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基于滑动窗口对数标准离差法的地球化学异常识别:以青海多彩地区1:5万水系沉积物地球化学测量为例
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  • 英文篇名:Identifying the Geochemical Anomalies using Logarithmic Standard Deviation Statistics Method Based on Sliding Window: The Geochemical Survey of 1∶50 000 Water Sediments in Duocai Region of Qinghai Province as an Example
  • 作者:石文杰 ; 魏俊浩 ; 谭俊 ; 王凤林 ; 葛心逸
  • 英文作者:Shi Wenjie;Wei Junhao;Tan Jun;Wang Fenglin;Ge Xinyi;Faculty of Earth Resources, China University of Geosciences(Wuhan);Qinghai Bureau of Nonfemous Metals Geology and Mineral Exploration Acadamy;
  • 关键词:多彩地区 ; 水系沉积物 ; 对数标准离差 ; 弱小异常 ; 异常查证
  • 英文关键词:Duocai area;;stream sediment;;logarithmic standard deviation;;weak anomaly;;anomaly verification
  • 中文刊名:地质科技情报
  • 英文刊名:Geological Science and Technology Information
  • 机构:中国地质大学(武汉)资源学院;青海有色地质矿产勘查局地质矿产勘查院;
  • 出版日期:2019-09-15
  • 出版单位:地质科技情报
  • 年:2019
  • 期:05
  • 基金:中国地质调查局项目(科[2014]04-025-081)
  • 语种:中文;
  • 页:87-95
  • 页数:9
  • CN:42-1240/P
  • ISSN:1000-7849
  • 分类号:P632
摘要
利用滑动窗口对数标准离差法对青海省多彩地区1∶5万水系沉积物地球化学测量Cu,Mo,Pb,Zn等主成矿元素进行了异常信息提取,该方法与常规的数据处理方法相比,在低背景区识别出了多处异常,且异常的面积以及与已知矿床点的套合率相对于传统统计法均提高了2~3倍,此方法不仅可压制高背景宽缓异常,而且可有效强化低背景区弱小异常。通过野外异常查证,在低背景区新圈定的龙格东多与米扎那能东2处异常区内均发现了含铜矿化蚀变带,证明了该方法提取异常信息的有效性。
        In this paper, we analyzed elements of Cu,Mo,Pb and Zn from the 1∶50 000 stream sediment survey data obtained from Duocai region in Qinghai Province, using the logarithmic standard deviation method based on sliding window. Compared with traditional statistical method, this method can identify more anomalies in the low geochemical background area. Moreover, the anomalous area and coincidence rate with known ore deposits have increased by 2-3 times. The results show that this method can not only suppress the high background wide anomalies, but also strengthen the weak and small anomalies in the low background area. According to the result of field anomaly verification, copper mineralization alteration zones have been found in Longgedongxiang and Mizhananeng anomalous zones in the low geochemical background area. This proves the validity of this method in extracting anomaly information.
引文
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