[发明专利]地球化学异常识别方法

说明书

本发明公开了一种地球化学异常识别方法，本发明是通过C‑A分形模型的算法是先将地球化学数据进行数据网格化，然后绘制元素含量等值线图，记N(r)为等值线图元素含量为r时对应的面积，从而得到数据(N(r₁),N(r₂),N(r₃),…,N(r_n))(r₁,r₂,r₃,…,r_n)，代入分形模型(1)然后利用最小二乘法即可求得相应的分维数。通过本发明的识别方法在表明庞西垌地区银金矿床具有分形特征对矿区内银矿储量进行过预测取得了满意的效果。

技术领域

本发明具体涉及一种利用C-A(含量-面积分形法)多重分形模型的地球化学异常识别方法。

背景技术

如何有效的利用地球化学数据圈定异常是人们普遍关注的问题，长期以来地学工作者大多通过统计学方法计算地球化学异常，一般以均值与2倍标准离差之和作为地球化学异常下限值，此种计算方法是以样品数据呈正态分布或对数正态分布为假设前提。而实际计算过程中由于使用该方法时夹杂了大量人为因素的影响，计算的结果往往会有偏差。

发明内容

针对上述背景技术存在的问题，本发明旨在提供一种地球化学异常识别方法。

为此，本发明采用以下技术方案：地球化学异常识别方法，其特征是包括以下步骤：

步骤一：将地球化学数据进行数据网格化，绘制元素含量等值线图，

步骤二：记N(r)为等值线图元素含量为r时对应的面积，设分形模型

N(r)＝Cr^±D r>0 (1)

r表示特征尺度,C>0为比例常数，D>0为元素分维，N(r)表示尺度大于等于r的数目或尺度小于等于r的数目，分别记为N(≥r)＝Cr^-D，N(≤r)＝Cr^+D(r>0)；当r表示品位时，N(≥r)表示某品位大于r时的样本数；N(≤r)表示某品位小于r时的样本数；当r表示半径时，N(≤r)可表示半径为r的圆包含的矿体个数；可通过将一系列观测数据(N(r₁),N(r₂),N(r₃),…,N(r_n))(r₁,r₂,r₃,…,r_n)绘制在双坐标对数图上来求得分维数D.即将式(1)两边取对数，得到方程

lg N(r)＝lg(C)±D lg(r) (2)

用最小二乘法即可求出分维数D.拟合直线段时采用最小二乘法确定分界点，使各区间拟合的直线与原始数据之间剩余平方和e＝e₁+e₂+…+e_n在各个区间的总和为最小，可通过相关系数检验和方差分析来检验方程的显著性。

本发明可以达到以下有益效果：1、本发明是通过C-A分形模型的算法是先将地球化学数据进行数据网格化，然后绘制元素含量等值线图，记N(r)为等值线图元素含量为r时对应的面积，从而得到数据(N(r₁),N(r₂),N(r₃),…,N(r_n))(r₁,r₂,r₃,…,r_n)，代入分形模型(1)然后利用最小二乘法即可求得相应的分维数。2、本发明过分维数来表征空间不规则形体的确定性本质，它不要求数据服从正态或对数正态分布，用分形来刻画区域地球化学变量可揭示局部随机性和整体确定性特征。3、通过本发明的识别方法在表明庞西垌地区银金矿床具有分形特征对矿区内银矿储量进行过预测取得了满意的效果。

具体实施方式