地球物理学报  2017, Vol. 60 Issue (11): 4491-4505   PDF    
基于欧拉反褶积方法的航磁三分量应用研究
孙昂1,2, 郭华2 , 田明阳3, 张爽3, 管彦武3, 吴贺宇3     
1. 吉林大学地球科学学院, 长春 130061;
2. 中国国土资源航空物探遥感中心, 北京 100083;
3. 吉林大学地球探测科学与技术学院, 长春 130026
摘要:在中国北部某地区首次开展了航磁三分量矢量飞行测量.本次测量是国内第一次直接测量航磁异常三分量ZaHaxHay数据,即文中提到的垂直分量V、北分量N、东分量E.由于三分量磁测数据具有矢量空间性,因而凭借其全空间矢量,在反演过程中可以更直接地发挥指向性作用.更为丰富的测量资料参与反演,所得到的最终结果为构造解释提供了更有力的约束,从而有助于减少地质解释过程中的多解性,提升解释结果的可靠性.本文以模型试验为切入点,首先进行三个分量各自的欧拉反褶积处理模型试验,以模型试验结果总结了不同的分量经反演后各自对理论模型边界刻画的特点.而后依据以上特点,将三个分量各自的反演结果进行叠加.与总场的反演结果相比,三个分量反演的叠加结果改善了模型体边界的识别效果,获得了更为准确的模型体位置信息.在总结了模型试验相关规律的基础之上,按照类似步骤分别对实测航磁三分量数据进行了欧拉反褶积处理,再将三个分量实测数据各自的反演结果进行叠加,以叠加后的结果进行构造解释.利用不同分量各自的反演特点,综合发挥多分量的资料优势,最终以三分量反演的叠加结果为依据,有效地识别了区内断裂,更加准确地刻画出断裂的形迹位置,揭示了不同性质断裂的世代关系,显示了良好的应用效果.
关键词: 航磁三分量      欧拉反褶积法      构造解释     
Application of aeromagnetic three-component survey based on the Euler deconvolution method
SUN Ang1,2, GUO Hua2, TIAN Ming-Yang3, ZHANG Shuang3, GUAN Yan-Wu3, WU He-Yu3     
1. College of Earth Sciences, Jilin University, Changchun 130061, China;
2. China Aero Geophysical Survey & Remote Sensing Center for Land & Resources, Beijing 100083, China;
3. College of Geo-Exploration Science and Technology, Jilin University, Changchun 130026, China
Abstract: We have conducted a three-component aeromagnetic survey for the first time, over an area in northern China, obtaining data of Za, Hax and Hay which are defined as vertical component (V), north component (N) and east (E) in this paper. Due to the vector space feature of three-component data, it can play a more direct role on the basis of full space vectors in the inversion process. Because of the abundance of data involved in inversion process, the final results provide stronger constraints in the tectonic interpretation which facilitate to reduce the multiplicity of solutions in geological interpretation and improve the reliability of interpretation. This paper starts with a model test. First, three-component aeromagnetic data is processed by Euler deconvolution. According to results of the model test, the characteristics of model boundaries for each component are summarized. Then, the three-component inversion results are superposed based on these characterisitcs. Comparing with inversion results of ΔT, superposed inversion of three-component data can improve identification of the model boundary, and provide more accurate information of the model body position. On the basis of summarizing the relevant rules of above model test, the measured aeromagnetic three-component data is processed by Euler deconvolution in similar procedures. After that, we interpret faults through superposing the respective inversion results of the measured three-component data.Finally, using the respective inversion characteristics of different components and taking full advantage of multi-component data, superposed results of three-component data improve the efficiency and accuracy of identifying faults and depicting traces, and reveal age relationships of different faults at the same time. Thus, this paper shows the good application value of aeromagnetic three-component survey based on the Euler deconvolution method.
Key words: Aeromagnetic three-component    Euler deconvolution method    Tectonic interpretation    
1 引言

现阶段地球物理勘探中,磁测一般更容易精确测得总磁场的模量异常ΔT.然而,地磁异常实际是一个三维空间矢量异常,仅用一个总场异常不能准确而全面地描述其矢量特性.因此,从20世纪70年代初开始, 国内外陆续开展了一些磁异常三分量的研究工作,日本在此方面取得的一些成果处于前沿,但后来因为测量难度较大,一度中断了对磁场三分量测量解释的研究工作.21世纪后,国内学者在磁异常三分量数据处理解释方面开展过相关研究:王林松等在VC++平台上进行了球体磁异常三分量数据的空间成像,取得了较好成果(王林松等,2009);闫辉等推算出了三分量磁场的递推算法(闫辉等,2010).本次航磁三分量测量是国内首次直接测量得到的磁异常三分量,为分析深部矿产资源勘查、深部重大地球科学问题提供高精度的全要素地磁场信息.由于针对航磁三分量矢量数据的研究工作较少,从而也对航磁三分量矢量数据的处理解释技术提出了新的挑战.

欧拉反褶积方法最早是由Peters在1949年提出,他以欧拉齐次方程为基础来反演计算场源深度和位置信息等(Peters,1949).1982年,Thompson在对磁测数据的处理中引出了欧拉齐次方程,并将其应用于磁测的剖面数据中(Thompson,1982).此后,于1990年Reid等将欧拉反褶积法推广于三维数据中,并进行了理论和实测资料的处理,对位场数据进行解释(Reid et al., 1990).1994年,Fairhead等提出用拉普拉斯方程来改善欧拉方程的结果(Fairhead et al., 1994).1999年,Barbosa等对构造指数估计进行了改进与分析(Barbosa et al., 1999).2004年,姚长利等从水平梯度、距离约束、聚集度约束等方面提出具体的改进方法,使欧拉方法的实用性进一步加强(姚长利等,2004).2005年,范美宁等改进了欧拉反褶积的计算方法,直接建立起场源与构造指数的对应关系,提高了欧拉反演方法的计算效率(范美宁等,2005).欧拉反褶积方法不仅仅被应用于重磁异常数据中,还被应用于位场梯度数据和解析信号数据中(张季生等,2011曹书锦等,2012朱自强等,2015周文月,2016).

欧拉反褶积方法可以快速定位异常源位置,进而进行异常圈定,划分构造单元,圈定找矿远景区(高倩和陈石,2015徐剑春等,2016).但是此前欧拉反褶积方法往往被应用于重磁位场数据和梯度数据,没有被应用于航磁三分量数据,所以本文先进行模型试验,以检验欧拉反褶积处理磁异常三分量数据的效果,再将欧拉反褶积法应用于实测航磁三分量数据.由于数据涉密,工区坐标位置不能公开,正文及图件中均将位置信息隐去.

2 航磁三分量数据的欧拉反褶积

前人研究证明,欧拉反褶积方法可以圈定地质体的边界,比如断层、陡峭的接触带、盆地边界等,并对潜伏场源进行深度估计(史辉等,2005).他们的研究还证明了欧拉反褶积方法不需要更多的先验信息,不受磁化方向的影响,即计算磁异常数据时不需化极运算.

欧拉反褶积是依据欧拉方程,利用重力或磁异常沿不同空间方向的导数建立起超定方程组并求解,进一步计算求出场源的水平位置及深度的快速位场反演方法.它既可以用于计算剖面数据,也可以用于计算平面网格数据.对于断层、岩脉以及岩体等各种不同形状地质体,欧拉反褶积法可以快速计算场源位置参数(王明等,2012).

对某一函数f(x, y, z),如有:

(1)

则称函数f(x, y, z)是n阶齐次函数,式中xyzt是函数f的自变量.数学上可以证明,若f(x, y, z)是n阶齐次的,则(1)式满足:

(2)

此偏微分方程则被称为欧拉齐次方程.

对于重磁同源的位场,考虑一个相对于观测平面位于点(ξ0, η0, ζ0)的质心和磁源,ζ0可以是场源顶端埋深,或是场源中心深度.其重力异常可以被表示为

(3)

其中:

(4)

C为根据场源形状不同取不同数值的量,n为构造指数.对于(3)式这样的函数,其欧拉方程可以写为

(5)

(6)

基于泊松公式,磁位U的欧拉方程可被表示为(范美宁,2006):

(7)

其中r为观测点到场源的距离矢量.

分别对(7)式在z方向求取偏导得:

(8)

(9)

其中为磁位的垂向梯度即三分量中的垂向磁异常分量.可见磁异常分量的构造指数较磁位多一阶.即:

(10)

其中N为磁异常数据对应的构造指数,如表 1所示.

表 1 部分磁场场源的构造指数 Table 1 Structural indexes of several magnetic field sources

对磁异常垂直分量的欧拉反褶积的计算,首先要利用磁异常垂直分量在各个测点计算沿xyz三个不同方向(对二度体情况不考虑y变量)的偏导数;其次确定出构造指数N,利用(10)式建立线性方程组;最后解方程组求出ξ0η0ζ0的值(对二度体求出ξ0ζ0).

由于实际测量中难以精确地确定磁异常值,异常中会存在背景场的干扰,可以假定在小区域内背景场为一常数B,而(10)式变为

(11)

移项后有:

(12)

与(10)式相比,多出了一个待求的未知量B,但通过增加方程组中的方程数量,亦可以求出B的值.对于航磁磁异常中的NE分量以及ΔT异常,也可以依照上述过程建立欧拉方程.

对于区域资料的计算可以分两步进行,第一步,将计算区域划分n×n的小窗,取小窗内的导数及原始异常值,利用(12)式建立超定方程组.显然,由小窗内的数据可以建立起4×9的系数矩阵及对应的右端项,也就不难计算出未知量ξ0η0ζ0B.这样在小窗范围内背景场可以被认为是某一常数,另外还可以在一定程度上避开邻近场源异常的干扰.第二步,根据解释人员对原始异常的初步认识,推断工作区内不同地段场源的大概形状即构造指数,计算中对不同区段的构造指数赋予不同数值,这样会使得计算结果更加合理.

本文针对实测航磁三分量数据的欧拉反褶积处理设计了4类模型试验,这些模型试验包括:单体模型试验、组合体模型试验、含噪声组合体模型试验和含背景场组合体模型试验.通过以上模型试验对比了不同分量磁异常通过欧拉反褶积后,所得到场源信息的差异性.这种差异性也指示了经欧拉反褶积后不同分量的磁异常,在刻画模型边界中各自具有的特性与优势.最终,综合利用不同分量磁异常的反演特点,提升了反演结果对模型边界刻画的效果,下面将详细阐述这一过程.

3 模型试验 3.1 单体模型

首先考虑一个均匀磁化简单板状体模型,模型长40 m,宽20 m,厚10 m,磁化强度1 A·m-1, 中心坐标(0, 0, -10),参考本次航磁三分量测区的地磁倾角、偏角,给定模型的磁倾角为67°,磁偏角为11°,网格大小1 m×1 m.模型的磁异常总场如图 1a所示,由于不是垂直磁化,在V分量异常图中无法识别模型体的准确位置,图中显示的磁异常垂直分量整体向南偏移,若根据原始异常确定模型位置则与实际情况会有较大差异.为了确定正确的模型体位置,对其磁异常总场及三个分量分别进行标准欧拉反褶积,得到的磁异常源位置分别如图 1abcd中的黑点所示.根据图 1a可以看出图中南侧有两处异常源最密集的区域,位于(-20, -10)、(20, -10)附近,这两个坐标对应模型南部的两个角点.其余异常源位置连线可以勾画出板状体的南北边界,但是东西边界与实际位置明显有偏差,而且北侧两处异常源集中的位置与实际角点位置不同.图 1b是模型磁异常垂直分量V的欧拉反褶积结果图,其中有四处异常源集中的区域,分别位于(-20, -10)、(20, -10)、(-20, 10)、(20, 10)附近,与模型的四个角点坐标相对应,其余异常源位置可以勾画出模型体边界位置,与实际相符.图 1c显示了模型磁异常北分量N的欧拉反褶积结果,其中在模型的四个角点位置异常源集中,并且能准确地勾画出模型体的南北边界.相似地,图 1d显示的模型磁异常东分量E的欧拉反褶积结果,也能定位模型的四个角点,并且准确地勾画出模型体的东西边界.经过图 1四幅图的对比,模型磁异常三分量数据的欧拉反褶积结果可以提供更准确的模型位置信息.

图 1 单体模型磁异常欧拉反褶积结果 (a)单体模型总场欧拉反褶积结果;(b)单体模型V分量欧拉反褶积结果;(c)单体模型N分量欧拉反褶积结果;(d)单体模型E分量欧拉反褶积结果. Fig. 1 Euler deconvolution results of magnetic anomalies for a single model (a) Total field; (b) Component V; (c) Component N; (d) Component E.
3.2 组合体模型(组合体由3个六面体组成:六面体1,六面体2,六面体3)

图 2为由三个均匀磁化的板状体组成的组合体模型,图 2a显示了组合体模型的磁异常总场等值线图.其中六面体1长宽均为30 m,厚10 m,中心坐标(-20, 20, 25);六面体2长宽均为10 m,厚10 m,中心坐标(30, 30, 10);六面体3长宽均为20 m,厚10 m,中心坐标(30, -30, 15);组合体模型磁倾角为67°,磁偏角为11°,磁场强度为1 A·m-1.从模型的磁异常总场等值线图中可以看出三个六面体的平面边界位置均与实际位置间存在偏差,故分别对模型的总场磁异常及其三个分量进行欧拉反褶积,得到的磁异常源的位置如图 2abcd中的黑点所示.图 2a是模型磁异常总场的欧拉反褶积结果图,其中六面体1、3尚能确定模型体的南部边界,但是其北部边界及角度位置无法确定,而六面体2的轮廓及角点位置均不清晰.图 2b显示了模型磁异常垂直分量V的欧拉反褶积结果,六面体1、2、3的角点位置及轮廓均可以由图中异常源位置确定.图 2c显示了模型磁异常北分量N的欧拉反褶积结果,其中六面体1、3各自的南北边界及角点位置可以确定,六面体2南部边界较清晰,北部边界略模糊.图 2d显示了模型东分量E的欧拉反褶积结果,其中六面体1、2、3的东西边界均可以确定,六面体1、3的角点位置准确.经过图 2四幅图的对比,发现三分量数据的欧拉反褶积结果可以提供更准确的模型位置信息,但是NE分量的欧拉反褶积结果对尺寸较小的模型的位置刻画的不甚清晰.

图 2 组合体模型磁异常欧拉反褶积结果 (a)组合体模型总场欧拉反褶积结果;(b)组合体模型V分量欧拉反褶积结果;(c)组合体模型N分量欧拉反褶积结果;(d)组合体模型E分量欧拉反褶积结果. Fig. 2 Euler deconvolution results of magnetic anomalies for a combined model (a) Total field; (b) Component V; (c) Component N; (d) Component E.
3.3 含噪声组合体模型(组合体由3个六面体组成:六面体1,六面体2,六面体3)

在实际工作中无干扰的数据是不存在的,所以笔者在3.2一节中组合模型的基础上加入1%的随机噪声.图 3为组合体模型加入1%随机噪声后磁异常总场和各分量的欧拉反褶积结果.图 3a显示了加入1%随机噪声的模型磁异常总场欧拉反褶积结果,其中得到的六面体1、3的角点位置与实际不符,每个模型相邻的两个角点距离较小,而对于六面体2,欧拉反褶积结果给出的边界位置变形较大,与实际严重不符.图 3b显示了模型磁异常垂直分量V的欧拉反褶积结果,其中六面体1、3的边界清晰,但得到的边长略小,六面体2的东侧边界略微变形,西侧边界位置准确.图 3c显示了模型磁异常北分量N的欧拉反褶积结果,其中六面体1、3的南北边界位置准确,六面体2南北边界虽可以确定,但是在两条边界中有两条虚假异常,推测是因噪声而产生.图 3d是模型磁异常东分量E的欧拉反褶积结果,其中六面体1、2、3的东西边界位置均可以准确确定.经过对比可知,使用模型三分量数据进行欧拉反褶积,可以从含噪声的模型数据中获得较准确的模型位置信息,其中北分量和东分量的欧拉反褶积结果可以更准确地确定模型的边长.

图 3 加入噪声后组合体模型磁异常的欧拉反褶积结果 (a)加入噪声的组合体模型总场欧拉反褶积结果;(b)加入噪声的组合体模型V分量欧拉反褶积结果;(c)加入噪声的组合体模型N分量欧拉反褶积结果;(d)加入噪声的组合体模型E分量欧拉反褶积结果. Fig. 3 Euler deconvolution results of magnetic anomalies for combined model with noise (a) Total field; (b) Component V; (c) Component N; (d) Component E.
3.4 含背景场组合体模型(组合体由3个六面体组成:六面体1,六面体2,六面体3)

在实际工作中往往存在背景场干扰,笔者在3.2的组合体模型中加入一个长宽均为100 m,中心埋深位于(0, 0, -30),厚度为10 m的板状体作为背景场.图 4为加入背景场的组合模型磁异常的欧拉反褶积结果.图 4a显示了加入背景场后组合模型磁异常总场的欧拉反褶积结果,其中六面体1、3的南部边界位置准确,六面体2的边界并不能准确确定.图 4b显示了加入背景场的组合模型磁异常垂直分量V的欧拉反褶积结果,其中六面体1、3边界及角点位置可以准确确定,六面体2的边界位置确定略有偏差.图 4c显示了加入背景场的组合模型磁异常北分量N的欧拉反褶积结果,其中六面体1、3的南北边界与实际相符,六面体2虽然边界不清晰,但是位置与实际相符.图 4d为加入背景场的组合模型磁异常东分量E的欧拉反褶积结果,六面体1、2、3的东西边界均可以准确确定.经过对比笔者发现,模型的磁异常北分量和东分量数据进行欧拉反褶积后能在含背景场的情况下准确地确定大中小三个六面体的边界位置,而垂直分量进行欧拉反褶积后可以确定较大六面体的角点位置,三分量数据欧拉反褶积的效果均强于总场的效果.

图 4 加入背景场的组合体模型磁异常的欧拉反褶积结果 (a)加入背景场的组合体模型总场欧拉反褶积结果;(b)加入背景场的组合体模型V分量欧拉反褶积结果;(c)加入背景场的组合体模型N分量欧拉反褶积结果;(d)加入背景场的组合体模型E分量欧拉反褶积结果. Fig. 4 Euler deconvolution results of magnetic anomalies with background field for a combined model with a background field (a) Total field; (b) Component V; (c) Component N; (d) Component E.
3.5 小结及设想

经过单体模型,组合体模型及加入噪声和背景场的组合体模型试验,对比各分量的欧拉反褶积效果,我们可以总结出如下规律:(1)使用磁异常三分量数据进行欧拉反褶积相比使用总场数据,能获得更准确的场源位置信息;(2)使用磁异常北分量数据进行欧拉反褶积可以准确地确定模型体东西走向的边界,同理,使用东分量数据可以确定模型体南北走向的边界;(3)若模型磁异常数据中含有噪声,模型磁异常总场和垂直分量进行欧拉反褶积后不能准确确定模型体位置,而使用磁异常的北分量和东分量依然保持(2)中的性质;(4)在含背景场的模型磁异常数据中,模型磁异常总场无法准确定位模型体,使用垂直分量进行欧拉反褶积可以确定较大模型体的角点位置,而使用磁异常的北分量和东分量依然保持(2)中的性质,并可以确定小模型体的边界位置.

依据如上总结出的规律,笔者提出一个设想,在对磁异常数据进行欧拉反褶积时,我们可以将三分量数据的欧拉反褶积结果呈现(或称为叠加)在同一张磁异常等值线图中,利用不同分量欧拉反褶积结果的特点,进行互补和效果的加强.图 5显示了单体及组合体模型三分量欧拉反褶积结果叠加图,其中图 5ab分别是单体模型和组合体模型的三分量磁异常欧拉反褶积结果叠加图,其中显示的磁异常源位置可以准确地勾勒出模型体的位置,并加强了角点位置的显示.图 5c是含噪声的组合模型磁异常NE分量的欧拉反褶积结果叠加图,其中六面体1、3边界和角点位置准确,但是六面体2虽然边界位置可以得到,但是虚假异常干扰较大,故将全部三分量的欧拉反褶积结果叠加(图 5e),图 5e中的六面体2边界得以加强,结合图 5ce可以在噪声条件下准确确定模型体的边界位置.图 5d是在背景场条件下的模型磁异常NE分量的欧拉反褶积结果叠加图,其可以准确确定三个模型体的位置,但是六面体1、3有的角点显示效果不够明显,故将全部三分量的欧拉反褶积结果叠加(图 5f),图 5f中六面体1、3的角点位置异常源更加集中,但是六面体2的位置依然依靠图 5d确定.

图 5 单体及组合体模型三分量欧拉反褶积结果叠加 (a)单体模型三分量欧拉反褶积结果叠加;(b)组合体模型三分量欧拉反褶积结果叠加图;(c)噪声条件下组合体NE两分量欧拉反褶积结果叠加;(d)背景场条件下组合体NE两分量欧拉反褶积结果叠加;(e)噪声条件下组合体三分量欧拉反褶积结果叠加;(f)背景场条件下组合体三分量欧拉反褶积结果叠加. Fig. 5 Superposition of three-component Euler deconvolution results of magnetic anomalies for the single model and combined model (a) Three components for single model; (b) Three components for combined model; (c) Components N and E for combined model with noise; (d) Components N and E for combined model with background field; (e) Three components for combined model with noise; (f) Three components for combined model with background field.

综上,我们从模型试验中总结归纳可以得出,使用模型磁异常三分量进行欧拉反褶积可以准确确定模型体边界位置,使用北分量可以确定东西走向边界,使用东分量可以确定南北走向边界;在噪声干扰下,使用垂直分量会影响较大模型体的角点定位,对小模型体的定位影响较小,使用北、东分量整体影响较小;在背景场条件下,使用垂直分量对小模型体的定位影响较大,但是对较大模型体的定位无影响,使用北、东分量整体影响较小,可以使用垂直分量进行欧拉反褶积加强使用北、东分量时的角点定位.以上是模型试验得到的规律,笔者认为可以将其应用于实测航磁三分量数据欧拉反褶积中,得到的结果将为地质解释提供更加可靠的依据.

4 实测数据应用 4.1 工区概况及区域断裂特征

测区(如图 6b所示)位于大兴安岭某地机场东南,呈长方形展布,测线飞行方向315°,测线长度38.3 km.测区位于中亚造山带(天山—兴蒙造山带)东段(图 6a),为新华夏系第三隆起北段地质带.主体岩性为火成岩,其主要可分为两类:晚古生代中-酸性侵入岩及中生代中酸性火山岩(图 6c).多期晚古生代中-酸性侵入岩相互叠置以岩基、岩株等多种形式产出,岩性主要以黑云片麻花岗岩、斜长花岗岩、花岗闪长岩为主(Chen et al., 2000; Badarch et al., 2002; 佘宏全等,2012).

图 6 区域构造、工区布设及地质图 (a)大兴安岭地区主要断裂示意图(内蒙古自治区地质矿产局,1991Gu et al., 2007);(b)工区布设图;(c)工区地质图.(a)中所示断裂:1-大兴安岭主脊—林西深断裂带,2-头道桥—鄂伦春自治旗深断裂,3-嫩江—八里罕深断裂带,4-古里河大断裂,5-多布库尔河大断裂;6-欧肯河大断裂;7-甘河大断裂;8-诺敏河大断裂. Fig. 6 Sketch map showing regional structures, work area layout and geology (a) Sketch map of major faults in Da Hinggan Ling range; (b) Layout of work area; (c) Geological map of work area. Fault names in (a): 1-Da Hinggan Ling main range-Linxi; 2-Toudaoqiao-Oroqen Autonomous Banner; 3-Nenjiang-Balihan; 4-Guli river; 5-Duobukur river; 6-Ouken river; 7-Gan river; 8-Nuomin river.

区域上,大兴安岭地区主要发育NE—NNE向断裂以及NW向、近EW向断裂(图 6a).其中NE—NNE向断裂主要有3组:大兴安岭主脊—林西深断裂带,头道桥—鄂伦春自治旗深断裂,嫩江—八里罕深断裂带.测区内的NE向断裂主要与嫩江—八里罕断裂带有关,该断裂带自晚古生代开始活动,由一系列西抬东降的正断层组成.而测区内的NW向、近EW向断裂主要与图 6a中断裂4~8有关,这些断裂均形成于中生代早期,且具有先张后扭的性质.整体上,NW向、近EW向断裂形成时间晚于NE—NNE向断裂(内蒙古自治区区域地质志,1991杨宝俊等, 1996, 2003).

4.2 原始数据分析

对测区进行航磁测量,处理得到总强度磁异常ΔT(图 7a)及NEV三分量数据(图 7bcd).将N分量与总强度磁异常ΔT进行对比,可以看出,ΔT中沿南北方向变化大的异常在N分量中表现更明显,可以推测东西方向的断裂构造,或此方向的地质体边界在N分量中更容易识别.将E分量与总强度磁异常ΔT进行对比,可以看出,ΔT中沿东西方向变化大的异常在E分量中表现越明显,可以推测南北方向的断裂构造,或此方向地质体在E分量中更容易识别.V分量理论上比总磁场强度ΔT更能准确的反映异常的分布,进一步可以认为V分量比未化极的总强度磁异常ΔT更能准确反映异常的分布.

图 7 实测总磁异常ΔT及其三分量图 (a)实测总强度磁异常ΔT;(b)实测N分量磁异常;(c)实测E分量磁异常;(d)实测V分量磁异常. Fig. 7 Measured magnetic anomalies of total field ΔT and three components (a) Total field ΔT; (b) Component N; (c) Component E; (d) Component V.
4.3 实测数据欧拉反褶积

图 8a为实测总场ΔT欧拉反褶积结果图,图中黑点表示磁异常源位置,根据其连线可以判断构造位置.但是在测区的南西部及北西部,总场ΔT变化平缓的区域,却存在一些异常源,这些应为虚假异常,此虚假异常应该是欧拉方程的虚假解.图 8b为实测磁异常垂直分量结果图,可见此图中虚假异常较少,欧拉反褶积得到的磁异常源的连线可以更好的与V分量梯度带对应,并且在测区的南东部能较清晰地显示大范围的磁边界.所以对磁异常的垂直分量进行欧拉反褶积可以更好地进行构造划分.由图 8c可以看出场源均呈NE—NNE向线性展布,而图 8d场源则呈近EW向线性展布.前文模型试验中得到的如下规律:E分量数据确定模型体南北走向的边界,而N分量数据确定模型体东西走向的边界.这一规律在实测数据欧拉反褶积结果中也得到了印证.

图 8 实测磁异常数据欧拉反褶积结果 (a)实测总场ΔT数据欧拉反褶积结果;(b)实测V分量数据欧拉反褶积结果;(c)实测E分量数据欧拉反褶积结果;(d)实测N分量数据欧拉反褶积结果. Fig. 8 Euler deconvolution results of measured magnetic anomaly data(ΔT and three components) (a) Total field ΔT; (b) Component V; (c) Component E; (d) Component N.
4.4 欧拉反褶积方法对解释效果的改善

分别对图 7图 8进行断裂解释,再通过对比解释结果,可以发现无论是总场磁异常,还是三分量中任意一个分量的磁异常,经欧拉反褶积处理后,对断裂的识别能力均有显著改善.具体地说:从图 9a图 9a′,明显的变化是多识别出了数组NW向及近EW向断裂,并且近EW向断裂与NE向断裂的切割关系也得到了明确,工区西北部NE向断裂也得到了较好的识别.这种改善在图 9b图 9b′中同样得到了体现;从图 9c图 9c′,主要增添了NE向断裂;从图 9d图 9d′,多组近EW向的断裂得到了识别.

图 9 实测数据总场(ΔT)及三分量(VNE)磁异常欧拉反褶积前后断裂解释对比 (a)实测总场(ΔT)磁异常欧拉反褶积前断裂解释;(a)′实测数据总场磁异常欧拉反褶积后断裂解释;(b)实测V分量磁异常欧拉反褶积前断裂解释;(b)′实测V分量磁异常欧拉反褶积后断裂解释;(c)实测E分量数据欧拉反褶积前断裂解释;(c)′实测E分量数据欧拉反褶积后断裂解释;(d)实测N分量数据欧拉反褶积前断裂解释;(d)′实测N分量数据欧拉反褶积后断裂解释. Fig. 9 Comparison of interpretations of faults before and after Euler deconvolution of measured magnetic anomalies (ΔT1 and three components) (a) Total field ΔT before Euler deconvolution; (a)' Total field ΔT after Euler deconvolution; (b) Component V before Euler deconvolution; (b)' Component V after Euler deconvolution; (c) Component E before Euler deconvolution; (c)' Component E after Euler deconvolution; (d) Component N before Euler deconvolution; (d)' Component N after Euler deconvolution.

经欧拉反褶积处理后,不仅提高了对断裂识别与分辨的能力,即原先磁异常无法识别、分辨出的断裂经处理后获得了体现,还更加明确了断裂在平面上的形迹.如图 9a中的1号断裂,

由于磁异常条带较模糊,且分布范围较宽泛,难以清晰地识别出断裂的形迹位置.经欧拉反褶积处理,在图 9a′中可以看到,1′号断裂由于有场源(黑色圆点)控制,且场源呈现较好的线性展布,据此追踪出的断裂,形迹较明确,大幅降低了地质解释的多解性.又如图 9b的2号断裂,由于磁异常边界模糊且范围难以明确,断裂形迹并不十分落实.经欧拉反褶积处理,2′号断裂形迹较明确,不但如此,该断裂局部被近EW向断裂切割,并发生错动这一现象也被揭示了出来.

综上,欧拉反褶积方法可提高总磁异常以及三分量各个分量磁异常对断裂的识别、分辨能力、断裂的平面展布和形迹刻画能力,有助于划分断裂世代关系.

4.5 基于三分量数据的断裂解释结果

地球物理反演具有多解性,增加参与反演的实测资料,综合利用不同分量各自的反演特点进行断裂构造解释,这将有助于解决多解性的问题(赵俊峰和张毅祥,1999赵俊峰,2009).本文所使用的航磁三分量数据为国内首次获得,笔者首先将三个分量实测数据各自进行了欧拉反褶积处理,得到了三个分量的欧拉反褶积结果(图 8bcd).经过前文分析,不同分量的欧拉反褶积结果对构造边界刻画存在不同的特性,为了最大限度地发挥三个分量的资料优势,本次研究把三个分量各自的反演结果进行叠加,综合运用了不同分量磁异常的反演结果对断裂解释进行约束,得到结果如图 10b.与常规运用总磁异常经欧拉反褶积处理进行断裂解释(图 10a)相比,三分量的解释结果对断裂的刻画更精细、准确.由于三分量处理结果叠加后场源(黑色圆点)更多,对断裂解释的约束明显增强,从而断裂解释过程中对形迹的控制更明确,解释中存在的主观性与随意性将大大降低,最终得到的结果更加真实可信.

图 10 总场(ΔT)欧拉反褶积结果断裂解释与三分量(VNE)欧拉反褶积结果叠加后断裂解释对比 (a)总场(ΔT)磁异常经欧拉反褶积处理后断裂解释结果;(b)三分量(VNE)磁异常经欧拉反褶积处理叠加后断裂解释结果 Fig. 10 Comparison of interpreted faults based on superposition of Euler deconvolution results of three components and the total field ΔT (a) Total field (ΔT); (b) Three components.

图 10b可知工区断裂存在以下特征:总体上存在两类断裂,两类断裂在平面上呈“棋盘状”展布.一类是NE—NNE向断裂,主要分布于工区东部、南部,另一类是NW向、近EW向断裂,主要分布于工区中部、西部、北部,此类断裂具有走滑性质.前一类断裂普遍被后一类断裂切割,明确地反映了这两类断裂的世代关系,这与前文所述区域地质认识是一致的.

5 结论

航磁三分量测量在数据采集方面具有显著优势,可以获得更加丰富的异常信息,可以直接测量得到磁异常ZaHaxHay及总场ΔT,从而推算出磁异常水平分量H,磁倾角和磁偏角.由于三分量磁测数据具有矢量空间性,凭借其全空间矢量,在反演过程中能更直接地发挥指向性作用.在模型试验部分,三分量磁异常欧拉反褶积结果较总场磁异常对模型边界的刻画更为准确.更多测量资料参与反演的结果较传统总场的结果,增强了对构造解释的约束.综合利用多分量的优势,以叠加后的实测三分量欧拉反褶积结果进行构造解释,由于场源信息增多,有效地提升了对断裂识别的精度,断裂形迹更趋于明确,构造特征揭示得更为清晰.这对未知断裂的识别及已知断裂的精细刻画,均有着现实意义,从而有利于提升对目标区域构造特征及演化的认识.

参考文献
Badarch G, Cunningham W D, Windley B F. 2002. A new terrane subdivision for Mongolia: implications for the Phanerozoic crustal growth of Central Asia. Journal of Asian Earth Sciences, 21(1): 87-110. DOI:10.1016/S1367-9120(02)00017-2
Barbosa V C F, Silva J B C, Medeiros W E. 1999. Stability analysis and improvement of structural index estimation in Euler deconvolution. Geophysics, 64(1): 48-60. DOI:10.1190/1.1444529
Bureau of Geology and Mineral Resources of The Inner Mongolia Autonomous Region. 1991. Geological special report of Geology and Mineral Resources Department, People's Republic of China.Ⅰ. Regional geology. No.25. Regional geology of the Inner Mongolia Autonomous Region (in Chinese). Geological Publishing House.
Cao S J, Zhu Z Q, Lu G Y. 2012. Gravity tensor Euler Deconvolution solutions based on adaptive fuzzy cluster analysis. Journal of Central South University (Science and Technology), 43(3): 1033-1039.
Chen B, Jahn B M, Wilde S, et al. 2000. Two contrasting Paleozoic magmatic belts in northern Inner Mongolia, China: petrogenesis and tectonic implications. Tectonophysics, 328(1): 157-182.
Fairhead J D, Bennett K J, Gordon D R H, et al. 1994. Euler: Beyond the "black box". SEG Technical Program Expanded Abstracts 1994. Society of Exploration Geophysicists, 422-424.
Fan M N. 2006. The Study and Application of Euler Deconvolution Method (in Chinese). Jilin University.
Fan M N, Sun Y S, Tian Q J. 2005. An improvement on the calculation of Euler Deconvolution. Computing Techniques for Geophysical and Geochemical Exploration, 27(2): 171-174.
Gao Q, Chen S. 2015. Based on the euler deconvolution technique to determine the field source characteristics of gravity Variation in the boundary of Sichuan and Yunnan. Progress in Geophysics, 30(2): 503-509.
Gu L, Zheng Y, Tang X, et al. 2007. Copper, gold and silver enrichment in ore mylonites within massive sulphide orebodies at Hongtoushan VHMS deposit, NE China. Ore Geology Reviews, 30(1): 1-29. DOI:10.1016/j.oregeorev.2005.09.001
Peters L J. 1949. The direct approach to magnetic interpretation and its practical application. Geophysics, 14(3): 290-320. DOI:10.1190/1.1437537
Reid A B, Allsop J M, Granser H, et al. 1990. Magnetic interpretation in three dimensions using Euler deconvolution. Geophysics, 55(1): 80-91. DOI:10.1190/1.1442774
She H Q, Li J W, Xiang A P, et al. 2012. U-Pb ages of the zircons from primary rocks in middle-northern Daxinganling and its implications to geotectonic evolution. Acta Petrologica Sinica, 28(2): 571-594.
Shi H, Liu T Y, Dawi M G. 2005. The Application of Euler Deconvolution to Estimating Depth and Location of the 2D Magnetic Body. Geophysical & Geochemical Exploration, 29(3): 230-233.
Thompson D T. 1982. Euldph: a new technique for making computer-assisted depth estimates from magnetic data. Geophysics, 47(1): 31-37. DOI:10.1190/1.1441278
Wang L S, Wang C L, Xi Y Z, et al. 2009. Three-Component Data Space Imaging of Spherical Magnetic Anomaly. Chinese Journal of Engineering Geophysics, 6(4): 404-410.
Wang M, Luo Y, Luo F, et al. 2012. The Application and Development of Euler Deconvolution in Gravity and Magnetic Field. Geophysical & Geochemical Exploration, 36(5): 834-841.
Xu J C, Li W Y, Liu Y X. 2016. Application of euler deconvolution method in airborne gravity exploration. Progress in Geophysics, 31(1): 390-395.
Yan H, Xiao C H, Zhang Z Y. 2010. Iterative Method of Continuation of Three-Component Magnetic Field. Chinese Journal of Computational physics, 27(5): 705-710.
Yang B J, Mu S M, Jin X, et al. 1996. Synthesized Study on the Geophysics of Manzhouli-Suifenhe Geoscience Transect, China. Acta Geophysica Sinica, 39(6): 772-782.
Yang B J, Zhang M S, Wang P J. 2003. Geological-Geophysical Analytic Interpretation on Oil and Gas Potential Region of China (VolumeⅠ). Beijing: Science Press.
Yao C L, Guan Z N, Wu Q B. An Analysis of Euler Deconvolution and its Improvement. Geophysical & Geochemical Exploration, 28(2): 150-155.
Zhang J S, Gao R, Li Q S, et al. 2011. A combined Euler and analytic signal method for an inversion calculation of potential data. Chinese Journal of Geophysics, 54(6): 1634-1641.
Zhao J F. 2009. Analysis of three-component magnetic data from northern South China Sea basin. Journal of Tropical Oceanography, 28(4): 54-58.
Zhao J F, Zhang Y X. 1999. Data Processing and Method Research of Oceanic Three-Component Magnetic Survey (in Chinese). Annual meeting of China Geophysical Society. https://science.gsfc.nasa.gov/sed/bio/hongbin.yu-1
Zhou W Y. 2016. The study on the joint Euler Deconvolution methods of gravity and its gradients (in Chinese). Jilin University.
Zhu Z Q, Wang C, Lu G Y. 2015. Euler deconvolution of analytic signals of gravity gradient tensor. Journal of Central South University (Science and Technology), 46(1): 217-222.
曹书锦, 朱自强, 鲁光银. 2012. 基于自适应模糊聚类分析的重力张量欧拉反褶积解. 中南大学学报(自然科学版), 43(3): 1033–1039.
范美宁. 2006. 欧拉反褶积方法的研究及应用. 吉林大学. http://cdmd.cnki.com.cn/article/cdmd-10183-2006109772.htm
范美宁, 孙运生, 田庆君. 2005. 关于欧拉反褶积方法计算中的一点改进. 物探化探计算技术, 27(2): 171–174.
高倩, 陈石. 2015. 基于欧拉反褶积方法计算川滇交界重力变化场源特征. 地球物理学进展, 30(2): 503–509. DOI:10.6038/pg20150205
内蒙古自治区地质矿产局. 1991. 中华人民共和国地质矿产部地质专报. 一, 区域地质. 第25号, 内蒙古自治区区域地质志. 地质出版社.
佘宏全, 李进文, 向安平, 等. 2012. 大兴安岭中北段原岩锆石U-Pb测年及其与区域构造演化关系. 岩石学报, 28(2): 571–594.
史辉, 刘天佑, DawiM G, 等. 2005. 利用欧拉反褶积法估计二度磁性体深度与位置. 物探与化探, 29(3): 230–233.
王林松, 王传雷, 西永在, 等. 2009. 球体磁力异常三分量数据空间成像. 工程地球物理学报, 6(4): 404–410.
王明, 骆遥, 罗锋, 等. 2012. 欧拉反褶积在重磁位场中应用与发展. 物探与化探, 36(5): 834–841. DOI:10.11720/wtyht.2012.5.25
徐剑春, 李文勇, 刘燕戌. 2016. 欧拉反褶积法在航空重力勘探中的应用. 地球物理学进展, 31(1): 390–395. DOI:10.6038/pg20160145
闫辉, 肖昌汉, 张朝阳, 等. 2010. 三分量磁场延拓的递推算法. 计算物理, 27(5): 705–710.
杨宝俊, 穆石敏, 金旭, 等. 1996. 中国满洲里—绥芬河地学断面地球物理综合研究. 地球物理学报, 39(6): 772–782.
杨宝俊, 张梅生, 王璞珺. 2003. 中国油气区地质—地球物理解析(上卷). 北京: 科学出版社.
姚长利, 管志宁, 吴其斌, 等. 2004. 欧拉反演方法分析及实用技术改进. 物探与化探, 28(2): 150–155.
张季生, 高锐, 李秋生, 等. 2011. 欧拉反褶积与解析信号相结合的位场反演方法. 地球物理学报, 54(6): 1634–1641.
赵俊峰. 2009. 南海北部海盆三分量磁测结果分析. 热带海洋学报, 28(4): 54–58. DOI:10.11978/j.issn.1009-5470.2009.04.054
赵俊峰, 张毅祥. 1999. 海洋三分量磁测资料处理及方法研究. 中国地球物理学会年会.
周文月. 2016. 重力及梯度数据联合欧拉反褶积方法研究. 吉林大学. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10183-1016091712.htm
朱自强, 王灿, 鲁光银, 等. 2015. 重力梯度张量解析信号的欧拉反褶积. 中南大学学报(自然科学版), 46(1): 217–222. DOI:10.11817/j.issn.1672-7207.2015.01.029