Взаимосвязь потенциальных и непотенциальных полей как косвенных признаков глубинных геологических неоднородностей

Размещено на http://www.allbest.ru/

Взаимосвязь потенциальных и непотенциальных полей как косвенных признаков глубинных геологических неоднородностей

Мовчан Игорь Борисович,

кандидат геолого-минералогических наук, доцент.

Асянина Виктория Юрьевна,

аспирант кафедры геоэкологии

Стандартно данная проблема решается, во-первых, методами многомерной статистики, во-вторых, кросс-спектральным анализом, в-третьих, на уровне формирования качественных априорных представлений, как начального приближения в количественной интерпретации потенциальных полей.

Методы многомерной статистики отличаются, прежде всего, линейным характером оценок, таких как линейный коэффициент парной или множественной корреляции. Многофакторный дисперсионный анализ, метод главных компонент, модификации факторного анализа, распознавание образов с обучением используют для оценок матрицы, элементами которых служат дисперсии, ковариации, коэффициенты линейной корреляции, линейные расстояния Махалонобиса.

Достоверность линейных оценок высока в условиях стационарности (пространственной или временной) многомерной выборки. Интерпретация дисперсионной или корреляционной взаимосвязи носит качественный характер: зависит от физической сути самих признаков и степени их парной корреляционной зависимости. Разделение многомерной выборки гиперплоскостью на две части, произвольную и «подобную» эталонной выборке, позволяет определить пространственную (временную) позицию многопараметрического измерения, относимого нами к эталонному (искомому) объекту.

Кросс-спектральный анализ является аналогом корреляционного анализа, но не в предметной, а в спектральной плоскости. Вместо расчета линейного коэффициента парной корреляции в скользящем окне здесь вычисляется функция когерентности: приобретает значения, большие по модулю 0.5, в областях частот, для которых свойственна повышенная корреляция периодичных компонент в структуре сравниваемых сигналов.

Априорная геологическая информация играет роль начального приближения в задаче подбора структуры и параметризации геологического разреза по геофизическим полям. Геометрия поверхностей напластования загрубляется: принимается кусочно-гладкой, с детерминированным положением разрывных участков (не меняются в процессе подбора); исходно в пределах каждой геологической формации распределение физических свойств таково, что формации представляются однородными.

В качестве непотенциального поля фигурирует любой пространственный сигнал, имеющий некоторую глубинную привязку на уровне качественных, эмпирических или строгих аналитических соотношений амплитуда-глубина источника: абсолютные высоты дневного рельефа, космо-и аэрофотоснимки, геохимические поля.

Требуется разработать критериальную нелинейную основу, определяющую их связь с потенциальными, грави-магнитными, полями и предполагающую количественную интерпретацию последних: привязку выявленных по непотенциальным полям структурных особенностей к определенным интервалам глубин и структурным (син- или анти-) формам.

Принимаем две гипотезы: корреляционную и структурную. Первая предполагает линейные критериальные оценки, а структурная гипотеза отталкивается от факта проявления одних и тех же структурных форм в площадных схемах и параметрических разрезах, восстанавливаемых как по потенциальным, так и по непотенциальным полям.

В геологии корреляционным и структурным взаимосвязям есть качественные объяснения: термобарический сепаратор, определяющий металлогеническую зональность; изостатическая компенсация избыточных масс; специфические геодинамические процессы, свойственные геоблокам определенного тектоногенеза (например, наличие реликтов океанической коры в фундаменте нефтегазоносных осадочных бассейнов, обладающих осевой зональностью по типам залежей углеводородов).

Приведенные примеры отображают частные случаи структурирования неравновесной в плотностном отношении геологической среды, которая в геологическом масштабе времени ведет себя как неравновесная вязкая жидкость и, следовательно, допускает прямые гидродинамические аналогии [Петров О.В., Мовчан И.Б., 2007].

а) б) в)

Рис. 1. Ячеистое структурирование неравновесного слоя жидкости в опыте Бенара (а), столбчатые отдельности с полигональным сечением в вулканогенном покрове (б), ячеистые образования на поверхности Солнца (в).

Имеется в виду обнаруженное впервые в опыте Бенара, а затем обобщенное на неравновесные среды разного генезиса явление объемного ячеистого структурирования систем различных геометрий и реологий (рис.1), обусловленное возникновением в их пределах семейства стоячих волн, развивающихся в условиях резонансных откликов [1]. Под волновым развитием следует понимать как переход от первичного колебательного импульса к волновой динамике, так и процесс разложения автоволновой динамики системы по волновым модам с разной энергией и длиной волны. Объемное ячеистое структурирование неравновесной среды имеет вид пространственного фрактала: содержит инвариантные относительно масштаба структурные элементы, линейные размеры которых пропорциональны мощности одной из неравновесных формаций, составляющих исследуемую геологическую среду (рис.2).

Рис. 2. Модель волнового структурирования геологического разреза

геологический напластование бенар

отображающая, во-первых, зависимость длины стоячих волн от мощности неравновесной геологической формации, во-вторых, совокупность волновых профилей имеют вид пространственного фрактала [1].

Алгоритмически эта идея предполагает на первом этапе оценочных работ определение линейных размеров ячеек в площадной структуре космо-геохимико-геологических карт и схем (рис.3).

а) б) в)

Рис. 3. Пример количественной интерпретации непотенциального поля

а) линеаментное дешифрирование космоснимка по Приобъю; б) его ячеистое представление; в) пересчет линейных размеров ячеек в глубину относимости линаментных структур на (а).

Линейные размеры ячеистых структур последних определяют на втором этапе пересчет данного поля в параметры аномалеобразующего источника (глубина залегания верхней кромки, кажущийся физический параметр) на основании спектрального алгоритма С.А. Серкерова [2] (рис.4).

Рис. 4. Пример пересчета грави-магнитных полей в глубину на фоне дешифрирования и эталонных рудных объектов (Анабарский щит).

Корреляционная и структурная гипотезы способны взаимно дополнять друг друга в задаче прогноза отдельных месторождений, рудных полей и провинций. Корреляционный подход реализован в следующих модулях:

I. Расчет в скользящем окне коэффициента парной корреляции между разнородными признаками или различными характеристиками одного и того же поля (маркирует области син- или противофазности сравниваемых признаков).

II. Расчет по тем же данным коэффициента множественной корреляции (отбивает локальные структурные формы, составляющие высокочастотную область сравниваемых сигналов).

III. Вычисление по тем же данным коэффициента фрактальной размерности в скользящем окне (пропорционален величине определителя корреляционной матрицы и позволяет маркировать общий структурный план территории).

IV. Районирование полигона по степени пространственной стационарности отдельных полей или отдельных характеристик имеющегося поля значений (маркирует латентные элементы структурного плана и отбивает блоковое строение).

Структурная гипотеза выявляет локальные объекты и допускает их сопоставление со структурными элементами, оконтуренными на этапе корреляционных оценок:

I. Разноранговое линеаментное дешифрирование с выделением в итоговых структурных схемах периодичных соосных элементов (дискордантных соотношений наложенных структурных планов; кольцевых структур; разломов априори заданного простирания).

II. Описанный выше пересчет в глубину допускает отнесение выделенных особенностей к закономерно прослеживающимся на разных глубинных уровнях структурным особенностям (син- или антиформам, возможно, конформно связанным друг с другом).

III. Как показывает эксперимент А. Бенара, ячеистые проявления представляют частный случай структурирования неравновесной гидродинамической системы. Сопряженным с ним можно считать проявление спиральных волн, описываемых авторскими логнормальными палетками. Приуроченными к фронту таких волн аномалиями дисперсии отдельного поля или признака данного поля маркируются перспективные объекты. Для определения их вещественного содержания используются критерии эталонных радиусов витков спиральных волн (рис.5).

Прогноз вещественного содержания носит достаточно общий характер: вулканогенные (изверженные) породы; полиметаллы; трубки взрыва; углеводороды; вода.

а) б)

Рис. 5. Общий прогноз на перспективность территории по трубкам взрыва на основе логнормальных палеток и эталонного радиуса (Анабарский щит).

Возможность прогноза в отсутствие эталонных объектов и при минимуме априорной геологической информации.

Литература

1. Петров О.В. Диссипативные структуры Земли как проявление фундаментальных волновых свойств материи / СПб.: Изд-во ВСЕГЕИ. - 2007. - 304 с.

2. Серкеров С.А. Спектральный анализ в гравиразведке и магниторазведке / М.: Недра. - 1991. - 279 с.

Размещено на Allbest.ru