В последние годы растет спрос на выполнение региональных исследований, нацеленных на выявление новых площадей возможного размещения оруденения различных типов. Интерес к выполнению подобных работ проявляет как государство, преследующее цель повышения лицензионной привлекательности территорий, так и крупные горнорудные компании, заинтересованные в расширении своей минерально-сырьевой базы, как вблизи действующих предприятий, так и в новых для себя районах.
Решению такой задачи в России способствует довольно высокая степень изученности территории региональными геолого-геофизическими работами: практически на всей территории страны завершены работы по созданию ГГК-1000/3 (Государственной геологической карты масштаба 1:1 000 000 3-го поколения), в состав которой обязательной компонентой включается геофизическая основа в виде цифровых карт гравитационного и магнитного полей, составленных по материалам соответствующих съемок масштаба (в основном) 1:200 000.
Представленная работа посвящена описанию методики регионального прогноза рудных объектов ранга рудных районов и рудных узлов по результатам анализа комплексных гравимагнитных данных из комплекта ГГК-1000/3 и базируется на опыте, полученном при выполнении аналогичных работ на медно-порфировый тип оруденения в Дальневосточном регионе [Бабаянц и др., 2020].
Исходные данные
При создании сводных моделей геофизических полей на площади могут быть использованы материалы, опережающей геофизической основы (ГФО-1000) Государственной геологической карты Российской Федерации масштаба 1:1 000 000 третьего поколения. В ее состав обычно включаются результаты аэромагнитной съемки масштаба 1:200 000 и крупнее, оцифрованные с карт графиков и карт изолиний магнитного поля, а также увязанные и представленные в условном уровне (что обеспечивает их открытость) результаты Государственной гравиметрической съемки масштаба 1:200 000. Для выполнения регионального прогноза целесообразно использовать сводные матрицы гравитационного и магнитного полей с размером ячейки 2*2 км.
С учетом значительных размеров площади исследований, для исключения влияния на структуру полей внешних факторов целесообразно выполнять их дополнительное редуцирование. Так, векторная природа намагниченности приводит к тому, что одинаковые по геометрии и свойствам объекты в разных районах создают различные по форме аномалии из-за изменения направления намагничивающего поля (нормального магнитного поля Земли при отсутствии остаточной намагниченности). Для подавления влияния этого фактора целесообразно выполнить редуцирование магнитного поля к полюсу (т.е. к вертикальной намагниченности). Для гравитационного поля значительные размеры площади работ определяют необходимость учета влияния изменения толщины коры, что достигается использованием изостатической редукции.
В качестве дополнительного параметра может быть привлечена цифровая модель рельефа, которая необходима для расчета изостатической поправки, но может использоваться и для оценки степени и характера развития неотектонических процессов. Для создания цифровой модели рельефа может использоваться международная глобальная модель GEBCO (General Bathymetric Chart of the Oceans), которая включает в себя модель SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) для сухопутной части, и данные батиметрии для акватории Мирового океана. Указанная модель имеется в Интернете в свободном доступе.
Необходимой составляющей, определяющей эффективность выполняемой работы, является выбор эталонных объектов для последующего анализа закономерностей их размещения. Важно, что прогноз размещения оруденения может быть эффективным, только если он нацелен на конкретный генетический (промышленный) тип, просто «коренное золото» или просто «медь» искать не получится. Для указанной цели может послужить целевая выборка из банка данных месторождений, рудопроявлений и точек минерализации рудных объектов всех имеющихся на территории типов, который входит обязательной компонентой в состав ГГК-1000/3. Так, при выполнении прогноза размещения медно-порфирового оруденения в южной части Дальневосточного региона (на территории 11 листов масштаба 1:1 000 000) общее число объектов такого типа на площади составило несколько сотен, что вполне достаточно для установления общих закономерностей их отражения в геофизических полях.
Методика анализа данных
Важнейшим этапом, определяющим эффективность всех прогнозных построений, является анализ факторов локализации оруденения изучаемого типа (по литературным источникам) с оценкой возможного характера их отражения в геофизических полях в зависимости от ранга объекта.
Характер проявленности в геофизических полях факторов для объектов разного ранга существенно различается, и, следовательно – может радикально отличаться состав оптимального комплекса методов в зависимости от ранга локализуемого объекта.
На региональной стадии исследований, при размере ячейки матриц исходных данных 2*2 км, использование аналитических методов анализа, основанных на технологиях прямого моделирования, представляется малоэффективным, поскольку размеры элементов, определяющих факторы вещественного контроля целевого объекта, могут быть сопоставимы, или даже меньше шага матрицы. В этом случае ключевую роль должны играть технологии вероятностно-статистического анализа.
Для установления закономерностей проявления тех или иных факторов локализации целевого объекта при условии наличия статистически представительной выборки эталонных объектов можно использовать анализ совмещенных гистограмм распределения анализируемого параметра, построенных отдельно для генеральной совокупности (матрица распределения параметра) и целевого объекта (значения параметра в точках размещения эталонов).
В рамках выполняемой работы можно использовать широкий спектр возможных трансформант геофизических полей, при этом предпочтение должно быть отдано тем, которые в той или иной мере способны подчеркнуть факторы локализации целевого объекта, сформулированные ранее. При прогнозе медно-порфирового оруденения в Дальневосточном регионе, например, использовались результаты аналитического продолжения гравитационного и магнитного полей вверх на высоту 10 км; локальные составляющие полей, вычисленные как разность между исходными полями и результатами аналитического продолжения вверх; вертикальные градиенты гравитационного и магнитного полей; результаты фильтрации локальных составляющих полей и их вертикальных производных специальным интегральным фильтром (для оценки характера и степени их изменчивости); размах измененчивости современного рельефа и магнитного поля (вычислялись как разность поверхностей, огибающих положительные и отрицательные экстремумы соответствующего параметра) и ряд других. Эффективность использованных трансформант иллюстрируется на примере аномального магнитного поля на рис. 2.
Для исследования структурно-морфологических особенностей геофизических полей с целью картирования разрывных нарушений, установления их иерархии и кинематики необходимо использовать методы линеаментного (линейно-структурного) анализа. Полученные результаты играют важную вспомогательную роль при дальнейшем анализе данных, задавая систему, относительно которой проводится морфологическая корреляция геологических объектов, очерчиваются линейные зоны деформаций и т.д.
Формальный прогноз оруденения
Формальный прогноз оруденения осуществляется с использованием алгоритма, разработанного специально для прогноза слабоконтрастных объектов по комплексу геолого-геофизических данных, представленных в количественной, полуколичественной и качественной формах, в условиях неравномерной изученности территории разными методами [Бабаянц, Трусов, 2009].
Одним из основных преимуществ упомянутого алгоритма является отсутствие необходимости предварительной селекции признаков по информативности. Это допускает использование заведомо избыточного набора исходных данных. В результате вычислений, помимо локализации площадей, близких по строению к эталону, удается решить следующие задачи:
- Оценить меру близости (степень сходства) разнородных эталонов, используемых для распознавания, и сделать вывод о принадлежности к одному генетическому типу и, следовательно, целесообразности их совместного использования.
- Определить контрастность тех или иных эталонных объектов в выбранном признаковом пространстве и оценить достоверность прогноза для разнородных объектов.
- Оценить сравнительную информативность отдельных геолого-геофизических признаков, вовлеченных в прогноз.
- Определить генетическую и формационную принадлежность целевых объектов по характерному набору наиболее информативных интервалов используемых геофизических параметров.
- Выявить зональность в размещении генетически родственных объектов, что позволяет локализовать потенциальные источники рудного вещества.
По результатам формального прогноза выделяются перспективные объекты ранга рудных районов и рудных полей. Для оценки устойчивости проявления объектов изучаемого типа в использованном признаковом пространстве целесообразно использовать в качестве эталонов для распознавания как точек размещения месторождений и рудопроявлений, размещенных в контуре выполняемых работ, так и значимых объектов из других регионов. Пример результатов прогноза медно-порфирового оруденения приводится на рисунке 3.
Результаты работ
По результатам выполненных работ могут быть представлены:
1) Карта структурно-тектонического районирования территории, на которой отражается положение основных дизъюнктивных и блоковых структур, вулкано-плутонических ареалов и зон, имеющих значение для локализации объекта.
2) С учетом результатов структурно-тектонического районирования и факторов локализации оруденения составляется карта прогнозной интерпретации, на которой могут быть показаны площади, рекомендуемые для проведения детализационных работ.
Выводы
Ретроспективные среднемасштабные (1:200 000) геофизические (гравитационные и магнитные) данные могут быть использованы для регионального прогноза размещения оруденения различных типов. Залогом эффективности работ является анализ факторов локализации целевых объектов с оценкой характера их возможной проявленности в геофизических полях.
Пространственное разрешение используемых данных определяет возможность локализации объектов только ранга рудного района и рудного узла. Для прогнозирования объектов более высоких рангов необходимо привлечение материалов с лучшим пространственным разрешением, а также дополнительных информационных каналов (электроразведка, компоненты поля радиоактивности, геохимия).
Для повышения достоверности прогнозных построений целесообразно привлекать в качестве эталонов как месторождения и рудопроявления, размещающиеся в контуре участка выполняемых работ, так и значимые объекты из других регионов.
Необходимо учитывать, что работы подобного рода, даже если в результате их выполнения получаются весьма убедительные и устойчивые результаты, не могут считаться исчерпывающими, т.к. опираются только на изучение особенностей проявления целевых объектов в физических полях, хотя и обусловленных элементами геологического строения. Привлечение дополнительной информации (геохимической, геологической и т.п.) может существенно уточнить итоговые выводы.
АО ГНПП "Аэрогеофизика"
Бабаянц П.С.,
