基于地球物理数据的斑岩铜矿化区域预测
P. S. 巴巴扬茨、B. A. 卡尔梅科夫、阿列克谢·列昂尼多维奇
GNPP Aerogeofizika股份公司
介绍了基于综合重磁数据分析结果，对矿区和矿集区级斑岩铜矿型矿化目标进行区域预测的方法和成果。
关键词：磁力测量、重力测量、斑岩铜矿化、综合
解释、预测。
本研究介绍了根据GGK-1000/3图件组中的综合重磁数据分析结果，对矿区和矿集区级矿化目标进行区域预测的方法，并以远东地区斑岩铜矿化类似工作中获得的经验为基础[1]。研究属于为阿穆尔地区和锡霍特阿林编制预测性地球物理基础资料的工作，旨在通过解释既有区域重磁测量成果，预测斑岩铜矿和浅成低温热液金矿床。
分析采用了阿穆尔地区和锡霍特阿林已发表及馆藏的1:1000000和更大比例尺的重力与磁测资料，主要为公开可获取的1:200 000测量成果，并据此编制网格单元为2 × 2 km的综合重力场和磁场矩阵。考虑到研究区的地理位置及较大的面积，为消除外部因素对场结构的影响，对磁场进行了化极，对重力场进行了均衡校正。
数字地形模型被用作附加信息参数，其建立采用国际全球GEBCO（General Bathymetric Chart of the Oceans，全球海洋测深图）模型，该模型包含陆地区域的SRTM（Shuttle Radar Topography Mission，航天飞机雷达地形测绘任务）模型及世界海洋水域的测深数据。GEBCO模型是采用WGS84地理坐标系的地形高程矩阵，经纬度网格间距均为30角秒，在该地区约对应1 km。在区域研究阶段，原始数据矩阵单元为2 × 2 km，基于正演技术的解析分析方法看来效率有限，因为决定目标体物质控制因素的要素，其尺寸可能与网格间距相当甚至更小。在这种情况下，概率统计分析技术应发挥关键作用。
在具备统计上有代表性的参考目标样本的条件下，为确定各类目标体定位因素的表现规律，分析了所研究参数分布的叠加直方图。直方图分别针对总体（参数分布矩阵）和目标体（参考目标所在点的参数值）构建。
分析了多种可能的地球物理场变换结果，优先选用能够在一定程度上突出目标体定位因素的变换，这些因素根据文献资料[4, 5]确定。计算了下列重力场和磁场变换，并用于后续分析：
• 1. 包络磁化体下缘的曲面，其高程通过专门技术计算。；
• 2. Shraybman V. I.、Zhdanov M. S.、Vitvitsky O. V.《地球物理异常变换与解释的相关方法》。莫斯科：Nedra，1977年，237
• 3. Andrew S. Glassner, Deep Learning, Vol. 1: From Basics to Practice 尽管如此，2020年仍对一种新型捷联重力仪进行了试验，其重量和尺寸允许采用无人机作为航空重力测量平台。毫无疑问，无人机在航空地球物理领域具有前景和巨大潜力；同样，从更广泛的角度看，未来几十年生产机器人化是可以合理预期的。随着不受垂向加速度影响的新一代捷联重力仪出现，已能够在一个系统中组合航空重力、磁法和电磁勘探，而此前前两种方法在方法实施上与航空电磁勘探不兼容。原因在于，航空电磁测量要求随地形起伏飞行并保持恒定离地高度，而垂向加速度会影响上一代平台式重力仪获得的数据。新一代捷联重力仪已在俄罗斯北极地区经过试验。其重量为15 kg，所获数据质量不逊于广泛使用、重量为160 kg的GT重力仪。因此，考虑到航空平台选择的多样化及仪器部分的现代化，可将油气勘探航空地球物理服务归为三大类。第一类是历史上传统的重力测量和磁力测量，解决区域性和找矿任务，主要适用于开采公司取得矿业权区块、评估地质勘查战略并开始寻找油气藏的阶段。第二类除航空重力和磁法勘探外，还包括航空电磁勘探、摄影和激光扫描，既解决区域性和勘探任务，也解决地面地质勘查准备工作中的任务。在这种情况下，必须采用直升机作为航空平台。第三类用于地质勘查的准备和监测，其采用的方法组合允许使用超轻型航空器和无人机作为航空平台。在航空地球物理测量的野外作业和仪器部分迅速发展的同时，所获数据的内业处理和解释仍是至关重要的阶段，对最终成果具有根本性影响。目前，以往的数据处理和解释方法已无法满足开采公司对作为油气地质勘查组成部分的航空地球物理测量最终成果的要求。考虑到这一点，已改进航空地球物理测量数据处理和解释算法。在解释中，首先重视位场数据与地面电磁勘探、地震勘探及钻探数据的综合和联合分析。处理工作需要针对各个研究地区采用个别化方法，而非统一套用。例如，消除重力勘探数据中上层的影响是一项复杂任务，而不是简单地对剖面上部赋予恒定密度。常规处理采用2.3或2.67 g/cm3的恒定平均密度进行地形校正，而实际情况远非总是如此。为研究地形复杂且近地表层密度横向变化的地区，已开发多层模型构建方法，以更详细地描述剖面上部的密度变化。剖面上部各层密度的拟合过程可以是迭代式的，最终结果由负责处理和解释的地球物理人员结合先验资料及对研究区地质结构的总体认识确定。在解释过程中，将航空地球物理数据与地震勘探和钻探数据综合，可获得一致的地球物理模型，显著降低与沉积盖层沉积物及基底的密度、声学和几何性质横向变化有关的地质结构不确定性。解释由一组算法组成，每个算法解决一项具体任务。在地球物理数据综合阶段，为解决难以形式化的解释问题，公司工程师采用以高级编程语言Python开源库形式提供的先进机器学习算法。该方法可结合具体项目特点，为复杂问题提供个别化最优解，并已显示出很高的有效性。综合解释成果用于建立和完善地质模型，而这些模型又用于油气体积的定量估算及后续地质勘查战略的制定。无论在航空地球物理测量数据处理方面，还是在主要结合地震勘探和钻探资料进行综合解释方面，仍有很大的发展空间。结论 航空地球物理三大组成部分——航空平台、仪器和软件——的技术发展，显著提高了此类方法用于油气地质勘查的生产效率和经济效益。目前，航空地球物理测量、处理和解释方法仍在不断发展。开发解决勘探任务的新算法，既利用俄罗斯积累的航空地球物理测量经验，也利用国外油气开采及航空地球物理公司的经验。航空地球物理测量能够在不影响环境的情况下，短时间内获取大量数据，帮助明确研究区的地质结构和油气潜力。这随后使成本较高的地震勘探和钻探工作能够集中于最有前景的区段。
参考文献：
• 1. Babayants P. S.、Kontarovich R. S. 现代航空地球物理方法在油气远景区研究中的能力 // 俄罗斯大陆架油气资源开发：北极与远东。第三届国际会议论文集。莫斯科，VNIIGAZ，2010，第47–58页；
• 2. Shraibman V. I.、Zhdanov M. S.、Vitvitsky O. V. 地球物理异常变换与解释的相关方法。莫斯科：Nedra，1977，237
• 3. Andrew S. Glassner, Deep Learning, Vol. 1: From Basics to Practice