一种计算机垂向地下空间分带含铀层识别方法

摘要

本发明实现一种计算机垂向地下空间分带含铀层识别方法,主要对砂岩型铀矿在形成过程中的空间性及规律性，在垂向空间分布上的成层性及分带性等特征进行分析，利用钻孔测井曲线数据及与之相匹配的年代约束数据对铀矿化、铀异常及铀元素在垂向空间范围内的分布及变异特征等进行深入研究，利用钻孔测井曲线融合度量分析获得空间垂向分带特征，提出一种可用于砂岩型铀矿垂向空间范围内进行含铀层识别的分带研究方法，通过本发明砂岩型铀矿含铀层精准识别方面的方法，可望为砂岩型铀矿含铀层识别与提取提供更加有效的手段和工具。

权利要求

1.一种计算机垂向地下空间分带含铀层识别方法，其特征在于：包括有：步骤a1：将砂岩型铀矿床作为分析空间，对所述分析空间进行勘探线部署，在部署的所述勘探线A上的不同的位置，运用地质钻机Z进行岩芯钻孔取样，每一个位置均得到一个钻孔，每一个钻孔均包含B条测井曲线，B为自然数，所述测井曲线的种类包括自然伽玛测照射量率曲线、定量伽玛测照射量率曲线、孔径曲线、自然电位曲线、视电阻率曲线和密度曲线；通过计算机对每个钻孔所包含的B条所述测井曲线进行垂向分析，并根据所述测井曲线垂向深度位置的深度位置区间分隔成识别区域进行识别，从而找出含铀层；

步骤a2：通过计算机将每个钻孔所包含的B条测井曲线转为每个钻孔的钻孔测井曲线数据，钻孔测井曲线数据由所述测井曲线在地下垂向不同深度位置上的测量值组成，测井曲线在地下垂向不同的深度位置为第一测井样品，测量值为第一测井样品的样品值，样品值为自然数，样品值用于反映测井曲线在地下垂向不同深度位置上的测量值的大小，第一测井变量表示钻孔测井曲线数据中测井曲线的条数，第一测井变量为自然数，每一测井变量均为不同的测井曲线种类，从而将每一个钻孔的所述钻孔测井曲线数据用一个矩阵的形式进行表达，则所述勘探线A上的所有钻孔得到的数据由矩阵集1的方式来描述：矩阵集1；

其中，矩阵集1中共包含k个钻孔，k为勘探线A上的第k个钻孔，为自然数；M为所述勘探线A上每个钻孔的所述钻孔测井曲线数据中第一测井变量的总条数，M为自然数；第一测井变量的总条数等于测井曲线的总条数，即M＝B；N为每个钻孔的钻孔测井曲线数据在垂向不同深度位置上的第一测井样品的总数量，N1、N2……Nk为自然数，用于表示勘探线A上第1个到第k个钻孔的钻孔测井曲线数据的第一测井样品的总数量，即N1为第1个钻孔的钻孔测井曲线数据的第一测井样品的总数量，N2为第2个钻孔的钻孔测井曲线数据的第一测井样品1

的总数量，Nk为第k个钻孔的钻孔测井曲线数据的第一测井样品的总数量；x 表示勘探线A上第1个钻孔的钻孔测井曲线数据， 表示第1个钻孔的第1条第一测井变量第1个第一测井样品的样品值， 表示第1个钻孔的第1条第一测井变量第2个第一测井样品的样品值， 表示第1个钻孔的第1条第一测井变量第N1个第一测井样品的样品值， 表示第1个钻孔的第2条第一测井变量第1个第一测井样品的样品值， 表示第1个钻孔的第M条第一测井变量第2

1个第一测井样品的样品值；x 表示勘探线A上第2个钻孔的钻孔测井曲线数据， 表示第2个钻孔的第1条第一测井变量第1个第一测井样品的样品值， 表示第2个钻孔的第M条第一测井变量第1个第一测井样品的样品值， 表示第2个钻孔的第M条第一测井变量第N2k

个第一测井样品的样品值；x表示勘探线A上第k个钻孔的钻孔测井曲线数据， 表示第k个钻孔的第1条第一测井变量第1个第一测井样品的样品值， 表示第k个钻孔的第M条第一测井变量第1个第一测井样品的样品值， 表示第k个钻孔的第M条第一测井变量第Nk个k

第一测井样品的样品值；勘探线A上第k个钻孔的钻孔测井曲线数据x由矩阵1进行表达：其中，j表示第k个钻孔的第j条第一测井变量且j∈(1,M)，j为自然数；i表示第k个钻孔第j条第一测井变量中的第i个第一测井样品且i∈(1,Nk)，i为自然数； 表示第k个钻孔第j条第一测井变量第i个第一测井样品的样品值；

步骤a3：钻孔测井曲线数据预处理：测井曲线具有不同的数据单位、不同的测量精度及不同的数据分辨率，因此，对钻孔测井曲线数据进行预处理得到钻孔测井标准数据 使得钻孔测井曲线数据成为可用于后续进行垂向分带度量分析的钻孔测井标准数据，钻孔测井曲线数据中的第一测井样品经过预处理后为第二测井样品，钻孔测井曲线数据中的第一测井变量经过预处理后为第二测井变量；所述勘探线A上第k个钻孔的钻孔测井标准数据 由矩阵2进行表达：其中，表示预处理后的第k个钻孔中的第 条第二测井变量，为自然数，第二测井变量的总条数与第一测井变量的总条数相同，即 表示第k个钻孔第 条第二测井变量的第 个第二测井样品，为自然数，第二测井样品的总数量与第一测井样品的总数量相同，即 表示第k个钻孔的钻孔测井标准数据中第 条第二测井变量第 个第二测井样品的样品值；

对钻孔测井曲线数据进行预处理，预处理方式如下：使用第一公式对每个钻孔内的每条第一测井变量进行样本标准差计算，第k个钻孔中第j条第一测井变量的样本标准差为 第一公式计算如下：第一公式：

其中， 表示第k个钻孔中第j条第一测井变量的平均值，即 通过第二公式对钻孔测井曲线数据中的第一测井样品进行计算，则第k个钻孔的钻孔测井曲线数据的第j条第一测井变量第i个第一测井样品的样品值通过预处理后得到的第k个钻孔的钻孔测井标准数据中第 条第二测井变量第 个第二测井样品的样品值 运用第二公式进行计算，第二公式计算如下：

第二公式：

其中，r表示第k个钻孔中第j条第一测井变量上的第r个第一测井样品，r∈(1,Nk)，r为自然数； 为第k个钻孔中第j条第一测井变量第r个第一测井样品的样品值， 表示第k个钻孔第j条第一测井变量中的第一测井样品最小值为第r个第一测井样品的样品值；

步骤a4：构造与钻孔测井标准数据相匹配的年代约束数据；

对每个钻孔在垂向不同深度位置的地层年代进行统计，得到与钻孔测井标准数据相匹配的地层年代定性数据，按照地层年代定性数据将每个钻孔在垂向不同深度位置上划分成不同的垂向带，使得每个垂向带内所有的钻孔测井标准数据的第二测井样品均属于同一个地层年代，通过计算机将垂向带划分后的地层年代定性数据转为年代约束数据，则第1个钻

1 2 k

孔至第k个钻孔的年代约束数据y ,y ,…,y表达形式为矩阵集二：其中，矩阵集二中d表示每个钻孔中垂向带的总数量，d1、d2……dk为自然数，用于表示所述勘探线A上第1个到第k个钻孔中每个钻孔内垂向带的总数量，即d1表示第1个钻孔中共包含d1个垂向带，d2表示第2个钻孔共包含d2个垂向带，dk表示第k个钻孔中共包含dk个垂向1

带；n表示同一个垂向带内约束样品的总数量，n 为第1个钻孔中同一个垂向带内约束样品的总数量， 为自然数，用于表示第1个钻孔中的第1个到第d1个垂向带内约束样品的总数量，即 为第1个钻孔中第1个垂向带内约束样品的总数量， 为第1个钻孔中第2

2个垂向带内约束样品的总数量， 为第1个钻孔中第d1个垂向带内约束样品的总数量；n为第2个钻孔中同一个垂向带内约束样品的总数量， 为自然数，用于表示第

2个钻孔中的第1个到第d2个垂向带内约束样品的总数量，即 为第2个钻孔中第1个垂向带内约束样品的总数量， 为第2个钻孔中第2个垂向带内约束样品的总数量， 为第2个钻k

孔中第d2个垂向带内约束样品的总数量；n为第k个钻孔中同一个垂向带内约束样品的总数量， 为自然数，用于表示第k个钻孔中的第1个到第dk个垂向带内约束样品的总数量，即 为第k个钻孔中第1个垂向带内约束样品的总数量， 为第k个钻孔中第2个1

垂向带内约束样品的总数量， 为第k个钻孔中第dk个垂向带内约束样品的总数量；y 表示勘探线A上第1个钻孔的年代约束数据， 为第1个钻孔中第1个垂向带第1个约束样品的样品值， 为第1个钻孔中第1个垂向带第2个约束样品的样品值， 为第1个钻孔中第1个垂向带第 个约束样品的样品值， 为第1个钻孔中第2个垂向带第1个约束样品的样品值，为第1个钻孔中第2个垂向带第2个约束样品的样品值， 为第1个钻孔中第2个垂向带第 个约束样品的样品值， 为第1个钻孔中第d1个垂向带第1个约束样品的样品值，2

为第1个钻孔中第d1个垂向带第 个约束样品的样品值；y 表示勘探线A上第2个钻孔的年代约束数据， 为第2个钻孔中第1个垂向带第1个约束样品的样品值， 为第2个钻孔中第

1个垂向带第2个约束样品的样品值， 为第2个钻孔中第1个垂向带第 个约束样品的样品值， 为第2个钻孔中第2个垂向带第1个约束样品的样品值， 为第2个钻孔中第2个垂向带第2个约束样品的样品值， 为第2个钻孔中第2个垂向带第 个约束样品的样品值，为第2个钻孔中第d2个垂向带第1个约束样品的样品值， 为第2个钻孔中第d2个垂向k

带第 个约束样品的样品值；y表示勘探线A上第k个钻孔的年代约束数据， 为第k个钻孔中第1个垂向带第1个约束样品的样品值， 为第k个钻孔中第1个垂向带第2个约束样品的样品值， 为第k个钻孔中第1个垂向带第 个约束样品的样品值， 为第k个钻孔中第

2个垂向带第1个约束样品的样品值， 为第k个钻孔中第2个垂向带第2个约束样品的样品值， 为第k个钻孔中第2个垂向带第 个约束样品的样品值， 为第k个钻孔中第dk个垂向带第1个约束样品的样品值， 为第k个钻孔中第dk个垂向带第 个约束样品的样品k

值；由此，勘探线A上的第k个钻孔的年代约束数据y可由矩阵3进行表达：其中，p为自然数，表示第k个钻孔的第p个垂向带，第k个钻孔中共包含dk个垂向带，即p∈(1,dk)， 为第p个垂向带内约束样品的总数量，为自然数，l表示第p个垂向带内的第l个约束样品，l为自然数且 表示第k个钻孔中第p个垂向带内第l个约束样品的样品值；

步骤a5：年代约束数据对钻孔测井标准数据进行年代约束分析；

年代约束数据将钻孔测井标准数据在垂向不同深度位置分成不同的垂向带，每个垂向带内的钻孔测井标准数据均属于同一个地层年代，使用相关成分分析方法计算每个垂向带k k

内钻孔测井标准数据的总方差，第k个钻孔的钻孔测井标准数据总方差为C ，对C 进行计算，第三公式计算如下：

第三公式：

其中， 表示第k个钻孔的钻孔测井标准数据中第p个垂向带内第l个第二测井样品的样品值， 表示第k个钻孔的钻孔测井标准数据中第p个垂向带内所有第二测井样品的样品平均值，即

通过第四公式对钻孔测井标准数据进行年代约束分析，使得垂向带内总方差尽可能达到最小，以此来度量不同测井曲线对砂岩型铀矿成矿作用的贡献关系，得到年代约束度量数据 第四公式计算如下：

第四公式：

步骤a6：年代约束度量数据对钻孔测井标准数据进行垂向分带度量分析；

根据年代约束度量数据 将较大的权重分配给对砂岩型铀矿成矿作用影响程度高的第二测井变量，同时，将较低的权重分配给相对影响程度低的第二测井变量，即对每个钻孔测井标准数据进行垂向分带度量分析，钻孔测井标准数据中的第二测井样品经过垂向分带度量分析后为第三测井样品，钻孔测井标准数据中的第二测井变量经过垂向分带度量分析后为第三测井变量；勘探线A上第k个钻孔的垂向分带度量数据为 可由第五公式进行计算，第五公式计算如下：

第五公式：

通过垂向分带度量分析得到的勘探线A上第k个钻孔的垂向分带度量数据为 由矩阵4进行表达：

其中，表示第k个钻孔中的第 条第三测井变量，为自然数，第三测井变量的总条数与第一测井变量的总条数相同，即 表示第k个钻孔第 条第三测井变量的第 个第三测井样品，为自然数，第三测井样品的总数量与第一测井样品的总数量相同，即表示第k个钻孔的钻孔测井标准数据中第 条第三测井变量第 个第三测井样品的样品值；

步骤a7：获得所有钻孔的垂向分带特征：k

R (t)为 的垂向分带特征；本发明共提供两种垂向分带特征获取方式， 表示第k个钻孔的第一垂向分带特征获取方式， 表示第k个钻孔的第二垂向分带特征获取方式，两种垂向分带特征获取方式如下；

分步骤1，采用第六公式得到第一垂向分带特征获取方式：第六公式：

其中，t为与垂向度量分带数据 中第三测井样品相对应的垂向深度位置，t为自然数，表示第k个钻孔的垂向度量分带数据 中的第一列数据；

分步骤2，采用第七公式得到第二垂向分带特征获取方式：第七公式：

其中，第二垂向分带特征获取方式为上述垂向度量分带数据 内所有列向量的平均值；

步骤a8：计算垂向分带变异值：对所有钻孔的垂向分带特征进行时间‑空间频域分析，即通过第八公式得到第k个钻孔k

的时空频域函数S(ω)， 为与第一垂向分带特征获取方式相对应的第k个钻孔的时空频域函数， 为与第二垂向分带特征获取方式相对应的第k个钻孔的时空频域函数，第八公式表达如下：

第八公式

其中，h表示垂向分带特征上的第h个垂向测井样品且h＝1,2,3,…,(Nk‑1)，h为自然数，ω表示垂向测井样品在垂向分带特征内的时空频域特征，ω＝2πf，f为垂向分带特征中垂向深度位置t的振荡频率，f为自然数，垂向测井样品的振荡频率越高，表示垂向测井样品所对应的深度位置成为含铀层的概率越大；

k

对时空频域函数S (ω)进行傅里叶逆变换，将其变换到砂岩型铀矿垂向地下空间范围内，得到第k个钻孔的垂向分带标准特征 包括有 和 表示第k个钻孔时空频域函数 所对应的垂向分带标准特征， 表示第k个钻孔时空频域函数所对应的垂向分带标准特征， 和 进行计算，第九公式表达如下：第九公式：

砂岩型铀矿垂向不同深度位置序列具有不连续性，呈离散性的特征，使得对于每个与k

ω对应的时空频域函数S (ω)在垂向不同深度位置上的某些特定ω值才具有成矿可能性；

而在实际砂岩型铀矿勘探研究中，每一个垂向地下深度位置均具有成矿可能性；因此，对ωk

进行垂向空间变换，得到垂向频域特征ωa和第k个钻孔的时空频域标准函数S (ωa)，使得k

垂向频域特征ωa在时空频域标准函数S (ωa)中每一个垂向深度位置均具有成矿可能性；

k

S (ωa)包括有 和 表示第k个钻孔垂向分带标准特征 的时空频域标准函数， 表示第k个钻孔垂向分带标准特征 的时空频域标准函数，对和 进行计算，第十公式如下：

第十公式：

g表示垂向分带标准特征上的第g个垂向标准样品且g＝1,2,3,…,(Nk‑1)，g为自然数，Tg为垂向分带标准特征中垂向标准样品的平均间隔且 ωa为 的倍数且a表示时空频域函数的第a个时空域样品，a为自然数，a＝1,2,3,…,Nk‑1，对时空频域标准函数进行傅里叶逆变换，得到第k个钻孔的垂向深度位置t处的垂向分带变异值包含有 和 表示第k个钻孔时空频域标准函数 在垂向深度位置t上的垂向分带变异值， 表示第k个钻孔时空频域标准函数 在垂向深度位置t上的垂向分带变异值，对 和 进行计算，第十一公式计算如下：第十一公式

垂向深度位置t处的垂向分带变异值，用于反应垂向深度位置t是否为砂岩型铀矿的可能性；

步骤a9：砂岩型铀矿含铀层识别与提取：设定垂向分带变异值的提取阈值，则勘探线A上所有钻孔不同垂向深度位置上的垂向分带变异值大于所设定提取阈值的垂向深度位置即为铀矿化边界深度位置，相邻铀矿化边界深度位置对应的深度区间即为含铀层，含铀层内任意深度位置所对应的垂向分带变异值均大于所设定的提取阈值。

说明书

一种计算机垂向地下空间分带含铀层识别方法

技术领域

[0001] 本发明涉及砂岩型铀矿，是一种基于砂岩型铀矿床的空间垂向分带含铀层识别方法，属于地质工程领域。

背景技术

[0002] 铀矿作为能源‑战略型资源一直都是全球各国密切关注的焦点，能源开发及国民经济有序增长的重大需求之一。铀资源的需求量将会一直处于供不应求的状态。世界上具
有工业意义的铀矿床类型很多，如花岗岩型、火山岩型、角砾杂岩型、碳硅泥岩型、不整合面
型、铀砾岩型、热液型、含铀/煤型以及盆地沉积砂岩型等，其中沉积盆地砂岩型铀矿是目前
所有铀矿类型中最具开采潜力及研究价值的铀矿床。由此可见，有关砂岩型铀矿的相关研
究在经济发展进步方面有着非常重要的地位。

[0003] 因此，本发明主要对砂岩型铀矿垂向空间分布规律进行研究分析。首先根据砂岩型铀矿较为特殊的成矿地质背景，如铀元素来源伴随着岩石的剥蚀、水解及风化；铀元素迁
移在地下垂向空间内受文地质条件制约；铀元素富集成矿需要较为特殊的盆地沉积条件及
盆地构造背景等，对砂岩型铀矿在形成过程中的空间性及规律性，在垂向空间分布上的成
层性及分带性等特征进行分析。然后利用地球物理钻孔测井定量数据及与之相匹配的年代
约束信息定性数据对铀矿化、铀异常及铀元素在垂向空间范围内的分布及变异特征等进行
深入研究，运用相关成分分析思想对上述两类数据进行全面分析，利用钻孔测井曲线融合
度量分析获得空间垂向分带度量特征，并将其引入到傅里叶‑功率谱密度变换中，提出一种
可用于砂岩型铀矿垂向空间范围内进行含铀层识别的分带研究方法，属于砂岩型铀矿垂向
空间内针对不同类型、不同尺度、不同分辨率数据进行的非线性方法研究，即一种砂岩型铀
矿空间垂向分带含铀层识别方法。最后将这种空间垂向分带含铀层识别方法应用于砂岩型
铀矿含铀层识别与异常区域圈定研究中。可为砂岩型铀矿的垂向空间分布特征、砂岩型铀
矿含铀层精确识别及砂岩型铀矿资源预测提供更为有效的研究方法和技术手段。同时，进
一步提高砂岩型铀矿在能源开发、国防工业等方面的应用效果和实用价值。

发明内容

[0004] 为克服现有技术的不足,本发明提供一种计算机垂向地下空间分带含铀层识别方法,为达此目的,本发明采用以下技术方案：步骤a1：将砂岩型铀矿床作为分析空间，对所述
分析空间进行勘探线部署，在部署的所述勘探线A上的不同的位置，运用地质钻机Z进行岩
芯钻孔取样，每一个位置均得到一个钻孔，每一个钻孔均包含B条测井曲线，B为自然数，所
述测井曲线的种类包括自然伽玛测照射量率曲线、定量伽玛测照射量率曲线、孔径曲线、自
然电位曲线、视电阻率曲线和密度曲线；通过计算机对每个钻孔所包含的B条所述测井曲线
进行垂向分析，并根据所述测井曲线垂向深度位置的深度位置区间分隔成识别区域进行识
别，从而找出含铀层；

[0005] 步骤a2：通过计算机将每个钻孔所包含的B条测井曲线转为每个钻孔的钻孔测井曲线数据，钻孔测井曲线数据由所述测井曲线在垂向不同深度位置上第一测井样品的样品
值组成，即把一个钻孔的所述钻孔测井曲线数据用一个矩阵的形式进行表达，则所述勘探
线A上的所有钻孔由矩阵集1的方式来描述：

[0006]

[0007] 其中，矩阵集1中的k为勘探线A上的所有钻孔中的第k个钻孔，为自然数；M为所述勘探线A上每个钻孔的所述钻孔测井曲线数据中第一测井变量的总条数，M为自然数；同一
条勘探线上每个钻孔内的第一测井变量总条数相同且等于测井曲线的总条数，即M＝B；N为
每个钻孔的钻孔测井曲线数据在垂向不同深度位置上的第一测井样品的总数量，N1、N2……
Nk为自然数，用于表示勘探线A上第1个到第k个钻孔的钻孔测井曲线数据的第一测井样品
的总数量，即N1为第1个钻孔的钻孔测井曲线数据的第一测井样品的总数量，N2为第2个钻孔
的钻孔测井曲线数据的第一测井样品的总数量，Nk为第k个钻孔的钻孔测井曲线数据的第
1
一测井样品的总数量；x 表示勘探线A上第1个钻孔的钻孔测井曲线数据， 表示第1个钻孔
的第1条第一测井变量第1个第一测井样品的样品值， 表示第1个钻孔的第1条第一测井
变量第2个第一测井样品的样品值， 表示第1个钻孔的第1条第一测井变量第N1个第一测
井样品的样品值， 表示第1个钻孔的第2条第一测井变量第1个第一测井样品的样品值，
2
表示第1个钻孔的第M条第一测井变量第1个第一测井样品的样品值；x表示勘探线A上
第2个钻孔的钻孔测井曲线数据， 表示第2个钻孔的第1条第一测井变量第1个第一测井
样品的样品值， 表示第2个钻孔的第M条第一测井变量第1个第一测井样品的样品值，
k
表示第2个钻孔的第M条第一测井变量第N2个第一测井样品的样品值；x 表示勘探线A上
第k个钻孔的钻孔测井曲线数据， 表示第k个钻孔的第1条第一测井变量第1个第一测井
样品的样品值， 表示第k个钻孔的第M条第一测井变量第1个第一测井样品的样品值，
表示第k个钻孔的第M条第一测井变量第Nk个第一测井样品的样品值；勘探线A上第k个
k
钻孔的钻孔测井曲线数据x由矩阵1进行表达：

[0008]

[0009] 其中，j表示第k个钻孔的第j条第一测井变量且j∈(1,M)，j为自然数；i表示第k个钻孔第j条第一测井变量中的第i个第一测井样品且i∈(1,Nk)，i为自然数；

[0010] 表示第k个钻孔第j条第一测井变量第i个第一测井样品的样品值；

[0011] 步骤a3：钻孔测井曲线数据预处理：

[0012] 测井曲线具有不同的数据单位、不同的测量精度及不同的数据分辨率，因此，对钻孔测井曲线数据进行预处理得到钻孔测井标准数据 使得钻孔测井曲线数据成为可用于
后续进行垂向分带度量分析的钻孔测井标准数据，所述勘探线A上第k个钻孔的钻孔测井标
准数据 由矩阵2进行表达：

[0013]

[0014] 其中，表示预处理后的第k个钻孔中的第 条第二测井变量，为自然数，第二测井变量的总条数与第一测井变量的总条数相同，即 表示第k个钻孔第 条第二测
井变量的第 个第二测井样品，为自然数，第二测井样品的总数量与第一测井样品的总数量
相同，即 表示第k个钻孔的钻孔测井标准数据中第 条第二测井变量第 个第
二测井样品的样品值；

[0015] 对钻孔测井曲线数据进行预处理，预处理方式如下：

[0016] 使用第一公式对每个钻孔内的每条第一测井变量进行样本标准差计算，第k个钻孔中第j条第一测井变量的样本标准差为 第一公式计算如下：

[0017]

[0018] 其中， 表示第k个钻孔中第j条第一测井变量的平均值，即 通过第二公式对钻孔测井曲线数据中的第一测井样品进行计算，则第k个钻孔的钻孔测井曲线
数据的第j条第一测井变量第i个第一测井样品的样品值通过预处理后得到的第k个钻孔的
钻孔测井标准数据中第 条第二测井变量第 个第二测井样品的样品值 运用第二公式进
行计算，第二公式计算如下：

[0019]

[0020] 其中，r表示第k个钻孔中第j条第一测井变量上的第r个第一测井样品，r∈(1,Nk)，r为自然数； 为第k个钻孔中第j条第一测井变量第r个第一测井样品的样品值， 表
示第k个钻孔第j条第一测井变量中的第一测井样品最小值为第r个第一测井样品的样品
值；

[0021] 步骤a4：构造与钻孔测井标准数据相匹配的年代约束数据；

[0022] 对每个钻孔在垂向不同深度位置的地层年代进行统计，得到与钻孔测井标准数据相匹配的地层年代定性数据，按照地层年代定性数据将每个钻孔在垂向不同深度位置上划
分成不同的垂向带，使得每个垂向带内所有的钻孔测井标准数据的第二测井样品均属于同
一个地层年代，通过计算机将垂向带划分后的地层年代定性数据转为年代约束数据，则第1
1 2 k
个钻孔至第k个钻孔的年代约束数据y ,y ,…,y表达形式为矩阵集二：

[0023]

[0024] 其中，矩阵集二中d表示每个钻孔中垂向带的总数量，d1、d2……dk为自然数，用于表示所述勘探线A上第1个到第k个钻孔中每个钻孔内垂向带的总数量，即d1表示第1个钻孔
中共包含d1个垂向带，d2表示第2个钻孔共包含d2个垂向带，dk表示第k个钻孔中共包含dk个
1
垂向带；n表示同一个垂向带内约束样品的总数量，n 为第1个钻孔中同一个垂向带内约束
样品的总数量， 为自然数，用于表示第1个钻孔中的第1个到第d1个垂向带内
约束样品的总数量，即 为第1个钻孔中第1个垂向带内约束样品的总数量， 为第1个钻孔
中第2个垂向带内约束样品的总数量， 为第1个钻孔中第d1个垂向带内约束样品的总数
2
量；n 为第2个钻孔中同一个垂向带内约束样品的总数量， 为自然数，用于
表示第2个钻孔中的第1个到第d2个垂向带内约束样品的总数量，即 为第2个钻孔中第1个
垂向带内约束样品的总数量， 为第2个钻孔中第2个垂向带内约束样品的总数量， 为第1
k
个钻孔中第d2个垂向带内约束样品的总数量；n为第k个钻孔中同一个垂向带内约束样品的
总数量， 为自然数，用于表示第k个钻孔中的第1个到第dk个垂向带内约束样
品的总数量，即 为第k个钻孔中第1个垂向带内约束样品的总数量， 为第k个钻孔中第2
1
个垂向带内约束样品的总数量， 为第k个钻孔中第dk个垂向带内约束样品的总数量；y 表
示勘探线A上第1个钻孔的年代约束数据， 为第1个钻孔中第1个垂向带第1个约束样品的
样品值， 为第1个钻孔中第1个垂向带第2个约束样品的样品值， 为第1个钻孔中第1个
垂向带第 个约束样品的样品值， 为第1个钻孔中第2个垂向带第1个约束样品的样品
值， 为第1个钻孔中第2个垂向带第2个约束样品的样品值， 为第1个钻孔中第2个垂向
带第 个约束样品的样品值， 为第1个钻孔中第d1个垂向带第1个约束样品的样品值，
2
为第1个钻孔中第d1个垂向带第 个约束样品的样品值；y 表示勘探线A上第2个钻孔的
年代约束数据， 为第2个钻孔中第1个垂向带第1个约束样品的样品值， 为第2个钻孔中
第1个垂向带第2个约束样品的样品值， 为第2个钻孔中第1个垂向带第 个约束样品的
样品值， 为第2个钻孔中第2个垂向带第1个约束样品的样品值， 为第2个钻孔中第2个
垂向带第2个约束样品的样品值， 为第2个钻孔中第2个垂向带第 个约束样品的样品
值， 为第2个钻孔中第d2个垂向带第1个约束样品的样品值， 为第2个钻孔中第d2个垂
k
向带第 个约束样品的样品值；y表示勘探线A上第k个钻孔的年代约束数据， 为第k个钻
孔中第1个垂向带第1个约束样品的样品值， 为第k个钻孔中第1个垂向带第2个约束样品
的样品值， 为第k个钻孔中第1个垂向带第 个约束样品的样品值， 为第k个钻孔中第
2个垂向带第1个约束样品的样品值， 为第k个钻孔中第2个垂向带第2个约束样品的样品
值， 为第k个钻孔中第2个垂向带第 个约束样品的样品值， 为第k个钻孔中第dk个
垂向带第1个约束样品的样品值， 为第k个钻孔中第dk个垂向带第 个约束样品的样品
k
值；由此，勘探线A上的第k个钻孔的年代约束数据y可由矩阵3进行表达：

[0025]

[0026] 其中，p为自然数，表示第k个钻孔的第p个垂向带，第k个钻孔中共包含dk个垂向带，即p∈(1,dk)， 为第p个垂向带内约束样品的总数量，为自然数，l表示第p个垂向带内
的第l个约束样品，l为自然数且 表示第k个钻孔中第p个垂向带内第l个约束样
品的样品值；

[0027] 步骤a5：年代约束数据对钻孔测井标准数据进行年代约束分析；

[0028] 年代约束数据将钻孔测井标准数据在垂向不同深度位置分成不同的垂向带，每个垂向带内的钻孔测井标准数据均属于同一个地层年代，使用相关成分分析方法计算每个垂
k k
向带内钻孔测井标准数据的总方差，第k个钻孔的钻孔测井标准数据总方差为C ，对C进行
计算，第三公式计算如下：

[0029]

[0030] 其中， 表示第k个钻孔的钻孔测井标准数据中第p个垂向带内第l个第二测井样品的样品值， 表示第k个钻孔的钻孔测井标准数据中第p个垂向带内所有第二测井样品
的样品平均值，即

[0031] 通过第四公式对钻孔测井标准数据进行年代约束分析，使得垂向带内总方差尽可能达到最小，以此来度量不同测井曲线对砂岩型铀矿成矿作用的贡献关系，得到年代约束
度量数据 第四公式计算如下：

[0032]

[0033] 步骤a6：年代约束度量数据对钻孔测井标准数据进行垂向分带度量分析；

[0034] 根据年代约束度量数据 将较大的权重分配给对砂岩型铀矿成矿作用影响程度高的第二测井变量，同时，将较低的权重分配给相对影响程度低的第二测井变量，即对每个
钻孔测井标准数据进行垂向分带度量分析，勘探线A上第k个钻孔的垂向分带度量数据为
可由第五公式进行计算，第五公式计算如下：

[0035]

[0036] 通过垂向分带度量分析得到的勘探线A上第k个钻孔的垂向分带度量数据为 由矩阵4进行表达：

[0037]

[0038] 其中，表示第k个钻孔中的第 条第三测井变量，为自然数，第三测井变量的总条数与第一测井变量的总条数相同，即 表示第k个钻孔第 条第三测井变量的第 个第
三测井样品，为自然数，第三测井样品的总数量与第一测井样品的总数量相同，即
表示第k个钻孔的钻孔测井标准数据中第 条第三测井变量第 个第三测井样品的样品
值；

[0039] 步骤a7：获得所有钻孔的垂向分带特征：

[0040] Rk(t)为 的垂向分带特征；本发明共提供两种垂向分带特征获取方式， 表示第k个钻孔的第一垂向分带特征获取方式， 表示第k个钻孔的第二垂向分带特征获
取方式，两种垂向分带特征获取方式如下；

[0041] 分步骤1，采用第六公式得到第一垂向分带特征获取方式：

[0042]

[0043] 其中，t为与垂向度量分带数据 中第三测井样品相对应的垂向深度位置，t为自然数， 表示第k个钻孔的垂向度量分带数据 中的第一列数据；

[0044] 分步骤2，采用第七公式得到第二垂向分带特征获取方式：

[0045]

[0046] 其中，第二垂向分带特征获取方式为上述垂向度量分带数据 内所有列向量的平均值；

[0047] 步骤a8：计算垂向分带变异值：

[0048] 对所有钻孔的垂向分带特征进行时间‑空间频域分析，即通过第八公式得到第k个k
钻孔的时空频域函数S (ω)， 为与第一垂向分带特征获取方式相对应的第k个钻孔
的时空频域函数， 为与第二垂向分带特征获取方式相对应的第k个钻孔的时空频域
函数，第八公式表达如下：

[0049]

[0050] 其中，h表示垂向分带特征上的第h个垂向测井样品且h＝1,2,3,…,(Nk‑1)，h为自然数，ω表示垂向测井样品在垂向分带特征内的时空频域特征，ω＝2πf，f为垂向分带特征
中垂向深度位置t的振荡频率，f为自然数，垂向测井样品的振荡频率越高，表示垂向测井样
品所对应的深度位置成为含铀层的概率越大；

[0051] 对时空频域函数Sk(ω)进行傅里叶逆变换，将其变换到砂岩型铀矿垂向地下空间范围内，得到第k个钻孔的垂向分带标准特征 包括有 和 表示第
k个钻孔时空频域函数 所对应的垂向分带标准特征， 表示第k个钻孔时空频域函
数 所对应的垂向分带标准特征， 和 进行计算，第九公式表达如下：

[0052]

[0053] 砂岩型铀矿垂向不同深度位置序列具有不连续性，呈离散性的特征，使得对于每k
个与ω对应的时空频域函数S (ω)在垂向不同深度位置上的某些特定ω值才具有成矿可
能性；而在实际砂岩型铀矿勘探研究中，每一个垂向地下深度位置均具有成矿可能性；因
k
此，对ω进行垂向空间变换，得到垂向频域特征ωa和第k个钻孔的时空频域标准函数S
k
(ωa)，使得垂向频域特征ωa在时空频域标准函数S(ωa)中每一个垂向深度位置均具有成
k
矿可能性；S(ωa)包括有 和 表示第k个钻孔垂向分带标准特征
的时空频域标准函数， 表示第k个钻孔垂向分带标准特征 的时空频域标准函
数，对 和 进行计算，第十公式如下：

[0054]

[0055] g表示垂向分带标准特征上的第g个垂向标准样品且g＝1,2,3,…,(Nk‑1)，g为自然数，Tg为垂向分带标准特征中垂向标准样品的平均间隔且 ωa为 的倍数且
a表示时空频域函数的第a个时空域样品，a为自然数，a＝1,2,3,…,Nk‑1，对时
空频域标准函数进行傅里叶逆变换，得到第k个钻孔的垂向深度位置t处的垂向分带变异值
包含有 和 表示第k个钻孔时空频域标准函数 在垂向
深度位置t上的垂向分带变异值， 表示第k个钻孔时空频域标准函数 在垂向深
度位置t上的垂向分带变异值，对 和 进行计算，第十一公式计算如下：

[0056]

[0057] 垂向深度位置t处的垂向分带变异值，用于反应垂向深度位置t是否为砂岩型铀矿的可能性；

[0058] 步骤a9：砂岩型铀矿含铀层识别与提取：

[0059] 设定垂向分带变异值的提取阈值，则勘探线A上所有钻孔不同垂向深度位置上的垂向分带变异值大于所设定提取阈值的垂向深度位置即为铀矿化边界深度位置，相邻铀矿
化边界深度位置对应的深度区间即为含铀层，含铀层内任意深度位置所对应的垂向分带变
异值均大于所设定的提取阈值。

具体实施方式

[0060] 下面结合具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。本发明技术方案一种计算机垂向地下空间分带含铀层识别方法的方法过程为：

[0061] 实施例一：砂岩型铀矿床地球物理钻孔测井定量数据即为钻孔测井数据集。砂岩型铀矿床在实际勘探中会根据地理位置进行勘探线部署，每一勘探线均包含多个钻孔且每
个钻孔均包含多条测井曲线，如自然伽玛测照射量率(n C/kg·h)、定量伽玛测照射量率(n 
3
C/kg·h)、孔径(mm)、自然电位(mv)、视电阻率(Ω·m)、密度(g/cm)等。我们可以把同一勘
探线不同钻孔测井曲线表达为如下矩阵：

[0062]

[0063] 其中，k为第k个钻孔，Nk为第k个钻孔中测井曲线样品点的个数，即采样点数量，M为每个钻孔上测井曲线的条数，同一勘探线上每个钻孔测井曲线数量相同，由此每个钻孔
k
的数据集x和该条勘探线总数据集X可由如下矩阵进行表达：

[0064]

[0065] 其中，N为样品点总数，且 j表示第k个钻孔中的第j条测井曲线且j∈(1,M)；

[0066] 对该勘探线垂向空间范围内的地层年代信息进行统计，根据地层年代信息在每个钻孔垂向空间深度范围内分布的不同，构造与每个钻孔测井曲线相匹配的年代约束矩阵
即为年代约束信息。其表达形式如下所示：

[0067]

[0068] 其中，p表示第p个地层年代信息且p∈(1,cp)，cp表示每个钻孔内地层年代信息的数量，l表示第p个地层年代信息内第l个数据点且该年代约束信息内的数据总数为np；

[0069] 数据收集完成后，本发明的具体步骤为：

[0070] 步骤1、地球物理钻孔测井曲线数据预处理

[0071] 地球物理钻孔测井曲线数据通常属于不同数据单位、不同尺度，不同分辨率下的数据，因此应先对其进行垂直无量纲处理，使其均变成可用于融合度量分析的无量纲数据，
本发明共提供两种数据预处理方式；

[0072] 无量纲处理方式①

[0073] 对每个钻孔内的每条测井曲线的样本标准差进行计算，计算公式如下：

[0074]

[0075] 其中 表示第k个钻孔中的第j条测井曲线的平均值且j∈(1,M)，则所有测井曲线数据均用如下公式进行无量纲标准化处理：

[0076]

[0077] 其中， 为第k个钻孔中第j条测井曲线的样品点(采样点)最小值；

[0078] 无量纲处理方式②

[0079] 对每个钻孔内的每条测井曲线运用改进后的自相关度量方法进行无量纲归一化处理，其计算公式如下：

[0080]

[0081] 其中t为测井数据采样点坐标且t＝1,2,3,…n,n≤Nk；

[0082] 步骤2：计算钻孔测井数据进行年代信息约束后的总方差

[0083] 根据与每个钻孔测井曲线相匹配的年代约束矩阵 将垂向空间范围内的钻孔测井曲线数据分成不同的垂向带，每一垂向带内的钻孔测井数据均属于同一个地层年代，运
用相关成分分析思想计算每一垂向带内的钻孔测井曲线定量数据的总方差，其计算公式如
下所示：

[0084]

[0085] 其中， 表示第k个钻孔中的第p个块的平均值，且

[0086] 对上述计算结果进行线性转换并构造其最优垂向带转换矩阵，使得垂向带内总方差尽可能达到最小，以此来度量不同测井曲线之间的关系，其线性转换公式如下所示：

[0087]

[0088] 步骤3：钻孔测井曲线融合度量分析

[0089] 对于钻孔测井数据而言，虽然本发明已经将其转换为无量纲数据，但每条钻孔测井数据仍属于一个独立的个体，同时这些独立的个体之间又存在着某些必然的联系；因此，
根据不同测井曲线间的度量结果，将较大的权重分配给对砂岩型铀矿成矿影响程度高的钻
孔测井曲线数据，同时，将较低的权重分配给相对影响程度低的测井曲线数据，即对每个钻
孔测井数据进行如下运算，得到新的测井曲线数据融合度量结果，其计算公式如下所示：

[0090]

[0091] 步骤4：获得空间垂向分带度量特征

[0092] 令Rk(t)为钻孔测井曲线的空间垂向分带度量特征，本发明共提供两种分带度量方式；

[0093] 空间垂向分带度量①

[0094]

[0095] 空间垂向分带度量②

[0096]

[0097] 其中，t为垂向空间内采样点深度位置；

[0098] 步骤5：计算空间垂向变异幅度值

[0099] 地球物理钻孔测井曲线在砂岩型铀矿垂向空间上具有“振荡”性特征，采用基于傅里叶‑功率谱密度的离散化方法对空间垂向度量后的曲线数据进行时间频域分析，可得到
k
第k个钻孔的时间频域函数S(ω)，计算公式如下：

[0100]

[0101] 其中i＝1,2,3,…,N‑1，ω＝2πf且f为数据的振荡频率；

[0102] 根据功率谱密度和傅里叶变换思想，对时间频域函数进行傅里叶逆变换，将其转k
换到垂向空间范围内，则第k个钻孔的空间垂向分带度量R(t)的变换可用如下公式进行定
义：

[0103]

[0104] 砂岩型铀矿空间垂向序列在实际中具有不连续性及离散性特征，导致对于每一个ω其计算函数S(ω)并不是均具有意义，而是对空间内某些特定的ω值才具有意义，因此需
要对ω进行变换，设ωm为 的倍数，则有 变换后的ωm在函数S
(ω)中每一个数据值均有意义，令Tn为测井数据采样的平均间隔且
则第九公式可扩展到空间离散区域，扩展后的计算公式如下：

[0105]

[0106] 则第十公式的傅里叶逆变换亦可表达为：

[0107]

[0108] 根据扩展到离散区域后计算到的Rk(t)值即为采样点t深度位置处的垂向空间变异幅度值，反应了采样点t深度位置处是否为铀矿化的可能性；

[0109] 步骤6：含铀层识别与提取

[0110] 对该区域的垂向空间变异幅度值进行提取阈值设定，这时，大于所设定的阈值的空间垂向变异幅度值所对应的空间垂向深度范围即为含铀层，可用于铀矿异常区域圈定研
究。

[0111] 在本发明中对预处理后的地球物理钻孔测井数据和地层年代信息数据进行分析，发明一种砂岩型铀矿空间垂向分带含铀层识别方法并将其应用在砂岩型铀矿含铀层识别
研究中。

[0112] 地球物理钻孔测井数据通常由不同种类、不同尺度及不同分辨率下的自然伽玛测照射量率(n C/kg·h)、定量伽玛测照射量率(n C/kg·h)、孔径(mm)、自然电位(mv)、视电
3
阻率(Ω·m)、密度(g/cm)等测井曲线构成，令 为地球物理钻孔测井曲
线数据集，其中k为第k个钻孔，Nk为第k个钻孔中测井曲线样品点的个数，即采样点数量，j
表示第k个钻孔中的第j条测井曲线。

[0113] 本发明首先对地球物理钻孔测井数据和地层年代信息数据进行收集与预处理。在此，本发明共提供了两种地球物理钻孔测井数据无量纲处理方式，在实际运算中选择其中
一种即可。无量纲处理方式①是采用标准差和标准化的处理方式，即计算每条测井曲线的
样本标准差 这里 其中 表示第k个钻孔中的第j条测井曲
线的平均值，然后利用改进后的标准化处理方式 对钻孔测井数据进行
处理，其中， 为第k个钻孔中第j条测井曲线的样品点(采样点)最小值。无量纲处理
方式②是采用改进后的自相关度量的方式 对钻孔测井曲
线进行无量纲归一化处理，其中t为测井数据采样点坐标且t＝1,2,3,…n,n≤Nk。进行无量
纲数据处理后即可得到无量纲钻孔测井定量数据 即为本发明的后续的钻孔测井输入
数据。

[0114] 然后根据钻孔测井数据在地下垂向空间范围内出露的地层年代信息，收集这些地层年代信息并构造基于相关成分分析的与无量纲钻孔测井数据相匹配的年代约束矩阵
其中p表示第p个地层年代信息且p∈(1,cp)，cp表示每个钻孔年代地层信息
的数量，l表示第p个地层年代信息内第l个数据点且该年代约束信息内的数据总数为np。预
处理后的年代约束信息定性数据即为本发明中与无量纲钻孔测井数据相匹配的年代约束
信息输入数据。

[0115] 然后根据地层年代信息将钻孔测井数据在垂向空间范围内分成不同的垂向带，每一垂向带内的钻孔测井数据均属于同一个地层年代，即年代约束信息。然后计算钻孔测井
数据进行年代约束后的总方差 这里 其中 表
示第k个钻孔中的第p个年代约束信息的平均值 并对 进行非线性转换
使得垂向带内总方差尽可能达到最小，以此来度量不同测井曲线之间的关
系。

[0116] 然后进行钻孔测井曲线融合度量分析，根据上述不同测井曲线之间的度量结果，将较大的权重分配给对砂岩型铀矿成矿影响程度高的钻孔测井曲线数据，同时，将较低的
权重分配给相对影响程度低的测井曲线数据，即对钻孔测井数据进行 运算，
将每个钻孔内均属于独立个体的测井曲线进行融合分析，得到新的测井数据融合度量结
果。

[0117] 然后获取空间垂向分带度量特征，令Rk(t)为钻孔测井曲线的空间垂向分带度量，本发明共提供两种度量方式，在实际运算中选择其中一种即可。空间垂向分带度量①为
即将新的测井曲线融合度量结果的第一列数据作为空间垂向分带度量
特征。空间垂向分带度量为 即将新的测井曲线融合度量结果的平均值作
为空间垂向分带度量特征。其中，t为垂向空间内采样点的深度位置。

[0118] 然后计算空间垂向变异幅度值，在其计算过程中，采用基于傅里叶‑功率谱密度的离散化方法对空间垂向分带度量后的数据进行时间频域分析，则第k个钻孔的时间频域函
数为 其中i＝1,2,3,…,N‑1，ω＝2πf且f
为数据的振荡频率。然后将时间频域函数进行傅里叶逆变换
将其转换到垂向空间分带范围
内。在实际的钻孔测井数据获取中，空间垂向深度范围内的钻孔测井数据通常具有不连续
及离散性特征，每一个ω其计算函数S(ω)并不是均具有意义，而是对空间内某些特定的ω
值才具有意义，因此对ω进行变换，设ωm为 的倍数，则有 变
k
换后的ωm在函数S(ω)中每一个数据值均有意义，因此，可将上述时间频域函数S(ω)及其
k
傅里叶逆变换得到的空间垂向度量R (t)扩展到空间离散区域，扩展后可用如下公式进行
计算。

[0119]

[0120]

[0121] 然后根据逆变换得到的空间垂向度量Rk(t)进行含铀层识别与提取，空间垂向度k
量R (t)的值即为采样点t深度位置处的垂向空间变异幅度值，然后根据该区域设定的提取
阈值进行垂向空间变异幅度值及其对应的采样点深度位置提取工作，大于所设定的阈值的
空间垂向变异幅度值所对应的空间垂向深度范围即为含铀层，可用于铀矿异常区域圈定研
究。

[0122] 实施例二：根据砂岩型铀矿在空间垂向范围内的成层性及分带性，利用地球物理钻孔测井定量数据和与之相匹配的地层年代信息定性数据进行砂岩型铀矿空间垂向分带
含铀层识别研究。用数学矩阵来表示每个钻孔的测井曲线数据并对该数据进行无量纲数据
处理。同时，定义基于相关成分分析的与每个钻孔测井曲线数据相匹配的年代约束矩阵，根
据上述无量纲处理后的钻孔测井数据和与之相匹配的年代约束信息数据可以较好的反映
砂岩型铀矿垂向空间范围内的分布特征，通过对钻孔测井数据进行年代约束后的总方差进
行钻孔测井曲线进行融合度量分析，可得到空间垂向分带度量特征，用以衡量砂岩型铀矿
在空间垂向范围内的分带特征；最后，针对空间垂向分带度量进行离散化时间频域与傅里
叶逆变换分析，得到每个钻孔的空间垂向变异幅度值，通过提取阈值设定，空间垂向变异幅
度值大于所设定的阈值时，其所对应的空间垂向深度范围即为含铀层，可用于铀矿异常区
域圈定研究。

[0123] 具体方法为：选择无量纲处理方式对地球物理钻孔测井数据进行无量纲处理，本发明提供了两种无量纲处理方法，在实际运算中选择其中一种即可，经过无量纲处理后的
钻孔测井曲线即为钻孔测井曲线定量输入数据。同时，根据每个钻孔垂向空间范围内地层
年代的分布情况构造与地球物理钻孔测井数据相匹配的年代约束矩阵，即为年代约束信息
定性输入数据。然后根据地层年代信息将钻孔测井数据在垂向空间范围内分成不同的垂向
带，每一垂向带内的钻孔测井数据均属于同一个地层时代，根据公式计算钻孔测井数据进
行年代约束后的总方差并对其进行线性转换，使垂向带内总方差尽可能达到最小，以此来
度量不同测井曲线之间的关系。然后进行钻孔测井曲线融合度量分析，根据上述不同测井
曲线之间的度量结果，将较大的权重分配给对砂岩型铀矿成矿影响程度高的钻孔测井曲线
数据，同时，将较低的权重分配给相对影响程度低的测井曲线数据，进而将每个钻孔内均属
于独立个体的测井曲线进行融合分析，获取新的测井数据融合度量结果。然后确定空间垂
向分带度量特征，在此本发明共提供两种度量方式，在实际运算中选择其中一种即可。然后
采用离散化方法对空间垂向分带度量后的数据进行时间频域分析，并将时间频域函数进行
逆变换，将其转换到垂向空间分带范围内，得到空间垂向变异幅度值。设置空间变异幅度值
阈值，根据该阈值对垂向空间变异幅度值及其对应采样点深度位置进行提取，大于所设定
的阈值的空间垂向变异幅度值所对应的空间垂向深度范围即为含铀层，可用于铀矿异常区
域圈定研究。

[0124] 以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖
在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

[0125] 有益效果：通过本发明的研究丰富与发展相关成分分析在砂岩型铀矿含铀层精准识别方面的方法，可望为砂岩型铀矿含铀层识别与提取提供更加有效的手段和工具。相关
成分分析与傅里叶‑功率谱密度的结合，必将提高砂岩型铀矿含铀层识别的精准度，可为砂
岩型铀矿的垂向空间分布特征、砂岩型铀矿含铀层精确识别及砂岩型铀矿资源预测提供更
为有效的研究方法和技术手段；同时，进一步提高砂岩型铀矿在能源开发等方面的应用效
果和实用价值，提供一种砂岩型铀矿空间垂向分带含铀层识别方法，提高了砂岩型铀矿在
垂向空间范围内的研究水平，可为砂岩型含铀盆地空间垂向分带体系建立及砂岩型铀矿资
源预测提供依据与技术方法。