文章摘要
吴进飞,胡新兆,丁婷,赵亚男,朱卫琴,李小明,何金先,马丽,袁媛.固体岩盐体重-品位的多元线性回归分析——以淮安盐盆西南部矿区为例[J].矿产勘查,2025,16(4):865-877
固体岩盐体重-品位的多元线性回归分析——以淮安盐盆西南部矿区为例
Multiple linear regression analysis of volumetric weight-grade of halite: Taking the southwest mining area of Huai'an Salt Basin as an example
投稿时间:2023-10-16  
DOI:10.20008/j.kckc.202504017
中文关键词: 岩盐  淮安盐盆  体重  基本分析  线性回归
英文关键词: halite  Huaian Basin  volumetric weight  basic analysis  linear regression
基金项目:本文受江苏省地质勘查专项资金“江淮生态经济区核心地带(淮安)地质调查”(苏财建[2018]96号)资助。
作者单位
吴进飞 中国地质大学武汉湖北武汉 430074
淮安市地矿建设工程有限公司江苏淮安 223001
淮安市地质矿产勘查院江苏淮安 223001 
胡新兆 淮安市地质矿产勘查院江苏淮安 223001 
丁婷 东华理工大学江西南昌 330013 
赵亚男 淮安市地矿建设工程有限公司江苏淮安 223001 
朱卫琴 淮安市地质矿产勘查院江苏淮安 223001 
李小明 淮安市地质矿产勘查院江苏淮安 223001 
何金先 中国矿业大学资源与地球科学学院江苏徐州 221116 
马丽 中国建筑材料工业地质勘查中心山西总队山西太原 030031 
袁媛 山西省煤炭地质一一五勘查院有限公司山西大同 037000 
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中文摘要:
      岩盐矿石体重是资源量估算的重要参数,其预测值关系着资源量估算的精确性。以往淮安盐盆地区采用的是体重与 NaCl含量的一元线性回归模型,由于选择的元的单一性、片面性,使得一元线性回归模型的预测值在局部失真较为严重,给岩盐资源量估算造成困扰。为此,笔者根据淮安盐盆岩盐矿石所含离子及矿物组分特征,分析了岩盐矿石所含离子及化合物之间相关性,认为 Na+与 SO42-离子同时赋存于多种化合物中,与其他离子含量值之间存在线性关系,相对应的化合物 Na2SO4与 CaSO4、NaCl与 Na2SO4之间亦存在线性关系,多元自变量间较高相关性会使岩盐矿石体重回归模型的预测值失真,相关的离子组合或矿物组分不合适不加筛选而全部引入多元回归模型中。基于 SPSS软件逐步回归分析(Step-wise)算法,Cl-离子、Ca2+离子或 NaCl、CaSO4与岩盐矿石体重值相关且不存在高度自相关性,可引入岩盐体重值预测的线性回归模型。
英文摘要:
      The volumetric weight of halite ore is an important parameter for resource estimation, and its pre-dicted value is related to the accuracy of resource estimation. In the past, the univariate linear regression model forvolumetric weight and NaCl content is used in Huai′an salt basin area. Due to the singularity and one-sidedness ofthe selected elements, the predicted values of the univariate linear regression model are severely distorted locally,causing difficulties in estimating halite resources. For this reason, the authors analyzed the correlation between ionsor compounds of halite ores. It is believed that Na+ and SO42-coexist in multiple compounds and have a linear rela-tionship with the grade values of other ions, there is also a linear relationship between the corresponding compoundsNa2SO4 and CaSO4, NaCl and Na2SO4. Based on the regression analysis (Step wise) algorithm of SPSS, Cl-, Ca2+or NaCl, CaSO4 are correlated with the weight value of rock salt ore and there is no high autocorrelation, the linearmodel can be introduced to predict the weight value of halite ores.
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