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化探数据处理的一般性方法一、分析质量：1．看技术报告中质量评述部分，看各项指标是否合格。
主要有：检出限、报出率、异常检查率、异检合格率、内检率、内检合格率、国家一级或二级标准物质的准确度和精密度等。
看是否符合标准（设计）。
这些数据由化验室提供。
这些一般不会超差的，否则化验室不能给出化验报告。
2．RE计算RE=abs（C1-C2）/（C1+C2）×200要求：小于3倍检出限时，RE≤85%，大于3倍检出限时，RE≤66%为合格。
总合格率一般要求大于70%。
需要说明的是：这种方法适用于简单对比，就是一个点取2个样时使用。
如果用三重套合分析，就不能用这种方法了。
所以写设计时，一定要用简单对比方法。
还有，这些年的化探中的RE还没有超标的，如果真的超标了，我也不知道怎样处理。
二、数据处理：1．剔除一级及二级标准样；2．剔除重复样；3．剔除0值及化验室输入错误的值，或小于检出限的值。
主要是指≤0.3这样数据的≤号；4．做原始数据图；5．计算异常下限，做单元素异常图，圈定单元素异常。
单点异常，只有外带的不圈，有中、内带的圈出。
外带用黄色，中带用浅红色，内带用深红色。
单元素异常编号为Au-1，Ag-1等。
需要指出的是，圈定异常时应该形成数据异常图，但交报告时，必须分开，就是形成一张数据图，再形成一张异常图；需要说明的是，如果面积较大（这个没有标准），总体说是水系面积超过一个5万图幅，就要分子区计算下限。
分子区的原则是不同年代、不同地质体都要划分成子区。
如果各个子区的异常下限接近，就采用总的，否则分别确定子区的异常下限，然后分别圈定子区的异常。
6．填单元素异常评序表。
异常点数、面积、平均值、极大值、标准离差、衬度、规模、浓度分带等。
评序有5参数和多参数两个评序，5参数不参与的参数有标准离差、浓度分带及异常点数。
需要说明的是，排序时，单项值高的给1，以下类推2、3等，一样的值给一样的排序。
不产生空的值。
浓度分带有内带的给1，中带的给2，外带的给3；7．做组合异常图，先把所有的元素做成1张组合异常图，只要外带，圈定组合异常。
内蒙古扎赉特旗东芒合矿和哈拉街吐矿化探数据处理及图件编制方法1 化探数据质量评价的数据处理(分矿区)⑴统计重采样和重分析抽查样所占样品总数的比例比例 = （重采样和重分析抽查样数/工作样总数）100%⑵作出SSPS数据文件将重采样和重分析样分别作成SSPS数据文件。
文件中列出项目为：①重采抽查样重采样号元素含量相应的工作样号元素含量②重分析抽查样重分析样号元素含量相应的工作样号元素含量⑶计算各元素相对误差重采样和重分析抽查样相对误差均按RE(%) = |C1-C2|/0.5×(C1+C2)×100%计算。
C1为重采样或重分析抽查样的分析含量C2为重采样或重分析抽查样的相应的工作样的分析含量| |为绝对值RE(%)≤30%为合格，＞30为超差（不合格）；（Au：RE(%)≤50%为合格，＞50为超差）⑷计算各元素的合格率η= （抽查样品中合格的样品数/抽查样品的总数）100%合格率（η）应＞80%，即这批样品的分析结果是可信的。
⑸列表表示检查或分析质量结果表××化探重采样抽查各元素的合格率(%)Cu Pb Zn Cr Ni Co Sn V Ag Ti2 矿区地球化学特征研究的数据处理(以哈拉街吐为例)⑴作出SSPS数据文件作出下列SSPS数据文件：①文件1：整个矿区数据文件；②文件2：矿区地层数据文件；③文件3：矿区岩浆岩数据文件；④文件4 ：下二叠统大石寨组（P1d）数据文件；⑤文件5 ：下白垩统大磨拐河含煤组（K1d）数据文件；⑥文件6 ：华力西晚期侵入岩数据文件；⑦文件7 ：燕山期早期侵入岩数据文件；⑧文件8 ：燕山期晚期侵入岩数据文件；⑨文件9：已知矿附近一定范围数据文件每一数据文件的内容项目包括：序号野外号 X坐标 Y坐标各元素的含量⑵整个矿区和各地质单元（各地层、各岩浆岩）样品各元素含量特征统计统计的参数包括：①元素含量平均值；②最大值；③最小值；④标准离差；⑤变化系数（标准离差/含量平均值）；⑥浓度克拉克值（元素含量平均值/该元素的克拉克值）整个矿区和各地质单元统计结果含量平均值、最小值、最大值用表表示。
第1篇一、前言随着我国经济的快速发展，城市化进程不断加快，地质环境问题日益突出。
为了保障我国工程建设、资源勘查、环境保护等领域的安全，物化探测技术得到了广泛应用。
本文对某单位近年来的物化探测工作进行总结，以期为我国物化探测技术的发展提供参考。
二、物化探测工作概述1. 工作背景近年来，我国地质环境问题日益严重，工程建设、资源勘查等领域对物化探测技术提出了更高的要求。
为满足这些需求，我单位开展了物化探测工作，旨在提高探测精度、降低探测成本、拓展探测领域。
2. 工作目标（1）提高物化探测技术水平，提升我国地质环境安全保障能力；（2）拓展物化探测应用领域，满足工程建设、资源勘查、环境保护等领域的需求；（3）培养一支高水平的物化探测专业队伍，提高我国物化探测整体实力。
三、物化探测工作内容1. 技术研发（1）开展物化探测技术理论研究，提高探测精度；（2）引进、消化、吸收国外先进物化探测技术，提高我国物化探测技术水平；（3）开展物化探测新技术、新方法的研究与开发，拓展探测领域。
2. 探测实践（1）开展各类工程项目的物化探测工作，为工程建设提供安全保障；（2）开展资源勘查、环境保护等领域的物化探测工作，为我国资源利用、环境保护提供科学依据；（3）参与国内外重大物化探测项目，提升我国在国际物化探测领域的地位。
3. 人才培养（1）加强物化探测专业队伍建设，提高专业技术人员素质；（2）开展物化探测技术培训，提高技术人员业务水平；（3）加强与高校、科研院所的合作，培养物化探测专业人才。
四、物化探测工作成果1. 技术成果（1）成功研发了多种新型物化探测技术，提高了探测精度；（2）引进、消化、吸收国外先进物化探测技术，提升了我国物化探测技术水平；（3）拓展了物化探测应用领域，为我国地质环境、工程建设、资源勘查、环境保护等领域提供了有力支持。
2. 实践成果（1）为数百个工程项目提供了物化探测服务，保障了工程建设的顺利进行；（2）为我国资源勘查、环境保护等领域提供了科学依据，推动了我国可持续发展；（3）参与了多个国内外重大物化探测项目，提升了我国在国际物化探测领域的地位。
土壤化探异常的评价及相关问题土壤化探是土壤地球化学探测的一种方法，通过采集土壤样品并进行分析，可以获取土壤的地球化学性质和成分信息，从而评价土壤的质量和环境污染状况。
在进行土壤化探时，可能会发现一些异常情况，需要对其进行评价和处理。
本文将探讨土壤化探异常的评价方法以及可能涉及的相关问题。
一、土壤化探异常的评价方法：1.异常检测：首先需要对土壤化探数据进行异常检测，可以采用统计学方法或人工智能算法，比如Z值法、箱线图法、聚类分析等。
根据异常检测结果，初步判断哪些数据存在异常情况。
2.现场验证：对异常数据所在的采样点进行现场验证，收集更多的采样点数据，观察是否存在同样的异常现象。
可以根据地理位置、土地利用等因素，解释异常数据的可能原因。
3.数据分析：对异常数据进行深入分析，比较各种可能性的原因，寻找异常的根源。
可以考虑土壤组分之间的关系、土壤形态特征、周边环境因素等。
通过数据分析，对异常数据进行合理解释，并得出结论。
4.问题解决：根据分析结果，有针对性地解决土壤化探异常问题。
可以采取改变土地利用方式、做好土地修复、制定环境保护政策等措施，保证土壤的质量和环境的健康。
二、土壤化探异常可能涉及的相关问题：1.污染源：土壤化探异常可能是由于周边环境存在污染源所致。
在工业区、化工厂、垃圾堆放场等周边地区，可能存在大量的有害物质，导致土壤化探数据异常。
这时需要重点调查、评估潜在的污染源，并采取相应的防治措施。
2.土地利用：土壤化探异常可能与土地利用方式有关。
在工矿区或农业区域，土地利用和管理不当，可能导致土壤营养元素紊乱以及土壤酸碱度、盐分等异常。
这时需要加强土地利用规划，科学合理地进行土地开发和利用。
3.自然因素：土壤化探异常也可能与自然因素有关。
在地质构造复杂的地区，地层变化、地震活动等都可能导致土壤化探数据出现异常。
这时需要进行地质勘测、地震地质研究，并在规划建设中加以考虑。
4.其它因素：土壤化探异常还可能与土壤性质、植被覆盖、水分状况等因素有关。
土壤化探异常的评价及相关问题【摘要】土壤化探异常是地球物理探测技术在土壤中的应用，通过对土壤中异常的电磁或地球物理信号进行监测和分析，可以揭示土壤中隐藏的信息。
本文从土壤化探异常的类型、识别方法、成因分析、评价指标和存在的问题等方面进行了探讨。
通过对土壤化探异常的评价和分析，可以为地质勘探、农业生产、环境监测等领域提供重要的参考信息。
在研究和应用中仍存在着一些问题，如数据处理技术不够成熟、异常信号的解释和解决方法等。
未来应该加强对土壤化探异常的研究，提高技术水平，完善分析方法，以更好地应用于实际生产和科研领域，为社会经济发展提供更多的信息支持。
【关键词】土壤化探异常、评价、类型、识别方法、成因分析、评价指标、存在的问题、意义、展望、结论总结1. 引言1.1 研究背景土壤化探异常是指在土壤中存在异常的地质、物理、化学性质，可能暗示着地下有矿产资源存在的特征。
研究土壤化探异常对于地质勘探、矿产资源评价、环境保护等方面有着重要的意义。
土壤化探异常的研究背景可以追溯到20世纪初，当时人们开始意识到土壤中的化学元素和物理性质可以反映出地下矿产资源的存在。
随着科学技术的不断进步和发展，土壤化探异常的识别方法也日益完善，研究领域也逐渐扩大至城市地下管线、地质灾害等方面。
在当今社会，矿产资源的开发已成为国民经济发展的重要支柱，因此对土壤化探异常的研究日益受到重视。
通过对土壤化探异常的评价和分析，可以为矿产资源的勘探提供重要参考，同时也有利于环境保护和科学研究的发展。
1.2 相关概念土壤化探异常是指在地下土壤中存在异常的物理现象或特征。
这些异常可能来源于地下构造、地质体、水文地质条件等因素的变化，导致地下土壤中某些物理性质的异常变化。
土壤化探异常是地球物理勘探中的重要内容，可以通过对地下土壤中异常的特征进行分析和识别，来揭示地下潜在的资源分布、地下构造、地下水文条件等信息。
土壤化探异常的特征具有多样性和复杂性，常见的类型包括电阻率异常、磁性异常、重力异常等。
化探数据处理步骤：
1、数据整理：
①将样品点位坐标和元素分析结果倒入Excel表
②将每个元素对应的坐标分别整理，另存为“。
Det“，CSV(逗号分隔)格式的文件，表中第一行表头为notgrid。
将文件保存到工作盘内。
3、打开MAPGIS的“空间分析”DTM分析”工作窗口，
4、打开三角剖分文件，即“Au.det”文件，
5点击Tin模型工具栏，选择“快速生成三角剖分网”
6删除三角剖分边，整理三角剖分网，删除不相关联线
7、追踪剖分等值线, 选择等值线套区等地设置后金星等值线层的设置后点击确定。
等值线层的设置是按照异常下限、2s、4s、8s三级异常进行设置。
形成下图。
8、分别另存点、线、面文件即可。
最新最详细化探数据处理与编图流程⼀、指导思想成矿地质背景地球化学研究就是从地球化学特征出发，借助已建⽴的地球化学信息提取技术，充分利⽤地球化学调查所获得的海量数据信息，提取有关反应成矿地质背景条件的地球化学信息，并编制相应地球化学图及相应的推断解释图件，为资源潜⼒评价有关成矿地质背景的研究提供地球化学⽀撑。
⼆、⼯作内容（⼀）基础图件成矿地质背景条件的地球化学信息提取⾸先是要编制有关基础地球化学图件。
主要有：1. 单元素（化合物）地球化学图2. 地球化学组合异常图3. 地球化学综合异常图（⼆）解释推断图件地球化学解释推断图件，内容包括：1. 地球化学推断解译地质图2. 地球化学找矿预测图三、⼯作⽅法（⼀）数据校正处理1|数据检查的必要性，因为实验室的分析报告还是⼿⼯输⼊的，还是存在录⼊错误的，我们重点检查的是“>”，数据中间的空格等录⼊错误问题；另外还有畸变检查，数据的特⼤值,⽐如超过10倍变差，⼀般对这样的分析值实验室会很重视的,你也可以提出让他们再确认⼀下,做到⼼中有数。
另⼀类错误可能会是我们录⼊样号或者坐标时出现的错误，如：“56b” 写成“56 b”,程序是以空格分开数据的，数据如果写成这样就会产⽣错误结果，有时在完成处理后才可能发现，这样⼀来我们前⾯的⼯作就作废了。
所以数据检查是⾮常必要的。
2|异常下限值的确定采⽤逐渐剔除法：①计算全区各元素原始数据的均值(X)和标准偏差(S)；②按X1+3S1的条件剔除⼀批⾼值后获得⼀个新数据集,再计算此数据集的均值(X2)和标准偏差(S2)；③重复第⼆步，直⾄⽆特⾼值点存在，求出最终数据集的均值(X)和标准偏差(S),则X做为背景平均值，S为标准离差，T(异常下限值)= X (背景平均值)+2S(标准离差)求出理论异常下限值，再结合地球化学等量线、地质背景及圈定效果确定出实⽤异常下限值。
3|重复样样品合格率统计野外重采样品以密码样形式插⼊样品中进⾏了分析，结果(C2)与第⼀次分析结果(C1)进⾏了⽐对。
1:1万化探的数据处理成图方法探讨毕武1、2段新力1、2袁小龙1、2黄显义1、2彭仲秋1、21.乌鲁木齐金维图文信息科技有限公司，新疆，乌鲁木齐，8300912.新疆地矿局物化探大队信息中心，新疆，昌吉，831100摘要：对1:1万化探的数据处理成图方法，在实际工作中的一些应用经验。
关键词：1:1万化探数据处理成图方法0前言随着1:5万区域化探的实施，在1:5万区域化探异常范围内开展的1:1万化探勘查也越来越普遍，对1:1万化探目前没有具体的规范，一般是参照1:5万区域化探规范执行，可是成图效果却有时不尽理想，下面就两个例子举例说明1:1万化探的数据处理成图方法。
1编制的步骤及要求1.1图件编制的要求：a土壤地球化学测量图件分两部分：基础图与推断解释图。
b区域调查和普查工作的图件编制按化探区域调查有关规范执行。
c图件编制必须符合地球化学勘查图式图例及用色标准规定。
d成果报告需做交通测区位置图、实际材料图、等值线图、综合异常图及其它推断解释图。
1.2例子一：南北向测线，100×40网格距。
这样的数据本身符合网格数据的格式，只是以TXT文本格式保存，所以我们可以借助GeoIPAS软件的“数据预处理”→“数据格式转换”→“XYZ数据转为网格数据”功能，这里注意数据坐标的起始值、终止值和网格间距，网格间距就选择100×40，起始值和终止值要保证数据的原始点位都与网格点重合。
这里有一个问题，就是有些项目用的是GPS坐标，不一定是与网格点位完全重合，一般我们建议用规则网的坐标。
下面先看一下图1-1点位数据图和图1-2点位符号图；图1-3原始数据转为网格数据绘制的地球化学图以及其转换参数：X最小值320000，X最大值32500网格化0，间距100，列数51；Y最小值4121000，Y最大值4127000，间距40，行数151。
图1-4距离平方导数加权网格化绘制的地球化学图，GeoIPAS系统→数据预处理→离散数据网格化→距离平方导数；搜索范围：圆域，R=300米；网格化参数：X最小值319880，X最大值325120，间距40，列数132；Y最小值41209200，Y最大值4127080，间距40，行数155。
化探数据处理说明平顺项⽬化探数据处理⽅法⼀、基本概念1、异常⾯积：⽤GeoCIPS 软件直接统计异常⾯积，计量单位为km 2。
2、异常强度：异常区内⼤于下限数据的算术平均值。
3、最⼤值：异常区内数据最⼤值。
4、异常下限：根据作图结果调整异常下限。
5、异常衬度：异常均值/异常下限。
6、⾯⾦属量：元素剩余含量（异常均值减去异常下限）与异常⾯积的乘积。
7、NAP 值：异常衬度×异常⾯积。
8、异常排序：各异常按NAP 值⼤⼩排序，⼤的在前。
9、⾦计量单位⽤×10－9（ppb ），其余元素⽤×10－6（ppm ）。
⼆、单元素异常的圈定1、异常下限的确定表5-1 各元素异常下限⼀览表单位：Au 为ppb ，其它元素为ppm 。
逐步剔除法剔除⼤于+3S 的值、⼩于-3S 的值后求元素的平均值和标准差S ，选择+2S 定为计算下限，计算下限作为参考，根据表4-1分析结果对各分析指标的下限适当调整，对于有找矿可能的分析指标根据成图效果稍降低了下限，保留了较多的异常，对于找矿指⽰意义⼩的分析指标则提⾼了异常下限，仅保留了异常强度⾼的异常，将部分异常⾯积⼩、异常极⼤值/下限⼩、异常点数为1（少数为2）的异常删除，⼒求异常图可以直观的反x x x x映预查区的元素特征。
具体采⽤的异常下限及浓度分级见表5-1。
2、浓度分级预查区各分析指标尽量采⽤1、2、4分带。
由于预查区各分析指标整体含量低，仅Au、W采⽤了1、2、4分带，部分变异系数⼩和采⽤下限较⼤的分析指标，灵活调整了浓度分带。
三、综合异常的圈定与类别划分1、综合异常的圈定根据预查区内单元素异常分布及组合特征，以主要成矿元素的异常为主，把在空间上分布基本⼀致，相互重合的多个单元素异常圈定为⼀个综合异常。
共圈定以Ag、As、Au、Bi、Cu、Hg、Mo、Pb、Sb、Sn、W、Zn为主要异常元素的综合异常7个。
按所处地质环境、找矿意义和已有资料现阶段的认识⽔平，将各综合异常按下列标准进⾏分类，其中⼄2类异常1个，⼄3类异常4个，丁类异常2个。
基于MAPGIS6.7的化探数据处理方法及异常图的绘制[摘要] 本文以苏丹红海州捷拜拉吐哈度57区金矿区水系沉积物测量中au元素化探数据为例，介绍了mapgis6.7环境中化探数据的处理方法和流程，以及化探异常图的绘制。
[关键词] mapgis6.7 化探数据处理方法化探异常图1. 前言我队在苏丹红海州捷拜拉吐哈度57区金矿区开展了1∶5万～1∶20万水系沉积物测量，所有采样点位均使用gps精确定位，共采集样品数量2200个，并由化验单位完成对化探样品au元素含量的分析。
mapgis6.7是一个大型基础地理信息系统软件平台，它可以方便、快捷、有效的对经过化验分析的数据进行处理并自动圈定元素异常[1]。
2. 数据处理2.1 原始数据整理水系沉积物测量通过gps对采样点进行定位，得到采样点坐标（x、y）。
在excel中导入原始数据字段，包括采样点编号、x坐标、y坐标、au元素分析结果，然后另存为制表符分隔的文本文件，命名为“化探结果.txt”。
2.2 背景值和异常下限值的确定异常下限主要根据剔除高值点后样品au元素含量的算术平均值和标准离差来确定。
其计算公式为：其中，——au元素含量的异常下限值；——剔除高值点剩余样品au元素含量的算术平均值；——剔除高值点剩余样品au元素含量的标准离差值；为经验系数，一般取1.65～3。
本文的取值为： =3。
统计计算时，利用excel相关函数将au元素含量所在的列进行从大到小排列，然后计算全部样品中au元素含量的算术平均值和标准离差值，将大于的含量数据剔除后，再次统计计算全部样品中au元素含量的算术平均值和标准离差，直至将大于的含量数据全部剔除后，用剩余样品中au元素含量的算术平均值来度量au元素的背景值，并以剩余样品的算术平均值加3倍的标准离差值来度量au元素的异常下限值。
表1为剔除高值点后au元素的相关统计数据。
表1 剔除高值点后au元素的相关统计数据最大值最小值平均值标准离差异常下限3.55 0.10 1.36 0.73 3.56本文在绘制化探异常图时，将背景值设定为1.36，异常下限值设定为4.0。
