面向地质分析的分参数化稀有金属元素图案可视化改进之道：引入 REEkit
人机交互
2024-05-14 v1
摘要
现代地质研究和矿物探索技术高度依赖能够数字化可视化和解释数据的能力。稀有金属元素 (REE) 对可再生能源技术至关重要。REE 浓度归一化到标准材料后显示出独特的几何曲线（或图案）于地质样本中，由于其相似的化学性质。lambda 技术可用于描述这些图案并将其转换为点 — 使其更容易可视化和解释更大的数据集。lambda 有潜力帮助行业理解复杂的样本关系及其地质和经济重要性。本研究通过评估各种可视化方法来探讨 lambda 在矿物探索中的有用性。'REEkit' 平台促进了对不同可视化方法的评估，并衡量了行业对此类服务的兴趣和接受度。通过情境调查，利用半结构化访谈和观察 sessions 收集定性数据，使用概念性主题分析提取关键发现。本研究发现，成功的 lambda 数据可视化在矿物探索行业的两个关键因素是熟悉度和清晰度：对用户熟悉且常见的可视化有助于更好地分析和向非技术性听众清晰地传达信息。这包括 3D 散点图和散点图矩阵等可视化。此外，互补且无缝集成到同一工作流程中的可视化提供了对数据的多样化视角。重要方面包括理解 population grouping 与数据 distribution，通过如散点图和密度等高线图，或 3D 散点图和小提琴图的组合来实现。
引用
@article{arxiv.2405.07438,
title = {Towards improved software visualisation of parameterised REE patterns: Introducing REEkit for geological analysis},
author = {Jaxon Kneipp and Alex Potanin and Michael Anenburg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.07438},
year = {2024}
}