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

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Nguyễn Viết Đạt NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN TRONG XỬ LÝ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU PHỔ GAMMA HÀNG KHÔNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC HÀ NỘI - 2012 i ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN --------------------- Nguyễn Viết Đạt NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN TRONG XỬ - LÝ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU PHỔ GAMMA HÀNG KHÔNG Chuyên ngành: Địa vật lý Mã số: 60 44 61 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS. Võ Thanh Quỳnh Hà Nội – 2012 ii MỤC LỤC MỞ ĐẦU ....................................................................................................................1 CHƯƠNG 1. CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ – PHÂN TÍCH TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ HÀNG KHÔNG ........................................................................................3 1.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ ..................3 1.1.1. Các bước xử lý tổ hợp số liệu địa địa vật lý ..............................................3 1.1.2. Các thuật toán nhận dạng.........................................................................10 1.2. CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ PHÂN TÍCH TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ MÁY BAY TRONG NƯỚC VÀ TRÊN THẾ GIỚI ................................................20 1.2.1. Các phương pháp phân tích tài liệu địa vật lý máy bay trên thế giới ......20 1.2.2. Các phương pháp phân tích tài liệu dịa vật lý may bay ở Việt Nam ......25 CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP HỆ SỐ TƯƠNG QUAN VÀ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG CỦA PHƯƠNG PHÁP TRONG GIẢI ĐOÁN ĐỊA CHẤT SỐ LIỆU PHỔ GAMMA HÀNG KHÔNG ...........................................................................27 2.1. PHƯƠNG PHÁP HỆ SỐ TƯƠNG QUAN ...................................................27 2.1.1. Hệ số tương quan .....................................................................................27 2.1.2. Cơ sở áp dụng phương pháp hệ số tương quan .......................................29 2.2. ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỆ SỐ TƯƠNG QUAN TRONG ĐÁNH GIÁ PHÂN LOẠI CỤM DỊ THƯỜNG ....................................................................31 2.2.1. Đánh giá phân loại dị thường đơn ...........................................................31 2.2.2. Đánh giá phân loại cụm dị thường ..........................................................35 2.2.3. Ứng dụng hệ số tương quan trong đánh giá, phân loại cụm dị thường ...36 2.3. ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP TRONG PHÂN CHIA THÀNH TẠO ĐỊA CHẤT VÀ DỰ BÁO TRIỂN VỌNG KHOÁNG SẢN ............................................38 iii 2.4. XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỆ SỐ TƯƠNG QUAN ........................................................................................................40 CHƯƠNG 3. ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỆ SỐ TƯƠNG QUAN TIẾN HÀNH PHÂN TÍCH THỬ NGHIỆM TÀI LIỆU PHỔ GAMMA HÀNG KHÔNG VÙNG ĐÔNG TỈNH ĐAK LAK ...........................................................44 3.1. GIỚI THIỆU KHU VỰC NGHIÊN CỨU .....................................................44 3.1.1. Đặc điểm địa lý tự nhiên vùng nghiên cứu và khu vực lân cận ..............44 3.1.2. Đặc điểm dân cư - kinh tế - xã hội ..........................................................48 3.1.3. Đặc điểm địa chất ....................................................................................49 3.2. ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỆ SỐ TƯƠNG QUAN VỚI SỐ LIỆU THỰC TẾ VÙNG ĐÔNG ĐAK LAK ......................................................................55 3.2.1. Ứng dụng hệ số tương quan góp phần đánh giá cụm dị thường ..............55 3.2.2. Ứng dụng phương pháp hệ số tương quan trong khoanh định các dị thường và đánh giá phân loại dị thường trên toàn diện tích nghiên cứu ..............59 KẾT LUẬN ..............................................................................................................66 TÀI LIỆU THAM KHẢO .........................................................................................67 PHỤ LỤC ..................................................................................................................69 iv DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1: Các đặc điểm của hệ số tương quan R .....................................................29 Bảng 2.2: Các mức mã hóa theo T(1/2) ....................................................................32 Bảng 2.3: Các mức mã hóa theo ∆J..........................................................................32 Bảng 2.4: Các mức mã hóa theo cường độ bức xạ tương đối ..................................33 Bảng 2.5: Các mức mã hóa theo Tỉ số ∆Th/∆U ........................................................33 Bảng 2.6: Các mức mã hóa theo Tỉ số ∆U/∆K .........................................................34 Bảng 2.7: Các mức mã hóa theo chỉ số nhiều thành phần .......................................34 Bảng 2.8: Các nhóm bản chất phóng xạ của dị thường phổ gamma ........................34 Bảng 3.1: kết quả phân tích đánh giá cụm dị thường theo Báo cáo Kết quả bay đo từ - phổ gamma tỉ lệ 1:25.000 vùng Tuy Hòa ...........................................................56 Bảng 3.2: Kết quả phân loại đánh giá cụm dị thường theo hệ số tương quan .........58 v DANH MỤC HÌNH Hình 2.1: Đồ thị phân tán thể hiện mối quan hệ giữa 2 biến X, Y............................27 Hình 2.2. Sơ đồ khối của chương trình .....................................................................41 Hình 2.3: Một số hình ảnh chương trình xử lý tài liệu theo phương pháp hệ số tương quan ................................................................................................................43 Hình 3.1: Vị trí vùng nghiên cứu ..............................................................................45 Hình 3.2: Bản đồ hành chính phần phía Đông tỉnh Đak Lak ...................................46 Hình 3.3: Sơ đồ cụm dị thường theo Báo cáo Kết quả bay đo từ - phổ gamma tỉ lệ 1:25.000 vùng Tuy Hòa .............................................................................................57 Hình 3.4: Sơ đồ đồng mức hệ số tương quan RU/Th ...................................................60 Hình 3.5: Sơ đồ đồng mức hệ số tương quan RU/K ....................................................61 Hình 3.6: Sơ đồ đồng mức hệ số tương quan RTh/K ...................................................62 Hình 3.7: Sơ đồ phân vùng triển vọng khoáng sản khu vực nghiên cứu ..................64 vi MỞ ĐẦU Hiện nay, trong công tác điều tra nghiên cứu địa chất và tìm kiếm khoáng sản thì số lượng thông tin trên mỗi một đối tượng thu thập ngày càng lớn. Mỗi một tài liệu chứa đựng một loại thông tin về đối tượng và nếu chỉ sử dụng một loại tài liệu riêng biệt thì rất khó có thể giải quyết thoả đáng nhiệm vụ đặt ra. Do đó phân tích đồng thời nhiều loại thông tin về đối tượng (tổ hợp số liệu) là một xu hướng tất yếu, được phát triển mạnh và được áp dụng rộng rãi ở nước ta và trên thế giới. Trong công tác bay đo từ - phổ gamma hàng không ở Việt Nam số lượng các dị thường phổ gamma hàng không phát hiện được là rất lớn, tuy nhiên chỉ có số lượng rất hạn chế có thể tiến hành kiểm tra đánh giá mặt đất. Vì vậy nhằm mục tiêu nâng cao hiệu quả trong xử lý phân tích số liệu phổ gamma hàng không, học viên tiến hành nghiên cứu và đề xuất phương pháp hệ số tương quan góp phần bổ sung vào nhóm các phương pháp xử lý phân tích số liệu phổ gamma hàng không. Luận văn được thực hiện với các mục tiêu Ngiên cứu phương pháp phân tích hệ số tương quan và khả năng ứng dụng của phương pháp trong xử lý phân tích số liệu phổ gamma hàng không. Sử dụng phương pháp hệ số tương quan để tiến hành phân tích thử nghiệm trên số liệu thực tế từ đó đưa ra khả năng ứng dụng phương pháp này trong xử lý số liệu phổ gamma hàng không. Với mục tiêu này, luận văn được viết với cấu trúc 3 chương theo các nội dung chính như sau: - Chương 1: Đưa ra khái quát về các phương pháp xử lý số liệu địa vật lý hàng không - Chương 2: Thực hiện phân tích ý nghĩa toán học cũng như ý nghĩa địa chất của hệ số tương quan từ đó đưa ra phương pháp hệ số tương quan nhằm góp phần nâng cao hiệu quả của quá trình xử lý tài liệu địa vật lý hàng không. - Chương 3: Sử dụng phương pháp hệ số tương quan với số liệu thực tế nhằm khẳng định khả năng ứng dụng của phương pháp này. 1 Trong quá trình thực hiện khoá luận này, học viên đã nhận được sự quan tâm giúp đỡ tận tình của các thầy giáo, cô giáo trong Khoa Địa chất, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên , các cán bộ kỹ thuật Đoàn Địa vật lý máy bay (Gia Lâm, Hà Nội), đặc biệt là sự hướng đẫn, giúp đỡ tận tình của thầy giáo hướng dẫn PGS.TS. Võ Thanh Quỳnh. Học viên xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới những sự giúp đỡ nhiệt tình đó! Do những hạn chế về mặt thời gian thực hiện luận văn nên nội dung của luận văn không thể tránh khỏi những thiếu sót, rất mong nhận được sự bổ sung, góp ý của các thầy . Học viên thực hiện Nguyễn Viết Đạt 2 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 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. 1.1.1. 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 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. a. 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 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. b. Ước lượng các đặc trưng thống kê và lượng tin của các dấu hiệu trên các đối tượng chuẩn. 5 • 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 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 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. c. 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. Để chất lượng xử lý cao khi lựa chọn các thuật toán người ta dựa vào các yếu tố sau: • 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 của các dấu hiệu trường. 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. Lưu ý là trong trường hợp các dấu hiệu trường không độc lập nhau, để nhận dạng đòi hỏi các giá trị trường phải phân bố theo luật chuẩn. • Mức độ đầy đủ của các thông tin tiên nghiệm. 8 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. d. Quyết định nghiệm về sự tồn tại của đối tượng cần tìm. 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. e. Đánh giá chất lượng xử lý. Đối với các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn, chất lượng xử lý được đánh giá dựa vào sai số nhận dạng các đối tượng kiểm chứng (tỉ số các đối tượng kiểm chứng được nhận dạng đúng so với tổng các đối tượng kiểm chứng được đưa ra nhận dạng). Các đối tượng kiểm chứng là các đối tượng mà bản chất địa chất của chúng đã được xác định rõ, song chúng không được chọn làm đối tượng mẫu mà là đối tượng được dùng làm kiểm tra các kết quả nhận dạng. Đối với các thuật toán nhận dạng không đối tượng chuẩn người ta sử dụng xác suất nhận dạng sai lầm để đánh giá chất lượng xử lý. Xác suất này được tính dựa vào việc tính tích phân hàm phân bố mật độ xác suất của một 9 hệ số gọi là hệ số tương thích. Các hàm này được xác định riêng cho các đối tượng kiểm chứng của từng lớp một. 1.1.2. Các thuật toán nhận dạng Nhiệm vụ cơ bản nhất của công tác xử lý tổ hợp số liệu địa vật lý là phân loại được các điểm quan sát thành các diện tích nhất định hay các nhóm, lớp diện tích nhất định, ở đó các đặc trưng của trường địa vật lý giống với các đặc trưng của trường liên quan với loại (lớp) đối tượng địa chất nhất định. Để giải quyết được nhiệm vụ trên tương tự nhiều lĩnh vực khoa học khác người ta sử dụng lý thuyết nhận dạng - một lĩnh vực toán học đi sấu vào giải quết các bài toán phân loại đối tượng dựa vào mối quan hệ hữu cơ giữa các đối tượng cụ thể và các dấu hiệu đặc trưng cho đối tượng đó. Hiện nay, trong địa vật lý ngưồi ta sử dụng rất nhiều phương pháp nhận dạng hiện đại, được tự động hoá bằng các phần mềm mạnh. Tuy nhiên có thể chia chúng thành 2 nhóm: nhóm có phương pháp nhận dạng theo đối tượng chuẩn (có thông tin tiên nghiệm) và nhóm có phương pháp nhận dạng không có đối tượng chuẩn (không có thông tin tiên nghiệm). a. Mẫu chuẩn, các đặc điểm đặc trưng của mẫu chuẩn 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 từng đối tượng gây ra trường địa vật lý. Tuỳ 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 10 vẽ bản đồ địa chất thì các đối tượng mẫu có thể là diện tích phát triển một loại đá nào đó. Tuỳ theo bản chất, đối tượng chuẩn có hai loại là đối tượng chuẩn mang các thông tin đại diện và đối tượng chuẩn mang thông tin phủ nhận. Đối tượng chuẩn đại diện mang các thông tin có khả năng phân loại một hay một lớp đối tượng. Trong nhiều trường hợp có những đối tượng khác nhau nhưng mang các đặc điểm trường địa vật lý tương đồng. Khi đó người ta sử dụng đối tượng chuẩn mang thông tin phủ nhận để loại bỏ những đối tượng không đúng ra khỏi tập kết quả nhận dạng. 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 các đối tượng chuẩn phải nằm xen kẽ với các phần diện tích khảo sát cần nhận dạng. Một đối tượng chuẩn nào đó có phạm vi ứng dụng là giới hạn và nó phụ thuộc vào các yếu tố sau: - Đối tượng chuẩn phải có giá trị thông tin tin cậy theo mục tiêu tìm kiếm. - Đối tượng chuẩn phải phù hợp với diện tích nghiên cứu. - Mật độ lưới khảo sát các loại thông tin phải tương ứng với đối tượng chuẩn lựa chọn. Đối tượng chuẩn mang các dấu hiệu nhận biết, phân biệt nó với môi trường xung quanh, các dấu hiệu có khả năng phân biệt cao trong các loại thông tin thu thập sẽ gúp quá trình xử lý số liệu cho kết quả tin cậy. Để đánh giá chất lượng của dấu hiệu người ta sử dụng khái niệm 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. 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 11 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 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. 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 được sử dụng tuỳ thuộc vào thuật toán nhận dạng áp dụng. Thường các đặc trưng thống kê bao gồm: - Đường cong biến phân (hàm phân bố mật độ xác xuất thực nghiệm). - Kỳ vọng và phương sai của trường (tính thông qua đường cong biến phân). Ngoài ra khi cần người ta tính cả hệ số tương quan giữa các dấu hiệu, phương chủ đạo của các dị thường… b. Các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn Các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn là các thuật toán tiến hành xác định bản chất địa chất của các đối tượng dựa vào việc so sánh tập hợp các dấu hiệu địa vật lý đặc trưng cho đối tượng chuẩn với tập hợp các dấu hiệu địa vật lý của đối tượng nghiên cứu. Việc lựa chọn thuật toán nhận dạng tuỳ thuộc vào các điều kiện sau: - Số liệu xuất phát. - Tồn tại thông tin tiên nghiệm về đối tượng. - Nhiệm vụ cụ thể của công tác địa vật lý. Các thuật toán nhận dạng được xây dựng dựa vào các công cụ toán học khác nhau như: toán logic, các hàm hồi quy và lý thuyết định nghiệm thống kê… dưới đây là một số thuật toán điển hình. 12 • Phương pháp nhận dạng sử dụng toán logic Trong các thuật toán logic, để nhận dạng đối tượng hoặc là người ta tính lượng tin tổng, hoặc là xác định khoảng cách tổng. Từ đối tượng chuẩn tìm được các dấu hiệu đặc trưng và, người ta tiến hành mã hoá các dấu hiệu trường bằng mã nhị phân gồm tập số “0” và “1”. Nếu xkn là giá trị trường của dấu hiệu thứ n của mẫu thứ k thì: - xkn = 0 khi mẫu k không chứa dấu hiệu thứ n. - xkn =1 khi mẫu k chứa dấu hiệu thứ n. Bằng cách trên toàn bộ các mẫu được mã hoá. Tiếp theo, dựa vào các tổ hợp số “0” và “1” (từ thông tin) xác lập trên các mẫu chuẩn người ta xác định các từ thông tin chuẩn cho từng lớp đối tượng. Từ thông tin chuẩn cho một lớp (đối tượng) là từ thông tin gặp p lần ở các đối tượng chuẩn của lớp đó và không gặp lần nào các đối tượng chuẩn thuộc lớp khác (giá trị p được chọn theo kinh nghiệm). Đối với một lớp người ta có thể chọn khoảng giá trị thông tin chuẩn. Các thông tin này được gọi là tổ hợp dấu hiệu phức hợp. Trong các tổ hợp dấu hiệu phức hợp đặc trưng cho các đối tượng chuẩn của cùng một lớp thì tổ hợp dấu hiệu nào đặc trưng cho số lượng mẫu chuẩn lớn hơn, tổ hợp dấu hiệu đó sẽ có lượng tin lớn hơn. Cuối cùng là nhận dạng các đối tượng nghiên cứu. Ở bước này người ta tiến hành kiểm tra xem bao nhiêu tổ hợp dấu hiệu phức hợp của từng lớp gặp ở đối tượng nghiên cứu. Nếu số lần gặp các tổ hợp dấu hiệu phức hợp của một lớp nào đó nhiều hơn số lần gặp các tổ hợp phức hợp của lớp khác thì đối tượng nghiên cứu được xếp vào lớp đó. Quá trình này được tiến hành cho tới khi đối tượng cuối cùng được nhận dạng. • Phương pháp nhận dạng sử dụng phân tích hồi quy 13 Trong xử lý số liệu địa vật lý, thuật toán hồi quy đầu tiên được sử dụng để sử lý các số liệu đo địa vật lý giếng khoan và phân tích định lượng các tài liệu trọng lực. Thực chất của thuật toán này là xây dựng các hàm hồi quy xác định mối quan hệ giữa các tham số địa chất cần tìm với các số liệu địa vật lý quan sát được bằng các phương pháp khác nhau. Ví dụ mối quan hệ giữa một bên là độ rỗng của đất đá với bên kia là các số liệu đo điện trở, điện trường tự nhiên, gama… dọc thành giếng khoan. Thường quá trình xấp xỉ các hàm hồi quy giới hạn bởi các đa thức bậc 1, bậc 2 hoặc đặc biệt có thể xấp xỉ với đa thức bậc lớn hơn. Ví dụ: nếu chỉ có hai dấu hiệu 1 và 2 thì hàm hồi quy được xấp xỉ bằng đa thức bậc 2 có đạng: yk = akx1k + bkx2k +ckx1kx2k + dkx21k + gkx22k + hk (1.1) Các hệ số ak, bk, ck, dk, gk và hk trong biểu thức (1.1) được xác định bằng phương pháp bình phương tối thiểu theo các giá trị địa chất của tham số yk xác định được trên các đối tượng chuẩn và các số liệu đo trường địa vật lý của các dấu hiệu x1k và x2k của chính đối tượng đó. Phương trình hồi quy trên được xác định cho từng đối tượng chuẩn thứ k. Ngoài phương pháp hồi quy người ta còn tiến hành xác định giá trị ngưỡng yk cho từng lớp đối tượng chuẩn. Cuối cùng đưa các giá trị trường đo được trên các đối tượng cần nghiên cứu vào các phương trình hồi quy tìm được trên đối tượng chuẩn ta sẽ xác định được giá trị của tham số yk của đối tượng nghiên cứu. Thuật toán phân tích hồi quy có ưu điểm là dễ dàng đưa vào xử lý bổ sung các số liệu của dấu hiệu mới bằng cách đưa thêm vào phương trình của hàm hồi quy các số hạng mới. vì vậy thuật toán này rất phù hợp cho việc xử lý các số liệu của tổ hợp khảo sát gồm nhiều dấu hiệu khác nhau. Tuy nhiên thuật toán hồi quy cũng có nhược điểm ở chỗ với một tập hợp số liệu nhất định ứng với một giá trị sai số cho trước có thể xấp xỉ được nhiều hàm hồi quy. Nhược điểm này thể hiện rõ nhất khi các đấu hiệu quan sát trường liên quan với nhau. Lý do trên không cho phép đưa ra được các lý giải về ý nghĩa vật lý của 14