东昆仑东段浪木日地区地球化学异常信息提取方法研究及异常查证

青海沟里地区位于东昆仑造山带东段,根据水系沉积物地球化学测量已发现了多个矿床(点),具有较好的找矿潜力。本文选取沟里地区巴加别里赤尔幅(浪木日地区)1∶5万水系沉积物地球化学测量数据为研究对象,利用统计学方法和趋势面分析法两种方法进行异常信息提取。结果显示,趋势面分析法相较于传统统计法,圈定的异常面积更大、浓集中心更明确、分带特征更明显,且与已知矿床点的吻合度更高,整体上具有强化低背景异常的优势。同时利用趋势面分析法提取了3个元素组合,并对套合性和相关性突出,且与区内浪木日铜镍硫化物矿床相关的Cu-Zn-Cr-Co-Ni组合异常进行异常剖析。结合区内地质特征和浪木日矿区矿体分布情况,圈定了哲扎空龙洼东、龙里、瑙格木东和卡鲁南等找矿远景区,为区内下一步铜镍找矿工作提供了方向。

探究地质实验测试中金属元素异常信息提取

本文为了有效控制地质矿物金属元素异常信息提取过程中出现的错误现象,与地质实验测试具体实例充分结合,从原子吸收分光光度计、电感耦合等离子体质谱仪、常规电容法等几个方面对地质试验测试当中金属元素异常信息的提取进行系统分析,研究相应的处理方法。结合当前地质实验测试实际,做好金属元素异常信息的提取和分析是十分必要的。通过本文研究从根本层面提高地质试验测试数据精准性,并有效提升地质试验测试工作人员的综合能力,进而推动地质实验测试工作获得持续健康发展。

基于地质勘探的金属元素异常信息提取方法研究

地质实验测试是地质找矿工作的重要环节,通过对地质样品进行化学成分、物理性质及地球化学特征等方面的分析,为找矿勘探提供重要依据。金属元素异常信息提取在地质实验测试中具有重要地位,它能够为地质工作者揭示潜在的矿产资源分布规律,提高找矿效果。本文针对地质实验测试中金属元素异常信息提取及应用展开研究,探讨了不同地质实验测试方法在金属元素勘查中的优缺点,为地质找矿工作提供科学指导。

地质实验测试中金属元素异常信息提取方法及应用

在地质工作推进过程中,地质实验测试是非常关键的工作内容之一,地质矿产资源的勘查、开发都需要通过地质试验测试来获取相应的数据信息。由于地质实验测试非常复杂,涉及很多内容,需要通过多种类型仪器设备进行测试,在实际工作中会有很多因素影响试验结果的准确性。针对此,本文主要对实际分析过程中金属元素的异常信息进行梳理,最大程度降低实验测试过程中的错误结果,从而为后续矿产资源的进一步开发利用提供准确的、可靠的参考资料,推动行业发展。

地质实验测试中金属元素异常信息提取及应用

地质实验测试是人类认识地球的“显微镜”,也是地质勘探的“眼睛”,是勘探和开发工作不可或缺的主要手段。任何一项对地质资源的评估都离不开地质实验数据的支持,而这些数据的获取则通常是通过对实验室中的典型样本进行物理化学方面的研究获得的。目前主要应用的岩土试验方法包括ICP-AES、AFS、UV-VES等技术,用于无机、有机和化学成分的分析。此外,还有物质结构分析、元素价态分析、形态分析和微量元素分析等。本文结合常用的分析方法和工作实践中的异常现象与处理经验,整理常见金属元素异常情况,旨在帮助我们在进行地质试验时避免错误,并提供一个快速掌握基本地质学试验的途径。

地质实验测试中金属元素异常信息提取及应用

随着现代科技和经济的不断发展,人们对地质信息的需求也越来越大,这使得地质探测技术越来越发达。其中,金属元素信息分析是地质探测工作的重要环节。金属元素的分布与富集机制也是科学研究的重点之一,金属元素的异常分布情况往往暗示着重要的地质信息。因此,本文将对地质实验测试中的金属元素信息分析进行研究,探讨提取金属元素异常信息的方法,并对该异常信息的应用进行深入的研究,以期为地质科学研究和矿产资源开发提供一定的参考价值。

机车信号异常信息处置及研究

铁路信号系统、产品、功能的不断迭代更新,机车信号异常信息处置在信号设备日常维护中,显得尤为复杂繁琐。通过现场机车信号异常的案例,提出采取联合数据分析的方法和措施,实现对机车信号异常信息故障的准确定位,以期对现场电务维修人员提供帮助及经验积累,确保信号设备安全稳定运行。

分析地质实验测试中异常信息提取与集成

地质实验测试是对地质样品中的无机物、有机物等成分进行测定,进而我国土资源、环境保护、医疗卫生等行业发展提供准确信息。结合大量实践来看,在地质实验测试工作开展中,只有提前获取准确的数据信息,才能够保证各项工作顺利进行。但由于获取的大规模数据中难免存在异常信息,所以会对测试结果造成巨大负面影响,需要通过提取方式对异常信息进行处理,而后对信息进行集成,才能够切实提高地质实验测试的准确性和可靠性。所以,本文将对异常信息的提取方法和集成方法展开深入分析,旨在为相关人员进一步研究提供参考。

基于关联规则的医院内部审计异常信息挖掘方法

在挖掘医院内部审计异常信息时,受不同类型信息的独立属性影响,挖掘结果往往全面性偏低。为此,文章提出基于关联规则的医院内部审计异常信息挖掘方法。基于医院内部审计信息的信息来源,根据部门之间的工作对接关系,建立单一类型审计数据信息与多个不同类型审计数据信息之间的连接,分析关联规则。在异常信息挖掘阶段,将绝对距离作为信息异常的挖掘基准,并设置裕度参数,根据医院内部审计信息与关联类型数据之间的绝对距离大小,判断异常信息。在测试结果中,对于不同类型信息异常的有效检出率大多在95.0%以上,具有较高全面性。

10kV供配电异常信息捕捉及故障诊断系统的设计与应用

阐述异常信息捕捉及故障诊断装置系统的特点,功能设计,包括供配电保护单元、移动工程师工作站、智能通信采集控制器的功能要求,现场安装的应对措施。

利用小波分析提取深层次物化探异常信息

介绍了小波分析的多分辨理论与Mallat快速算法，同时利用小波变换对实际物化探异常进行了不同尺度分解，为物化探异常的区域背景及局部异常的提取提供了新的途径，探讨了小波系数图所揭示的物化探异常的分形特征.

利用概率密度分布提取流体观测资料中的高频异常信息——以2008年汶川8.0级地震为例

随着地下流体观测技术的提高,尤其是地下流体观测数字化改造以后,观测资料的采样频率明显提高,这些高频采样的观测资料中蕴含着丰富的构造信息,如何从分钟值甚至更高频率采样的观测资料中提取有用的异常信息,是目前从事地震地下流体资料分析人员最为关注的科学问题之一.本文引入概率密度分布法,分析了2008年汶川8.0级地震前南北地震带及其附近区域72个测点的数字化水位和水温分钟值采样高频观测资料,结果显示:汶川8.0级地震前有16个测点水位和14个测点水温出现高频异常信息,出现高频信息异常的观测点多集中在滇西南构造带,异常出现的时间呈现出由南向北推移的特征.据此认为概率密度分布法在流体资料的高频异常信息提取方面具有一定的可靠性与适用性,可为数字化高频观测资料异常提取提供借鉴.

ASTER数据矿化蚀变异常信息提取方法研究

选取云南省保山市西邑矿区作为示范区,利用USGS和AUS常见矿物矿化蚀变光谱数据库,采用ASTER遥感数据,依据干扰信息分布状况将研究区划分为高度、中度和相对无干扰区,并在相对无干扰区开展了基于主成分分析的铁染、羟基、碳酸盐化及硅化蚀变异常信息的量化提取,在高度和中度干扰区采用比值运算和主成分分析提取铁染蚀变异常信息,提高了遥感矿化蚀变信息识别精度,方法示范效果好。

金矿遥感异常信息自动提取方法研究及其应用

在豫西熊耳山地区地物反射波谱特征研究的基础上，提出了一种从ＴＭ数据中自动提取金矿遥感异常信息（近矿围岩蚀变信息及植被毒化信息）的新方法。该方法消除了在围岩蚀变信息或植被毒化信息提取过程中，由于植被覆盖程度的差异对矿化信息提取的影响，因而适于植被覆盖程度不同的任何地区。

应用MAPGIS数字高程模型提取区域地球化学异常信息的方法探讨

区域地球化学异常信息提取方法较多,各种方法的原理及适用条件不同。笔者详细介绍了应用MAPGIS数字高程模型提取区域地球化学异常信息的方法。该方法具有异常圈定前不需对原始数据作过多预处理,圈定时可不考虑地质背景划分、地球化学景观的不同,不受工作区研究程度及研究人员专业影响,方法适应性强,简单、快速,并能客观反映矿化情况,较好地体现地球化学元素的空间变化,对地球化学分区研究和指导找矿具有重要意义。

五台地区太白维山大型银矿床水系沉积物综合异常信息的提取

太白维山大型银矿床为典型的中低温火山潜火山隐爆角砾岩型银矿床。其水系沉积物异常强度高、面积大、元素套合好，Ａｇ、Ｐｂ、Ｚｎ、Ｍｎ等单元素异常中心与矿床的产出部位一致。利用１∶２０万水系沉积物资料，在各单元素异常成图的基础上筛选出主成矿因子得分图、相似距离评价法、以及ＡｇＣｕＰｂＺｎＣｄ／（Ｃｕ＋Ｚｎ＋Ｐｂ）、ＡｇＰｂＺｎＣｄ／（ＡｕＣｕＣｏＮｉ）等异常综合指标，应用到其他银多金属矿化区。

区域地球化学异常信息提取方法研讨

在一些以成矿区带或省区为单位的区域性地球化学异常信息提取工作中,所圈定的异常经常会出现"有矿没异常或有异常没矿"的信息错位现象,给地球化学评价工作造成一定的困难。本文借助实际资料,分析了造成这种现象的主要原因,并通过对几种解决这些问题的方法技术介绍对比,提出滑动平均标准化数值法,详细介绍了滑动平均标准化数值法的方法基础、优点、具体做法以及应用效果。

卷烟工厂生产异常信息分析及推送系统

卷烟工厂信息化程度高,采集了丰富的生产数据,如何有效利用这些生产数据来监控生产过程中的异常信息,是本文研究重点.在以往的监控中,管理者通过生产看板和人工反馈发现异常信息,并做出调整.这种方式对异常信息的响应速度慢,且存在疏漏.因此,本文提出了一种卷包车间生产异常信息分析方法来获取有效异常信息,同时将该信息通过移动平台推送给相关管理人员,从而提高异常信息响应能力和生产管控水平.

网络文本蕴含关系识别的异常信息获取仿真

为优化地方志语料库信息完整度及数据提供的可靠性,需及时检测语料库中网络文本间存在的异常信息。为此以网络文物文本蕴含关系作为分析对象,提出基于卷积神经网络算法的文本关系异常信息获取方法。在地方志语料库网络中采集并统计标注信息等知识源,并将其作为文物的文本信息,构建分段卷积神经网络训练获取到的文本信息,进行文本语义空间向量化,并得到文物文本蕴含关系识别结果。基于此选取KNN算法获取网络异常信息,利用截断距离获取的底层网络局部密度与距离获取网络文物文本蕴含关系识别结果中各数据样本点,文物文本信息数据局部密度与间距满足设定阈值时,判定该样本点为异常数据。仿真结果表明,采用上述方法识别文物文本蕴含关系准确率均在97.5%以上,获取网络异常信息准确率均高于98.5%,可应用于网络异常状态监测中。

改进RBF模型的医院网络异常信息入侵意图预测

由于在医院网络异常信息入侵意图预测过程中,没有对医院网络数据降维处理,导致预测时间较长、预测准确率较低,为此提出基于改进RBF(Radical Basis Function)模型的医院网络异常信息入侵意图预测算法。通过相关性分析去除医院网络数据冗余并排序,采用RBF多层神经网络对排序后的数据属性进行选择,完成医院网络数据降维处理;根据数据预处理结果,构建贝叶斯攻击图,获取网络潜在入侵攻击路径;在该路径中计算警报关联强度,提取入侵警报证据数据,通过警报证据的监测判断信息入侵概率,获得医院网络的异常信息入侵意图的预测结果。实验结果表明,所提方法的网络异常信息入侵意图预测效率快、准确率高、整体效果好。