油气化探的数据处理(“分析”文档)共45张.pptx

油气化探的数据处理是地质勘探领域中至关重要的环节，它涉及到对采集到的地球化学数据进行分析、解读，以揭示地层中石油和天然气的潜在储藏情况。在这个过程中，数据处理方法的选择和应用直接影响到勘探结果的准确性和可靠性。 化探数据的概率分布特征是理解数据性质的基础。通常，数据可能呈现近似正态分布，这表示数据来自两种或多种地质母体的混合。而伽玛分布或卡方分布常常出现在有高异常值的情况下，这种分布的特征是密度函数的拖尾现象，可能指示着异常区域的存在。 背景值和异常下限值的统计原理是数据处理的核心。当数据源自单一母体时，其总体趋向正态分布。平均值被视为区域背景值，而加上N倍（通常为1.5-2.5）的标准差则可得到异常下限值。在实际操作中，数据被分解为趋势面和剩余面，趋势面反映了数据的宏观分布规律，而剩余面则用于识别局部异常。 判别分析是一种在已知类别样本基础上建立判别准则的方法，用于未知类别的观测值分类。它基于多变量的统计模型，旨在找出最佳的分类标准。在处理化探数据时，特低值可以直接舍弃，而特高值的处理则依赖于数据是否接近正态分布或近似正态分布。 趋势面分析是数据处理的另一种工具，目的是寻找数据的线性或非线性趋势，以便分离出区域性和局部性的变化。在趋势面分析中，选择的趋势面模型应使得剩余值最小，趋势值最大。分层聚类分析，尤其是不确定分类数的情况，可以通过剩余值来圈定局部异常。 此外，偏相关分析在多变量系统中扮演重要角色，它排除了其他变量的影响，专注于特定两个变量之间的相关性。数据处理过程中，如果遇到伽玛分布或卡方分布的异常值，可以通过修正方法来调整，例如迭代法和稳健估计法。 迭代法是通过不断地剔除极高值并计算新数据集的均值和标准偏差，直至无特高数据点，从而确定背景值和异常下限值。稳健估计法则更注重数据的稳健性，即使数据与预设的分布模型存在偏离，也能提供可靠的结果。 在数据处理和统计中，还包括离群数据的处理，一般遵循特低值直接舍弃，特高值处理的原则，确保数据符合正态分布。指标的优选和综合则涉及多种统计方法，如聚类分析、因子分析、非线性映射法、相关分析法、回归分析法和判别分析法，它们共同作用于数据的降维和异常检测，以提升信息提取的效率。 聚类分析是将相似样品或指标分组，常见的方法有Q型聚类（样品聚类）和R型聚类（指标聚类），其中k-均值聚类和分层聚类是两种常见的聚类技术。因子分析则用于减少变量数量，同时保持信息的完整性，以应对复杂数据集的挑战。 总结来说，油气化探的数据处理涉及对数据分布特征的理解，背景值和异常值的统计计算，离群值的处理，以及通过各种统计方法进行数据综合和分类，以揭示地质信息，指导油气勘探活动。这些方法和技术的恰当应用对于确保勘探的科学性和经济性至关重要。