Гл. 5. Выделение слабых аномалий на фоне помех

 

 

Повсеместное использование мощного программного обеспечения для обработки, интерпретации и визуализации геофизических данных в рудной геофизике часто не сопровождается радикальным повышением эффективности геолого-геофизических заключений. Безусловно, одной из важнейших причин является проведение поисково-разведочных работ во все более сложных геолого-геофизических условиях. Такая ситуация характерна, например, при поисках месторождений алмазов на площадях распространения траппов. Но также важной и связанной с предыдущей причиной является недооценка или недостаточная проработка моделей, используемых при интерпретации в явном или неявном виде. Это касается как составных элементов модели изучаемой системы «геологическая среда - поле» - физико-геологических моделей (ФГМ), так и возможностей и ограничений методов, реализованных в используемых программах и базирующихся на некоторых математических и физических моделях. Суть рассмотрения вопросов использования тех или иных моделей и границ их применимости сводится, в конечном счете, к надежности геолого-геофизических выводов интерпретатора. 

Используемое для интерпретации геофизических данных специализированное программное обеспечение далеко не всегда сопровождается конкретным описанием реализованных в нем методов. Поэтому интерпретатору довольно часто приходится выяснять с помощью моделей эффективность и области применимости ПО наподобие тестирования «черного» ящика. Наиболее надежны испытания на эмпирических моделях - природных эталонных объектах, значительные затраты на изучение которых компенсируются возможностями верификации как программного обеспечения, так и отработки геофизических методов и методик. Для решения вопросов поисков месторождений алмазов в Якутской алмазоносной провинции большое значение имеют созданные Ботуобинской и Амакинской экспедициями опытные полигоны, для которых имеются данные детальных геофизических съемок по обширному комплексу геофизических методов. Использование полигонов для тестирования эксплуатируемого или разрабатываемого ПО позволяет формировать и исследовать статистические модели, отражающие разрешающую способность, устойчивость и надежность методов интерпретации. Так, данные бурения, детальной высокоточной гравиразведки, наземных и аэромагнитных съемок по уч. «Полигон» Амакинской ГРЭ позволили рассчитать линейные фильтры для прогноза мощности и глубины залегания траппов на обширной площади уч. Подтрапповый. Результаты детальных геофизических работ на полигоне уч. Хататский дали возможность определить параметры прогнозирующих фильтров, необходимых для подавления низкочастотных помех, и отработать методику районирования площадей по многомерным статистическим характеристикам полей случайных помех, что важно для повышения надежности фильтров, используемых для выделения слабоинтенсивных аномалий.

Из теории оптимальной фильтрации известно, что для формирования оптимальных фильтров необходимо знать статистические свойства выделяемых аномалий и помех. В разработанном пакете программ SMI, предназначенном для интерпретации геофизических данных, статистические свойства выделяемых аномалий определяются на основе описания образов искомых объектов с помощью стохастических моделей. Стохастические модели позволяют формализовать нечеткую информацию о параметрах искомых объектов и объектов-помех и получать вероятностно-статистические характеристики в виде векторов математических ожиданий и ковариационных матриц моделируемых полей. Реализованный в пакете SMI математический аппарат позволяет рассчитывать стохастические аномальные эффекты для вероятностно-статистических описаний кимберлитовых трубок в виде усеченных эллиптических конусов. При расчетах учитывается величина и возможный диапазон изменений вектора как индукционной, так и остаточной намагниченности.

Определение необходимых характеристик поля помех может быть проведено либо статистическим путем – определением статистик выборки, сформированной окном обработки из области нормального поля, либо прямым расчетом.

Затруднения в практической реализации первого, статистического, способа связаны с трудностями выделения областей нормального поля, т.к. в «чистом» виде оно практически не существует. Но при поисках кимберлитовых трубок эта трудность преодолима, т.к. вклад аномальных эффектов возможных кимберлитовых тел в суммарную изменчивость наблюдаемых полей помех несущественен и поэтому характеристики этих полей практически отражают свойства полей помех. Вторая проблема связана с часто наблюдаемой пространственной нестационарностью поля помех. При этом низкочастотная составляющая фактора нестационарности связана с «региональным» фоном, а изменения корреляционных свойств высокочастотных помех обусловлены обычно существенным изменением глубины залегания мелких приповерхностных неоднородностей. Программы пакета SMI позволяют достаточно эффективно подавлять низкочастотные помехи фильтрацией методом главных компонент, либо с помощью прогнозирующих фильтров на основе множественной линейной регрессии. Последний способ является развитием известных приемов корреляционных методов интерпретации. Районирование обрабатываемого поля по многомерным статистическим характеристикам позволяет преодолеть эффекты нестационарности, т.к. выделенные условно однородные участки характеризуются, как правило, стационарным характером полей.

Несколько более сложен прямой расчет стохастического эффекта моделей случайно-неоднородных сред, аппроксимирующих неоднородности вмещающей среды. В зависимости от характера и относительных размеров неоднородностей возможно использовать  типовые модели: пуассоновского поля случайных источников – для рассеянных во вмещающей среде относительно небольших источников потенциальных полей; модель ячеистого беспорядка – для аппроксимации сред с сопоставимыми и относительно выдержанными размерами неоднородностей; случайного поля – в том случае, когда может быть задана его корреляционная характеристика. При интерпретации гравитационных и магнитных полей выбор типа стохастической модели вмещающей среды и определение ее параметров наиболее целесообразно проводить по данным плотностного каротажа и КМВ. Анализ каротажных диаграмм позволяет определить преобладающие размеры неоднородностей вмещающей среды, в т.ч. терригенных юрских отложений, отличающихся повышенными значениями магнитных характеристик.