3.3.2. Прогноз геологических характеристик.

Комплексная интерпретация геолого-геофизических данных основана на существовании определенной количественной взаимосвязи между геологическими объектами и геофизическими аномалиями. В зависимости от способов формирования и описания параметров ФГМ математические модели интерпретации подразделяются на детерминированные и вероятностно-статистические.

Детерминированные ФГМ по Г.С.Вахромееву [6] формируют исходя из предположения о том, что неслучайные величины, определяющие состояние модели объекта (ПФМ) однозначно определяют соответствующие неслучайные характеристики модели физического поля, то есть в этих моделях тип связи поля со средой – жесткий, функциональный. Такие модели эффективны при описании условно-однородных геологических объектов, контрастных по физическим свойствам. В свою очередь, вероятностно-статистические предпочтительнее для объектов с неоднородным сложным строением В них используется корреляционный (вероятностный) тип связи поля со средой.

Детерминированные модели получают путем расчета ожидаемых аномальных эффектов с помощью уравнений матфизики при жестко ограниченных, наперед заданных значениях исходных петрофизических и геометрических параметров модели.

При копмлексировании детерминированные модели употребляют в рамках методологических схем согласования и исключения известного. Схема исключения известного реализована в моделях геологического редуцирования (лабораторная работа № ), а о согласованнии говорилось выше [и еще будет сказано в последующих разделах].

При всей фундаментальности, строгости и отличной разработанности детерминистские модели требуют точного знания (а не просто задания) и большей частью однородного распределения петрофизических свойств в каждом структурно-вещественном комплексе. Таким образом, в случае их применения успех приходит при хорошей изученности, параметрической обеспеченности и, обоснованности концептуальной геологической модели – т.е. уже на стадии подготовки объектов под бурение, а не их поисков. При построении детерминированных ФГМ (особенно в рудной геофизике) изучаемый геологический объект нередко аппроксимируют набором тел правильной геометрической формы с экстремальными или средними значениями эффективных петрофизиеских характеристик – тем самым понятие детерминированной ФГМ по принципам ее формирования и математического описания смыкаются с представлением о возмущающем объекте, которое широко применяется для решения прямых и обратных задач геофизики. Примером детерминированной модели интерпретации в рамках комплексирования служит методика согласованной сейсогравиметрической ФГМ [7] и технология KOMINTER [8].

Вероятностно-статистические ФГМ подразделяются (по Вахромееву Г.С.) на статистические и стохастические (вероятностные). Статистические ФГМ носят эмпирический характер. При их построении широко используются приемы анализа экспериментальных данных: статистическое оценивание и проверка гипотез, регрессионный и факторный анализ, способы фильтрации и распознавания. Основная проблема – в оценке правомерности переноса закономерностей, выявленных на эталоне на прогнозное пространство. Статистические модели особенно эффективны для слабоконтрастных объектов (мало отличающихся по средним, дисперсиям и пр.)

Стохастические (вероятностные модели, имеющие хотя бы один случайный параметр) – формируются путем вероятностного описания моделируемых объектов. Решение прямых задач при этом также имеет вероятностную трактовку и заключается в расчете матожиданий, дисперсий и функций взаимной корреляции (автокорреляции). Это позволяет охарактеризовать весь возможный диапазон изменения физических полей для множества состояний объекта. Такими моделями удобно аппроксимировать геологические тела сложного строения с неравномерным распределением физических свойств: жильные зоны, комбинации рудных тел и др. В нашем пособии рассматривается корреляционная модель интерпретации, ориентированная на решение структурных задач и задач изучения глубинного строения разрезов.

Вероятностно-статистические модели основываются на представлении о том, что из-за обилия различных помех, погрешностей измерений, произвольного распределения изучаемых геологических объектов в пространстве и т.п. геофизические поля и совокупности параметров можно рассматривать как реализации случайных событий, изучение которых становится весьма эффективным с привлечением теории вероятности и ее различных приложений [2]. Поэтому важнейшим моментом предварительного этапа интерпретации исходных геолого-геофизических материалов является анализ их статистических свойств.

Поскольку объем исходной полевой и параметрической информации, имеющейся в распоряжении геофизика, всегда ограничен и носит характер выборки, анализ статистических свойств также является выборочным или оценочным.

3.3.2-а. Статистические оценки и законы распределения.

Наиболее важными оценками статистических параметров (статистик) исходной информации, то есть значений того или иного геофизического поля x_i, являются оценки математического ожидания М_х, дисперсии Д_x, среднеквадратичного (стандартного) отклонения σ_х.

Оценка математического ожидания случайной величины x, распределенной по нормальному закону [2] , есть ее среднее арифметическое значение

,

где n- объем выборки, x_i – i-е значение Х в данной выборке.

Дисперсия Д_х определяется как математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее среднего значения по формуле :

,

а стандартное отклонение σ_х:

σ_х=S_x= .

Кроме этих основных показателей необходимо зачастую оценивать и такие как размах выборки

Н=X_max-X_min,

асимметрия К=

и эксцесс

Самый удобный способ получить общее представление о структуре выборки – построение гистограммы. Она позволяет сгруппировать данные в пределах выбранного интервала значений и упорядочить такие группы (по возрастанию или убыванию значений). Интервал гистограммы, вообще говоря, можно выбирать произвольно, ориентируясь на ее форму и на предположения о наиболее вероятном типе теоретического распределения. Однако, в ряде приложений для примерной оценки длины интервала пользуются какой-либо эмпирической формулой, то есть формулой, построенной на основе опыта статистической обработки больших объемов информации. В данном пособии рекомендуется так называемая формула Стерджесса

Тогда число интервалов гистограммы j определяется просто как целая часть отношения Н/Δх.

Таким образом, гистограмма есть графическое изображение группировки выборки данных объема n по j интервалам Δх.

Если долю случайных наблюдений внутри интервала обозначить m_j, то гистограмма может быть представлена как распределение частот (рис.3.3). При этом площадь, ограниченная гистограммой и осью абсцисс оказывается равной единице, а сама гистограмма становится аналогом кривой плотности распределения случайной величины [2].

Зная выборочные оценки исследуемой совокупности можно пытаться аппроксимировать гистограмму той или иной кривой теоретического распределения. Гипотеза о виде распределения всегда выдвигается исследователем. При этом все определяется конкретной задачей, стоящей перед ним. Можно указать несколько типичных ситуаций [9].

1. Геофизик-исследователь сопоставлением выборочного и теоретического распределения проверяет справедливость построенной им вероятностно-статистической модели взаимодействия физического поля со средой или такой же модели геолого-геофизической обстановки. Здесь предполагается точное знание модельного теоретического распределения.

2. Геофизик-интерпретатор решает вопрос о принадлежности нескольких выборок данных к единой генеральной совокупности. Такие задачи нередко возникают при обработке больших объемов геолого-геофизических показателей с целью районирования территорий или с целью создания представительной модели среды.

3. Геофизик-интерпретатор нуждается в выборке с заданным типом распределения. Чаще всего это случается, когда математический аппарат, используемый интерпретатором, предполагает подобного вида ограничения на статистические свойства исходного материала. Например, методы регрессионного анализа в своей статистической постановке требуют нормального распределения отклонений наблюденных значений от линии регрессии [10].

Проверка гипотезы о виде распределения обычно выполняется с помощью критерия Пирсона (χ² – критерия) [10]. Его значение вычисляется следующим образом. Для центра каждого κ-го интервала гистограммы (их число не должно быть меньше пяти-семи) по выбранному типу распределения рассчитывается теоретическая частота Р_κ, а затем и теоретическое (ожидаемое) число наблюдений n Р_κ, попадающих в его пределы (это число не должно быть меньше 5-10, в противном случае интервалы следует укрупнить).

Если выборочные показатели в каждом интервале значительно отличаются от ожидаемых, то маловероятно, чтобы исследуемая выборка была извлечена из совокупности, отвечающей данному теоретическому распределению.

Вычисление критерия χ² производится по формуле

χ²=

где m_k – число наблюдений в k-ом интервале:

nPk – ожидаемое число наблюдений в том же интервале.

Полученное значение χ² сравнивается с теоретической величиной , которую следует отыскать в таблице χ² (ν,α) – распределения. Здесь ν – число степеней свободы (чаще всего это n-1); α – уровень значимости в процентах или относительных единицах. В геологии, как правило, ограничиваются 5%-ым уровнем [9].

Гипотеза о выбранном характере распределения принимается, если вычисленное значение χ² не превышает табличное.

Теория распределений применительно к вопросам разведочной геофизики развита еще недостаточно полно. Практически не вызывает сомнений лишь характер распределения погрешностей измерений в полевых геофизических экспериментах, который хорошо аппроксимируется нормальным (Гауссовым) законом

Этот закон вообще широко распространен в природе, ему подчиняется масса сложных вероятностных процессов, которые в свою очередь являются комбинацией большого числа разнородных случайных событий [9].

Однако, в геофизической практике может быть использовано и множество других закономерностей распределения случайных величин. В настоящем пособии кроме закона Гаусса при проверке гипотез о характере выборочного распределения есть возможность использовать логнормальное распределение

где - среднее значение и стандарт натуральных логарифмов x;

экспоненциальное распределение

равномерное распределение

где a<х<b;

гамма-распределение

где , - гамма-функция аргумента ; распределение Пуассона

Р(х)= ,

где к= 0,1,2,3………

биномиальное распределение

где n – число интервалов, - номер текущего интервала.

Следует иметь ввиду, что в чисто геологических исследованиях, в отличие от прикладных геофизических, вопросам классификации распределений применительно к описанию геологических характеристик уделялось весьма большое внимание [10]. Поэтому имеется возможность, базируясь на тех или иных связях геологических показателей с геофизическими параметрами, использовать накопленные геологами статистические сведения для выдвижения обоснованных гипотез о типах распределений физических параметров геологических сред.

Для выполнения лабораторных работ по статистической модели интерпретации студенту придется воспользоваться электронным банком цифровой информации геопотенциальных полей и его матобеспечением.

3.3.2-б. Электронный банк информации геопотенциальных полей и его математическое обеспечение.

Создание электронного банка информации гравитационных и магнитных аномалий Δg и ΔТ предусматривает хранение, передачу и извлечение данных в электронном виде с целью построения карт, сложения и вычитания геопотенциальных полей, а также их трансформаций.

Необходимость создания такого банка данных обусловлена - помимо обычной информационной функции – следующими причинами:

1. Перевод информации в электронную форму представления существенно облегчает возможность приобщения геопотенциальных методов к оперативной интерпретации сейсмо- и электроразведочных данных;

2. При переводе в электронную форму постоянно действующий фактор труднодоступности гравимагнитных данных преобразуется во временный, устраняемый в результате однократного акта преодоления, связанного с кодированием значений полей и их интерполяцией в узлы равномерной сети, вписанной в условную систему координат.

В итоге, создаваемый банк снимает ограничения для пользователя, получающего возможность востребовать сведения по любой площади, профилю, скважине, размещенным в той же условной координатной системе.

Подготовка исходных данных грави- и магниторазведки для занесения в банк осуществляется следующим образом:

1. Исходные данные (карты значений наблюденного поля) на бумажном носителе после сканирования и оцифровки вводятся в программу картопостроения, работающую с равномерными сетками-матрицами (INPRES,Surfer) путем оцифровки значений по изолиниям или пикетам.

2. Внесенные данные пересчитываются на равномерную сетку программой – картопостроителем.

3. Сетки данных Δg и ΔТ приводятся к единой системе координат и устанавливается равный шаг сетки (это необходимо для дальнейших математических операций с картами)

4. Последним этапом осуществляется редакция значений Δg и ΔТ с распечаткой контрольных карт Δg и ΔТ из созданного электронного банка данных.

Компьютеризация всех операций картопостроения осуществляется через упомянутые цифровые матрицы с сантиметровым (или менее) узлом ячейки. В этих узлах по соответствующим командам может производиться нормировка, суммирование, вычитание и прочие вспомогательные процедуры. В эти же узлы осуществляется передача значений геопотенциальных полей из пунктов наблюдения или с карт изолиний. Тем самым создается банк дискретных значений анализируемых полей с любым шагом. Существующие пакеты программ картопостроения позволяют получить карты требуемого сечения по любому сегменту изучаемой территории.

Решение задачи создания банка цифровой информации геопотенциальных полей не может быть ограничено только одной функцией, а именно получением цифровых матриц полей Δg и ΔТ определенного масштаба по территории исследований. Структура банка должна обеспечить возможность осуществления различных преобразований этой информации, то есть иметь многофункциональный характер. Такая многофункциональность обусловлена необходимостью выделения из суммарных, интегральных по своей природе, геопотенциальных полей, составляющих, связанных с гравиактивным (магнитоактивным) влиянием отдельных факторов разреза. Аномалии, вызываемые интересующими нас факторами (тектоническими или седиментационными структурами осадочной толщи, блоками и разломами фундамента и т.п.) могут быть “затенены” влиянием других и “утонуть” в общей интегральной картине. Чтобы извлечь их оттуда, требуется осуществить трансформации (т.е. разделить аномалии по частоте, или по размерам, иными словами, отделить низкочастотные составляющие, обусловленные влиянием мощных и глубинных крупноразмерных масс фундамента, от влияния небольших и относительно неглубоких неоднородностей строения осадочной толщи) и ввести упоминавшиеся геологические редукции (т.е. вычислить и исключить из исходного поля влияние изученных, известных элементов разреза).^* Это позволяет существенным образом увеличить геологическую отдачу от комплексирования гравимагнитных методов с сейсморазведкой. К числу таких трансформаций, которые снабжены соответствующим программным обеспечением в уже действующей инфраструктуре банка относятся:

1) Осреднение в выбранном скользящем окне с получением цифровой матрицы средних значений поля и распечаткой соответствующих карт Δg_ср и ΔТ_ср ;

2) вычисление и распечатка соответствующих карт остаточных составляющих Δg_∑ - Δg _ср и ΔТ_∑ - ΔТ _ср ;

3) вычисление в скользящем окне и распечатка карт стандартов полей Δg и ΔТ-S(Δg) и S(ΔТ);

4) вычисление и распечатка карт коэффициентов корреляции Δg и ΔТ, позволяющих судить о наличии линейной взаимосвязи между аномалиями Δg и ΔТ , общности или различия их источников;

6) Вычисление и распечатка карт направленного суммирования (вычитания) полей Δg и ΔТ по методике комплексного параметра КП [11]. Эти карты способствуют пространственному разделению участков приподнятого и погруженного залегания кристаллического основания осадочного бассейна, выявлению зон накопления в разрезе толщ преимущественно карбонатного и терригенного состава, то есть являются основой для структурно-геофизического районирования территории.

Возможность осуществления геологического редуцирования путем решения прямой задачи обеспечивается наличием в действующей инфраструктуре банка программы вычисления прямого трехмерного эффекта (О.В.Витвицкий, РГУ нефти и газа им. Губкина), создаваемого гравиактивными массами каменной соли и иных факторов, а также программ вычисления прямого двумерного эффекта в гравитационном и магнитном полях (Cravbul и Magbul – А.А.Булычев, МГУ им. Ломоносова). В двумерном варианте появляется возможность провести вычисление вертикальных и горизонтальных градиентов, осуществить продолжение полей в нижнее полупространство и т.п.

Физико-геологические основы частотных трансформаций, геологического редуцирования и направленного суммирования базируются на известных представлениях о геологической природе аномалий геопотенциальных полей (более подробное изложение этих основ представлено в публикации [12]. Считается, что геологическая природа гравитационных и магнитных аномалий платформенных территорий определяется сочетанием таких мощных физико-геологических факторов как рельеф поверхности кристаллического фундамента и его внутренняя структура, формирующих основной низкочастотный рисунок поля, структура осадочного чехла, наличие глубинных разломов. Причем каждый из этих факторов может при определенных условиях играть как ведущую, так и подчиненную роль, проявляясь в каждом из названных полей как одинаково, так и по-разному. Обычно полагают, что при неглубоком залегании фундамента платформы в том и в другом поле наиболее интенсивно «работает» рельеф его поверхности и внутренняя структура. При значительном погружении фундамента в поле силы тяжести начинает преобладать относительно высокочастотное влияние неоднородностей осадочной толщи, а в магнитном – роль поднятий и погружений фундамента ослабевает и главным становится фактор его внутреннего строения. В целом очевидно, что в изучении фундамента, в котором скрыты «корни» структур осадочных формаций, в осуществлении тектонического районирования территории данные грави- и, особенно, магниторазведки, имеют решающее значение. Об этом, в частности, пишет Р.А. Гафаров в своей известной монографии [13], отмечая «устойчивость» магнитных аномалий в течение геологической истории: «после прекращения магматической деятельности и складчатостей, сформировавших фундамент древних платформ, их магнитные аномалии не претерпевали сколько-нибудь коренных изменений, кроме общей эволюции, обусловленной изменением геомагнитного поля Земли в целом. Очертания и простирания магнитных аномалий и их пространственные соотношения сохранились со времени консолидации складчатого фундамента древних платформ и отображают распределение складчатых магнитных комплексов докембрия».

Однако, отмечавшийся косвенный характер этой гравимагнитной информации (в силу эквивалентности проявления различных геологических разрезов в геофизических полях) обусловливает неоднозначность ее трактовок. Такая неоднозначность имеет место, как при решении поисковых геологических задач, так и на этапе геотектонического районирования территорий, осуществляемого на основе тех же геофизических данных. Из теории и практики геофизических исследований, связанных с именами А.А. Архангельского, И.Г. Клушина, А.А. Борисова, В.И. Шрайбмана и др. известно, что совместное рассмотрение аномалий Δg и ΔТ, то есть анализ их определенных знаковых и морфологических сочетаний, позволяет уменьшить долю этой неоднозначности. Принципы и приемы совместного анализа полей Δg и ΔТ заложены еще Фотиади в 1958 году, когда он указал, что четко выраженная аномалия Δg , расположенная в слабо аномальном или близком к нормальному геомагнитном поле, обычно отражает неоднородности чехла. В свою очередь зона аномалий Δg и четко выраженная зона магнитной аномалии, совпадающие по своему положению, отражают неоднородность состава и строения фундамента платформы. В дальнейшем им были рассмотрены и описаны (истолкованы) четыре простых знаковых сочетания кривых Δg и ΔТ (++,+-,-+,--), а затем в литературе появились описания так называемых сложных сочетаний в сопоставлении с разнообразными геологическими моделями (Н.Я. Кунин, 1972, В.И. Семеркин, 1977 и др.).

В итоге со всей очевидностью выявилось, что аномалии Δg и ΔТ действительно могут иметь общие источники, которые предопределяют связь этих полей и возможности их совместной интерпретации на основе пуассоновского анализа, корреляционного анализа, построения согласованных моделей и т.п.

В работах [11,12] предложена и реализована новая методология комплексирования гравимагнитных и других геофизических данных, названная методикой комплексного параметра КП. Она вызвана к жизни опытом разведки нефти и газа в Прикаспийской впадине. Этот опыт свидетельствовал о приуроченности крупных месторождений к плотным и немагнитным подсолевым карбонатным постройкам верхнедевонского-нижнепермского возраста.

Проведенный на различных участках впадины анализ соотношения гравитационных и магнитных аномалий (в кондициях масштаба 1:50 000 и 1:200 000) показал, что зонам развития карбонатных построек соответствует инверсное сочетание аномалий Δg и ΔТ, физико-геологическая природа которого объясняется повышенной в сравнении с терригенными и галогенными образованиями плотностью карбонатных пород и пониженной их магнитной восприимчивостью по отношению к компенсирующим терригенным толщам. Солянокупольный фактор-помеха в магнитном поле почти не проявляется. Оно характеризуется преобладающими простираниями аномалий, имеющих вкрестбортовую ориентировку, так как рельеф магнитного поля обусловлен строением и составом пород нижнего терригенного комплекса чехла и фундамента. Слабый диамагнетик – соль создает очень незначительные влияния, несоизмеримые с аномалиями ΔТ, обусловленными магнитоактивными массами выступов-цоколей, к склонам которых обычно приурочено карбонатонакопление. Такая модель рифообразования хорошо известна из работ многих геологов (А. Леворсен,1970, Р. Кинг,1975, В.Г. Кузнецов,1978) и подтверждается открытием ряда крупных месторождений, в том числе в Прикаспии («Карачаганак» и др.). Цокольное основание образовано вышеупомянутым нижним терригенным комплексом пород осадочного чехла и фундамента, характеризующимся повышенной магнитностью, или предоставлено унаследованными, более молодыми структурами. Таким образом, участки понижений уровня аномалий ΔТ, осложненные локальным повышением уровня Δg , могут служить индикаторами наличия карбонатного тела в подсолевом разрезе; на этих участках целесообразно проводить целевую, структурно-формационную интерпретацию данных сейсморазведки, позволяющую «увидеть» искомый объект, определить глубину его подошвы и кровли, уточнить пространственную конфигурацию (11,12).

«Фокусировку» сейсморазведки было предложено выполнять по специальным картам комплексного параметра КП. Цель построения карт КП-1 (первого рода) заключается в выделении участков (максимумов КП-1), где аномалии Δg и ΔТ моногеничны, то есть обусловлены общими источниками – блоками плотных и относительно магнитных масс-выступов фундамента и нижнего терригенного комплекса осадочного чехла (прямое знаковое сочетание: + Δg ,+ ΔТ). Такие карты можно назвать картами «сходства». В свою очередь, цель построения карт КП-2 (второго рода) заключается в выделении участков амоногеничности Δg и ΔТ (инверсное сочетание: + Δg ,- ΔТ)- карты «различия». Карты «различия» помогают определить пространственное закономерности размещения упоминавшихся зон карбонатонакопления (максимумов КП-2) и, прежде всего, погребенных органогенных построек (плотных, но немагнитных), обычно зарождающихся и развивающихся на склонах палеоподнятий-цоколей (максимумов КП-1). Методика КП более детально описана в (12) и является развитием подхода, основанного на анализе различных сочетаний – знаковых и морфологических – аномалий Δg и ΔТ. Направленное суммирование можно сделать еще более эффективным, если исключить из поля силы тяжести гравитационное влияние солянокупольной толщи.

Исключение гравиэффектов, обусловленных солью и надсолевыми толщами, экранирующими в поле Δg влияние подсолевых объектов, достигается введением геологической редукции, то есть вычитанием этих эффектов из суммарного аномального поля.

3.3.2-в. Детерминистские (функциональные) модели интерпретации.

Эти модели достаточно широко известны. Из последних источников можно порекомендовать обстоятельную статью А.А.Никитина, где рассмотрены общие принципы комплексной интерпретации на базе системного анализа и дается компактное, четкое изложение ряда конкретных (самых распространенных в настоящее время) технологий КП [14].

Общая методология интерпретации, согласно [14], сводится к

1)выбору комплексной модели среды;

2)анализу модели;

3)оптимизации модели.

Модель выбирается исходя из существующих геологических представлений и концепций о глубинном строении Земной коры, физических возможностей методов и источников информации об изучаемых объектах.

Анализ модели геосреды реализуется путем

1) изучения корреляционно-спектральных свойств и информативности регистрируемых полей и их составляющих;

2)решения прямых и обратных задач геофизики по отдельным методам;

3)последовательного проведения КИ по данным двух, трех и более методов.

Под комплексной моделью среды понимается совокупность предположений и допущений о связи отдельных физических моделей среды, то есть в центре стоит вопрос о том, каковы связи между физическими и геометрическими параметрами различных физических моделей. В [14] по этому критерию выделено три типа моделей среды:S,U и M.

Комплексная модель S не предполагает, что существуют жесткие функциональные зависимости между физическими и геометрическими параметрами. Такая модель реализуется объединением, суммированием, согласованием физических параметров и не требует частичного или полного совпадения областей, занятых источниками аномалий.

Комплексная модель U, напротив, предполагает полное совпадение параметров исходных моделей среды. То есть необходимо совпадение граничных поверхностей, определяющих конфигурации отдельных геологических тел – элементов модели среды, а численные значения физических параметров, характеризующих одноименные тела должны быть связаны функциональными или тесными статистическими зависимостями (такой подход реализован в технологии СЭВР, которая будет рассмотрена ниже) и в задачах сейсмостратиграфии.

Комплексная модель М промежуточного типа имеет по [14] как связанные, так и независимые параметры.

Оптимизация модели осуществляется методом подбора, из всех возможных параметров модели выбирают те, которые обеспечивают минимум некоторого функционала качества – обычно это сумма квадратов отклонений наблюденных значений поля (полей) от теоретически рассчитанных значений при заданных параметрах модели.

Из известных методик КИ данных разных методов наиболее разработанными согласно [14,15] можно считать парные, то есть объединяющие какие-то два метода –

-сейсмо- и гравиразведку (методика согласованной сейсмогравиметрической ФГМ),

-сейсмо- и электроразведку (СЭВР),

-грави- и магниторазведку.

Комплексная интерпретация сейсморазведочных и гравиметрических данных по [14 ].

При их комплексировании среду в нижнем полупространстве характеризуют параметрами – σ (плотность), V_р и V_s (скорости продольных и поперечных волн соответственно), λ и μ (упругие коэффициенты Ляме). Полагают, что эти функции однозначные и непрерывные в пределах слоев или блоков и изменяются скачком на контактных поверхностях. При этом поверхности скачков параметров не обязательно совпадают между собой.

Комплексная интерпретация в рамках моделей S, U, и M осуществляются путем:

1. составления исходной модели;

2. решения прямых задач с целью реализации подбора;

3. сравнения расчетных полей с наблюденными;

4. оптимизации модели с последующим повторением этапов 2-4.

“Жесткий каркас” сейсмических параметров, на который опирается “конструкция” модели, затрудняет согласование результатов разных методов. В рамках моделей U и M используется, в частности, подход, при котором сейсмическая интерпретация по моделируемому профилю выполняется заранее и дает геометрическую структурную основу для интерпретации поля силы тяжести, то есть, глубины и морфология контактных поверхностей (отражающих и, одновременно, гравиактивных границ) уже не меняется в процессе моделирования, а совмещение расчетных и наблюденных кривых должно быть достигнуто только вариацией плотностных характеристик. Как правило, этого не удается сделать опираясь на слоисто-однородный способ аппроксимации разреза и методология согласования несколько видоизменяется. Кроме того, реализуя обсуждаемую методику приходится учитывать, что “глубина” сейсмической интерпретации зачастую оказывается недостаточной для того, чтобы объяснить природу аномалий Δg (добиться согласования), в формировании которых определяющую роль играет рельеф и внутренняя неоднородность кристаллического фундамента. Говоря о недостаточной “глубине”, мы имеем ввиду тот факт, что на сейсмических временных или глубинно-динамических разрезах обычно не удается устойчиво проследить отражения от кровли фундамента и тем самым приходится восстанавливать геометрию этой гравиактивной поверхности по другим (менее надежным) источникам – фондовым построениям давних лет, осуществленным по материалам КМПВ и МПОВ, результатам решения обратных задач гравиразведки и магниторазведки. Можно предложить и другой путь – устранения из поля Δg трендовой составляющей, обусловленной влиянием фундамента,в результате чего интерпретатор освобождается от необходимости вводить в ФГМ факторы рельефа поверхности и неоднородности внутренней структуры кристаллического основания. Однако, линейный тренд (полином первой степени), слишком груб, а для подбора трендов более высокой степени обычно не хватает априорной информации).

Отсюда возникает идея более активно востребовать магнитометрические данные и перейти от сейсмогравиметрического моделирования к сейсмогравимагнитному. Такому переходу способствуют также многочисленные свидетельства недостаточности сейсмогравиметрического комплекса в сложных условиях юго-востока Русской плиты и Прикаспийской впадины [16]. Методика подобного “трехкомпонентного” моделирования, широко применяемого кафедрой геофизики СГУ, строится следующим образом. Первоначальный вариант геометризации модели по сейсмическому структурному каркасу и упомянутым источникам о гипсометрии кровли фундамента параметризуется в рамках слоисто-однородной аппроксимации по значениям σ , полученным по имеющимся керновым данным, фондовым каталогам, корреляционным зависимостям плотности от скорости и пр. Решение прямой задачи гравиразведки на основе такого слоисто-однородного варианта ФГМ обнаруживает существенное расхождение теоретического Δg с наблюденным. Процесс уточнения модели включает два этапа.

Во-первых, решается задача оптимизации структуры фундамента через магнитное поле, в формировании которого фундамент играет определяющую роль. Границы и структурная позиция блоков фундамента на разрезе моделируемого сейсмопрофиля определяется с учетом информации о разломах, непосредственно, извлекаемой из упоминавшихся фондовых источников и из рассмотрения особенностей волнового поля на временном или глубинно-динамическом разрезе. Петромагнитная параметризация блоков осуществляется с использованием результатов каппаметрических измерений и фондовых данных. Учитывая, что намагниченность осадочных пород не превышает, как правило, 100·10^-3 А/М и наиболее магнитные из них участвуют в строении нижнего терригенного комплекса осадочного чехла, петромагнитная характеристика блоков фундамента подбирается такой, чтобы “скомпенсировать” основные особенности кривой ΔТ. Затем осуществляется параметризация тех же блоков плотностной модели так, чтобы плотностная их характеристика не противоречила петромагнитной. После уяснения роли блоков фундамента и тесно коррелированного с ним нижнего терригенного комплекса в формировании поля Δg подбираются плотности вышезалегающих блоков осадочного чехла с учетом скважинных и литературных данных. Внутриформационная геометризация этих комплексов модели, их разбиение на отдельные квазивертикальные блоковые тела, осуществляется в соответствии с рисунком волнового поля. В конечном счете, достигается совмещение расчетных и наблюденной кривой Δg и процесс формирования согласованной сейсмогравимагнитной ФГМ завершается петромагнитной параметризацией “квазиблоков” и совмещением расчетной кривой ΔТ с наблюденной. Процесс подбора кривых останавливается достижением минимума среднеквадратического отклонения расчетных кривых Δg и ΔТ. Для подбора ФГМ и расчета теоретических кривых используется программный комплекс GRAVBUL-MAGBUL , разработанный А.А.Булычевым (МГУ им. Ломоносова М.И.,2000г.). На рис.3.4 приведен пример согласованной сейсмогравимагнитной ФГМ по одному из фрагментов регионального сейсмического профиля “Оренбург-Маныч”, проходящего через Прикаспийский солянокупольный бассейн. Эта модель интересна разрастанием мощности карбонатного интервала под соляным куполом в контуре выделенного по сейсморазведочным данным Линеево-Дольского объекта. По кривой 3 на рис.3.4, полученной исключением из числа гравиактивных комплексов ФГМ упомянутого карбонатного ин­

тервала видно, что образовавшийся минимум интенсивносью до 5мГал подтверждает факт наличия контрастного по плотности карбонатного тела в разрезе подсолевого палеозоя.

В лабораторной работе студенту будет предоставлена возможность освоить комплекс GRAVBUL-MAGBUL и приобрести навыки гравимагнитного моделирования.