Luận văn thạc sĩ khoa học: Nghiên cứu áp dụng một số phương pháp phân tích tài liệu địa vật lý máy bay trong tìm kiếm, dự báo triển vọng khoáng sản

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
----------

Thái Hoàng Đan

NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP
PHÂN TÍCH TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ MÁY BAY
TRONG TÌM KIẾM, DỰ BÁO TRIỂN VỌNG
KHOÁNG SẢN

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội - 2015


ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
----------

Thái Hoàng Đan

NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP
PHÂN TÍCH TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ MÁY BAY
TRONG TÌM KIẾM, DỰ BÁO TRIỂN VỌNG
KHOÁNG SẢN
Chuyên ngành: Vật lý địa cầu
Mã số:

60440111

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS. VÕ THANH QUỲNH

Hà Nội - 2015


MỤC LỤC
MỞ ĐẦU ....................................................................................................................1
CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ .........3
1.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ ......................3
1.2. CÁC THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG ..................................................................7
1.2.1. Các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn..........................................................7
1.2.2. Các thuật toán nhận dạng không có mẫu chuẩn. ............................................ 11
CHƢƠNG 2 CÁC PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ
MÁY BAY TRONG TÌM KIẾM VÀ DỰ BÁO TRIỂN VỌNG KHOÁNG SẢN ..
...................................................................................................................................13
2.1. CÁC BƢỚC PHÂN TÍCH TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ MÁY BAY TRONG TÌM
KIẾM VÀ DỰ BÁO TRIỂN VỌNG KHOÁNG SẢN .............................................13
2.2. PHƢƠNG PHÁP HỆ SỐ TƢƠNG QUAN .......................................................14
2.2.1. Cơ sở áp dụng phương pháp hệ số tương quan ..............................................17
2.2.2. Ứng dụng phương pháp hệ số tương quan trong đánh giá phân loại cụm dị
thường

..................................................................................................................18

2.2.3. Ứng dụng phương pháp trong dự báo triển vọng khoáng sản ........................24
2.3. PHƢƠNG PHÁP TẦN SUẤT - NHẬN DẠNG ...............................................25
2.3.1. Phương pháp phân tích tần suất .....................................................................25
2.3.2.Nội dung phương pháp Tần suất - Nhận dạng .................................................26

CHƢƠNG 3 ÁP DỤNG MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP TIẾN HÀNH PHÂN TÍCH
THỬ NGHIỆM TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ MÁY BAY .........................................29
3.1. Giới thiệu khu vực nghiên cứu ..........................................................................29
3.1.1. Vị trí địa lý.......................................................................................................29
3.1.2. Tài liệu Địa vật lý máy bay khu vực nghiên cứu .............................................30
3.2. Lựa chọn phƣơng pháp ......................................................................................34


3.2.1. phương pháp Hệ số tương quan và chương trình phân tích hệ số tương quan ..
.......................................................................................................................................
...................................................................................................................................34
3.2.2. Phương pháp Tần suất – Nhận dạng và chương trình phân tích. ...................36
3.3. Thực hiện phân tích thử nghiệm với khu vực Diên Khánh và Cam Lâm tỉnh
Khánh Hoà.................................................................................................................37
3.3.1. Phân tích Hệ số tương quan ............................................................................37
3.3.2. Phần tích Tần suất – Nhận dạng .....................................................................39
3.4. Kết quả và nhận định .........................................................................................44
KẾT LUẬN ..............................................................................................................46
TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................48
PHỤ LỤC .................................................................................................................50


DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1: Các đặc điểm của hệ số tƣơng quan R......................................................17
Bảng 2.2: Các mức mã hóa theo T(1/2) ....................................................................19
Bảng 2.3: Các mức mã hóa theo ∆J ..........................................................................19
Bảng 2.4: Các mức mã hóa theo cƣờng độ bức xạ tƣơng đối ...................................20
Bảng 2.5: Các mức mã hóa theo Tỉ số ∆Th/∆U ........................................................20
Bảng 2.6: Các mức mã hóa theo Tỉ số ∆U/∆K .........................................................21
Bảng 2.7: Các mức mã hóa theo chỉ số nhiều thành phần ........................................21

Bảng 2.8: Các nhóm bản chất phóng xạ của dị thƣờng phổ gamma .........................21
Bảng 3.1: Kết quả phân tích theo phƣơng pháp Hệ số tƣơng quan ..........................38
Bảng 3.2: Số liệu đối tƣợng mẫu Trà Năng ..............................................................40
Bảng 3.3: Số liệu đối tƣợng mẫu Ma Ty Du Long ...................................................41
Bảng 3.4: Bảng kết quả phân tích theo phƣơng pháp Tần suất – nhận dạng ............42


DANH MỤC HÌNH
Hình 2.1: Đồ thị phân tán của biến Y đối với biến X ...............................................15
Hình 3.1: Bản đồ khu vực nghiên cứu ......................................................................29
Hình 3.2: Bản đồ hàm lƣợng Uran ............................................................................30
Hình 3.3: Bản đồ hàm lƣợng Thori ...........................................................................30
Hình 3.4: Bản đồ hàm lƣợng Kali .............................................................................31
Hình 3.5: Bản đồ hàm lƣợng kênh tổng ....................................................................31
Hình 3.6: Kết quả phân tích nhận dạng theo mẫu theo đề án bay đo khu vực nghiên cứu
...................................................................................................................................33
Hình 3.7: Kết quả khoanh định đới triển vọng khoáng sản theo đề án bay đo .........34
Hình 3.8: Sơ đồ khối chƣơng trình Phân tích hệ số tƣơng quan ...............................35
Hình 3.9: Sơ đồ khối chƣơng trình ứng dụng Phƣơng pháp Tần suất – Nhận dạng .37
Hình 3.10: Sơ đồ đới biến đổi trƣờng xạ theo phƣơng pháp hệ số tƣơng quan ........39
Hình 3.11: Sơ đồ kết quả nhận dạng theo phƣơng pháp Tần suất – Nhận dạng theo
mẫu Trà Năng ............................................................................................................43
Hình 3.12: Sơ đồ kết quả nhận dạng theo phƣơng pháp Tần suất – Nhận dạng theo
mẫu Ma Ty Du Long .................................................................................................43
Hình 3.13: So sánh kết quả theo phƣơng pháp Hệ số tƣơng quan ............................44
Hình 3.14: So sánh kết quả theo phƣơng pháp Tần suất – nhận dạng ......................45


MỞ ĐẦU
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 30 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 trọng,
đặc biệt là trong việc tìm kiếm và thăm dò khoáng sản có ích. Tuy nhiên, trong thực
tế công tác địa vật lý máy bay cũng bộc lộ một số hạn chế, 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.
Hiện nay, trong địa vật lý có rất nhiều phƣơng pháp mới, 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. Công tác xử lý số
liệu ở Việt Nam trong thời gian qua đã đạt đƣợc những kết quả đáng kể. Bên cạnh
ứng dụng bộ chƣơng trình xử lý thống kê Codcad thì các nhà địa vật lý Việt Nam đã
nghiên cứu và đƣa vào ứng dụng một số phƣơng pháp xử lý phân tích mới nhằm
nâng cao hiệu quả của công tác xử lý số liệu
Xuất phát từ những cơ sở trên, học viên chọn hƣớng nghiên cứu là: “ Nghiên
cứu áp dụng một số phương pháp phân tích tài liệu địa vật lý máy bay trong tìm
kiếm, dự báo triển vọng khoáng sản”.
Mục tiêu đề tài:
Nghiên cứu một số phƣơng pháp phân tích và khả năng ứng dụng của
phƣơng pháp trong xử lý phân tích số liệu phổ gamma hàng không. Lựa chọn
phƣơng pháp để tiến hành phân tích thử nghiệm trên số liệu thực tế từ đó đánh giá
hiệu quả ứng dụng phƣơng pháp trong xử lý số liệu địa vật lý hàng không.
Các nội dung nghiên cứu:
Tìm hiểu tổng quan về phân tích và xử lý tổ hợp các tài liệu địa vật lý.
Nghiên cứu một số phƣơng pháp và khả năng ứng dụng trong xử lý phân tích
số liệu phổ gamma hàng không.
Lựa chọn phƣơng pháp áp dụng tiến hành phân tích thử nghiệm tài liệu thực tế

1

vùng Đông nam thành phố Nha Trang và khu vực lân cận.
Đánh giá kết quả thực hiện và hiệu quả của phƣơng pháp.
Cấu trúc của luận văn:
Nội dung chính của luận văn đƣợc trình bày trong 3 chƣơng, phần mở đầu và
kết luận
Chƣơng 1: Tổng quan về xử lý tổ hợp số liệu địa vật lý
Chƣơng 2: Các phƣơng pháp phân tích tài liệu địa vật lý máy bay trong tìm
kiếm và dự báo triển vọng khoáng sản
Chƣơng 3: Áp dụng một số phƣơng pháp tiến hành phân tích thử nghiệm tài
liệu địa vật lý máy bay.
Luận văn đƣợc hoàn thành tại Bộ môn Vật lý Địa cầu – Trƣờng Đại học
Khoa học Tự nhiên, dƣới sự hƣớng dẫn của PGS.TS Võ Thanh Quỳnh. Học viên
xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc nhất tới thầy giáo hƣớng dẫn, ngƣời đã tận tình
hƣớng dẫn dạy bảo học viên trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và thực hiện
luận văn. Suốt quá trình học tập và thực hiện luận văn học viên đã nhận đƣợc những
góp ý quý báu và sự giúp đỡ nhiệt tình của các thầy cô giáo trong Bộ môn Vật lý
Địa cầu, Học viên xin gửi tới các thầy, cô lời cảm ơn chân thành nhất. Học viên xin
chân thành cảm ơn tới Khoa Vật lý, Phòng Sau Đại học và các phòng ban khác của
Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên-ĐHQGHN đã quan tâm, giúp đỡ học viên trong
suốt quá trình học tập và thực hiện luận văn này. Dù đã cố gắng để hoàn thiện luận
văn tuy nhiên không thể tránh khỏi những thiếu sót, rất mong nhận đƣợc sự đóng
góp quý báu của quý thầy cô và ngƣời đọc luận văn này!
Hà Nội, ngày 7 tháng 11 năm 2015

Học viên: Thái Hoàng Đan

2

CHƢƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ
1.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ
Công tác 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. Về cơ bản bao
gồm các bƣớc sau[6];
-

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 phương pháp nhận dạng.
Mô hình thống kê đóng vai trò quan trọng trong công tác xử lý tổ hợp số liệu
Địa vật lý vì các đối tƣợng khảo sát đƣợc xem nhƣ các đối tƣợng ngẫu nhiên. Mặt
khác, các dấu hiệu trƣờng Địa vật lý khảo sát cũng mang tính ngẫu nhiên do các yếu

tố nhiễu làm biến dạng. Với mỗi mô hình cụ thể cần lựa chọn các phƣơng pháp
nhận dạng tƣơng ứng, tiến hành xử lý và giải quyết các nhiệm vụ bài toán đặt ra.
Khái quát có thể chia chúng thành hai nhóm phƣơng pháp chính đó là: 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 đối tƣợng và biết đƣợc đặc trƣng thống kê của các trƣờng địa
vật lý đối với từng lớp đối tƣợng.
Khi xử lý số liệu địa vật lý bằng thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn, cần xây
dựng các thuật toán hay đề xuất các chỉ tiêu nhận dạng đảm bảo để phân loại các
đối số liệu quan sát thành hai lớp đối nghịch (quặng và 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.

3


Khi xử lý bằng thuật toán nhận dạng theo đối tƣợng chuẩn là lựa chọn đối
tƣợng chuẩn, theo đó tiến hành phân tích các đặc trƣng thống kê của các dấu hiệu
(các trƣờng địa vật lý). Áp dụng có hiệu quả cao 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 không biết trƣớc các đặc trƣng thống kê của các dấu hiệu ứng với các lớp đối
tƣợng cần nghiên cứu. 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: Lựa chọn phƣơng pháp phân loại trƣờng, tiến hành
chia các điểm quan sát thành một số các diện tích đồng nhất về dấu hiệu tổ hợp.
1.1.2. Ước lượng các đặc trưng thống kê và lượng tin của các dấu hiệu trên các

đối tượng chuẩn.
a, Ước lượng các đặc trưng thống kê.
Việc lựa chọn các mẫu chuẩn và xác định các đặc trƣng thống kê các trƣờng
địa vật lý của chúng là công việc rất quan trọng trong công tác xử lý số liệu bằng
thuật toán nhận dạng có đối tƣợng chuẩn.
Các mẫu hay đối tƣợng chuẩn là phần diện tích mà ở đó 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:

4


- 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 còn 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 các 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 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 các đối tƣợng của lớp đó hay
không.
Ngƣời ta đƣa ra các 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, 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

5


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. 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.
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:
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 lớp 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 không độc lập của các dấu hiệu trường.
Khi các 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. 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 tượng cần tìm.

6


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
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 lượng 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, tuy nhiên 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 tính tích 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[8]

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.

7


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 là xác định khoảng cách tổng.
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 xkl là giá trị trƣờng thứ l của mẫu thứ k thì:

-

xkl = 0 khi mẫu k không chứa giá trị thứ l

-

xkl = 1 khi mẫu k chứa giá trị thứ l

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 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 có 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.
b. Thuật toán hồi quy.
Thực chất của thuật toán này là xây dựng các hàm hồi quy xác định mối quan
hệ giữa các tham số địa chất cần tìm với các số liệu địa vật lý quan sát đƣợc.

8


Giả sử ta lập một quan hệ hàm giữa tham số địa chất Y và các dấu hiệu địa
vật lý x1, x2…, xk. Hàm f(x1, x2…, xk) mà ta cần tìm phải thỏa mãn:
E(Y-f(x1, x2…, xk))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:
k

Y0
ixi

(1.1)

i

Với điều kiện:
n

k

j
1

i

2
L

(
Y
j

0


i
x
ji
)


đạt cực tiểu. (1.2)

Trong đó Yj là giá trị quan trắc của biến Y tại quan trắc thƣ j; xji là giá trị
quan trắc thứ j của biến xi.

Hàm đa thức bậc hai có dạng:
k

k k

i

1

i

1j

1

Y

a

b
i
x
i
c
ij
x
i
.
x
j

(1.3)



Với điều kiện:
2

k
kk



(1.4)
L

Y
l
a

b
i
x
l
i
c
ij
x
li
.
x

lj






l

1
i

1
i

11
j



n

đạt cực tiểu.

Trong đó Yl là giá trị quan trắc của biến Y tại quan trắc thứ l; xli là giá trị
quan trắc thứ l của biến xi.
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 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 hồi quy.

9


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) = P1(x)/ P2(x)

(1.5)

J(1:2,x) = log[P1(x)/ P2(x)]

(1.6)

Trong đó:
P1(x), P2(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 P2(x) đƣợc thay bằng 1.
x: là vectơ giá trị các dấu hiệu đƣợc sử dụng, x1,x2…xk (ví dụ các hàm lƣợng
qU, qTh, qK…).
Khi các dấu hiệu x1,x2…xk 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(x1). P(x2)…. P(xk)

(1.7)

P
1
(x
1
).
P
1
(x
2
)

.
P
1
(x
k
)
L
(
x
)


L
(
x
1
).
L

(
x
2
)....
L
(
x
k
)
(1.8)
P
2
(x
1
).
P
2
(x
2
)

.
P
2
(x
k
)
J(1:2,x) = J(1:2,x1) + J(1:2,x2) +…+ J(1:2,xk)

(1.9)

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 (R1) hoặc bậc 2 (R2) đối với các tham số x1,x2…xn.
Các hàm này đƣợc biểu diễn nhƣ sau:
n

R1 aixi

(1.10)

i1

k

k k

R
2
b
ij
x
i.
x
j 


 cixi
i
1 j

1

i 1

10

(1.11)


Trong đó các hệ số: ai, bij, ci 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, bij,
ci (trong trƣờng hợp các dấu hiệu phụ thuộc nhau). Sau đó tính giá trị L(x), J(1:2,x)
hoặc R1, R2, phổ các giá trị này lên khắp diện tích khảo sát và biểu diễn chúng lên
bản đồ. Đối sánh 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.
1.2.2. Các thuật toán nhận dạng không có mẫu chuẩn.
a. Thuật toán kiểm chứng thống kê.
Thuật toán này tiến hành phân loại trƣờng khi các dấu hiệu trƣờng hoàn toàn
độc lập nhau. 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. Sau đó 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, dựa vào kết quả phân cấp các giá trị trƣờng ở mỗi cửa sổ ngƣời ta dựng các
2
đƣờng cong biến phân đặc trƣng cho cửa sổ đó. Cuối cùng sử dụng chỉ tiêu  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 thuật toán 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 để sắp xếp các giá trị
trung bình theo thứ tự tăng dần. 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.

11


b. Thuật toán K trung bình.
Nội dụng 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
cách so sánh các mẫu chuẩn với các đối tƣợng còn lại. Sau mỗi lần chọn tập hợp các
mẫu chuẩn Eν chọn đƣợc ở lần chọn thứ ν sẽ thay cho các mẫu chuẩn chọn đƣợc ở
lần ν -1 (lần trƣớc đó).
Nếu kí hiệu tập hợp mẫu chuẩn Ev chọn đƣợc ở lần thứ v là:
Eν = {e1ν, e2ν,…, ekν } với ν = 0, 1, 2,…. (1.12)
Với mỗi mẫu chuẩn này còn đƣợc ghi các trọng số đặc trƣng là: h1ν, h2ν, h3ν...
hkν
Với kí hiệu này mẫu chuẩn xuất phát sẽ là:
E0 = {e10, e20,…, ek0 }

(1.13)

Các mẫu chuẩn này chính là các mẫu đƣợc chọn ra ở vòng đâu tiên (vòng số
không) của quá trình lặp. Tiếp theo vòng số không thuật toán gọi tiếp số xk+1 và tìm
xem trong k mẫu ei0, mẫu chuẩn nào gần với nó nhất. Nếu tìm đƣợc, thì mẫu chuẩn
thuộc tập hợp E0 tìm đƣợc này đƣợc thay thế bằng mẫu chuẩn mới. Mẫu chuẩn mới
này có giá trị ei1 đƣợc tính nhƣ giá trị trọng tâm giữa giá trị của mẫu chuẩn cũ và giá
trị của đối tƣợng gắn kết với nó xk+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.

12


CHƢƠNG 2.
CÁC PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ MÁY BAY
TRONG TÌM KIẾM VÀ DỰ BÁO TRIỂN VỌNG KHOÁNG SẢN
2.1.

CÁC BƢỚC PHÂN TÍCH TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ MÁY BAY

TRONG TÌM KIẾM VÀ DỰ BÁO TRIỂN VỌNG KHOÁNG SẢN
Phân vùng triển vọng khoáng sản từ tài liệu từ - phổ gamma hàng không là
một nhiệm vụ khó khăn. Công việc này đƣợc thực hiện trên cơ sở phân tích tổng
hợp các tài liệu bay đo, các tài liệu kiểm tra mặt đất và các tài liệu địa chất, địa
hoá... thu thập khác.

Việc khoanh định các diện tích triển vọng khoáng sản trƣớc hết là dựa vào
các tài liệu bay đo trong đó tài liệu phổ gamma đóng vai trò chủ đạo, sơ đồ giải
đoán địa chất đƣợc thành lập trƣớc đó cũng là một cơ sở quan trọng khi dự báo mức
độ triển vọng khoáng sản của vùng.
Các bƣớc tóm tắt của quá trình thực hiện phân tích tài liệu, khai thác, sử
dụng thông tin, khoanh định và dự báo các khu vực có triển vọng khoáng sản đƣợc
tiến hành nhƣ sau:
Bước 1:
Khoanh định các trƣờng xạ địa hoá cục bộ liên quan tới các đới biến đổi có
tiềm năng triển vọng khoáng hoá quặng.
Các quá trình thành tạo quặng luôn gắn liền với quá trình phân bố lại các
nguyên tố phóng xạ theo các quy luật địa hoá. Vì vậy để khoanh định các khu vực
có triển vọng khoáng hoá quặng trƣớc hết cần khoanh định các đới biến đổi dựa trên
các trƣờng xạ địa hoá cục bộ.
Mỗi một loại hình khoáng sản thƣờng đƣợc biểu hiện bằng một đặc tính
phóng xạ nhất định do hàm lƣợng các nguyên tố phóng xạ có trong nó gây ra.
Những đặc tính phóng xạ đặc trƣng của từng khoáng sản này đã đƣợc nghiên cứu,
đúc kết thành những tài liệu mang tính chuyên ngành. Đây đƣợc coi nhƣ các tiền đề
vật lý cho quá trình thực hiện khoanh vùng triển vọng khoáng sản.

13


Bước 2:
Đối sánh các kết quả có đƣợc từ bƣớc 1 với các tiền đề địa chất khoanh định
các đới có triển vọng và phân loại chúng. Bƣớc này tiến hành bằng cách đối sánh
kết quả của bƣớc 1 với các số liệu địa chất, địa hoá, trọng sa đặc biệt là số liệu có
đƣợc từ công tác kiểm tra mặt đất.
Những diện tích có các tiền đề địa chất, địa vật lý thuận lợi cho việc tạo
quặng đƣợc khoanh định là các đới có triển vọng khoáng sản của vùng nghiên cứu.

Sau bước này các đối tượng được chia làm 3 loại:
Loại A: các đối tƣợng có triển vọng khoáng sản sau bƣớc 2 và đã kiểm tra
thực tế với các dấu hiệu chứa quặng rõ rang, các đối tƣợng loại này sau sẽ đƣợc
dùng nhƣ các đối tƣợng mẫu hoặc đối tƣợng đối sánh.
Loại B: các đối tƣợng không đƣợc kiểm tra mặt đất nhƣng có triển vọng
khoáng sản sau khi phân tích theo các tiền đề vật lý và địa chất (sau bƣớc 2)
Loại C: là các đới còn lại chúng có các đặc điểm không thuận lợi cho việc
tích tụ và sinh thành khoáng sản.
Việc thực hiện các thuật toán phân tích đối sánh để đƣa ra đƣợc tính chất cụ
thể của các đối tƣợng chƣa đƣợc kiểm chứng đƣợc tiến hành bằng các chƣơng trình
trên máy tính với một số thuật toán xử lý có đối tƣợng chuẩn. Từ đó thành lập “bản
đồ phân vùng triển vọng khoáng sản theo tài liệu từ - phổ gamma hàng không” .
2.2.

PHƢƠNG PHÁP HỆ SỐ TƢƠNG QUAN
Phân tích tƣơng quan là kỹ thuật rất thƣờng dùng trong thống kê của nhiều

ngành nhƣ kinh tế, y học, sinh học… nhằm khảo sát mối liên quan giữa 2 biến số
đo trên cùng các đối tƣợng thông qua hệ số tƣơng quan. Có nhiều loại hệ số tƣơng
quan nhƣng trong nội dung luận văn này chỉ chủ yếu trình bày hệ số tƣơng quan r..
Hệ số tƣơng quan r là số đo mối liên quan tuyến tính của 2 biến số.

14


Hệ số tƣơng quan1
Trong phân tích tƣơng quan ngƣời ta đề cập đến cƣờng độ của mối quan hệ
giữa hai biến Y và X, đánh giá xem hai biến Y và X có quan hệ với nhau hay
không.

Hình 2.1: Đồ thị phân tán của biến Y đối với biến X
Đồ thị phân tán của biến Y đối với biến X là tập hợp các điểm M(xi , yi)
trong hệ tọa độ vuông góc. Dựa vào đồ thị phân tán ta có thể xác định đƣợc dạng
quan hệ giữa 2 biến Y và X.
Trong đồ thị phân tán, nếu các điểm M(xi , yi) quy tụ xung quanh một đƣờng
thẳng (D) ta nói hai biến ngẫu Y và X có một sự tƣơng quan tuyến tính. Đƣờng
thẳng (D) đƣợc gọi là đƣờng hồi qui tuyến tính.
Gọi X, Y là cặp giá trị của các biến ngẫu nhiên với số trung bình là μx , μy và
phƣơng sai là σx2 , σy2 . Để đo lƣờng mức độ quan hệ giữa X và Y ngƣời ta dùng đại
lƣợng hiệp tƣơng quan (covariance) và hệ số tƣơng quan.
Hệ số tƣơng quan  của tập hợp chính
Hiệp tƣơng quan (Covariance)

 X ,Y  Cov( X , Y )  E x   x  y   y 
N

 x, y 

 x
i 1

i

  x  yi   y 
N

Hệ số tƣơng quan của tập hợp chính sẽ là:

1

Theo Cao Hào Thi (2008), Giáo trình xác suất thống kê

15

(2.1)




Cov( X , Y )



 x y

 x, y
 x y

N

 x2 
Với :

 x
i 1

 x 

i

 

 y
i 1

(2.3)

 y 

2

i

N
N

Vậy Hệ số tƣơng quan:  

2

N
N

2
y

(2.2)

 x
i 1

i

  x  y i   y 

N
 N
2 
2
  xi   x     y i   y  
 i 1
 i 1


(2.4)

Hệ số tƣơng quan R của mẫu
n

Covariance của mẫu : S X ,Y  Cov( X , Y ) 

 x
i 1

i

 x  yi  y 

(2.5)

n 1

Hệ số tƣơng quan R:
n

R X ,Y  

S X ,Y
S X  SY



 x
i 1

i

 x  y i  y 


2 
2
  xi  x     y i  y  
 i 1
 i 1

n

n

Hay R X ,Y  

(2.6)

n

x y
i 1

i

i

 nx y

 n 2
 n

  xi  nx 2   y i2  ny 2 
 i 1
 i 1


16

(2.7)


Bảng 2.1: Các đặc điểm của hệ số tƣơng quan R
Đặc điểm của hệ số tƣơng quan

STT
1
2

-1 ≤ R ≤ 1
R đƣợc dùng để ƣớc lƣợng hƣớng và độ mạnh của mối quan hệ
giữa X,Y

3

|R| càng lớn thì tƣơng quan giữa X và Y càng chặt

4

0 < R ≤ 1 : gọi là tƣơng quan thuận (X↑, Y↑)

5

-1 ≤ R ≤ 0 : gọi là tƣơng quan nghịch (X↑, Y↓)

6

RX,Y = RY,X : Hệ số tƣơng quan có tính đối xứng

7

R là ƣớc lƣợng của ρ

2.2.1. Cơ sở áp dụng phƣơng pháp hệ số tƣơng quan

Hệ số tƣơng quan có ý nghĩa toán học là phản ánh mức độ quan hệ giữa hai
đại lƣợng. Khi hai đại lƣợng X, Y có mối quan hệ càng chặt chẽ thì giá trị tuyệt đối
của hệ số tƣơng quan càng lớn (tiến dần tới 1). Và ngƣợc lại, Khi X, Y có quan hệ
không chặt thì giá trị tuyệt đối của hệ số tƣơng quan càng tiến gần tới 0.
Vậy khi sử dụng hệ số tƣơng quan trong tài liệu phổ gamma hàng không thì
có đƣợc các nhận định về đặc điểm phân bố của trƣờng phóng xạ tự nhiên.
Nếu sử dụng hệ số tƣơng quan để phản ánh đặc điểm phân bố của trƣờng
phóng xạ tự nhiên của các nguyên tố U, Th, K có thể thấy:
-

Khi trƣờng phóng xạ tự nhiên của 2 nguyên tố X, Y (X,Y=U, Th, K)

phân bố trong đất đá một cách bình thƣờng (phản ánh điều kiện địa chất đồng nhất)
thì quan hệ giữa chúng sẽ là quan hệ chặt chẽ, vì vậy giá trị của hệ số tƣơng quan
|R| sẽ lớn (tiến gần tới 1).
-

Khi ít nhất 1 trong hai nguyên tố (hoặc cả 2 nguyên tố) phân bố một

các bất thƣờng và mang tính chất cục bộ (phản ánh điều kiện địa chất không đồng
nhất) thì mối quan hệ giữa các nguyên tố này bị phá vỡ (quan hệ không chặt, hoặc
không quan hệ) và điều đó dẫn tới hệ số tƣơng quan có giá trị nhỏ (tiến gần tới 0)

17


Nhƣ vậy, hệ số tƣơng quan có giá trị càng lớn thì càng khẳng định đặc điểm
phân bố trƣờng bình thƣờng (Điều kiện địa chất ổn định) và ngƣợc lại. Điều đó cho
thấy hoàn toàn có thể sử dụng hệ số tƣơng quan hàm lƣợng các nguyên tố để nghiên
cứu đặc điểm phân bố các trƣờng phóng xạ tự nhiên.

2.2.2. Ứng dụng phƣơng pháp hệ số tƣơng quan trong đánh giá phân loại cụm
dị thƣờng
Thực tế, các dị thƣờng phổ gamma thƣờng tập trung thành các cụm hoặc dải,
tập hợp nhiều dị thƣờng tập trung thành một tập hợp (gọi chung là cụm dị thƣờng).
trên mỗi một yếu tố địa chất gây dị thƣờng, các dị thƣờng mang những đặc tính
phóng xạ tƣơng đối chung, liên quan tới một số loại hình khoáng sản nhất định vì
vậy việc phân tích tài liệu, dự báo triển vọng khoáng sản cần tiến hành theo các cụm
dị thƣờng.
Các bản đồ phân bố dị thƣờng đơn và các tham số đặc trƣng của từng dị
thƣờng đơn khó có thể đƣa ra cái nhìn khái quát về đặc điểm phóng xạ chung của
toàn cụm, từ đó khó rút ra những nhận định chính xác về đặc điểm của đối tƣợng
địa chất gây dị thƣờng cũng nhƣ việc đánh giá khả năng liên quan đến khoáng sản
của chúng.
a,Đánh giá phân loại dị thƣờng đơn2
Sau quá trình khảo sát phổ gamma hàng không, các bản đồ trƣờng bắt buộc
phải thành lập bao gồm:
-

Bản đồ cƣờng độ phóng xạ gamma.

-

Bản đồ hàm lƣợng Uran.

-

Bản đồ hàm lƣợng Thôri.

-

Bản đồ hàm lƣợng Kali.

Ngoài các bản đồ trƣờng kể trên, thì bắt buộc phải thành lập đối với tài liệu
phổ gamma hàng không đó là bản đồ phân bố các dị thƣờng phổ gamma (dị thƣờng
đơn).
2

Theo Võ Thanh Quỳnh, Nguyễn Xuân Ngoan, Vũ Tuấn Hùng (2002), Thành lập bộ chương trình

xử lý tài liệu địa vật lý máy bay

18


Để thành lập bản đồ này, sau khi phân chia dị thƣờng, xác định các thông số
phóng xạ của chúng trực tiếp trên các đồ thị trƣờng, sau đó tiến hành phân loại dị
thƣờng.
Hiện nay, ngƣời ta sử dụng phƣơng pháp “mã hóa và phân loại dị thƣờng” để
tiến hành phân loại các dị thƣờng phổ gamma hàng không theo các nhóm bản chất
phóng xạ khác nhau. Các chỉ tiêu đƣợc sử dụng bao gồm: ∆J, T(1/2), ∆Th/∆U ,
∆U/∆K, F, Ji (i=U,Th,K). trong mỗi chỉ tiêu gồm các mức khác nhau tƣơng ứng với
các khoảng giá trị đặc trƣng đƣợc mã hóa bằng chữ cái hoặc số, cụ thể nhƣ sau:
Chỉ tiêu thứ nhất đặc trƣng cho tham số độ rộng của nửa biên độ dị thƣờng
T(1/2) gồm 3 mức mã hóa bằng các chữ cái A, B, C.
Bảng 2.2: Các mức mã hóa theo T(1/2)
STT

Mức mã hóa

Giá trị tƣơng ứng của T(1/2)

1

A

T(1/2) < 150m

2

B

150m ≤ T(1/2) ≤ 300m

3

C

T(1/2) > 300m

Chỉ tiêu thứ 2: Đặc trƣng cho gia số trên phông cƣờng độ phóng xạ gamma
∆J gồm 3 mức mã hóa bằng các chữ cái A, B, C:
Bảng 2.3: Các mức mã hóa theo ∆J
Giá trị tƣơng ứng của ∆J

STT

Mức mã hóa

1

A

∆J < 2µR/h

2

B

2µR/h ≤ ∆J ≤ 5µR/h

3

C

∆J > 5µR/h

Chỉ tiêu thứ 3: Đặc trƣng cho cƣờng độ bức xạ U, Th, K trong kênh tổng Ji
(i= U, Th, K) gồm 6 mức đƣợc mã hóa bằng các số 1,2,3,4,5,6.

19