基于高维数据的成矿信息分析 ——以内蒙古二道河矿床为例

基于高维数据的成矿信息分析 ——以内蒙古二道河矿床为例

论文摘要

定量化是地质学发展的必然趋势,这一背景下地学领域各类数据的规模和维度都在扩张,地学领域的研究人员也对引入了多种适用于高维数据的统计分析方法来解决地质问题。这其中包括对高维度数据进行特征提取和维度降低的主成分分析(PCA)方法,以及可对有限样本进行有效分类的支持向量机(SVM)方法。本次研究将两种方法结合,并利用标准化变换、对数中心化变换来去除成分数据的定和效应对应用上述统计分析方法的限制,继而利用主成分分析对高维度数据提取特征,再将所得特征通过支持向量机方法分类,并加载待分类数据进行分类预测,实现定量化的组别划分和相关性衡量,获取成矿相关的重要基础信息。针对上述目的,开源地质学数据分析处理软件GeoPyTool被开发出来,以图形界面实现传统方法的基础上,对传统方法图解进行扩展,为TAS和Harker等图解加入了轮廓图和支持向量机分类功能,使用图解中的数据维度来定量衡量火成岩成分相似性。然后利用标准化变换、对数中心化变换去除定和效应,利用变换后的数据进行主成分分析以获取主成分特征,从而利用所得特征进行支持向量机分类,加载待分类数据得到分类结果和判断概率。针对内蒙古二道河多金属矿床于成矿相关地质体归属判别存在的问题,利用利用上述方法对主要地质体的主量元素成分数据进行分析,结果表明二道河矿区存在塔木兰沟组火山岩;对稀土元素、微量元素数据进行特征提取和分类后,认为与成矿相关的火山岩主要为满克头鄂博组。本次研究对还利用对数化、标准化变换对矿物原位成分数据的分布形态实现增强的二维可视化;还在程序化两种改进的高维度数据的距离计算公式的基础上实现了定量衡量矿质元素间的相关性,为成矿作用分析提供定量依据。针对二道河矿区内矿体中黄铁矿使用上述方法,得到了矿质金属元素的分布形态和相关性排序,进而推断二道河矿区中的热液脉状矿体内的矿质元素富集顺序为:Cu>Pb/Ag>Zn。由此揭示了成矿过程中存在不同成分热液的分期作用。结合传统矿床学及地球化学研究和高维度数据分析结果,内蒙古二道河多金属矿床为晚中生代形成的具有矽卡岩型及热液充填型相结合的多成因类型矿床。

论文目录

  • 中文摘要
  • abstract
  • 第1章 引言
  •   1.1 选题背景
  •   1.2 研究现状与存在问题
  •   1.3 研究思路
  •   1.4 二道河矿床的研究程度
  •   1.5 技术路线与工作量
  •   1.6 创新成果
  • 第2章 数据分析原理与实验方法
  •   2.1 数据准备
  •     2.1.1 中心化变换
  •     2.1.2 标准化变换
  •     2.1.3 对数化变换
  •     2.1.4 对数比变换
  •     2.1.5 变换选择
  •   2.2 基本统计量
  •   2.3 主成分分析
  •   2.4 支持向量机
  •   2.5 相关分析
  •     2.5.1 相关系数
  •     2.5.2 距离计算
  •     2.5.3 高维度改进
  •   2.6 GeoPyTool程序实现
  •   2.7 实验分析方法
  •     2.7.1 流体包裹体激光拉曼测试
  •     2.7.2 流体包裹体显微测温
  •     2.7.3 氧、硫同位素测试
  •     2.7.4 锆石U-Pb年代学测试
  •     2.7.5 全岩Sr-Nd同位素测试
  •     2.7.6 黄铁矿原位LA-ICPMS成分测试
  • 第3章 矿区及矿床地质
  •   3.1 区域地质
  •   3.2 矿区地质
  •     3.2.1 矿区地层
  •     3.2.2 矿区构造
  •     3.2.3 矿区侵入岩
  •   3.3 矿床地质
  •     3.3.1 矿体组构
  •     3.3.2 矿石成分
  •     3.3.3 围岩蚀变
  •     3.3.4 主量元素
  •     3.3.5 稀土、微量元素
  •     3.3.6 小结
  • 第4章 高维方法衡量地质体相关性
  •   4.1 训练集数据
  •     4.1.1 塔木兰沟组
  •     4.1.2 满克头鄂博组
  •     4.1.3 火山岩特征对比
  •   4.2 传统图解扩展
  •     4.2.1 增强型TAS图解
  •     4.2.2 增强型Harker图解
  •     4.2.3 存在的问题
  •   4.3 数据变换后统计分析
  •     4.3.1 标准化变换
  •     4.3.2 中心化对数化变换
  •     4.3.3 本节小结
  •   4.4 主成分分析
  •     4.4.1 主量元素的标准化变换主成分分析
  •     4.4.2 主量元素的对数中心化变换主成分分析
  •     4.4.3 稀土微量元素的主成分分析
  •   4.5 本章总结
  •     4.5.1 主成分分析的必要性
  •     4.5.2 稀土元素、微量元素分类结果的解读
  • 第5章 高维原位数据分析矿质元素相关性
  •   5.1 目标矿体和矿物的选择
  •   5.2 数据可视化与直观分类
  •   5.3 矿质元素相关性定量分析
  • 第6章 矿床地球化学
  •   6.1 流体包裹体
  •     6.1.1 激光拉曼探针分析
  •     6.1.2 显微测温分析
  •   6.2 同位素地球化学
  •     6.2.1 脉石矿物O同位素
  •     6.2.2 矿石矿物S同位素
  •     6.2.3 全岩Sr-Nd同位素
  •   6.3 锆石U-Pb年代学分析
  •   6.4 二道河多金属矿床的成因机制讨论
  • 第7章 结语
  •   7.1 主要结论
  •   7.2 传统图解扩展和新工作流程的对比
  •   7.3 全新的相关性度量指标的引入
  •   7.4 存在的不足和改进的方向
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 附表
  • 附图
  • 文章来源

    类型: 博士论文

    作者: 于秋野

    导师: 张达

    关键词: 主成分分析,支持向量机分类,高维度距离函数,二道河多金属矿床

    来源: 中国地质大学(北京)

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

    专业: 地质学,地质学,矿业工程

    单位: 中国地质大学(北京)

    基金: 中国地质调查局地质调查项目“中蒙边境东段深部结构及成矿条件对比研究”(1212011085490)

    分类号: P611;P618.2

    DOI: 10.27493/d.cnki.gzdzy.2019.000133

    总页数: 149

    文件大小: 17433K

    下载量: 87

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