Nghiên cứu phương pháp đánh giá và lựa chọn thông tin trong xử lý số liệu địa vật lý

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu các phương pháp đánh giá và lựa chọn thông tin trong xử lý phân tích số liệu địa vật lý, mang lại ứng dụng thực tiễn.

• Tác giả: Trịnh Viết Dũng
• Người hướng dẫn: PGS. TS Võ Thanh Quỳnh
• Trường học: Đại học Khoa học Tự nhiên - ĐHQGHN
• Chuyên ngành: Địa vật lý
• Đề tài: Phương Pháp Đánh Giá Thông Tin Địa Vật Lý
• 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: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ
• 1.1. CÁC BƯỚC XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ
• 1.2. Xây dựng mô hình và xác định phương pháp nhận dạng
• 1.3. Ước lượng các đặc trưng thống kê và lượng tin của các dấu hiệu trên các đối tượng chuẩn
• 1.4. Nguyên tắc lựa chọn các thuật toán xử lý
• 1.5. Quyết định nghiệm về sự tồn tại của đối tượng cần tìm
• 1.6. Đánh giá chất lượng xử lý
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ LỰA CHỌN THÔNG TIN TRONG XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ
• 3. 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
• 3.1. LỊCH SỬ NGHIÊN CỨU ĐỊA CHẤT–ĐỊA VẬT LÝ VÙNG TÂY NAM TUY HÒA
• 3.1.1. Lịch sử nghiên cứu Địa chất
• 3.1.2. Lịch sử nghiên cứu Địa vật lý
• 3.2. ĐẶC ĐIỂM ĐỊA CHẤT- ĐỊA VẬT LÝ VÙNG TÂY NAM TUY HÒA
• 3.2.1. Đặc điểm địa chất
• 3.2.2. CARBON THƯỢNG – PERMI HẠ
• 3.2.3. KHOÁNG SẢN
• 3.2.4. Đặc điểm Địa vật lý
• 3.2.5. DỰ BÁO TRIỂN VỌNG KHOÁNG SẢN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về phương pháp đánh giá thông tin địa vật lý

Phương pháp đánh giá thông tin địa vật lý là một lĩnh vực quan trọng trong nghiên cứu địa chất, giúp xác định và phân tích các thông tin liên quan đến các đối tượng địa chất. Việc đánh giá này không chỉ giúp nâng cao độ chính xác trong việc nhận dạng mà còn tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu địa vật lý. Các phương pháp này thường được áp dụng trong việc tìm kiếm khoáng sản và giải đoán địa chất.

1.1. Định nghĩa và vai trò của phương pháp đánh giá

Phương pháp đánh giá thông tin địa vật lý là quá trình phân tích và lựa chọn các thông tin có giá trị từ dữ liệu địa vật lý. Vai trò của nó là rất quan trọng trong việc xác định các đặc trưng địa chất và hỗ trợ cho các quyết định trong thăm dò khoáng sản.

1.2. Lịch sử phát triển của phương pháp đánh giá

Phương pháp đánh giá thông tin địa vật lý đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển, từ những kỹ thuật đơn giản đến các thuật toán phức tạp hiện đại. Sự phát triển này đã giúp cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu địa vật lý.

II. Các thách thức trong đánh giá thông tin địa vật lý

Mặc dù có nhiều tiến bộ trong phương pháp đánh giá thông tin địa vật lý, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức cần được giải quyết. Những thách thức này bao gồm việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn, độ chính xác của các thông tin thu thập được và khả năng phân tích các dạng dữ liệu phức tạp.

2.1. Khó khăn trong việc xử lý dữ liệu lớn

Khối lượng dữ liệu địa vật lý ngày càng tăng, đòi hỏi các phương pháp xử lý phải có khả năng xử lý nhanh chóng và hiệu quả. Việc này thường gặp khó khăn do sự phức tạp của các thuật toán và yêu cầu về tài nguyên tính toán.

2.2. Độ chính xác của thông tin thu thập

Độ chính xác của thông tin địa vật lý phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm chất lượng thiết bị thu thập và phương pháp phân tích. Việc đảm bảo độ chính xác cao là một thách thức lớn trong nghiên cứu địa vật lý.

III. Phương pháp đánh giá thông tin địa vật lý hiệu quả

Có nhiều phương pháp đánh giá thông tin địa vật lý khác nhau, mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp sẽ giúp tối ưu hóa quy trình phân tích và nâng cao độ chính xác của kết quả.

3.1. Phương pháp phân tích tần suất

Phương pháp phân tích tần suất là một trong những kỹ thuật phổ biến trong đánh giá thông tin địa vật lý. Phương pháp này giúp xác định tần suất xuất hiện của các đặc trưng địa chất, từ đó đưa ra các nhận định chính xác hơn về đối tượng nghiên cứu.

3.2. Phương pháp phân tích khoảng cách

Phương pháp phân tích khoảng cách giúp xác định mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu địa vật lý. Kỹ thuật này cho phép phân loại các đối tượng dựa trên khoảng cách giữa chúng, từ đó hỗ trợ cho việc nhận dạng và phân tích.

IV. Ứng dụng thực tiễn của phương pháp đánh giá thông tin địa vật lý

Phương pháp đánh giá thông tin địa vật lý đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ tìm kiếm khoáng sản đến nghiên cứu môi trường. Những ứng dụng này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả công việc mà còn đóng góp vào sự phát triển bền vững.

4.1. Tìm kiếm khoáng sản

Trong lĩnh vực tìm kiếm khoáng sản, phương pháp đánh giá thông tin địa vật lý giúp xác định vị trí và tiềm năng của các mỏ khoáng sản. Việc này giúp tiết kiệm thời gian và chi phí trong quá trình thăm dò.

4.2. Nghiên cứu môi trường

Phương pháp đánh giá thông tin địa vật lý cũng được áp dụng trong nghiên cứu môi trường, giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường và đưa ra các giải pháp bảo vệ tài nguyên thiên nhiên.

V. Kết luận và tương lai của phương pháp đánh giá thông tin địa vật lý

Phương pháp đánh giá thông tin địa vật lý đang ngày càng trở nên quan trọng trong nghiên cứu địa chất. Tương lai của phương pháp này hứa hẹn sẽ có nhiều cải tiến và phát triển mới, nhờ vào sự tiến bộ của công nghệ và các nghiên cứu khoa học.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ

Công nghệ mới sẽ tiếp tục cải thiện khả năng thu thập và phân tích dữ liệu địa vật lý, từ đó nâng cao độ chính xác và hiệu quả của các phương pháp đánh giá.

5.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu liên ngành

Nghiên cứu liên ngành sẽ giúp kết hợp các phương pháp đánh giá thông tin địa vật lý với các lĩnh vực khác, từ đó tạo ra những giải pháp toàn diện hơn cho các vấn đề địa chất và môi trường.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong hơn 25 năm phát triển công tác đo bay địa vật lý tại Việt Nam, phương pháp thăm dò từ và phổ gamma hàng không đã tích lũy khối lượng dữ liệu khổng lồ. Tuy nhiên, việc khai thác triệt để nguồn tài nguyên thông tin này phục vụ điều tra địa chất và khoáng sản vẫn gặp nhiều rào cản. Thách thức lớn nhất nằm ở khâu xử lý và phân tích số liệu: số lượng dấu hiệu địa vật lý thu thập được ngày càng đa dạng, nhưng các thuật toán nhận dạng hiện hành lại bị giới hạn về tham số đầu vào. Việc đưa toàn bộ thông tin chưa qua chọn lọc vào xử lý thường gây nhiễu, làm mờ các dấu hiệu quặng hóa quan trọng và giảm độ chính xác của kết quả dự báo.

Nghiên cứu được thực hiện nhằm giải quyết bài toán cốt lõi: Đánh giá định lượng chất lượng từng chủng loại thông tin và lựa chọn tổ hợp tham số tối ưu trước khi nhận dạng đối tượng địa chất. Đề tài tập trung vào việc áp dụng phương pháp phân tích tần suất theo thuật toán Griffiths - Vinni và phương pháp khoảng cách khái quát theo thuật toán Poguônôv.

Phạm vi nghiên cứu được triển khai thực nghiệm trên diện tích 4.200 km² tại vùng Tây Nam Tuy Hòa thuộc địa bàn ba tỉnh Phú Yên, Đắk Lắk và Gia Lai - Kon Tum. Dữ liệu sử dụng gồm hệ thống đo bay từ - phổ gamma tỷ lệ 1:25.000 với 120 cụm dị thường phổ gamma. Đóng góp nổi bật của công trình là xây dựng thành công hai quy trình phần mềm chuyên dụng QTS và QKC, nâng tỷ lệ nhận dạng chính xác các cụm quặng triển vọng lên trên 88% và 92%, mở ra hướng tiếp cận định lượng vững chắc cho công tác dự báo khoáng sản tại Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu xây dựng trên nền tảng lý thuyết nhận dạng mẫu kết hợp lý thuyết thông tin thống kê trong địa vật lý. Hai mô hình toán học trọng tâm được áp dụng gồm:

• Mô hình phân tích tần suất Griffiths - Vinni: Đánh giá tỷ trọng thông tin tương đối của từng tham số dựa trên tần suất xuất hiện đồng thời của các tính chất trong ma trận logic nhị phân. Mô hình cho phép xếp hạng các tham số và xác định ngưỡng tích lũy thông tin thông qua chỉ số tương đồng $P_m$.
• Mô hình phân tích khoảng cách khái quát Poguônôv: Xác định khả năng phân biệt đối tượng thông qua bình phương khoảng cách giữa trọng tâm hai đám mây dữ liệu của tập mẫu đối nghịch (quặng và không quặng) trong không gian dấu hiệu $k$ chiều.

Các khái niệm then chốt trong nghiên cứu gồm:

• Lượng tin của dấu hiệu: Khả năng phân tách các lớp địa chất khác nhau, phân chia thành lượng tin từng phần, lượng tin tổng và lượng tin tổng hợp.
• Cụm dị thường phổ gamma: Tập hợp các dị thường điểm đơn lẻ phân bố liền kề trên một cấu trúc địa chất, được quy đổi thành một thể thống nhất mang các tham số trường đặc trưng như $\Delta J$, tỷ số hàm lượng $qTh/qU$, $qTh/qK$, và hệ số tương quan $R_{X,Y}$.
• Chỉ số tương đồng: Đại lượng phản ánh mức độ trùng khớp giữa đối tượng khảo sát và đối tượng mẫu chuẩn theo tổ hợp thông tin tối ưu.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu đầu vào là tập số liệu đo bay từ - phổ gamma tỷ lệ 1:25.000 do Liên đoàn Vật lý Địa chất thu thập trên diện tích 4.200 km² vùng Tây Nam Tuy Hòa. Dữ liệu bao gồm bản đồ cường độ trường từ, bản đồ cường độ gamma tổng, bản đồ hàm lượng Kali, Uran, Thori và bản đồ đẳng trị $\Delta T$.

Quy trình nghiên cứu áp dụng phương pháp chọn mẫu phân tầng và kiểm chứng chéo:

• Thiết lập mẫu chuẩn: Lựa chọn các cụm dị thường trùng khớp với các mỏ quặng đã được khẳng định ngoài thực địa làm mẫu chuẩn quặng. Mẫu chuẩn đối nghịch được xác lập từ các cụm đã kiểm tra khoan đào và chứng minh không chứa khoáng hóa.
• Phương pháp phân tích: Xây dựng ma trận thông tin nhị phân dựa trên cửa sổ quét từ đường cong biến phân thực nghiệm. Sử dụng thuật toán QTS (Tần suất - Nhận dạng) và QKC (Khoảng cách - Tần suất - Nhận dạng) để sàng lọc tổ hợp tham số có đạo hàm bậc hai của hàm thông tin đạt cực đại.

Phương pháp này được lựa chọn vì khắc phục được nhược điểm phụ thuộc cảm tính của chuyên gia, xử lý đồng thời số lượng tham số tùy ý mà không làm tràn dữ liệu tính toán.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình xử lý thực nghiệm trên toàn bộ 120 cụm dị thường phổ gamma tại vùng Tây Nam Tuy Hòa đã mang lại các kết quả định lượng cụ thể:

• Kết quả từ phương pháp Tần suất - Nhận dạng (Chương trình QTS): Sử dụng cụm 68 (Xuân Sơn – Suối Cái, chứa tài nguyên dự báo cấp P khoảng 5.000 kg vàng) và cụm 38 (quặng hóa Thiếc - Volfram) làm mẫu chuẩn. Chương trình xác định được 23 cụm đồng dạng, gồm 16 cụm mang đặc trưng quặng vàng và 7 cụm mang đặc trưng quặng thiếc. Đối chiếu với 9 cụm đã kiểm tra mặt đất, kết quả xác nhận 8 cụm thuộc diện tích triển vọng loại 1 và loại 2, chỉ có 1 cụm ít triển vọng, đạt độ chính xác thực tế 88,9%.
• Kết quả từ phương pháp Khoảng cách - Tần suất - Nhận dạng (Chương trình QKC): Sử dụng các cặp mẫu đối nghịch gồm cặp quặng vàng (Cụm 68 và cụm 88 không quặng) cùng cặp quặng thiếc (Cụm 38 và cụm 55 không quặng). Thuật toán đã nhận dạng được 21 cụm đồng dạng, gồm 13 cụm triển vọng vàng và 8 cụm triển vọng thiếc. Trong 13 cụm đã có kết quả kiểm tra mặt đất, có 6 cụm đạt triển vọng loại 1, 6 cụm đạt triển vọng loại 2 và 1 cụm ít triển vọng, đạt tỷ lệ tin cậy 92,3%.
• Tối ưu hóa dấu hiệu nhận dạng: Phương pháp đã tự động loại bỏ các tham số nhiễu, chỉ giữ lại tổ hợp 4 đến 6 tham số có tỷ trọng thông tin tích lũy vượt ngưỡng 80%, đặc biệt là các tỷ số hàm lượng phóng xạ và hệ số tương quan $R_{U,Th}$, $R_{K,Th}$.

Thảo luận kết quả

Hiệu quả vượt trội của chương trình QKC (92,3%) so với QTS (88,9%) xuất phát từ việc tích hợp thông tin của cả mẫu quặng và mẫu không quặng. Việc tính toán khoảng cách khái quát Poguônôv giúp tối đa hóa độ phân kỳ giữa hai tập mẫu, từ đó xác định điểm uốn của đường cong thông tin $Q_h$ tại vị trí đạo hàm bậc hai đạt cực đại, tách biệt hoàn toàn nhóm thông tin hữu ích khỏi phông nhiễu.

So với các bộ công cụ phân tích truyền thống như COSCAD của Nikitin hay hệ phần mềm ER Mapper vốn chủ yếu xử lý trường liên tục theo diện để nghiên cứu cấu trúc, phương pháp nghiên cứu này giải quyết triệt để bài toán phân loại trên tập hợp các cụm dị thường rời rạc. Việc chuyển đổi từ phân tích dị thường đơn lẻ sang đánh giá cụm dị thường giúp tích hợp đầy đủ các đặc trưng thống kê trường, hạn chế tối đa hiện tượng dương tính giả khi tìm kiếm mỏ.

Các phát hiện địa chất trong luận văn được thể hiện rõ ràng qua hệ thống bản đồ giải đoán địa chất và sơ đồ phân bố cụm dị thường, khẳng định mối liên hệ chặt chẽ giữa các cụm dị thường phóng xạ Kali với các đới biến đổi nhiệt dịch liên quan đến xâm nhập granitoid phức hệ Định Quán và Đèo Cả.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả đạt được, nghiên cứu đưa ra 4 khuyến nghị cụ thể nhằm nâng cao hiệu quả công tác địa vật lý thăm dò:

• Tích hợp thuật toán vào hệ thống thông tin địa lý (GIS): Đơn vị công nghệ và các liên đoàn địa chất cần lập trình module mở rộng tích hợp thuật toán QTS và QKC vào các nền tảng GIS hiện đại, đặt mục tiêu tự động hóa 100% quy trình đánh giá thông tin dị thường trước năm 2028.
• Ưu tiên kiểm tra thực địa các cụm dị thường đồng dạng cao: Tổng cục Địa chất và Khoáng sản cần xây dựng kế hoạch kiểm tra mặt đất bổ sung đối với 14 cụm dị thường còn lại đã được chương trình QKC dự báo triển vọng loại 1 và loại 2 trong giai đoạn 2027 - 2030, trọng tâm là khu vực mở rộng Xuân Sơn – Suối Cái.
• Chuẩn hóa quy trình xử lý dữ liệu đo bay toàn quốc: Ban hành văn bản hướng dẫn kỹ thuật bắt buộc áp dụng khâu đánh giá lựa chọn thông tin trước khi chạy các phần mềm nhận dạng phức hợp, nhằm tiết kiệm ít nhất 20% chi phí xử lý dữ liệu cho các đề án bay đo mới.
• Mở rộng tích hợp đa phương pháp: Các viện nghiên cứu địa chất cần mở rộng thử nghiệm phương pháp kết hợp khoảng cách và tần suất cho các nguồn tài liệu địa vật lý khác như trọng lực, điện trở và từ trọng phổ biến, nhằm nâng cao độ chính xác dự báo khoáng sản ẩn sâu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và phương pháp trong công trình mang lại giá trị thực tiễn cho nhiều nhóm chuyên môn:

• Kỹ sư địa vật lý và chuyên gia xử lý số liệu: Nắm vững giải thuật toán học để lọc bỏ thông tin dư thừa, tối ưu hóa các thông số đầu vào cho các phần mềm phân tích phổ thống kê.
• Nhà địa chất thăm dò và quy hoạch khoáng sản: Sử dụng các kết quả khoanh vùng cụm dị thường tại khu vực Tây Nam Tuy Hòa làm tài liệu tham chiếu tin cậy để lập phương án tìm kiếm quặng vàng và kim loại hiếm.
• Cán bộ quản lý tại các cơ quan quản lý tài nguyên: Áp dụng phương pháp đánh giá định lượng để nghiệm thu, thẩm định các báo cáo đo vẽ địa vật lý máy bay một cách khách quan, chính xác.
• Học viên cao học và nghiên cứu sinh ngành Khoa học Trái đất: Tiếp cận một hướng nghiên cứu kết hợp giữa toán tin ứng dụng và địa vật lý thực nghiệm, có thể kế thừa và phát triển cho các mô hình học máy hiện đại.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao không nên sử dụng tất cả các tham số đo được để nhận dạng đối tượng địa chất?
Việc sử dụng toàn bộ tham số khi chưa qua sàng lọc sẽ đưa cả các trường biến thiên ngẫu nhiên và tín hiệu nhiễu vào mô hình. Thực nghiệm cho thấy khi đưa các tham số có lượng tin thấp vào xử lý, độ tương phản giữa các lớp đối tượng bị suy giảm, dẫn đến sai số phân loại tăng lên đáng kể.

Phương pháp phân tích cụm dị thường khác gì so với xử lý dị thường đơn lẻ?
Dị thường đơn lẻ thường chịu ảnh hưởng mạnh bởi điều kiện địa hình và lớp phủ cục bộ. Đánh giá theo cụm giúp quy tụ hàng chục dị thường điểm về một đối tượng địa chất duy nhất, tính toán được các đặc trưng thống kê tổng thể như hệ số tương quan giữa các nguyên tố, phản ánh trung thực bản chất biến đổi nhiệt dịch.

Ngưỡng tích lũy thông tin $P_m \ge 80%$ được xác định như thế nào?
Ngưỡng này được xác định thông qua điểm uốn của đồ thị tỷ trọng thông tin tích lũy, nơi đạo hàm bậc hai đạt giá trị cực đại. Tại vị trí này, tổ hợp các tham số được chọn giữ lại hơn 80% lượng thông tin phân loại của toàn bộ hệ thống, trong khi số lượng biến số đầu vào giảm từ 50% đến 60%.

Thuật toán QKC có thể áp dụng cho các vùng địa chất khác không?
Hoàn toàn có thể. Cấu trúc thuật toán độc lập với loại hình địa chất vì hoạt động trên ma trận nhị phân chuẩn hóa. Thuật toán đã được thiết kế mở để tiếp nhận mọi dạng số liệu địa vật lý, địa hóa trên các cấu trúc địa chất khác nhau khi có đủ tập mẫu chuẩn.

Phương pháp này hỗ trợ dự báo những loại khoáng sản nào tại Tây Nam Tuy Hòa?
Tại vùng nghiên cứu, phương pháp đã chứng minh hiệu quả nổi bật trong việc khoanh vùng dự báo quặng vàng gốc liên quan đến thạch anh - sulfur (tương đồng cụm 68) và quặng thiếc - volfram liên quan đến đới biến đổi nhiệt dịch greisen (tương đồng cụm 38).

Kết luận

• Luận văn đã giải quyết trọn vẹn bài toán đánh giá và lựa chọn thông tin trong xử lý số liệu địa vật lý máy bay bằng cơ sở toán học chặt chẽ.
• Xây dựng thành công hai thuật toán và chương trình máy tính chuyên dụng QTS và QKC, phục vụ phân loại cụm dị thường phổ gamma.
• Thực nghiệm trên diện tích 4.200 km² vùng Tây Nam Tuy Hòa đạt độ chính xác dự báo thực tế từ 88,9% đến 92,3% khi kiểm chứng mặt đất.
• Đã khoanh định được 21 cụm dị thường đồng dạng có triển vọng khoáng sản vàng và thiếc - volfram, cung cấp cơ sở tin cậy cho công tác thăm dò tiếp theo.
• Mở ra hướng nghiên cứu mới trong việc ứng dụng toán thông tin để nâng cao chất lượng xử lý dữ liệu địa vật lý tại Việt Nam.

Quý bạn đọc và các nhà nghiên cứu quan tâm có thể khai thác chi tiết các thuật toán và bộ tham số thực nghiệm trong toàn văn tài liệu để áp dụng trực tiếp vào các đề án điều tra địa chất thực tế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

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 Chuyên ngành: Địa vật lý 8 Học viên: Trịnh Viết Dũng TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất CHƢƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ 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.

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.

Chuyên ngành: Địa vật lý 9 Học viên: Trịnh Viết Dũng TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất 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.