粒度表征重要性.doc

粒度表征的重要性 诞生于20世纪80年代末并迅速崛起的纳米技术被认为是21世纪最活跃的三大前沿研究领域之一纳米材料具有许多常规材料所没有的特殊性能，诸如高强度、高硬度、高电阻率、低热导率、低弹性模量、低密度等等。并且纳米技术使得我们能更有效地利用原子和分子，更充分地利用材料的综合特性，赋予材料高新性能，更注重节约资源，更注重生态平衡，从而极大地有利于环境和人类社会。, 反过来这些成因特点必然会在沉积岩的粒度性质中得到反映, 这正是我们应用砂岩粒度资料确定沉积环境的依据。传统的砂岩粒度资料应用有利用粒度判别函数识别沉积环境、用概率累积曲线区分沉积环境、利用一图解区分沉积环境、利用粒度参数散点图识别沉积环境。本文介绍一种利用砂岩粒度资料识别沉积相的新方法。混 1、混合分布 根据统计学原理, 受大量独立、均匀小效应影响的随机变量服从正态分布。实践表明, 众多 随机变量都粗略或近似地服从这一分布规律, 而且它是多种概率分布的极限分布, 也就是说, 用于统计推断的许多统计量, 不管它们原来的分布是什么也可以是正态分布, 只要样本容盆 充分地大, 都服从于正态分布, 它的分布函数具有如下形式 其中为随机变童, 常童和分别称为该分布的数学期望和标准偏差。上述推论都是在大样本基础上建立起来的, 对于数有限的某些分布, 它们组合在一起构成的新的分布, 却没有这样的特性。例如, 在复杂的沉积作用之下形成的沉积物粒度分布, 可能是由若干个子分布混合在一起构成的, 在这个混合体当中, 每一个子分布都近似于正态分布,它反映了沉积环境中一个特定的沉积条件, 沉积物粒度的母体分布则是由这些子分布按照一定比例混合构成的, 我们称这种分布为混合分布回或混合模型相应地, 称混合分布中服从各子分布的母体为子体一。提出沉积物粒度中服从两个以上正态母体的混合分布。将对数一正态概率坐标下的累积频率点连成线段, 并解释每个线段是由一个代表不同搬运作用的母体所产生。根据砂和的推断, 可以为粒度分布建立以下混合正态分布模型 根据式, 个子体的混合正态模型可以用以下阶的矩阵来表示 子体分离 对于来自混合巾正态母体的样本来说, 要获得它的母体分布, 重要的是从样本分布中解出未知参数c, a, δ , 从而得到矩阵。除此之外, 还应采用非参数检验来检验该分布对于样本来自母体的代表性。从样本分布出发, 用数值方法求解混合分布模型中的未知参数, 并在统计意义下检验样本对于其所来自母 体的代表性的过程, 我们称之为“ 子体分离”。子体分离在粒度数据处理系统曲政, 广州市颗粒软件技术有限公司中完成。计算 中采用了定步长分布参数枚举法、非线性最小二乘法和可变误差多面体最优化法三种算法。 统计检验采用’非参数假设检验方法。在粒度重量分布情形下, ’的计算用式代替 式中wi和wi分别为第个粒度区间的实际重量百分比和理论重量百分比, 为样品总盘, 为分组区间数。 子体分离算法从n开始, 以1为步长递增, 当求解出的参数使得假设检验为真时, 一般取的最小值作为子体数的估计。实践表明, 近的现代沉积物粒度样本来自于两个子体的混合正态母体. 图为教煌月牙泉水下沙粒度频率曲 线, 由于月牙泉是一个全封闭湖, 湖水来自 其下部泉眼。因此我们就可以断定湖水下 沉积物应该全部从天而降。我们通过粒度数据处理系统对该样品进行子体分离, 被分离为个子体图, 子体分离结果如表, 其中子体分选好, 粒度均值较粗, 说明为风力搬运而来, 为风成沙, 子体分选差, 粒径均值小, 为大风过后, 空气中悬浮物沉积而成。