化探数据处理流程

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首先申明本人研究生是学物探的,本科专业是仪器类的专业,这是本人毕业工作后写的第一个报告,新疆奇台喀热干德地球岩屑地球化学报告,接到这个任务觉得有点棘手,毕竟化探和地质知识知之甚少,而且处理数据的软件都不知道,汗啊。我个人最大的缺点是不喜欢求人,可能是因为同事都太忙了,也可能是有点自信吧,以我的智商这点任务不在话下,哈哈,是不是很自恋,是有点,虽然不是什么大的成果,可能对于很多童鞋来说这就是个小case,从11月份到今天12.23差不多两个月吧,终于把报告搞定了,虽然感觉写的不怎么样,勉强能给自己打65分吧,但对我来说却很有意义,那种征服困难的快感,就像dota、就像篮球,这两项都是哥的最爱,哈哈,卖了这么多关子,现在让我带着大家回顾下数据处理的流程,可能这只是自言自语,哈哈,也算是记录下这个过程,算个给自己的教程吧。首先我们看下数据的格式一般的都是Excel表格的包括采样分析编号、采样号、元素含量和采样点的经纬度等,如图1所示。图1 化探原始数据图一 Spass分析1、元素基本要素统计下面我们要分析的是元素变化范围、最大值、最小值、平均值、均方差、偏度、峰度等统计数据,这个分析可以用很多软件,最简单的就是Excel,我分析是采用的是Spass17.0这个数据分析很强大的软件,打开Spss导入图1中的数据就可以进行分析了(图2)。图2 打开数据文件选择从第一行读取变量名,如图3就用Spass打开数据文件了,红框里面第一行为变量名,双击第一个变量名分析编号,切换到变量窗口,这里有个很重要的问题就是变量的类型,凡是元素分析下面的数据一定要选为数值,否则你会纠结到蛋疼;这个破玩意我纠结了一上午,可能大家觉得不可思议,呵呵,有时候面对一个陌生的软件,一点点的设置问题会让你白费一天的功夫瞎忙活。下面的任务就很简单了,选择分析描述统计描述,打开分析各元素均值、偏度、丰度、均方差等,如图5,可以选择你要统计的项目,就会在输出文件中得到统计的结果,图6。图3 spass数据文件格式图4 spass变量窗口图5 元素统计图图6 统计结果图2、元素直方图和P-P概率图统计选择分析描述统计频率绘制元素分布直方图,如图7,选择图表直方图,选择要统计的变量,就可以输出分布直方图(图8)。图7 绘制直方图图8 输出直方图正态分P-P概率分布图,打开分析描述统计P-P图,就可以得到各元素的P-P概率图,如图9。图9 P-P概率布图3、元素相关分析、聚类分析、因子分析元素的组合特征是反映元素在空间上的共生和富集情况,用强大的Spass软件同样可以绘制元素组合特征和谱系图。选择分析相关双变量分析,就可得到元素两两相关性,如图10。选择分析分类系统聚类,这里面要注意的是在分群项中选择变量(图11),才能统计处各个标量之间的谱系图,否则得到的是各个采样点之间的谱系图,输出结果如图12。图10 元素相关性分析图11 系统聚类分析图12 元素相关分析谱系图选择分析降维因子分析,在得分项打钩如图13,输出结果如图14。图13 R型因子分析图13 R型因子分析输出结果R型因子分析能够更祥细地阐述成矿作用和元素间的组合规律。4、元素背景值和异常下限值确定确定地球化学背景值与异常下限的方法有很多种。早期采用简单的统计方法求平均值与标准偏差;用直方图法确定的众值或中位数作为地球化学背景值。以后又发展到用概率格纸求背景值与异常下限等。随着对地球化学背景认识的加深,采用求趋势面或求移动平均值等方法来确定背景值和异常下限,70年代以来,多元回归法、稳健多元线性回归分析法、克立格法、马氏距离识别离散点群法等多种方法常作来研究地球化学的背景值和异常下限。考虑到方法的实用性、有效性、易操作,通过几种方法在工作区的试验对比,迭代法确定的背景值及异常下限较低,更有利于突出弱异常。因此,工作区背景值和异常下限的确定选用迭代法。迭代法处理的步骤计算全区各元素原始数据的均值X1和标准偏差Sd1;按X1nSd1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Sd2;重复第二步,直至无特高值点存在,求出最终数据集的均值和标准偏差Sd,则X做为背景值C0,XnSdn根据情况选1.5或2,3做为异常下限Ca。本次统计在剔除高值时n取3,然后用CaX2Sd做为异常下限,X做为背景值,以此为基础,进一步确定了弱、中、强异常元素含量下限等。其中弱、中和强异常下限值分别为研究区背景值加上倍、倍和倍方差。这里面分析背景值我用的依旧是Spass,剔除3倍均方差的高值数据,注意是均方差,不是方差。选择分析描述统计描述,这里最重要的是把将标准化得分另存为变量(图14)。选择数据选择个案如果,点开如果,在里面输入限定条件-3 ZCu ZCu 3,表示过滤3倍误差数据,然后接着用分析描述统计描述,这里选择的分析项为Cu,如图15,统计均值,均方差等就可以得到背景值和异常下限值。图14 迭代法剔除高值图15 过滤异常值后重新统计元素二 Mapgis异常图编制1单元素异常图以上介绍的是用Spass进行数据的预处理和元素相关性的分析,下面才是化探数据处理的关键所在,单元素异常和综合异常图的编制。元素异常图的绘制其实就是绘制等值线图这和物探电法的视电阻率断面图是一样一样滴,最后成图的都是XYZ形式,这里XY分别代表经纬度,Z代表的是元素含量值,首先要对数据进行网格化,这就用到了Mapgis的DTM分析,首先把数据从Excel中搞到下面的格式(图16)图16 Mapgis化探数据处理格式打开Mapgis 6.7选择空间分析下面的DTM分析。选择Grid模型菜单下的离散数据网格化。图17 Mapgis空间分析打开上面准备好的txt数据,如图18。图18 网格化数据X、Y、Z分别为经度、纬度和元素含量值,网格化方法根据实际情况选择,对125000的化探分析,建议选择Kring范克立格法网格化,然后输出文件F改名并点击确定。下面打开网格化的数据Grid格式的数据,其实用surfer也可以进行下一步的工作,我这里选择是用Mapgis进行图件的编制。选择Grid模型下面的平面等值线图绘制,或者点击快捷键,打开刚才保存的Grid文件,界面如下图19,分别勾上等值线套区、等值线光滑处理、绘制色阶、保留边界线、光滑程度选择高程度。等值线层可以通过导入输入也可以自己编辑,这里需要注意的是,色阶一般为深蓝淡蓝黄淡红深红,尤其需要注意的是在色阶的最后三个等值层一定要留给元素下限值,中异常和强异常,这样做是为了在做综合异常圈定的时候方便,综合异常就是圈出三级浓度带,通过导入保存好的色剂我们得到下面的单元素异常图(图20)。然后点击文件存数据于,分别保存点文件、线文件、区文件。然后新建个工程,把输出的文件加载就完成了单元素异常的绘制,加入图框图例等就完成了,如图21。图19 设置等值线参数图20 生成带色标的等值线图图21 化探单元素有异常图2综合异常异常图综合异常图的绘制是基于单元素异常,首先在每个单元素异常图上标出异常区,选中元素异常图的线文件进行编辑,如下图,选择L线编辑下面的X参数编辑根据参数赋属性,双击列表中的高度,输入高度异常下限值(这里当然是实际的值如1.33)(图22)。删除其他等值线(很笨的方法,日哦),然后把每个元素的异常图放到一个工程里合并同类项,这样就得到了综合异常图,图23。图2.2单元素圈定下限区图23 综合异常图最后根据元素的组合关系,和异常套合的情况对异常进行圈定。希望这个能入门的童鞋们有点帮助。。。
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