CƠ SỞ LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG
Lý thuyết xử lí tổ hợp số liệu
Mỗi loại số liệu thường phản ánh những đặc trưng riêng của đối tượng, nhưng việc sử dụng chúng để đưa ra kết luận có thể không đáng tin cậy do nhiều nguyên nhân, bao gồm cả sai số trong thu thập và chỉnh lý dữ liệu Để nâng cao chất lượng xử lý thông tin và đáp ứng yêu cầu thực tế, hiện nay, các phương pháp xử lý số liệu tổ hợp được áp dụng rộng rãi Xử lý số liệu chủ yếu dựa vào nhiều loại thông tin khác nhau để giải quyết các nhiệm vụ phù hợp với điều kiện kinh tế và kỹ thuật Không chỉ trong địa vật lý, mà nhiều lĩnh vực khác cũng áp dụng xử lý tổ hợp dữ liệu nhằm cải thiện chất lượng xử lý.
1.1.1 Các yêu cầu khi sử dụng tổ hợp số liệu trong xử lí
Xử lý tổ hợp số liệu trong lý thuyết nhận dạng là một quá trình phức tạp, phụ thuộc vào đối tượng nghiên cứu và các dạng số liệu khác nhau Khi khảo sát và thu thập thông tin về đối tượng, cần phải đáp ứng các yêu cầu thực tế đã được đặt ra.
- Thông tin phải đảm bảo về số lượng và chất lượng để đạt được mục tiêu và xử lí với độ chính xác có thể chấp nhận được
- Thời gian thu thập thông tin phải phù hợp với tiến độ yêu cầu
- Khảo sát, thu thập thông tin phải đạt được hiệu quả kinh tế
Do các yêu cầu này, đôi khi các phương án khảo sát với độ tin cậy cao không được lựa chọn Thay vào đó, người ta sử dụng thông tin khác, và khi kết hợp các thông tin này, chúng vẫn có khả năng đáp ứng yêu cầu và mục tiêu đề ra.
Hiện nay, các tổ hợp phương pháp địa vật lý đang được áp dụng rộng rãi với các phép ghi đo tự động, cung cấp một khối lượng dữ liệu lớn và đa dạng thông tin Mỗi loại thông tin chỉ phản ánh những đặc trưng nhất định của đối tượng, do đó, để hoàn thành nhiệm vụ, thường cần phải kết hợp nhiều loại thông tin khác nhau.
Mỗi số liệu khảo sát đều có sai số, gây ra những sai lầm trong xử lý do nhiều nguyên nhân như sai số đo ghi của máy, kỹ thuật và phương pháp đo Trong số liệu địa vật lý, các sai số này làm giảm độ tin cậy của thông tin, đặc biệt là nhiễu từ nguồn gốc địa chất, khiến tín hiệu bị sai lệch Độ tin cậy của thông tin còn bị ảnh hưởng bởi tính đa trị của kết quả xử lý, dẫn đến khó khăn trong việc xử lý Để xác định đơn trị cho đối tượng, cần kết hợp nhiều loại thông tin khác nhau một cách phù hợp.
Các phương pháp xử lý tổ hợp số liệu đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và đã chứng minh hiệu quả cao.
1.1.2 Lựa chọn tổ hợp số liệu
Trong bất kỳ bài toán nhận dạng nào, số lượng và chất lượng các đặc tính thông tin luôn được ưu tiên hàng đầu Mỗi tổ hợp thông tin khác nhau thường dẫn đến những kết luận khác nhau về đối tượng Để đạt được kết quả tối ưu trong nhận dạng, việc lựa chọn và phân tích các tính chất thông tin là rất quan trọng.
Mẫu và các đặc trưng thống kê của số liệu địa vật lý
có độ tin cậy cao và hợp lý
Chất lượng thông tin phụ thuộc vào tính đặc trưng của nó đối với đối tượng nghiên cứu Để một thuộc tính được coi là đặc trưng, độ chênh lệch giá trị giữa đối tượng và môi trường xung quanh cần phải đủ lớn Nếu đối tượng nằm sâu, kích thước nhỏ hoặc bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như phong hóa hay biến chất, độ chênh lệch này có thể không đủ để phân biệt, khiến thông tin trở nên vô ích Sai số không tách được sẽ dẫn đến sai lệch dữ liệu, làm mất tính đặc trưng của thông tin Một tổ hợp thông tin không đầy đủ sẽ không đáp ứng yêu cầu của quá trình xử lý, do đó cần chọn số lượng thông tin phù hợp để đảm bảo tính đơn trị và đầy đủ cho nghiên cứu Việc sử dụng nhiều loại thông tin, đặc biệt là những thông tin kém tin cậy, không chỉ làm khó khăn trong xử lý mà còn làm mờ đi các thông tin quan trọng, dẫn đến nhận thức sai lệch về đối tượng.
Việc chọn lựa một tổ hợp thông tin chất lượng cao là một nhiệm vụ khó khăn, phụ thuộc nhiều vào kiến thức và kinh nghiệm của người thực hiện.
1.2 Mẫu và các đặc trƣng thống kê của số liệu địa vật lý
1.2.1 Số liệu đo và mẫu ngẫu nhiên
Các thiết bị quan sát trường trong địa vật lý đều là thiết bị số, dẫn đến kết quả quan sát có thể bị nhiễu và sai số Điều này khiến cho các giá trị đo được có thể khác nhau và không thể dự đoán trước Để mô tả các giá trị số của các trường địa vật lý, người ta sử dụng khái niệm đại lượng ngẫu nhiên.
Các giá trị trường địa vật lý được đo lường cụ thể, trong đó đại lượng ngẫu nhiên là mô hình nền tảng để mô tả các số liệu này Đại lượng X được coi là ngẫu nhiên khi trong mỗi phép đo, nó có thể nhận một trong những giá trị cụ thể x1, x2, x3,… với các xác suất tương ứng p1, p2, p3,…
Tất cả các giá trị có thể của X tạo thành một nhóm đủ, vì trong mỗi kết quả của phép đo luôn xuất hiện ít nhất một giá trị x i, tức là luôn tồn tại một đẳng thức liên quan đến X.
Để mô tả các đại lượng ngẫu nhiên, toán học xác suất sử dụng hàm phân bố xác suất và các đặc trưng thống kê làm công cụ chính.
1.2.2 Hàm mật độ xác suất
Hàm mật độ xác suất f(x) là một hàm mô tả xác suất xuất hiện các giá trị cụ thể của đại lượng ngẫu nhiên x
Hàm mật độ xác suất có các tính chất sau: lim x f x 0 (1.2)
Với P(x 1 < X < x 2 ) là xác suất rơi vào khoảng ( x 1 ;x 2 ) của đại lượng ngẫu nhiên x
Hàm phân bố F(x) của biến ngẫu nhiên X thể hiện xác suất mà X nhận giá trị nhỏ hơn một giá trị x nhất định Đồ thị của hàm phân bố mật độ xác suất thực nghiệm, được xây dựng từ dữ liệu khảo sát thực tế, được gọi là đường cong biến phân.
Ngoài hàm phân bố F(x) và hàm mật độ f(x) người ta còn dùng các đặc trưng thống kê để mô tả các đại lượng ngẫu nhiên bao gồm:
- Mod (M 0 ) là giá trị x mà tại đó hàm mật độ phân bố đạt max
- Median (M e ) là giá trị của X có xác suất P(X) = 1/2
Độ lệch trung bình bình phương được ký hiệu là D (1.8) Trong địa vật lý, để mô tả các đại lượng ngẫu nhiên, người ta sử dụng các hàm phân phối lý thuyết như hàm phân phối chuẩn (phân phối Gauxơ), phân phối chuẩn loga và phân phối Puasson.
Hầu hết các đại lượng ngẫu nhiên trong địa vật lý và nhiều hiện tượng địa chất khác đều tuân theo quy luật phân phối chuẩn Đại lượng ngẫu nhiên X được xem là tuân theo phân phối chuẩn khi hàm mật độ của nó có dạng nhất định.
+ Phương sai: 2 = E(X - EX) 2 (1.11) Đồ thị của hàm phân phối chuẩn đối xứng qua đường thẳng x = và giảm dần xuống xung quanh kỳ vọng
Diện tích giữa đường cong và trục hoành có giá trị bằng 1, thể hiện xác suất mà đại lượng ngẫu nhiên X có thể nhận giá trị trong khoảng từ -∞ đến +∞ Để tính xác suất mà đại lượng ngẫu nhiên X nằm trong khoảng từ x1 đến x2, ta cần xác định diện tích được giới hạn bởi đường cong, trục hoành và hai đường thẳng x = x1 và x = x2, theo công thức đã được nêu.
Nhiều giá trị trong địa vật lý như mật độ, tốc độ truyền sóng và phóng xạ tuân theo luật phân phối chuẩn, cho phép xử lý dữ liệu thông qua các thuật toán thống kê để xác định đặc trưng của đối tượng Bên cạnh luật phân phối chuẩn, còn có nhiều luật phân phối khác được áp dụng trong phân tích thống kê số liệu địa vật lý, chẳng hạn như luật phân phối logarit, thường được sử dụng để mô tả các giá trị điện trở xuất và độ từ cảm của đất đá.
MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH NHẬN DẠNG MỚI
Các bước phân tích tài liệu địa vật lý máy bay trong tìm kiếm và dự báo triển vọng khoáng sản
Phân vùng triển vọng khoáng sản từ dữ liệu phổ gamma hàng không là một nhiệm vụ phức tạp, yêu cầu phân tích tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu khác nhau như dữ liệu bay đo, tài liệu kiểm tra mặt đất và các thông tin địa chất, địa hóa thu thập được.
Việc xác định các khu vực tiềm năng về khoáng sản chủ yếu dựa vào tài liệu bay đo, trong đó tài liệu phổ gamma đóng vai trò quan trọng Ngoài ra, sơ đồ giải đoán địa chất trước đó cũng là cơ sở thiết yếu để dự đoán mức độ triển vọng khoáng sản của khu vực.
Quá trình phân tích tài liệu và khai thác thông tin để xác định và dự báo các khu vực tiềm năng khoáng sản bao gồm các bước tóm tắt như sau: đầu tiên, thực hiện phân tích tài liệu liên quan; sau đó, khai thác và sử dụng thông tin thu thập được; cuối cùng, khoanh định và dự báo các khu vực có triển vọng về khoáng sản.
Bước 1: Khoanh định các trường xạ địa hóa cục bộ, liên quan với các đới biến đổi có tiềm năng triển vọng khoáng hóa quặng [9]
Áp dụng các chương trình từ “Khối Xử lý thống kê”, “Khối phát hiện và phân chia dị thường” và “Khối Xử lý tổ hợp” trong Bộ COSCAD giúp xác định các đặc trưng thống kê của các trường địa vật lý Phân chia các miền trường dựa trên tổ hợp dấu hiệu đặc trưng và khoanh định các trường xạ - địa hoá cục bộ theo cách làm thông thường hiện nay.
- Các đới trường địa vật lý dị thường
- Các đới tỉ số F dị thường
- Các đới hệ số tương quan dị thường
- Đặc điểm phân bố không gian của các dị thường địa phương
* Áp dụng bổ sung “Phương pháp đánh giá và phân loại cụm dị thường” vào phân tích tài liệu dị thường của phương pháp phổ gamma hàng không
Bước 2: Đối sánh các tiêu chuẩn địa vật lý với các tiền đề địa chất, khoanh định các đới có triển vọng, phân loại chúng [9]
Các tiêu chuẩn địa vật lý được so sánh với các tiền đề địa chất, bao gồm số liệu địa chất và kết quả kiểm tra đánh giá mặt đất trong Đề án bay đo Để đánh giá và phân loại mức độ triển vọng khoáng sản, hai phương pháp nhận dạng mới là Tần suất – Nhận dạng và Khoảng cách – Tần suất - Nhận dạng đã được phát triển theo các chương trình QTSM và QKCM Trong bước 2 của quá trình này, người ta áp dụng các phương pháp thống kê – nhận dạng, bao gồm cả các phương pháp truyền thống như bộ công cụ xử lý phổ thống kê CODCAD và một số phương pháp nhận dạng mới.
Một số phương pháp phân tích nhận dạng mới đang được thử nghiệm trong việc xử lý và phân tích tài liệu địa vật lý máy bay, mang lại kết quả khả quan.
Phương pháp đánh giá và phân loại cụm dị thường
Trong công tác bay đo từ - phổ gamma tại Việt Nam, số lượng dị vật được phát hiện rất lớn, thường tập trung thành cụm hoặc dải với nhiều dị thường đơn lẻ gần nhau trên một đối tượng địa chất Những dị thường này thường mang đặc tính phóng xạ chung, liên quan đến một loại hình nhất định Vì vậy, chỉ dựa vào bản đồ dị thường phổ gamma để đánh giá đặc điểm phóng xạ chung của toàn cụm là không đủ Cần phải lựa chọn các cụm dị thường tiêu biểu đại diện cho từng nhóm, kết hợp với phương pháp phân tích bổ sung như “Phương pháp đánh giá và phân loại cụm dị thường phổ gamma hàng không” năm 2008, nhằm nâng cao độ chính xác trong nhận dạng.
Phương pháp này nhằm đánh giá và phân loại các cụm dị thường phổ gamma hàng không dựa trên tập hợp dữ liệu của các dị thường đơn lẻ trong cụm.
Xem xét một cụm dị thường phức hợp, bao gồm nhiều dị thường đơn lẻ với các tham số phóng xạ khác nhau, có thể được hiểu như một dị thường duy nhất với những tham số phóng xạ chung đặc trưng.
Các cụm dị thường được phân loại phóng xạ dựa trên 8 tham số chính: ΔJ, T(1/2), ΔU/ΔK, ΔTh/ΔU, J U, J Th, J K, và F, cùng với ba tham số bổ sung là hệ số tương quan hàm lượng các nguyên tố R U-Th, R U-K, R K-Th Các tham số phóng xạ đặc trưng của cụm được xác định qua đường cong biến phân từ dữ liệu của các dị thường đơn, trong đó giá trị có tần suất lớn nhất trên đường cong được chọn làm giá trị đặc trưng chung cho cụm.
Hệ số tương quan giữa các nguyên tố phóng xạ U, Th, K trong đất đá cho thấy rằng khi giá trị của hệ số tương quan hàm lượng các nguyên tố giảm, mức độ "dị thường" của các trường phóng xạ tăng lên Nếu một trong ba nguyên tố phóng xạ phân bố không bình thường, hai hệ số tương quan liên quan sẽ có giá trị nhỏ, và nếu có từ hai nguyên tố trở lên không bình thường, cả ba hệ số tương quan sẽ đều giảm Do đó, các hệ số tương quan không chỉ xác định bản chất phóng xạ mà còn phản ánh mức độ "dị thường", từ đó hỗ trợ trong việc đánh giá tiềm năng khoáng sản của khu vực Phân tích thực nghiệm cho thấy đây là các tham số quan trọng trong việc đánh giá và phân loại bản chất phóng xạ của các cụm, điều mà các phương pháp xử lý dị thường đơn lẻ không thể thực hiện được.
Phương pháp phân tích được thực hiện trên máy tính với chương trình Q20, cho phép tạo ra “Sơ đồ phân bố cụm dị thường” Sơ đồ này cung cấp cái nhìn tổng quát và toàn diện về đặc điểm cũng như bản chất phóng xạ của toàn cụm, đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá triển vọng của các khu vực liên quan đến các cụm dị thường.
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH THỰC NGHIỆM TRÊN TÀI LIỆU THỰC TẾ VÙNG NINH THUẬN
Phương pháp Tần suất – Nhận dạng và khả năng ứng dụng
Phương pháp Tần suất – Nhận dạng là một kỹ thuật tiên tiến, ứng dụng phân tích tần suất theo thuật toán Griffiths – Vinni trong đánh giá và lựa chọn thông tin trong địa vật lý Phương pháp này cung cấp thuật toán phân tích đối sánh, cho phép xác định mức độ đồng dạng giữa đối tượng so sánh và mẫu, từ đó đánh giá và dự đoán triển vọng của chúng Đặc biệt, phương pháp đã được thử nghiệm thành công trong việc xử lý và phân tích tài liệu phổ gamma hàng không, hỗ trợ tìm kiếm và dự báo khoáng sản Nhóm tác giả đã mở rộng và hoàn thiện phương pháp này, phát triển một phiên bản mới của Tần suất – Nhận dạng, nhằm giải quyết hiệu quả hơn các nhiệm vụ liên quan.
- Thực hiện không chỉ với số liệu trường xạ mà còn có thể tiến hành với nhiều loại tính chất khác nhau
Phương pháp mới cho phép xác định các đối tượng đồng dạng trong một vùng nghiên cứu mà không cần phải có sẵn đối tượng đối sánh, chỉ cần có đối tượng mẫu.
Phương pháp Tần suất – Nhận dạng đã được áp dụng thành công để xác định lại đường biên của đối tượng mẫu trong tài liệu dị thường phổ gamma hàng không Việc xử lý và phân tích tài liệu thực tế đã cho kết quả khả quan, đặc biệt trong việc lập “Bản đồ dự báo khoáng sản cho vùng Tuy Hòa”, minh chứng cho tính hiệu quả và khả năng ứng dụng thực tế của phương pháp này.
Tài liệu thu thập, tính toán về khu vực nghiên cứu
3.2.1 Vị trí địa lí của khu vực nghiên cứu
Khu vực nghiên cứu bao gồm ba xã An Hải, Phước Hải, Phước Hữu thuộc huyện Ninh Phước và sáu xã của huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận Về mặt địa lý, phía Bắc khu vực này được ngăn cách bởi sông Cái, phía Đông giáp biển Đông, trong khi phía Nam và Tây giáp tỉnh Bình Thuận.
Diện tích nghiên cứu khoảng 600 km 2 được giới hạn bởi tọa độ địa lí
Vùng nghiên cứu nằm giữa kinh độ 108°44'49'' và 109°00'25'' kinh độ Đông, có đặc điểm địa lý tự nhiên với địa hình chủ yếu là núi thấp và đồi nhỏ ở phía tây nam, kéo dài đến bờ biển Đồng bằng chiếm phần lớn diện tích khu vực, trong khi mạng lưới sông ngòi khá phong phú, tạo điều kiện thuận lợi cho phát triển kinh tế và sinh thái.
Hình 3.1 Sơ đồ vị trí khu vực nghiên cứu
3.2.2 Tài liệu Địa vật lý máy bay về khu vực nghiên cứu
Dựa trên việc nghiên cứu phương pháp áp dụng, tài liệu phục vụ cho phân tích thử nghiệm số liệu đo đạc bao gồm các bản đồ trường xạ thuộc Đề án Bay đo từ - phổ gamma tỷ lệ 1/50.000 và đo vẽ trọng lực tỷ lệ 1/100.000 khu vực Phan Rang - Nha Trang, được thực hiện bởi Quách Văn Thực cùng các tác giả thuộc Liên đoàn Vật lý Địa chất, thành lập năm 2003.
Các bản đồ hàm lượng
Hình 3.2 Bản đồ hàm lượng Uran
Hình 3.3 Bản đồ hàm lượng Thori
Hình 3.4 Bản đồ hàm lượng Kali
Hình 3.5 Bản đồ hàm lượng kênh tổng
Kết quả khoanh vùng triển vọng khoáng sản trong khu vực nghiên cứu cho thấy có nhiều phân vùng tiềm năng khác nhau Trong đó, vùng triển vọng số 6, được gọi là vùng Nhị Hà, có tiềm năng loại B với khoáng sản chính là thiếc và vonfram Các vùng từ số 1 đến số 5 cũng mang tính chất tương tự như vùng số 6, thể hiện sự phong phú về khoáng sản trong khu vực này.
Hình 3.6 Kết quả phân vùng triển vọng khoáng sản theo đề án bay đo cho khu vực nghiên cứu.
Phân tích thử nghiệm
Học viên đã nghiên cứu các phương pháp phân tích và ứng dụng tài liệu, sau đó áp dụng phương pháp Tần suất – Nhận dạng mới Mục tiêu là thực hiện phân tích thử nghiệm với dữ liệu thực tế nhằm khám phá khả năng ứng dụng của phương pháp trong việc dự báo khoáng sản dựa trên tài liệu địa vật lý.
3.3.1 Phân tích thử nghiệm theo phương án 1
Phương pháp này sử dụng các đối tượng và đối tượng mẫu để so sánh thông qua chỉ số đồng dạng Kết quả cho phép xác định những đối tượng có sự tương đồng với đối tượng mẫu và mức độ tương đồng cụ thể Khu vực thử nghiệm được xác định rõ ràng trong quá trình thực hiện.
Phương pháp nghiên cứu được thực hiện bằng cách chọn vùng Nhị Hà (số 6 hình 3.6) làm đối tượng mẫu Sau đó, tiến hành phân tích và tính toán trên đối tượng mẫu này Kết quả phân tích sẽ được so sánh với năm đối tượng đối sánh khác trong vùng, được đánh số từ 1 đến 5 theo hình 3.6.
Vùng nghiên cứu có tọa độ 11°27′33″ vĩ độ Bắc và 108°53′55″ kinh độ Đông, với tiềm năng khoáng sản thiếc, vonfram và sulfur loại B Phương pháp Tần suất - Nhận dạng đã được áp dụng để đánh giá triển vọng khoáng sản tại khu vực này.
Số liệu của đối tượng mẫu với các tính chất được trình bày chi tiết trong phụ lục 1
- Xác định khoảng giá trị đặc trưng cho từng tính chất trên đối tượng mẫu (công thức 1.6,1.7,1.8 chương 1):
Bảng 3.1.Khoảng giá trị đặc trưng của đối tượng mẫu
U/K U/Tg Th/Tg K/Tg Th/K
- Tạo ma trận thông tin cho đối tượng mẫu:
Mỗi phần tử của từng tính chất được đánh giá dựa trên khoảng giá trị đặc trưng, nếu nằm trong khoảng này sẽ được gán giá trị 1, còn nếu nằm ngoài sẽ nhận giá trị 0 Qua đó, ta có thể xây dựng bảng ma trận thông tin từ dữ liệu địa vật lý.
Bảng 3.2 Ma trận thông tin của đối tượng mẫu
U Th K Tg F U/Th U/K U/Tg Th/Tg K/Tg Th/K
- Sắp xếp giá trị tỉ trọng thông tin, lựa chon m tính chất đặc trưng cho đối tượng mẫu:
Từ bảng ma trận thông tin, xác định giá trị tỉ trọng thông tin tương đối cho từng tính chất theo công thức (2.2) Sau đó, sắp xếp các giá trị này theo thứ tự giảm dần để tạo thành tập I m *.
Bảng 3.3 Giá trị tỉ trọng thông tin sắp xếp giảm dần
Tính chất K/Tg K F U/Th Th/Tg U/Tg
Sau khi sắp xếp, tỷ lệ phần trăm trong tổng thông tin của tất cả các tính chất P m là cơ sở để lựa chọn tập hợp m tính chất đầu tương ứng Cụ thể, với P m = 80%, số lượng chủng loại thông tin được lựa chọn là m = 6.
Bảng 3.4 Giá trị tỷ trọng cho m tính chất đầu
Tính chất K/Tg K F U/Tth Th/Tg U/Tg
Với 6 tính chất trên áp dụng với 5 đối tượng đối sánh được thể hiện trên hình 3.6 thực hiện sử dụng khoảng giá trị đặc trưng của 6 tính chất này tiến hành chuyển các đối tượng thành các ma trận thông tin Kết quả thực hiện được biểu diễn dưới bảng sau:
Bảng 3.5 Ma trận thông tin của 5 đối tượng đối sánh Đối tượng 1 Đối tượng 2
K/Tg K F U/Th Th/Tg U/Tg K/Tg K F U/Th Th/Tg U/Tg
0 0 1 0 0 1 Đối tượng 3 Đối tượng 4 Đối tượng 5
Tính tỷ trọng thông tin I m * cho 5 đối tượng đối sánh dựa trên 6 tính chất đã chọn của đối tượng mẫu Chỉ số đồng dạng P m * được tính toán cho các đối tượng đối sánh này bằng phương pháp Tần suất - Nhận dạng, sử dụng công thức 2.3 Kết quả được trình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 3.6 Kết quả phân tích chỉ số đồng dạng của 5 đối tượng đối sánh Đối tượng 1 Đối tượng 2 Đối tượng 3 Đối tượng 4 Đối tượng 5
3.3.2 Thực hiện phân tích thử nghiệm phương pháp Tần suất – Nhận dạng mới
Phương pháp phân tích Tần suất – Nhận dạng, được nghiên cứu và hoàn thiện bởi nhóm tác giả trong những năm gần đây, nổi bật với khả năng xác định biên các đối tượng đồng dạng mà không cần có trước các đối tượng đối sánh Phương pháp này còn cho phép khoanh định triển vọng của đối tượng Học viên áp dụng phương pháp với mục tiêu chính xác hóa đường biên của một đối tượng đã biết trước.
Dựa trên sơ đồ phân bố diện tích triển vọng khoáng sản đã được xác định từ đề án bay đo, học viên tiến hành thử nghiệm để xác định lại các biên giới của các diện tích này.
Hình 3.7 Sơ đồ diện tích triển vọng khoáng sản của khu vực theo kết quả của đề án bay đo
Theo sơ đồ diện tích triển vọng khoáng sản đã có, thực hiện đánh số thứ tự các diện tích triển vọng (hình 3.7) trong đó có:
- 1 vùng có triển vọng sắt, sulfur (vùng 01)
- 3 vùng có triển vọng sa khoáng (vùng 02, 03,04)
- 2 vùng có mức độ triển vọng loại B về khoáng sản vàng và sulfur (vùng 05,06)
- 6 vùng có mức độ triển vọng loại B về khoáng sản thiếc, vonfram, sulfur (vùng 07-12)
Các nội dung thực hiện: Đối tượng mẫu:
Sử dụng các vùng triển vọng khoáng sản từ 01 đến 12, chúng ta tiến hành lấy phần bên trong mỗi vùng để xem xét như một đối tượng mẫu Vị trí của các đối tượng mẫu được thể hiện rõ ràng trong sơ đồ trích đối tượng mẫu và được đặt tên tương ứng với tên của các vùng đã nêu.
Hình 3.8 Sơ đồ vị trí các đối tượng mẫu
Để thực hiện phân tích đối tượng mẫu, các bước cần tiến hành tương tự như đã nêu trong mục 3.3.1, bao gồm việc thành lập ma trận thông tin và xác định các tính chất đại diện cho mẫu.
Bảng 3.7 Kết quả phân tích cho các đối tượng mẫu
Mẫu Khoảng giá trị đặc trưng (tính chất, khoảng giá trị)
U, Th, K, Tg, F, U/Th, U/K, U/Tg, Th/Tg, K/Tg, Th/K m thông tin đại diện cho mẫu và thứ tự sắp xếp lại theo I
0.43-0.67, 1.62-3.01, 0.99-1.56, 1.78-2.63, 0.49-0.68, 1.48-2.09 m=5 , Th/Tg, U/Th, F,U/K, U/Tg, Tg,
0.44-0.71, 1.59-3.17, 0.98-1.56, 1.79-2.57, 0.50 – 0.66, 1.52 -2.07 m=5 , Th/Tg, U/Th, U/K, F, U/Tg, Tg,
Kết quả phân tích của đối tượng mẫu sẽ dùng làm cơ sở để thực hiện chuẩn hóa biên của vùng triển vọng
Thực hiện phân tích với mỗi đối tượng theo phương pháp Tần suất – Nhận dạng mới nhằm khoanh định lại biên của mỗi đối tƣợng
Các bước thực hiện như sau:
1 Khoanh vùng 1 diện tích chứa đối tượng cần phân tích và xây dựng trên đó lưới điểm đều
2 Thành lập bảng số liệu các tính chất trên toàn diện tích Mỗi điểm thuộc lưới điểm đều là một điểm số liệu
3 Sử dụng chương trình Tần suất – Nhận dạng để tính hệ số đồng dạng cho mỗi điểm trên lưới đều
4 Kết quả của quá trình phân tích được sử dụng để xây dựng sơ đồ đường đồng mức của hệ số đồng dạng
5 Thực hiện xác định lại đường biên của đối tượng trên cơ sở sử dụng bản đồ đường đồng mức hệ số đồng dạng đã thực hiện được
6 Thực hiện với tất cả các đối tượng và thành lập sơ đồ phân vùng triển vọng khoáng sản với ranh giới của các vùng đã được chính xác lại bằng phương pháp tần suất nhận dạng mới
Kết quả minh họa khoanh định cho đối tượng 08
- Diện tích sử dụng phân tích là phần diện tích chứa toàn bộ đối tượng ở trong và lấy tràn ra ngoài một phần để tránh ảnh hưởng của biên
- Xây dựng một lưới điểm đều trên toàn vùng diện tích được chọn
- Từ kết quả phân tích của đối tượng mẫu, và số liệu của các điểm trên lưới đều của vùng tiến hành phân tích tìm hệ số đồng dạng
- Kết quả phân tích cho vùng 08
Bảng 3.8 Bảng tóm tắt kết quả phân tích Tần suất – Nhận dạng mới cho vùng 08
- Thực hiện khoanh định lại biên của vùng sử dụng phương pháp Tần suất – Nhận dạng
Từ bảng kết quả thực hiện vẽ sơ đồ đồng mức cho diện tích thực hiện
Hình 3.9 Sơ đồ đường đồng mức hệ số đồng dạng với vùng 08 theo kết quả phân tích Tần suất- Nhận dạng
Dựa trên bản đồ đồng mức cho từng đối tượng cụ thể và yêu cầu về đường biên, học viên thực hiện xác định biên của đối tượng theo hệ số đồng dạng Họ chồng khớp các đường đồng mức lên đối tượng ban đầu và chọn P m = 64% làm đường biên Tuy nhiên, có một số vị trí, đặc biệt là phần phía Nam, có sự sai lệch so với biên ban đầu.
Hình 3.10 Đường biên xác định được dựa theo sơ đồ đường đồng mức hệ số tỷ lệ
Quá trình phân tích 11 vùng còn lại được thực hiện hoàn toàn tương tự đối với vùng