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地质实验测试中金属元素异常信息提取及应用论文

 人参与  2024-08-29 09:59:35  分类 : 理学  点这评论  作者：团论文网  来源：https://www.tuanlunwen.com/
　　摘要：本文针对地质试验中的金属元素异常信息进行提取，并将其应用于矿产资源勘查和环境地球化学研究。阐明了地质试验在揭示地球内部物质构成及其演化过程中所起到的关键作用，并指出其在矿产资源勘探、生态保护等方面具有重要意义。本文对目前常用的几种检测方法进行了较为详尽的阐述，并对各种分析方法进行了比较，并对其进行了详细的分析。然后，在研究定量方法和定性及半定量的方法基础上，提出了今后金属元素异常信息提取方法的发展趋势，并对今后的地质试验检测、金属元素异常信息综合利用等方面提出了新的思路，具有重要的科学意义和应用价值。

　　关键词：金属元素；信息提取；勘查

　　1引言

　　1.1研究的背景和重要性

　　（1）地质试验的中心功能。论述了试验在矿产资源勘探中的关键作用，对矿产储量、品位及其分布进行了评估与预测。特别是在金属矿找矿方面，通过对岩体、土壤、水体等不同介质中的元素含量及分布进行精确测量，可以有效地发现隐伏矿体，为合理开采矿产资源奠定基础。

　　（2）成矿物质异常信息的意义。对成矿作用进行深入研究，揭示其对地壳演化、矿床成因等地质问题的指示意义；在矿产资源勘探中，它是确定矿产勘探目标、提高勘探效率的一个重要指标；此外，在环境监测方面，金属元素的异常能够指示环境污染的现状、来源和转移途径，对于环境质量评价和治理有着十分重要的作用。

　　1.2文献回顾

　　（1）金属元素异常探测技术研究进展。近几年，地质试验试验方法不断完善和创新，主要有XRF、ICP-MS、ICP-OES和AAS等。本研究的研究成果将极大地提高分析精度，降低检测限，拓宽分析范围，为金属元素的精确鉴别提供有利的手段。

　　（2）地质统计方法（克里金、变异函数、指示克立格法等）对地质资料进行分析、解释，以揭示成矿物质的时空分异规律及异常特征。另外，近年来，随着大数据、人工智能等技术的不断发展，神经网络、SVM、随机森林等机器学习方法也被越来越多地应用于金属元素的异常识别。

　　（3）金属元素在找矿方面的应用：通过一些具体的例子，讨论了其对矿产资源预测、找矿靶区划分以及成矿机理等方面的重要意义。因此，开展矿床成矿过程中多金属元素组合异常特征、含量梯度变化特征及其与特殊地质结构或岩性之间的对应关系等方面的研究，对深部和隐伏矿床的勘查具有重要意义。

　　（4）在环境地球化学研究中的应用。在污染源追踪、土壤污染评价和水环境质量监控等领域，也具有十分重要的意义。通过对多介质多元素地球化学特征的分析，我们已初步确定了污染物的来源、迁移路径和潜在的生态风险。

　　（5）目前存在的问题及前景。虽然已有部分研究结果，但仍面临着如下问题。如何提升复杂地质环境中的异常识别精度；如何将新的信息技术与常规试验方法相结合，以达到智能勘探目的。本研究拟从多学科交叉、实时动态监控体系构建与改进等方面开展研究，取得较高的科研价值与社会效益。

　　2地质试验中金属元素的测定方法

       2.1地质试验中常用的试验方法概述

　　2.1.1抽水试验

　　抽水实验是水文地质勘探的一种重要方法，它是在地下连续或间断开采地下水的基础上，对其进行长期、不间断的监测，并对其在抽采前后的动态变化进行分析，从而得到渗透系数、储量、补给量等水文地质参数，并对地下水运移特性进行分析。

　　2.1.2渗透性测试（信息测试）

　　地下水渗流实验是测定地下水在地下水中的运移速率和容量，是掌握土体饱和导水率、地下水补给状况、评估工程设计和施工的重要依据。

　　2.1.3水压测试（Slug Test）

　　水压测试是测定近井段渗透系数的一种快捷、简便的方法。一般通过向井中快速注入一定量的水，观测其压力恢复规律，进而反演出渗透特性参数。

　　2.1.4地下水连通试验

　　本研究拟以多个含水层为研究对象，研究多个含水层间的连通情况，并通过对相邻井（井）的同步抽采和注水过程中的水位变化进行比较，确定各含水层之间的水力联系程度。

　　2.1.5岩土现场试验（现场地理技术试验）

　　本研究以现场钻孔采样（静力触探等）、原位加载（平板加载、旁压等）为研究对象，以获得土的力学特征参数，指导工程设计。

　　2.1.6实验室内的岩土测试

　　研究内容主要有：①单轴压缩、三点弯曲等试验；②物理力学参数的测试（颗粒分析、比重、塑限、液限、压缩试验、直剪试验等）。

　　2.1.7地质测试

　　通过岩石、矿物、土壤和地下水的元素分析，查明矿床的成矿异常，示踪其来源，探讨相关的环境地球化学问题。

　　2.1.8附加辅助试验

　　地质雷达、瞬变电磁法、电法等多种物探手段，虽然不能直接进行地质实验，但可以为地质构造及水文地质情况的研究提供依据。为了得到更全面、更精确的数据，必须结合工程实际，采用不同的测试方法。
 

 
　　2.2几种不同的测量方法的优缺点对比

　　X射线荧光法（XRF）具有快速、非破坏性等优点，适合大范围的人口普查及野外快速测定，但其对微量元素的探测灵敏度较低。ICP-MS/ICP-AES法（ICP-MS/ICP-AES）是一种高灵敏、多元素同步测定的新技术，特别适用于超微量、多金属元素的同步测定，但需要对样品进行消化，对试验条件要求苛刻。适合于某一种元素的高精度、精密度，但不适合多种元素的同步测定。AFS法对一些特殊的重金属元素具有较高的敏感性，方法简单，但也存在着对单一或多种元素同步测定的局限性。针对特定的应用场合，对各种方法在成本效率、分析速度、探测极限和抗干扰能力等方面的具体性能进行了比较。

　　2.3试验资料的采集和加工过程

　　说明从获取样本起至获得可靠的金属元素含量数据的全部程序，该程序包括：①试样的收集和前处理。介绍了试样的选择、干燥、粉碎、筛分、拌和等一系列的前期准备工作。②试样消化或萃取。视乎不同的分析方法，须将试样化学溶出，以使被测定的金属元素得以释放。③试验及资料收集。采用所选择的仪器，对样品中的金属元素进行分析，并做好原始资料的记录。④数据的质量管理及纠正。采用质控手段，如内标，空白对照，标准曲线等，对原始资料进行标定和评价。⑤资料处理及异常辨识。利用统计分析、地统计学等方法，将测量成果转换成地质信息，对异常的空间分布进行辨识和评估。

　　3提取金属元素异常信息的方法

       3.1数量分析法

　　3.1.1测定电池中的金属元素本底数值

　　说明利用野外取样、实验室测定和统计学分析等方法，对研究区重金属的常规或天然本底值进行估算。它包括在没有受到人类活动影响的地区采集样本，通过统计分析，如平均值，中间或四分位间隔等，确定本底的取值范围。

　　3.1.2异常下限的计算和例外的确定

　　通过本底与标准差（或其他统计参数）反演得到的异常下限，可用于区别普通地质作用的差异与可能的成矿或污染。在对异常进行识别时，将其设置为3σ、4σ等多个不同的阈值，并将其视为可能的金属元素异常。

　　3.2质量和半定量的研究

　　3.2.1应用地质统计方法

　　克立格法（Kriging Interpolation），通过对待测点数据进行空间相关性分析，建立连续曲面模型，揭示其在不同区域中的分布规律。变差函数，作为统计学的一种重要方法，它能定量刻画空间变异性，有助于确定区域高值区、低值区（即异常区）。

　　3.2.2用于金属元素异常探测的数据挖掘和机器学习算法的应用

　　数据挖掘（如聚类分析，决策树，神经网络等）可以从大量的数据中挖掘出隐含的规律、关联和趋势，从而实现对金属元素的异常检测。支持向量机、随机森林、深度学习等机器学习算法能够从现有数据中建立有效的预测模型，实现对正常与异常区域的快速精确辨识与区分，对多因素耦合作用下的金属元素异常有其独特的优势。
 

 
　　4典型金属元素异常资料分析及结果评估

      4.1预期矿物资源

　　预期矿产资源是在地质勘探、地球化学分析、遥感解译、地球物理勘探和地质矿产数据的基础上，对潜在的具有经济价值的矿产资源类型、规模和分布进行科学预测。本项目拟通过对该区地壳物质组成、构造特征、成矿背景和指示元素的空间展布特征等方面的研究，对隐伏矿床进行预测和评价。

　　如在找矿过程中，通过对土壤、岩石、水体等样品中重金属含量的测定，结合当地统计分析，找出与本底相对较高的异常带，进而根据地质理论及经验模式，推测出矿区内可能赋存的各类矿床，估算其数量、品位，进而对预测的矿产资源进行预测。随着科技的发展，现代矿产勘查手段得到了极大地提升，如数据挖掘、机器学习等，为矿产资源预测提供了新的途径。

　　4.2查明找矿靶区并解释其形成原因

　　找矿靶区的圈定是一项多学科、多信息综合的综合研究。首先，通过定量与定性相结合的方法，结合地层、构造、岩浆活动及变质作用等地质环境，确定有利成矿区域。然后，通过地质统计分析，确定异常富集区域，结合遥感影像、地球物理数据和已知矿床（矿点）的空间展布，精细确定找矿靶区。在此基础上，结合多金属元素的共生组合关系、含量梯度分布等特点，对成矿类型作出初步的解释与推断。

　　成矿解释就是在勘探目标范围内，通过对各种地质资料的综合分析，揭示成矿地质过程、控矿因素和成矿机制。在此基础上，结合铜-锌-银等元素的异常特征，探讨其是否为沉积型、火山-热液型成矿或与深部动力学变质过程相关的成矿体系，从而为下一步的勘探工作提供理论依据。选择某地铅锌矿区为研究区域。通过对该区野外地质试验资料的分析，发现Cu、Pb、Zn、Ag等金属元素在该区具有显著的空间分布特征。利用数理统计的方法，对本区内各种重金属的本底进行了测定，并求出了异常的下限。利用克立格法等统计方法，建立了土壤中金属元素的空间分布模式，利用方差函数分析，研究了土壤中各种要素的空间变异规律。并划分出多个高值异常区，异常区呈线状或面状分布，与已知矿体存在较好的对应关系。同时，采用决策树等先进的数据挖掘方法，对异常数据进行分类、预测，进而确定可能的矿床类型及成矿模式。在此基础上，进行了多处找矿靶区的综合对比分析，并进行了进一步的钻井验证。经钻井证实，在靶区已找到一处含铅锌矿床，品位、储量都满足工业生产要求，证实了利用该方法进行地质勘查是有效、准确的。这一实例充分说明了金属元素异常在找矿工作中的实用价值，对找矿实践具有重要意义。

　　5结论

　　本文论述了在金属元素异常信息提取方面的研究进展，并提出了一些有意义的结论。研究内容主要包括改进已有检测方法、建立新的异常检测模型，并结合实际案例对异常信息的价值进行深刻认识与阐释。研究成果将在地质试验和找矿、环境地球化学等多个领域取得创新性成果，如揭示成矿元素与成矿作用的内在联系，为复杂地质条件下的异常识别提供新思路。本文针对现有方法的不足与挑战，提出了更加快速、高效的样品前处理技术，提高仪器分析的准确度和灵敏度，完善适合大规模高维数据分析的统计和数据挖掘算法。探索多源信息融合、遥感与地基观测相结合、实时监测与智能预报相结合的方法，提高异常信息提取的精度与时效性。随着科技的不断发展，特别是大数据、云计算、人工智能等前沿科技的不断发展，人们对金属元素异常信息的获取、处理与利用将变得更加精确、便捷、智能化。
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