沉积物粒度数据表征方法的研究.pdfVIP

维普资讯 第 7卷第4期 中 国 粉 体 技 术 7No4 20(11年 8月 ∞ n_ sc andn 曲 岫 August20(11 鬟冀羹 ； 鋈羹鬟 瓣 囊 鬟 』姨0：且：』：^。：且：，：： ：： ： 0 ： ：卫篁0 j ：：0 ：： 釜- ．- ．羔- H 盘 置 盘。盘 ^ ：≯e卫 ”蛊 卫 。前 ，‘· ‘前 卫 盘 越 卫 曲 ；” ～ ：、。x 曲 政 (中国矿业大学(北京校区)，北京 101~83) 摘 要：已有近百年历史的沉积特粒度分析，从五、六十年代 图。另一些学者 (如 Folk和ward，1957；Mliton和 的应用高峰之后开始走下坡路。由于多解性而难以将其作 F0lk，1958；Han~g，1959；Friedman，1961，1967) 为相分析的 “证据”，使得沉积学家对粒度相标志的兴趣 日益 则对粒度样本矩的沉积学意义进行了研究，并做出 减弱。30年来，粒度刺试技术和计算机技术得到了长足的 一 系列样本 矩散 点图来 区分不 同的沉积环境 。 发展 ，但地质学对粒度数据的表征和应用方法仍停 留在 60 Passega(1957)将累积 曲线与 1％和 50％水平线交 年代水平，落后的图解参数仍在沿用；理论上存在错误的拉 点的粒度值投影于双对数坐标系下 ，用点集分布的 度概率圈仍在我国广逆流传。事实证明，拉度相标志的多解 性 ．很大程度上是由于粗糙的乃至错误的粒度数据表征方法 形态来区分不同的沉积作用 ，这就是我们至今仍采 造成的。 用的C—M 图法。S~tlL1(1964)对粒度样本矩进行 本文从统计学中样本和母体分布的区剐八手，通过正演 判别分析，推导 出一系列沉积环境判别登式。Klo— 实验，证明了以往对牲度概率周解释的错误所在；措助于人 vfln(1966)对粒度样本做 因子分析，来研究不同沉 工神经网络，对比了样奉和母体分布在判刺沉积环境上的差 积环境在粒度分布上的差别。 异 ；基 于 “混夸模型”的 “子体分离技术”，培 出了一种重加科 由此看 出，本世纪五、六十年代是运用粒度 “相 学的单样品粗度分布表征方法——粒度母体分解圈：措助于 标志”的高峰期，多数粒度数据表征方法都是在这一 人工神经网蝽模或识别技术，开发出一十基 于粒度母体沉积 时期提出的。其后的30年 中，粒度 “相标志”的研究 环境识别系统。 没有明显进展，粒度概率图、C—M 图等粒度数据表 美■词：粒度分析；数据表征；子体分离；神经网络；模式识 征方法至今仍在我国广泛使用。但在西方国家，多 别；沉积环境 中豳分类号：P5122，TPI83 文t标识码：A 数沉积学家对粒度 “相标志”已经失去兴趣，原因在 文章绷号：1008—5548f2001)04—0024—08 于 ：①用样本分布表征粒度数据，各种统计学方法已 经用之殆尽；②无论用那种表征方法，都不能减小该 对天然沉积物进行粒度分析并用于土壤的分类 “相标志”的多解性 ，从而难以将其作为沉积环境解 可追溯到 1750年 (Kru