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基于盲源分离理论的地球化学矿致异常识别研究
  • ISSN号:1000-8527
  • 期刊名称:《现代地质》
  • 时间:0
  • 分类:P628[天文地球—地质矿产勘探;天文地球—地质学]
  • 作者机构:[1]成都理工大学数学地质四川省重点实验室,四川成都610059
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(41272363);四川省重点实验室开放基金项目(SCSXDZ2009002);数学地质四川省重点实验室开放基金资助项目(SCSXDZ2011015);四川省教育厅自然科学重点项目(10ZA1116).
中文摘要:

尝试将盲源分离技术用于地球化学领域中,应用盲源分离理论中的FastICA算法对西藏洞嘎普铜矿勘查区1∶10 000土壤地球化学测量数据进行了矿致异常识别研究。首先根据盲源分离算法建立反演化探数据元素组合模型,以此确定地球化学成矿元素组合;然后,利用分形方法确定地球化学单元素及元素组合的异常下限,圈定异常浓集中心,进而确定异常分带性;最后,将元素分带特性研究与研究区地质特征相结合,对比单元素异常图及组合异常图,对研究区的地球化学元素作出异常分类和异常评价解释,划分的4个异常区域在后期的工程验证中取得了很好的效果。

英文摘要:

The paper first attempts to use blind source separation technique for geochemical field,and uses FastICA algorithm in the theory of blind source separation for the study of ore-forming anomaly identification of 1∶ 10,000 soil geochemical survey data in Dong Gapu copper exploration area,Tibet.First,we established the anti-combination model of the evolution of geochemical data elements based on blind source separation algorithm in order to determine the geochemistry of combined ore-forming elements.Then,we determined the single-element geochemical anomalies and elemental composition of the lower limit,the delineation of abnormal concentration centers using fractal method,and determine the abnormal zonation.Finally,we combined the elemental characteristics of the study area with geological features,compare single-element anomaly map and the combination of anomaly,and explain the anomaly classification and anomaly evaluation of geochemical elements of the study area.Division of four anomalous areas in the latter part of the validation project achieved good results.

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期刊信息
  • 《现代地质》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:中国地质大学(北京)
  • 主编:邓军
  • 地址:北京市学院路29号
  • 邮编:100083
  • 邮箱:xddz@cugb.edu.cn
  • 电话:010-82322463
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-8527
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2035/P
  • 邮发代号:18-119
  • 获奖情况:
  • 1995年获北京市高校优秀学报一等奖,1996年-2000年全国中文核心期刊,全国中文核心期刊,2006年获首届中国高校优秀科技期刊奖,2008年获“中国高校优秀科技期刊奖”,2010年“中国科技论文在线优秀期刊二等奖,2012中国国际影响力优秀学术期刊,第四届中国高校优秀科技期刊,教育部中国科技论文在线优秀期刊奖二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国地质文献预评数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:16985