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S-A多重分形法在地球化学异常圈定中的对比应用——以甘肃文康地区为例 被引量:3
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作者 牛旭刚 周宏 +4 位作者 张文纲 牛永杰 郭东宝 丁国林 王茂 《地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期817-827,共11页
通过对甘肃省陇南文康地区的地质背景分析,采用区域1∶5万水系沉积物测量的17种常量元素含量数据,分别运用传统统计学方法、S-A (能谱密度-累计面积)多重分形滤波法,确定成矿元素(以Au为例)异常下限值,圈定化探异常。结果表明,与传统方... 通过对甘肃省陇南文康地区的地质背景分析,采用区域1∶5万水系沉积物测量的17种常量元素含量数据,分别运用传统统计学方法、S-A (能谱密度-累计面积)多重分形滤波法,确定成矿元素(以Au为例)异常下限值,圈定化探异常。结果表明,与传统方法相比,S-A多重分形法所圈定的异常面积小、数量多,传统统计法圈定的面积较大;两种方法圈定的异常展布方向基本一致,与研究区内已知的矿点吻合度高。本次研究认为S-A多重分形法所圈定的异常基本位于传统方法所圈定异常的内带之中,重点突出,与矿床空间位置对应关系较好,便于野外开展工作。同时在传统异常周边提取了部分低背景区的弱异常,这些弱异常可作为下一步找矿工作的新靶区。 展开更多
关键词 地球化学异常 s-a多重分形 地质统计学 因子分析 异常圈定 文康地区 甘肃
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基于多重分形与随机森林的新疆哈巴河金矿成矿预测
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作者 简富源 张子鸣 +5 位作者 董岳霖 张文璟 郝风云 王一鸣 王宇 张振杰 《地学前缘》 北大核心 2025年第4期78-94,共17页
大数据时代,基于机器学习的矿产智能预测方法得到了广泛的应用。基于分形与多重分形的非线性理论技术与矿产资源智能预测研究相结合,可以为矿产预测提供新思路与技术支撑。本文以新疆哈巴河金矿基地为研究对象,建立了以区域构造-矿化蚀... 大数据时代,基于机器学习的矿产智能预测方法得到了广泛的应用。基于分形与多重分形的非线性理论技术与矿产资源智能预测研究相结合,可以为矿产预测提供新思路与技术支撑。本文以新疆哈巴河金矿基地为研究对象,建立了以区域构造-矿化蚀变-磁异常-激电异常为基础的四要素信息找矿模型,实现了一种基于多重分形与随机森林算法的智能预测流程。运用S-A多重分形滤波技术和局部奇异性分析方法,分离区域物化数据变化背景与叠加异常,提取隐蔽的深部致矿弱信息;通过C-Nsum多重分形模型揭示钻孔Au指标含量隐藏的非线性特征,标定异常下限;使用随机森林与SHAP方法进行综合信息集成与特征贡献评价,实现了金矿产资源定量预测,圈定了3个成矿靶区且得到钻探验证,证明了多重分形理论在哈巴河金矿区矿产定量预测中的有效性,为后续的矿产勘查提供一定的依据。 展开更多
关键词 s-a多重分形模型 局部奇异性分析 随机森林 矿产预测 机器学习 哈巴河金矿
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基于成分数据分析和多重分形滤波技术识别青海红垭豁地区地球化学异常 被引量:1
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作者 刘永胜 罗先熔 +5 位作者 高文 刘攀峰 梁鸣 杨青松 石佳磊 孙瑶 《矿物岩石地球化学通报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期602-614,674,共14页
红垭豁地区位于青藏高原东北缘,秦祁昆晚加里东造山系中祁连构造带内,区内岩浆岩分布广泛,成矿条件优越。为有效提取矿致地球化学异常,本文采用主成分分析(PCA)和多重分形模型(S-A)方法对研究区沟系641件土壤样品异常进行了提取及ilr(... 红垭豁地区位于青藏高原东北缘,秦祁昆晚加里东造山系中祁连构造带内,区内岩浆岩分布广泛,成矿条件优越。为有效提取矿致地球化学异常,本文采用主成分分析(PCA)和多重分形模型(S-A)方法对研究区沟系641件土壤样品异常进行了提取及ilr(对数比)变换,并结合密度曲线及箱线图,对比三类数据(原始、对数、ilr变换)元素的多元统计含量特征,运用S-A提取研究区地球化学异常及背景。结果显示,ilr变换后数据消除了数据闭合效应,元素含量更接近正态分布。主成分分析得到2类不同的元素组合,PC1为Cu、Fe、Mn、Ni、Pb、Zn元素组合,即中高温热液成矿元素组合形式,代表与侵入体和断裂有关的Cu-Pb-Zn多金属矿化,反映了铜多金属矿成矿过程的叠加;PC2为Au、As、Sb元素组合,代表与金锑矿化有关的低温热液活动。PC1分解图显示,PC1低背景、高异常主要分布在安山岩地层中,且周围附近有中酸性侵入岩及构造破碎带,为铜多金属矿提供物质来源,经异常查证,发现铜矿体1条。研究认为,红垭豁地区具有良好的找矿潜力,S-A所圈定的综合异常可为下一步的地质找矿工作提供依据。 展开更多
关键词 成分数据 ilr数据变换 主成分分析 s-a多重分形 红垭豁地区 青海
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