地球化学化探数据处理与成图共40页
地球化学分析技术及数据处理全册配套最完整精品课件2
质量（μg或n g）(微克或纳克）。
• 国际分析化学会议规定，重复分析（ｎ>10次）
元素含量产生的讯号相当于10倍噪音水平的
试样，其标准离差三倍相对应的含量为该方
法的检出限。
检出限示意图
背景噪音随机分布示意图
背景信号与三倍标准偏差
0.05
3倍噪音标准偏差
信号强度
• TOWNSEND A T . Enhancedsensit ivity for Os isot
ope ratios by magnet icsector ICP-MS with a
capacitive decoupling Pt guard eletrode[ J] . Fr
esenius J Ana Chem , 2000, 367(7) : 614-620.
化学测试基本原理。
• <<地球化学分析测试技术>>是一门实践性
很强的课程.在教学过程中，必须重视实验
课教学，必要时要亲手进行实验操作（采
样、选样、碎样，样品置备，上机等），
熟悉操作原理，严格按规定要求，培养严
谨的科学实验态度，提高分析问题和解决
问题的能力。
• 勤思考，多查阅相关资料，学会实验
数据的应用和处理
多种痕量超痕量组份的定量分析；
• 要求用极少量试样甚至不破坏样品的多组份定
量分析；
• 要求尽可能的现场分析和原位分析；甚至还要
求对地下深部不经采样而进行遥控分析以及宇
宙天体的采样分析和遥测分析等。
测试分析的基本程序
样品
加工制备
分解(消解)
酸分解
熔融分解
半熔分解
地球化学化探数据处理与成图
（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 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 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。
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 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 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。
化探讲座数据处理20120212
（4）在数据校正方法上，尽可能地选择线性校正，通过简
单的计算(jì suàn)可以复原数据。。
共八十页
二、常规(chángguī)数据预处理
▲ 元素分析系统误差校正校正步骤
(1) 按原始点位采用符号分级的方式生成元素的符号图或（累计频率）地球化
学初图。
(2) 确定具有明显的数据台阶区域，区域的确定原则是由区域->图幅->批次
低于检出限的数据取检出限的1/2, 如：<3.0=1.5
高于检出最高极限的数据取125%,如：>1000=1250
特异值（高出周边很多的但点异常值）
（1）实验室处理；（2）野外处理；（3）实际处理（背景(bèijǐng)剔除、统计及异常
保留）；4、空白值（单空点——多点平均，区空保留）
共八十页
三、数据(shùjù)统计分析
▲根据各省及示范区确定的地理投影模型，对准备各类空间数据（数据表和图形
数据）转换为统一的坐标系统(xìtǒng)，椭球参数建议采用西安80/IUUG 1975坐
标系(即长半轴：6378140米，短半轴：6356755.3041米)。
▲推荐软件系统(xìtǒng)：GeoExpl,MapGIS . MapGIS .Geoipas1.64 等
--2012年院培训(péixùn)讲座
化探资料
综合整理常规方法技术
(zīliào)
湖北省地质(dìzhì)调查院
共八十页
讲课(jiǎng kè)内容
一、化探数据来源及特点
二、常规(chángguī)数据预处理
三、常规数据统计分析
四、地球化学背景及异常确定与评价表述
五、地球化学数据处理新方法
第二篇 地球化学数据处理 第四章 地球化学数据分析 第一节~第三节
四、变量的均匀化变换
1．均值计量变换 均值计量变换即用绝对量的平均值作为均匀化 因子，去除该变量每个样品的原始观测数据。 2．极差变换（又称正规化或规格化变换） 极差变换就是将原始数据减去该变量的最小值 然后，以极差作为均匀化因子去除 。 3. 标准化变换 标准化变换是将每一变量的原始观测值减去平 均值，并以该变量的标准差作为均匀化因子去 除。
地球化学数据处理方法
常规地球化学数据处理
▲ 数据变换 2.极差化 （正规化变换 ）
式中Xij为原始数据；Xjmin为第j变量的最小值；Xjmax为第j变量 的最大值。i=1,2……n为标本数；j=1,2, ……p为变量数。 变换后数据处于统一量纲，其最大值为1，最小值为0，所有数 据变化在0—1之间。变换前后变量间相关程度不变，其几何意义 相当于把坐标轴原点移至变量最小值的位置。适合于量纲和数量 大小不一的连续型原始数据的变换。
（3）仪器误差——仪器本身的缺陷 例：天平两臂不等，砝码未校正；滴定管，容量 瓶未校正 （4）主观误差——操作人员主观因素造成 例：对指示剂颜色辨别偏深或偏浅； 滴定管读 数不准
二、 随机误差(偶然误差)
1．特点: （1）不恒定,无法校正；（2）服从正态分布 规律：大小相近的正误差和 负误差出现的几率机等; 小误差出现的频率较高，而大误差出现的频率较低， 很大误差出现的几率近于零。 2．产生的原因:（1）偶然因素(室温，气压的微小变 化)；（2）个人辩别能力(滴定管读数) 注意： 过失误差属于不应有的过失。
ｃ．查表（自由度f＝ f 1＋ f 2＝n1＋n2－2）,比较：
t计> t表 ,表示有显著性差异 t计< t表 ,表示无显著性差异
数据的检验解决两类问题:
化探数据处理原理及方法
(二)单元划分基本类型
1.规则单元
网格单元 2.自然单元 (1)地质体单元 定性划分;
矿体往往位于地质体内,接触带和地质体外.
(2)地质异常单元 以网格单元为样品单元,样品单元大小根据预测尺度而定; 综合致矿信息定量标度的样品异常单元集合.
（三）地球化学数据分析
1. 单变量 （1）针对要解决的地学问题，分析多源信息来源、原理、 精度、准确度 、用途及意义。
（四）主要成矿元素的统计意义
（四） 图示分析
（直方图、点阵图、三角图、玫瑰图、曲线图、投影图等） 1、直方图（单元素含量－频数直方图） 2、散点图（只管展示元素间、介质间相互关系）
3、饼图（含量分布百分比）
4、研究统计分布特征 （1）正态分布（分布比较均匀或样本密度大） （2）对数正态分布（元素含量变化大或多因素叠加） （3）二项分布（不确定性大，地质体复杂极不均匀）
i 1
n
n 1
式中:i=1，2，…,n；为样本数；j=1,2,…,m为变量 数； xij 为原始观测值； Sj 为标准偏差； xj 为平均值； 处理后的xij值yij为无量纲数据。
二、多源地学信息分析与变换
4、极差化
y ij
( xij x j min ) ( x j max x j min )
（一）地球化学找矿分类
地球化学找矿——地球化学探矿，化探（Geochemical Prospecting） 1、方法分类
测量方式： 航空化探——放射性、气体
海洋化探——海水、海底沉积物、生植物、放射性、气体 地表化探——岩石、土壤、水系沉积物、水、生植物、气
地下（井中）化探——岩矿石、水、放射性、气体
（二）背景与异常的概念
化探数据处理与解释评价资料课件
CATALOGUE
目 录
• 化探数据处理概述 • 化探数据处理方法 • 化探数据解释 • 化探评价资料 • 化探数据处理与解释的实践案例 • 总结与展望
01
CATALOGUE
化探数据处理概述
化探数据的特点
多元性
化探数据通常包含多种元素或化 合物的浓度信息，呈现出多元性
数据质量挑战
原始化探数据可能存在 采集、传输、存储等方 面的误差，影响处理与 解释的准确性。需要采 取合适的质量控制措施
以提高数据可靠性。
多源性数据融合
在实际工作中，化探数 据通常需要与其他地质 、地球物理、地球化学 等多源性数据进行融合 解释。如何实现多源性 数据的有效融合与协同 解释是一个重要挑战。
便于后续解释评价
将处理后的数据用于后续 的地质解释和资源评价， 提高工作效率。
化探数据处理的基本流程
1. 数据收集与整理
收集原始化探数据，并进行必要的格式转换和 整理。
01
3. 特征提取与选择
利用统计方法、图像处理等手段提取 与地质目标相关的特征，并选择重要
特征。
03
5. 数据可视化与表达
将处理后的数据通过图表、图像等方式进行 可视化表达，便于后续解释评价。
指导找矿方向
数据解释可以揭示地质构造和成矿规律，从而指 导找矿工作的方向。
数据解释的方法
统计分析法
通过对化探数据进行统计分析，可以了解元素的分布特征、异常 形态等，进而推断地质背景和成矿可能性。
地质解释法
结合地质资料，对化探数据进行解释，从地质角度揭示成矿规律和 矿产分布。
地球化学模型法
利用地球化学模型对化探数据进行处理和解释，可以更深入地了解 元素迁移、富集规律。
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。
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。
化探数据处理及图件编制
化探数据处理及图件编制第二节分析方法及质量评述一、分析方法本次扫面和异常查证的全部样品均交由四川省地矿局华阳地矿检测中心测试，根据任务书要求共分析测试元素14种。
样品从加工到测试到质量监控均按中华人民共和国地质矿产行业标准DZ0130-1994《地质矿产实验室测试质量管理规范》、ISSN-1870《1?5万区域地质调查及地球化学样品分析方法及质量管理指导性规程》和2002年新疆地勘局试验管理科《1?5万化探样品分析质量过程管理规则报告》进行。
14种元素的分析方法见表3,3。
二、技术要求1、报出率十四种元素的总报出率应大于95%。
2、外检样对已测试样品，测试单位按照3%的比率进行外检。
3、分析质量检查及质量监控方案为了有重点地监控元素的分析质量，实验室在送样单位确定的分析元素中，要再选择若干种主要监控元素并根据这些元素在本省制备的全部GRS二级标样中选择四个在元素含量范围及基体组成均为合适的GRD二级标样作为本图幅质量检查监控之用。
主要监控元素和二级标样的选择均应和送样单位协商进行。
每一大批样品测定完毕后，应将数据交给质量管理人员，对每一小批中插入的四个二级标样及四个重复分析(内部检查)样进行统计计算，并及时绘制日常质量监控图，在日常金的分析工作中，必须进行不小于10%的内检抽查。
为满足在一个较大范围的成矿远景区带内的1?5万图幅的拼接，应对分析的准确度进行检查和考核，为此实验室应在每一个1?5万普查化探项目完成后，分析8个GSD一级标样一次，痕金分析也应用金标样作准确度检查。
准确度和精密度计算结果应符合表3,2的要求。
4、微量金由于金元素在自然界中的均匀度和赋存状态对分析检测影响比较大，为确保金元素的分析质量，化验室特采用两种监控措施:第一，在每一分析批次的50个样品中插入两个国家?级标准物质GBW系列，用以计算实测值与推荐值之间的对数偏差:ΔlgC,lgC,lgC; 定值实测值第二，该地区样品分析结果结束或阶段性结束后，再对高、低异常点进行随机抽样检查约20%.5、?级标样为严格监控各元素的分析质量，实验室选取了四个不同含量的GRD系列监控样，每批次50个样品密码插入一组，与样品同时分析。
化探数据处理原理及方法[精制材料]
行业相关
8
一、勘查地球化学分类、数据来源及特征
通常的元素分类及意义
(1) 主量元素和微量元素：主量元素(一般在体系中的丰度u／B>0.1％)和
微量元素(一般在体系中的丰度u／<0.1％)。
(2) 造岩元素。是构成岩石圈的主量元素，造岩碱性元素和造岩酸性元
素。
造岩碱性元素: 包括Li、Na、K、Rb、Cs、Be(两性)、Mg、Ca、Sr、Ba。
2
一Байду номын сангаас勘查地球化学分类、数据来源及特征
（一）地球化学找矿分类
地球化学找矿——地球化学探矿，化探（Geochemical Prospecting）
1、方法分类 测量方式： 航空化探——放射性、气体 海洋化探——海水、海底沉积物、生植物、放射性、气体 地表化探——岩石、土壤、水系沉积物、水、生植物、气 地下（井中）化探——岩矿石、水、放射性、气体
行业相关
14
二、常规数据预处理
中国地质大学硕士研究生 “勘查地球化学”课程授 课
勘查地球化学数据常规处理及其意义
行业相关
1
主要内容
一、勘查地球化学分类、数据来源及特征 二、常规数据预处理 三、数据统计分析 四、地球化学背景与异常的分解 五、地球化学异常组合及其作用 六、地球化学数据处理新方法及其用途 七、地球化学异常评价
行业相关
(6) 金属成矿元素：这类元素的亲硫性或亲铁性较强，矿床中主要以硫化
物、硫盐或自然金属形式存在。根据其经济价值，又可以分为贵金属和
重(贱)金属。
贵金属元素：包括Ru、Rh、Pd、(Ag)、Os、Ir、Pt、Au、(Hg). 以金属态
产出，在基性和超基性岩中富集行。业相关
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26、机遇对于有准备的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
END
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃