0 引言
二连盆地为我国北方中新生代重要的产铀沉积盆地[1⇓-3],近年来通过核地质系统的铀矿资源勘查与评价,不仅相继发现了多个大中型砂岩型铀矿床,显示了巨大的找矿前景[4],而且已经发展成为砂岩型铀矿勘查的大基地之一。随着新时代铀矿勘查工作的持续推进,以及铀矿勘查深度进入到500~1 000 m为主的“第二找矿空间”[5],目前宽频大地电磁法(简称BMT)作为一种深部与中浅部兼顾的大深度探测技术得到了高度重视[6],已相继分别在新疆准格尔盆地、鄂尔多斯盆地、二连盆地与松辽盆地等重点成矿地区开展了勘查应用,通过资料分析提供了丰富的深部地质信息,为区内钻探工程的布置提供了较为翔实的地质—地球物理资料[7⇓⇓⇓-11]。但是,工作中尚存在一些亟待提高的问题,主要是数据精细处理,尤其是反演方法及反演参数的适用性选择问题,均未结合钻孔资料进行必要的试验分析,数据处理整体尚不够精细,影响了后续资料的解释精度与效果。因此,开展盆地BMT数据精细处理研究,对于精准解决铀矿控矿条件、提高方法探测效果等方面将发挥积极的作用。本文以满都拉图地区BMT数据与收集的钻孔资料为基础,结合地质与岩石物性特征,对BMT数据进行了精细反演处理研究,旨在为其他地区数据处理提供示范与借鉴。
1 研究区地电特征
图1
表1 岩石电性测量参数
Table 1
| 地层 | 岩性简述 | ρ/(Ω·m) | |
|---|---|---|---|
| 新近系(N)、 古近系(E) | 泥岩、砂质泥岩 | 6~15 | |
| 松散含砾粗砂岩、粗砂岩 | 20~150 | ||
| 砂砾岩、砾岩 | 20~70 | ||
| 下白垩统 赛汉组 | 上段(K1s2) | 含砾砂岩、砾质砂岩 夹粉沙岩和薄层泥岩 | 10~40 |
| 下段(K1s1) | 泥岩、层状粉砂质 泥岩夹含砾砂岩 | 6~12 | |
| 下白垩统腾阿 尔善组(K1a) | 砂砾岩夹泥岩 | 10~25 | |
| 下白垩统腾格尔组(K1t) | 砂岩、泥岩、粉砂岩 | ||
| 火成岩与变质岩 | 花岗岩、玄武岩、 安山岩、板岩等 | >50 | |
研究区上述地电特征是划分地层及岩性的重要依据,为数据精细处理及地质推断解释奠定了基础。
2 宽频大地电磁精细反演处理
精细数据反演处理是后续资料解释的关键一环,其处理的可靠性、正确与否直接关系到资料的解释效果。数据反演方法的选择原则不是新、特、奇,而是成熟、适用与先进,效果和适用是第一位[15]。本次研究中,主要依托二连盆地满都拉图地区完成的BMT数据及收集的地震勘探剖面与施工钻孔资料为基础,对反演方法、反演数据模式及参数的适用性进行了探究。
2.1 反演方法选择
为获取合理适用的反演方法,利用区内L18-15线中与地震勘探D01线大致重合的一段资料进行了反演方法适用性对比研究。
由图2a可见,地震勘探解释剖面推断了2个标准反射层(T0和Tg)与2个层序界面(T1和T2),在此基础上确定了各地震层序与地层的对应关系[19]。其次,根据反射波特征推断断裂构造1条(F11),该断裂为准棚凹陷NW侧的边界控制断裂。由图2b可见,OCCAM二维反演结果显示,断面由浅至深反映为“中阻、低夹中阻、中阻、高阻”四层地电结构,解释F11断裂一条,与浅层地震资料解释结果基本吻合,只是下白垩统腾格尔组与阿尔善组电性相近,BMT资料进行了合并解释,其分层效果不如浅层地震勘探精细[20]。由图2c可见,NLCG法反演结果的地电结构虽然与OCCAM法大致一致,但反映的砂体连续性较差,而且对F11断裂无反映。由此可见,研究区OCCAM法反演要优于NLCG法。
图2
图2
L18-15剖面反演方法对比
a—D01线地震勘探叠加深度剖面;b—L18-15线OCCAM二维反演电阻率断面;c—L18-15线NLCG二维反演电阻率断面
Fig.2
Comparison of inversion method for L18-5 section
a—seismic exploration stacking depth profile of line D01;b—OCCAM 2D inversion resistirity section of L18-15 line;c—two dimensional inversion resistivity section of NLCG on L18-15 line
2.2 反演数据模式选择
BMT采集了TE和TM两个方向的数据,为获取最佳的反演数据模式,根据区内L18-9线平距9 530 m收集的E19-05钻孔资料,分别采用TM、TM+TE和TE等3种数据模式,采用OCCAM法进行了反演对比。由图3可见,断面浅部3种数据模式反演结果的差别不大,但深部差别较为明显。TM模式底部高阻体下移,导致基底埋深偏深;TE模式底部高阻体整体偏低,且高阻体下移,基底界线不够清晰;TM+TE模式与钻孔揭露的岩性分层基本吻合。因此,采用TM+TE两个方向的数据模式,反演结果更可靠。
图3
图3
钻孔旁不同数据模式反演结果对比
Fig.3
Comparision chart of inversion results of different data near borehole
2.3 反演参数选择
为降低多解性,提高资料的反演精度与效果,根据剖面过孔资料重点对SCS2D软件中所占权重大的初始背景模型、正则因子、模型第一层网格尺寸3个参数进行了分析研究。
2.3.1 初始电阻率模型选择
SCS2D反演软件在数据处理中提供3种方法初始电阻率模型:二维平滑模型、基于一维模拟的二维平滑模型和均匀半空间模型。
图4为E19-05孔附近BMT数据3种模型的OCCAM法反演结果对比,其他参数为系统默认。
图4
图4
钻孔旁不同初始背景模型反演结果对比
Fig.4
Comparision of inversion results of different background models near the borehole
2.3.2 第一层网格尺寸选择
图5
图5
钻孔旁不同网格反演结果对比
Fig.5
Comparision of inversion results of different grids near the borehole
由图可见,第一层网格为20 m与60 m时,断面中反演的中阻、中高阻电性层变厚,低阻层变薄,与钻孔揭露地层厚度及测井电阻率存在较大差异;第一层网格为40 m时,反演断面中的电性分层与钻孔揭露岩性厚度基本吻合。因此,模型第一层网格选择为40 m时,能获得较好的反演效果。
2.3.3 正则化因子(ResSmth)选择
ResSmth参数是控制反演模型数据拟合度与模型粗糙关系的一个参数,取值过大则模型光滑简单,但数据拟合差比较大;过小则数据拟合差小,但模型较粗糙复杂。因此,在数据反演过程中正则化因子直接影响到地质推断的准确性。
图6是ResSmth系数分别为0.1、0.4、0.6的反演对比试验结果,反演方法为OCCAM法,初始背景模型为二维平滑模型,第一层网格厚度为40 m,原始数据为E19-05孔旁的实测数据。
图6
图6
钻孔旁不同正则化因子反演结果对比
Fig.6
Comparision diagram of inversion results of different regularization factors beside borehole
由图可见,不同ResSmth系数得到的反演电阻率断面等值线分布形态基本一致,均表现为清晰的4个电性层,呈中阻—低阻—中阻—中高分布特征,但深部电性层的反演电阻率值、等值线密集度等存在明显差别。
ResSmth参数为0.1时,数据拟合度较高,浅部反演电阻率值整体偏高;圆滑系数等于0.6时,反演电阻率等值线稀疏,反演电阻率数值变低,低阻层变厚,尤其是在第二与第三电性层的分布厚度上与钻探揭露情况存在明显差别;圆滑系数为0.4时,反演结果与钻探揭露地层深度、厚度基本一致,反演电阻率断面分层明显,与地质情况吻合较好,正确地反映了地电结构。因此, ResSmth参数取值为0.4时可获得较为理想的反演效果。
2.3.4 典型剖面反演结果
研究区完成测线14条(编号L18-01至L18-14),测点总计3 095个,由于各剖面反演的电性及地电特征大致一致,下面以L18-12平距29 800~38 500 m段的最终反演及地质推断解释结果为例,结合钻孔资料进行分析。
2.3.4.1 典型剖面反演电阻率断面地质推断解释
图7
图7
典型剖面反演电阻率及地质推断解释断面
Fig.7
Typical section inversion resistivity and geological inference interpretation profile
由图可见,电性层纵向上分为明显的6个电性层,其电性特征与图2中的L18-5剖面基本一致,电性分层性特征明显。①第一电性层:位于反演电阻率断面顶部,电性层呈连续分布,电阻率等值线呈水平层状分布,反演电阻率值一般大于6 Ω∙m,为中阻特征,厚度30~60 m,依据地电特征,解释为古近系和新近系砂岩、粗砂岩、含砾粗砂岩、砂质砾岩。②第二电性层:反演电阻率值一般小于6 Ω∙m,低阻特征,顶、底界面向NW缓倾,厚度50~100 m;根据地电特征,解释为下白垩统赛汉组上部泥岩、砂质泥岩、泥灰岩等。③第三电性层:反演电阻率值6~100 Ω∙m,为中高阻特征,呈似层状、透镜状分布,厚度为60~80 m。依据地电特征,解释为下白垩统赛汉组砂岩、砂质砾岩和含砾中粗砂岩,其岩性组合以辫状河相沉积为特征。④第四电性层:反演电阻率值一般小于6 Ω∙m,总体呈低阻特征,该电性层顶界面呈近水平展布,底界面呈“凹”状,厚度为150~350 m,根据地电特征,解释为下白垩统赛汉组泥岩、砂质泥岩夹泥灰岩等。⑤第五电性层:反演电阻率值一般10~25 Ω∙m,表现为中阻特征,厚50~450 m,埋深150~870 m。解释为下白垩统阿尔善组和腾格尔组砂岩、砂质砾岩夹泥岩的综合反映。⑥第六电性层:主要位于断面图底部,反演电阻率值一般大于25 Ω∙m,最高达400 Ω∙m,表现为中高阻特征。根据地质、物性资料,解释为前白垩纪基底。
2.3.4.2 钻探验证情况
本次收集了位于该剖面中的E14-6号钻孔,其揭露深度较浅,未揭穿下白垩统赛汉组,下面依据钻探验证情况对反演解释结果进行对比分析。
E14-6号钻孔揭露深度165.58 m,0~42 m为古近系与新近系,测井电阻率反映为相对中阻特征;42~75 m为赛汉组上段粉砂砂岩、泥岩,测井电阻率反映为相对低阻特征;75~161 m为赛汉组上段砂岩、中粗粒砂岩、砂质砾岩和含砾中粗粒砂岩,测井电阻率反映为相对中阻特征;161~165.58 m为赛汉组下段泥岩、砂质泥岩,测井电阻率反映为相对低阻特征。
图8为钻孔旁资料对比,反演电阻率断面纵向深度切到略大于钻孔的揭露深度。由图可见,E14-6钻孔旁的反演电阻率断面反映为相对“中阻、低阻、中阻、低阻”四层电性结构特征,其反演解释结果与钻孔揭露情况基本一致,论证了区内BMT资料反演结果的可靠性。
图8
图8
反演电阻率断面与E14-6钻孔资料对比
Fig.8
Comparison between resistivity inversion section and E14-6 borehole data
综上,研究区BMT数据精细反演处理中,反演方法采用OCCAM法,反演数据采用TM+TE模式,反演参数选择背景模型为二维移动平均电阻率模型、正则因子0.4、第一层厚度40 m时可获得较好的反演效果。
3 结论
1)研究区BMT数据精细反演处理分析研究认为,根据已知钻孔或地震资料等先验信息,首先开展有针对性的反演方法、反演数据模式以及反演参数等适用性试验分析研究,是确保资料减少多解性、获得可靠的反演精度与效果的关键。
2)研究区数据精细反演处理研究,不仅获得了可靠的反演结果,为后续资料的精细解释奠定了基础,而且也为其他地区BMT数据反演处理提供了示范与借鉴。其次,由于不同地区的地电结构、数据结构不同,数据反演中所采用的参数定会有所差异。因此,实际工作中,基于提升反演结果准确度的目的,首先开展精细数据反演处理研究显得十分重要。
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The inversion of electromagnetic sounding data does not yield a unique solution, but inevitably a single model to interpret the observations is sought. We recommend that this model be as simple, or smooth, as possible, in order to reduce the temptation to overinterpret the data and to eliminate arbitrary discontinuities in simple layered models. To obtain smooth models, the nonlinear forward problem is linearized about a starting model in the usual way, but it is then solved explicitly for the desired model rather than for a model correction. By parameterizing the model in terms of its first or second derivative with depth, the minimum norm solution yields the smoothest possible model. Rather than fitting the experimental data as well as possible (which maximizes the roughness of the model), the smoothest model which fits the data to within an expected tolerance is sought. A practical scheme is developed which optimizes the step size at each iteration and retains the computational efficiency of layered models, resulting in a stable and rapidly convergent algorithm. The inversion of both magnetotelluric and Schlumberger sounding field data, and a joint magnetotelluric‐resistivity inversion, demonstrate the method and show it to have practical application.
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