Nghiên cứu áp dụng các phương pháp đánh giá và lựa chọn thông tin trong xử lý - phân tích số liệu địa vật lý

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 1 Học viên: Trịnh Viết Dũng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN







TRỊNH VIẾT DŨNG







NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG CÁC PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ VÀ LỰA
CHỌN THÔNG TIN TRONG XỬ LÝ – PHÂN TÍCH
SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC






Hà Nội – 2012

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 2 Học viên: Trịnh Viết Dũng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN







TRỊNH VIẾT DŨNG

NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG CÁC PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ VÀ LỰA
CHỌN THÔNG TIN TRONG XỬ LÝ – PHÂN TÍCH
SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ

Chuyên ngành: Địa vật lý
Mã số: 60 44 61

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC


PGS. TS VÕ THANH QUỲNH








Hà Nội – 2012

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 3 Học viên: Trịnh Viết Dũng

MỤC LỤC
MỞ ĐẦU 6
CHƢƠNG 1.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ 9
1.1. CÁC BƢỚC XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ. 9
1.1.1. Xây dựng mô hình và xác định phƣơng pháp nhận dạng. 9
1.1.2. Ƣớc lƣợng các đặc trƣng thống kê và lƣợng tin của các dấu hiệu trên các
đối tƣợng chuẩn. 11
1.1.3. Nguyên tắc lựa chọn các thuật toán xử lý. 12
1.1.4. Quyết định nghiệm về sự tồn tại của đối tƣợng cần tìm 13
1.1.5. Đánh giá chất lƣợng xử lý 14
1.2. CÁC THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG 14
1.2.1. Các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn. 14
1.2.2. Các thuật toán nhận dạng không có mẫu chuẩn. 18
CHƢƠNG 2.
CÁC PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ LỰA CHỌN THÔNG TIN TRONG XỬ
LÝ VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ 20
2.1. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƢỚC. 20
2.1.1 Các phƣơng pháp phân tích tài liệu địa vật lý máy bay trên thế giới. 20
2.1.2. Các phƣơng pháp phân tích tài liệu địa vật lý máy bay ở Việt Nam. 23
2.2. NGHIÊN CỨU TÌM HIỂU MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ VÀ LỰA
CHỌN THÔNG TIN TRONG LÝ THUYẾT XỬ LÝ SỐ LIỆU 24
2.2.1. Phƣơng pháp phân tích tần suất 25
2.2.2. Phƣơng pháp phân tích khoảng cách khái quát 26
2.3. ỨNG DỤNG CÁC PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ VÀ LỰA CHỌN THÔNG
TIN ĐỂ GIẢI QUYẾT CÁC BÀI TOÁN NHẬN DẠNG TRONG ĐỊA VẬT LÝ .28

2.3.1. Phƣơng pháp đánh giá và phân loại cụm dị thƣờng 28
2.3.2. Phƣơng pháp Tần suất-Nhận dạng 30
2.3.3. Phƣơng pháp Khoảng cách-Tần suất-Nhận dạng 33

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 4 Học viên: Trịnh Viết Dũng

CHƢƠNG 3.
ÁP DỤNG CÁC PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ VÀ LỰA CHỌN THÔNG TIN
TRONG XỬ LÝ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ MÁY BAY VÙNG
TÂY NAM TUY HÒA 39
3.1. LỊCH SỬ NGHIÊN CỨU ĐỊA CHẤT–ĐỊA VẬT LÝ VÙNG TÂY NAM TUY HÒA39
3.1.1. Lịch sử nghiên cứu Địa chất 39
3.1.2. Lịch sử nghiên cứu Địa vật lý 40
3.2. ĐẶC ĐIỂM ĐỊA CHẤT- ĐỊA VẬT LÝ VÙNG TÂY NAM TUY HÒA . 42
3.2.1. Đặc điểm địa chất 42
ĐỊA TẦNG 43
GIỚI PROTEROZOI 43
PALEOPROTEROZOI 43
GIỚI PALEOZOI 43
CARBON THƢỢNG – PERMI HẠ 43
GIỚI MESOZOI 44
TRIAS TRUNG 44
CRETA 46
GIỚI KAINOZOI 47
NEOGEN 47
ĐỆ TỨ 48
MAGMA 48
KIẾN TẠO 50

KHOÁNG SẢN 52
3.2.2. Đặc điểm Địa vật lý 52
3.3. DỰ BÁO TRIỂN VỌNG KHOÁNG SẢN 56
KẾT LUẬN 64
TÀI LIỆU THAM KHẢO 64



Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 5 Học viên: Trịnh Viết Dũng

DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH
DANH MỤC BẢNG
Danh mục bảng
Số trang
Bảng 2.1. Sơ đồ các bƣớc thực hiện chƣơng trình QTS
36

Bảng 2.2. Sơ đồ các bƣớc thực hiện chƣơng trình QKC
37
Bảng 3.1. Kết quả phân tích theo phƣơng pháp Tần suất – Nhận dạng
và so sánh với kết quả kiểm tra mặt đất đối tƣợng mẫu - cụm 68 (K).
58
Bảng 3.2. Kết quả phân tích theo phƣơng pháp Tần suất – Nhận dạng
và so sánh với kết quả kiểm tra mặt đất đối tƣợng mẫu - cụm 38 (Th-K).
58
Bảng 3.3. Kết quả phân tích theo phƣơng pháp khoảng cách – tần suất –
nhận dạng và so sánh với kết quả kiểm tra mặt đất đối tƣợng mẫu: 68 và 88.
59

DANH MỤC HÌNH
Danh mục hình
Số trang
Hình 3.1 Vị trí địa lý khu vực nghiên cứu
41
Hình 3.2.Bản đồ cƣờng độ trƣờng từ vùng Tây Nam Tuy Hòa
52
Hình 3.3. Bản đồ cƣờng độ Gamma vùng Tây Nam Tuy Hòa
53
Hình 3.4. Bản đồ hàm lƣợng Kali vùng Tây Nam Tuy Hòa
53
Hình 3.5. Bản đồ hàm lƣợng Uran vùng Tây Nam Tuy Hòa
54
Hình 3.6. Bản đồ hàm lƣợng Thori vùng Tây Nam Tuy Hòa
54
Hình 3.7. Bản đồ đẳng trị

T
55
Hình 3.8. Sơ đồ phân bố cụm dị thƣờng phổ gamma hàng không
61
Hình 3.9. Sơ đồ dự báo triển vọng khoáng sản vùng Tây Nam Tuy Hòa
61
Hình 3.10 . Sơ đồ giải đoán địa chất vùng Tây Nam Tuy Hoàn
62

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 6 Học viên: Trịnh Viết Dũng

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Công tác đo bay địa vật lý tỷ lệ lớn (từ - phổ gamma hàng không) ở nƣớc ta
đƣợc đẩy mạnh và phát triển trong khoảng 25 năm trở lại đây. Những kết quả đạt
đƣợc trong thời gian qua đã khẳng định vai trò và hiệu quả to lớn của công tác địa
vật lý máy bay trong việc tham gia giải quyết nhiều nhiệm vụ địa chất quan trong,
đặc biệt là trong việc tìm kiếm và tham dò khoáng sản có ích. Tuy nhiên, trong thực
tế công tác địa vật lý máy bay cũng bộc lộ một số hạn chế, mà chủ yếu là ở khâu xử
lý và phân tích tài liệu, cần đƣợc đầu tƣ nghiên cứu khắc phục, nhằm không ngừng
nâng cao hiệu quả của phƣơng pháp. Đó là: Nguồn tài liệu của các phƣơng pháp địa
vật lý máy bay là rất phong phú, khối lƣợng các tài liệu địa vật lý máy bay trong đó
tài liệu phổ gama đóng vai trò chủ đạo ở nƣớc ta hiện nay là hết sức lớn. Xử lý phân
tích tài liệu, khai thác triệt để thông tin đối với nguồn tài liệu hết sức phong phú này
phục vụ công tác điều tra địa chất và tìm kiếm thăm dò khoáng sản là nhiệm vụ hết
sức quan trọng. Trong khi đó, do tính khẩn trƣơng về mặt thời gian đối với các đề
án điều tra địa chất, chƣa cho phép đầu tƣ thỏa đáng cho công tác xử lý phân tích tài
liệu làm hạn chế phần nào hiệu quả của phƣơng pháp.
Các phƣơng pháp nhận dạng đóng vai trò hết sức quan trọng trong xử lý,
phân tích tài liệu địa vật lý, đặc biệt là đối với các dạng số liệu có đặc tính phân bố
ngẫu nhiên, nhƣ các số liệu địa hóa, phổ gamma v.v Hiện nay, trong địa vật lý có
rất nhiều thuật toán nhận dạng hiện đại, đƣợc tự động hóa bằng các hệ phần mềm
chuyên dụng mạnh, đáng chú ý có bộ chƣơng trình phân tích phổ - thống kê do
GS.VS. Nikitin cùng các đồng sự xây dựng. Tuy nhiên, trên thực tế, khối lƣợng tài
liệu cũng nhƣ số lƣợng các chủng loại thông tin thu đƣợc trên các đối tƣợng địa chất
ngày càng rất lớn. Trong khi đó, số lƣợng các tham số đầu vào của các chƣơng trình
phân tích nhận dạng hiện có thƣờng bị giới hạn. Việc sử dụng các tổ hợp thông tin
khác nhau để tiến hành phân tích nhận dạng nhiều khi cho những kết quả rất khác
nhau. Mặt khác, kể cả khi số lƣợng các tham số đầu vào của các chƣơng trình phân

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 7 Học viên: Trịnh Viết Dũng

tích nhận dạng đƣợc mở rộng thì việc sử dụng đồng thời tất cả các loại thông tin có
đƣợc để phân tích nhận dạng lại cho kết quả thiếu tin cậy hơn khi chỉ sử dụng một
tổ hợp thông tin nhất định trong đó có chất lƣợng cao. Rõ ràng việc sử dụng những
thông tin thiếu độ tin cậy không những không có hiệu quả mà còn làm nhòa đi
những thông tin quan trọng khác, gây nên những nhận thức sai lệch về đối tƣợng
nghiên cứu. Trong thực tế số lƣợng các chủng loại thông tin của các đối tƣợng địa
chất thu đƣợc ngày càng lớn. Làm thế nào để đánh giá đƣợc chất lƣợng của từng
chủng loại thông tin, từ đó lựa chọn tổ hợp các thông tin tin cậy phục vụ cho từng
mục đích nghiên cứu. Đây chính là nội dung của lớp các bài toán đánh giá lựa chọn
thông tin. Với thực tế và cách đặt vấn đề trên cho thấy để nâng cao hơn nữa chất
lƣợng của các phƣơng pháp phân tích nhận dạng, trƣớc hết cần phải giải quyết tốt
bài toán đánh giá lựa chọn thông tin. Theo hƣớng này, chúng tôi đã nghiên cứu tìm
hiểu và áp dụng phƣơng pháp phân tích tần suất theo thuật toán Griffiths - Vinni và
phƣơng pháp phân tích khoảng cách khái quát theo thuật toán Poguônôv trong đánh
giá và lựa chọn thông tin để xác định tổ hợp các chủng loại thông tin có độ tin cậy
cao phục vụ các mục đích nghiên cứu.
2. Mục tiêu đề tài:
Nghiên cứu áp dụng một số phƣơng pháp đánh giá, lựa chọn thông tin trong
xử lý số liệu địa vật lý máy bay phục vụ giải đoán địa chất, tìm kiếm và dự báo triển
vọng khoáng sản, góp phần đẩy nhanh và nâng cao chất lƣợng của công tác xử lý
phân tích tài liệu địa vật lý máy bay ở nƣớc ta hiện nay.
3. Các nội dung nghiên cứu.
- Nghiên cứu tìm hiểu các phƣơng pháp đánh giá lựa chọn thông tin trong lý
thuyết xử lý số liệu.
- Áp dụng một số phƣơng pháp đánh giá và lựa chọn thông tin vào xử lý,
phân tích số liệu địa vật lý máy bay phục vụ giải đoán địa chất, tìm kiếm và dự báo
triển vọng khoáng sản.

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 8 Học viên: Trịnh Viết Dũng

- Đánh giá và dự báo triển vọng khoáng sản vùng Tây Nam Tuy Hòa trên cơ
sở áp dụng hệ phƣơng pháp đánh giá lựa chọn thông tin.
4. Cấu trúc của luận văn
Các kết quả chính đƣợc trình bày trong Luận văn gồm 3 chƣơng, với phần
mở đầu và kết luận
 Chương 1: Cơ sở lý thuyết xử lý tổ hợp số liệu địa vật lý
 Chương 2: Các phương pháp đánh giá lưa chọn thông tin trong xử lý
và phân tích số liệu địa vật lý
 Chương 3: Áp dụng các phương pháp đánh giá và lựa chọn thông tin
trong xử lý phân tích số liệu địa vật lý máy bay vùng Tây Nam Tuy
Hòa

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 9 Học viên: Trịnh Viết Dũng

CHƢƠNG 1
CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU
ĐỊA VẬT LÝ
1.1. CÁC BƢỚC XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ.
Trong công tác xử lý tổ hợp số liệu địa vật lý, nhiệm vụ cơ bản và quan trọng
nhất là phân loại các điểm quan sát thành các diện tích hay các nhóm diện tích nhất
định. Trong đó các diện tích đƣợc phân loại có các trƣờng địa vật lý đặc trƣng cho
các đối tƣợng địa chất tƣơng ứng. Để giải quyết nhiệm vụ trên, tƣơng tự nhƣ nhiều
lĩnh vực khoa học kỹ thuật khác, trong địa vật lý ngƣời ta thƣờng lý thuyết nhận
dạng – một lĩnh vực toán học đi sâu vào giải quyết các bài toán phân loại đối tƣợng
dựa vào mối quan hệ hữu cơ giữa các đối tƣợng cụ thể với các dấu hiệu trƣờng đặc
trƣng tƣơng ứng cho đối tƣợng đó. Xử lý tổ hợp số liệu địa vật lý là một quá trình
phức tạp phụ thuộc vào mục đích đối tƣợng nghiên cứu và các dạng số liệu khác
nhau. Một cách khái quát có thể phân chia quá trình này theo các bƣớc cơ bản sau
đây.
- Xây dựng mô hình và xác định phƣơng pháp nhận dạng.
- Ƣớc lƣợng các đặc trƣng thống kê.
- Chọn thuật toán xử lý và thực hiện quá trình xử lý.
- Định nghiệm về sự tồn tại của các đối tƣợng.
- Đánh giá chất lƣợng xử lý.
1.1.1. Xây dựng mô hình và xác định phƣơng pháp nhận dạng.
Để xử lý số liệu Địa vật lý ngƣời ta chủ yếu sử dụng các mô hình thống kê vì
các đối tƣợng khảo sát cần nghiên cứu có vị trí, kích thƣớc, tính chất vật lý không
biết trƣớc nên chúng đƣợc xem nhƣ các đối tƣợng ngẫu nhiên. Mặt khác, các trƣờng
vật lý do các đối tƣợng địa chất tạo ra thƣờng bị các loại nhiễu làm méo nên các dấu

hiệu trƣờng Địa vật lý khảo sát cũng mang tính ngẫu nhiên. Với mô hình để đƣợc
nhiệm vụ tiếp theo là lựa chọn các phƣơng pháp nhận dạng tƣơng ứng, tiến hành xử
lý theo mô hình và giải quyết các nhiệm vụ bài toán đặt ra.

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 10 Học viên: Trịnh Viết Dũng

Hiện nay có rất nhiều phƣơng pháp nhận dạng hiện đại, đƣợc tự động hóa
bằng các phần mềm mạnh. Tuy nhiên, có thể chia chúng thành hai nhóm: nhóm các
phƣơng pháp nhận dạng theo đối tƣợng chuẩn và nhóm các phƣơng pháp nhận dạng
không có đối tƣợng chuẩn.
Nhóm các phƣơng pháp nhận dạng theo đối tƣợng chuẩn đƣợc áp dụng khi
chúng ta biết đƣợc lớp các đối tƣợng và biết đƣợc đặc trƣng thống kê của các
trƣờng địa vật lý với từng lớp đối tƣợng.
Khi xử lý số liệu địa vật lý bằng thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn, nhiệm
vụ đặt ra là cần xây dựng các thuật toán hay đề xuất các chỉ tiêu nhận dạng đảm bảo
để phân loại các đối tƣợng số liệu quan sát thành hai lớp (thí dụ lớp có quặng và lớp
không quặng) hoặc với số lớp nhiều hơn 2 khi có trƣớc các đặc trƣng thống kê của
mỗi loại dấu hiệu ứng với các đối tƣợng chuẩn.
Vấn đề quan trọng, mang tính quyết định trong công tác xử lý số liệu địa vật
lý bằng thuật toán nhận dạng theo đối tƣợng chuẩn là lựa chọn đối tƣợng chuẩn,
trên đó tiến hành nghiên cứu các đặc trƣng thống kê của các dấu hiệu (các trƣờng
địa vật lý). Điều này đặc biệt quan trọng khi khảo sát các diện tích có cấu trúc địa
chất phức tạp, ở đó các trƣờng địa vật lý quan sát đƣợc biến đổi mạnh ngay cả ở
những diện tích nhỏ.
Nhóm các phƣơng pháp nhận dạng không có đối tƣợng chuẩn đƣợc áp dụng
khi chúng ta không biết trƣớc các đặc trƣng thống kê của các dấu hiệu ứng với các
lớp đối tƣợng cần tìm. Khi đó quá trình nhận dạng đơn thuần chỉ thực hiện nhiệm
vụ phân loại trƣờng.

Phƣơng pháp xử lý số liệu bằng thuật toán nhận dạng không có đối tƣợng
chuẩn đƣợc thực hiện nhƣ sau: bằng thuật toán phân loại trƣờng lựa chọn đƣợc, tiến
hành chia các điểm quan sát thành một số nhất định các diện tích đồng nhất về dấu
hiệu tổ hợp. Bản chất địa chất của từng diện tích phân ra đƣợc có thể không xác
định đƣợc; để xác định chúng đòi hỏi phải có các số liệu khoan hoặc nghiên cứu bổ
xung về tính chất vật lý của đá [1,2].

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 11 Học viên: Trịnh Viết Dũng

1.1.2. Ƣớc lƣợng các đặc trƣng thống kê và lƣợng tin của các dấu hiệu trên các
đối tƣợng chuẩn.
a. Ước lượng các đặc trưng thống kê.
Để xử lý tổ hợp các số liệu bằng phƣơng pháp nhận dạng có mẫu chuẩn thì
công việc quan trọng mang tính quyết định là lựa chọn các mẫu chuẩn và xác định
các đặc trƣng thống kê các trƣờng địa vật lý của chúng.
Các mẫu hay đối tƣợng chuẩn là phần diện tích ở đó bằng các số liệu khoan
và các số liệu địa chất khác đã xác định đƣợc bản chất địa chất của các đối tƣợng
gây ra trƣờng địa vật lý. Tùy thuộc vào các mục đích nghiên cứu khác nhau mà các
đối tƣợng chuẩn đƣợc lựa chọn khác nhau. Ví dụ khi mục đích nghiên cứu là tìm
kiếm khoáng sản thì đối tƣợng chuẩn có thể là một vùng quặng, một trƣờng quặng,
một mỏ quặng hay một vỉa quặng. Còn khi khảo sát địa vật lý phục vụ công tác đo
vẽ bản đồ địa chất thì các đối tƣợng mẫu có thể là diện tích phát triển một loại đá
nào đó.
Dựa vào các giá trị trƣờng quan sát đƣợc trên các đối tƣợng chuẩn ngƣời ta
tiến hành xác định các đặc trƣng thống kê của trƣờng cho từng loại đối tƣợng. Các
đặc trƣng này bao gồm:
- Đƣờng cong biến phân (hàm phân bố mật độ xác suất thực nghiệm).
- Kỳ vọng và phƣơng sai của trƣờng (thông qua đƣờng cong biến phân).

Ngoài ra khi cần ngƣời ta tính cả hệ số tƣơng quan giữa các dấu hiệu,
phƣơng chủ đạo của các dị thƣờng…
Điều đặc biệt cần lƣu ý để công tác phân tích nhận dạng đạt hiệu quả tốt thì
cần lựa chọn các đối tƣợng chuẩn sao cho các diện tích tồn tại đối tƣợng chuẩn phải
nằm xen kẽ với các phần diện tích khảo sát cần nhận dạng.
Đối với nhóm các phƣơng pháp nhận dạng không có đối tƣợng chuẩn để xác
định các đặc trƣng thống kê của trƣờng ngƣời ta chia khu vực khảo sát thành các
diện tích cơ sở - cửa sổ. Kích thƣớc của diện tích cơ sở hay số lƣợng điểm quan sát
trên mỗi diện tích cơ sở đƣợc lựa chọn dựa vào tỉ lệ bản đồ và kích thƣớc dị thƣờng
mà các đối tƣợng trƣờng tạo ra. Diện tích cơ sở có thể nhỏ nhất cần lựa chọn để

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 12 Học viên: Trịnh Viết Dũng

trong tƣơng lai có thể đề nghị (hoặc không đề nghị) đƣa vào thăm dò hoặc khảo sát
chi tiết. Diện tích cơ sở cũng có thể xem nhƣ cửa sổ trƣợt, các đặc trƣng thống kê
của trƣờng trong cửa sổ đó đƣợc gán cho điểm trung tâm cửa sổ.
b. Lượng tin của dấu hiệu.
Lƣợng tin của dấu hiệu là khả năng mà dấu hiệu đó có thể phân biệt đƣợc các
đối tƣợng khác nhau với nhau. Khả năng này phụ thuộc vào việc các đối tƣợng của
cùng một lớp có thƣờng xuyên cho những giá trị cố định của dấu hiệu đó hay không
và các giá trị đó có phân bố rộng ra ngoài giới hạn của đối tƣợng của lớp đó hay
không.
Ngƣời ta đƣa ra khái niệm lƣợng tin từng phần, lƣợng tin tổng (tích phân) và
lƣợng tin tổng hợp. Lƣợng tin từng phần là lƣợng tin của những dải giá trị hay của
nhóm các giá trị riêng biệt của một dấu hiệu nhất định. Lƣợng tin tổng là lƣợng tin
chứa toàn bộ các giá trị của một dấu hiệu (một loại trƣờng) nào đó. Cuối cùng lƣợng
tin tổng hợp là lƣợng tin tính cho những dạng kết hợp khác nhau của nhiều dấu
hiệu.

Trong quá trình nhận dạng không phải mọi dấu hiệu trƣờng đều quan trọng
nhƣ nhau, thậm chí có những dấu hiệu trƣờng địa vật lý hoàn toàn không chứa
thông tin về đối tƣợng khảo sát và có thể là những dấu hiệu nhiễu làm mờ nhạt đi
các thông tin hữu ích. Khi đƣa các dấu hiệu này vào sử dụng để nhận dạng không
làm tăng mà ngƣợc lại làm giảm chất lƣợng nhận dạng đối tƣợng. Chính vì vậy,
trong quá trình xử lý cần tiến hành đánh giá lƣợng tin của từng dấu hiệu để từ đó
chọn ra những dấu hiệu có lƣợng tin cao đƣa vào xử lý và loại bỏ những dấu hiệu có
lƣợng tin thấp [2].
1.1.3. Nguyên tắc lựa chọn các thuật toán xử lý.
Các thuật toán đƣợc lựa chọn để xử lý sẽ ảnh hƣởng tới chất lƣợng xử lý. Để
chất lƣợng xử lý cao khi lựa chọn các thuật toán ngƣời ta dựa vào các yếu tố sau:



Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 13 Học viên: Trịnh Viết Dũng

a. Nhiệm vụ địa chất đặt ra.
Nếu nhiệm vụ của khảo sát địa vật lý là tìm kiếm mỏ thì thuật toán phải có
khả năng nhận dạng hai lớp đối tƣợng: lớp quặng và lớp không quặng. Còn nếu
nhiệm vụ của khảo sát địa vật lý là phục vụ công tác đo vẽ bản đồ địa chất thì thuật
toán phải đảm bảo khả năng cùng một lúc nhận dạng đƣợc nhiều đối tƣợng liên
quan với nhiều loại đất đá và các yếu tố kiến tạo khác nhau.
b. Đặc điểm chứa thông tin của số liệu gốc.
Nếu các số liệu địa vật lý chứa thông tin ở hai mức: mức “có” - mức dị
thƣờng và mức “không” - mức phông thì ngƣời ta sử dụng các thuật toán logic.
Trong trƣờng hợp các số liệu địa vật lý chứa các thông tin định lƣợng thì ngƣời ta
sử dụng các thuật toán kiểm chứng thống kê.
c. Tính độc lập và tính không độc lập của các dị thường.

Khi dấu hiệu trƣờng địa vật lý độc lập nhau thì có thể sử dụng các thuật toán
đơn giản. Còn trong trƣờng hợp các dấu hiệu liên quan với nhau thì các thuật toán
đƣợc sử dụng phức tạp hơn. Lƣu ý là trong trƣờng hợp các dấu hiệu trƣờng không
độc lập nhau, để nhận dạng đòi hỏi các giá trị trƣờng phải phân bố theo luật chuẩn.
d. Mức độ đầy đủ của các thông tin tiên nghiệm.
Mức độ đầy đủ của các thông tin tiên nghiệm chính là mức độ hoàn chỉnh
của các mô hình vật lý địa chất. Trong trƣờng hợp tồn tại các đối tƣợng chuẩn,
nghĩa là khi biết rõ mô hình vật lý địa chất của các đối tƣợng thì để xử lý ngƣời ta
sử dụng các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn để phân loại trƣờng.
1.1.4. Quyết định nghiệm về sự tồn tại của đối tƣợng cần tìm.
Đối với các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn việc quyết định nghiệm chủ
yếu dựa vào chỉ số tƣơng đồng. Chỉ số này xác định mức độ giống nhau hoặc khác
nhau giữa đối tƣợng nghiên cứu với đối tƣợng chuẩn theo lƣợng thông tin tổng hợp
của toàn bộ các dấu hiệu.
Đối với các thuật toán nhận dạng không có mẫu chuẩn thì quá trình nhận
dạng chỉ đơn thuần thực hiện việc phân chia diện tích khảo sát thành các phần đồng

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 14 Học viên: Trịnh Viết Dũng

nhất theo tổng hợp các dấu hiệu. Việc phân loại ở đây đƣợc tiến hành dựa vào các
chỉ tiêu định nghiệm khác nhau. Chỉ tiêu này phụ thuộc rất nhiều vào số lƣợng các
lớp đối tƣợng cần phân chia là bao nhiêu.
1.1.5. Đánh giá chất lƣợng xử lý.
Đối với các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn, chất lƣợng xử lý đƣợc đánh
giá dựa vào sai số nhận dạng các đối tƣợng kiểm chứng (tỉ số các đối tƣợng kiểm
chứng đƣợc nhận dạng đúng so với tổng các đối tƣợng kiểm chứng đƣợc đƣa ra
nhận dạng). Các đối tƣợng kiểm chứng là các đối tƣợng mà bản chất địa chất của
chúng đã đƣợc xác định rõ, song chúng không đƣợc chọn làm đối tƣợng mẫu mà là

đối tƣợng đƣợc dùng làm kiểm tra các kết quả nhận dạng.
Đối với các thuật toán nhận dạng không đối tƣợng chuẩn ngƣời ta sử dụng
xác suất nhận dạng sai lầm để đánh giá chất lƣợng xử lý. Xác suất này đƣợc tính
dựa vào việc phân hàm phân bố mật độ xác suất của một hệ số gọi là hệ số tƣơng
thích. Các hàm này đƣợc xác định riêng cho các đối tƣợng kiểm chứng của từng lớp
một.
1.2. CÁC THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG.
1.2.1. Các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn.
Các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn là các thuật toán tiến hành xác định
bản chất địa chất của các đối tƣợng dựa vào việc so sánh tập hợp các dấu hiệu địa
vật lý đặc trƣng cho đối tƣợng chuẩn với tập hợp các dấu hiệu địa vật lý của đối
tƣợng nghiên cứu.
Hiện nay tồn tại nhiều thuật toán nhận dạng khác nhau, chúng đƣợc xây dựng
dựa vào các công cụ toán học khác nhau nhƣ: toán logic, các hàm hồi quy và lý
thuyết định nghiệm thống kê… Dƣới đây là một số thuật toán điển hình.
a. Thuật toán logic.
Trong các thuật toán logic, để nhận dạng đối tƣợng hoặc là ngƣời ta tính
lƣợng tin tổng, hoặc xác định khoảng cách tổng.

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 15 Học viên: Trịnh Viết Dũng

Công việc đầu tiên, ngƣời ta tiến hành mã hóa các dấu hiệu trƣờng bằng mã
nhị phân gồm tập số 0 và 1.
Nếu X
kl
là giá trị trƣờng thứ l của mẫu thứ k thì:
- X
kl

= 0 khi mẫu k không chứa giá trị thứ l.
- X
kl
= 1 khi mẫu k chứa giá trị thứ 1.
Bằng cách trên toàn bộ các mẫu đƣợc mã hóa.
Tiếp theo dựa vào các tổ hợp số 0 và 1 (từ thông tin) xác lập trên các mẫu
chuẩn ngƣời ra ta xác định các từ thông tin chuẩn cho từng lớp đối tƣợng. Từ thông
tin chuẩn cho một lớp (đối tƣợng) là từ thông tin gặp p lần ở các đối tƣợng chuẩn
của lớp đó và không gặp lần nào ở các đối tƣợng chuẩn thuộc lớp khác. Đối với một
lớp đối tƣợng ngƣời ta có thể chọn vài từ thông tin chuẩn. Các thông tin này đƣợc
gọi là tổ hợp dấu hiệu phức hợp. Trong các tổ hợp dấu hiệu phức hợp đặc trƣng cho
các đối tƣợng chuẩn của cùng một lớp thì tổ hợp dấu hiệu nào đặc trƣng cho số
lƣợng mẫu chuẩn lớn hơn, tổ hợp dấu hiệu đó sẽ là lƣợng tin lớn hơn.
Cuối cùng là nhận dạng các đối tƣợng nghiên cứu. Ở bƣớc này ngƣời ta tiến
hành kiểm tra xem bao nhiêu tổ hợp dấu hiệu phức hợp của từng lớp gặp ở đối
tƣợng nghiên cứu. Nếu số lần gặp các tổ hợp dấu hiệu phức hợp của một lớp nào đó
nhiều hơn số lần gặp các tổ hợp phức hợp của lớp khác thì đối tƣợng nghiên cứu
đƣợc xếp vào lớp đó [1].
b. Thuật toán quy hồi.
Thực chất của thuật toán này là xây dựng các hàm quy hồi xác định mối
quan hệ giữa tham số địa chất cần tìm với các số liệu địa vật lý quan sát đƣợc.
Giả sử ta lập mối quan hệ giữa hàm số địa chất Y và các dấu hiệu địa vật lý
x
1
, x
2
, x
k
. Hàm f(x
1

, x
2
, x
k
) mà ta cần tìm phải thỏa mãn:
E(Y - f(x
1
, x
2
, x
k
))
2
đạt cực tiểu.
Lớp hàm thƣờng đƣợc dùng là các hàm đa thức, thƣờng chỉ là bậc 1 (hàm
tuyến tính) hoặc bậc 2.
Hàm tuyến tính có dạng:

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 16 Học viên: Trịnh Viết Dũng

i
k
i
i
xY




0
.
Với điều kiện:

 


n
j
k
i
jiij
xYL
1
2
0
)(

đạt cực tiểu.
Trong đó Y
j
là giá trị quan trắc của biến Y tại quan trắc thứ j; x
ji
là giá trị
quan trắc thứ j của biến x
i
.
Hàm đa thức bậc 2 có dạng:

 

  

k
i
k
i
k
j
jiijii
xxcxbaY
1 1 1

Với điều kiện:

2
1 1 1 1
)(
  
   

n
l
k
i
k
i
k
j
ljliijliil
xxcxbaYL

đạt cực tiểu.


Trong đó Y
l
là giá trị quan trắc của biến Y tại quan trắc thứ l; x
li
là giá trị
quan trắc thứ l của biến x
i
.
Thuật toán phân tích hồi quy có ƣu điểm là dễ dàng đƣa vào xử lý bổ sung
các số liệu của dấu hiệu mới bằng cách đƣa thêm vào phƣơng trình của hàm hồi
quy các số hạng mới. Tuy nhiên thuật toán hồi quy cũng có đƣợc nhƣợc điểm đó
là với một tập hợp số liệu nhất định ứng với một giá trị sai số cho trƣớc có thể
xấp xỉ đƣợc nhiều hàm hồi quy. Do vậy ta không thể đƣa ra đƣợc các lý giải về ý
nghĩa vật lý của các hệ số của hàm số hồi quy [1,2].
c. Thuật toán định nghiệm thống kê.
Thuật toán nhận dạng trên cơ sở mô hình thống kê đối tƣợng chuẩn trong
phân tích số liệu địa vật lý thƣờng sử dụng các thông số nhƣ: Tỉ số sự thật L(x) và
tổng lƣợng thông tin J(1:2,x).
Giá trị các thông số đó đƣợc tính theo công thức:
L(x) = P
1
(x)/P
2
(x).
J(1:2,x) = log[P
1
(x)/P

2
(x)].

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 17 Học viên: Trịnh Viết Dũng

Trong đó:
P
1
(x), P
2
(x): là xác suất bắt gặp giá trị dấu hiệu x cùng với các đối tƣợng
tƣơng ứng của lớp 1 và lớp 2 (lớp quặng và lớp không quặng). Khi sử dụng đối
tƣợng chuẩn cho lớp 1(lớp quặng) thì trong các biểu thức P
2
(x) đƣợc thay thế là 1.
X: là vectơ giá trị các dấu hiệu đƣợc sử dụng, x
1
, x
2
,…x
k
. (ví dụ các hàm
lƣợng q
U
, q
Th
, q
K

…).
Khi các dấu hiệu x
1
, x
2
,…x
k
đƣợc xem là không phụ thuộc nhau thì xác suất
của đại lƣợng n chiều của tổ hợp n dấu hiệu đƣợc tính.
P(x) = P(x
1
).P(x
2
)…P(x
k
).
).L(x)).L(xL(x
)(xP)(x).P(xP
)(xP)(x).P(xP
)(
k21
k22212
k12111



xL

J(1:2,x)=J(1:2,x
2

) + … +J(1:2,x)
Nếu sự phụ thuộc của các dấu hiệu là rõ và sự phân bố của chúng tuân theo
luật chuẩn thì để nhận dạng các đối tƣợng quặng và không quặng ngƣời ta thƣờng
sử dụng các hàm phân giải bậc 1 (R
1
) hoặc bậc 2 (R
2
) đối với các tham số x
1
, x
2
…
x
n
. Các hàm này đƣợc biểu diễn nhƣ sau:
i
n
i
il
xaR



1

 
  

k
i

k
j
k
i
iijiij
xcxxbR
1 1 1
2

Trong đó các hệ số: a
i
, b
ij
, c
i
đƣợc xác định từ các ma trận thông tin các dấu
hiệu của các đối tƣợng quặng và không quặng. Thông qua các “diện tích đối tƣợng
chuẩn” ngƣời ta xác định đƣợc các vectơ giá trị các dấu hiệu sử dụng x (trong
trƣờng hợp các dấu hiệu đƣợc xem là không phụ thuộc nhau) hoặc các hệ số a
i
, b
ij
,
c
i
(trong trƣờng hợp các dấu hiệu phụ thuộc nhau). Sau đó tính giá trị L(x), J(1:2,x)
hoặc R
1
, R
2

, phổ các giá trị này với các giá trị của đối tƣợng chuẩn có thể nhận biết
và khoanh định đƣợc các diện tích đồng dạng với đối tƣợng chuẩn. Các dấu hiệu
đƣợc lựa chọn thƣờng là một tổ hợp nào đó trong số các tham số thu đƣợc [1,2].

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 18 Học viên: Trịnh Viết Dũng

1.2.2. Các thuật toán nhận dạng không có mẫu chuẩn.
a. Thuật toán kiểm chứng thống kê.
Thuật toán này có tiến hành phân loại trƣờng khi các dấu hiệu trƣờng hoàn
toàn độc lập nhau. Ban đầu ngƣời ta sử dụng các bộ lọc để tách các dị thƣờng ra
khỏi phông nhiễu cho từng dấu hiệu trƣờng. Kết quả lọc cho phép nhận đƣợc các số
liệu trƣờng chủ yếu gồm các dị thƣờng. Tiếp theo là phân loại các dị thƣờng thành
các lớp dị thƣờng. Mỗi lớp dị thƣờng gồm các dị thƣờng có các đặc trƣng thống kê
giống nhau. Để phân loại các dị thƣờng đầu tiên ngƣời ta phân chia khu vực khảo
sát thành các diện tích cơ sở, sau đó dựa vào kết quả phân cấp các giá trị trƣờng ở
mỗi cửa sổ ngƣời ta dựng các đƣờng cong biến phân đặc trƣng cho cửa sổ đó. Cuối
cùng để phân lớp các dị thƣờng ngƣời ta sử dụng chỉ tiêu
2

để so sánh và xếp loại
các đƣờng cong biến phân. Các diện tích có ƣớc lƣợng phân bố mật độ xác suất
giống nhau đƣợc xếp vào một lớp.
Giai đoạn cuối cùng của quá trình nhận dạng là giai đoạn tiến hành xác định
số hiệu của lớp tổng hợp.
Với mục đích này, dựa vào các đƣờng cong biến thiên dựng đƣợc cho từng
dấu hiệu ngƣời ta xác định giá trị trung bình và phƣơng sai rồi sắp xếp các giá trị
trung bình theo thứ tự tăng dần. Sau đó dựa vào chỉ tiêu xác suất hậu nghiệm cực
đại ngƣời ta quyết định xếp loại đối tƣợng khảo sát vào các lớp khác nhau. Bằng

cách trên, toàn bộ khu vực khảo sát đƣợc phân thành một số diện tích có hình dạng
bất kì, ở đó dị thƣờng của các dấu hiệu khác nhau chồng lên nhau [2].
b. Thuật toán K trung bình.
Nội dung của thuật toán nhƣ sau: Giả sử tồn tại n đối tƣợng. Nhiệm vụ đặt ra
là phân chia toàn bộ n đối tƣợng thành M lớp với M<<n.
Để giải quyết nhiệm vụ trên, lúc đầu ngƣời ta chọn ngẫu nhiên từ n đối tƣợng
ra k đối tƣợng, k đối tƣợng đƣợc chọn này đƣợc xem nhƣ là các mẫu chuẩn xuất
phát. Tiếp theo là tiến hành chính xác hóa liên tiếp các mẫu chuẩn chọn đƣợc bằng

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 19 Học viên: Trịnh Viết Dũng

cách so sánh các mẫu chuẩn với các đối tƣợng còn lại. Sau mỗi lần chọn tập hợp các
mẫu chuẩn E
v
chọn đƣợc ở lần chọn thứ v sẽ thay cho các mẫu chuẩn chọn đƣợc ở
lần v – 1 (lần trƣớc đó).
Nếu kí hiệu tập hợp mẫu chuẩn E
v
chọn đƣợc ở lần thứ v là:
E
v
= {e
1
v
, e
2
v
,……, e

k
v
} với v = 0, 1, 2,….
Với mỗi mẫu chuẩn này còn đƣợc ghi các trọng số đặc trƣng là: h
1
v
, h
2
v
, h
3
v
,
…., h
k
v
.
Với kí hiệu này mẫu chuẩn xuất phát sẽ là:
E
0
= {e
1
0
, e
2
0
,……, e
k
0
}.

Các mẫu chuẩn này chính là các mẫu đƣợc chọn ra ở vòng đầu tiên (vòng số
không) của quá trình lặp. Tiếp theo vòng số không thuật toán gọi tiếp số x
k+1
và tìm
xem trong k mẫu e
0
i
, mẫu chuẩn nào gần với nó nhất. Nếu tìm đƣợc, thì mẫu chuẩn
thuộc tập hợp E
0
tìm đƣợc này đƣợc thay thế bằng mẫu chuẩn mới. Mẫu chuẩn mới
này có giá trị e
1
i
đƣợc tính nhƣ giá trị trọng tâm giữa giá trị của mẫu chuẩn cũ và giá
trị của đối tƣợng gắn kết với nó x
k+1
.
Sau quá trình hiệu chỉnh ở vòng 1, bằng phƣơng pháp mô tả trên thuật toán
sẽ tiến hành hiệu chỉnh ở các lần tiếp theo, cho đến khi đối tƣợng cuối cùng đƣợc
gọi ra.
Sau khi tập hợp các mẫu chuẩn đƣợc chính xác hóa, thuật toán tiến hành
phân loại toàn bộ số lƣợng n các đối tƣợng theo tập hợp các dấu hiệu thành M lớp
dựa vào nguyên tắc khoảng cách tối thiểu.
Hiện nay với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ tin học phần lớn các thuật
toán trình bày ở trên đều đƣợc tự động hóa với các hệ phần mềm mạnh, chuyên
dụng, đƣợc ứng dụng rộng rãi rất có hiệu quả trong công tác xử lý phân tích tài liệu
địa vật lý, địa chất, địa hóa ở Việt Nam cũng nhƣ những nƣớc khác trên thế giới,
trong đó đáng chú ý là hệ chƣơng trình phân tích phổ - thống kê COSCAD do giáo
sƣ viện sĩ A.A.nikitina cùng các cộng sự G.V Demury, V.M. Bondarenko, O.A.

Demidovicha, T.A. Trofimovoj, O.P. Lukinoj và một số tác giả khác xây dựng
[1,2].

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 20 Học viên: Trịnh Viết Dũng

CHƢƠNG 2
CÁC PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ LỰA CHỌN THÔNG TIN
TRONG XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ
2.1. CÁC PHƢƠNG PHÁP XỬ LÝ PHÂN TÍCH TÀI LIÊU ĐIẠZ VẬT LÝ MÁY
BAY HIỆN NAY.
2.1.1. Các phƣơng pháp phân tích tài liệu địa vật lý máy bay trên thế giới.
Hiện nay trên thế giới, trong công tác phân tích tài liệu địa vật lý máy bay để
giải các nhiệm vụ địa chất và dự báo triển vọng khoáng sản ngƣời ta sử dụng rất
nhiều phƣơng pháp khác nhau, trong đó có các phƣơng pháp thống kê – nhận dạng
đƣợc áp dụng rộng rãi có hiệu quả hơn cả, các phƣơng pháp đó đƣợc chia thành các
nhóm phƣơng pháp chính sau.
1. Các phương pháp tách trường.
Sử dụng các phƣơng pháp tách trƣờng để phân chia các dị thƣờng là nội
dung quan trọng trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng không, nhằm khoanh định
và dự đoán về diện phân bố của các đối tƣợng địa chất gây dị thƣờng. Dị thƣờng
phổ gamma là một phần địa phƣơng của vỏ trái đất gây dị thƣờng. Dị thƣờng phổ
gamma là một phần địa phƣơng của vỏ trái đất đƣợc khác biệt bởi sự không đồng
nhất về địa chất và địa hóa, mà ở đó các trƣờng phóng xạ ghi đƣợc cao hơn mức
phông, hoặc mối tƣơng quan giữa các thành phần trƣờng bị phá vỡ. Diện phân bố
của dị thƣờng này nói chung lớn hơn so với các dị thƣờng điểm. nó tƣơng ứng với
các diện phân bố của các đối tƣợng địa chất gây dị thƣờng.
2. Các phương pháp thống kê nhận dạng.
Các phƣơng pháp nhận dạng không những đƣợc ứng dụng rất có hiệu quả

trong phân tích các số liệu địa chất, địa vật lý mà còn đƣợc áp dụng rộng rãi trong
nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác. Về nguyên lý, việc tìm kiếm các đối tƣợng tƣơng
tự (đồng dạng) với các đối tƣợng mẫu đã biết thông qua các chủng loại thông tin thu
đƣợc trong quá trình nghiên cứu, khảo sát, đều có thể xếp vào lớp các bài toán nhận
dạng. Các phƣơng pháp phân tích nhận dạng đặc biệt có hiệu quả khi tiến hành trên

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 21 Học viên: Trịnh Viết Dũng

các cơ sở dữ liệu có các chủng loại thông tin đa dạng, phong phú và tin cậy. Hiện
nay có rất nhiều thuật toán nhận dạng hiện đại, đƣợc tự động hóa bằng các hệ phần
mềm mạnh, đƣợc áp dụng có hiệu quả trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng
không ở nhiều nƣớc trên thế giới. Đề cập đến hƣớng nghiên cứu này có rất nhiều
công trình đã đƣợc công bố, theo đó các phƣơng pháp nhận dạng theo đối tƣợng
chuẩn và nhóm các phƣơng pháp nhận dạng không có đối tƣợng chuẩn.
3. Các phương pháp thống kê thực nghiệm
Các phƣơng pháp thống kê thực nghiệm đƣợc thiết lập trên cơ sở các quan
niệm lý thuyết, những kinh nghiệm thực tế, sự tự điều chỉnh để tìm kiếm lời giải
đúng trong quá trình phân tích. Bằng mô hình toán học và thông qua chúng có thể
phân chia các lớp dấu hiệu đối với các dị thƣờng quặng và không quặng. Các thông
số (đƣợc biểu diễn qua các biểu thức toán học) thƣờng đƣợc sử dụng đó là:
- Các thông số Dominal.
Quá trình phân bố lại các nguyên tố phóng xạ nhất thiết sẽ làm cho ít nhất
một nguyên tố đƣợc trội lên, và các thông số Dominal phản ánh đặc tính đó, chúng
đƣợc biểu diễn theo công thức:
 
2
)1( x
ThK

K
Th
eqqD




Trong đó:
KKKK
qqq


/)( 

K

- là độ lệch chuẩn của
K
q

Biểu thức của
U
Th
D
cũng đƣợc tính tƣơng tự.
- Các hàm tương quan.
Các hàm tƣơng quan (trong đó có các hệ số tƣơng quan bậc 1 R
ij
) phản ánh
mức độ quan hệ về đặc điểm phân bố của các trƣờng phóng xạ U, Th, K. Quá trình

phân bố lại các nguyên tố phóng xạ sẽ làm cho mối tƣơng quan bình thƣờng trƣớc
đó giữa chúng bị phá vỡ, do vậy các hàm tƣơng quan cũng là một dấu hiệu phản ánh
đặc điểm phân bố cảu các trƣờng phóng xạ.

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 22 Học viên: Trịnh Viết Dũng

Các hàm xác suất thống kê phản ánh xác suất bắt gặp của các đặc tính phóng
xạ nào đó (theo nguyên tắc xác suất nhỏ). Về nguyên tắc, xác suất bắt gặp các dị
thƣờng sẽ là rất nhỏ so với toàn diện tích khảo sát. Do vậy nếu lựa chọn đƣợc các
dấu hiệu phản ánh thích hợp thì thông qua chúng theo nguyên tắc xác suất nhỏ
ngƣời ta cũng có thể khoanh định các diện tích có đặc tính phân bố không bình
thƣờng của các trƣờng phóng xạ.
Các tỉ số hàm lƣợng các nguyên tố ngƣời ta cũng thƣờng sử dụng các tỉ số
hàm lƣợng nhƣ: q
Th
/q
U
, q
Th
/q
K
, (q
U
.q
K
)/q
Th
, (q

U
+ q
K
)/ q
Th
làm các dấu hiệu để tìm
hiểu về đặc điểm phân bố của các trƣờng phóng xạ.
Trong các đá không biến đổi của vỏ trái đất các tỉ số này thƣờng khá ổn định
và chỉ thay đổi trong các dải khá hẹp. Ở những đới đá biến đổi, giá trị của các tỉ số
này sẽ vƣợt ra khỏi các dải đó, do vậy thông qua các dấu hiệu này cũng có thể
khoanh định và dự báo các đới đá biến đổi.
Các phƣơng pháp thống kê thực nghiệm, thông qua các thông số nói trên
đƣợc áp dụng khá rỗng rãi và có hiệu quả trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng
không, đặc biệt là trong việc phát hiện và khoanh định các đới biến đổi có thể liên
quan với khoáng sản [2,8].
4. Các phương pháp khác.
Ngoài một số phƣơng pháp phân tích mang tính chuyên dụng thƣờng đƣợc
áp dụng trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng không nhƣ đã trình bày ở trên
trong thực tế ngƣời ta còn sử dụng nhiều phƣơng pháp khác theo hƣớng khai thác và
sử dụng triệt để thông tin nhƣ các phƣơng pháp đạo hàm, phƣơng pháp phân tích
các thành phần chính, các phƣơng pháp phân tích bản đồ bóng, các phƣơng pháp
chồng chập thông tin.
Hiện nay, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, các phƣơng
pháp xử lý phân tích số liệu hiện đại ngày càng đƣợc ứng dụng rộng rãi thay thế các
phƣơng pháp thủ công, trực quan, định tính. Phần lớn các thuật toán trình bày ở trên
đều đƣợc tự động hóa với các hệ phần mềm mạnh, chuyên dụng. Đáng chú ý là Bộ
chƣơng trình phân tích phổ - thống kê COSCAD do GS VS. NiKiTin đề xuất xây
dựng hệ phần mềm mạnh ERMAPPER.

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 23 Học viên: Trịnh Viết Dũng

2.1.2. Các phƣơng pháp phân tích tài liệu địa vật lý máy bay ở Việt Nam.
Công tác phân tích tài liệu địa vật lý hàng không ở nƣớc ta trong những năm
gần đây cũng đã có đƣợc những bƣớc tiến đáng kể. Trong tổ hợp các phƣơng pháp
phân tích tài liệu đang đƣợc sử dụng trong các đề án bay đo ngoài một số phƣơng
pháp định tính với các thuật toán tƣơng đối đơn giản căn cứ trực tiếp vào đặc điểm
hình thái của các bản đồ trƣờng thì một số phƣơng pháp phân tích hiện đại nhƣ:
Dominnal, tƣơng quan, nhận dạng v.v…cũng đã đƣợc đƣa vào áp dụng.
Thông qua các đề tài nghiên cứu, một số tập thể tác giả cũng đã tiến hành
những nghiên cứu, phân tích thử nghiệm trên các tài liệu thực tế bằng nhiều phƣơng
pháp khác nhau, đặc biệt là nhóm các phƣơng pháp thống kê- nhận dạng và đã thu
đƣợc những kết quả tốt. Đóng góp vào hƣớng nghiên cứu này có thể kể đến các
công trình của các tác giả nhƣ: TSKH. Tăng Mƣời, TS. Nguyễn Tài Thinh, GS. Lê
Khánh Phồn, TS.Võ Thanh Quỳnh, TS. Vũ Thu Hƣơng, TS. Nguyển Thế Hùng, TS.
Nguyển Tuấn Phong và của nhiều nhà khoa học khác.
Trong các công trình trên các tác giả đã sử dụng một số phần mềm đƣợc xây
dựng trong nƣớc, đồng thời khai thác một số phƣơng pháp trong hệ chƣơng trình
phân tích phổ - thống kê COSCAD và hệ chƣơng trình ERMAPPER.
Tuy nhiên, những nghiên cứu theo hƣớng này thƣờng mới chỉ thu đƣợc kết
quả tốt với mục đích nghiên cứu cấu trúc, phục vụ công tác lập bản đồ; còn với mục
đích tìm kiếm và dự báo triển vọng khoáng sản thì các kết quả thu đƣợc còn hạn
chế. Hầu hết các phƣơng pháp phân tích tài liệu phổ gamma hàng không hiện có
(đặc biệt là các phƣơng pháp nhận dạng) đều phân tích trên các số liệu trƣờng liên
tục theo diện, nghĩa là chỉ tập trung đối với các bản đồ trƣờng. Còn trên các điểm dị
thƣờng đơn ( “ Bản đồ phân bố dị thƣờng phổ gamma” - một tài liệu đặc biệt quan
trọng trong dự báo triển vọng khoáng sản) thì thƣờng mới chỉ có một số các phƣơng
pháp thống kê thực nghiệm đơn giản. Ngoài ra khi tiến hành các phƣơng pháp phân

tích nhận dạng đối với tài liệu phổ gamma hàng không thƣờng gặp một số khó khăn.
Đó là: khối lƣợng tài liệu cũng nhƣ số lƣợng các chủng loại thông tin là rất lớn,
trong khi số lƣợng các tham số đầu vào của các chƣơng trình phân tích nhận dạng

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 24 Học viên: Trịnh Viết Dũng

hiện có thƣờng bị giới hạn.Việc sử dụng các tổ hợp chủng loại thông tin khác nhau
đẻ tiến hành phân tích nhận dạng nhiều khi cho những kết quả rất khác nhau. Trong
khi đó việc đánh giá, lựa chọn tổ hợp thông tin trƣớc khi tiến hành phân tích nhận
dạng thƣờng dựa nhiều vào kinh nghiệm mang tính chủ quan, chƣa có đƣợc những
phƣơng pháp mang tính toán học chặt chẽ. Đề tài ra đời nhằm từng bƣớc góp phần
giải quyết các tồn tại nói trên [13].
2.2 NGHIÊN CỨU TÌM HIỂU MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ VÀ LỰA
CHỌN THÔNG TIN TRONG LÝ THUYẾT XỬ LÝ SỐ LIỆU
Hiện nay trong công tác phân tích tổ hợp các tài liệu địa vật lý ngƣời ta sử
dụng rất nhiều loại phƣơng pháp khác nhau, trong đó nhóm các phƣơng pháp thống
kê - nhận dạng đƣợc ứng dụng rộng rãi và rất có hiệu quả. Tuy nhiên trên thực tế khi
tiến hành các phƣơng pháp phân tích nhận dạng đối với nhiều loại tài liệu địa vật lý,
đặc biệt là các tài liệu địa vật lý máy bay ở nƣớc ta, một số hạn chế vẫn đang gặp
phải, cần đƣợc nghiên cứu khắc phục. Đó là: Khối lƣợng tài liệu cũng nhƣ số lƣợng
các chủng loại thông tin rất lớn, trong khi đó số lƣợng các tham số đầu vào của các
chƣơng trình phân tích nhận dạng hiện có thƣờng bị giới hạn. Việc sử dụng các tổ
hợp thông tin khác nhau để tiến hành phân tích nhận dạng cho những kết quả rất
khác nhau. Mặt khác, kể cả khi số lƣợng các tham số đầu vào của các chƣơng trình
phân tích nhận dạng đƣợc mở rộng thì việc sử dụng đồng thời tất cả các loại thông
tin có đƣợc để phân tích nhận dạng lại cho kết quả thiếu tin cậy hơn khi chỉ sử dụng
một tổ hợp thông tin nhất định trong đó có chất lƣợng cao. Rõ ràng việc sử dụng
những thông tin thiếu độ tin cậy không những không có hiệu quả mà còn làm nhòa

đi những thông tin quan trọng khác, gây nên những nhận thức sai lệch về đối tƣợng
nghiên cứu. Trong thực tế số lƣợng các chủng loại thông tin của các đối tƣợng địa
chất thu đƣợc ngày càng lớn. Làm thế nào để đánh giá đƣợc chất lƣợng của từng
chủng loại thông tin, từ đó lựa chọn tổ hợp các thông tin tin cậy phục vụ cho từng
mục đích nghiên cứu. Đây chính là nội dung của lớp các bài toán đánh giá lựa chọn
thông tin. Với thực tế và cách đặt vấn đề trên cho thấy để nâng cao hơn nữa chất

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 25 Học viên: Trịnh Viết Dũng

lƣợng của các phƣơng pháp phân tích nhận dạng, trƣớc hết cần phải giải quyết tốt
bài toán đánh giá lựa chọn thông tin. Theo hƣớng này, chúng tôi đã nghiên cứu tìm
hiểu và áp dụng phƣơng pháp phân tích tần suất theo thuật toán Griffiths - Vinni và
phƣơng pháp phân tích khoảng cách khái quát theo thuật toán Poguônôv trong đánh
giá và lựa chọn thông tin để xác định tổ hợp các chủng loại thông tin có độ tin cậy
cao phục vụ các mục đích nghiên cứu.
2.2.1 Phƣơng pháp phân tích tần suất
Hiện nay, trong lớp các bài toán đánh giá-lựa chọn thông tin có rất nhiều
phƣơng pháp để xác định giá trị của loại thông tin thứ “i” trong tập hợp nhiều chủng
loại thông tin nhận đƣợc của đối tƣợng nghiên cứu. Phƣơng pháp phân tích tần suất
với việc sử dụng tần suất trung bình của sự xuất hiện đồng thời các tính chất do
Griffiths và Vinni đƣa ra có dội dung tóm tắt nhƣ sau:
Giả sử ta có ma trận thông tin các tính chất của đối tƣợng nghiên cứu:
















nknn
k
k
dtji








21
22221
11211
,

Trong đó:
k – số loại tính chất của ma trận thông tin
n – số lƣợng mẫu chứa các thông tin về các tính chất của đối tƣợng

ij

- đƣợc biểu diễn bằng các khái niệm logic: “yes” hoặc “no” hoặc
bằng các số 1 hoặc 0.
Theo Griffiths-Vinin, tỉ trọng thông tin tƣơng đối của tính chất thứ “i” đƣợc
xác định theo công thức sau:




k
i
iji n
k
I
1
2
1
(2.2)
Trong đó: n
i j
là tần suất xuất hiện đồng thời các tính chất thông tin thứ “i”
và thứ “j”.
(2.1)