EM分类法在区域地球化学数据挖掘中的应用——以湖南省洞口地区1∶20万水系沉积物Pb异常识别为例

利用新技术、新方法从海量的区域地球化学数据中挖掘找矿信息,实现找矿突破,具有重要的理论与实际意义。以湖南省洞口地区1∶20万水系沉积物Pb异常识别为例,尝试利用EM(expectation maximization)分类法消除岩性背景的影响,提高Pb异常识别的准确率。根据研究区岩性背景特征,选择Na₂O、K₂O、Ca O、MgO、La、Nb、Th、Zr、Sr、Li、Mn、Ti和V作为分类指标,将研究区水系沉积物样品分成了5类。利用分类数据和原始数据,分别圈定了Pb地球化学异常。对比分析结果表明,分类前后圈定的Pb异常存在显著差异,主要表现为分类方法突出了低背景值区的一些低弱异常,同时削弱了高背景值区的一些虚假或无意义的异常。另外,新方法圈定的Pb异常与已知矿床(点)位置的对应关系更好。EM分类法可显著提高水系沉积物区域地球化学异常识别的精度。