化探数据处理解决的主要问题
化探数据处理的一般性方法
化探数据处理的一般性方法一、分析质量：1．看技术报告中质量评述部分，看各项指标是否合格。
主要有：检出限、报出率、异常检查率、异检合格率、内检率、内检合格率、国家一级或二级标准物质的准确度和精密度等。
看是否符合标准（设计）。
这些数据由化验室提供。
这些一般不会超差的，否则化验室不能给出化验报告。
2．RE计算RE=abs（C1-C2）/（C1+C2）×200要求：小于3倍检出限时，RE≤85%，大于3倍检出限时，RE≤66%为合格。
总合格率一般要求大于70%。
需要说明的是：这种方法适用于简单对比，就是一个点取2个样时使用。
如果用三重套合分析，就不能用这种方法了。
所以写设计时，一定要用简单对比方法。
还有，这些年的化探中的RE还没有超标的，如果真的超标了，我也不知道怎样处理。
二、数据处理：1．剔除一级及二级标准样；2．剔除重复样；3．剔除0值及化验室输入错误的值，或小于检出限的值。
主要是指≤0.3这样数据的≤号；4．做原始数据图；5．计算异常下限，做单元素异常图，圈定单元素异常。
单点异常，只有外带的不圈，有中、内带的圈出。
外带用黄色，中带用浅红色，内带用深红色。
单元素异常编号为Au-1，Ag-1等。
需要指出的是，圈定异常时应该形成数据异常图，但交报告时，必须分开，就是形成一张数据图，再形成一张异常图；需要说明的是，如果面积较大（这个没有标准），总体说是水系面积超过一个5万图幅，就要分子区计算下限。
分子区的原则是不同年代、不同地质体都要划分成子区。
如果各个子区的异常下限接近，就采用总的，否则分别确定子区的异常下限，然后分别圈定子区的异常。
6．填单元素异常评序表。
异常点数、面积、平均值、极大值、标准离差、衬度、规模、浓度分带等。
评序有5参数和多参数两个评序，5参数不参与的参数有标准离差、浓度分带及异常点数。
需要说明的是，排序时，单项值高的给1，以下类推2、3等，一样的值给一样的排序。
不产生空的值。
浓度分带有内带的给1，中带的给2，外带的给3；7．做组合异常图，先把所有的元素做成1张组合异常图，只要外带，圈定组合异常。
化探数据处理方法
内蒙古扎赉特旗东芒合矿和哈拉街吐矿化探数据处理及图件编制方法1 化探数据质量评价的数据处理(分矿区)⑴统计重采样和重分析抽查样所占样品总数的比例比例 = （重采样和重分析抽查样数/工作样总数）100%⑵作出SSPS数据文件将重采样和重分析样分别作成SSPS数据文件。
文件中列出项目为：①重采抽查样重采样号元素含量相应的工作样号元素含量②重分析抽查样重分析样号元素含量相应的工作样号元素含量⑶计算各元素相对误差重采样和重分析抽查样相对误差均按RE(%) = |C1-C2|/0.5×(C1+C2)×100%计算。
C1为重采样或重分析抽查样的分析含量C2为重采样或重分析抽查样的相应的工作样的分析含量| |为绝对值RE(%)≤30%为合格，＞30为超差（不合格）；（Au：RE(%)≤50%为合格，＞50为超差）⑷计算各元素的合格率η= （抽查样品中合格的样品数/抽查样品的总数）100%合格率（η）应＞80%，即这批样品的分析结果是可信的。
⑸列表表示检查或分析质量结果表××化探重采样抽查各元素的合格率(%)Cu Pb Zn Cr Ni Co Sn V Ag Ti2 矿区地球化学特征研究的数据处理(以哈拉街吐为例)⑴作出SSPS数据文件作出下列SSPS数据文件：①文件1：整个矿区数据文件；②文件2：矿区地层数据文件；③文件3：矿区岩浆岩数据文件；④文件4 ：下二叠统大石寨组（P1d）数据文件；⑤文件5 ：下白垩统大磨拐河含煤组（K1d）数据文件；⑥文件6 ：华力西晚期侵入岩数据文件；⑦文件7 ：燕山期早期侵入岩数据文件；⑧文件8 ：燕山期晚期侵入岩数据文件；⑨文件9：已知矿附近一定范围数据文件每一数据文件的内容项目包括：序号野外号 X坐标 Y坐标各元素的含量⑵整个矿区和各地质单元（各地层、各岩浆岩）样品各元素含量特征统计统计的参数包括：①元素含量平均值；②最大值；③最小值；④标准离差；⑤变化系数（标准离差/含量平均值）；⑥浓度克拉克值（元素含量平均值/该元素的克拉克值）整个矿区和各地质单元统计结果含量平均值、最小值、最大值用表表示。
物化探测工作总结范文(3篇)
第1篇一、前言随着我国经济的快速发展，城市化进程不断加快，地质环境问题日益突出。
为了保障我国工程建设、资源勘查、环境保护等领域的安全，物化探测技术得到了广泛应用。
本文对某单位近年来的物化探测工作进行总结，以期为我国物化探测技术的发展提供参考。
二、物化探测工作概述1. 工作背景近年来，我国地质环境问题日益严重，工程建设、资源勘查等领域对物化探测技术提出了更高的要求。
为满足这些需求，我单位开展了物化探测工作，旨在提高探测精度、降低探测成本、拓展探测领域。
2. 工作目标（1）提高物化探测技术水平，提升我国地质环境安全保障能力；（2）拓展物化探测应用领域，满足工程建设、资源勘查、环境保护等领域的需求；（3）培养一支高水平的物化探测专业队伍，提高我国物化探测整体实力。
三、物化探测工作内容1. 技术研发（1）开展物化探测技术理论研究，提高探测精度；（2）引进、消化、吸收国外先进物化探测技术，提高我国物化探测技术水平；（3）开展物化探测新技术、新方法的研究与开发，拓展探测领域。
2. 探测实践（1）开展各类工程项目的物化探测工作，为工程建设提供安全保障；（2）开展资源勘查、环境保护等领域的物化探测工作，为我国资源利用、环境保护提供科学依据；（3）参与国内外重大物化探测项目，提升我国在国际物化探测领域的地位。
3. 人才培养（1）加强物化探测专业队伍建设，提高专业技术人员素质；（2）开展物化探测技术培训，提高技术人员业务水平；（3）加强与高校、科研院所的合作，培养物化探测专业人才。
四、物化探测工作成果1. 技术成果（1）成功研发了多种新型物化探测技术，提高了探测精度；（2）引进、消化、吸收国外先进物化探测技术，提升了我国物化探测技术水平；（3）拓展了物化探测应用领域，为我国地质环境、工程建设、资源勘查、环境保护等领域提供了有力支持。
2. 实践成果（1）为数百个工程项目提供了物化探测服务，保障了工程建设的顺利进行；（2）为我国资源勘查、环境保护等领域提供了科学依据，推动了我国可持续发展；（3）参与了多个国内外重大物化探测项目，提升了我国在国际物化探测领域的地位。
土壤化探异常的评价及相关问题
土壤化探异常的评价及相关问题土壤化探是土壤地球化学探测的一种方法，通过采集土壤样品并进行分析，可以获取土壤的地球化学性质和成分信息，从而评价土壤的质量和环境污染状况。
在进行土壤化探时，可能会发现一些异常情况，需要对其进行评价和处理。
本文将探讨土壤化探异常的评价方法以及可能涉及的相关问题。
一、土壤化探异常的评价方法：1.异常检测：首先需要对土壤化探数据进行异常检测，可以采用统计学方法或人工智能算法，比如Z值法、箱线图法、聚类分析等。
根据异常检测结果，初步判断哪些数据存在异常情况。
2.现场验证：对异常数据所在的采样点进行现场验证，收集更多的采样点数据，观察是否存在同样的异常现象。
可以根据地理位置、土地利用等因素，解释异常数据的可能原因。
3.数据分析：对异常数据进行深入分析，比较各种可能性的原因，寻找异常的根源。
可以考虑土壤组分之间的关系、土壤形态特征、周边环境因素等。
通过数据分析，对异常数据进行合理解释，并得出结论。
4.问题解决：根据分析结果，有针对性地解决土壤化探异常问题。
可以采取改变土地利用方式、做好土地修复、制定环境保护政策等措施，保证土壤的质量和环境的健康。
二、土壤化探异常可能涉及的相关问题：1.污染源：土壤化探异常可能是由于周边环境存在污染源所致。
在工业区、化工厂、垃圾堆放场等周边地区，可能存在大量的有害物质，导致土壤化探数据异常。
这时需要重点调查、评估潜在的污染源，并采取相应的防治措施。
2.土地利用：土壤化探异常可能与土地利用方式有关。
在工矿区或农业区域，土地利用和管理不当，可能导致土壤营养元素紊乱以及土壤酸碱度、盐分等异常。
这时需要加强土地利用规划，科学合理地进行土地开发和利用。
3.自然因素：土壤化探异常也可能与自然因素有关。
在地质构造复杂的地区，地层变化、地震活动等都可能导致土壤化探数据出现异常。
这时需要进行地质勘测、地震地质研究，并在规划建设中加以考虑。
4.其它因素：土壤化探异常还可能与土壤性质、植被覆盖、水分状况等因素有关。
土壤化探异常的评价及相关问题
土壤化探异常的评价及相关问题【摘要】土壤化探异常是地球物理探测技术在土壤中的应用，通过对土壤中异常的电磁或地球物理信号进行监测和分析，可以揭示土壤中隐藏的信息。
本文从土壤化探异常的类型、识别方法、成因分析、评价指标和存在的问题等方面进行了探讨。
通过对土壤化探异常的评价和分析，可以为地质勘探、农业生产、环境监测等领域提供重要的参考信息。
在研究和应用中仍存在着一些问题，如数据处理技术不够成熟、异常信号的解释和解决方法等。
未来应该加强对土壤化探异常的研究，提高技术水平，完善分析方法，以更好地应用于实际生产和科研领域，为社会经济发展提供更多的信息支持。
【关键词】土壤化探异常、评价、类型、识别方法、成因分析、评价指标、存在的问题、意义、展望、结论总结1. 引言1.1 研究背景土壤化探异常是指在土壤中存在异常的地质、物理、化学性质，可能暗示着地下有矿产资源存在的特征。
研究土壤化探异常对于地质勘探、矿产资源评价、环境保护等方面有着重要的意义。
土壤化探异常的研究背景可以追溯到20世纪初，当时人们开始意识到土壤中的化学元素和物理性质可以反映出地下矿产资源的存在。
随着科学技术的不断进步和发展，土壤化探异常的识别方法也日益完善，研究领域也逐渐扩大至城市地下管线、地质灾害等方面。
在当今社会，矿产资源的开发已成为国民经济发展的重要支柱，因此对土壤化探异常的研究日益受到重视。
通过对土壤化探异常的评价和分析，可以为矿产资源的勘探提供重要参考，同时也有利于环境保护和科学研究的发展。
1.2 相关概念土壤化探异常是指在地下土壤中存在异常的物理现象或特征。
这些异常可能来源于地下构造、地质体、水文地质条件等因素的变化，导致地下土壤中某些物理性质的异常变化。
土壤化探异常是地球物理勘探中的重要内容，可以通过对地下土壤中异常的特征进行分析和识别，来揭示地下潜在的资源分布、地下构造、地下水文条件等信息。
土壤化探异常的特征具有多样性和复杂性，常见的类型包括电阻率异常、磁性异常、重力异常等。
MAPGIS技术技巧-----化探数据处理步骤
化探数据处理步骤：
1、数据整理：
①将样品点位坐标和元素分析结果倒入Excel表
②将每个元素对应的坐标分别整理，另存为“。
Det“，CSV(逗号分隔)格式的文件，表中第一行表头为notgrid。
将文件保存到工作盘内。
3、打开MAPGIS的“空间分析”DTM分析”工作窗口，
4、打开三角剖分文件，即“Au.det”文件，
5点击Tin模型工具栏，选择“快速生成三角剖分网”
6删除三角剖分边，整理三角剖分网，删除不相关联线
7、追踪剖分等值线, 选择等值线套区等地设置后金星等值线层的设置后点击确定。
等值线层的设置是按照异常下限、2s、4s、8s三级异常进行设置。
形成下图。
8、分别另存点、线、面文件即可。
最新最详细化探数据处理与编图流程
最新最详细化探数据处理与编图流程⼀、指导思想成矿地质背景地球化学研究就是从地球化学特征出发，借助已建⽴的地球化学信息提取技术，充分利⽤地球化学调查所获得的海量数据信息，提取有关反应成矿地质背景条件的地球化学信息，并编制相应地球化学图及相应的推断解释图件，为资源潜⼒评价有关成矿地质背景的研究提供地球化学⽀撑。
⼆、⼯作内容（⼀）基础图件成矿地质背景条件的地球化学信息提取⾸先是要编制有关基础地球化学图件。
主要有：1. 单元素（化合物）地球化学图2. 地球化学组合异常图3. 地球化学综合异常图（⼆）解释推断图件地球化学解释推断图件，内容包括：1. 地球化学推断解译地质图2. 地球化学找矿预测图三、⼯作⽅法（⼀）数据校正处理1|数据检查的必要性，因为实验室的分析报告还是⼿⼯输⼊的，还是存在录⼊错误的，我们重点检查的是“>”，数据中间的空格等录⼊错误问题；另外还有畸变检查，数据的特⼤值,⽐如超过10倍变差，⼀般对这样的分析值实验室会很重视的,你也可以提出让他们再确认⼀下,做到⼼中有数。
另⼀类错误可能会是我们录⼊样号或者坐标时出现的错误，如：“56b” 写成“56 b”,程序是以空格分开数据的，数据如果写成这样就会产⽣错误结果，有时在完成处理后才可能发现，这样⼀来我们前⾯的⼯作就作废了。
所以数据检查是⾮常必要的。
2|异常下限值的确定采⽤逐渐剔除法：①计算全区各元素原始数据的均值(X)和标准偏差(S)；②按X1+3S1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(S2)；③重复第⼆步，直⾄⽆特⾼值点存在，求出最终数据集的均值(X)和标准偏差(S),则X做为背景平均值，S为标准离差，T(异常下限值)= X (背景平均值)+2S(标准离差)求出理论异常下限值，再结合地球化学等量线、地质背景及圈定效果确定出实⽤异常下限值。
3|重复样样品合格率统计野外重采样品以密码样形式插⼊样品中进⾏了分析，结果(C2)与第⼀次分析结果(C1)进⾏了⽐对。
1万化探的数据处理成图方法探讨
1:1万化探的数据处理成图方法探讨毕武1、2段新力1、2袁小龙1、2黄显义1、2彭仲秋1、21.乌鲁木齐金维图文信息科技有限公司，新疆，乌鲁木齐，8300912.新疆地矿局物化探大队信息中心，新疆，昌吉，831100摘要：对1:1万化探的数据处理成图方法，在实际工作中的一些应用经验。
关键词：1:1万化探数据处理成图方法0前言随着1:5万区域化探的实施，在1:5万区域化探异常范围内开展的1:1万化探勘查也越来越普遍，对1:1万化探目前没有具体的规范，一般是参照1:5万区域化探规范执行，可是成图效果却有时不尽理想，下面就两个例子举例说明1:1万化探的数据处理成图方法。
1编制的步骤及要求1.1图件编制的要求：a土壤地球化学测量图件分两部分：基础图与推断解释图。
b区域调查和普查工作的图件编制按化探区域调查有关规范执行。
c图件编制必须符合地球化学勘查图式图例及用色标准规定。
d成果报告需做交通测区位置图、实际材料图、等值线图、综合异常图及其它推断解释图。
1.2例子一：南北向测线，100×40网格距。
这样的数据本身符合网格数据的格式，只是以TXT文本格式保存，所以我们可以借助GeoIPAS软件的“数据预处理”→“数据格式转换”→“XYZ数据转为网格数据”功能，这里注意数据坐标的起始值、终止值和网格间距，网格间距就选择100×40，起始值和终止值要保证数据的原始点位都与网格点重合。
这里有一个问题，就是有些项目用的是GPS坐标，不一定是与网格点位完全重合，一般我们建议用规则网的坐标。
下面先看一下图1-1点位数据图和图1-2点位符号图；图1-3原始数据转为网格数据绘制的地球化学图以及其转换参数：X最小值320000，X最大值32500网格化0，间距100，列数51；Y最小值4121000，Y最大值4127000，间距40，行数151。
图1-4距离平方导数加权网格化绘制的地球化学图，GeoIPAS系统→数据预处理→离散数据网格化→距离平方导数；搜索范围：圆域，R=300米；网格化参数：X最小值319880，X最大值325120，间距40，列数132；Y最小值41209200，Y最大值4127080，间距40，行数155。
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变化时，要相应地采取适当的处理方法以便获得随地理位
置而变的背景值和异常下限。
3、化探数据是以多元素或多变量为特征的。如果参加分 析的数据含有已知因素（如矿或非矿的作用）时，数据处 理的结果可给出明确的地质解释，否则所做的地质解释就 含有较大程度的推测性。
4、应该充分注意地球化学数据中少数高含量值对统计计 算结果(如背景和异常的数值)的扰乱，尽量使用以中位数 为基础的稳健统计学代替以平均值为基础的传统统计学处 理数据。 5、保证地球化学数据处理质量的关键，是所用数字模型 的原理和特性，搞清所用参数和处理结果的地质一地球化 学意义，避免朦朦胧胧地做数字游戏
境。一般来说，只有同一地理、地质景观区的区域化探异
常才有对比研究的基础。
3、异常下限（背景上限）：指划分异常与背景的临界值, 大于此值为异常范围.特征元素背景含量不是一个特定值， 一定范围内元素含量变化的一系列数值，其中最大值即为 背景上限值，超过临界限值，为异常范围，异常下限异常 范围内最低值。
异常规模、形态和变化趋势等。
（二）组合与分带
பைடு நூலகம்
矿（化）体的地球化学异常是由一些或一系列指示元
素或组分组成的，这是由矿（化）体的化学组成决定的；
这些元素或组分在空间上呈现一定的浓度分带和组份分带，
这种分带是成矿时的地质和地球化学条件决定的。
在地球化学找矿工作中，根据指示元素或组份的组合和含 量特征，可以判定引起异常的可能矿种和矿床类型；根据 指示元素或组份的相对强度和分带，可以判定矿（化）体 的剥蚀程度，进一步还可以研究空间上矿产的成矿系列等 问题。
第一部分地球化学勘查中的几个概念 第二部分化探数据处理及成图
第一部分 地球化学勘查中的几个概念
第一部分地球化学勘查中的几个概念
1、地球化学背景：指无矿化地球介质中元素的 正常含量分布.在一定范围内的同类介质中广泛存 在的地球化学指标(环境)特征.可理解为调查对象 影响以外的地区,地球化学指标在更大范围内呈正 常状态的情况.
不规律的变化，同时在数据获取过程中还存在分析测定误
差，这些使化探数据的复杂性增加了，在化探数据处理中
要将这些不规律成分和分析误差除去。
2、找矿信息总是同地球化学异常相联系的。最普通
的化探数据处理是对一组化探数据计算出背景值和变化范
围（如用平均值和标准离差来衡量），据此确定出地球化
学异常的下限值。当地球化学背景随着地理位置出现趋势
区域化探异常特点
（一）信息的直接性或直观性
区域化探所圈定的异常一般对矿（化）体均具直观性。
因为有什么矿（化）体，就会反映与之相关的成矿或伴生
元素，例如：金矿体上会出现一组与Au有关的元素；不同
元素组合特征反映在地球化学图上，可以直观地判别各元
素地异常特征，如：浓集中心、浓度分带、元素组合特征、
（三）位置的相对性
无论是土壤测量还是水系沉积物测量所获得的异常，
往往与异常源都会发生不同程度的位移。这种位移与表生
介质本身的位移程度和采样的布局有关。特别是水系沉积
物异常的位移更为明显，可达几公里甚至更大的距离。因
此，查明异常与异常源的空间关系，就成为异常查证中的
首要任务。
（四）表生作用带来的复杂性
第二部分 化探数据处理及成图
1、地球化学数据处理 2、化探数据处理解决的主要问题 3、化探中常用的数据处理方法 4、化探数据处理中应注意的几个问题 5、求背景值和异常下限的常用方法 6、主要化探图件类型 7、多元地学空间数据管理与分析系统（GeoExpl）
应用
1、地球化学数据处理
化探工作中对所获得的多种元素分析数据以及量化的相 关学科数据进行加工、分析、成图和解释的工作。其核心内 容是有关地球化学背景与地球化学异常的合理区分问题,从大 量数据中发现与矿有关的地球化学信息是化探数据处理的目
不同的景观条件下，表生地球化学作用会有很大的
差异，制约了元素在表生环境中的分散和富集。因此，只
有在同一景观内，异常才有较好的可对比性。地理景观不
同，表生地球化学作用也就不同，元素在地表迁移、分散、
富集的规律也就不同。在异常对比和解释上，除考虑引起
异常的原生因素（地质背景、矿床类型）以外，在一定程
度上必须注重异常所处的地理景观条件及表生地球化学环
3、化探中常用的数据处理方法：
化探数据处理过程中面对大量原始数据主要依靠现代 数学一统计方法和信息技术，分析方法多种多样，有单变量 分析：（如趋势面分析，稳健统计等）和多变量分析（如判 别分析，簇群分析，相关分析，因子分析等）之别；就处理 所依据的统计分布律而言，有依赖于正态律的参数统计法和 不依赖于它的非参数统计法，属于后者的模式识别技术已有 很大发展；就处理所针对的数据变化特征而言，有研究线性 关系和非线性关系的两大类方法。近些年来，根据地球化学 数据的变异特点而采用的克里格法等研究非线性变化的方法 迅速发展，混沌、分形和智能神经网络等新型数据处理方法 也得到广泛应用。
2、地球化学异常：在给定地区对正常地球化学 模式的偏离，即量值超过背景值-地球化学异常, 简称异常.成矿过程或成矿后风化过程中,成矿元 素及其相关元素组合在矿体周围/附近形成相对 富集的情况.地球化学异常最早用于勘查地球化学 中,指某一区段的地球化学特征(元素含量高低和 存在形式)明显不同于周围无矿背景区的现象.
的。
2、化探数据处理解决的主要问题：
①研究采样和分析中的误差，优化采样布局 ②抑制数据噪音，突出主体趋势 ③揭示多种数据的内在联系，提取隐蔽的有用信息 ④显示数据空间分布模式，编制地球化学图件 ⑤异常对比、分类、评序，等等。
3、化探数据处理中应该注意的问题：
1、地球化学数据通常蕴含多种有用信息并伴随某些
如何理解： 1. 背景和异常的相对性-正常与异常相对 2. 背景多介质性-对任一特定元素,背景值随它所赋 存的介质性质有变化。 3. 多指标性 4. 空间上的不均匀性-不是固定值,正常状态也有变 化.元素在任何一种介质中的分布不均匀，背景范围 内元素含量围绕一常见值呈不规则起伏。 地球化学异常消失，并非不存在引起异常的元素，指 它的变化被背景起伏隐蔽。
4、异常衬度：又称为异常清晰度.异常衬度定义为异常强 度与平均背景或异常下限的比值.有多种表示方法:
C＝xa/xb C:异常衬度; xa和xb相应为异常平均值和背景 平均值。
在矿区化探工作中,在一个小范围内出露的岩性差异较大, 使得元素的背景值差异增大,此时的岩石测量就不宜使用 统一的异常下限圈定异常.而采用异常衬度圈定异常可以 更为确切地反映不同背景岩石中的地球化学异常.