Cơ sở vật lý-địa chất của phương pháp
Cơ sở vật lý
Phương pháp phổ gamma dựa trên đặc tính phóng xạ của các nguyên tố phóng xạ, trong đó các hạt nhân phóng xạ phát ra hạt α, β, hoặc bức xạ γ trong quá trình phân rã Bức xạ γ được phát ra khi hạt nhân chuyển từ trạng thái không ổn định sang trạng thái có năng lượng thấp hơn Đây là loại bức xạ điện từ tần số cao, vừa có tính sóng vừa có tính hạt, và không mang điện Năng lượng của bức xạ γ thay đổi tùy thuộc vào hạt nhân của các nguyên tố khác nhau, cho phép xác định hàm lượng của các nguyên tố thông qua sự khác biệt về mức năng lượng.
Bức xạ gamma có khả năng ion hóa thấp nhưng lại có khả năng xuyên thấu mạnh mẽ, cho phép chúng vượt qua hàng trăm mét không khí và nhiều mét đất đá.
Phương pháp phổ gamma cho phép đo bức xạ gamma tự nhiên ở các mức năng lượng khác nhau để xác định hàm lượng các nguyên tố U, Th, K trong đối tượng địa chất Để thực hiện việc đo này, cần chọn các khoảng năng lượng thích hợp, trong đó bức xạ gamma của các nguyên tố chiếm ưu thế Khoảng năng lượng được chọn gọi là “cửa sổ” năng lượng Trong quá trình đo phổ gamma, thường có một kênh tổng và ba cửa sổ, được đặt tên theo nguyên tố trội nhất trong từng khoảng năng lượng.
- Cửa sổ Th: I Th = 2,40 – 2,80 Mev
Thông qua I K , I U , I Th trên các cửa sổ Kali, Uran và Thôri tương ứng.Xét hàm lƣợng các nguyên tố phóng xạ Q U , Q K , Q Th
Cơ sở địa chất
Cơ sở địa chất cho việc ứng dụng phương pháp phổ gamma dựa vào sự khác biệt về hoạt độ phóng xạ của các loại đất đá Các loại đá với nguồn gốc và thành phần thạch học khác nhau thường chứa hàm lượng nguyên tố phóng xạ không giống nhau Các nguyên tố phóng xạ trong vỏ trái đất chủ yếu xuất phát từ các đá magma, trong đó hàm lượng các nguyên tố phóng xạ tỷ lệ thuận với hàm lượng SiO2.
Bảng 1.1: Hàm lƣợng trung bình của U, Th, K trong các đá magma
Hàm lượng nguyên tố phóng xạ trong đá trầm tích thường biến đổi lớn hơn và ít có mối liên hệ tuyến tính so với hoạt độ phóng xạ của đá nguyên sinh Các nguyên tố phóng xạ trong đá trầm tích tuân theo quy luật di chuyển của chúng, và quá trình vận chuyển cùng lắng đọng trong trầm tích có thể dẫn đến sự làm giàu hoặc giảm thiểu hàm lượng các nguyên tố này.
Phương pháp phổ gamma hàng không là một kỹ thuật xạ địa hóa hiệu quả trong việc tìm kiếm khoáng sản, dựa vào các nguyên tố phóng xạ đi kèm hoặc tìm kiếm trực tiếp các quặng phóng xạ như Uran Tùy thuộc vào từng loại khoáng sản và điều kiện hình thành, các đối tượng địa chất chứa khoáng sản sẽ có hàm lượng nguyên tố phóng xạ đặc trưng, khác biệt với môi trường xung quanh Vì vậy, phương pháp này không chỉ giúp phát hiện quặng phóng xạ mà còn đánh giá triển vọng của nhiều loại khoáng sản có ích khác liên quan đến các nguyên tố phóng xạ như vàng (Au).
Ag, Mo, W, Sn, Ta, Nb, Be, Tr, Zn, Hg, Bocxit, Phosphorit…
Các phương pháp xử lí- phân tích tài liệu địa vật lý máy bay trên thế giới
Các phương pháp tách trường
Việc áp dụng các phương pháp tách trường trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng không là rất quan trọng để xác định và dự đoán diện phân bố của các đối tượng địa chất gây dị thường Dị thường phổ gamma được hiểu là phần địa chất của vỏ trái đất có sự không đồng nhất về địa chất và địa hóa, nơi mà các trường phóng xạ ghi nhận có mức cao hơn so với phông nền, hoặc sự tương quan giữa các thành phần trường bị phá vỡ Diện phân bố của những dị thường này thường lớn hơn so với các dị thường điểm và tương ứng với diện phân bố của các đối tượng địa chất gây ra chúng.
Các phương pháp tách trường là những kỹ thuật phổ biến trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng không Do tính chất phân bố ngẫu nhiên của các trường phóng xạ, các phương pháp như trung bình trượt, trung bình entropi, lọc phi tuyến, lọc tuyến tính và gradien thường được sử dụng rộng rãi.
Khi áp dụng các phương pháp tách trường để phân chia dị thường phổ gamma hàng không, việc lựa chọn bán kính trung bình (kích thước cửa sổ quét) là rất quan trọng Bán kính này cần phải phù hợp với kích thước của đối tượng gây dị thường, và diện tích của cửa sổ chạy thường được chọn lớn hơn 2-3 lần diện tích của dị thường.
Những nghiên cứu theo hướng này được đề cập đến trong các công trình của Diordienco, của Ni-Ki-Tin và nhiều công trình của các tác giả khác.
Các phương pháp thống kê nhận dạng
Các phương pháp nhận dạng không chỉ hiệu quả trong phân tích số liệu địa chất, địa vật lý mà còn được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác Nguyên lý của chúng dựa trên việc tìm kiếm các đối tượng tương tự với các mẫu đã biết thông qua thông tin thu thập trong quá trình khảo sát Phân tích nhận dạng đặc biệt hiệu quả khi áp dụng trên cơ sở dữ liệu đa dạng, phong phú và tin cậy Hiện nay, nhiều thuật toán nhận dạng hiện đại đã được tự động hóa và áp dụng thành công trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng không trên toàn thế giới Nghiên cứu về phương pháp nhận dạng có thể chia thành hai nhóm: nhóm phương pháp theo đối tượng chuẩn và nhóm phương pháp không có đối tượng chuẩn.
Trong phân tích nhận dạng đối tượng chuẩn, việc chọn đối tượng chuẩn là rất quan trọng, tiếp theo là lựa chọn tập hợp các dấu hiệu để nhận dạng Lựa chọn đối tượng chuẩn phụ thuộc vào mục đích nghiên cứu Để nhận biết và khoanh định ranh giới các thành tạo địa chất, cần chọn các “diện tích chuẩn” với các thành tạo địa chất đặc trưng đã biết Đối với mục đích tìm kiếm và dự báo triển vọng khoáng sản, đối tượng chuẩn nên là các diện tích chuẩn đã biết về triển vọng khoáng sản, bao gồm cả đối tượng quặng và không quặng.
Đối tượng quặng chuẩn là biểu hiện của quặng với các đặc tính địa chất và khoáng sản đã được xác định, cho thấy sự tồn tại tin cậy của một loại khoáng sản nhất định.
Đối tượng không quặng chuẩn là những đối tượng đã được xác định qua các công việc tìm kiếm chi tiết trên mặt đất, cho thấy chúng không có biểu hiện quặng hóa.
Các thuật toán nhận dạng dựa trên mô hình thống kê thường sử dụng các thông số như tỉ số sự thật L(x) và tổng lượng thông tin J(1:2,x) trong phân tích tài liệu phổ gamma Ngoài ra, cũng có các phương pháp nhận dạng không dựa vào đối tượng chuẩn theo nguyên lý tự điều chỉnh.
Trong trường hợp diện tích khảo sát chưa được nghiên cứu kỹ lưỡng và thiếu các đối tượng chuẩn tin cậy, có thể áp dụng các phương pháp nhận dạng không có mẫu dựa trên nguyên lý tự điều chỉnh Phương pháp này giúp phát hiện và khoanh định các diện tích trường dị thường dựa trên một số dấu hiệu đã được lựa chọn trước, với nguyên tắc là xác suất nhỏ, tương quan yếu và sự nổi bật của một nguyên tố nào đó.
Người ta chú trọng đến các khu vực dị thường có khả năng liên quan đến khoáng sản, được xác định qua các dấu hiệu đặc trưng Những khu vực này thường sở hữu các đặc điểm nổi bật, thu hút sự quan tâm trong nghiên cứu và khai thác tài nguyên.
- Loại thường gặp trong các lớp đất đá khác nhau nhưng rất giống nhau
Các phương pháp nhận dạng không có mẫu dựa trên nguyên lý tự điều chỉnh để đánh giá triển vọng khoáng sản thường có hiệu quả hạn chế Chúng chủ yếu hỗ trợ trong việc phát hiện và khoanh vùng các khu vực có khả năng liên quan đến khoáng sản.
Các phương pháp thống kê thực nghiệm
Các phương pháp thống kê thực nghiệm được xây dựng dựa trên lý thuyết, kinh nghiệm thực tế và sự tự điều chỉnh, nhằm tìm ra giải pháp chính xác trong phân tích Thông qua mô hình toán học, các lớp dấu hiệu có thể được phân chia giữa dị thường quặng và không quặng Các thông số, thường được biểu diễn bằng các biểu thức toán học, đóng vai trò quan trọng trong quá trình này.
Quá trình phân bố lại các nguyên tố phóng xạ sẽ dẫn đến sự trội lên của ít nhất một nguyên tố Các thông số Dominal phản ánh đặc tính này và được biểu diễn theo một công thức cụ thể.
K - là độ lệch chuẩn của q K Biểu thức của D Th U cũng được tính tương tự
Các hàm tương quan thể hiện mức độ quan hệ giữa các trường phóng xạ U, Th, K Sự phân bố lại của các nguyên tố phóng xạ có thể làm thay đổi mối tương quan bình thường giữa chúng, do đó, các hàm tương quan trở thành dấu hiệu quan trọng phản ánh đặc điểm phân bố của các trường phóng xạ.
Các hàm xác suất thống kê cho thấy xác suất xuất hiện của các đặc tính phóng xạ cụ thể, với nguyên tắc xác suất nhỏ Xác suất xảy ra các dị thường thường rất thấp so với tổng diện tích khảo sát Do đó, nếu lựa chọn được các dấu hiệu phản ánh phù hợp, người ta có thể xác định các khu vực có phân bố phóng xạ không bình thường thông qua nguyên tắc xác suất nhỏ.
- Các tỉ số hàm lƣợng các nguyên tố
Các tỷ số hàm lượng như q Th/q U, q Th/q K, (q U.q K)/q Th, và (q U + q K)/q Th thường được sử dụng để nghiên cứu đặc điểm phân bố của các trường phóng xạ.
Trong các đá không biến đổi của vỏ trái đất, các tỉ số thường ổn định và chỉ thay đổi trong các dải hẹp Tuy nhiên, ở những khu vực có địa chất biến đổi, giá trị của các tỉ số này có thể vượt ra ngoài các dải đó Do đó, thông qua các dấu hiệu này, chúng ta có thể khoanh định và dự báo các đới có đặc điểm địa chất biến đổi.
Các phương pháp thống kê thực nghiệm được áp dụng rộng rãi và hiệu quả trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng không Đặc biệt, những phương pháp này giúp phát hiện và xác định các đới biến đổi có thể liên quan đến khoáng sản.
Các phương pháp khác
Ngoài các phương pháp phân tích chuyên dụng trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng không, còn có nhiều phương pháp khác được sử dụng để khai thác và tối ưu hóa thông tin, bao gồm phương pháp đạo hàm, phân tích các thành phần chính, phân tích bản đồ bóng và chồng chập thông tin.
Hầu hết các phương pháp như tách trường, nhận dạng và thống kê thực nghiệm đều xử lý dữ liệu liên tục theo tuyến hoặc diện Điều này có nghĩa là các phương pháp này phân tích trên các bản đồ trường, chẳng hạn như cường độ bức xạ gamma và hàm lượng các nguyên tố phóng xạ như U, Th, K.
Trên bản đồ phân bố các dị thường gamma hàng không, các điểm dị thường đơn thường được phân tích thông qua một số phương pháp thống kê thực nghiệm đơn giản Bằng cách sử dụng các tham số đặc trưng như ∆J, T(1/2), ∆Th/∆U, ∆U/∆K, J i, F, v.v., người ta có thể xác lập mối quan hệ giữa các đặc điểm địa chất – khoáng sản và các đặc điểm xạ - địa hóa tương ứng, từ đó dự báo triển vọng khoáng sản.
Để đánh giá triển vọng khoáng sản cho các dị thường đơn, ngoài các tham số như F và T(1/2), còn cần sử dụng tham số tích phân xác suất nhiều thành phần.
Trong đó: - x, y , z là các hàm lƣợng U, Th, K đã đƣợc chuẩn hóa
B: là diện phân bố của dị thường được xác định theo kênh tổng
Hiện nay, sự phát triển của công nghệ tin học đã thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi các phương pháp xử lý và phân tích số liệu hiện đại, thay thế cho các phương pháp thủ công và định tính Nhiều thuật toán đã được tự động hóa thông qua các hệ phần mềm chuyên dụng và mạnh mẽ Đặc biệt, Bộ chương trình phân tích phổ - thống kê COSCAD do GS.VS Ni-Ki-Tin phát triển và hệ phần mềm ERMAPPER là những công cụ nổi bật trong lĩnh vực này.
Công tác đúc kết và các phương pháp xử lý- phân tích tài liệu phổ
Công tác đúc kết tài liệu
Cường độ bức xạ gamma trong quá trình bay khảo sát không chỉ bị ảnh hưởng bởi hàm lượng các nguyên tố phóng xạ trong lớp đất đá bề mặt mà còn bởi nhiều yếu tố khác như chiều dày lớp phủ không phóng xạ, độ cao bay, hàm lượng Radon trong không khí và cường độ bức xạ vũ trụ Để xây dựng bản đồ trường phóng xạ đồng nhất trên toàn bộ khu vực khảo sát, cần thực hiện nhiều phép hiệu chỉnh và liên kết tài liệu Nhờ vào sự cải tiến của hệ thống thiết bị ghi và lưu trữ trên máy vi tính, hầu hết các quy trình trong chu trình đúc kết tài liệu hiện nay được thực hiện trên máy vi tính theo "Bộ chương trình xử lý tài liệu địa vật lý máy bay".
Toàn bộ chu trình đúc kết tài liệu phổ gamma hàng không đƣợc chia làm 3 bước:
Tính chuyển từ các số liệu nguyên thủy (tốc độ đếm xung cps) ở độ bay thực tế về các đại lượng địa vật lý dưới mặt đất
Bước này gồm nội dung sau: a San số liệu( làm trơn) bằng phương pháp trung bình trượt 3 điểm trên cả
4 kênh đồng thời với số liệu độ cao để loại trừ các thăng giáng thống kê theo các công thức:
No x j ( k ) - là số đếm nguyên thủy ( tính bằng cps- tốc độ đếm xung trên kênh j tại điểm x k
No xi j ( )- là số đếm được làm trơn tương ứng tại điểm x i ho x ( k ) - là số đo độ cao nguyên thủy ( tính bằng feet) tại điểm x k
[10] Theo Võ Thanh Quỳnh, Nguyễn Xuân Ngoan, Vũ Tuấn Hùng (2002), Thành lập bộ chương trình xử lý tài liệu địa vật lý máy bay
( ) i ho x - là số đo độ cao đã được làm trơn tương ứng tại điểm x i b Hiệu chỉnh phông dƣ tự nhiên
Trong quá trình bay đo tín hiệu bức xạ tổng, các bức xạ không chỉ phát sinh từ đất đá mà còn từ nhiều nguồn khác trong vũ trụ và khí quyển Để xử lý số liệu phổ gamma một cách chính xác, cần loại bỏ các nguồn bức xạ này, được gọi là phông bức xạ dư tự nhiên.
Giá trị phông bức xạ dƣ tự nhiên tại một thời điểm t tính theo công thức:
Nếu ta xét thời điểm t ứng với vị trí ( N 1 ( ) j x i = N 1 (t) j ; h x 1( ) i = h 1(t) thì phép hiệu chỉnh phông dƣ tự nhiên theo công thức:
N 2 ( ) j t = N 1 ( ) j t - NB t j ( ) (1.7) c Hiệu chỉnh độ bay cao
Trong quá trình bay, các bức xạ gamma được ghi nhận ở những độ cao khác nhau Mục tiêu của việc hiệu chỉnh này là để đồng nhất hóa các số liệu đo được từ các kênh khác nhau ở các độ cao bay khác nhau.
Xuất phát từ các công thức gần đúng xác định sự suy giảm của tia bức xạ gamma khi đâm xuyên trong các môi trường hấp thụ như sau:
No j - là cường độ bức xạ tại mặt đất của kênh j
N h j - là cường độ bức xạ ở độ cao h của kênh j
Hệ số suy giảm của bức xạ gamma đối với kênh j được ký hiệu là i Cường độ bức xạ ở độ cao không đổi hc được tính theo công thức Nhc j = Nh j e^(-μ j h hc), trong đó Nh j là cường độ bức xạ ban đầu.
Nhƣ vậy phép hiệu chỉnh độ cao sau khi đã hiệu chỉnh phông dƣ đƣợc thực hiện bởi công thức:
Từ công thức (1.10) ta thấy: Để thực hiện hiệu chỉnh độ cao trước hết phải xác định đƣợc hệ số suy giảm μ j trên tất cả các kênh
Nội dung này đƣợc thực hiện nhƣ sau:
Xuất phát từ công thức (1.7) ta có:
Sự phụ thuộc của logarit cơ số e vào độ cao bay được mô tả bằng một hàm bậc nhất với hệ số góc là (- μ j) Do đó, quy trình xác định các hệ số suy giảm μ i được thực hiện theo cách sau.
Dựa trên số liệu đo từ các kênh ở các độ cao bay khác nhau trong một môi trường đồng nhất về cường độ phóng xạ, chúng tôi đã tiến hành hiệu chỉnh phông dư tự nhiên Sau đó, các số liệu đo đã được chuyển đổi bằng phép logarit (theo công thức (1.11)) để biến đổi quy luật hàm mũ thành quy luật tuyến tính.
Dựa trên các số liệu được thiết lập theo quy luật tuyến tính từ công thức (1.11), chúng tôi đã sử dụng phương pháp bình phương cực tiểu để xác định các hệ số μ i cho tất cả các kênh Đồng thời, tiến hành hiệu chỉnh tán xạ Compton để nâng cao độ chính xác của kết quả.
Hiệu chỉnh tán xạ Compton là quá trình điều chỉnh ảnh hưởng của bức xạ từ một nguyên tố lên cửa sổ năng lượng của nguyên tố khác trong các kênh vi phân Các phép hiệu chỉnh này được thực hiện thông qua một công thức cụ thể.
Các hệ số tán xạ Compton α, β, γ được xác định từ kết quả đo trên mẫu chuẩn tại mặt đất trước mỗi chuyến bay Đồng thời, cần tính chuyển các đại lượng từ tốc độ đếm xung (cps) về các giá trị trường địa vật lý.
Việc chuyển này đƣợc tính theo công thức:
Iγ = N4 TC / K TC (1.14) q j = N4 j /K j với (j = K, U, Th) (1.15) trong đó
Iγ là cường độ bức xạ gamma đo được trên kênh tích phân tia gamma, trong khi qj biểu thị hàm lượng nguyên tố phóng xạ trên kênh vi phân j Cụ thể, hàm lượng Kali được tính bằng phần trăm (%), trong khi hàm lượng Uran và Thori được tính bằng phần triệu (ppm).
K j - là hệ số nhảy trên kênh j
Để xác định cường độ phóng xạ trên kênh tích phân và hàm lượng các nguyên tố phóng xạ như U, Th, K trên các kênh vi phân, trước tiên cần xác định các hệ số độ nhạy K j trên tất cả các kênh.
- Độ nhạy kênh tổng K TC được xác định theo phương pháp chuân máy thông thường nhờ mẫu chuẩn Radi
- Độ nhạy trên các kênh hàm lƣợng (các kênh vi phân) đƣợc xác định thông qua kết quả bay đo trên các bãi chuẩn cụ thể nhƣ sau:
Từ các số đo cps trên bãi chuẩn của các kênh hàm lượng, cần thực hiện đầy đủ các phép toán và hiệu chỉnh theo các mục từ 1 đến 4 của bước 1 để xác định số đếm N4 j trên các kênh Với hàm lượng các nguyên tố phóng xạ q j (j= U, Th, K) đã biết từ công thức (1.15), ta có thể tiến hành phân tích và tính toán chính xác.
Thực hiện đầy đủ các phép hiệu chỉnh và liên kết tài liệu trên toàn bộ bề mặt bay nhằm xây dựng bản đồ kết quả trường phổ gamma Nhiệm vụ này được thực hiện trên máy tính thông qua chương trình QLK với các nội dung cụ thể.
+Thực hiện các phép hiệu chỉnh, liên kết tài liệu Để liên kết tài liệu phổ gamma hàng không, phương án đã sử dụng
“phương pháp liên kết theo tuyến kiểm tra” Phương pháp này đã được sử dụng trong tất cả các phương án bay đo từ - phổ gamma tỉ lệ 1:25.000 ở Việt
Nam đã từng là một phương pháp kinh điển với độ tin cậy cao Chương trình hiện tại chỉ đảm nhận chức năng tự động hóa, mô phỏng quy trình làm việc thủ công trước đây theo đúng trình tự các bước đã được thiết lập.
-Liên kết các tuyến bay trong mỗi chuyến bay:
Nội dung các liên kết này nhằm mục đích đưa ra các giá trị trường đo được tại những thời điểm khác nhau trong ngày về cùng một thời điểm Chúng tôi đã chọn thời điểm đo trên tuyến kiểm tra đầu chuyến bay làm mốc hiệu chỉnh, do thời điểm xuất phát của các chuyến bay thường trùng nhau Điều này cho phép chúng tôi san đều giá trị sai lệch giữa hai lần đo (đại lượng cần hiệu chỉnh) cho toàn bộ thời gian bay theo "luật tuyến tính".
Giá trị hiệu chỉnh của phép liên kết này đƣợc tính theo công thức:
KT KT j j j q td q tc q t qo t t td tc td
- q1 j (t)- là giá trị trường đã hiệu chỉnh trên kênh j
- qo j (t)- là giá trị trường chưa được hệu chỉnh trên kênh j
- q KT j (td) và q KT j (tc)- là giá trị đo đƣợc đếm trên tuyến kiểm tra vào đầu buổi và cuối buổi
-Liên kết các chuyến bay trong toàn bộ thời gian bay:
Nội dung của liên kết này là đưa các giá trị thường đo ở các chuyến bay khác nhau về cùng một mức
Công tác xử lý-phân tích số liệu
Ngoài các phương pháp định tính và trực quan sử dụng thuật toán đơn giản dựa trên đặc điểm hình thức của bản đồ trường, các phương pháp phân tích toán học mạnh như Dorminal và bộ chương trình phân tích phổ-thống kê COSCAD đã đạt được kết quả khả quan trong việc phân tích.
Bộ chương trình này là tập hợp của rất nhiều chương trình xử lý khác nhau bao gồm các khối chính sau:
Khối các chương trình phục vụ (Service) cho phép tạo cơ sở dữ liệu và thực hiện các phép toán trên lưới, bao gồm hợp nhất và dán các lưới Nhờ vào chương trình này, người dùng có thể tạo ra lưới mới trong cơ sở dữ liệu và xuất kết quả dưới dạng lưới có hoặc không có định dạng, phục vụ cho việc xử lý sau này hoặc để xây dựng bản đồ và hình nổi.
Khối các chương trình đồ thị (Graphics) cho phép biểu diễn các lưới xuất phát hay lưới kết quả trên màn hình dưới dạng đồ thị theo các tuyến, bản đồ phân lớp, và đồ thị theo trục X, Y, Z Để in kết quả cuối cùng dưới dạng đường đẳng tuyến, cần sử dụng lưới tương ứng từ cơ sở và một bộ chương trình đặc biệt Chương trình Surfer là một trong những công cụ hỗ trợ hiệu quả để tạo ra bản đồ hình nổi của trường.
Khối các chương trình xử lý thống kê (Statistics) thực hiện tính toán các đặc trưng thống kê quan trọng như quan hệ tỷ số giữa các số nguyên tố, mức đóng góp của các nguyên tố vào trường tổng, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, tính dối xứng, độ nhọn, và trị số thăng giáng của trường địa phương Ngoài ra, chương trình cũng phân tích hàm liên kết theo các hướng, hệ số liên kết chuẩn, gradient theo các hướng, gradient toàn phần, hướng gradient, và hàm tương quan giữa các trường.
Khối các chương trình lọc trường (Filtering) thực hiện hóa các bộ lọc tuyến tối ưu, giúp tách các trường nguồn thành các trường thành phần Các phương pháp lọc như lọc năng lượng, lọc thích nghi và lọc Komogorov-Viner được áp dụng để phân chia thành phần dị thường địa phương và thành phần khu vực.
Khối các chương trình phát hiện và phân chia dị thường bao gồm nhiều loại dị thường khác nhau như dị thường quan dương, dị thường tương quan âm và dị thường tương quan âm - dương Ngoài ra, các chương trình này còn phân chia dị thường theo tổ hợp dấu hiệu và phân lớp đối tượng địa vật lý - địa chất, đồng thời thực hiện nhận dạng dựa trên các đối tượng chuẩn.
Khối các chương trình xử lý tổng hợp (Complex) có chức năng giám sát và xử lý tổ hợp dữ liệu, bao gồm các chức năng phân lớp và nhận dạng ảnh.
Nhiều nhóm tác giả đã thực hiện nghiên cứu và phân tích thử nghiệm trên các tài liệu thực tế tại Việt Nam bằng nhiều phương pháp khác nhau, đặc biệt là các phương pháp thống kê nhận dạng, và đã đạt được kết quả khả quan.
Phương pháp phân tích mới ở nước ta
Ba phương pháp phân tích mới, đó là:
Phương pháp đánh giá và phân loại cụm dị thường gamma hàng không dựa trên việc phân tích dữ liệu của các dị thường đơn lẻ trong cụm Nội dung chi tiết của phương pháp này sẽ được trình bày trong chương 2.
- Phương pháp Tần suất - nhận dạng
Bài toán được đặt ra là xác định các cụm dị thường triển vọng khoáng sản dựa trên kết quả khảo sát mặt đất và các đặc trưng trường dị thường phóng xạ Mục tiêu là nhận dạng các cụm tương tự với cụm mẫu đã biết để đánh giá triển vọng khoáng sản Để giải quyết vấn đề này, phương pháp Tần suất - nhận dạng được xây dựng với ba nội dung chính: xây dựng thông tin cho đối tượng mẫu, đánh giá và lựa chọn tập hợp thông tin có giá trị cao, và phân tích đối sánh để xác định các đối tượng đồng dạng.
+ Phương pháp xây dựng ma trận thông tin của đối tượng mẫu
Sử dụng 8 tham số cơ bản như ∆J, T(1/2), ∆Th/∆U, ∆U/∆K, F, Ji (i=U,Th,K), Th/U, và U/K để xây dựng ma trận thông tin về các tính chất của đối tượng mẫu Phương pháp đánh giá và phân loại cụm dị thường giúp định tính chất của các tham số Các khoảng giá trị đặc trưng chung của cụm được sử dụng làm "cửa sổ quét" để xác định giá trị của từng đơn vị thông tin cho từng tính chất trong ma trận.
Phương pháp đánh giá lựa chọn thông tin nhằm loại bỏ các dữ liệu có giá trị thấp trước khi tiến hành phân tích đối sánh Chúng tôi đã áp dụng phương pháp phân tích tần suất của Griffiths-Vinni, với nội dung tóm tắt như sau:
Xuất phát từ ma trận thông tin của đối tượng mẫu, tỉ trong thông tin tương đối của tính chất thứ i đƣợc xác định theo công thức sau: ij 2
(1.19) n ij - là tần suất hiện đồng thời các tính chất i và j
Sắp xếp {Ii} theo thứ tự giảm dần và gọi tập mới là {Ii*}
Khi đó, tỷ trọng thông tin của tổng m tính chất đầu đƣợc tính:
Nếu tính theo tỉ lệ % trong tông thông tin của tất cả tính chất ta có:
Số lượng thông tin m xác định được khi ta cho Pm một giá trị cho trước + Phương pháp đối sánh, xác định các đối tượng đồng dạng
Sử dụng phương pháp đánh giá và phân loại cụm dị thường giúp xác định đầy đủ các tính chất của cụm đối sánh Các đối tượng đối sánh được coi là đồng dạng với đối tượng mẫu khi tất cả các tính chất trong tập hợp các chugnr loại thông tin có giá trị cao trùng nhau, đồng thời tổng lượng thông tin của chúng phải vượt mức quy định (Pm > 80%).
Phương pháp "Khoảng cách - Tần suất - Nhận dạng" được phát triển dựa trên việc sử dụng đồng thời hai loại đối tượng mẫu đối nghịch là quặng và không quặng Phương pháp này bao gồm việc xây dựng các ma trận thông tin cho cả hai loại đối tượng, đánh giá và lựa chọn tập hợp thông tin có giá trị cao, cũng như phân tích đối sánh để xác định các đối tượng đồng dạng.
Ma trận thông tin của quặng được xây dựng tương tự như ma trận của mẫu trong Phương pháp Tần suất - nhận dạng Trong khi đó, ma trận thông tin của đối tượng không quặng được tạo ra dựa trên các tính chất của quặng Điều này có nghĩa là ma trận thông tin của cả hai loại đối tượng quặng và không quặng cần phải được xây dựng với cùng một tập hợp các tính chất.
Phương pháp đánh giá và lựa chọn thông tin trong luận văn này kết hợp quan điểm của Griffiths-vinni với phân tích tần suất và của Poguohob với phân tích khoảng cách khái quát Cách tiếp cận này giúp tối ưu hóa quy trình đánh giá thông tin một cách hiệu quả và chính xác.
Đánh giá giá trị thông tin là một quá trình quan trọng, được thực hiện thông qua phương pháp phân tích khoảng cách khái quát Phương pháp này sử dụng các ma trận thông tin để so sánh giữa các đối tượng quặng và không quặng, nhằm xác định sự khác biệt và giá trị của từng loại thông tin Việc áp dụng phân tích này giúp nâng cao hiệu quả trong việc khai thác và sử dụng tài nguyên.
- Đánh giá giá trị thông tin theo các phương pháp phân tích tần suất thông qua ma trận thông tin của đối tƣợng quặng
Tập hợp các loại thông tin được lựa chọn theo thứ tự ưu tiên của phương pháp phân tích khoảng cách khái quát, đảm bảo rằng số lượng thông tin đạt mốc quy định, với tỷ lệ thông tin đạt yêu cầu (Pm>75%).
Phương pháp phân tích đối sánh giúp xác định các đối tượng đồng dạng bằng cách thay thế đối tượng mẫu bằng quặng và loại bỏ đối tượng không quặng, tương tự như phương pháp Tần suất - Nhận dạng.
CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ - PHÂN LOẠI DỊ THƯỜNG VÀ CỤM DỊ THƯỜNG PHỔ GAMMA HÀNG KHÔNG
Phương pháp mã hóa- phân loại dị thường phổ gamma hàng không
Sau quá trình khảo sát phổ gamma hàng không, các bản đồ trường bắt buộc phải thành lập bao gồm:
- Bản đồ cường độ phóng xạ gamma
- Bản đồ hàm lƣợng Uran
- Bản đồ hàm lƣợng Thôri
- Bản đồ hàm lƣợng Kali
Để xây dựng bản đồ các tuyến bay thực tế và dị thường phổ gamma hàng không, cần thiết phải phân chia và xác định các thông số phóng xạ trực tiếp trên các đồ thị trường Sau khi hoàn thành bước này, quá trình phân loại dị thường sẽ được tiến hành để tạo ra bản đồ chính xác và hiệu quả.
Hình 2.1: Bản đồ các tuyến bay thực tế và dị thường phổ gamma
Hiện nay, phương pháp “mã hóa và phân loại dị thường” được áp dụng để phân loại các dị thường phổ gamma hàng không thành các nhóm dựa trên bản chất phóng xạ khác nhau Các chỉ tiêu sử dụng trong quá trình này rất đa dạng và quan trọng.
Các chỉ tiêu bao gồm ∆J, T(1/2), ∆Th/∆U, ∆U/∆K, F, Ji (với i = U, Th, K) được phân loại thành nhiều mức khác nhau, mỗi mức tương ứng với các khoảng giá trị đặc trưng được mã hóa bằng chữ cái hoặc số.
- Chỉ tiêu thứ nhất đặc trƣng cho tham số độ rộng của nửa biên độ dị thường T(1/2) gồm 3 mức mã hóa bằng các chữ cái A, B, C
Bảng 2.1: Các mức mã hóa theo T(1/2) STT Mức mã hóa Giá trị tương ứng của T(1/2)
- Chỉ tiêu thứ 2 đặc trưng cho gia số trên phông cường độ phóng xạ gamma
∆J gồm 3 mức mã hóa bằng các chữ cái A, B, C:
Bảng 2.2: Các mức mã hóa theo ∆J STT Mức mã hóa Giá trị tương ứng của ∆J
- Chỉ tiêu thứ 3 đặc trưng cho cường độ bức xạ U, Th, K trong kênh tổng Ji (i= U, Th, K) gồm 6 mức đƣợc mã hóa bằng các số 1,2,3,4,5,6
Bảng 2.3: Các mức mã hóa theo cường độ bức xạ tương đối
STT Mức mã hóa J U J Th J K
Cường độ bức xạ tương đối của nguyên tố i (J i, với i = U, Th, K) trong tổng bức xạ gamma được tính bằng phần trăm (%) Hàm lượng của nguyên tố phóng xạ i được ký hiệu là q i, trong khi độ nhạy của nguyên tố i trong kênh tổng được biểu thị bằng a ij, thể hiện số xung trên một đơn vị hàm lượng.
- Chỉ tiêu thứ 4: Tỉ số ΔTh/ΔU gồm 3 mức đƣợc mã hóa bằng các con số 1, 2, 3
Bảng 2.4: Các mức mã hóa theo tỉ số ΔTh/ΔU STT Mức mã hóa Giá trị của ΔTh/ΔU
- Chỉ tiêu thứ 5: Tỉ số ΔU/ΔK gồm 2 mức đƣợc mã hóa bằng 2 con số 1,2
Bảng 2.5: Các mức mã hóa theo tỉ số ΔU/ΔK STT Mức mã hóa Giá trị của ΔU/ΔK
- Chỉ tiêu thứ 6: Chỉ số nhiều thành phần F đƣợc mã hóa bằng 3 con số 1, 2, 3 Thành phần F đƣợc xác định công thức:
Bảng 2.6: Các mức mã hóa theo chỉ số nhiều thành phần STT Mức mã hóa Giá trị của F
Như vậy, mỗi một dị thường sẽ được mã hóa thành 6 ký tự với 2 chữ cái và
Các dị thường có cùng mã số được gọi là một lớp dị thường, và thực tế có nhiều lớp dị thường tồn tại Dựa trên các dị thường đã được mã hóa, chúng ta tiến hành phân loại thành các nhóm dị thường với bản chất phóng xạ khác nhau Để xác định bản chất phóng xạ, cần xem xét ba chỉ tiêu: thứ 3, thứ 4 và thứ 5, trong khi các chỉ tiêu 1, 2 và 6 đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá mức độ triển vọng khoáng sản và đặc điểm của đối tượng gây dị thường.
Về bản chất phóng xạ, các dị thường phổ gamma được phân loại thành 7 nhóm theo bảng sau:
Bảng 2.7: Các nhóm bản chất phóng xạ của dị thường phổ gamma
STT Bản chất phóng xạ
3 Nhóm bản chất Thôri (Th)
4 Nhóm bản chất Uran-Kali (U-K)
5 Nhóm bản chất Thôri-Kali (Th-K)
6 Nhóm bản chất Thôri-Uran (Th-U)
Các dị thường đơn sau khi được mã hóa và phân loại sẽ tạo thành “bản đồ các tuyến bay thực tế và dị thường phổ gamma hàng không” Tài liệu này không chỉ giúp xác định các cụm dị thường mà còn là nguồn thông tin quan trọng để đánh giá và phân loại chúng Điều này hỗ trợ trực tiếp cho công tác định hướng kiểm tra mặt đất và cung cấp thông tin cần thiết trong việc đánh giá triển vọng khoáng sản.
Phương pháp đánh giá - phân loại cụm dị thường phổ gamma hàng không
Hiện nay, bản đồ dị thường phổ gamma đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và phân tích tài liệu phổ gamma hàng không, đặc biệt trong việc tìm kiếm và dự báo khoáng sản có ích Tuy nhiên, trong quá trình khai thác và sử dụng loại tài liệu này, vẫn tồn tại một số hạn chế cần được nghiên cứu và khắc phục.
Bản đồ dị thường phổ gamma được xây dựng dựa trên kết quả phân loại phóng xạ từ nhiều dị thường điểm đơn Tuy nhiên, việc kiểm tra mặt đất các dị thường chỉ có thể thực hiện cho một số lượng hạn chế và tiêu biểu, gây khó khăn trong việc lựa chọn và xác định chúng.
Các dị thường phổ gamma thường tập trung thành cụm hoặc dải, được gọi là cụm dị thường, với nhiều dị thường đơn phân bố gần nhau trên một đối tượng địa chất Mỗi yếu tố địa chất gây dị thường thường mang đặc tính phóng xạ chung liên quan đến một loại khoáng sản nhất định Việc kiểm tra mặt đất và dự báo các diện tích triển vọng khoáng sản thường được thực hiện theo cụm, nhưng hiện tại chỉ có bản đồ phân bố các dị thường đơn, khiến việc đánh giá tổng thể về đặc điểm phóng xạ của toàn cụm trở nên khó khăn Do đó, việc lựa chọn các cụm dị thường tiêu biểu để kiểm tra mặt đất và dự báo diện tích triển vọng khoáng sản gặp nhiều khó khăn, chủ yếu dựa vào kinh nghiệm và mang tính chủ quan, thiếu tiêu chuẩn định lượng và cơ sở khoa học vững chắc.
PGS.TS Võ Thanh Quỳnh đã đề xuất một phương pháp đánh giá và phân loại cụm dị thường trong xử lý và phân tích tài liệu phổ gamma nhằm đáp ứng các yêu cầu thực tế trong công tác đo bay địa vật lý Phương pháp này đã được áp dụng thành công trong nhiều dự án bay đo và được công bố trên tạp chí địa chất loại A/304 vào năm 2008.
Phương pháp đánh giá và phân loại cụm dị thường được xây dựng theo cách sau:
Xem một cụm dị thường với nhiều dị thường đơn có các tham số phóng xạ khác nhau như một dị thường duy nhất, thể hiện các tham số phóng xạ đặc trưng chung.
Các cụm dị thường được phân loại bản chất phóng xạ thông qua 8 tham số chỉ tiêu: ∆J, T(1/2), ∆U/∆K, ∆Th/∆U, J U, J Th, J K, và F, tương tự như các dị thường đơn Ngoài ra, ba tham số mới được bổ sung là các hệ số tương quan hàm lượng các nguyên tố R U,Th, R U,K, và R K,Th.
Các tham số đặc trưng của cụm cần được xác định dựa trên tập hợp các tham số của tất cả các dị thường đơn có trong cụm Giá trị đặc trưng của cụm cho các tham số là giá trị có tần suất lớn nhất Để thực hiện điều này, cần xây dựng các đường cong mật độ phân bố cho các thông số phóng xạ cơ bản như ∆J, T(1/2), U, ∆U, K, ∆K, Th, và ∆Th theo tập hợp các tham số của dị thường đơn.
Giá trị có tần suất lớn nhất được xác định và coi là giá trị đặc trưng chung của cụm Bốn tham số chỉ tiêu ∆U/∆K, ∆Th/∆U, J i (i=U,Th,K), F được xác định dựa trên các tham số cơ bản của cụm mà không sử dụng đường cong mật độ phân bố.
Sau khi xác định các tham số chỉ tiêu của cụm, quá trình mã hóa và phân loại cụm dị thường được thực hiện tương tự như đối với dị thường đơn Để đánh giá và phân loại bản chất cụm dị thường cũng như mức độ dị thường, các nhà địa vật lý Việt Nam đã tính toán và sử dụng hệ số tương quan hàm lượng các nguyên tố (R U Th / , R U K / , R Th K /) như một tham số quan trọng trong việc đánh giá bản chất của cụm.
Chúng ta biết hệ số tương quan của 2 đại lượng ngẩu nhiên bất kỳ được xác định theo công thức:
Nếu sử dụng hệ số tương quan để phản ánh đặc điểm phân bố của trường phóng xạ tự nhiên của các nguyên tố U, Th, K có thể thấy:
Khi trường phóng xạ tự nhiên của hai nguyên tố X và Y (X, Y = U, Th, K) phân bố đồng nhất trong đất đá, điều này phản ánh điều kiện địa chất ổn định Trong trường hợp này, mối quan hệ giữa hai nguyên tố sẽ rất chặt chẽ, dẫn đến hệ số tương quan |R| có giá trị lớn, gần đạt tới 1.
Khi ít nhất một trong hai nguyên tố phân bố bất thường và mang tính chất cục bộ, điều này phản ánh sự không đồng nhất trong điều kiện địa chất Kết quả là mối quan hệ giữa các nguyên tố này bị phá vỡ, dẫn đến hệ số tương quan giảm xuống gần 0.
Hệ số tương quan càng cao cho thấy sự phân bố gần với trường bình thường, phản ánh điều kiện địa chất ổn định Điều này cho phép sử dụng hệ số tương quan của các nguyên tố để nghiên cứu đặc điểm phân bố của các trường phóng xạ tự nhiên.
Thông qua 8 chỉ tiêu đã nêu, bằng phương pháp mã hóa và phân loại dị thường, mỗi dị thường sẽ được mã hóa thành 6 ký tự, bao gồm 2 chữ cái và 4 chữ số.
Ví dụ: ta có cụm dị thường 18 có kết quả mã hóa: CB.3213 và kết hợp hệ số tương quan:
Các chỉ số R U Th, R U K và R Th K lần lượt là 0.7134, 0.4284 và 0.4197 cho thấy mức độ phóng xạ của nhóm K Dựa vào hệ số tương quan, có thể nhận thấy nguyên tố K có mức độ tương quan yếu so với hai nguyên tố còn lại Các chỉ tiêu 1, 2 và 6 cung cấp thông tin quan trọng cho việc đánh giá triển vọng và đặc điểm của đối tượng gây dị thường.
Phương pháp đánh giá và phân loại cụm dị thường đóng vai trò quan trọng trong việc lựa chọn các cụm tiêu biểu để tiến hành kiểm tra mặt đất, bao gồm kiểm tra sơ bộ và chi tiết trong các đề án bay đo Ngoài ra, phương pháp này còn được coi là một cách nhận dạng đơn giản, với các thông tin thu được từ kết quả đánh giá và phân loại có ý nghĩa lớn trong việc khẳng định kết quả dự báo triển vọng khoáng sản.
CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ- PHÂN LOẠI DỊ THƯỜNG VÀ CỤM DỊ THƯỜNG PHỔ GAMMA VÀO XỬ LÝ- PHÂN TÍCH TÀI LIỆU PHỔ GAMMA HÀNG
Phân tích thử nghiệm phương pháp mã hóa - phân loại dị thường đơn với số liệu thực tế
Dựa trên các tham số phóng xạ cơ bản của dị thường đơn, quá trình mã hóa và phân loại dị thường được thực hiện theo các bước đã nêu trong chương 2 Việc tự động hóa mã hóa và phân loại dị thường đã được triển khai tại nhiều dự án bay đo như Đà Lạt, Huế, Phan Thiết, Ba Na - Hội An, Tuy Hòa và Rào Nậy, thông qua chương trình Q10 do PGS.TS Võ Thanh Quỳnh phát triển Dữ liệu đầu vào của chương trình Q10 bao gồm số hiệu dị thường và các thông số phóng xạ cơ bản, trong khi kết quả đầu ra là mã hóa các dị thường và phân loại chúng vào một trong bảy nhóm bản chất phóng xạ.
Học viên đã thực hiện phân tích thử nghiệm với gần 800 dị thường đơn trong khu vực nghiên cứu Các tham số chỉ tiêu phân tích và kết quả mã hóa phân loại được thể hiện trong bảng 3.1.
Bảng 3.1: Kết quả mã hóa phân loại các dị thường đơn
Đánh giá - phân loại cụm dị thường với số liệu thực tế vùng Đông bắc Tỉnh Đak Lak
Để hiểu rõ về bản chất phóng xạ của các cụm dị thường, phương pháp đánh giá phân loại cụm dị thường giúp xác định các tham số chỉ tiêu định lượng Học viên đã phân tích các cụm dị thường phổ gamma tại vùng Đông Bắc tỉnh Đak Lak dựa trên lý thuyết đã trình bày, với các bước cụ thể được nêu rõ.
Mỗi một cụm dị thường là tập hợp của các dị thường đơn có trong cụm Các thông số phóng xạ cơ bản của cụm bao gồm: ∆J, T(1/2), U, ∆U, K, ∆K,
Để xác định Th và ∆Th, cần xây dựng các đường cong biến phân cho từng thông số Từ những đường cong này, ta xác định giá trị có tần suất lớn nhất và lấy giá trị đó làm giá trị đặc trưng chung cho cụm.
Các thông số phóng xạ cơ bản vừa xác định đƣợc dùng để xác định các tham số chỉ tiêu còn lại: ∆U/∆K, ∆Th/∆U, J i (i=U, Th, K), F
Học viên đã sử dụng các mức mã hóa của từng chỉ tiêu để mã hóa 15 cụm dị thường trong khu vực nghiên cứu, tương tự như quá trình mã hóa dị thường đơn Các thông số chỉ tiêu của cụm được tính toán dựa trên thông số phóng xạ cơ bản của tập hợp các dị thường đơn trong mỗi cụm Kết quả phân tích được trình bày chi tiết trong bảng 3.2.
Bảng 3.2: Kết quả đánh giá phân loại của các cụm dị thường trong khu vực nghiên cứu
Phân tích và đánh giá bảng mã hóa dị thường cho phép xác định bản chất phóng xạ của từng cụm Để nâng cao độ chính xác trong việc đánh giá bản chất phóng xạ và mức độ dị thường của các cụm, học viên đã sử dụng chương trình phân tích do Th.s Nguyễn Viết Đạt phát triển để tính hệ số tương quan Phương pháp này áp dụng các giá trị hàm lượng U, Th, K làm thông số đầu vào, cho ra kết quả R U/Th, R U/K và R Th/K của cụm dị thường Kết quả chi tiết về hệ số tương quan được trình bày trong bảng 3.3.
Bảng 3.3: Kết quả xác định giá trị hệ số tương quan của cụm dị thường STT Số hiệu cụm R U Th / R U K / R Th K /
Học viên đã thực hiện đánh giá bản chất phóng xạ của các cụm dị thường trong khu vực nghiên cứu, phân loại chúng thành 7 nhóm dựa trên kết quả đánh giá (bảng 3.2) Đồng thời, giá trị hệ số tương quan của các cụm dị thường (bảng 3.3) được sử dụng để khẳng định thêm bản chất phóng xạ của chúng Kết quả phân tích được trình bày chi tiết trong bảng 3.4 và hình 3.2.
Bảng 3.4: Kết quả phân tích đánh giá bản chất cụm dị thường
Bản chất cụm STT Số hiệu cụm
Trong khu vực nghiên cứu, đã xác định 15 cụm dị thường, trong đó 9 cụm (16, 17, 18, 19, 22, 24, 66, 67, 71) có bản chất K Hai cụm 21 và 63 có bản chất Th-K, hai cụm 26 và 64 mang bản chất Th-U, một cụm 65 có bản chất Th, và cụm 79 mang bản chất U-K Những kết quả phân tích này hoàn toàn phù hợp với giá trị hệ số tương quan hàm lượng xác định ở mỗi cụm dị thường.
Hình 3.2: Sơ đồ phân bố cụm dị thường và bản chất cụm trong khu vực
Học viên đã nghiên cứu và áp dụng phương pháp đánh giá - phân loại dị thường đơn và cụm dị thường với số liệu thực tế, nhằm kiểm tra mặt đất một cách hiệu quả Phương pháp này không chỉ được sử dụng trong kiểm tra sơ bộ và chi tiết mà còn là công cụ nhận dạng đơn giản, cung cấp tài liệu quan trọng cho việc đánh giá triển vọng khoáng sản Để khẳng định ý nghĩa của phương pháp, Học viên đã kết hợp kết quả phân loại dị thường với các phương pháp thống kê từ tài liệu đã thu thập ở vùng Đông Tỉnh Đak Lak, tiến hành phân tích đánh giá triển vọng khoáng sản cho khu vực này.
Các bước thực hiện phân tích đánh giá triển vọng khoáng sản cho khu vực đƣợc thực hiện nhƣ sau:
- Xác định dị thường trường ban đầu so với phông bằng các bộ lọc thống kê;
- Xác định tỷ lệ đóng góp của các trường thành phần trong trường tổng:
J K , J Th , J U để đánh giá bản chất chủ yếu gây trường của các nguyên tố phóng xạ;
Chỉ số triển vọng F được tính bằng công thức F = Qk.Qu/Qth, trong đó một chỉ số F cao thường phản ánh sự hiện diện của các đới biến chất nhiệt dịch Tỷ số hàm lượng các nguyên tố như Qth/Qu, Qk/Qth và Qu/Qk cũng đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá tiềm năng địa chất.
- Sử dụng các tham số thống kê của dị thường: độ lệch chuẩn, đặc trưng phổ…
- Sử dụng tổ hợp các dấu hiệu: các dấu hiệu thường lựa chọn là trường xạ phổ gamma, các tham số biến đổi của chúng
- Sử dụng các kết quả đánh giá phân loại bản chất cụm dị thường
- Khoanh định các trường xạ địa hóa cục bộ liên quan với các đới biến
Sử dụng các phương pháp nhận dạng kết hợp với kết quả đánh giá bản chất phóng xạ của các cụm dị thường, chúng tôi xây dựng sơ đồ triển vọng khoáng sản cho khu vực.
- Kết quả đánh giá triển vọng khoáng sản thu đƣợc là sơ đồ triển vọng khoáng sản đƣợc biểu diễn trong hình 3.4
Hình 3.3: Sơ đồ phân vùng triển vọng khoáng sản khu vực nghiên cứu
Kết quả “ Sơ đồ dự báo triển vọng khoáng sản” đƣợc xây dựng theo nguyên tắc sau:
- Triển vọng loại A1 là các đới đã tiến hành kiểm tra mặt đất đƣợc đánh giá là có triển vọng
- Triển vọng loại A là các đới chƣa đƣợc tiến hành kiểm tra mặt đất nhƣng có kết quả tốt trong các phương pháp phân tích nhận dạng
Triển vọng loại B là những khu vực chưa được khảo sát mặt đất, và các kết quả phân tích nhận dạng từ các phương pháp đã thực hiện không hoàn toàn đồng nhất.
Trong khu vực đã xác định được 26 đới triển vọng khoáng sản, bao gồm 9 đới loại A1 đã được kiểm tra, 11 đới loại A chưa được kiểm tra và 6 đới loại B.
Khoáng sản trong vùng rất phong phú và đa dạng, đặc biệt là vàng, thiếc, volfram, đất hiếm và molipden Vàng được phát hiện ở nhiều địa điểm và trong các đối tượng địa chất khác nhau, chủ yếu xuất hiện dưới dạng đới dị thường có bản chất Kali.
Việc áp dụng phương pháp đánh giá và phân loại dị thường vào phân tích tài liệu bay đo ở Đông Đak Lak đã nâng cao chất lượng báo cáo Kết quả đánh giá không chỉ khẳng định vai trò trong việc khoanh vùng triển vọng khoáng sản mà còn thể hiện ý nghĩa thực tiễn và khả năng ứng dụng của phương pháp trong khảo sát địa vật lý hàng không và xử lý tài liệu đo bay.