NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN TRONG XỬ LÝ - PHÂN TÍCH SỐ LIỆU PHỔ GAMMA HÀNG KHÔNG

4 trên, tương tự như nhiều lĩnh vực khoa học kĩ thuật khác, trong địa vật lý người ta thường sử dụng lý thuyết nhận dạng - một lĩnh vực toán học đi sâu vào giải quyết các bài toán phân l

i

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

Nguyễn Viết Đạt

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN TRONG XỬ LÝ - PHÂN TÍCH SỐ LIỆU PHỔ GAMMA HÀNG

KHÔNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

HÀ NỘI - 2012

ii

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

Nguyễn Viết Đạt

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN TRONG XỬ - LÝ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU PHỔ GAMMA HÀNG KHÔNG

Chuyên ngành: Địa vật lý

Mã số: 60 44 61

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS Võ Thanh Quỳnh

Hà Nội – 2012

iii

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ – PHÂN TÍCH TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ HÀNG KHÔNG 3

1.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ 3

1.1.1 Các bước xử lý tổ hợp số liệu địa địa vật lý 3

1.1.2 Các thuật toán nhận dạng 10

1.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ PHÂN TÍCH TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ MÁY BAY TRONG NƯỚC VÀ TRÊN THẾ GIỚI 20

1.2.1 Các phương pháp phân tích tài liệu địa vật lý máy bay trên thế giới 20

1.2.2 Các phương pháp phân tích tài liệu dịa vật lý may bay ở Việt Nam 25

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP HỆ SỐ TƯƠNG QUAN VÀ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG CỦA PHƯƠNG PHÁP TRONG GIẢI ĐOÁN ĐỊA CHẤT SỐ LIỆU PHỔ GAMMA HÀNG KHÔNG 27

2.1 PHƯƠNG PHÁP HỆ SỐ TƯƠNG QUAN 27

2.1.1 Hệ số tương quan 27

2.1.2 Cơ sở áp dụng phương pháp hệ số tương quan 29

2.2 ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỆ SỐ TƯƠNG QUAN TRONG ĐÁNH GIÁ PHÂN LOẠI CỤM DỊ THƯỜNG 31

2.2.1 Đánh giá phân loại dị thường đơn 31

2.2.2 Đánh giá phân loại cụm dị thường 35

2.2.3 Ứng dụng hệ số tương quan trong đánh giá, phân loại cụm dị thường 36

2.3 ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP TRONG PHÂN CHIA THÀNH TẠO ĐỊA CHẤT VÀ DỰ BÁO TRIỂN VỌNG KHOÁNG SẢN 38

iv

2.4 XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỆ SỐ

TƯƠNG QUAN 40

CHƯƠNG 3 ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỆ SỐ TƯƠNG QUAN TIẾN HÀNH PHÂN TÍCH THỬ NGHIỆM TÀI LIỆU PHỔ GAMMA HÀNG KHÔNG VÙNG ĐÔNG TỈNH ĐAK LAK 44

3.1 GIỚI THIỆU KHU VỰC NGHIÊN CỨU 44

3.1.1 Đặc điểm địa lý tự nhiên vùng nghiên cứu và khu vực lân cận 44

3.1.2 Đặc điểm dân cư - kinh tế - xã hội 48

3.1.3 Đặc điểm địa chất 49

3.2 ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỆ SỐ TƯƠNG QUAN VỚI SỐ LIỆU THỰC TẾ VÙNG ĐÔNG ĐAK LAK 55

3.2.1 Ứng dụng hệ số tương quan góp phần đánh giá cụm dị thường 55

3.2.2 Ứng dụng phương pháp hệ số tương quan trong khoanh định các dị thường và đánh giá phân loại dị thường trên toàn diện tích nghiên cứu 59

KẾT LUẬN 66

TÀI LIỆU THAM KHẢO 67

PHỤ LỤC 69

v

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1: Các đặc điểm của hệ số tương quan R 29

Bảng 2.2: Các mức mã hóa theo T(1/2) 32

Bảng 2.3: Các mức mã hóa theo ∆J 32

Bảng 2.4: Các mức mã hóa theo cường độ bức xạ tương đối 33

Bảng 2.5: Các mức mã hóa theo Tỉ số ∆Th/∆U 33

Bảng 2.6: Các mức mã hóa theo Tỉ số ∆U/∆K 34

Bảng 2.7: Các mức mã hóa theo chỉ số nhiều thành phần 34

Bảng 2.8: Các nhóm bản chất phóng xạ của dị thường phổ gamma 34

Bảng 3.1: kết quả phân tích đánh giá cụm dị thường theo Báo cáo Kết quả bay đo từ - phổ gamma tỉ lệ 1:25.000 vùng Tuy Hòa 56

Bảng 3.2: Kết quả phân loại đánh giá cụm dị thường theo hệ số tương quan 58

vi

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1: Đồ thị phân tán thể hiện mối quan hệ giữa 2 biến X, Y 27

Hình 2.2 Sơ đồ khối của chương trình 41

Hình 2.3: Một số hình ảnh chương trình xử lý tài liệu theo phương pháp hệ số tương quan 43

Hình 3.1: Vị trí vùng nghiên cứu 45

Hình 3.2: Bản đồ hành chính phần phía Đông tỉnh Đak Lak 46

Hình 3.3: Sơ đồ cụm dị thường theo Báo cáo Kết quả bay đo từ - phổ gamma tỉ lệ 1:25.000 vùng Tuy Hòa 57

Hình 3.4: Sơ đồ đồng mức hệ số tương quan R U/Th 60

Hình 3.5: Sơ đồ đồng mức hệ số tương quan R U/K 61

Hình 3.6: Sơ đồ đồng mức hệ số tương quan R Th/K 62

Hình 3.7: Sơ đồ phân vùng triển vọng khoáng sản khu vực nghiên cứu 64

1

MỞ ĐẦU

Hiện nay, trong công tác điều tra nghiên cứu địa chất và tìm kiếm khoáng sản thì số lượng thông tin trên mỗi một đối tượng thu thập ngày càng lớn Mỗi một tài liệu chứa đựng một loại thông tin về đối tượng và nếu chỉ sử dụng một loại tài liệu riêng biệt thì rất khó có thể giải quyết thoả đáng nhiệm vụ đặt ra Do đó phân tích đồng thời nhiều loại thông tin về đối tượng (tổ hợp số liệu) là một xu hướng tất yếu, được phát triển mạnh và được áp dụng rộng rãi ở nước ta và trên thế giới

Trong công tác bay đo từ - phổ gamma hàng không ở Việt Nam số lượng các

dị thường phổ gamma hàng không phát hiện được là rất lớn, tuy nhiên chỉ có số lượng rất hạn chế có thể tiến hành kiểm tra đánh giá mặt đất Vì vậy nhằm mục tiêu nâng cao hiệu quả trong xử lý phân tích số liệu phổ gamma hàng không, học viên

tiến hành nghiên cứu và đề xuất phương pháp hệ số tương quan góp phần bổ sung

vào nhóm các phương pháp xử lý phân tích số liệu phổ gamma hàng không

Luận văn được thực hiện với các mục tiêu Ngiên cứu phương pháp phân tích

hệ số tương quan và khả năng ứng dụng của phương pháp trong xử lý phân tích số liệu phổ gamma hàng không Sử dụng phương pháp hệ số tương quan để tiến hành phân tích thử nghiệm trên số liệu thực tế từ đó đưa ra khả năng ứng dụng phương pháp này trong xử lý số liệu phổ gamma hàng không Với mục tiêu này, luận văn được viết với cấu trúc 3 chương theo các nội dung chính như sau:

- Chương 1: Đưa ra khái quát về các phương pháp xử lý số liệu địa vật lý hàng không

- Chương 2: Thực hiện phân tích ý nghĩa toán học cũng như ý nghĩa địa chất của hệ số tương quan từ đó đưa ra phương pháp hệ số tương quan nhằm góp phần nâng cao hiệu quả của quá trình xử lý tài liệu địa vật lý hàng không

- Chương 3: Sử dụng phương pháp hệ số tương quan với số liệu thực tế nhằm khẳng định khả năng ứng dụng của phương pháp này

2

Trong quá trình thực hiện khoá luận này, học viên đã nhận được sự quan tâm giúp đỡ tận tình của các thầy giáo, cô giáo trong Khoa Địa chất, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên , các cán bộ kỹ thuật Đoàn Địa vật lý máy bay (Gia Lâm, Hà Nội), đặc biệt là sự hướng đẫn, giúp đỡ tận tình của thầy giáo hướng dẫn PGS.TS

Võ Thanh Quỳnh Học viên xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới những sự giúp đỡ nhiệt tình đó!

Do những hạn chế về mặt thời gian thực hiện luận văn nên nội dung của luận văn không thể tránh khỏi những thiếu sót, rất mong nhận được sự bổ sung, góp ý của các thầy

Học viên thực hiện

Nguyễn Viết Đạt

3

CHƯƠNG 1 CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ – PHÂN TÍCH TÀI

LIỆU ĐỊA VẬT LÝ HÀNG KHÔNG

1.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ

Khác với các lĩnh vực nghiên cứu trực tiếp đối tượng địa chất, địa vật lý nghiên cứu gián tiếp các đối tượng đó dựa vào các đặc điểm trường vật lý của chúng Từ các số liệu khảo sát trường địa vật lý, mục tiêu cuối cùng của công tác thăm dò địa vật lý là đưa ra được các thông tin của đối tượng để phục vụ cho các mục tiêu khác nhau Để thực hiện nhiệm vụ này có nhiều phương pháp, trong đó lý thuyết nhận dạng – lĩnh vực toán học giải quyết các bài toán phân loại đối tượng là một phương án được lựa chọn nhiều hiện nay trong địa vật lý

Mỗi loại số liệu cụ thể thường chỉ phản ánh một số đặc trưng nào đó của đối tượng vì vậy khi sử dụng số liệu đó để đưa ra kết luận về đối tượng sẽ cho kết quả kém tin cậy do nhiều nguyên nhân khác nhau chưa kể tới các sai số mắc phải khi thu thập và chỉnh lý số liệu Để nâng cao chất lượng xử lý thông tin và đáp ứng được các yêu cầu thực tế, hiện nay, người ta áp dụng phổ biến là các phương pháp

xử lý tổ hợp dữ liệu “Xử lý tổ hợp dữ liệu về cơ bản là dựa trên nhiều loại thông tin khác nhau để giải quyết được các nhiệm vụ đặt ra phù hợp với điều kiện kinh tế

và kỹ thuật cho phép” 1

Không chỉ trong địa vật lý mà nhiều lĩnh vực khác cũng sử dụng xử lý tổ hợp số liệu để nâng cao chất lượng của kết quả xử lý

1.1.1 Các bước xử lý tổ hợp số liệu địa địa vật lý

Trong công tác xử lý tổ hợp số liệu địa vật lý, nhiệm vụ cơ bản và quan

trọng nhất là phân loại các điểm quan sát thành các diện tích hay các nhóm diện tích nhất định Trong đó các diện tích được phân loại có các trường địa vật lý đặc trưng cho các đối tượng địa chất tương ứng Để giải quyết nhiệm vụ

1

T heo Phạm Năng Vũ (2002), Bài giảng cơ sở lý thuyết xử lý số liệu địa vật lý,

4

trên, tương tự như nhiều lĩnh vực khoa học kĩ thuật khác, trong địa vật lý người ta thường sử dụng lý thuyết nhận dạng - một lĩnh vực toán học đi sâu vào giải quyết các bài toán phân loại đối tượng dựa vào mối quan hệ hữu cơ giữa các đối tượng cụ thể với các dấu hiệu trường đặc trưng tương ứng cho đối tượng đó Xử lý tổ hợp số liệu Địa vật lý là một quá trình phức tạp phụ thuộc vào mục đích đối tượng nghiên cứu và các dạng số liệu khác nhau Một cách khái quát có thể phân chia quá trình này theo các bước cơ bản sau đây

- Xây dựng mô hình và xác định phương pháp nhận dạng

- Ước lượng các đặc trưng thống kê

- Chọn thuật toán xử lý và thực hiện quá trình xử lý

- Định nghiệm về sự tồn tại của các đối tượng

- Đánh giá chất lượng xử lý

a Xây dựng mô hình và xác định phương pháp nhận dạng

Để xử lý tổ hợp số liệu Địa vật lý người ta chủ yếu sử dụng các mô hình thống kê vì các đối tượng khảo sát cần nghiên cứu có vị trí, kích thước, tính chất vật lý không biết trước nên chúng được xem như các đối tượng ngẫu nhiên Mặt khác, các trường vật lý do các đối tượng địa chất tạo ra thường bị các loại nhiễu làm méo nên các dấu hiệu trường Địa vật lý khảo sát cũng mang tính ngẫu nhiên Với mô hình để được nhiệm vụ tiếp theo là lựa chọn các phương pháp nhận dạng tương ứng, tiến hành xử lý theo mô hình và giải

quyết các nhiệm vụ bài toán đặt ra

Hiện nay có rất nhiều phương pháp nhận dạng hiện đại, được tự động hóa bằng các phần mềm mạnh Tuy nhiên, có thể chia chúng thành hai nhóm: nhóm các phương pháp nhận dạng theo đối tượng chuẩn và nhóm các phương pháp nhận dạng không có đối tượng chuẩn

5

Nhóm các phương pháp nhận dạng theo đối tượng chuẩn được áp dụng khi chúng ta biết được lớp đối tượng và biết được đặc trưng thống kê của các trường địa vật lý đối với từng lớp đối tượng

Khi xử lý số liệu địa vật lý bằng thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn, nhiệm vụ đặt ra là cần xây dựng các thuật toán hay đề xuất các chỉ tiêu nhận dạng đảm bảo để phân loại các đối số liệu quan sát thành hai lớp (thí dụ lớp

có quặng và lớp không quặng) hoặc với số lớp nhiều hơn 2 khi có trước các đặc trưng thống kê của mỗi loại dấu hiệu ứng với các đối tượng chuẩn

Vấn đề quan trọng, mang tính quyết định trong công tác xử lý số liệu địa vật lý bằng thuật toán nhận dạng theo đối tượng chuẩn là lựa chọn đối tượng chuẩn, trên đó tiến hành nghiên cứu các đặc trưng thông kê của các dấu hiệu (các trường địa vật lý) Điều này đặc biệt quan trọng khi khảo sát các diện tích

có cấu trúc địa chất phức tạp, ở đó các trường địa vật lý quan sát được biến đổi mạnh ngay cả ở những diện tích nhỏ

Nhóm các phương pháp nhận dạng không có đối tượng chuẩn được áp dụng khi chúng ta không biết trước các đặc trưng thống kê của các dấu hiệu ứng với các lớp đối tượng cần tìm Khi đó quá trình nhận dạng đơn thuần chỉ thực hiện nhiệm vụ phân loại trường

Phương pháp xử lý số liệu bằng thuật toán nhận dạng không có đối tượng chuẩn được thực hiện như sau: bằng thuật toán phân loại trường lựa chọn được, tiến hành chia các điểm quan sát thành một số nhất định các diện tích đồng nhất về dấu hiệu tổ hợp Bản chất địa chất của từng diện tích phân

ra được có thể không xác định được; để xác định chúng đòi hỏi phải có các số liệu khoan hoặc nghiên cứu bổ sung về tính chất vật lý của đá

b Ước lượng các đặc trưng thống kê và lượng tin của các dấu hiệu trên các đối tượng chuẩn

6

• Ước lượng các đặc trưng thống kê

Để xử lý tổ hợp các số liệu bằng phương pháp nhận dạng có mẫu chuẩn thì công việc quan trọng mang tính quyết định là lựa chọn các mẫu chuẩn và xác định các đặc trưng thống kê các trường địa vật lý của chúng

Các mẫu hay đối tượng chuẩn là phần diện tích ở đó bằng các số liệu khoan và các số liệu địa chất khác đã xác định được bản chất địa chất của các đối tượng gây ra trường địa vật lý Tùy thuộc vào các mục đích nghiên cứu khác nhau mà các đối tượng chuẩn được lựa chọn khác nhau Ví dụ khi mục đích nghiên cứu là tìm kiếm khoáng sản thì đối tượng chuẩn có thể là một vùng quặng, một trường quặng, một mỏ quặng hay một vỉa quặng Còn khi khảo sát địa vật lý phục vụ công tác đo vẽ bản đồ địa chất thì các đối tượng mẫu có thể là diện tích phát triển một loại đá nào đó

Dựa vào các giá trị trường quan sát được trên các đối tượng chuẩn người ta tiến hành xác định các đặc trưng thống kê của trường cho từng loại đối tượng Các đặc trưng này bao gồm:

- Đường cong biến phân (hàm phân bố mật độ xác suất thực nghiệm)

- Kỳ vọng và phương sai của trường (thông qua đường cong biến phân )

Ngoài ra khi cần người ta còn tính cả hệ số tương quan giữa các dấu hiệu, phương chủ đạo của các dị thường…

Điều đặc biệt cần lưu ý để công tác phân tích nhận dạng đạt hiệu quả tốt thì cần lựa chọn các đối tượng chuẩn sao cho các diện tích tồn tại đối tượng chuẩn phải nằm xen kẽ với các phần diện tích khảo sát cần nhận dạng

Đối với nhóm các phương pháp nhận dạng không có đối tượng chuẩn để xác định các đặc trưng thống kê của trường người ta chia khu vực khảo sát

• Lượng tin của dấu hiệu

Lượng tin của dấu hiệu là khả năng mà dấu hiệu đó có thể phân biệt được các đối tượng khác nhau với nhau Khả năng này phụ thuộc vào việc các đối tượng của cùng một lớp có thường xuyên cho những giá trị cố định của dấu hiệu đó hay không và các giá trị đó có phân bố rộng ra ngoài giới hạn của các đối tượng của lớp đó hay không

Người ta đưa ra các khái niệm lượng tin từng phần, lượng tin tổng (tích phân) và lượng tin tổng hợp Lượng tin từng phần là lượng tin của những dải giá trị hay của nhóm các giá trị riêng biệt của một dấu hiệu nhất định Lượng tin tổng là lượng tin chứa toàn bộ các giá trị của một dấu hiệu (một loại trường) nào đó Cuối cùng lượng tin tổng hợp là lượng tin tính cho những dạng kết hợp khác nhau của nhiều dấu hiệu

Trong quá trình nhận dạng không phải mọi dấu hiệu trường đều quan trọng như nhau, thậm chí có những dấu hiệu trường địa vật lý hoàn toàn không chứa thông tin về đối tượng khảo sát và có thể là những dấu hiệu nhiễu làm mờ nhạt đi các thông tin hữu ích Khi đưa các dấu hiệu này vào sử dụng

để nhận dạng không làm tăng mà ngược lại làm giảm chất lượng nhận dạng đối tượng Chính vì vậy, trong quá trình xử lý cần tiến hành đánh giá lượng

8

tin của từng dấu hiệu để từ đó chọn ra những dấu hiệu có lượng tin cao đưa vào xử lý và loại bỏ những dấu hiệu có lượng tin thấp

c Nguyên tắc lựa chọn các thuật toán xử lý

Các thuật toán được lựa chọn để xử lý sẽ ảnh hưởng tới chất lượng xử lý

Để chất lượng xử lý cao khi lựa chọn các thuật toán người ta dựa vào các yếu

tố sau:

• Nhiệm vụ địa chất đặt ra

Nếu nhiệm vụ của khảo sát địa vật lý là tìm kiếm mỏ thì thuật toán phải

có khả năng nhận dạng hai lớp đối tượng: lớp quặng và lớp không quặng Còn nếu nhiệm vụ của khảo sát địa vật lý là phục vụ công tác đo vẽ bản đồ địa chất thì thuật toán phải đảm bảo khả năng cùng một lúc nhận dạng được nhiều lớp đối tượng liên quan với nhiều loại đất đá và các yếu tố kiến tạo khác nhau

• Đặc điểm chứa thông tin của số liệu gốc

Nếu các số liệu địa vật lý chứa thông tin ở hai mức: mức “có”- mức dị thường và mức “không”- mức phông thì người ta sử dụng các thuật toán logic Trong trường hợp các số liệu địa vật lý chứa các thông tin định lượng thì người ta sử dụng các thuật toán kiểm chứng thống kê

• Tính độc lập và không độc lập của các dấu hiệu trường

Khi các dấu hiệu trường địa vật lý độc lập nhau thì có thể sử dụng các thuật toán đơn giản Còn trong trường hợp các dấu hiệu liên quan với nhau thì các thuật toán được sử dụng phức tạp hơn Lưu ý là trong trường hợp các dấu

hiệu trường không độc lập nhau, để nhận dạng đòi hỏi các giá trị trường phải phân bố theo luật chuẩn

• Mức độ đầy đủ của các thông tin tiên nghiệm

9

Mức độ đầy đủ của các thông tin tiên nghiệm chính là mức độ hoàn chỉnh của các mô hình vật lý địa chất Trong trường hợp tồn tại các đối tượng chuẩn, nghĩa là khi biết rõ mô hình vật lý địa chất của các đối tượng thì để xử

lý người ta sử dụng các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn để phân loại trường

d Quyết định nghiệm về sự tồn tại của đối tượng cần tìm

Đối với các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn việc quyết định nghiệm chủ yếu dựa vào chỉ số tương đồng Chỉ số này xác định mức độ giống nhau hoặc khác nhau giữa đối tượng nghiên cứu với đối tượng chuẩn theo lượng thông tin tổng hợp của toàn bộ các dấu hiệu

Đối với các thuật toán nhận dạng không có mẫu chuẩn thì quá trình nhận dạng chỉ đơn thuần thực hiện việc phân chia diện tích khảo sát thành các phần đồng nhất theo tổng hợp các dấu hiệu Việc phân loại ở đây được tiến hành dựa vào các chỉ tiêu định nghiệm khác nhau Chỉ tiêu này phụ thuộc rất nhiều vào số lượng các lớp đối tượng cần phân chia là bao nhiêu

e Đánh giá chất lượng xử lý

Đối với các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn, chất lượng xử lý được đánh giá dựa vào sai số nhận dạng các đối tượng kiểm chứng (tỉ số các đối tượng kiểm chứng được nhận dạng đúng so với tổng các đối tượng kiểm chứng được đưa ra nhận dạng) Các đối tượng kiểm chứng là các đối tượng

mà bản chất địa chất của chúng đã được xác định rõ, song chúng không được chọn làm đối tượng mẫu mà là đối tượng được dùng làm kiểm tra các kết quả nhận dạng

Đối với các thuật toán nhận dạng không đối tượng chuẩn người ta sử dụng xác suất nhận dạng sai lầm để đánh giá chất lượng xử lý Xác suất này được tính dựa vào việc tính tích phân hàm phân bố mật độ xác suất của một

Hiện nay, trong địa vật lý ngưồi ta sử dụng rất nhiều phương pháp nhận dạng hiện đại, được tự động hoá bằng các phần mềm mạnh Tuy nhiên có thể chia chúng thành 2 nhóm: nhóm có phương pháp nhận dạng theo đối tượng chuẩn (có thông tin tiên nghiệm) và nhóm có phương pháp nhận dạng không có đối tượng chuẩn (không

có thông tin tiên nghiệm)

a Mẫu chuẩn, các đặc điểm đặc trưng của mẫu chuẩn

Để xử lý tổ hợp các số liệu bằng phương pháp nhận dạng có mẫu chuẩn thì công việc quan trọng mang tính quyết định là lựa chọn các mẫu chuẩn và xác định các đặc trưng thống kê các trường địa vật lý của chúng

Các mẫu hay đối tượng chuẩn là phần diện tích ở đó bằng các số liệu khoan

và các số liệu địa chất khác đã xác định được bản chất địa chất của từng đối tượng gây ra trường địa vật lý Tuỳ thuộc vào các mục đích nghiên cứu khác nhau mà các đối tượng chuẩn được lựa chọn khác nhau Ví dụ khi mục đích nghiên cứu là tìm kiếm khoáng sản thì đối tượng chuẩn có thể là một vùng quặng, một trường quặng, một mỏ quặng hay một vỉa quặng Còn khi khảo sát địa vật lý phục vụ công tác đo

Cần lưu ý để công tác phân tích nhận dạng đạt hiệu quả tốt thì cần lựa chọn các đối tượng chuẩn sao cho các diện tích tồn tại các đối tượng chuẩn phải nằm xen

kẽ với các phần diện tích khảo sát cần nhận dạng

Một đối tượng chuẩn nào đó có phạm vi ứng dụng là giới hạn và nó phụ thuộc vào các yếu tố sau:

- Đối tượng chuẩn phải có giá trị thông tin tin cậy theo mục tiêu tìm kiếm

- Đối tượng chuẩn phải phù hợp với diện tích nghiên cứu

- Mật độ lưới khảo sát các loại thông tin phải tương ứng với đối tượng chuẩn lựa chọn

Đối tượng chuẩn mang các dấu hiệu nhận biết, phân biệt nó với môi trường xung quanh, các dấu hiệu có khả năng phân biệt cao trong các loại thông tin thu thập sẽ gúp quá trình xử lý số liệu cho kết quả tin cậy Để đánh giá chất lượng của

dấu hiệu người ta sử dụng khái niệm lượng tin của dấu hiệu Lượng tin của dấu hiệu

là khả năng mà dấu hiệu đó có thể phân biệt được các đối tượng khác nhau với nhau Khả năng này phụ thuộc vào việc các đối tượng của cùng một lớp có thường xuyên cho những giá trị cố định của dấu hiệu đó hay không và các giá trị đó có phân

bố rộng ra ngoài giới hạn của các đối tượng của lớp đó hay không

Trong quá trình nhận dạng không phải mọi dấu hiệu trường đều quan trọng như nhau, thậm chí có những dấu hiệu trường địa vật lý hoàn toàn không chứa

12

thông tin về đối tượng khảo sát và có thể là những dấu hiệu nhiễu làm mờ nhạt đi các thông tin hữu ích Khi đưa các dấu hiệu này vào sử dụng để nhận dạng không làm tăng mà ngược lại lại làm giảm chất lượng nhận dạng đối tượng Chính vì vậy, trong quá trình xử lý cần tiến hành đánh giá lượng tin của từng dấu hiệu để từ đó chọn ra những dấu hiệu có lượng tin cao đưa vào xử lý và loại bỏ những dấu hiệu có lượng tin thấp

Dựa vào các giá trị trường quan sát được trên các đối tượng chuẩn người ta tiến hành xác định các đặc trưng thống kê của trường cho từng loại đối tượng Các đặc trưng này được sử dụng tuỳ thuộc vào thuật toán nhận dạng áp dụng Thường các đặc trưng thống kê bao gồm:

- Đường cong biến phân (hàm phân bố mật độ xác xuất thực nghiệm)

- Kỳ vọng và phương sai của trường (tính thông qua đường cong biến phân) Ngoài ra khi cần người ta tính cả hệ số tương quan giữa các dấu hiệu, phương chủ đạo của các dị thường…

b Các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn

Các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn là các thuật toán tiến hành xác định bản chất địa chất của các đối tượng dựa vào việc so sánh tập hợp các dấu hiệu địa vật lý đặc trưng cho đối tượng chuẩn với tập hợp các dấu hiệu địa vật lý của đối tượng nghiên cứu

Việc lựa chọn thuật toán nhận dạng tuỳ thuộc vào các điều kiện sau:

- Số liệu xuất phát

- Tồn tại thông tin tiên nghiệm về đối tượng

- Nhiệm vụ cụ thể của công tác địa vật lý

Các thuật toán nhận dạng được xây dựng dựa vào các công cụ toán học khác nhau như: toán logic, các hàm hồi quy và lý thuyết định nghiệm thống kê… dưới đây là một số thuật toán điển hình

13

• Phương pháp nhận dạng sử dụng toán logic

Trong các thuật toán logic, để nhận dạng đối tượng hoặc là người ta tính lượng tin tổng, hoặc là xác định khoảng cách tổng

Từ đối tượng chuẩn tìm được các dấu hiệu đặc trưng và, người ta tiến hành

mã hoá các dấu hiệu trường bằng mã nhị phân gồm tập số “0” và “1”

Nếu xkn là giá trị trường của dấu hiệu thứ n của mẫu thứ k thì:

- xkn = 0 khi mẫu k không chứa dấu hiệu thứ n

- xkn =1 khi mẫu k chứa dấu hiệu thứ n

Bằng cách trên toàn bộ các mẫu được mã hoá

Tiếp theo, dựa vào các tổ hợp số “0” và “1” (từ thông tin) xác lập trên các mẫu chuẩn người ta xác định các từ thông tin chuẩn cho từng lớp đối tượng Từ thông tin chuẩn cho một lớp (đối tượng) là từ thông tin gặp p lần ở các đối tượng chuẩn của lớp đó và không gặp lần nào các đối tượng chuẩn thuộc lớp khác (giá trị

p được chọn theo kinh nghiệm) Đối với một lớp người ta có thể chọn khoảng giá trị

thông tin chuẩn Các thông tin này được gọi là tổ hợp dấu hiệu phức hợp Trong các

tổ hợp dấu hiệu phức hợp đặc trưng cho các đối tượng chuẩn của cùng một lớp thì

tổ hợp dấu hiệu nào đặc trưng cho số lượng mẫu chuẩn lớn hơn, tổ hợp dấu hiệu đó

sẽ có lượng tin lớn hơn

Cuối cùng là nhận dạng các đối tượng nghiên cứu Ở bước này người ta tiến hành kiểm tra xem bao nhiêu tổ hợp dấu hiệu phức hợp của từng lớp gặp ở đối tượng nghiên cứu Nếu số lần gặp các tổ hợp dấu hiệu phức hợp của một lớp nào đó nhiều hơn số lần gặp các tổ hợp phức hợp của lớp khác thì đối tượng nghiên cứu được xếp vào lớp đó Quá trình này được tiến hành cho tới khi đối tượng cuối cùng được nhận dạng

• Phương pháp nhận dạng sử dụng phân tích hồi quy

14

Trong xử lý số liệu địa vật lý, thuật toán hồi quy đầu tiên được sử dụng để sử

lý các số liệu đo địa vật lý giếng khoan và phân tích định lượng các tài liệu trọng lực Thực chất của thuật toán này là xây dựng các hàm hồi quy xác định mối quan

hệ giữa các tham số địa chất cần tìm với các số liệu địa vật lý quan sát được bằng các phương pháp khác nhau Ví dụ mối quan hệ giữa một bên là độ rỗng của đất đá với bên kia là các số liệu đo điện trở, điện trường tự nhiên, gama… dọc thành giếng khoan

Thường quá trình xấp xỉ các hàm hồi quy giới hạn bởi các đa thức bậc 1, bậc

2 hoặc đặc biệt có thể xấp xỉ với đa thức bậc lớn hơn Ví dụ: nếu chỉ có hai dấu hiệu

1 và 2 thì hàm hồi quy được xấp xỉ bằng đa thức bậc 2 có đạng:

yk = akx1k + bkx2k +ckx1kx2k + dkx21k + gkx22k + hk (1.1)

Các hệ số ak, bk, ck, dk, gk và hk trong biểu thức (1.1) được xác định bằng phương pháp bình phương tối thiểu theo các giá trị địa chất của tham số yk xác định được trên các đối tượng chuẩn và các số liệu đo trường địa vật lý của các dấu hiệu

x1k và x2kcủa chính đối tượng đó

Phương trình hồi quy trên được xác định cho từng đối tượng chuẩn thứ k Ngoài phương pháp hồi quy người ta còn tiến hành xác định giá trị ngưỡng yk cho từng lớp đối tượng chuẩn Cuối cùng đưa các giá trị trường đo được trên các đối tượng cần nghiên cứu vào các phương trình hồi quy tìm được trên đối tượng chuẩn

ta sẽ xác định được giá trị của tham số yk của đối tượng nghiên cứu

Thuật toán phân tích hồi quy có ưu điểm là dễ dàng đưa vào xử lý bổ sung các số liệu của dấu hiệu mới bằng cách đưa thêm vào phương trình của hàm hồi quy các số hạng mới vì vậy thuật toán này rất phù hợp cho việc xử lý các số liệu của tổ hợp khảo sát gồm nhiều dấu hiệu khác nhau

Tuy nhiên thuật toán hồi quy cũng có nhược điểm ở chỗ với một tập hợp số liệu nhất định ứng với một giá trị sai số cho trước có thể xấp xỉ được nhiều hàm hồi quy Nhược điểm này thể hiện rõ nhất khi các đấu hiệu quan sát trường liên quan với nhau Lý do trên không cho phép đưa ra được các lý giải về ý nghĩa vật lý của

15

các hệ số của hàm hồi quy tìm được Các lý giải vật lý chỉ có thể được đưa ra khi dạng của phương trình này được xác định cho một mô hình vật lý cụ thể, còn quá trình xấp xỉ hồi quy chỉ được tiến hành đơn thuần với mục đích xác định hệ số của phương trình hồi quy ứng với mô hình vật lý đó

• Phương pháp kiểm định giả thuyết thống kê

Thuật toán nhận dạng trên cở sở mô hình thống kê đối tượng chuẩn trong phân tích số liệu địa vật lý thường sử dụng các thông số như: tỷ số sự thật L(x) và tổng lượng thông tin J(1:2,x)

Giá trị các thông số đó được tính theo công thức:

( )

)(

)(

2

1

x P

x P x

)(log,

x p x

Trong đó:

P1(x), P2(x) là các xác suất bắt gặp giá trị dấu hiệu x cùng với các đối tượng tương ứng của lớp 1 và lớp 2 (ví dụ lớp quặng và lớp không quặng) Khi sử dụng đối tượng chuẩn cho lớp 1 (lớp quặng) thì trong các biểu thức P2(x) được thay bằng

()

()

()

)()

()

()()

()

(

)()

()

()

2 2 2 1 2

1 2 1 1 1

k k

k

x L x L x L x P x P x P

x P x P x P x

),2:1(

),2:1(),2:1(),

16

Nếu sự phụ thuộc của các dấu hiệu là rõ và sự phân bố của chúng tuân theo luật chuẩn thì để nhận dạng các đối tượng thuộc lớp 1 và lớp 2 người ta thường sử dụng các hàm phân giải bậc 1 (R1) hoặc bậc 2 (R2) đối với các tham số x1, x2,…, xn Các hàm này được biểu diễn như sau:

i

k

j

j i

ij x x c x b

R2, phổ các giá trị này lên khắp diện tích khảo sát và biểu diễn chúng lên bản đồ Đối sánh các giá trị này với các giá trị của đối tượng chuẩn có thể nhận biết và khoanh định được các diện tích đồng dạng với đối tượng chuẩn Các dấu hiệu được

lựa chọn thường là một tổ hợp nào đó trong số các tham số thu được

c Các thuật toán nhận dạng không có mẫu chuẩn

• Thuật toán kiểm chứng thống kê

Thuật toán này tiến hành phân loại trường khi các dấu hiệu trường hoàn toàn độc lập nhau Ban đầu người ta sử dụng bộ lọc để tách các dị thường ra khỏi phông nhiễu cho từng dấu hiệu trường Kết quả lọc cho phép nhận được các số liệu trường chủ yếu gồm các dị thường Tiếp theo phân loại các dị thường thành các lớp dị thường Mỗi lớp dị thường gồm các dị thường có các đặc trưng thống kê giống nhau Để phân loại các dị thường đầu tiên người ta phân chia khu vực khảo sát thành các diện tích cơ sở, sau đó dựa vào kết quả phân chia cá giá trị trường ở mỗi cửa sổ người ta dựng các đường cong biến phân đặc trưng cho cửa sổ đó Cuối cùng

để phân lớp các dị thường người ta sử dụng các chỉ tiêu χ2 để so sánh và xếp loại

• Thuật toán K trung bình

Nội dung thuật toán như sau: Giả sử tồn tại n đối tượng, nhiệm vụ đặt ra là phân chia toàn bộ n đối tượng thành M lớp với M << n

Để giải quyết nhiệm vụ trên, lúc đầu người ta chọn hú hoạ từ n đối tượng ra

k đối tượng, k đối tượng được chọn này xem như các mẫu chuẩn xuất phát Tiếp theo là tiến hành chính xác hoá liên tiếp các mẫu chuẩn chọn được bằng cách so sánh các mẫu chuẩn với các đối tượng còn lại Sau mỗi lần chọn tập hợp các mẫu chuẩn Evchọn được ở lần chọn thứ v sẽ thay cho các mẫu chuẩn ở lần chọn thứ v-1 (lần trước đó)

Nếu ký hiệu tập hợp mẫu chuẩn (Ev) chọn được ở lần chọn thứ v là:

18

hợp E0tìm được này được thay thế bằng mẫu chuẩn mới Mẫu chuẩn mới này có giá trị ei1 được tính như giá trị trọng tâm giữa các giá trị của mẫu chuẩn cũ và giá trị của đối tượng gắn kết với nó xk+1

Sau quá trình hiệu chỉnh ở vòng 1, bằng phương pháp mô tả trên thuật toán

sẽ tiến hành hiệu chỉnh ở các lần tiếp theo, cho tới khi đối tượng cuối cùng được gọi

ra

Sau khi tập hợp các mẫu chuẩn được chính xác hoá, thuật toán tiến hành phân loại toàn bộ số lượng n các đối tượng theo tập hợp các dấu hiệu thành M lớp dựa vào nguyên tắc khoảng cách tối thiểu

d Quyết định sự tồn tại của đối tượng và đánh giá chất lượng xử lý

Đối với thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn việc quyết định nghiệm chủ yếu dựa vào chỉ số tương đồng Chỉ số này xác định mức độ giống nhau hoặc khác nhau giữa đối tượng nghiên cứu với đối tượng chẩn theo lượng thông tin tổng hợp của toàn bộ các dấu hiệu (trường địa vật lý quan sát)

Phụ thuộc vào từng loại thuật toán nhận dạng người ta chọn những đại lượng khác nhau để đánh giá chỉ số tương đồng Đối với các thuật toán nhận dạng kiểm chứng thống kê thì chỉ số tương đồng chính là hệ số tương thích λ hay xác suất hậu nghiệm P(Ak/Bj) Đối với các thuật toán loại này để quyết định nghiệm người ta đưa

ra các giá trị ngưỡng của hệ số tương thích và xác suất hậu nghiệm Giá trị của chỉ

số tương đồng sẽ được so sánh với giá trị ngưỡng này để quyết định đối tượng nghiên cứu giống hay không giống với mẫu

Chất lượng của kết quả xử lý được đánh giá dựa vào sai số nhận dạng các đối tượng kiểm chứng Các đối tượng kiểm chứng là các đối tượng mà bản chất địa chất của chúng đã được xác định rõ, song chúng không được chọn là mẫu chuẩn để nhận dạng mà được dùng làm các đối tượng để kiểm tra các kết quả nhận dạng

Sai số nhận dạng được tính bằng tỷ số các đối tượng kiểm chứng được nhận đạng dúng so với tổng các đối tượng kiểm chứng được đem ra nhận dạng

19

Đối với các thuật toán nhận dạng kiểm chứng thống kê người ta sử dụng xác suất nhận dạng sai lầm để đánh giá chất lượng xử lý Xác suất này được xác định dựa vào việc tính tích phân hàm phân bố mật độ xác suất của hệ số tương thích λ Các hàm này được xác định riêng cho các đối tượng kiểm chứng của từng lớp một

20

1.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ PHÂN TÍCH TÀI LIỆU ĐỊA VẬT

LÝ MÁY BAY TRONG NƯỚC VÀ TRÊN THẾ GIỚI

1.2.1 Các phương pháp phân tích tài liệu địa vật lý máy bay trên thế

giới

Hiện nay trên thế giới, trong công tác phân tích tài liệu dịa vật lý may bay để giải thích địa chất và dự báo triển vọng khoáng sản người ta sử dụng rất nhiều phương pháp khác nhau, trong đó có các phương pháp thông kê- nhận dạng được áp dụng rộng rãi có hiêu quả hơn cả, và có thể chia chúng thành các nhóm phương pháp chính sau

a Các phương pháp tách trường

Sử dụng các phương pháp tách trường để phân chia các dị thường là nội dung quan trọng trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng không, nhằm khoanh định và dự đoán về diện phân bố của các đối tượng địa chất gây dị thường Dị thường phổ gamma là một phần địa phương của vỏ trái đất được khác biệt bởi sự không đồng nhất về địa chất và địa hóa, mà ở đó các trường phóng xạ ghi được cao hơn mức phông, hoặc mối tương quan giữa các thành phần trường bị phá vỡ Diện phân bố của các dị thường này nói chung lớn hơn

so với các dị thường điểm được nêu ở mục 1.3.3.1, nó tương ứng với diện phân bố của các đối tượng địa chất gây dị thường

Các phương pháp tách trường là những phương pháp quen thuộc, được

sử dụng rất rộng rãi và có hiệu quả trong phân tích các tài liệu địa vật lý nói chung Trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng không, do đặc tính phân bố ngẫu nhiên của các trường phóng xạ người ta thường sử dụng rỗng rãi hơn cả

là các phương pháp như: trung bình trượt, trung bình entropi, lọc phi tuyến, lọc tuyến tính, gradien

Vấn đề quan trọng khi sử dụng các phương pháp tách trường để phân chia dị thường phổ gamma hàng không là lựa chọn bán kính trung bình (kích thước cửa sổ chạy) sao cho phù hợp với kích thước của đối tượng gây dị

có hiệu quả trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng không ở nhiều nước trên thế giới Đề cập đến hướng nghiên cứu này có rất nhiều công trình đã được công bố, theo đó các phương pháp nhận dạng có thể chia thành 2 nhóm: nhóm các phương phpas nhận dạng theo đối tượng chuẩn và nhóm các phương pháp nhạn dạng không có đối tượng chuẩn

• Các phương pháp nhận dạng theo đối tượng chuẩn

Trong các phương pháp phân tích nhận dạng có đối tượng chuẩn thì việc quan trọng nhất là chọn đối tượng chuẩn, tiếp đến là chọn tập hợp các dấu hiệu dùng để phản ánh và nhận dạng các đối tượng Tùy thuộc vào các mục đích nghiên cứu khác nhau mà việc lựa chọn các đối tượng chuẩn sẽ khác nhau Với mục đích nhận biết và khoanh định ranh giới các thành tạo địa chất, đối tượng chuẩn được lựa chọn là các “diện tích chuẩn” trên đó phân bố các thành tạo địa chất đặc trưng tin cậy đã biết Với mục đích tìm kiếm và dự báo triển vọng khoáng sản, đối tượng chuẩn được chọn là các diện tích chuẩn,

đã biết về triển vọng khoáng sản (các đối tượng quặng và không quặng)

22

- Đối tượng quặng chuẩn được hiểu là một biểu hiện quặng bất kỳ mà các đặc tính địa chất – khoáng sản đã biết, nghĩa là đã có các dấu hiệu tin tưởng về một loại khoáng sản nào đó

- Đối tượng không quặng chuẩn là các đối tượng mà bằng các công việc tìm kiếm chi tiết trên mặt đất đã khẳng định là chúng không có biểu hiện quặng hóa

Phần lớn các thuật toán nhận dạng trên cơ sở mô hình thống kê đối tượng chuẩn trong phân tích tài liệu phổ gamma thường sử dụng các thông số như: Tỉ số sự thật L(x) và tổng lượng thông tin J(1:2,x)

• Các phương pháp nhận dạng không có đối tượng chuẩn theo nguyên lý tự điều chỉnh

Trong điều kiện khi diện tích khảo sát chưa được nghiên cứu kỹ và không có được các đối tượng chuẩn tin cậy người ta có thể sử dụng các phương pháp nhận dạng không có mẫu theo nguyên lý tự điều chỉnh để phát hiện và khoanh định các diện tích trường dị thường dựa trên một số dấu hiệu

đã được chọn trước theo nguyên tắc: xác suất nhỏ, tương quan yếu và có tính trội của một nguyên tố nào đó

Người ta đặc biệt quan tâm đến các diện tích dị thường (có khả năng liên quan với các khoáng sản) được khoanh định theo các dấu hiệu nên trên khi có các đặc điểm như:

- Loại thường gặp trong các lớp đất đá khác nhau nhưng rất giống nhau

- Loại không điển hình cho lớp đất đá của nó hoặc trên toàn vùng

Các phương pháp nhận dạng không có mẫu theo nguyên lý tự điều chỉnh để đánh giá triển vọng khoáng sản nói chung đạt hiệu quả không cao, thường chỉ có thể tham gia vào việc phát hiện và khoanh định các diện tích,

dự báo là có thể có liên quan với khoáng sản

c Các phương pháp thống kê thực nghiệm

23

Các phương pháp thông kê thực nghiệm được thiết lập trên cơ sở các quan niệm lý thuyết, những kinh nghiệm thực tế, sự tự điều chỉnh để tìm kiếm lời giải đúng trong quá trình phân tích Bằng mô hình toán học và thong qua chúng có thể phân chia các lớp dấu hiệu đối với các dị thường quặng và không quặng Các thông số (được biểu diễn qua các biểu thức toán học) thường được sử dụng đó là:

- Các thông số Dominal

Quá trình phân bố lại các nguyên tố phóng xạ nhất thiết sẽ làm cho ít nhất một nguyên tố được trội lên, và các thông số Dominal phản ánh đặc tính đó, chúng được biểu diễn theo công thức:

2 / ) 1 (

K K

K

/ )

là một dấu hiệu phản ánh đặc điểm phân bố cảu các trường phóng xạ

- Các hàm xác suất thống kê phản ánh xác suất bắt gặp của các đặc tính phóng xạ nào đó (theo nguyên tắc xác suất nhỏ) Về nguyên tắc, xác suất bắt gặp các dị thường sẽ là rất nhỏ so với toàn diện tích khảo sát Do vậy nếu lựa chọn được các dấu hiệu phản ánh thích hợp thì thông qua chúng theo nguyên tắc xác suất nhỏ người ta cũng có thể khoanh định các diện tích có đặc tính phân bố không bình thường của các trường phóng xạ

24

- Các tỉ số hàm lượng các nguyên tố

Người ta cũng thường sử dụng các tỉ số hàm lượng như: qTh/qU, qTh/qK, (qU.qK)/qTh, (qU + qK)/ qTh làm các dấu hiệu để tìm hiểu về đặc điểm phân bố của các trường phóng xạ

Trong các đá không biến đổi của vỏ trái đất các tỉ số này thường khá ổn định và chỉ thay đổi trong các dải khá hẹp Ở những đới đá biến đổi, giá trị của các tỉ số này sẽ vượt ra khỏi các dải đó, do vậy thông qua các dấu hiệu này cũng có thể khoanh định và dự báo các đới đá biến đổi

Các phương pháp thống kê thực nghiệm, thông qua các thông số nói trên được áp dụng khá rỗng rãi và có hiệu quả trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng không, đặc biệt là trong việc phát hiện và khoanh định các đới biến đổi có thể liên quan với khoáng sản

d Các phương pháp khác

Ngoài một số phương pháp phân tích mang tính chuyên dụng thường được áp dụng trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng không như đã trình bày ở trên, trong thực tế người ta còn sử dụng rất nhiều phương pháp phân tích khác theo hướng khai thác và sử dụng triệt để thông tin như các phương pháp đạo hàm, phương pháp phân tích các thành phần chính, các phương pháp phân tích bản đồ bóng, các phương pháp chồng chập thông tin

Hầu hết các phương pháp nói trên ( bao gồm các phương pháp tách trường, các phương pháp nhận dạng, các phương pháp thống kê thực nghiệm v.v…) nói chung đều xử lý trên các số liệu liên tục theo tuyến hoặc theo diện, nghĩa là phân tích trên các bản đồ trường (cường độ bức xạ gamma, hàm lượng các nguyên tố phóng xạ U, Th, K)

Trên các điểm dị thường đơn (Bản đồ phân bố các dị thường phổ gamma hàng không) thường chỉ có một số phương pháp thống kê thực nghiệm đơn giản Thông qua các tham số đặc trưng riêng trên các điểm dị thường như: ∆J, T(1/2), ∆Th/ ∆U, ∆U/ ∆K, Ji, F v.v…, người ta xác lập mối quan hệ giữa các đặc điểm địa chất – khoáng sản với các đặc điểm xạ - địa

dxdydz e

P

B

Sz z z Sy y y Sx x x

−

−

=

2 2

2

) ( ) ( ) (

3

) 2 (

1.2.2 Các phương pháp phân tích tài liệu dịa vật lý may bay ở Việt

Nam

Công tác phân tích tài liệu địa vật lý hàng không ở nước ta trong những năm gần đây cũng đã có được những bước tiến đáng kể Trong tổ hợp các phương pháp phân tích tài liệu đang được sử dụng trong các đề án bay đo ngoài một số phương pháp định tính với các thuật toán tương đói đơn giản căn cứ trực tiếp vào đặc điểm hình thái của các bản đồ trường thì một số phương pháp phân tích hiện đại như:Dominal,tương quan,nhận dạng v.v cũng

đã được đưa vào áp dụng

Thông qua các đề tài nghiên cứu, một số tập thể tác giả cũng đã tiến hành những nghiên cứu, phân tích thử nghiệm trên các tài liệu thực tế bằng nhiều phương pháp khác nhau, đặc biệt là nhóm các phương pháp thống kê-

26

nhận dạng và đã thu được những kết quả tốt Đóng góp vào hướng nghiên cứu này có thể kể đến các công trình của các tác giả như: PGS.TSKH Tăng Mười,

TS Nguyễn Tài Thinh, GS.TS Lê Khánh Phồn, PGS.TS.Võ Thanh Quỳnh,

TS Vũ Thu Hương, TS Nguyển Thế Hùng, TS Nguyển Tuấn Phong và của nhiều nhà khoa học khác

Trong các công trì trên các tác giả đã xử dụng một số phần mềm được xây dựng trong nước, đồng thời khai thác một số phương pháp trong hệ chương trình phân tích phổ - thống kê COSCAD và hệ chương trình ERMAPPER

Tuy nhiên, những nghiên cứu theo hướng này thường mới chỉ thu được kết quả tốt với mục đích nghiên cứu cấu trúc, phục vụ công tác lập bản đồ; còn với mục đích tìm kiếm và dự báo triển vọng khoáng sản thì các kết quả thu được còn hạn chế Nhìn chung các kết quả nghiên cứu đạt được nói trên vẫn còn manh mún, thông qua việc áp dụng, phát triển, hoàn thiện một số phương pháp nhận dạng riêng lẻ; chưa có được một Phương pháp hệ phân tích các tài liệu địa vật lý hàng không hoàn chỉnh trong giải đoán địa chất, tìm kiếm và dự báo triển vọng khoáng sản

27

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP HỆ SỐ TƯƠNG QUAN VÀ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG CỦA PHƯƠNG PHÁP TRONG GIẢI ĐOÁN

ĐỊA CHẤT SỐ LIỆU PHỔ GAMMA HÀNG KHÔNG

2.1 PHƯƠNG PHÁP HỆ SỐ TƯƠNG QUAN

Phân tích tương quan là kỹ thuật rất thường dùng trong thống kê của nhiều ngành như kinh tế, y học, sinh học… nhằm khảo sát mối liên quan giữa 2 biến số

đo trên cùng các đối tượng thông qua hệ số tương quan Có nhiều loại hệ số tương quan nhưng trong nội dung luận văn này chỉ chủ yếu trình bày hệ số tương quan r

Hệ số tương quan r là số đo mối liên quan tuyến tính của 2 biến số

2.1.1 Hệ số tương quan 2

Trong phân tích tương quan người ta đề cập đến cường độ của mối quan hệ giữa hai biến Y và X, đánh giá xem hai biến Y và X có quan hệ với nhau hay không

Đồ thị phân tán của biến Y đối với biến X là tập hợp các điểm M(xi , yi) trong hệ tọa độ vuông góc Dựa vào đồ thị phân tán ta có thể xác định được dạng quan hệ giữa 2 biến Y và X

Hình 2.1: Đồ thị phân tán thể hiện mối quan hệ giữa 2 biến X, Y

2

Theo Cao Hào Thi (2008), Giáo trình xác suất thống kê

28

Trong đồ thị phân tán, nếu các điểm M(xi, yi) qui tụ xung quanh một đường thẳng (D) ta nói hai biến ngẫu Y và X có một sự tương quan tuyến tính Đường thẳng (D) được gọi là đường hồi qui tuyến tính

Gọi X, Y là cặp giá trị của các biến ngẫu nhiên với số trung bình là μx , μy và phương sai là σx2 , σy2 Để đo lường mức độ quan hệ giữa X và Y người ta dùng đại

lượng hiệp tương quan (covariance) và hệ số tương quan

Hệ số tương quan ρ của tập hợp chính

Hiệp tương quan (Covariance)

y x

E Y X Cov

N

i

y i x i y

x

y x

µ

µσ

µµ

σ

Hệ số tương quan của tập hợp chính sẽ là:

y x

y x

y x

Y X Cov

σσ

σσ

N

i

y i y

N

i

x i

1

2 2

µσ

µσ

i

x i

N

i

y i x i

y x

y x

µ

µ

Hệ số tương quan R của mẫu

Covariance của mẫu :

1)

X Cov S

n

i

i i

Y X

i i

n

i

i i

Y X

Y X Y

X

y y x

x

y y x x S

S

S R

i i

n

i i i Y

X

y n y x

n x

y n y x R

1

2 2

1

2 2

1

Bảng 2.1: Các đặc điểm của hệ số tương quan R

STT Đặc điểm của hệ số tương quan

1 -1 ≤ R ≤ 1

2 R được dùng để ước lượng hướng và độ mạnh của mối quan hệ giữa X,Y

3 |R| càng lớn thì tương quan giữa X và Y càng chặt

4 0 < R ≤ 1 : gọi là tương quan thuận (X↑, Y↑)

5 -1 ≤ R ≤ 0 : gọi là tương quan nghịch (X↑, Y↓)

6 RX,Y = RY,X: Hệ số tương quan có tính đối xứng

7 R là ước lượng của ρ

2.1.2 Cơ sở áp dụng phương pháp hệ số tương quan

Hệ số tương quan có ý nghĩa toán học là phản ánh mức độ quan hệ giữa hai đại lượng Khi hai đại lượng X, Y có mối quan hệ càng chặt chẽ thì giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan càng lớn (tiến dần tới 1) Và ngược lại, Khi X, Y có quan hệ không chặt thì giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan càng tiến gần tới 0

30

Vậy khi sử dụng hệ số tương quan trong tài liệu phổ gamma hàng không thì

có được các nhận định về đặc điểm phân bố của trường phóng xạ tự nhiên

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 2 nguyên tố X, Y (X,Y=U, Th, K) phân bố trong đất đá một cách bình thường (phản ánh điều kiện địa chất đồng nhất) thì quan hệ giữa chúng sẽ là quan hệ chặt chẽ, vì vậy giá trị của hệ số tương quan |R| sẽ lớn (tiến gần tới 1)

- Khi ít nhất 1 trong hai nguyên tố (hoặc cả 2 nguyên tố) phân bố một các bất thường và mang tính chất cục bộ (phản ánh điều kiện địa chất không đồng nhất) thì mối quan hệ giữa các nguyên tố này bị phá vỡ (quan hệ không chặt, hoặc không quan hệ) và điều đó dẫn tới hệ số tương quan có giá trị nhỏ (tiến gần tới 0)

Như vậy, hệ số tương quan có giá trị càng lớn thì càng khẳng định đặc điểm phân bố trường bình thường (Điều kiện địa chất ổn định) và ngược lại Điều đó cho thấy hoàn toàn có thể sử dụng hệ số tương quan hàm lượng các nguyên tố để nghiên cứu đặc điểm phân bố các trường phóng xạ tự nhiên

31

2.2 ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỆ SỐ TƯƠNG QUAN TRONG

ĐÁNH GIÁ PHÂN LOẠI CỤM DỊ THƯỜNG

Thực tế, các dị thường phổ gamma thường tập trung thành các cụm hoặc dải,

tập hợp nhiều dị thường tập trung thành một tập hợp (gọi chung là cụm dị thường)

trên mỗi một yếu tố địa chất gây dị thường, các dị thường mang những đặc tính

phóng xạ tương đối chung, liên quan tới một số loại hình khoáng sản nhất định vì

vậy việc phân tích tài liệu, dự báo triển vọng khoáng sản cần tiến hành theo các cụm

dị thường Các bản đồ phân bố dị thường đơn và các tham số đặc trưng của từng dị

thường đơn khó có thể đưa ra cái nhìn khái quát về đặc điểm phóng xạ chung của

toàn cụm, từ đó khó rút ra những nhận định chính xác về đặc điểm của đối tượng

địa chất gây dị thường cũng như việc đánh giá khả năng liên quan đến khoáng sản

của chúng

2.2.1 Đánh giá phân loại dị thường đơn 3

Sau quá trình khảo sát phổ gamma hàng không, các bản đồ trường bắt buộc

Ngoài các bản đồ trường kể trên, thì bắt buộc phải thành lập đối với tài liệu

phổ gamma hàng không đó là bản đồ phân bố các dị thường phổ gamma (dị thường

đơn)

3 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

32

Để thành lập bản đồ này, sau khi phân chia dị thường, xác định các thông số phóng xạ của chúng trực tiếp trên các đồ thị trường, sau đó tiến hành phân loại dị thường

Hiện nay, người ta sử dụng phương pháp “mã hóa và phân loại dị thường” để tiến hành phân loại các dị thường phổ gamma hàng không theo các nhóm bản chất phóng xạ khác nhau Các chỉ tiêu được sử dụng bao gồm: ∆J, T(1/2), ∆Th/∆U ,

∆U/∆K, F, Ji (i=U,Th,K) trong mỗi chỉ tiêu gồm các mức khác nhau tương ứng với các khoảng giá trị đặc trưng được mã hóa bằng chữ cái hoặc số, cụ thể như sau:

Chỉ tiêu thứ nhất đặc trưng 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

k jk

i

q a

- qi là hàm lượng của nguyên tố phóng xạ i

- aji là độ nhạy (số xung trên một đơn vị hàm lượng) của nguyên tố I trong kênh tổng

Chỉ tiêu thứ 4: Tỉ số ∆Th/∆U gồm 3 mức được mã hóa bằng các số 1,2,3

Bảng 2.5: Các mức mã hóa theo Tỉ số ∆Th/∆U

STT Mức mã hóa Giá trị của ∆Th/∆U

34

Chỉ tiêu thứ 5: tỉ số ∆U/∆K gồm 2 mức được đánh giá bằng 2 số 1, 2

Bảng 2.6: Các mức mã hóa theo Tỉ số ∆U/∆K

STT Mức mã hóa Giá trị của ∆U/∆K

Chỉ tiêu thứ 6: Chỉ số nhiều thành phần F (F=U.K/Th) được mã hóa ở 3 mức 1,2,3

Bảng 2.7: Các mức mã hóa theo chỉ số nhiều thành phần

STT Mức mã hóa Giá trị của F

Về bản chất phóng xạ, các dị thường phổ gamma được phân loại thành 7 nhòm theo bảng sau:

Bảng 2.8: Các nhóm bản chất phóng xạ của dị thường phổ gamma