Nghiên cứu ứng dụng phương pháp phân tích hệ số tương quan trong xử lý số liệu phổ gamma hàng không

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu hus nghiên cứu ứng dụng phương pháp phân tích hệ số tương quan trong xử lý phân tích số liệu phổ, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề xuất

• Tác giả: Nguyễn Viết Đạt
• Người hướng dẫn: PGS. Võ Thanh Quỳnh
• Trường học: Trường Đại học Khoa học Tự nhiên
• Chuyên ngành: Địa vật lý
• Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng phương pháp phân tích hệ số tương quan trong xử lý - phân tích số liệu phổ gamma hàng không
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ khoa học
• Năm xuất bản: 2012
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ – PHÂN TÍCH TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ HÀNG KHÔNG
• 1.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ
• 1.2. Các bước xử lý tổ hợp số liệu địa địa vật lý
• 1.3. Nhóm các phương pháp nhận dạng
• 1.4. Ước lượng các đặc trưng thống kê và lượng tin của các dấu hiệu trên các đối tượng chuẩn
• 1.5. Nguyên tắc lựa chọn các thuật toán xử lý
• 1.6. Quyết định nghiệm về sự tồn tại của đối tượng cần tìm
• 1.7. Đánh giá chất lượng xử lý
• 1.8. Các thuật toán nhận dạng
• 1.9. Mẫu chuẩn, các đặc điểm đặc trưng của mẫu chuẩn
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về nghiên cứu ứng dụng phương pháp phân tích hệ số tương quan

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp phân tích hệ số tương quan trong xử lý số liệu phổ gamma hàng không là một lĩnh vực quan trọng trong địa vật lý. Phương pháp này giúp xác định mối quan hệ giữa các biến số trong dữ liệu, từ đó nâng cao độ chính xác trong việc phân tích và đánh giá các dị thường địa chất. Việc áp dụng phương pháp này không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình xử lý số liệu mà còn mở ra hướng đi mới trong nghiên cứu địa chất.

1.1. Khái niệm về phương pháp phân tích hệ số tương quan

Phương pháp phân tích hệ số tương quan là một kỹ thuật thống kê dùng để đo lường mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến số. Trong bối cảnh xử lý số liệu phổ gamma hàng không, phương pháp này giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự phân bố của các dị thường địa chất.

1.2. Lợi ích của việc ứng dụng phương pháp phân tích

Việc ứng dụng phương pháp phân tích hệ số tương quan trong xử lý số liệu phổ gamma hàng không mang lại nhiều lợi ích. Nó không chỉ giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân tích dữ liệu mà còn hỗ trợ trong việc phát hiện và phân loại các dị thường địa chất một cách hiệu quả hơn.

II. Thách thức trong việc xử lý số liệu phổ gamma hàng không

Mặc dù phương pháp phân tích hệ số tương quan mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc xử lý số liệu phổ gamma hàng không. Các vấn đề như độ chính xác của dữ liệu, sự nhiễu loạn trong quá trình thu thập thông tin, và khả năng phân loại các dị thường địa chất là những yếu tố cần được xem xét kỹ lưỡng.

2.1. Độ chính xác của dữ liệu phổ gamma

Độ chính xác của dữ liệu phổ gamma là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến kết quả phân tích. Các sai số trong quá trình thu thập dữ liệu có thể dẫn đến những kết luận sai lệch về các dị thường địa chất.

2.2. Nhiễu loạn trong quá trình thu thập thông tin

Nhiễu loạn trong quá trình thu thập thông tin có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả thiết bị đo lường và điều kiện môi trường. Việc nhận diện và xử lý các nhiễu loạn này là một thách thức lớn trong nghiên cứu.

III. Phương pháp phân tích hệ số tương quan trong xử lý số liệu

Phương pháp phân tích hệ số tương quan được áp dụng để xử lý số liệu phổ gamma hàng không thông qua các bước cụ thể. Các bước này bao gồm việc thu thập dữ liệu, phân tích mối quan hệ giữa các biến số, và đánh giá kết quả phân tích. Việc áp dụng phương pháp này giúp nâng cao hiệu quả trong việc phát hiện và phân loại các dị thường địa chất.

3.1. Các bước thực hiện phương pháp phân tích

Các bước thực hiện phương pháp phân tích hệ số tương quan bao gồm thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, và phân tích mối quan hệ giữa các biến số. Mỗi bước đều đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo độ chính xác của kết quả.

3.2. Đánh giá kết quả phân tích

Đánh giá kết quả phân tích là bước cuối cùng trong quy trình. Việc này giúp xác định tính khả thi của phương pháp và đưa ra những khuyến nghị cho các nghiên cứu tiếp theo.

IV. Ứng dụng thực tiễn của phương pháp phân tích hệ số tương quan

Phương pháp phân tích hệ số tương quan đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là trong nghiên cứu địa chất. Việc ứng dụng này không chỉ giúp nâng cao độ chính xác trong việc phân tích số liệu mà còn hỗ trợ trong việc phát hiện và phân loại các dị thường địa chất một cách hiệu quả hơn.

4.1. Ứng dụng trong nghiên cứu địa chất

Phương pháp phân tích hệ số tương quan được sử dụng để phân tích các dị thường địa chất, từ đó giúp các nhà nghiên cứu đưa ra những kết luận chính xác hơn về cấu trúc địa chất của khu vực.

4.2. Kết quả nghiên cứu từ ứng dụng thực tiễn

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc ứng dụng phương pháp phân tích hệ số tương quan trong xử lý số liệu phổ gamma hàng không đã mang lại những kết quả khả quan, giúp phát hiện và phân loại các dị thường địa chất một cách hiệu quả.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu ứng dụng phương pháp phân tích

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp phân tích hệ số tương quan trong xử lý số liệu phổ gamma hàng không đã chứng minh được tính hiệu quả và khả năng ứng dụng trong thực tiễn. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ tiếp tục phát triển với nhiều cải tiến và ứng dụng mới, góp phần nâng cao chất lượng trong công tác nghiên cứu địa chất.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp phân tích hệ số tương quan có thể cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc phân tích số liệu phổ gamma hàng không, từ đó hỗ trợ trong việc phát hiện và phân loại các dị thường địa chất.

5.2. Hướng phát triển trong tương lai

Trong tương lai, việc phát triển và cải tiến phương pháp phân tích hệ số tương quan sẽ tiếp tục được chú trọng, nhằm nâng cao hiệu quả trong nghiên cứu địa chất và ứng dụng trong các lĩnh vực khác.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ – PHÂN TÍCH TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ HÀNG KHÔNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ Khác với các lĩnh vực nghiên cứu trực tiếp đối tượng địa chất, địa vật lý nghiên cứu gián tiếp các đối tượng đó dựa vào các đặc điểm trường vật lý của chúng. Từ các số liệu khảo sát trường địa vật lý, mục tiêu cuối cùng của công tác thăm dò địa vật lý là đưa ra được các thông tin của đối tượng để phục vụ cho các mục tiêu khác nhau.

Để thực hiện nhiệm vụ này có nhiều phương pháp, trong đó lý thuyết nhận dạng – lĩnh vực toán học giải quyết các bài toán phân loại đối tượng là một phương án được lựa chọn nhiều hiện nay trong địa vật lý. Mỗi loại số liệu cụ thể thường chỉ phản ánh một số đặc trưng nào đó của đối tượng vì vậy khi sử dụng số liệu đó để đưa ra kết luận về đối tượng sẽ cho kết quả kém tin cậy do nhiều nguyên nhân khác nhau chưa kể tới các sai số mắc phải khi thu thập và chỉnh lý số liệu. Để nâng cao chất lượng xử lý thông tin và đáp ứng được các yêu cầu thực tế, hiện nay, người ta áp dụng phổ biến là các phương pháp xử lý tổ hợp dữ liệu. “Xử lý tổ hợp dữ 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 kỹ thuật cho phép” 1.

Không chỉ trong địa vật lý mà nhiều lĩnh vực khác cũng sử dụng xử lý tổ hợp số liệu để nâng cao chất lượng của kết quả xử lý. Các bước xử lý tổ hợp số liệu địa 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 được phân loại có các trường địa vật lý đặc trưng cho các đối tượng địa chất tương ứng. Để giải quyết nhiệm vụ 1 Theo Phạm Năng Vũ (2002), Bài giảng cơ sở lý thuyết xử lý số liệu địa vật lý, 3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] trên, tương tự như nhiều lĩnh vực khoa học kĩ thuật khác, trong địa vật lý người ta thường sử dụng lý thuyết nhận dạng - một lĩnh vực toán học đi sâu vào giải quyết các bài toán phân loại đối tượng dựa vào mối quan hệ hữu cơ giữa các đối tượng cụ thể với các dấu hiệu trường đặc trưng tương ứng cho đối tượng đó.

Xử lý tổ hợp số liệu Địa vật lý là một quá trình phức tạp phụ thuộc vào mục đích đối tượng nghiên cứu và các dạng số liệu khác nhau. Một cách khái quát có thể phân chia quá trình này theo các bước cơ bản sau đây - Xây dựng mô hình và xác định phương pháp nhận dạng. - Ước lượng các đặc trưng thống kê. - Chọn thuật toán xử lý và thực hiện quá trình xử lý.

- Định nghiệm về sự tồn tại của các đối tượng. - Đánh giá chất lượng xử lý. Xây dựng mô hình và xác định phương pháp nhận dạng. 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 có rất nhiều phương pháp nhận dạng hiện đại, được tự động hóa bằng các phần mềm mạnh. Tuy nhiên, 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.

4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 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. 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 (thí dụ lớp có quặng và lớp không quặng) 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 quan trọng, mang tính quyết định trong công tác xử lý số liệu địa vật lý bằng thuật toán nhận dạng theo đối tượng chuẩn 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.

Ước lượng các đặc trưng thống kê và lượng tin của các dấu hiệu trên các đối tượng chuẩn. 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] • 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 quan trọng 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. Ví dụ khi mục đích nghiên cứu là tìm kiếm khoáng sản thì đối tượng chuẩn có thể là một vùng quặng, một trường 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 tượng mẫu có thể là diện tích phát triển một loại đá nào đó. 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: - 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 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 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. • 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.

Cuối cùng 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 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 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 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.

Nguyên tắc lựa chọn các thuật toán xử lý. Các thuật toán được lựa chọn để xử lý sẽ ảnh hưởng tới chất lượng xử lý.