DRUID 与 ADEPT：一个剥蚀坑里的两个问题

两个工具为什么分开、数据在它们之间如何变化、边界上到底传了什么

一、问题的来源在样品里，不在软件里

一次激光剥蚀在锆石上打出一个约 20–40 μm 深的坑。锆石在坑的深度方向上是分层的： 继承核、变质增生边、岩浆环带，年龄可以相差几百个百万年。也就是说， 同一束激光在同一个点上，浅处和深处打到的其实是不同时代的东西。

常规做法是把整个剥蚀段积分成一个数。这在单年龄的样品上没问题， 在分层的锆石上则会把几个不同的年龄搅在一起——得到的既不是核的年龄，也不是边的年龄， 而是一个没有任何地质含义的混合值。

于是分裂出两个必须分开回答的问题：

两个问题对应两种错误，而且它们不能互相检查：测量错了（例如标样归一化有偏）， 判读得再对也是错的年龄；判读错了（例如把两个混合窗口当成一个坪）， 测量再准也得到假的坪。分开做，两边的错误才各自可查。

二、数据一路上的形态变化

下面这条链是一次完整的数据旅程。左侧紫色部分是 DRUID， 右侧绿色部分是 ADEPT，中间那一步是两者唯一的接触面。

阶段	数据形态	规模（本批次单点）	谁做
① 原始	7 个质量数的计数率时间序列（cps）	239 行 × 7 通道 每 0.32 s 一个 cycle	Qtegra 导出
② 净信号	同上，但已剔除未剥蚀段、扣掉气体空白	剥蚀段约 38 s	DRUID
③ 比值	206Pb/238U 与 207Pb/206Pb，已做干扰与普通铅校正，并按主标归一化	1 组比值 / 点	DRUID
④ 深度剖面	逐窗口年龄 ± 1σ	35 个窗口 / 点 共 1677 行 / 48 点	DRUID → ADEPT
⑤ 分段	窗口序列 → 变点位置	段数不限	ADEPT
⑥ 过滤	每段一行，带四个过滤判据的结果	—	ADEPT
⑦ 坪	坪年龄 + 不确定度 + MSWD	51 个坪 / 48 点	ADEPT

三、边界上传来什么

DRUID 交出的那张表

DRUID 的结果工作簿有六个工作表，交给 ADEPT 的只有一张：「剖面窗口」。 它的列名就是按 ADEPT 的输入约定取的，所以不需要改列名、不需要转录。 （另外几张是给人看的：结果 / 标样QC / 深度剖面域 / 不分域年龄 / 运行参数。）

列	含义	用途
Analysis	「序号 样品名」，如 07 S01	ADEPT 用它分组，一个值 = 一个测点
Time	窗口中心时刻 (s)	横轴，等价于坑深
Age68	窗口 206Pb/238U 年龄 (Ma)	ADEPT 分段的输入
Age68_1s	该年龄的 1σ (Ma)	ADEPT 算 MSWD 的输入
Tau	归一化剥蚀进度（0→1）	诊断、画图
R68 / s68	比值与其相对不确定度	诊断
ThU / U_cps / f206_pct	Th/U、238U 信号强度、普通铅占比	诊断：判断这个窗口可不可信
n_cycles	该窗口里累计了几个 cycle	诊断

ADEPT 这边必须显式给的四个参数

ADEPT 刻意不去猜数据是否已经预处理过。一个 _1s 列无法说明剥蚀窗口在哪里结束， 也无法说明 σ 里包含了哪些项，所以这些必须由调用方声明：

adept("EX2022A_U-Pb结果.xlsx",
      lower_ablation_time    = 0,       # DRUID 已经切好了自己的剥蚀窗口
      upper_ablation_time    = 1e6,     # 上界放到最后一个窗口之后
      smooth                 = "none",  # 数据已做 F(τ) 校正，剖面本就是平的
      calibration_uncertainty = 0)      # σ 已含外部重现性，再乘 3% 就重复计入

参数	取值	设错的后果
lower/upper_ablation_time	0 / 1e6	ADEPT 默认按 29–58 s 切窗口，而 DRUID 的窗口时刻是 29.97–67.47 s。 用默认值会静默截掉尾部 9 个窗口——数据少了一截，不报错，只是年龄变了。
smooth	"none"	DRUID 已经做过逐深度分馏校正，剖面在域内本来就是平的。 再用 LOESS 平滑，会把真实的域边界一起抹平——边界正是要找的东西。
calibration_uncertainty	0	DRUID 的 σ 已含标样外部重现性。再乘 3% 就是把它算两遍： 坪的不确定度会从 1.8 Ma 变成 13.7 Ma，差一个数量级。

为什么不让 ADEPT 直接从 cps 做起

这是最先要排除的方案，因为它看起来最"省事"。

算法上，从 cps 到一个可靠的比值中间有七步：死时间校正、204Hg 干扰、 204Pb 显著性检验、普通铅校正、标样夹逼归一化、F(τ) 分馏校正、jackknife 不确定度。 这七步全在 DRUID 里，而且其中标样夹逼需要整批数据（前后主标）， 单个测点根本算不出来——ADEPT 拿到一个孤立的点，F(τ) 无从构造。

物理上，从 cps 逐点推 σ 也不成立：一个 cycle 的 207Pb 只有几十个计数， 真实噪声以闪烁噪声为主而非泊松噪声；而且 cps 本身已经除过积分时间、做过死时间校正， 再套一次泊松公式是把错误的模型用在已经处理过的量上。

四、用真实数据走一遍

以下全部来自本实验室的批次 EX2022A（48 个样品测点 + 21 个主标 + 14 个监控标样）。

同一个测点，两个工具独立算出来的结果：

	区间	年龄	1σ	内部自洽性
DRUID 域 D1	前 14 个窗口	453.84 Ma	1.79 Ma	—
ADEPT 坪 1	前 13 个窗口	453.06 Ma	1.83 Ma	MSWD 1.09

两者差了 0.78 Ma，而这些数各自带约 1.8 Ma 的误差——差异远小于误差， 在统计上完全一致。这不是巧合：两边用的是同一批窗口、同一套比值， 但分段算法、过滤判据、以及坪年龄的求法是各自独立写的 （DRUID 用 BIC 二分 + MSWD 剥离混合窗口，ADEPT 用 PELT + 四步过滤 + 反比方差加权）。 两条独立路径给出同一个答案，这本身就是一次交叉验证。

整批 51 个坪的 MSWD 分布更能说明问题：

统计量	值	怎么读
中位数	1.25	围绕 1，健康
下四分位 / 上四分位	0.62 / 1.71	分布不偏、无系统性偏移

MSWD 是"点的散布是否与给出的误差相符"的检验。如果 DRUID 的逐点 σ 系统性地偏小， 这里的中位数会明显大于 1（可能到 5、10 甚至更高）。中位 1.25 说明 DRUID 报出的 不确定度是诚实的——这是一个只有把两个工具接起来才可能得到的结论， 单看任何一个工具都得不出来。

五、"两边都能分域"这件事怎么理解

这里必须说清楚，否则确实会让人觉得奇怪：DRUID 自己也会分割深度剖面 （depth/domains.py，BIC 二分），ADEPT 也做分段（PELT + 四步过滤）。 这不是隐藏的重叠，是真实存在的重叠。它成立于三个理由：

1. 判据不同，问的问题也不同

DRUID 的分域是诊断：目的是判定"这个测点到底是均一还是多域"， 并顺便为 F(τ) 找出该用哪些窗口、把混合窗口剥掉。它的输出是一个标签 （均一 / 多域(3)）和一张粗略的域明细表， 服务于"这个点能不能用"这个判断。

ADEPT 的分段是产出：目的是给出可直接写进补充材料的坪年龄表。 它的四步过滤（年龄范围、坪内方差、最短坪长、年龄随深度的单调方向） 是地质上"什么算一个坪"的判据，再配上参数敏感性扫描——这些 DRUID 不做，也不打算做。

2. 两者的结论应当一致，不一致本身就是信号

在同一个测点上，如果 DRUID 说"多域(3)"而 ADEPT 只给出 1 个坪， 说明有 2 个域被 ADEPT 的判据挡掉了——可能是坪太短，也可能是方差超限。 这不是矛盾，而是一个值得看一眼的提示：要么参数选得太严，要么那两个域本来就不该报。 上面那幅图里，中间约 490 Ma 的段落就属于这种情况。

3. 但不要拿两套数字写文章

4. 有一批窗口只出现在一张表里

DRUID 在分域之后会把边界窗口剥掉（refine_domains()，目的是保住域内的纯度）。 实测全批次 180 / 1677 = 10.7% 的窗口不落在任何域里，剥得最狠的几个测点一次丢掉 17~24 个窗口。

关键在于：这些窗口仍然留在 剖面窗口 表里（那张表是 1677 行 = 全部窗口， 不是"只留域内的"）。所以它们照旧会喂给 ADEPT，而 ADEPT 也可能在里头判出一个合格坪—— 实测有一个测点，DRUID 丢掉的那 18 个窗口整体是 463.45 ± 2.26 Ma（1σ）/ MSWD 4.41， 不成坪；但 ADEPT 在同一段里找到了一个 448 ± 3 Ma / n=11 / MSWD 0.67 的坪。

两边都"有道理"，这不是谁错了，而是取向不同：DRUID 判据不符就剥边界、保域内纯度； ADEPT 是 PELT 分段 + 四步过滤、保分段完整性。代价是同一个样品可能在两张表里 各有一个"有效年龄"——这也是上面第 3 条"只选一套算法"的另一个理由。 另外，DRUID 的拒绝从不给理由，ADEPT 会给（最常见的是 Filter 2 的方差阈值）。

六、四个容易做错的地方

① _1s 是 1σ，不是 2σ

DRUID 的结果表里 s68_1sig 与 s68_2sig 是并列的两列。 拿 2σ 那一列去做 ADEPT 的输入，MSWD 会缩小到四分之一—— 一个本该被判定为"不自洽"的坪，会看起来完全没问题。这是最危险的一种错误：不报错，只是结论反了。

② 已校正的数据不要再平滑

DRUID 的 F(τ) 校正就是为了让域内的剖面变平。 再套一次 LOESS，会把真实的域边界一起抹平——边界恰恰是要找的东西。

③ 外部重现性不要计两次

DRUID 的 σ 构成是 sqrt(内部 jackknife² + (外部重现性 × 比值)²)， 已经包含了标样散度。ADEPT 的 calibration_uncertainty 默认再乘 3%， 所以接 DRUID 的数据时必须置 0。不置零的后果是量级级别的：1.8 Ma → 13.7 Ma。

④ 读表的时候，σ 的倍数和上面是反过来的一件事

上面①说的是喂进去的方向。反过来，读出来的时候也要当心： ADEPT 的 Final total uncertainty (Ma) 是 1σ， 而 DRUID 深度剖面域 表的 s2_Ma 是 2σ。 τ 精确对齐的 8 对上，两边比值实测 2.0000 ± 0.0003（25 对含部分重叠的中位 2.011）。 所以两张表不能并排直接读，先把 DRUID 的数除以 2——否则会得出 "两个工具算出的不确定度差一倍"这种并不存在的结论。

七、谁负责什么

环节	DRUID	ADEPT	备注
读原始 CSV / 序列文件	✓	—	识别 7 个质量数与剥蚀区间
死时间校正	✓	—	默认关闭，需实测标定
204Hg 干扰、普通铅显著性检验	✓	—	这是本流程最容易被忽略的一步
标样夹逼归一化（含仪器漂移）	✓	—	需要整批数据
F(τ) 逐深度分馏校正	✓	—	只对 Pb/U，不对 Pb/Pb
逐点不确定度（内部 + 外部）	✓	—	jackknife + 标样散度正交相加
深度分段	诊断用	✓	DRUID 判"均一/多域"，ADEPT 定坪
坪的取舍判据	—	✓	最短坪长、方差上限、单调方向
MSWD 与内部自洽性检验	—	✓	需要每点 σ 才能算
完整不确定度预算	—	✓	随机 / 系统 / 衰变常数分列
参数敏感性扫描	—	✓	adept_sensitivity()
成图	✓	✓	用途不同：DRUID 出剖面图，ADEPT 出坪图

八、什么时候只需要其中一个

• 只拿到原始 CSV → 必须先跑 DRUID。ADEPT 可选：如果只关心整段年龄， DRUID 的结果表就够了；如果要坪年龄和 MSWD，再接 ADEPT。
• 只拿到别人给的年龄剖面（没有 cps，例如合作者发来的 Excel）→ 只需 ADEPT。 只要表里有 Analysis / Time / Age68 / Age68_1s， 格式就是兼容的；没有 σ 列也能跑，只是不报 MSWD。
• 数据已发表、只想复核坪 → 只需 ADEPT。把当时的年龄序列喂回去， 看 MSWD 与坪的划分是否复现。
• 要出整段的元素含量、Th/U 趋势 → 只需 DRUID，这与 ADEPT 无关。

也就是说 ADEPT 并不依赖 DRUID。DRUID 是这条链在自己实验室里的前端， 而不是 ADEPT 的前置条件——这一点让两个工具各自独立可用， 也正是它们能互为验证的原因。

附：一次完整调用

# ① DRUID：一个批次 → 结果表 + 逐窗口剖面
python -m druid.cli.reduce_batch ^
    --dir "data\EX2022A" ^
    --out "结果\EX2022A_U-Pb结果.xlsx"

# ② ADEPT：读同一份工作簿里的「剖面窗口」表
Rscript -e "library(ADEPT)
r <- adept('结果/EX2022A_U-Pb结果.xlsx',
            output_path = NA, make_plots = FALSE,
            lower_ablation_time = 0, upper_ablation_time = 1e6,
            smooth = 'none', calibration_uncertainty = 0)
print(r$summary[, c('Analysis','Final age (Ma)','MSWD')])"