【摘 要】
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在铀矿或其他金属矿勘探中,元素间的伴生性导致地气测M数据样本往往存在较大的冗余性,利用主成分分析(PCA)算法对相山居隆安地区某已知剖面上所测7种地气元素含量分析数据进行了处理和分析。结果表明,主成分分析将原有7维地气元素数据降至3维,同时保留了原有数据中80%以上的元素异常信息。隐伏铀矿所致地气元素异常分布主要集中在第一主成分上,第二主成分和第三主成分所包含的部分异常信息主要与铀元素伴生性较差的金属元素相关。主成分分析方法则能够有效地降低地气元素含量分析结果中的异常信息冗余性,提高异常解释的准确性和效率
【机 构】
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东华理工大学核资源与环境国家重点实验室,核工业二七〇研究所,东华理工大学地球物理与测控技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(41574102、41774134),东华理工大学核资源与环境国家重点实验室开放基金(NRE1921),东华理工大学博士科研启动基金项目(DHBK2019086),江西省自然科学基金(20192BAB202010)资助。
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在铀矿或其他金属矿勘探中,元素间的伴生性导致地气测M数据样本往往存在较大的冗余性,利用主成分分析(PCA)算法对相山居隆安地区某已知剖面上所测7种地气元素含量分析数据进行了处理和分析。结果表明,主成分分析将原有7维地气元素数据降至3维,同时保留了原有数据中80%以上的元素异常信息。隐伏铀矿所致地气元素异常分布主要集中在第一主成分上,第二主成分和第三主成分所包含的部分异常信息主要与铀元素伴生性较差的金属元素相关。主成分分析方法则能够有效地降低地气元素含量分析结果中的异常信息冗余性,提高异常解释的准确性和效率
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