可视化概率图解法软件的研制与应用

论文摘要

概率图解法是解决地质勘探问题的一种快捷、便利、高效的辅助工具。　由于地质作用的长期性和复杂性,地质体往往经历了多个成因阶段或具有复杂的成因过程。因此,我们对各种地质体取样观测所得的数据,往往代表多种成因或多次作用迭加的综合结果。可见,为了正确地进行统计分析工作,首先应查明所研究的数据集是单一成因总体还是多成因混合总体。如系前者,则应进一步查明其分布规律;如系后者,则应设法将原始数据筛分成不同的成分总体,然后再对各成分总体分别进行统计分析和地质解释,这对成矿期次和物质来源问题的研究尤其重要。在国内,概率图解法已经广泛地应用于矿床统计预测中,并有许多文章对混合总体的成因理论及概率图筛分原理作了阐述。但是,目前还没有出现可视化效果好、参数调节灵活、并提供不同参数设定情况下筛分图对比的概率图解法软件。为了配合矿产普查与勘探中对成矿期次和物质来源问题的研究,在研究了矿床品位数据的特点和确定了数据的概率分布模型的基础上,利用VB 可视化编程技术,设计编写了“概率图解法总体筛分”软件。该软件实现了从Access 通用数据库读取数据,利用概率图成图原理将数据点描绘在二维坐标系中,根据需要对组距和品位值等参数进行设置,得到符合要求的一系列数据点,然后通过对数据点进行不同函数曲线的逼近,得出原始数据的总体曲线。利用概率图筛分的原理,将其筛分为二个或者多个总体,并针对其线性形态变化和数据点出现的位置进行地质解释,为找矿勘探提供有价值的信息。　内蒙古东升庙超大型多金属硫铁矿床位于华北地台北缘元古宙成矿带西段,形成于中元古宙被动边缘的裂谷盆地。本文用编制的可视化软件对其8 条具有代表性的勘探线共2200 个S、Zn、Pb、Cu 品位数据,进行了筛分,成图51 幅,发现了新的成因信息,揭示有叠加成矿作用发生。

论文目录

• 前言
• 第一章 绪论
• 1.1 前人的工作基础及存在的问题
• 1.2 选题的依据和意义
• 1.2.1 选题依据
• 1.2.1.1 地质作用的长期性和复杂性
• 1.2.1.2 地质工作的计算机化
• 1.2.1.3 矿床品位数据的性质
• 1.2.2 选题意义
• 1.3 研究思路和内容以及主要新成果与认识
• 1.3.1 研究思路和内容
• 1.3.2 主要新成果与认识
• 第二章 概率图解法的原理
• 2.1 累积概率纸原理
• 2.2 单一总体的概率图
• 2.2.1 单一总体概率图的特点
• 2.2.2 单一总体实例
• 2.3 两个总体的概率图
• 2.3.1 两总体概率图的成图原理及特点
• 2.3.2 两总体概率图的筛分原理
• 2.3.3 两总体筛分实例
• 2.4 三个总体的概率图
• 2.4.1 三总体概率图成图原理及特点
• 2.4.2 三总体概率图的筛分
• 2.4.3 三总体概率图筛分实例
• 第三章 软件设计思路与技术开发难点的解决方案
• 3.1 软件开发工具
• 3.1.1 VB 功能简介
• 3.1.2 软件所涉及的核心控件
• 3.1.3 核心控件的主要技术参数
• 3.2 需求分析
• 3.3 软件设计思路
• 3.4 软件各部分功能模块流程
• 3.4.1 软件功能模块组成
• 3.4.2 矿床品位数据输入
• 3.4.3 原始品位数据在概率图上描点
• 3.4.4 选择适当的光滑曲线连接原始数据点
• 3.4.5 决定筛分次数
• 3.4.6 进行筛分
• 3.4.7 筛分结果检验
• 3.4.8 筛分统计结果输出
• 3.5 软件编码中定义的过程与函数
• 3.6 软件开发技术难点与解决方案
• 3.6.1 坐标轴绘制的实现
• 3.6.2 原始品位数据点的作图
• 3.6.3 选择不同幂指数的光滑曲线连接原始数据点
• 3.6.4 拐点的寻找与求值
• 3.6.5 总体筛分的实现
• 3.6.6 筛分结果检验的实现
• 3.7 软件设计方案的改进和创新
• 3.7.1 工业品位值和组距的设定
• 3.7.2 品位坐标起始值的设定
• 第四章 可视化概率图解法软件在东升庙矿床研究中的应用
• 4.1 东升庙矿床特征简介
• 4.2 东升庙矿床品位数据
• 4.3 东升庙矿床品位筛分图及分析
• 4.3.1 按照勘探线的不同分析品位筛分图
• 4.3.1.1 4 号勘探线品位数据分析
• 4.3.1.2 8 号勘探线品位数据分析
• 4.3.1.3 12 号勘探线品位数据分析
• 4.3.1.4 14 号勘探线品位数据分析
• 4.3.1.5 18 号勘探线品位数据分析
• 4.3.1.6 20 号勘探线品位数据分析
• 4.3.1.7 24 号勘探线品位数据分析
• 4.3.1.8 48 号勘探线品位数据分析
• 4.3.2 按品位元素的不同分析品位筛分图
• 4.3.2.1 TS 品位数据分析
• 4.3.2.2 Zn 品位数据分析
• 4.3.2.3 Pb 品位数据分析
• 4.3.2.4 Cu 品位数据分析
• 4.4 小结
• 结论与认识
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历