数据处理新方法及其用途 七、地球化学异常评价
行业相关
(6) 金属成矿元素：这类元素的亲硫性或亲铁性较强，矿床中主要以硫化
物、硫盐或自然金属形式存在。根据其经济价值，又可以分为贵金属和
重(贱)金属。
贵金属元素：包括Ru、Rh、Pd、(Ag)、Os、Ir、Pt、Au、(Hg). 以金属态
产出，在基性和超基性岩中富集行。业相关
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
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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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。