地球化学数据集

文章收录了2022年门源地震相关地球化学数据,包括地震带CO2浓度、温泉气体与土壤成分,以及辽东湾海域石英砂岩和鄂尔多斯盆地下白垩统碎屑锆石的年代测定,提供了地质研究的重要参考。

地球化学数据集


1. 中国西北地区门源 6.9 级地震天然泉水和土壤气体地质流体的地球化学特征数据集(2022年)

数据贡献者: 马向贤

说明信息:   本文记录了2022年1月8日中国西北地区门源6.9级地震震中附近天然泉水和土壤气体的地球化学数据文件。包括主要地表破裂带5-10分钟CO2浓度观测,狮子口温泉喷出气体化学成分及同位素分析结果及冷龙岭断裂带温泉水化学及同位素分析结果。

2. 辽东湾海域新元古界长龙山组石英砂岩物源特征及其地质意义

数据贡献者: 赵子霖, 李夔洲, 侯明才

说明信息: 为确定渤海辽东湾海域内的石英砂岩地层从属,以及该套石英砂岩的物源特征和地质意义,对辽东湾的BD4-1a井2482 m附近所取得石英砂岩样品进行分析和研究。所取样品编号分别为2482-1、2482-2、2482-3、2482-4和2482-5,对五件样品进行了全岩地球化学分析,同时对2482-3号样品进行了锆石U-Pb测年,获得135颗锆石年龄。

对于地球化学数据集使用深度学习进行异常识别分类,可参考引用中提到的堆叠卷积去噪自编码器(SCDAE)方法。以下是一个使用Python和Keras库实现简单的SCDAE进行异常识别分类的示例代码及分析: ```python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, Conv2DTranspose from tensorflow.keras.models import Model # 假设地球化学数据集已经处理为二维矩阵形式 # 这里简单生成一些示例数据 data = np.random.rand(100, 32, 32, 1) # 100个样本,每个样本是32x32的二维矩阵 # 添加噪声模拟数据损坏 noise_factor = 0.2 noisy_data = data + noise_factor * np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=data.shape) noisy_data = np.clip(noisy_data, 0., 1.) # 构建SCDAE模型 input_img = Input(shape=(32, 32, 1)) # 编码器部分 x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img) x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x) # 解码器部分 x = Conv2DTranspose(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x) decoded = Conv2DTranspose(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x) # 定义模型 autoencoder = Model(input_img, decoded) autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') # 训练模型 autoencoder.fit(noisy_data, data, epochs=10, batch_size=32, shuffle=True) # 计算重构误差 reconstructed_data = autoencoder.predict(noisy_data) mse = np.mean(np.power(data - reconstructed_data, 2), axis=(1, 2, 3)) # 根据重构误差进行异常分类 threshold = np.mean(mse) + np.std(mse) anomaly_labels = (mse > threshold).astype(int) ``` ### 代码分析: 1. **数据准备**:首先生成了一些示例的地球化学数据,并添加噪声模拟数据损坏,这与实际地球化学数据中可能存在的缺失值或大变化情况类似。 2. **模型构建**:构建了一个简单的SCDAE模型,包括编码器和解码器部分。编码器通过卷积层提取特征,解码器通过反卷积层重构原始数据。 3. **模型训练**:使用损坏的数据作为输入,原始数据作为目标进行训练,使模型学习如何从损坏的数据中重构出原始数据。 4. **异常分类**:计算重构误差,根据重构误差的均值和标准差设定阈值,将重构误差大于阈值的样本标记为异常。 ### 局限性和改进方向: - 示例代码中的模型结构比较简单,实际应用中可能需要根据具体的地球化学数据集进行调整,如增加卷积层的数量、调整卷积核的大小等。 - 示例代码中使用的是简单的均方误差(MSE)作为重构误差的度量,实际应用中可以考虑使用其他更合适的度量方法。
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