[教育]油氣化探的數(shù)據(jù)處理

1、油氣化探的數(shù)據(jù)處理,采集樣品（包括氣體、水、土壤、巖石等）,圈閉勘察,室內(nèi)樣品分析,化探異常圖件和解釋,,,,,樣品分析測試,分析數(shù)據(jù)處理,化探數(shù)據(jù)的概率分布特征,實際工作中常見的數(shù)據(jù)分布特征：近似正態(tài)分布：代表兩種以上的地質(zhì)母體的混合特征。伽瑪分布或卡方分布：由高異常值造成的密度函數(shù)拖尾現(xiàn)象。,,常見的化探數(shù)據(jù)分布特征,背景值和異常下限值的統(tǒng)計原理,當(dāng)化探數(shù)據(jù)來源于同一母體（地質(zhì)背景）時，其數(shù)據(jù)總體服從正態(tài)分布。數(shù)據(jù)的平均值為區(qū)域

2、背景值，均值加上N倍（1.5-2.5）均方差代表異常下限值。,背景值和異常下限值的統(tǒng)計方法,迭代法 穩(wěn)健估計法趨勢面分析,經(jīng)典迭代法,一個飼養(yǎng)場引進(jìn)一只剛出生的新品種兔子，這種兔子從出生的下一個月開始，每月新生一只兔子，新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去，問到第 12 個月時，該飼養(yǎng)場共有兔子多少只？ u n ＝ u n － 1 × 2 (n ≥ 2),迭代法求背景值和異常下限值,① 計算原

3、始數(shù)據(jù)的均值（X1）和標(biāo)準(zhǔn)偏差（Sd1）；②按X1+nSd1條件剔除一部分極高值得到新數(shù)據(jù)集，再計算新數(shù)據(jù)集的均值（X2）和標(biāo)準(zhǔn)偏差（Sd2）；③重復(fù)步驟②，直至無特高數(shù)據(jù)點，此時得到的數(shù)據(jù)集的均值（X）和標(biāo)準(zhǔn)偏差（Sd）來計算樣品的背景值和異常下限值：均值X為背景值；X+nSd為異常下限值。,穩(wěn)健估計法,穩(wěn)健統(tǒng)計是處理實際數(shù)據(jù)與假設(shè)的總體分布有一定偏離的一種統(tǒng)計方法。常規(guī)的統(tǒng)計方法通常建立在假定數(shù)據(jù)服從某一分布的基礎(chǔ)上，但實際數(shù)據(jù)

4、一般都含有0. 5 %～10 %甚至更高的偏離假定分布的離群值。穩(wěn)健統(tǒng)計主要通過穩(wěn)健估計和穩(wěn)健處理兩種途徑實現(xiàn)。穩(wěn)健估計假設(shè)數(shù)據(jù)服從高斯分布，不對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)做過多分析，而直接得出模型結(jié)果。,統(tǒng)計方法的比較,常規(guī)統(tǒng)計法計算出均值和異常下限值略高于迭代法和穩(wěn)健估計法；當(dāng)樣品原始數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布時，各方法分析結(jié)果相近。,數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計,①背景值和異常下限值的確定；②離群數(shù)據(jù)處理；③指標(biāo)的優(yōu)選和綜合（降維）；④異常圖件的繪制；,離群數(shù)

5、據(jù)處理,原則：特低值可以直接舍棄，特高值處理以服從正態(tài)分布或近正態(tài)分布的數(shù)據(jù)母體為依據(jù)。方法：①修改數(shù)據(jù)，適應(yīng)方法 正態(tài)分布檢驗、迭代刪除 ②修改方法，適應(yīng)數(shù)據(jù) 穩(wěn)健統(tǒng)計,指標(biāo)的優(yōu)選和綜合,聚類分析因子分析非線性映射法相關(guān)分析法回歸分析法判別分析法,聚類分析,樣品或指標(biāo)之間存在程度不同的相似性（以樣品間距離衡量）。根據(jù)一批樣品的多個觀測指標(biāo)，具體找出一些能夠度量樣品或指

6、標(biāo)之間相似程度的統(tǒng)計量，以這些統(tǒng)計量為劃分類型的依據(jù)。把一些相似程度較大的樣品（或指標(biāo)）聚合為一類，把另外一些彼此之間相似程度較大的樣品（或指標(biāo)）又聚合為另一類，直到把所有的樣品（或指標(biāo)）聚合完畢，這就是分類的基本思想。 在聚類分析中，通常我們將根據(jù)分類對象的不同分為Q型聚類分析（樣品）和R型聚類分析（指標(biāo)）兩大類。,,R型聚類分析,k-均值聚類（確定分類數(shù)）,選擇聚類種子（任意點）；根據(jù)其他各點和種子間的距離分類；用類中心（均質(zhì)）

7、作為新種子，重新分類； k-均值聚類只能做Q型聚類，如要做R型聚類，需要把數(shù)據(jù)陣進(jìn)行轉(zhuǎn)置。,分層聚類（不確定分類數(shù)）,將每個點都看作一類；將最近2點合并為一類，剩余最近2點繼續(xù)合并；每次合并類數(shù)減少一個，直至最終所有數(shù)據(jù)合并為一個大類,因子分析,在面對大量關(guān)系復(fù)雜的數(shù)據(jù)資料時，我們?nèi)绾未_定需要分析的變量及其得到的信息是更加精確的。各單個變量之間的相關(guān)性會導(dǎo)致分析的難度增加；變量的獨立分析又將導(dǎo)致分析結(jié)果的孤立性；減少分析

8、變量數(shù)可能會導(dǎo)致重要信息的丟失；利用變量之間的相關(guān)性對多維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，提取有代表性的綜合指標(biāo)---因子分析,因子分析,因子分析就是用少數(shù)幾個因子去描述許多指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系，即將相關(guān)比較密切的幾個變量歸在同一類中，每一類變量就成為一個因子（之所以稱其為因子，是因為它是不可觀測的，即不是具體的變量）,,公共因子，是不可觀測的變量，他們的系數(shù)稱為因子載荷。 是特殊因子，是不能被前m個公共因子包含的部分。,因子分析,注意事項：因子分

9、析過程是先確定因子及個數(shù)；原始變量的選擇；降維的效果和原始變量的獨立性直接相關(guān)；,因子分析,,,,輕烴因子,,,重?zé)N因子,,,水化學(xué)因子,,,氣體因子,因子分析在化探中的作用,探討樣品的系統(tǒng)分類和成因分類（Q型分析）；壓縮指標(biāo)，選擇最優(yōu)化探指標(biāo)組合（R型分析）；通過對應(yīng)因子分析闡明變量的成因關(guān)系和樣品的種屬關(guān)系；在對參數(shù)進(jìn)行降維處理時，選取最優(yōu)指標(biāo)組合；,相關(guān)分析,相關(guān)分析的目的是為了揭示變量之間相互關(guān)系的緊密程度，主要是通過

10、相關(guān)系數(shù)的計算和檢驗來確定,常見的相關(guān)關(guān)系圖,,相關(guān)系數(shù)的計算 ① 定義: 和 為兩變量的平均值。,相關(guān)系數(shù)的計算與檢驗,,- 1 <= rxy <= 1，大于0時正相關(guān)，小于0時負(fù)相關(guān)。rxy的絕對值越接近于1，兩變量的關(guān)系越密切； rxy越接近于0，兩變量的關(guān)系越不密切。,相關(guān)系數(shù)的計算與檢驗,相關(guān)系數(shù)的檢驗 相關(guān)系數(shù)是根據(jù)要素之間的樣本值計算出來，它隨著

11、樣本數(shù)的多少或取樣方式的不同而不同，因此它只是要素之間的樣本相關(guān)系數(shù)，只有通過檢驗，才能知道它的可信度。 檢驗是通過在給定的置信水平下，查相關(guān)系數(shù)檢驗的臨界值表來實現(xiàn)的。,f 稱為自由度 ，f=n-2，n為樣本數(shù)；α代表置信水平;,檢驗相關(guān)系數(shù) 的臨界值（ ）表,偏相關(guān)系數(shù)和復(fù)相關(guān)系數(shù),偏相關(guān)：在多變量相互關(guān)聯(lián)的系統(tǒng)中，不考慮其他變量的影響而單獨研究指定兩個變量的相關(guān)性；復(fù)相關(guān)：反應(yīng)多個變量與一個變量之間的相關(guān)關(guān)

12、系；,回歸分析,回歸分析是指在大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用數(shù)理統(tǒng)計方法建立因變量與自變量之間的回歸關(guān)系函數(shù)表達(dá)式（稱回歸方程式）的方法。根據(jù)因變量和自變量的個數(shù)可以分為一元和多元回歸分析；根據(jù)變量間的函數(shù)關(guān)系可以分為線性和非線性回歸分析?；貧w分析和相關(guān)分析的關(guān)系？,回歸分析和相關(guān)分析的關(guān)系,相關(guān)分析是回歸分析的基礎(chǔ)和前提。只有在相關(guān)分析確定了變量之間存在一定相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上建立的回歸方程才有意義?；貧w分析是相關(guān)分析的繼續(xù)和深化。只有建立

13、了回歸方程才能表明變量之間的依賴關(guān)系，并進(jìn)一步進(jìn)行預(yù)測。,判別分析,判別分析是指是在分類確定的條件下，根據(jù)某一研究對象的各種特征值判別其類型歸屬問題的一種多變量統(tǒng)計分析方法。其基本原理是按照一定的判別準(zhǔn)則，建立一個或多個判別函數(shù)，用研究對象的大量資料確定判別函數(shù)中的待定系數(shù)，并計算判別指標(biāo)。據(jù)此即可確定某一樣本屬于何類。,判別分析和聚類分析的關(guān)系,判別分析是在已知聚類分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行的；聚類分析是完全根據(jù)數(shù)據(jù)來確定的，其目的是對數(shù)據(jù)進(jìn)

14、行分類；判別分析的目的是在已知類別的樣本上建立判別準(zhǔn)則，并通過預(yù)測變量來為未知類別的觀測值進(jìn)行判別了。,判別分析在化探中的作用,根據(jù)已知數(shù)據(jù)建立判別函數(shù)，用于指導(dǎo)未知樣品的分類；判別分析函數(shù)的建立，可以明確各指標(biāo)對于異常的影響因子，提高化探異常的準(zhǔn)確性；,趨勢面分析,趨勢面分析，是利用數(shù)學(xué)曲面模擬系統(tǒng)要素在空間上的分布及變化趨勢的一種數(shù)學(xué)方法。,趨勢面分析,實際的曲面分解為趨勢面和剩余面兩部分，前者反映指標(biāo)的宏觀分布規(guī)律，屬于確定性因

15、素作用的結(jié)果；而后者則對應(yīng)于微觀局域，是隨機因素影響的結(jié)果。趨勢面分析的基本要求，就是所選擇的趨勢面模型應(yīng)該是剩余值最小，而趨勢值最大。,原始數(shù)據(jù)等值線圖,一次趨勢面圖,一次剩余等值圖,三次趨勢面等值圖,三次剩余等值圖,來逼近原始數(shù)據(jù)。根據(jù)最小二乘法原理，應(yīng)使每個觀測值zi與趨勢值Zi(i=1,2,···，n）的偏差平方和為最小，即:,一次多項式趨勢面公式,計算二次趨勢面，則趨勢方程,隨著次數(shù)的增高

16、，求系數(shù)的方程組的階次k以趨勢面的次數(shù)p按下式增大： k=(p+1)(p+2)/2,趨勢面分析,優(yōu)點：可以分解數(shù)據(jù)的區(qū)域性變化、局部性變化和隨機性變化；可以突出局部化探異常（包括低背景值下的弱異常）；可以利用剩余值來圈定局部異常；,典型趨勢面分析,利用一組指標(biāo)組合的共同趨勢，迭合成綜合異常圖，提高化探異常的準(zhǔn)確性；可以利用剩余異常和趨勢值的對比來定量評價異常；對比各指標(biāo)在綜合異常圖中的比重，對指標(biāo)或指標(biāo)組合進(jìn)行評價和