化探异常编号与异常评价自动化方法
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㊀ 第 ３８ 卷第 ２ 期 ㊀ ２０１４ 年 ４ 月
ＧＥＯＰＨＹＳＩＣＡＬ ＆ ＧＥＯＣＨＥＭＩＣＡＬ ＥＸＰＬＯＲＡＴＩＯＮ
物㊀ 探㊀ 与㊀ 化㊀ 探
Ｖｏｌ．３８，Ｎｏ．２㊀ Ａｐｒ．，２０１４㊀
ＤＯＩ：１０．１１７２０ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－８９１８．２０１４．２．３３
化探异常编号与异常评价自动化方法
（ 重庆市地质矿产勘查开发局 川东南地质大队，重庆㊀ ４０００３８）
摘 要：异常编号与异常评价分级是化探工作量较大和专业性较强的工作，采用 Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ 程序方法实现了异常编 号与异常评价的全自动化，快速，准确，灵活，１ ｈ 内可完成 ３ ６００ ｋｍ２ 的 １ ʒ ５ 万化探数据处理㊂ 该方法先统计出不 同地质单元的背景值，在程序运行时依据工作比例尺选择合适的搜索半径㊁ 点控制面积等参数㊂ 程序利用异常临 时存储器搜寻每一个元素独立的异常，自动对异常进行编号并统计异常参数， 再进一步找出各个组合异常㊂ 该方 法输出结果有 ２０ 多项，如各元素各个异常的首坐标㊁ 最大异常值㊁ 异常平均值㊁ 变异系数㊁ 富集系数㊁ 叠加强度㊁ 异 常面积㊁组合异常的元素序列㊁异常重合度㊁综合异常评价分级指数等等㊂ 输出结果提供了较全面的异常信息， 可 灵活选择和创建新的异常评价分级指数㊂ 关键词：地球化学；异常编号；异常评价；数据管理 中图分类号： Ｐ６３２㊀ ㊀ ㊀ 文献标识码： Ａ㊀ ㊀ ㊀ 文章编号： １０００－８９１８（ ２０１４） ０２－０３９６－０６
［１］
区的大面积外带异常和避免压制低背景区的低缓异 常的目的㊂ 对低缓异常优劣评价需结合异常图面上 的综合分析，如对异常分带模式和异常重合度等进 行分析㊂ 作，对异常的甲㊁乙㊁ 丙级别编号则根据异常评序结 果结合地质因素手工完成，这部分工作量不大，也不 在本文的叙述范围内㊂
该异常评价自动化方法只完成化探异常评序工
１㊀ 异常编号与异常评价方法简述
常编号，均按图面从北到南㊁从西到东的自然顺序编 号㊂ 改进，避免了过去对单元素异常参数的一些重复评 异常评价根据相关技术要求的原则进行了一些 异常编号是对各个元素的所有单异常和组合异
价分级的全自动化，快速㊁准确而灵活㊂
程序方法实现异常编号与异常评
２㊀ 异常编号与异常评价的 ＶＢ 程序方法
常规模等，按每平方千米采样点数除以 １ 即可，这是 ２．２．３㊀ 异常最少连续点 个粗略系数㊂ 化探圈定异常有时候不理会单点异常， 如果异
常最少连续点设置为 ３， 则搜索到的两点及两点以 ２．２．４㊀ 组合异常最少输出点 下构成的异常都不编号㊁统计和输出㊂ 当每个单点异常都需搜索㊁统计时，则会有很多
素含量达到异常下限则属同一个异常㊂ 若相邻点之 外达到异常下限的区域永远连接不到当前异常， 相 邻点之外的异常则是另一个异常㊂ 因此两独立异常 的间隔一般在 １ ２ 倍点距之间， 即搜索半径 Ｒ 在 １ 尺确定㊂ ２ 倍点距之间㊂ 显然， 搜索半径需根据工作比例 在多目标地球化学调查的均匀布点中，１．５ ˑ 点
张茂忠，杨乐超，陈琦伟，杨振鸿
㊀ ㊀ 异常评价分级是化探工作的技术关键， 主要依 赖对各个异常参数的统计， 而要把各个异常分离出 来进行编号，并进行各种统计却不是那么容易㊂ 当 工作面积较大㊁地质情况较复杂时其工作量很大，手 工处理不花上几个月时间是难以完成的㊂ 笔者提出 了 Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ
本程序为自编地球化学数据处理系统的一个过
参考因素，异常分带结构好的低缓异常，预示着深部 存在矿体的可能性， 因此不能忽视低缓异常㊂ 本方 法融入了多单元背景处理技术， 达到了消除高背景
收稿日期：２０１３－１１－１５
㊀ ２期
张茂忠等：化探异常编号与异常评价自动化方法
㊃ ３９７㊃
搜索的异常形态与 Ｍａｐｇｉｓ 成图的异常相似㊂ 多重循环， 最外层对变量循环， 采用了 Ｆｏｒ 法，内循环有两个 Ｄｏ 的 Ｆｏｒ
４㊀ 应用实例
量工作，采样点 ６ ７７２ 个， 分析 １８ 个元素㊂ 应用自 采用多单元背景，搜索半径 ８５０ ｍ，搜索全部单点异 常，组合异常输出点 ȡ５㊂ 程序运行 １３ ｍｉｎ 完成全 部异常编号及异常评序工作， 搜索出全部元素的异 常叠加点 ８ ３８７ 个， 异常投影点 ３ ０９２ 个， 全部元素 的单异常共 ２ ３０４ 个，组合异常 ４７１ 个， 输出组合异 常 ９１ 个㊂ 表 １ 即为本例的截取数据，其中第 １ 号组 合异常是以镍铬为主的异常，由 １８ 个元素的单异常 组成，综合评序分最高㊂ 经异常查证，反映的是超基 性岩体中达工业品位的镍铬钴矿㊂ 第 ８９ 号组合异 常是以金锑为主的异常， 由 １５ 个元素的单异常组 成，综合评序分排第 ５ 位，异常查证发现石英岩中多 处高金含量，最高含量达 ６．９ ˑ １０ －６ ㊂ 面积约 ２ ８００ ｋｍ ２ ， 采样点 １１ ３５３ 个， 分析 １３ 个元 素㊂ 采用与西藏实例相同的输入选择， 自动化异常 编号与异常评价方法 ３３ ｍｉｎ 完成全部异常编号及 ７ ３５９ 个，异常投影点 ３ ６８１ 个， 全部元素的单异常 共 ３ ６１４ 个， 组合异常 １ ４０４ 个， 输出组合异常 ２１９ 个 ㊂ 渝东南地区的汞矿很多 ， 评价总分高的主要是 以汞为主的组合异常㊂ 本例建立了以铅锌矿为目标 异常评序工作㊂搜索出全部元素的异常叠加点 重庆渝东南地区 １ ʒ ５ 万水系沉积物测量工作
循环与控制是程序的主体㊂ 单异常搜索采用了 Ｌｏｏｐ 套合， 最内层的 Ｄｏ
序是程序设计的目标㊂ 由于采用什么指标评价异常 或因人因地而异，因此程序设计的各种异常评价指 标仅供参考，但提供了尽可能多的基础异常参数，给 创建不同的评价指标提供方便㊂ 的㊂ 从实际情况看， 化探报告中异常评序方法或因 个人观点㊁因找矿目标㊁因不同地区或因技术发展等 ２．２㊀ ＶＢ 程序框图及输入选项 参数，以满足不同的需求㊂ 提供灵活创建异常评价指标的输出结果是必要
Ｎｅｘｔ 方
Ｌｏｏｐ 中还设置了一个对采 样 点 的 搜 索 循 环 Ｆｏｒ 的搜索，必须在 Ｄｏ
Ｎｅｘｔ㊂ 正如异常搜索示意图看到的， 对采样点搜索 Ｎｅｘｔ 循环不能确定是否完成对一个单异常 Ｌｏｏｐ 循环控制下反复搜索而判 Ｎｅｘｔ 循环来完成㊂ 断退出㊂ 对一个元素全部异常的搜索由外层的 Ｄｏ Ｌｏｏｐ 循环控制完成㊂ 组合异常搜索采用两个 Ｄｏ Ｌｏｏｐ 循环控制和多个 Ｆｏｒ 异常编号和异常参数统计是基础，异常评价㊁评
的评价方法，在一个组合异常的各元素异常平均值㊁ 数中选择一些相对独立的参数构建异常评价指数， 在异常评价中， 矿床地球化学异常模式是重要
程，做成了一个 Ｃｏｍｍａｎｄ 控件㊂ 数据文件选择和变 量选择等采用了通用模块方法， 多数据源和输出结 果均为 Ｅｘｃｅｌ 表， 数据控件绑定㊂ 程序设置了多个 二维数组，源数据均调入数组运行，程序运行过程只 在输入和输出时与外部数据表连接㊂ 程序设计采用 了空间换时间的方案， 内存数组运行占用了一些计 算机内存，却大大提高了运行速度㊂ 了离散数据点移动方法， 对含有坐标的原始数据表 搜索完成 ㊂ 由于有相同的坐标数据为纽带 ， 本方法 本方法异常编号不是在图面上进行， 而是采用
由两三个点构成的组合异常， 综合异常评价中这些 小规模和元素极少的组合异常也通常不被理会， 因 此可以限制统计和输出意义不大的组合异常， 节省 程序运行时间㊂ 很庞大，若从地质因素认为它可能属不同的来源，要 分离大组合异常，可以考虑的解决方案是只搜索远 ２．２．５㊀ 单背景或多背景 程元素的中带异常㊂ 在工作区地质单元复杂的情况下， 大多不能按 有些远程元素如汞㊁ 锑等可以使一个组合异常
搜索异常类似于手工圈异常的过程， 相邻点元
距的搜索半径能准确找出每一个异常； 在水系沉积
物测量点距不均匀情况下，通常适当加大搜索半径； 对于用测线布置的面积， 搜索半径必须大于线距㊂ 大于线距搜索的异常虽然达不到手工逐点圈定的效 其误差与 Ｍａｐｇｉｓ 成图相似㊂ 加异常参数统计㊂ 果，但可搜索到相当于采用较圆滑曲线圈定的异常， 常将合并编号，但合并异常之间的非异常点并不参 ２．２．２㊀ 点控制面积系数 搜索半径超过 ２ 个点距， 异常密集区的有些异
点控制面积用于计算异常面积㊁ 面金属量和异
图 ２㊀ 异常搜索示意
㊀ ２期
张茂忠等：化探异常编号与异常评价自动化方法
㊃ ３９９㊃wk.baidu.com
就可完成；若异常形态上拐分支越多或越长，对全部 采样点搜索的次数就会很多㊂ 可以从图 ２ 的异常搜 索过程理解到，程序中的异常临时存储器就是虚拟 的一个被搜索异常㊂ 样点坐标㊁元素名㊁ 原始含量值㊁ 背景值和背景单元 名等数据，其坐标数据与异常临时存储器中当前异 常的所有坐标值对比， 元素名㊁ 含量值㊁ 背景单元名 含量到达异常下限， 并且该采样点与异常临时存储 断为当前异常的连续点， 将该点的元素含量和坐标 续搜索㊂ 数据与背景数据表中的数据对比㊂ 当被识别的元素 器中当前异常所有点之一的距离 ɤ 搜索半径， 则判 值一起加入到异常临时存储器中，否则就不加入，继 常搜索完毕都可以用参数控制，判断退出循环搜索㊂ 每个异常搜索完成后都统计该异常的所有参数， 并 顺序编号㊂ 制方法，不同的是搜索的不是原始数据，而是图 １ 中 的全异常点输出表㊂ 先将一个元素编号异常的所有 点放入异常临时存储器， 与其他元素编号异常所有 组合异常编号，并将两元素异常所有点一起累积到 异常临时存储器中， 继续搜索㊂ 组合异常搜索与异 常形态无关，因此搜索速度快得多㊂ 点坐标对比，两元素异常任一点之间的距离 ɤ 搜索 半径，则两异常有重叠， 判断为一个组合异常， 进行 组合异常搜索采用了类似单异常搜索的循环控 一个元素的单个异常搜索完毕和所有元素的异 一个元素的异常搜索首先从数据源表中提取采
而各式各样㊂ 输出结果应包含更多形式的基础异常 ＶＢ 程序实现异常编号和异常评价的方法如图
１ 所示㊂ 程序运行主要分单元素异常搜索和组合异
图 １㊀ 异常编号与异常评价 ＶＢ 方法示意
㊃ ３９８㊃
物㊀ 探㊀ 与㊀ 化㊀ 探
３８ 卷 ㊀
常搜索两个阶段，均设置了异常临时存储器，采用多 重循环和判断退出的方式， 对全部采样点进行不定 次的反复搜索㊂ 运行程序之前需先统计出不同地质 表中应有地质单元名，如地层或岩性等㊂ 单元的元素背景值，确定好异常下限，并保存为一个 Ｅｘｃｅｌ 表，如图 １ 中的 （２） 背景数据表 ㊂ 背景数据 积系数㊁单个异常最少连续点㊁组合异常最少输出点 ２．２．１㊀ 搜索半径 以及单背景或多背景选择等㊂ 各选项的意义如下㊂ 运行程序时的输入选项有：搜索半径㊁点控制面
解决这个问题㊂
可能不是最好的选择，但 Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ 仍然能很好地 ２． １㊀ 程序设计要点
采用 ＶＢ 程序来实现异常编号和异常评价分级
序㊂ 笔者采用了以组合异常 （ 或综合异常 ） 为对象 变异系数㊁ 异常衬度㊁ 异常面积㊁ 异常规模㊁ 叠加强 度㊁富集系数㊁异常元素组合㊁ 异常重合度等异常参 根据各个组合异常的综合评价指数对各个组合异常 评序㊂
度，以及由上述参数构建的各种综合异常评价指数 异常评序结果㊂
等㊂ 选择或构建一种综合异常评价指数排序就得到 选择的运行参数及方法㊁统计时间等备忘信息，并统 计出了全区异常个数㊁ 组合异常数㊁ 异常叠加总点 数㊁异常投影总点数等㊂ 率，在得到工作区全部分析数据的当天，就可以在异 常评价表中知道工作区最有找矿前景的异常和地 段，此时第一张元素地球化学图可能还没有制作完 成㊂ 编号与异常评价分级的输出要求是异常信息全面， 专业适用性与灵活性， 本程序的输出结果是暂可满 意的㊂ 自行编程就是针对具体的㊁ 变化的应用情况 和追求满意的输出结果，我们的聚类分析谱系图㊁数 据分布直方图㊁相关散点图和相关分析矩阵表等均 可媲美流行的 ＳＰＳＳ 软件㊂ 专业㊁实用的输出结果是一个重要考虑㊂ 异常 由于异常编号与异常评价自动化方法的惊人效 输出结果还显示出了源数据表名及文件位置㊁
一个异常下限值来圈定异常㊂ 存在两个以上背景区 就选择多背景，但必须要预先准备好不同地质单元 统计的背景值㊁标准差和异常下限等数据，并要有不 ２． ３㊀ 异常搜索 同地质单元的识别符号㊂ 准确搜索出每一个异常是关键， 图 ２ 给出了搜
索单个异常的示意㊂ 异常搜索的过程遵循临近点达 到异常下限的为同一连续异常的规则， 图 ２ 上部的 异常示意搜索了 ４ 次， 图 ２ 下部的异常首坐标位置 与上部异常的不一样， 搜索次数就更多㊂ 对于近似 于圆形㊁椭圆形和无上拐分支形态的异常，搜索一次
ＧＥＯＰＨＹＳＩＣＡＬ ＆ ＧＥＯＣＨＥＭＩＣＡＬ ＥＸＰＬＯＲＡＴＩＯＮ
物㊀ 探㊀ 与㊀ 化㊀ 探
Ｖｏｌ．３８，Ｎｏ．２㊀ Ａｐｒ．，２０１４㊀
ＤＯＩ：１０．１１７２０ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－８９１８．２０１４．２．３３
化探异常编号与异常评价自动化方法
（ 重庆市地质矿产勘查开发局 川东南地质大队，重庆㊀ ４０００３８）
摘 要：异常编号与异常评价分级是化探工作量较大和专业性较强的工作，采用 Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ 程序方法实现了异常编 号与异常评价的全自动化，快速，准确，灵活，１ ｈ 内可完成 ３ ６００ ｋｍ２ 的 １ ʒ ５ 万化探数据处理㊂ 该方法先统计出不 同地质单元的背景值，在程序运行时依据工作比例尺选择合适的搜索半径㊁ 点控制面积等参数㊂ 程序利用异常临 时存储器搜寻每一个元素独立的异常，自动对异常进行编号并统计异常参数， 再进一步找出各个组合异常㊂ 该方 法输出结果有 ２０ 多项，如各元素各个异常的首坐标㊁ 最大异常值㊁ 异常平均值㊁ 变异系数㊁ 富集系数㊁ 叠加强度㊁ 异 常面积㊁组合异常的元素序列㊁异常重合度㊁综合异常评价分级指数等等㊂ 输出结果提供了较全面的异常信息， 可 灵活选择和创建新的异常评价分级指数㊂ 关键词：地球化学；异常编号；异常评价；数据管理 中图分类号： Ｐ６３２㊀ ㊀ ㊀ 文献标识码： Ａ㊀ ㊀ ㊀ 文章编号： １０００－８９１８（ ２０１４） ０２－０３９６－０６
［１］
区的大面积外带异常和避免压制低背景区的低缓异 常的目的㊂ 对低缓异常优劣评价需结合异常图面上 的综合分析，如对异常分带模式和异常重合度等进 行分析㊂ 作，对异常的甲㊁乙㊁ 丙级别编号则根据异常评序结 果结合地质因素手工完成，这部分工作量不大，也不 在本文的叙述范围内㊂
该异常评价自动化方法只完成化探异常评序工
１㊀ 异常编号与异常评价方法简述
常编号，均按图面从北到南㊁从西到东的自然顺序编 号㊂ 改进，避免了过去对单元素异常参数的一些重复评 异常评价根据相关技术要求的原则进行了一些 异常编号是对各个元素的所有单异常和组合异
价分级的全自动化，快速㊁准确而灵活㊂
程序方法实现异常编号与异常评
２㊀ 异常编号与异常评价的 ＶＢ 程序方法
常规模等，按每平方千米采样点数除以 １ 即可，这是 ２．２．３㊀ 异常最少连续点 个粗略系数㊂ 化探圈定异常有时候不理会单点异常， 如果异
常最少连续点设置为 ３， 则搜索到的两点及两点以 ２．２．４㊀ 组合异常最少输出点 下构成的异常都不编号㊁统计和输出㊂ 当每个单点异常都需搜索㊁统计时，则会有很多
素含量达到异常下限则属同一个异常㊂ 若相邻点之 外达到异常下限的区域永远连接不到当前异常， 相 邻点之外的异常则是另一个异常㊂ 因此两独立异常 的间隔一般在 １ ２ 倍点距之间， 即搜索半径 Ｒ 在 １ 尺确定㊂ ２ 倍点距之间㊂ 显然， 搜索半径需根据工作比例 在多目标地球化学调查的均匀布点中，１．５ ˑ 点
张茂忠，杨乐超，陈琦伟，杨振鸿
㊀ ㊀ 异常评价分级是化探工作的技术关键， 主要依 赖对各个异常参数的统计， 而要把各个异常分离出 来进行编号，并进行各种统计却不是那么容易㊂ 当 工作面积较大㊁地质情况较复杂时其工作量很大，手 工处理不花上几个月时间是难以完成的㊂ 笔者提出 了 Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ
本程序为自编地球化学数据处理系统的一个过
参考因素，异常分带结构好的低缓异常，预示着深部 存在矿体的可能性， 因此不能忽视低缓异常㊂ 本方 法融入了多单元背景处理技术， 达到了消除高背景
收稿日期：２０１３－１１－１５
㊀ ２期
张茂忠等：化探异常编号与异常评价自动化方法
㊃ ３９７㊃
搜索的异常形态与 Ｍａｐｇｉｓ 成图的异常相似㊂ 多重循环， 最外层对变量循环， 采用了 Ｆｏｒ 法，内循环有两个 Ｄｏ 的 Ｆｏｒ
４㊀ 应用实例
量工作，采样点 ６ ７７２ 个， 分析 １８ 个元素㊂ 应用自 采用多单元背景，搜索半径 ８５０ ｍ，搜索全部单点异 常，组合异常输出点 ȡ５㊂ 程序运行 １３ ｍｉｎ 完成全 部异常编号及异常评序工作， 搜索出全部元素的异 常叠加点 ８ ３８７ 个， 异常投影点 ３ ０９２ 个， 全部元素 的单异常共 ２ ３０４ 个，组合异常 ４７１ 个， 输出组合异 常 ９１ 个㊂ 表 １ 即为本例的截取数据，其中第 １ 号组 合异常是以镍铬为主的异常，由 １８ 个元素的单异常 组成，综合评序分最高㊂ 经异常查证，反映的是超基 性岩体中达工业品位的镍铬钴矿㊂ 第 ８９ 号组合异 常是以金锑为主的异常， 由 １５ 个元素的单异常组 成，综合评序分排第 ５ 位，异常查证发现石英岩中多 处高金含量，最高含量达 ６．９ ˑ １０ －６ ㊂ 面积约 ２ ８００ ｋｍ ２ ， 采样点 １１ ３５３ 个， 分析 １３ 个元 素㊂ 采用与西藏实例相同的输入选择， 自动化异常 编号与异常评价方法 ３３ ｍｉｎ 完成全部异常编号及 ７ ３５９ 个，异常投影点 ３ ６８１ 个， 全部元素的单异常 共 ３ ６１４ 个， 组合异常 １ ４０４ 个， 输出组合异常 ２１９ 个 ㊂ 渝东南地区的汞矿很多 ， 评价总分高的主要是 以汞为主的组合异常㊂ 本例建立了以铅锌矿为目标 异常评序工作㊂搜索出全部元素的异常叠加点 重庆渝东南地区 １ ʒ ５ 万水系沉积物测量工作
循环与控制是程序的主体㊂ 单异常搜索采用了 Ｌｏｏｐ 套合， 最内层的 Ｄｏ
序是程序设计的目标㊂ 由于采用什么指标评价异常 或因人因地而异，因此程序设计的各种异常评价指 标仅供参考，但提供了尽可能多的基础异常参数，给 创建不同的评价指标提供方便㊂ 的㊂ 从实际情况看， 化探报告中异常评序方法或因 个人观点㊁因找矿目标㊁因不同地区或因技术发展等 ２．２㊀ ＶＢ 程序框图及输入选项 参数，以满足不同的需求㊂ 提供灵活创建异常评价指标的输出结果是必要
Ｎｅｘｔ 方
Ｌｏｏｐ 中还设置了一个对采 样 点 的 搜 索 循 环 Ｆｏｒ 的搜索，必须在 Ｄｏ
Ｎｅｘｔ㊂ 正如异常搜索示意图看到的， 对采样点搜索 Ｎｅｘｔ 循环不能确定是否完成对一个单异常 Ｌｏｏｐ 循环控制下反复搜索而判 Ｎｅｘｔ 循环来完成㊂ 断退出㊂ 对一个元素全部异常的搜索由外层的 Ｄｏ Ｌｏｏｐ 循环控制完成㊂ 组合异常搜索采用两个 Ｄｏ Ｌｏｏｐ 循环控制和多个 Ｆｏｒ 异常编号和异常参数统计是基础，异常评价㊁评
的评价方法，在一个组合异常的各元素异常平均值㊁ 数中选择一些相对独立的参数构建异常评价指数， 在异常评价中， 矿床地球化学异常模式是重要
程，做成了一个 Ｃｏｍｍａｎｄ 控件㊂ 数据文件选择和变 量选择等采用了通用模块方法， 多数据源和输出结 果均为 Ｅｘｃｅｌ 表， 数据控件绑定㊂ 程序设置了多个 二维数组，源数据均调入数组运行，程序运行过程只 在输入和输出时与外部数据表连接㊂ 程序设计采用 了空间换时间的方案， 内存数组运行占用了一些计 算机内存，却大大提高了运行速度㊂ 了离散数据点移动方法， 对含有坐标的原始数据表 搜索完成 ㊂ 由于有相同的坐标数据为纽带 ， 本方法 本方法异常编号不是在图面上进行， 而是采用
由两三个点构成的组合异常， 综合异常评价中这些 小规模和元素极少的组合异常也通常不被理会， 因 此可以限制统计和输出意义不大的组合异常， 节省 程序运行时间㊂ 很庞大，若从地质因素认为它可能属不同的来源，要 分离大组合异常，可以考虑的解决方案是只搜索远 ２．２．５㊀ 单背景或多背景 程元素的中带异常㊂ 在工作区地质单元复杂的情况下， 大多不能按 有些远程元素如汞㊁ 锑等可以使一个组合异常
搜索异常类似于手工圈异常的过程， 相邻点元
距的搜索半径能准确找出每一个异常； 在水系沉积
物测量点距不均匀情况下，通常适当加大搜索半径； 对于用测线布置的面积， 搜索半径必须大于线距㊂ 大于线距搜索的异常虽然达不到手工逐点圈定的效 其误差与 Ｍａｐｇｉｓ 成图相似㊂ 加异常参数统计㊂ 果，但可搜索到相当于采用较圆滑曲线圈定的异常， 常将合并编号，但合并异常之间的非异常点并不参 ２．２．２㊀ 点控制面积系数 搜索半径超过 ２ 个点距， 异常密集区的有些异
点控制面积用于计算异常面积㊁ 面金属量和异
图 ２㊀ 异常搜索示意
㊀ ２期
张茂忠等：化探异常编号与异常评价自动化方法
㊃ ３９９㊃wk.baidu.com
就可完成；若异常形态上拐分支越多或越长，对全部 采样点搜索的次数就会很多㊂ 可以从图 ２ 的异常搜 索过程理解到，程序中的异常临时存储器就是虚拟 的一个被搜索异常㊂ 样点坐标㊁元素名㊁ 原始含量值㊁ 背景值和背景单元 名等数据，其坐标数据与异常临时存储器中当前异 常的所有坐标值对比， 元素名㊁ 含量值㊁ 背景单元名 含量到达异常下限， 并且该采样点与异常临时存储 断为当前异常的连续点， 将该点的元素含量和坐标 续搜索㊂ 数据与背景数据表中的数据对比㊂ 当被识别的元素 器中当前异常所有点之一的距离 ɤ 搜索半径， 则判 值一起加入到异常临时存储器中，否则就不加入，继 常搜索完毕都可以用参数控制，判断退出循环搜索㊂ 每个异常搜索完成后都统计该异常的所有参数， 并 顺序编号㊂ 制方法，不同的是搜索的不是原始数据，而是图 １ 中 的全异常点输出表㊂ 先将一个元素编号异常的所有 点放入异常临时存储器， 与其他元素编号异常所有 组合异常编号，并将两元素异常所有点一起累积到 异常临时存储器中， 继续搜索㊂ 组合异常搜索与异 常形态无关，因此搜索速度快得多㊂ 点坐标对比，两元素异常任一点之间的距离 ɤ 搜索 半径，则两异常有重叠， 判断为一个组合异常， 进行 组合异常搜索采用了类似单异常搜索的循环控 一个元素的单个异常搜索完毕和所有元素的异 一个元素的异常搜索首先从数据源表中提取采
而各式各样㊂ 输出结果应包含更多形式的基础异常 ＶＢ 程序实现异常编号和异常评价的方法如图
１ 所示㊂ 程序运行主要分单元素异常搜索和组合异
图 １㊀ 异常编号与异常评价 ＶＢ 方法示意
㊃ ３９８㊃
物㊀ 探㊀ 与㊀ 化㊀ 探
３８ 卷 ㊀
常搜索两个阶段，均设置了异常临时存储器，采用多 重循环和判断退出的方式， 对全部采样点进行不定 次的反复搜索㊂ 运行程序之前需先统计出不同地质 表中应有地质单元名，如地层或岩性等㊂ 单元的元素背景值，确定好异常下限，并保存为一个 Ｅｘｃｅｌ 表，如图 １ 中的 （２） 背景数据表 ㊂ 背景数据 积系数㊁单个异常最少连续点㊁组合异常最少输出点 ２．２．１㊀ 搜索半径 以及单背景或多背景选择等㊂ 各选项的意义如下㊂ 运行程序时的输入选项有：搜索半径㊁点控制面
解决这个问题㊂
可能不是最好的选择，但 Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ 仍然能很好地 ２． １㊀ 程序设计要点
采用 ＶＢ 程序来实现异常编号和异常评价分级
序㊂ 笔者采用了以组合异常 （ 或综合异常 ） 为对象 变异系数㊁ 异常衬度㊁ 异常面积㊁ 异常规模㊁ 叠加强 度㊁富集系数㊁异常元素组合㊁ 异常重合度等异常参 根据各个组合异常的综合评价指数对各个组合异常 评序㊂
度，以及由上述参数构建的各种综合异常评价指数 异常评序结果㊂
等㊂ 选择或构建一种综合异常评价指数排序就得到 选择的运行参数及方法㊁统计时间等备忘信息，并统 计出了全区异常个数㊁ 组合异常数㊁ 异常叠加总点 数㊁异常投影总点数等㊂ 率，在得到工作区全部分析数据的当天，就可以在异 常评价表中知道工作区最有找矿前景的异常和地 段，此时第一张元素地球化学图可能还没有制作完 成㊂ 编号与异常评价分级的输出要求是异常信息全面， 专业适用性与灵活性， 本程序的输出结果是暂可满 意的㊂ 自行编程就是针对具体的㊁ 变化的应用情况 和追求满意的输出结果，我们的聚类分析谱系图㊁数 据分布直方图㊁相关散点图和相关分析矩阵表等均 可媲美流行的 ＳＰＳＳ 软件㊂ 专业㊁实用的输出结果是一个重要考虑㊂ 异常 由于异常编号与异常评价自动化方法的惊人效 输出结果还显示出了源数据表名及文件位置㊁
一个异常下限值来圈定异常㊂ 存在两个以上背景区 就选择多背景，但必须要预先准备好不同地质单元 统计的背景值㊁标准差和异常下限等数据，并要有不 ２． ３㊀ 异常搜索 同地质单元的识别符号㊂ 准确搜索出每一个异常是关键， 图 ２ 给出了搜
索单个异常的示意㊂ 异常搜索的过程遵循临近点达 到异常下限的为同一连续异常的规则， 图 ２ 上部的 异常示意搜索了 ４ 次， 图 ２ 下部的异常首坐标位置 与上部异常的不一样， 搜索次数就更多㊂ 对于近似 于圆形㊁椭圆形和无上拐分支形态的异常，搜索一次