粒度分析资料的整理

1粒度分析作图

粒度分析的结果可按表3-3的格式整理，然后绘制直方图、频率曲线图、累积曲线图和概率累积曲线图（图3-5，图3-6）。图的横坐标表示颗粒大小，纵坐标表示百分数或累积百分数。

表3-3 粒度分析资料统计表

直方图是广泛使用的一种粒度分布的图解形式，以并排高低不同的矩形表示各粒级的百分比。如果把每个矩形的顶点连接成一平滑曲线，即为频率曲线图（图3-5），可以一目了然地表示出粒级分布的范围和各粒级的百分比，以及百分比最高和最低的粒级所在位置。

累积曲线图（图3-6）是粒度分析必用的基础图，从累积曲线分布的粒级范围和曲线的陡缓，可使沉积物的粒级分布范围、粒度粗细和分选好坏等主要的粒度特征得到直观的感性认识。不同沉积物的累积曲线可以绘在一张图上，以便于互相对比；还可以直接从曲线上读出一些参数，识别出沉积条件。因此，它是粒度分析中应用广泛的一种方法。用正态概率纸（图3-7）所作的概率累积曲线图，直观来看，概率坐标不是等间距，中央部分百分比之间的间距小，上下始末两端百分比之间的间距大，其变化规律是以中央50%处为对称中心点，向上下两端相对应地逐渐加大，从而使沉积物的粗细尾端百分含量较小的部分得以放大，使原来在半对数纸上的“S”形累积曲线的始末两端曲线拉长而成为一条直线。所以在正态概率纸上，表示粒度分布的累积百分比图形是由几段相交的直线段组成。不同性质沉积物，线段的数目、交切点和斜度等性质均有不同，便于直观地比较沉积物之间的差别和辨别沉积环境，也可以直接从图上识别不同的搬运与沉积作用。同时，由于概率累积曲线的粗细尾端变化明显，便于求出Φ5、Φ16、Φ84、Φ95的分位数值，并利用图算法计算出各种参数。

图3-5 由直方图所绘的频率曲线图

图3-6 三种常见的粒度曲线

图3-7 正态概率纸示意图

2粒度参数的计算

合适的粒度参数能较简便地表示碎屑沉积物的粒度特征，在分析沉积物的搬运方式和介质的水动力条件方面，具有一定的参考价值。粒度参数的计算有两种方法，即矩法与图解法。矩法计算是一种近似的定量计算，运用矩法统计粒度参数的公式如下：

沉积学原理

式中：f为每个粒级中质量分数频率；m为每个粒级中间值，以Φ表示；n为样品中颗粒总数，当以百分数表示时，n就等于100。

图解法可以从累积曲线上读出与某些累积百分数相对应的颗粒直径，称之为分位数值，再经过简单的数学运算，即可得出粒度参数。

从累积曲线图上可以读出下列参数：

Φ1——累积质量分数频率为1%的粒径Φ值；

Φ5——累积质量分数频率为5%的粒径Φ值；

Φ16——累积质量分数频率为16%的粒径Φ值；

Φ25——累积质量分数频率为25%的粒径Φ值；

Φ50——累积质量分数频率为50%的粒径Φ值；

Φ75——累积质量分数频率为75%的粒径Φ值；

Φ84——累积质量分数频率为84%的粒径Φ值；

Φ95——累积质量分数频率为95%的粒径Φ值。

以上参数又称之为百分位数，如Φ16为对应于16%处的粒径Φ值，称之为第16百分位数。Φ众数为含量最高的粒级Φ值，可直接从原始分析数据上读出；小于4Φ的粒级含量百分数，也可直接从原始分析数据上读出。

过去广泛采用的是特拉斯克提出的粒度参数计算公式：

沉积学原理

特拉斯克粒度参数精度较差，不能表示出分布的粗尾和细尾的特征。因此，目前大都采用福克及沃德提出的粒度参数计算公式：

沉积学原理

平均值可以反映沉积物的平均粒度，它是沉积物粒度特征中的主要特征之一，常用来绘制剖面粒度韵律曲线，作为沉积韵律的基础；或是绘制平面等值线图，表示沉积物在平面上的粒度变化，作为岩性变化的基础，划分沉积相带，追索物源方向，或是用于研究储油物性与粒度的关系，应用广泛。

标准偏差（σΦ）用来表示沉积物粒度的分选程度，即颗粒大小的均匀性。若粒级少，主要粒级很突出，百分含量高，分选就好，标准偏差的数值小；反之，粒级分布范围很宽，主要粒级不突出，甚至是两峰或多峰沉积物，则分选就差，标准偏差的数值大。

偏度（SK）是用以度量频率曲线的不对称程度，即表示非正态特征。按频率曲线对称的性质分为三类：正偏态、正态及负偏态（图3-8）。偏度公式中，“+”号前的公式表示频率曲线中央部分的偏度，“+”号后的公式表示粗细两尾端的偏度。

曲线对称时，SKΦ=0；曲线不对称呈正偏时，SKΦ＞0，最大可达+1，通常不超过+08；曲线不对称呈负偏时，SKΦ＜0，最小可到-1，通常不超过-08。

偏度与分选有密切关系，很纯的、分选很好的单峰沉积物频率曲线是对称的。当有另一组粗或细的少量组分加入时，分选变差，频率曲线不对称，为正偏或负偏，随着新加入组分含量逐渐增加，原组分含量相应减少，至两组分含量相等时，分选最差，频率曲线呈平坦马鞍状双峰，并趋于对称。

尖度又称峰态（KΦ），用来显示分布曲线尾部展开度与中部展开度的比例，用以说明与正态分布曲线相比时，分布曲线的峰的宽窄尖锐程度（图3-9）。按福克和沃德于1957年提出的尖度公式，正态曲线的KΦ=101，双峰分布的KΦ值可能低至068，而含尾部的尖峰分布的KΦ值可能在15～3之间，或更大一些。

图3-8 正态频率曲线和正偏态、负偏态曲线

图3-9 宽窄峰态与正态曲线形态的比较

尖度和偏度一样，都是用来测量沉积物频率曲线的双峰性质和反映其尾部变化的。由于沉积物的粒度分布，以粗细两尾端部分对搬运介质的机械作用反映最灵敏，所以尖度和偏度可用于判断沉积环境、追溯物源方向。真正的单峰沉积物（如海滩砂）应该为常态曲线，有正常的偏度和尖度值。不正常的偏度和尖度值的出现，说明沉积物是双峰或多峰的多物源的混合沉积物，在频率曲线上应显示双峰或多峰性质。但是，当次峰不明显时，频率曲线反映不出来，而偏度和尖度却能灵敏地表示出微弱的双峰或多峰性质，有时尖度比偏度还要灵敏。

有两大类，一类是主观性：主观、客观、中性；一类是情感倾向：褒义、贬义、中性。

文本分析的话，主要是对词、句子中观点的挖掘。你所说的机器学习法，现在基本用于对**观点的打分系统吧。基本上就是利用分类计数，对文档中存在的情感进行分类的。

就我个人理解而言，我认为机器学习法只是情感文本分析的方法论之一，至于数据挖掘，也是通过对文档的数据收取，进行情感分析的。也是对情感文本分析的方法论之一。

所以，情感分析是主体的话，文本分类、机器学习、数据挖掘都是方式方法。这些方法可以共同应用在一个情感分析中，也可以分别独立存在。目前英文类的文本情感分析比较多，中文类的相对少一点，你要做这方面的研究路漫漫其修远啊。嘿嘿。

自然语言处理（NLP）在去去几年中已经有了惊人的进展，未来的前景也非常广阔。下面是一些可能的发展方向：

更智能的虚拟助手：随着技术的进步，虚拟助手将变得更加智能化，能够更好地理解和响应人类语言，为用户提供更加精准的服务。

2 情感分析和情感识别：情感分析和情感识别能够帮助企业了解用户的情感状态，从而更好地理解他们的需求，为用户提供更加个性化的服务。

3 机器翻译：机器翻译是NLP领域的重要领域之一，未来的机器翻译技术将变得更加智能化，能够更好地理解上下文，从而实现更加准确的翻译。 

4 自然语言生成：自然语言生成是指让计算机自动生成自然语言文本，未来的自然语言生成技术将变得更加智能化，能够生成更加流畅、清晰、自然的文本。

总而言之，随着技术的不断进步，自然语言处理在未来的发展前景非常广阔，将为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。

写周报

查文献

聊食谱

码代码

写作文

写小说

粒度与搬运流体的性质及其力学特征密切相关，它是判别环境的标志之一。目前国际上应用最广的粒度分级标准是伍登-温德华粒级。它是以1mm作为基数乘以或除以2来分级的。后经克伦宾将其转化为φ值。转换公式为：

φ＝-log2d

式中：d为毫米直径值。形成一个以1为基数，2为公比数的等比级数列。如表4-3所示。

表4-3 伍登-温德华φ值粒度标准

有些分界点记为005mm；有些分界点记为0005mm

沉积物粒度测量方法，主要包括放大镜、照片分析、筛析、沉降分析、显微镜下粒度分析等方法。针对不同的颗粒选择适用的方法进行测量，其中，砾石等颗粒级别较大的多用皮尺或测量规直接测量，用量筒测砾石的体积。可松解或疏松的细、中碎屑岩多采用筛析法。粉砂及黏土岩常用沉降法、流水法等方法测量。固结的无法松解的岩石多采用显微镜下粒度分析。不同的方法测出的结果，略有差别，需校正后才能互用，其中沉降粒径和筛析粒径之间的偏差小于或等于01φ，可以直接互用。但薄片显微镜下分析粒径，因存在切片效应，需经过弗里德曼（1962）所提出的粒度的回归校正方程：

D＝03815+09027d

式中：D为校正后的筛析粒径，d是薄片中测定的视长径，均为φ单位。进行校正后才能与筛析法的结果相互用，一般校正后的平均粒径最大偏差一般不超过1/4φ单位。

此外，在粒度测量中杂基校正是一项重要的工作，其方法是：显微镜测至7φ，测定或估出杂基含量。取其2/3～1/2为校正值，假定为Δ，将各累计频率乘以（100-Δ），重新绘曲线。对于弱固结岩石，可用同一标本既做筛析也作薄片分析，通过实验求出校正系数（100-Δ）的数值。

粒度分析的结果可获取到大量的测值，这种大量的数字资料要用统计的方法加以处理，才能推断其与流体力学性质和沉积环境之间的关系。主要的方法是：根据资料做出一些图件，从这些图件上做定量的解释分析。或者直接通过计算，统计参数。两种方法各有优劣，往往需综合分析利用。

粒度分析图主要包括直方图、频率曲线图和累积曲线图（累积百分含量图）。其中最常用的是累积百分含量图，是由维希尔（1969）根据采自现代和古代不同环境内的1500个样品测得的粒度数据，以粒径（φ值）为横坐标，以累积概率值为纵坐标，用来表现大于一定粒级的百分含量统计图。他通过分析得出了沉积物搬运方式与粒度分布之间的关系，以及一些环境的概率图模式（图4-1）。

图4-1 搬运方式与粒度分布的关系

（据Visher，1969）

沉积物的粒度一般不是表现为单一的对数正态分布，因此，在概率分布图上总是表现为几个相交的直线段。每个直线段是不同搬运方式产生的响应。主要包括牵引负载、跳跃负载和悬浮负载三种。其中，悬浮负载的颗粒一般很细，粒径在01mm左右，其负载颗粒的粗细变化取决于介质的扰动强度，在概率图上的右上角形成悬浮次总体；跳跃负载是指靠近河床底部层，通过在动荡的水中或流水中对颗粒进行分选，粒径一般在015～10mm之间，往往是沉积样品中分选最好的组分，在概率图的中部形成跳跃次总体，其不是一个粒度总体，而是由两部分组成，如海滩砂；底部牵引负载是粗粒组分，因颗粒粗而在地面上滚动，形成的滚动次总体位于图的左下方。沉积物因粒径大小和分选性的不同，经历了不同的搬运方式，在累积概率图上形成了不同的次总体直线。直线的不同斜率代表不同的分选性，斜率越大代表分选越好，一定的粒度分布区间和斜率，表明不同的次总体具有一定的平均粒径和标准偏差。各直线段的交点称为交截点，有的样品在两个粒度次总体间有混合带，在图上表现为两线段圆滑接触。

大量的粒度数据通过计算获得各种分析参数后，往往也通过作图来进行定量分析，最常用的是弗里德曼（1961，1967）通过对现代海洋与河流、湖滩沉积所做的粒度分析，用粒度参数离散图（采用10种粒度参数，作出19种图）来区分河流与海（湖）滩沉积。离散图能够把不同成因的砂区别开来，是由于不同成因的砂具有不相同的结构参数。

此外，C-M图也是另外一种常用的图版（图4-2），它是应用每个样品的C值和M值绘成的图形，由Passega（1957，1964）所提出。其中，C值是累积曲线上颗粒含量1%处对应的粒径，M值是累积曲线上50%处对应的粒径。C值与样品中最粗颗粒的粒径相当，代表了水动力搅动开始搬运的最大能量；M值是中值，代表了水动力的平均能量。该图版对于每一个样品都可以用其C值和M值，在以C值为纵坐标，以M值为横坐标的双对数坐标纸上投得一个点，研究沉积地层包含的由粗至细的全部粒度结构类型样品在图纸上会投得一个点群。根据点群的分布绘出的图形形态、分布范围，以及图形与C-M基线的关系等特点，与已知沉积环境的典型C-M图进行对比，再结合其岩性特征，从而对该层沉积岩的沉积环境做出判断。

图4-2 牵引流的C-M图像及粒度类型

（据Passega，1964）

在C-M图中，Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅸ 段表示C＞1000μm，Ⅳ，Ⅴ，Ⅵ，Ⅶ，Ⅷ段表示C＜1000μm。1表示牵引流沉积，2表示浊流沉积，“T”代表静水悬浮沉积。“S”形图是以河流沉积为例的完整C-M图，可划分为N—O—P—Q—R—S段。其中从左至右：

N—O段基本上由滚动颗粒组成，C值一般大于1mm（1000μm），常构成河流的砂坝砾石堆积物。

O—P段是滚动物质与间歇悬浮物质（跳跃）混合，物质组分中滚动组分与悬浮组分相混合。C值一般大于800μm，但由于滚动组分中有悬浮物质的参加，从而使M值有明显的变化。C值稍微变化即会使M 值发生重大改变，即粒度分布极不对称，粗细首尾不均。

P—Q段是以间歇悬浮质为主，粗粒滚动质减少。由上游至下游C值变化而M值不变，说明随着流体搬运能力的减弱，越向下游滚动组分的颗粒越小。但由于滚动颗粒的数量并不多，因此M值基本不变。P点附近的C值以Cr表示，它代表着最易作滚动搬运的颗粒直径。

Q—R段为递变悬浮段，沉积物的特点是C值与M值相应变化，显示出与C＝M线平行的结果，主要搬运方式为递变悬浮搬运，悬浮物质组分在流体中由下向上粒度逐渐变细，密度逐渐变低。它一般位于水流底部，常是由于涡流发育造成的。该段C的最大值以Cs表示。

R—S段为均匀悬浮段，是粒径和密度不随深度变化的完全悬浮，随着M值向S端逐渐变小，C值基本不变，最大C值即Cu，它代表均匀悬浮搬运的最大粒级。搬运方式常是递变悬浮之上的上层水流搬运，不受底流搬运分选，物质组成主要为粉砂和泥质混合物，最粗的粒度为细砂。表示在河流中从上游至下游沉积物的粒度成分变化不大，只是粗粒级含量相对减少。

C-M图也可用来研究水深、分选性、古流速和碎屑岩分类等，它是一种多功能综合图。

自然语言处理（NLP）在旅游领域具有广泛的应用，其中之一是情感分析。情感分析是指通过计算机程序来识别文本中的情感倾向，分析人们对旅游目的地、酒店、餐厅、交通工具等的评价。这种技术可以帮助旅游公司、酒店、餐厅等机构了解消费者的需求和喜好，改善服务质量和提高客户满意度。

一个典型的旅游情感分析应用是在线评论分析。在线评论是消费者对旅游目的地、酒店、餐厅等的反馈，通过使用 NLP 技术，旅游公司和酒店等机构可以分析这些评论，了解消费者对服务质量、位置、价格、餐饮等的看法。这些信息可以帮助他们改善服务质量、提高客户满意度。

另一个应用是社交媒体情感分析。社交媒体是消费者展示旅游经历的主要渠道，通过使用 NLP 技术，旅游公司和酒店等机构可以分析消费者在社交媒体上发布的文本、和视频，了解消费者对旅游目的地、酒店、餐厅等的感受。这些信息可以帮助他们改善服务质量、提高客户满意度、扩大品牌知名度。

此外，NLP还可以用于预测未来趋势，通过分析历史数据来预测旅游需求、价格趋势等，进而帮助旅游公司和酒店等机构调量、提高客户满意度。

NLP技术还可以用于语音识别和语音合成，在旅游领域中应用于语音导航、语音查询等场景。例如，旅游公司可以开发一款语音导航应用，让游客在旅游中使用语音命令来获取信息和导航。

总之，NLP在旅游领域有着广泛的应用，它可以帮助旅游公司、酒店、餐厅等机构了解消费者的需求和喜好，改善服务质量和提高客户满意度。通过使用NLP技术，旅游行业可以更好地了解客户，并提供更好的服务和体验。

一般而言，对于封闭性的湖泊，沉积物特征强烈地受到气候与环境的影响，其沉积物颗粒粒径直接反映了沉积水动力状况和环境的演变过程。细粒和粗粒沉积物分别代表了湖水物理能量降低和增强的阶段，即粒度直接反映了湖水的水动力条件：当气候变暖时，当降水量增多，入湖水流搬运能力较强，会导致粒度的变粗。但对于本区的洞庭湖而言，一是由于它是过水型湖泊，几乎无典型的湖泊沉积，多为河流相沉积；二因经常的沉积缺失，造成了复杂的沉积环境，使反映气候与环境的粒径变成多解性问题。

因此，本研究仅从粒度对元素分布的影响及沉积环境条件的恢复两个方面作简单讨论。

1粒度分布

ZK1 钻孔沉积物颗粒砂砾部分的平均粒径和标准差见表5-16，钻孔不同深度粒度的变化见图5-17。由于相对较细颗粒沉积未采样或采样少，故本分析并不能代表全孔不同时间段沉积物粒度的完整变化，仅表示更新世早、中期部分时间较粗粒沉积物的粒度变化情况。

图5-17 ZK1砂砾部分的粒度分析结果

表5-16 洞庭湖区ZK1粒度分析结果统计表　（单位：mm）

其中标准差反映了沉积物颗粒的分选程度，即不同粒径颗粒的分散和集中状态，标准差数值越大，表示其分选程度越差，反映了较强的水动力条件。

从表可见，该孔以中细粒为主，变差亦较大，反映了较强的水动力条件。

从图可见，若以左侧黑色调代表粗粒，右侧黑色调代表细粒，则从下至上呈周期性波动。

进一步作＜1mm粒级含量随深度的变化图（图518）。由于沉积物粒度的变化受水动力条件制约，而水动力条件往往受气候环境变化的影响。气候变化最直接的反映就是气温和降水，所以沉积物粒度变化曲线大体上反映了区内气温和降水变化。

从图5-18上粒度的古环境意义上分析，将26 Ma以来的环境变化可划分为四个阶段（周期）。

图5-18 ＜1mm粒级含量随深度变化图

2粒度对元素分布的影响

研究表明，洞庭湖区是环境变化的敏感区，但由于本湖泊沉积过程的复杂性，利用沉积层进行古环境恢复研究必须进行生态地球化学多指标的综合分析。

将全部钻孔215个沉积物样的岩性按表5-17 赋值y，y代表粗颗粒级含量。其与52 项元素及数十项地球化学指标的相关分析表明，元素及地球化学指标与粒级变量的关系明显，表5-18 仅表示了部分特别显著相关的元素和指标。从表可见，本区沉积物的元素含量及地球化学指标与粒级的关系多符合一般的元素地球化学规律，但其中Ti与粗粒度有非常显著的负相关，说明其主要以细小的钛矿物（可能为钛铁矿、金红石）存在于细、粘粒中。

表5-17 洞庭湖区ZK1粒度分析结果统计表

表5-18 洞庭湖区钻孔沉积物粒度变量（y）与部分地球化学指标的相关系数

图5-19为本区钻孔沉积物的元素含量随粒度变化的关系曲线，它直观反映了两者的关系。

由于沉积物的元素含量与粒度之间存在相互依存关系，所以可以列出粒度随元素含量变化的数学方程。用骤步回归法得出的方程的系数列于表5-19，即粗粒量y的表达式为

y=9817 +093S +07CaO +0621Sc +…-142Cd-112Na2O-0457Al2O3…-000076Ti，R2（adj）=8576 （5-6）

图5-19 洞庭湖区钻孔沉积物部分元素含量随粒度变化的关系曲线图

由方程可知：S、CaO、Sc、C值、Sb、U、SiO2、Zr、P与粗粒正相关，即，它们在砂粒中富集；而Cd、Na2O、Al2O3、TFe、pH、K/Na、Y、Sa值、La、Ca/Sr、Ba、Cl/Br、Ti与细粒正相关，即它们在粘粒中富集。

表5-19 沉积物粗粒度与地球化学指标的回归方程系数