【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及勘查地球化學，尤其是涉及一種基于等距對數比值和分形理論的背景異常識別方法。
技術介紹
1、識別背景和異常閾值是勘查地球化學工作的重要內容。準確識別背景和異常閾值能夠有效認識元素分布特征，為礦產勘查工作提供決策支持。傳統上，元素背景和異常的閾值是基于原始濃度數據服從高斯分布的假設，通過數理統計，比如迭代剔除高于平均值加減若干倍（一般為1、2、2.5、3倍）離差實現的。但原始濃度數據是成分數據，閉合操作導致元素濃度不是一個獨立隨機變量，不符合一些數理統計方法的前提要求，直接對原始濃度數據進行統計分析可能會產生錯誤的結論。成分數據理論可以較好地解決該類問題，但對?p維原始濃度數據的?alr?轉換只能產生?p-1?維有效變量，且?alr?轉換不保留距離，?clr變化雖能產生?p?維等距的有效變量，但會導致奇異性協方差，而?ilr?不僅保留距離，且轉換的信息與原始信息一致。
2、元素在地球中的分布不符合高斯分布。地球的物質組成受演化歷史上多個地質過程的影響。各元素的濃度是多種地質過程疊加作用的結果。其分布具有非線性特征，多數情況下服從分形統計而不服從高斯分布，通過傳統統計分析方法識別的背景和異常閾值不一定符合地質事實。
3、為此，提出一種基于等距對數比值和分形理論的背景異常識別方法。
技術實現思路
1、本專利技術旨在為解決上述問題而提供一種基于等距對數比值和分形理論的地球化學元素背景和異常閾值識別方法。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下
3、一種基于等距對數比值和分形理論的背景異常識別方法，包括：對化學成分進行成分數據理論?ilr?轉換，對?ilr?轉換數據進行分形處理，通過最小二乘法擬合函數確定背景異常邊界，通過?q-q?圖上接近第三分位（75%）的數據確定背景和異常閾值。
4、本專利技術的具體步驟如下：
5、s1、對數據進行清洗，剔除元素濃度值低于檢出限的樣本；
6、s2、計算合格樣本各元素對應的等距對數比值?，其中，m為擬分析組分，?n?為組分數量，?i?為不包括?m?的任意其他組分；
7、s3、統計大于等于特定??值的樣本數量?n，計算其對應的對數；
8、s4、將所有合格樣本擬研究元素?m?的等距對數比值??和其對應的?進行散點投圖；
9、s5、對?s4?所投散點圖進行最小二乘擬合，擬合的直線數量由散點圖的具體形狀決定，擬合標準為每條直線的決定系數?r2?大于等于?0.75，即：
10、
11、其中a、b通過最小二乘法擬合得到，不同直線的斜率?a?不同；
12、s6、相鄰的擬合直線會形成交點，記錄其代表的??值；
13、s7、繪制??的q-q圖，確定各交點的??值所處分位，首個接近?3?分位的?值所對應的原始濃度?cm?為背景和異常閾值，其余交點按所代表原始濃度值的大小依次設為不同等級的異常閾值?！敖咏?分位”的含義為其所處分位值與三分位的距離最短。
14、進一步的，依據成分數據理論對原始濃度數據進行中心對數比值?ilr?轉換，并依據分形理論對濃度和樣本數進行異常識別；ilr?轉換步驟中的分母可以為所有其他元素的含量，也可以為擬研究元素含量和約束常量?1?減去擬研究元素?m?的含量；識別的背景和異常具備非線性分布性質。
15、本專利技術對比已有技術方法，可以達到以下有益效果：
16、本專利技術通過成分數據理論轉換后的等距對數比值??服從高斯分布，其統計結果能夠比原始濃度更好地反映元素分布特征；通過成分數據理論處理的等距對數比值?與原始濃度數據的信息一致，其結果的信息量優于加法對數比值和中心對數比值。通過等距對數比值??和樣本數量對數的分形研究，可以準確識別非成礦過程形成的背景和成礦過程形成的異常。
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1.?一種基于等距對數比值和分形理論的背景異常識別方法，其特征在于：對化學成分進行成分數據理論等距對數比值?ILR?轉換；對?ILR?轉換數據和樣本數量進行分形處理；通過最小二乘法擬合函數確定背景異常邊界；通過Q-Q圖上接近第三分位（75%）的數據確定背景和異常閾值。
2.?根據權利要求?1?所述的基于等距對數比值和分形理論的背景異常識別方法，其特征在于包括如下具體步驟：
3.?根據權利要求?1?或?2?所述的基于等距對數比值和分形理論的背景異常識別方法，其特征在于：依據成分數據理論對原始濃度數據進行?ILR?對數比值轉換，并依據分形理論對濃度和樣本數進行異常識別；識別的背景和異常具備非線性分布性質。
4.?根據權利要求?2?所述的基于等距對數比值和分形理論的背景異常識別方法，其特征在于：所述步驟S5?中，A、B通過最小二乘法擬合得到，不同直線的斜率A不同。
【技術特征摘要】
1.?一種基于等距對數比值和分形理論的背景異常識別方法，其特征在于：對化學成分進行成分數據理論等距對數比值?ilr?轉換；對?ilr?轉換數據和樣本數量進行分形處理；通過最小二乘法擬合函數確定背景異常邊界；通過q-q圖上接近第三分位（75%）的數據確定背景和異常閾值。
2.?根據權利要求?1?所述的基于等距對數比值和分形理論的背景異常識別方法，其特征在于包括如下具體步驟：
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