Прогнозирование и поиски месторождений полезных ископаемых. Коробейников А.Ф. - 200 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТПУ | Томск

Составители: 

Рубрика: 

200
Спектральная плотность дисперсии рассчитывается через автокорреляцион-
ную с помощью преобразования Фурье:
При решении практических задач вследствие дискретности сети наблюдений
спектральная плотность дисперсии заменяется линейным спектром амплитуд гар-
моник различной частоты
∑ ∑
=
=
>
=
=
Ki
0K
Kn
0n
K
2
A
2
1
d
, который показывает, каким образом
общая дисперсия признака распределяется между отдельными гармониками. Спектр
наблюдений амплитуд записывается в виде случайной полигармонической функции
F(x)=ψ(x)+n(x), где – неслучайная полигармоническая
функция с конечным количеством гармоник К; n(x) – случайная составляющая на-
блюдаемой изменчивости признака.
При создании моделей аномальных геохимических полей гидротермальных
месторождений золота В.Г.Ворошиловым [2007 г.] использованы методы группи-
ровки переменных – R-факторный, дискриминантный, регрессивный, нейронные
сети и кластер-анализ. В ряде случаев для идентификации строения аномального
геохимического поля необходимо применять методы распознавания образов, линей-
ного дискриминантного анализа и искусственных нейронных сетей.
R-метод факторного анализа предполагает вычисление значений факторов пу-
тем перемножения факторных коэффициентов на концентрации элементов, норми-
рованные на среднее содержание по выборке. Диапазон колебаний вычисляемых
величин по всем выборкам должен быть примерно одинаковым, по средним значе-
ниям равным нулю. При вычислении значений факторов используются не нормиро-
ванные содержания элементов, а их кларки концентраций. Матрица факторных ко-
эффициентов вычисляется на эталонном объекте.
В итоге составления такой модели можно не только визуально оценивать мор-
фологию аномальных геохимических структур пространственно разобщенных объ-
ектов, но и количественно оценивать продуктивность каждой геохимической ассо-
циации в КК·м
2
. Последняя процедура реализуется в последних компьютерных про-
граммах Surfer, ArcView и др. (см. рис. 10, а–е).
На примере Таловского колчеданно-полиметаллического месторождения Руд-
ного Алтая показана возможность моделирования системой «Геоскан»: к кластеру
№1 отнесены элементы Ag, Pb, Zn, As, в меньшей мере Mn, Cu, Ti. Остальные четы-
ре класса имеют близкий состав спектра, при ведущей роли Ba, Pb илиAg, но мень-
шую интенсивность геохимических преобразований. Это отражается в значениях
функции SCAN (рис. 10, в). В результате выявлена картина геохимического поля,
свидетельствующая о субвертикальной рудоконтролирующей структуре. На пересе-
чении этой структуры с литологически благоприятными горизонтами и приурочены
рудные тела. Здесь состав главной рудной ассоциации от нижних тел к верхним ме-
няется в такой последовательности: Pb, Zn, Cu Pb, Zn, Ba Ba, Pb, Zn Ba, As и
Ag тяготеют к флангам рудных тел. В целом Ва, Ag, As являются верхнерудными
элементами, а ассоциация Co, Ni, Cr, V развита на выклинивании рудных залежей,
где находится вкрапленность пирита. Выявленная геохимическая зональность отве-
чает сепарационно-концентрационной [Ворошилов, 2007 г.]. Отчетливая зональ-
ность проявляется в распределении значений коэффициентов относительной кон-

Страницы