Chương 1: Cơ sở lý thuyết phân tích- xử lý số liệu Địa vật lý - Chương 2: Hệ phương pháp phân tích tài liệu Địa vật lý máy bay - Chương 3: Kết quả phân tích thực nghiệm trên tài liệu thực tế vùng Khánh Thượng. - Kết luận 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƢƠNG 1.CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ 1. Lý thuyết xử lý tổ hợp số liệu Địa Vật lý Xử lí số liệu về cơ bản là dựa trên nhiều loại thông tin khác nhau để giải quyết được các nhiệm vụ đặt ra phù hợp với điều kiện kinh tế và kĩ thuật cho phép. Không chỉ riêng trong địa vật lý mà nhiều lĩnh vực khác cũng sử dụng xử lí tổ hợp dữ liệu để nâng cao chất lượng xử lí.
Xử lý số liệu Địa vật lý là một quá trình phức tạp phụ thuộc vào mục đích nghiên cứu và dạng các số liệu khác nhau. Một cách khái quát có thể phân chia quá trình này theo các bước cơ bản sau: - Xây dựng mô hình và xác định phương pháp - Ước lượng và đánh giá các đặc trưng của đối tượng chuẩn. - Chọn thuật toán xử lý - Định nghiệm về sự tồn tại của đối tượng cần tìm - Đánh giá chất lượng xử lý 1. Xây dựng mô hình và xác định phƣơng pháp [1] [10] Để xử lý tổ hợp số liệu Địa vật lý người ta chủ yếu sử dụng các mô hình thống kê vì các đối tượng khảo sát cần nghiên cứu có vị trí, kích thước, tính chất vật lý không biết trước nên chúng được xem như các đối tượng ngẫu nhiên.
Mặt khác, các trường vật lý do các đối tượng địa chất tạo ra thường bị các loại nhiễu làm méo nên các dấu hiệu trường Địa vật lý khảo sát cũng mang tính ngẫu nhiên. Với mô hình để được nhiệm vụ tiếp theo là lựa chọn các phương pháp nhận dạng tương ứng, tiến hành xử lý theo mô hình và giải quyết các nhiệm vụ bài toán đặt ra. Hiện nay trong công tác xử lý-phân tích số liệu địa vật lý có rất nhiều phương pháp nhận dạng, có thể chia chúng thành hai nhóm: nhóm các phương pháp nhận dạng theo đối tượng chuẩn và nhóm các phương pháp nhận dạng không có đối tượng chuẩn. Nhóm các phương pháp nhận dạng theo đối tượng chuẩn được áp dụng khi chúng ta biết được lớp đối tượng và biết được đặc trưng thống kê của các trường địa vật lý đối với từng lớp đối tượng.
3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 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 số liệu quan sát thành hai lớp hoặc với số lớp nhiều hơn 2 khi có trước các đặc trưng thống kê của mỗi loại dấu hiệu ứng với các đối tượng chuẩn.Vấn đề mang tính quyết định là lựa chọn đối tượng chuẩn, trên đó tiến hành nghiên cứu các đặc trưng thông kê của các dấu hiệu (các trường 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 trường địa vật lý quan sát được biến đổi mạnh ngay cả ở những diện tích nhỏ. Nhóm các phương pháp nhận dạng không có đối tượng chuẩn được áp dụng khi chúng ta không biết trước các đặc trưng thống kê của các dấu hiệu ứng với các lớp đối tượng cần tìm. Khi đó quá trình nhận dạng đơn thuần chỉ thực hiện nhiệm vụ phân loại trường.
Phương pháp xử lý số liệu bằng thuật toán nhận dạng không có đối tượng chuẩn được thực hiện như sau: bằng thuật toán phân loại trường lựa chọn được, 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 được có thể không xác định được; để xác định chúng đòi hỏi phải có các số liệu khoan hoặc nghiên cứu bổ sung về tính chất vật lý của đá. Ƣớc lƣợng và đánh giá các đặc trƣng của đối tƣợng chuẩn. Ước lượng các đặc trưng thống kê Để xử lý tổ hợp các số liệu bằng phương pháp nhận dạng có mẫu chuẩn thì công việc mang tính quyết định là lựa chọn các mẫu chuẩn và xác định các đặc trưng thống kê các trường địa vật lý của chúng.
Các mẫu hay đối tượng chuẩn là phần diện tích ở đó bằng các số liệu khoan và các số liệu địa chất khác đã xác định được bản chất địa chất của các đối tượng gây ra trường địa vật lý. Tùy thuộc vào các mục đích nghiên cứu khác nhau mà các đối tượng chuẩn được lựa chọn khác nhau. Dựa vào các giá trị trường quan sát được trên các đối tượng chuẩn người ta tiến hành xác định các đặc trưng thống kê của trường cho từng loại đối tượng. Các đặc trưng này bao gồm: 4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Đường cong biến phân (hàm phân bố mật độ xác suất thực nghiệm).
Kỳ vọng và phương sai của trường (thông qua đường cong biến phân ). Ngoài ra khi cần người ta còn tính cả hệ số tương quan giữa các dấu hiệu, phương chủ đạo của các dị thường… Điều đặc biệt cần lưu ý để công tác phân tích nhận dạng đạt hiệu quả tốt thì cần lựa chọn các đối tượng chuẩn sao cho các diện tích tồn tại đối tượng chuẩn phải nằm xen kẽ với các phần diện tích khảo sát cần nhận dạng. Đối với nhóm các phương pháp nhận dạng không có đối tượng chuẩn để xác định các đặc trưng thống kê của trường người ta chia khu vực khảo sát thành các diện tích cơ sở – cửa sổ. Kích thước của các diện tích cơ sở hay số lượng điểm quan sát trên mỗi diện tích cơ sở được lựa chọn dựa vào tỉ lệ bản đồ và kích thước dị thường mà các đối tượng trường tạo ra.
Diện tích cơ sở có thể nhỏ nhất cần chọn để trong tương lai có thể đề nghị (hoặc không đề nghị) đưa vào thăm dò hoặc khảo sát chi tiết. Diện tích cơ sở cũng có thể xem như cửa sổ trượt, các đặc trưng thống kê của trường trong cửa sổ đó được gán cho điểm trung tâm cửa sổ. Đánh giá lượng tin của dấu hiệu Lượng tin của dấu hiệu là khả năng mà dấu hiệu đó có thể phân biệt được các đối tượng khác nhau với nhau. Khả năng này phụ thuộc vào việc các đối tượng của cùng một lớp có thường 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 tượng của lớp đó hay không.
Người ta đưa ra các khái niệm lượng tin từng phần, lượng tin tổng (tích phân) và lượng tin tổng hợp. Lượng tin từng phần là lượng tin của những dải giá trị hay của nhóm các giá trị riêng biệt của một dấu hiệu nhất định. Lượng tin tổng là lượng tin chứa toàn bộ các giá trị của một dấu hiệu (một loại trường) nào đó. Lượng tin tổng hợp là lượng tin tính cho những dạng kết hợp khác nhau của nhiều dấu hiệu.
Trong quá trình nhận dạng không phải mọi dấu hiệu trường đều quan trọng như nhau, thậm chí có những dấu hiệu trường địa vật lý hoàn toàn không chứa thông tin về đối tượng khảo sát và có thể là những dấu hiệu nhiễu làm mờ nhạt đi 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com các thông tin hữu ích. Khi đưa các dấu hiệu này vào sử dụng để nhận dạng không làm tăng mà ngược lại làm giảm chất lượng nhận dạng đối tượng. Chính vì vậy, trong quá trình xử lý cần tiến hành đánh giá lượng tin của từng dấu hiệu để từ đó chọn ra những dấu hiệu có lượng tin cao đưa vào xử lý và loại bỏ những dấu hiệu có lượng tin thấp. Chọn thuật toán xử lý [1] [10] Các thuật toán được lựa chọn để xử lý sẽ ảnh hưởng tới chất lượng xử lý.
Để chất lượng xử lý cao khi lựa chọn các thuật toán người 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 tượng: 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 được nhiều lớp đối tượng liên quan với nhiều loại đất đá và các yếu tố kiến tạo khác nhau. 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 thường và mức “không”- mức phông thì người ta sử dụng các thuật toán logic.
Trong trường hợp các số liệu địa vật lý chứa các thông tin định lượng thì người ta sử dụng các thuật toán kiểm chứng thống kê. Tính độc lập và không độc lập Khi các dấu hiệu trường địa vật lý độc lập nhau thì có thể sử dụng các thuật toán đơn giản. Còn trong trường hợp các dấu hiệu liên quan với nhau thì các thuật toán được sử dụng phức tạp hơn. 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 trường hợp tồn tại các đối tượng chuẩn, nghĩa là khi biết rõ mô hình vật lý địa chất của các đối tượng thì để xử lý người ta sử dụng các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn để phân loại trường. 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Định nghiệm về sự tồn tại của đối tƣợng [1] [10] Đối với các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn việc quyết định nghiệm chủ yếu dựa vào chỉ số tương đồng. Chỉ số này xác định mức độ giống nhau hoặc khác nhau giữa đối tượng nghiên cứu với đối tượng chuẩn theo lượng 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 được tiến hành dựa vào các chỉ tiêu định nghiệm khác nhau. Chỉ tiêu này phụ thuộc rất nhiều vào số lượng các lớp đối tượng cần phân chia là bao nhiêu.