基于重力资料的南海及邻区断裂分布特征研究

断裂构造作为重力异常一个非常重要的解释成果,它与能源和矿产资源勘查、构造单元划分和大地构造分区有着密切的联系.有些地质界线以断裂为界,有些能源或矿产资源与断裂伴生.本文利用重力异常,采用归一化总水平导数垂向导数（NVDR-THDR）断裂识别方法推断了南海及邻区主要断裂平面分布位置,首次采用重力异常曲率属性方法反演了南海及邻区主要断裂视深度.在南海及邻区推断断裂57条,其中一级断裂14条,二级断裂43条;断裂走向以NE和NW向为主,其次为NEE、NWW和NNE向以及NNW、EW和近SN向;一级断裂长度大部分为600~1400 km,二级断裂长度大部分为400~900 km;断裂视深度约为2~10 km,其中一级断裂视深度大部分为2~10 km,二级断裂视深度大部分为2~8 km.该研究成果可以为南海及邻区油气勘探、矿产资源勘探以及基础地质研究提供依据.

     

基于磁力资料的南海及邻区磁性基底和居里面深度特征研究

磁性基底和居里面是研究地壳和岩石圈的地质构造和热演化过程的两个重要磁性界面.为了研究南海及邻区磁性基底和居里面所反映的深部构造及其热活动的地质效应,本文在对磁异常进行化极处理的基础上,采用最小曲率位场分离方法,获得了磁性基底和居里面引起的化极磁异常,利用双界面模型快速反演方法,反演了南海及邻区的磁性基底和居里面深度,研究了磁性基底、居里面深度及其分布特征,讨论了磁性基底、居里面与新生界深度之间相关性特征及其地质意义.研究表明,磁性基底深度5~20 km,洋盆南北两侧磁性基底走向分别以NE、NEE向为主,中南半岛周缘磁性基底呈NW、NNW走向.居里面深度15~32 km,宏观表现为"洋壳浅、周缘深"及周缘"北浅南深"的特征,洋盆地区居里面深度呈现"西南浅、东部深",洋壳与陆壳接触带在居里面深度上表现为梯级带特征.新生界深度与磁性基底深度相关性（Correlation between the depth of magnetic basement and Cenozoic,CDMBC）多以不规则形状分布,在盆地的沉积中心呈现正相关;新生界深度与居里面深度相关性（Correlation between the depth of Curie surface and Cenozoic,CDCSC）多呈NE、NEE向带状正相关分布,走向与盆地走向一致;莺歌海盆地、琼东南盆地、万安盆地南部和曾母盆地CDMBC呈正相关、CDCSC呈负相关,莺歌海相关性特征推测为：居里面随岩石圈变形隆起而抬升,磁性基底张裂下沉,发生大规模沉降引起;琼东南盆地相关性特征推测为：居里面随岩石圈变形下坳而下降,沉积中心与磁性基底下沉方向一致;万安盆地和曾母盆地相关性特征推测为：深部流体沿南海西缘断裂直接进入地壳,引起该处居里面深度变浅.     

球壳中间层引力公式

在以往的重力观测值中间层引力计算中,采用的中间层模式是无限大平板——布格板,而这种模式与实际的中间层模式不符。我们认为把中间层近似地看成球壳较为合理。下面给出球壳中间层引力公式。     

利用重磁资料研究南岭于都-赣县矿集区 花岗岩与

于都-赣县矿集区是南岭东段一个具有良好找矿前景的钨、金银铜铅锌矿集区,花岗岩与成矿关系密切,而断裂构造往往是控岩、控矿构造。因此系统探查该区花岗岩和断裂构造分布是进一步找矿的关键问题之一。本文通过对该区重磁场特征与已出露花岗岩和断裂分布特征对应关系的研究,系统推断了该区花岗岩和断裂构造分布。研究表明:利用重力资料研究花岗岩分布具有较好的效果和较高的效率,而利用磁力资料只能推断出有磁性的花岗岩,推断出的隐伏花岗岩体规模大约是已出露花岗岩体规模的2倍;利用重磁资料推断了9条一级断裂和49条二级断裂;通过花岗岩体分布与断裂分布规律的研究表明该区断裂构造对花岗岩的发展起着主要的控制作用。上述成果为矿集区深部控矿岩体和控矿构造的进一步研究提供了地球物理依据。     

一种稳定的位场数据最小曲率网格化方法研究

在进行位场数据处理和转换之前均要对离散数据进行网格化,网格化的精度直接影响位场处理和转换结果的精度、网格化方法的计算量大小直接影响位场处理和转换结果的效率.本文在已有最小曲率网格化算法的基础上提出了一种稳定的最小曲率网格化算法,该算法不但提高了网格化结果的精度,而且网格化结果受点(线)距大小的影响较小,通过实际资料验证...     

位场总水平导数极值位置空间变化规律研究

通过对位场总水平导数函数性质的研究表明,位场总水平导数不是位函数,因而利用位场总水平导数构造新的边缘识别方法时会出现"奇点",使得计算结果的稳定性下降.对单一边界、双边界、多边界模型重力异常总水平导数和重力异常垂向导数总水平导数极值位置的空间变化规律研究表明,重力异常垂向导数总水平导数和化极磁力异常总水平导数的极值位置相同,与重力异常总水平导数的极值位置空间变化规律相似.利用位场总水平导数极大值位置能够准确识别单一直立边界地质体的边缘位置,但不能准确识别其它任何形体的边缘位置,其识别结果的偏移量大小随地质体的埋深、水平尺寸以及倾斜程度等变化,但能收敛于某一固定值;重力异常垂向导数总水平导数比重力异常总水平导数的峰值更加尖锐、横向识别能力更强,其极大值位置更靠近地质体上顶面边缘位置,但存在"次极大值"的影响.     

位场垂向导数零值位置空间变化规律研究(英文)

本文推导了简单规则形体(单一边界、双边界和多边界)重力异常垂向一阶导数和重力异常垂向二阶导数零值位置的解析表达式,并研究了其空间变化规律;对难以得到其零值位置解析表达式的简单规则形体,利用其剖面图和断面图上的零值位置来研究其空间变化规律。研究结果表明,重力异常垂向二阶导数与重力异常垂向一阶导数零值位置的空间变化规律基本一致,只是重力异常垂向二阶导数零值位置比重力异常垂向一阶导数的零值位置更靠近地质体上顶面边缘位置,且其分辨能力更强。对于单边界模型,随着埋深的增加,重力异常垂向导数的零值位置均自形体上顶边缘位置向外侧偏移,但最终均能收敛于某一固定值;对于双边界模型,随着埋深的增加,重力异常垂向导数的零值位置自形体上顶边缘位置一直向外侧偏移;对于多边界模型,随着埋深的增加,重力异常垂向导数零值位置自形体上顶边缘位置向外侧收敛,部分边界的零值位置重合并消失。最后通过实际资料检验了方法的有效性和可靠性。     

基于特征加权的KNN模型岩性识别方法

岩性识别是一项重要的地质工作,为固体矿产勘探与油气勘探奠定了坚实的地质基础。岩石物性是连接岩性和地球物理场的桥梁,可以通过物性之间的差异进行岩性识别,但不同岩石的物性数据往往存在一定重合,仅靠交会图无法准确地识别岩性。KNN(K近邻)模型是一种简单、直接的机器学习方法,准确度和灵敏度都很高,适用于多分类问题。基于此,本文将基于特征加权的KNN模型引入岩性识别中,该方法将传统KNN模型与属性特征的信息增益相结合,对不同特征赋予不同权重,可以直观地反映属性特征对分类的重要程度。实验证明,相比于传统KNN方法,基于特征加权的KNN模型对岩性交界处的识别能力有大幅提升,整体提高了岩性识别的准确性和稳定性。     

偶层位曲面位场数据处理及转换方法

本文在文献［１］［２］的基础上，进一步完善了偶层位曲面位场数据处理及转换方法。克服了三角函数曲面位场数据处理及转换方法不能适应于所有＂强地形＂的弱点。提出了曲面位场处理及转换的两个基本类型（纯位场型和磁力场型）及其相应的计算公式；提出了简单快速的数值积分方法；提出了分块处理技术。编制了相应方法软件，并通过理论模型试算和实际资料处理，检验了方法的正确性和有关技术措施的有效性。该套方法软件具有适应性强，计算速度快和精度高等特点。     

二度体重力异常铅垂二阶导数的近似计算公式

迄今为止,还没有二度体重力铅垂二阶导数的计算公式。在进行这种计算时,一般是采用三度体的有关公式,例如哈克公式。本文的讨论表明:这种做法是不可取的,并由两种途径提出了二度体重力异常铅垂二阶导数的计算公式。对于应用这些公式进行计算时所产生的误差,本文也作了讨论。