成矿过程奇异性与矿产预测定量化的新理论与新方法

在分析地震、滑坡、洪水、暴雨、森林火灾等一系列非线性地球系统过程共同特征的基础上,笔者提出了成矿过程作为奇异性过程的命题。探讨了成矿过程奇异性、广义自相似性、自组织临界性等基本非线性特征的内在联系。从多重分形理论出发给出了:(1)度量成矿域空间结构不均匀性的局部奇异性分析模型;(2)度量成矿多样性与自相似性关系的系列广义自相似性度量模型;(3)首次给出了奇异性指标作为度量控矿要素与矿床分布相关关系的非线性模型,提出了从奇异性出发计算成矿后验概率的新的对数概率模型;(4)介绍了成矿奇异性的动力学模拟过程。详细介绍了非线性矿产资源预测理论和方法的基本内容和模型。     

成矿过程奇异性与矿床多重分形分布

本文将成矿过程与地震、火山、滑坡、洪水、暴雨、森林火灾等一系列非线性地球系统过程称之为奇异性过程（Singular Processes）。奇异性过程的基本特征是在相对很小的时间间隔或者空间范围中产生巨大能量释放或者物质超常富集或堆积。探讨了奇异性过程的“资源”与“灾害”双重效应;从地幔对流、板块构造等自组织临界性系统探讨了成矿过程的奇异性以及成矿结果服从多重分形分布规律,如矿床规模与个数、矿床品位与个数等;介绍了可以刻画成矿域空间结构的不均匀性、尺度独立性和白组织临界性的多重分形模型,如度量元素富集强度的局部奇异性模型,度量成矿域结构各向异性的广义自相似性模型,以及度量分形结构序次的分形谱系模型。这些非线性模型为矿产资源定量预测提供了新的思路和工具。     

多重分形与地质统计学方法在粤北刘家山地区矿化指示中的应用

为了解地球化学元素在岩石等介质中的局部富集和贫化规律,采用多重分形和地质统计学方法来分析其空间自相关性及奇异性,多重分形方法通过多重分形模型来刻画,地质统计学方法通过变异函数来实现。应用这两种方法处理粤北刘家山地区1∶5万水系沉积物地球化学各元素数据表明,地球化学数据的局部奇异性在该区可反映铅锌铜矿化蚀变带等局部成矿有利部位。为进一步研究异常与奇异性区的关系采用分形滤波技术(S-A法)对该区成矿主元素Pb、Zn进行分析,发现由S-A法分解得到的异常区与奇异性区一致,并且得出由S-A法分解的异常具有局部奇异性的结论。研究区内具有明显奇异性的地区也即元素富集区域是铅锌矿异常区域,它们与铅锌矿成矿作用和已知矿床的赋存密切相关, 这也为该地区元素的成矿潜力评价提供了重要的线索。     

多重分形与地质统计学方法 用于勘查地球化学异常空间结构和奇异性分析

勘查地球化学和地球物理场的局部空间结构变化性应包括空间自相关性以及奇异性 .前者可通过地质统计学中常用的变异函数来实现 ;后者可用多重分形模型进行刻划 .具有自相似性或统计自相似性的多重分形分布 (multifractaldistributions)的奇异性 (α)可以反映地球化学元素在岩石等介质中的局部富集和贫化规律 .而多重分形插值和估计方法可以同时度量以上两种局部结构性质 (空间自相关性以及奇异性 ) ,因而 ,它不仅能够进行空间数据插值 ,同时还能保持和增强数据的局部结构信息 ,这对于地球化学和地球物理异常分析和识别是有益的 .应用该方法处理加拿大NovaScotia省西南部湖泊沉积物地球化学砷等元素数据表明 ,地球化学数据的局部奇异性在该区能够反映局部金和钨 -锡 -铀矿化蚀变带或岩相变化以及构造交汇等局部成矿有利部位 .     

多重分形滤波方法和地球化学信息提取技术研究与进展

圈定地球化学异常是勘查地球化学和环境地球化学研究中的一项基础性工作。笔者通过详细分析近30年来与地球科学密切相关的分形和多重分形等现代非线性理论和新方法的迅速发展和应用,特别是以解决地球化学复杂背景与叠加异常分解难题为例,介绍了广义自相似理论与分形滤波技术的发展和应用,相信在资源、环境、灾害的其他应用领域也将发挥重要影响。文中阐明了多重分形是更具普适性的地球化学元素分布模式,"密度-面积"分形模型是刻画地球化学异常的基础模型,并为多个空间开展分形滤波和分解地球化学复杂背景与叠加异常的理论基础。该方法的显著优势在于将地球化学场的各向异性、尺度不变性、广义自相似性等特征集于一体,具有压制变化性背景干扰,突出局部异常的能力,其中C-A和S-A业已广泛应用于矿产勘查靶区圈定和环境污染模式识别,形成了分解地球化学复杂背景和叠加异常的常用技术,在国内外多个成矿区带取得了显著的找矿效果。     

基于分形模型的遥感灰度异常提取研究：以黑龙江多宝山地区铁染异常提取为例

分形的特征是标度不变性,即在一定的尺度范围内表现出统计的自相似性。在地质现象中,自相似性非常普遍,如：构造的形态、矿床的分布、岩石中元素的含量等。蚀变围岩在一定程度上反映或指示着矿床的分布,蚀变岩石与正常围岩在矿物组分、化学成分和岩石组合上都有所不同。在遥感图像上,上述蚀变特征表现为不同的色调和纹理等,即图像像元亮度的...     

非线性成矿预测理论: 多重分形奇异性-广义自相似性-分形谱系模型与方法

介绍了“奇异性-广义自相似性-分形谱系”(“3S”: Singularity-generalized self-Similarity-fractal Spectrum)为核心的多重分形现代成矿预测理论与模型(Multifractal Mineralization Prediction Theory and Models)的基本内容和前沿研究方向.讨论了作为非线性、复杂性理论的重要领域之一, 多重分形理论所提供的“奇异性-广义自相似性-分形谱系”等概念和相关的模型.这些新概念和模型不仅能够合理地描述成矿系统、成矿过程、成矿富集规律、矿产资源时空分布, 还提供了定量模拟和识别成矿异常(地质、地球物理、地球化学、遥感异常)的有效模型和实用方法.将多重分形原理与成矿过程、矿产资源分布规律、矿产资源信息获取研究相结合, 可形成具有良好应用前景的现代成矿预测理论与模型.采用该多重分形矿产资源预测理论和在此基础上所开发的专用地学非线性空间信息GeoDASGIS技术, 对国内外多个金属成矿区带进行了矿产资源勘查与评价, 均取得了较理想的预测效果, 表明对开展矿产资源勘查和评价是有效和可行的.      

广义自相似性原理与模型

为了理解各式各样的具有广义自相似性特征的尺度不变性系统, 提出了1个称之为GSI (generalized scale invariance) 的理论体系.它阐述了大小尺度可以相互关联而不需要引入任何1个特有(具体) 尺度的最普通情形.在二维线性GSI理论的基础上, 形成了2个重要的各向异性尺度不变性量化模型: SIG (scale invariant generator) 模型和S-A (spectrum-area) 模型.SIG模型通过在频率域中估计GSI理论中代表旋转和层化程度的尺度不变性生成元的参数来量化各向异性尺度不变性.而S-A模型通过从二维频率域中能谱密度大于P元素集的面积与P之间关系的非参数模型对各向异性尺度不变性进行量化.如果研究的对象是1个混合模式(多个不同尺度的过程或作用叠加而形成的), S-A模型不仅可以对异性尺度不变性进行量化, 还可以对该混合模式进行分解.系统阐述了GSI理论、SIG模型和S-A模型, 并将SIG模型和S-A模型结合提出了既能对混合模式进行分解又能对分解后模式的各向异性尺度不变性进行量化的模型.      

张家口地区矿化元素异常信息提取与集成

提要：本文以局部奇异性方法为手段,结合证据权模型中点-面空间相关关系显著性指标t值,确定了成矿元素局部奇异值最优的α阈值,据此圈出了单元素异常分布区域。同时采用基于广义自相似性原理的S-A方法对复合异常进行分解,得出区域背景场和异常场的空间分布。研究显示,上述方法圈定的异常区域与已知矿床及区域成矿条件吻合程度较高,能有效地提取和增强元素弱异常,所圈异常区域可靠程度较高,具有找矿意义。     

分形不变分布及其在山东地区金矿床中的应用

自相似性(标度不变性)是地学中的一个普遍现象。研究表明,地球化学元素含量、矿床储量规模及其空间分布具有分形结构。分形不变分布的特点要求大于某一尺度物体的数目与物体大小之间存在幂指数关系。论证了幂函数分布、帕累托分布、对数正态分布和齐波夫定律在一定条件下具有分形不变性质,它们是分形模型的数学基础。基于分形模型,用求和方法确定中国山东省金地球化学元素异常值范围。等值线大于或等于金地球化学元素临界值(200×10-9)围成的异常面积包含了已知的大型、超大型金矿床。     

奇异性理论在个旧锡铜矿产资源预测中的应用: 成矿弱信息提取和复合信息分解

本研究的目的是应用非线性理论和高新信息处理技术获取矿产资源预测综合信息, 开展以有色金属和贵金属矿产资源潜力评价和预测靶区圈定, 提交个旧及周边地区矿产资源潜力分布图.围绕该研究任务, 重点开展了如何应用奇异性理论和方法, 对比个旧东西矿区的异同.由于区域构造和岩体分布等空间变化性, 导致东西区成矿背景存在较大差异, 受出露地表或近地表矿体分布和矿山开采的影响, 东西区的成矿异常强度和大小都存在较大差异, 东区总体呈高背景而西区为低背景, 因而, 对东西区的成矿信息对比研究和异常圈定相对困难.采用局部奇异性分析方法从地球化学分形密度的角度圈定了局部异常, 在东西区均较好地反映了致矿地球化学异常的分布, 同时采用广义自相似分析方法分解了综合地球化学异常和背景.结果表明, 东西区地球化学背景差异悬殊, 而局部异常具有显著的自相似性.据此在东西区同时圈定的局部异常具有内在的相似性和表现形式上的多样性, 以此为依据所圈定的靶区均具有找矿意义.      

地质异常的奇异性度量与隐伏源致矿异常识别

以个旧锡多金属矿床为例,研究了致矿地质异常的非线性特征.从异常地质事件和成矿作用的奇异性出发,定量分析了地质异常的奇异性、不连续性、非平稳性、混沌性、自相似性、临界性等非线性特征.在此基础上,详细介绍了局部奇异性分析原理和方法,论述了奇异性指数对隐伏源异常的识别能力.结果表明,奇异性分析方法在个旧地区水系沉积物地球化学数据处理和隐伏源地球化学异常识别和圈定应用中是有效的.分析结果一定程度上消除了隐伏源深度的影响,所圈定的局部地球化学异常不仅在个旧东区较好地对应了已发现的大型锡矿床的分布,而且在其他低缓地球化学异常区也圈定了多处局部异常,为进一步开展锡矿勘查提供了重要靶区.奇异性理论和方法有望为深部矿产预测、隐伏矿预测、覆盖区矿产预测等特殊环境开展矿产预测提供了新的实用性理论和方法技术.      

非线性矿床模型与非常规矿产资源评价

探讨了建立非线性矿床模型对难识别的非常规矿产资源评价的可能性.首先评述了非线性理论在成矿动力学和矿产勘查中的应用, 以及非常规矿床与非常规矿产资源评价的研究现状.然后引进了以岩浆结晶分异成矿作用为例的多维分形非线性成矿系统模型.在此基础上揭示了非线性成矿系统必然导致元素富集和聚集的奇异分布及矿床分布的广义自相似性规律.广义自相似性刻画了成矿的外在多样性和内在相似性.介绍了2种最新研究的“奇异分析”和“广义自相似性”异常分解方法.采用文中所建议的非线性矿床模型方法对加拿大北部Gowganda地区的热液型Co, Ni, Ag, As, Pb 5种元素矿产进行了预测和评价.结果表明, 以“广义自相似性”和“奇异分析”为基础的非线性矿床模型及GIS信息综合技术对非常规难识别矿产资源评价是有效的.      

钦-杭结合带南段庞西垌地区Ag-Au致矿地球化学异常信息识别与提取

基于分形与多重分形理论的非线性化探数据处理方法及以空间加权主成分分析模型为代表的地学多源信息融合技术,为致矿地球化学异常信息的识别和提取提供了有力的工具。本文以钦-杭结合带南段庞西垌地区1∶5万水系沉积物地球化学数据为例,研究如何综合运用多重分形局部奇异性与空间加权主成分分析这两种地学信息处理方法来识别和提取致矿地球化学异常信息。首先,采用滑动窗口的方法绘制了研究区与银金矿化关系密切的五种地球化学元素Au、Ag、Cu、Pb和Zn的局部奇异性指数图以增强局部弱缓异常信息。然后,在控矿条件分析的基础上,运用北东向断裂构造这一重要控矿要素对Ag-Au成矿作用的影响范围,即距离北东向断裂的距离,作为应变量来构建用于空间加权主成分分析的空间权重系数的计算模型,以此来突显化探样品在控矿地质条件约束下的空间相关性。进而,采用空间加权主成分分析方法来得到Au、Ag、Cu、Pb和Zn多元素奇异性指数值的组合异常(第一主成分因子得分)。结果表明:综合运用多重分形局部奇异性与空间加权主成分分析方法可以有效的识别和提取Ag-Au致矿地球化学异常信息,圈定具有示矿意义的多元素组合异常区。     

S-A多重分形法在地球化学异常 圈定中的对比应用—以甘肃文康地区为例

通过对甘肃省陇南文康地区的地质背景分析,采用区域1:5万水系沉积物测量的17种常量元素含量数据,分别运用传统统计学方法、S-A（能谱密度-累计面积）多重分形滤波法,确定成矿元素（以Au为例）异常下限值,圈定化探异常。结果表明,与传统方法相比,S-A多重分形法所圈定的异常面积小、数量多,传统统计法圈定的面积较大;两种方法圈定的异常展布方向基本一致,与研究区内已知的矿点吻合度高。本次研究认为S-A多重分形法所圈定的异常基本位于传统方法所圈定异常的内带之中,重点突出,与矿床空间位置对应关系较好,便于野外开展工作。同时在传统异常周边提取了部分低背景区的弱异常,这些弱异常可作为下一步找矿工作的新靶区。     

新疆阿尔泰地区矿床分布的多重分形分析

对新疆阿尔泰地区 175个热液金、铜、铅、锌、稀有金属矿床的研究表明 ,该区矿床的空间分布为多重分形分布。在 q=- 2～ 14范围内 ,标度指数为 - 5.4 915～ 12 .80 71,奇异指数 a( q)随 q值变化较大 ,为 0 .92 4 8～ 2 .2 865,分维谱具单峰曲线特征。q=0时 ,在 1～ 150 km尺度范围内出现二个分形关系 ,在 1～ 16km尺度范围内 D0 值为 0 .2 3,在 16～ 150 km尺度范围内 D0 值为 1.51。导致该区矿床多重分形分布的主要原因是在不同尺度下矿床的形成控制机理的不同和矿床的勘探研究程度较低 ,该区还有较大的找矿前景。     

基于成分数据分析和能谱-面积分形模型的鄂西黄陵背斜化探异常识别

鄂西黄陵背斜地区虽已发现众多矿点,但是矿床规模较小,找矿潜力不明。由于区内植被茂盛、覆盖严重,致使地质异常信息被削弱或掩盖,对进一步找矿工作造成了严重干扰。本次研究使用成分数据分析和能谱-面积（S-A）分形模型识别与金矿化相关的异常,结果表明：（1）等距对数比（ILR）变换后的主成分分析结果相比对数（Log）变换更能够反应元素的共生组合规律,第一主成分（PC1）元素组合为Au-Cu-Ag,且Au元素占有最大的载荷,与金矿密切相关,PC1元素组合异常的分布模式与矿点的分布更加吻合;（2） S-A方法抑制了黄陵背斜区域水系沉积物的背景模式,增强了异常模式;（3）根据地质特征和以往勘查工作情况,圈定了三处找矿远景区,为该地区金矿下一步勘查工作提供了重要依据。