沉积物粒度数据表征方法的研究
曲政
中国矿业大学(北京校区),
摘要：已有近百年历史的沉积物粒度分析,从五、六十年代的应用高峰之后开始走下坡路.由于多解性而难以将其作为相分析的"证据”,使得沉积学家对粒度相标志的兴趣日益减弱.30年来,粒度测试技术和计算机技术得到了长足的发展,但地质学对粒度数据的表征和应用方法仍停留在60年代水平,落后的图解参数仍在沿用;理论上存在错误的粒度概率图仍在我国广泛流传.事实证明,粒度相标志的多解性,很大程度上是由于粗糙的乃至错误的粒度数据表征方法造成的.本文从统计学中样本和母体分布的区别入手,通过正演实验,证明了以往对粒度概率图解释的错误所在;借助于人工神经网络,对比了样本和母体分布在判别沉积环境上的差异;基于"混合模型”的"子体分离技术”,给出了一种更加科学的单样品粒度分布表征方法--粒度母体分解图;借助于人工神经网络模式识别技术,开发出一个基于粒度母体沉积环境识别系统.
关键词：粒度分析数据表征子体分离神经网络模式识别沉积环境
分类号：P512.2(动力地质学)TP183(自动化基础理论)
论文发表日期：2001-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 24-31 )
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