化探背景和异常识别方法

化探背景和异常识别中, 很多人更愿意将系统误差校正和背景异常划分看成两项工作, 分开对待。实际上这两项工作是有所关联的, 开展工作时完全可将二者混为一体。如图2所示, 不同图幅系统误差和不同地质体之间的化探数据存在一定差异, 假定在图2 (a) 中, 图幅1和图幅2是两个存在采样和分析系统误差的相邻图幅, 每个图幅内部不存在系统误差, 但存在地质体的差异;图2 (b) 是这两个图幅中的某一化探剖面。由剖面可见3个明显的台阶, 这些台阶在数字特征上相同。

系统误差校正中, 可快速、有效消除系统误差的方法是使用标准样, 利用该种方法判断、校正误差, 可将系统误差控制在允许范围内, 成功解决系统误差问题。但需要注意的是, 系统误差校正在实际实施时会存在一定难题, 常见的如化探操作不规范等。该问题产生的原因是因为化探采样、分析测试两项工作是由不同单位负责, 如果负责单位在工作中没有按照区域化规范操作来采样、分析测试, 系统误差就不能顺利的消除, 标准样法也没有办法得到有效实施。

把规范的化探数据与未经校正的非规范数据一起使用只能得出错误的结论, 而舍弃非规范数据又太可惜。为此, 人们设计和使用了诸如衬度系数法、分区标准化法、移动变差系数法、泛克里格法、多元分析方法等。设计和使用这些方法无非出于以下考虑:要么用一定的含量水平为基准统一数据;要么用一定的地质意义来统一。

由上述识别方法的分析可得, 在化探背景和异常识别中, 最重要的一点是确保化探背景和异常识别的正确性。综合分析化探背景和异常识别方法, 可推论出以下几点有效结论:

(1) 背景和异常识别、划分之前, 必须先对测试中存在的误差进行校正, 尽量将测试误差控制在允许范围内, 以免影响识别效果。