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在矿产勘探中使用聚类热图可视化火山携带的大量硫化物蚀变和矿化作用
Natural Resources Research ( IF 4.8 ) Pub Date : 2019-11-13 , DOI: 10.1007/s11053-019-09586-2
Leonardo Feltrin , Martina Bertelli

这项研究提出了将生物化学中常见的可视化方法(聚类热图CHM)扩展到地球化学数据的方法,其主要目的是检测水热蚀变和矿化作用。该方法可以对无监督的聚类分析结果进行出色的可视化。我们考虑两个例子:一个综合案例研究,以及一个应用来自加拿大Flin Flon火山岩蕴藏的块状硫化物矿床的公共数据。在合成数据集上进行了一系列实验,目的是了解噪声的影响以及可变样本数量的随机数据采样如何影响多种聚类算法(包括K)的结果。-均值和其他分层方法)及其使用CHM的可视化。这些关于合成数据的实验为提出一个可能的工作流程提供了基础,该工作流程用于选择要应用于自然数据的最佳分类器,并定义适当的参数化(距离度量和聚类算法)。与其他聚类分析方法(例如经典的K均值或分层方法)相比,自然数据分析提供了CHM在矿物勘探中如何成为富有成果的方法的直接证据,CHM提供了检查聚类的其他维度并观察的机会单个图中的化学成分(尽管在变换的空间中)。便于选择适当的粒度级别(G)(它可以调节CHM中的团簇规模)是一种工具性工具,可以成功地将代表主要岩性转变的团簇与较小的团簇以较高的粒度成功分离,从而隔离了VHMS蚀变和矿化作用。对合成数据进行的统计测试的整合,以及CHM对分类结果的可视化,使我们将ManhattanWard分类器视为Flin Flon数据集的最佳对,尽管它受“均匀效应”的限制。



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更新日期:2019-11-13
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