2. 广州海洋地质调查局, 广州 510760;
3. 地下信息探测技术与仪器教育部重点实验室(中国地质大学, 北京), 北京 100083
2. Guangzhou Marine Geological Survey, Guangzhou 510760, China;
3. Key Laboratory of Geo-detection(China University of Geosciences, Beijing), Ministry of Education, Beijing 100083, China
琼东南盆地位于海南岛东南海域,水深介于200~3000 m之间,它西接莺歌海盆地,北靠海南隆起,东临珠江口盆地,南与西沙隆起相望,总面积约4.5×104 km2,属于新生代被动大陆边缘的拉张型含油气盆地(何家雄等,2015).盆地发育于加里东、燕山期褶皱基底之上,形成了一系列NE向和NEE向坳陷和隆起相间的构造格局和巨厚的新生代沉积地层(张伟等,2015).受此控制,盆地内断裂、底辟构造发育,具备形成天然气水合物的气源和热力学条件,是水合物勘探的重要远景区(何家雄等,2016).
近年来,采用高分辨率地震调查手段,在琼东南盆地发现了指示天然气水合物底界面的似海底反射(BSR,Bottom simulating reflector)(Yu et al., 2014;张旭东,2014).但是,由于研究区海底较为平缓,BSR与海底地层近于平行,且极性反转特征并不明显,加之多次波、气泡效应等在形态上与BSR相似,从而增加了BSR识别难度,这极大地影响了该海域天然气水合物评价(杨睿,2013)与成藏模式的研究.
海洋可控源电磁法(MCSEM,Marine controlled-source electromagnetic method)能够对水合物稳定带的导电性结构进行成像,从而成为地震方法的一种有效补充手段.Edwards(1997)首先提出了一种时间域电偶源电磁法,并在Cascadia边缘不列颠哥伦比亚西海岸进行了水合物探测试验(Yuan and Edwards, 2000;Schwalenberg et al., 2005),证明了这一方法在水合物成像中的作用.随后,Schwalenberg等(2010)利用该方法对新西兰希库朗伊边缘海的活动水合物渗漏区进行了研究.在海域水合物探测中,频率域海洋可控源电磁法也得到了研究与发展.该方法一般采用一个近海底拖曳的水平电偶源作为激发源,由布置于海底的接收机测量人工源电磁场(Chave and Cox, 1982;Constable and Srnka, 2007).Weitemeyer等(2006, 2010, 2011)利用该方法,对俄勒冈水合物脊的结构进行了电性成像,并估算了天然气水合物的饱和度.Goswami等(2015, 2016)在挪威西斯瓦尔巴特边缘海,对水合物稳定带的麻坑和甲烷泄漏区进行了探测.近年来,在中国地质调查局专项工作的支持下,笔者利用这一方法在南海东沙、神狐、琼东南等重点海域开展了水合物电磁调查工作,取得了初步成效(景建恩等,2016;Wang et al., 2017;陈凯等,2017).此外,Hsu等(2014)利用Evans等(1999)研发的拖曳式磁偶极-偶极系统,在台西南盆地进行了水合物探测,发现了麻坑区与天然气泄漏区的高阻异常.Goto等(2008)对海底直流电阻率法设备进行研发,并在日本海探测到水合物的高视电阻率异常.翁爱华和祝嗣安(2010)对近海底天然气水合物的直流电阻率测深方法进行了理论研究,讨论了直流电阻率法探测海底水合物的可行性.
在水合物成藏方面,Collett等(2009)提出了“天然气水合物油气系统”的观点,认为天然气水合物与油气运移成藏有相同之处,即充足烃源供给、运移通道及有利聚集场所;但也存在不同处,水合物的成藏不需要封盖条件,只需要有合适的温压条件,即存在水合物稳定带(GHSZ,Gas hydrate stability zone).水合物稳定带厚度主要受水深、海底温度、沉积物中的地温梯度、孔隙流体盐度与天然气组成等控制(Sain et al., 2011).在水合物稳定带厚度计算中,热力学平衡条件得到了广泛应用(Rao,1999;Milkov and Sassen, 2000;Milkov,2004;Wu et al., 2005;Yu et al., 2014).张伟等(2015)在“天然气水合物油气系统”思想指导下,研究了琼东南盆地水合物成藏模式,指出泥底辟、气烟囱、断层裂隙构成了气源输导系统.何家雄(2016)则进一步建立了南海北部陆坡深水区天然气水合物成藏的三种模式:“生物气源自生自储扩散运聚型”、“热解气源断层裂隙输导下生上储运移渗漏型”和“热解气源底辟及气烟囱输导下生上储运移渗漏型”.
本文利用中国地质大学(北京)研制的频率域海洋电偶源探测设备,在琼东南盆地进行了海洋可控源电磁剖面探测试验(试验位置见图 1),采集了该海域可控源电磁数据.通过对这批数据的处理与二维(2D)反演,本文获得研究区的电阻率断面图像,结合水合物稳定带的估算与反射地震剖面资料,对研究区水合物分布和游离气运移等问题进行分析,并初步探讨了研究区海底水合物的成藏模式.
海洋电磁发射机主要由甲板单元、深拖缆和水下发射单元三部分组成.
甲板单元主要功能是将380VAC三相交流电升压至2800VAC,方便电力传输并保护深拖缆;另一方面则是根据需要控制信号的发射频率与发射时间.深拖缆为一条长10000 m,直径17 mm的铠装光电复合拖缆,用于电力传送与数据通讯,能够将水下发射机的供电电压、发射电流与频率、离底高度、发射舱姿态与温度等重要信息传送至甲板单元(王猛等,2013).水下发射单元主要由拖体、中性浮力缆、水平电偶极子和尾标组成(图 2a).发射源的电偶距设计为130 m,能够激发高达250 A的双极性方波信号,频率可选.水下发射单元还集成电流采样模块,适时记录电流数据(Wang et al., 2017).
考虑数据处理需要发射偶极的几何参数,试验中在发射机水下拖体与尾标上装备了超短基线(USBL,Ultra-Short-Baseline)声学定位信标(图 2a),每秒获得一组发射机拖体与尾标的坐标数据,由此估算发射偶极子源的坐标、倾角与方位信息.同时,拖体与尾标上装配了Kongsberg 1007高度计,用于适时监视和控制水下发射单元的离底高度,避免因发射单元触底而造成的风险.
1.2 接收机本文使用的海底电磁接收机与美国SIO(Scripps Institution of Oceanography)的接收机相似(Constable and Srnka, 2007),见图 2b.为了进行海底天然气水合物的勘探,接收机系统具有低噪声水平、大动态范围、低时间漂移、低功耗等特点.
接收机噪声主要来源于电场传感器噪声、斩波放大器本底噪声等(Chen et al., 2015).为了降低海底电磁接收机的噪场水平,电场传感器选用了低噪声、低极差漂移的Ag/AgCl不极化电极,电极距设计为10 m.在电极制作中,通过电解法,在大面积的Ag箔基体表面沉积一层致密、均匀的AgCl,然后用银箔包裹保护罩、引出连接线,并解决密封等问题.此工艺大幅度降低了传感器噪声水平.为了满足海底微弱电磁信号的采集需要,设计与制作了斩波放大器电路,其原理是先将低频微弱信号调制至几千赫兹,再对调制后的信号进行低噪声放大,可以忽略放大器自身1/f噪声的影响,经放大的调制信号再经解调后还原成低频信号,实现了电磁场信号的低噪声采集.测试结果表明,设计的Ag/AgCl不极化电极与斩波放大器电路的噪声水平在1 Hz时优于0.6nV/rt(Hz)(Wang et al., 2014),整套接收系统采集电场信号的精度约为0.1 nV/m(Chen et al., 2015).
1.3 数据采集已有地震资料揭示,研究区内断裂、裂隙发育,且存在疑似的地震BSR及空白反射特征.为了进一步明确这些BSR的实际意义,并为天然气水合物研究提供电性资料,2016年3月,笔者搭乘广州海洋地质调查局海洋六号调查船,在研究海域进行海洋可控源电磁数据采集.
根据区域地质构造走向,布设了一条垂直地质走向的NW-SE向电磁观测剖面.这条剖面长4.5 km,设计10个接收站位(编号R1—R10),站间距为500 m(图 3).接收机按照设定的坐标进行投放,当沉至海底后,利用多点声学斜距测量技术(胡家斌等,2014),确定水下接收机的相对位置,并参考调查船的GPS坐标得到了每台接收机在海底的实际地理坐标.
通过铠装的光电复合拖缆,发射机被施放至距离海底约50 m高度处,从观测剖面一端5 km外开始激发,以约2节的速度(61.7 m·min-1),沿观测剖面均速拖曳行进,到达剖面另一端点外侧5 km处停止发射.为了对浅海底水合物稳定带及游离气的运移通道进行电磁成像,激发了0.5与1.5 Hz组合频率的双极性方波信号,发射电流达到210 A.发射中,利用发射机水下拖体与尾标上装备的USBL定位标和Kongsberg 1007高度计,适时获得发射机拖体与尾标的坐标与高度数据,通过船上监测系统反馈的信息,及时调整船只的航行参数,将发射源相对于观测剖面的水平偏移距离控制在200 m以内,发射单元距离海底的高度控制在100 m以内.由于海况条件较好,船速较稳定,因此USBL定位精度较高.
采集结束后,通过声学释放机构对接收机进行释放回收,然后通过网络接口,将电磁场数据下载到笔记本电脑,进行查看与处理.图 4为R5测点采集的一段时间序列数据及对应的电流数据,从图中可以看到,接收机较好地记录了人工激发的电磁场信号.
在海洋可控源电磁数据预处理中,Weitemeyer等(2011)利用Behrens(2005)介绍的超定正弦曲线拟合法对水合物脊(Hydrate Ridge)海洋可控源电磁数据进行了处理.Myer等(2011)介绍了基于快速傅里叶变换(FFT)的数据处理方法.本文利用第二种方法对琼东南的可控源电磁数据进行处理.
在频率域中,通过标定获得了采集电路的频率响应函数.利用这个标定信息对经过FFT后的电场幅值与相位进行校正,得到实际的电场数据.对同步采集的电流数据进行同样的处理后,用发射源电偶矩对电场数据进行归一化处理,以满足后续反演的需要(王铭等,2016).
接收机由海面自由释放至海底,其方位与姿态不能事先确定,由一个专用的姿态模块(电子罗盘和倾角仪器)测定其三轴姿态信息,但是这些数据易受海底磁场异常变化的影响,其精度难以评估,可能导致接收机方位角的较大误差.因此,在计算得到两个水平电场分量Ex、Ey后,又对极化椭圆参数进行了分析,得到了电场的Pmax分量.这个分量是最大的电场幅值分量,它受随机噪声的影响小,对几何位置的不确定性不敏感,且发射方位对它的影响较小.因此,下文利用这个分量进行反演.
3 2D反演 3.1 反演算法本文利用基于Occam反演算法的MARE2DEM代码(Key,2016)对预处理后的数据进行2D反演.Occam算法的目标函数U表示为(Key,2009)
(1) |
公式(1)右端第一项为模型粗糙度范数,其中,m为M维的模型参数向量,∂为一阶差分算子.第二项为模型参数m与参考模型m*的偏差,其中,P为确定模型参数与其参考值m*粗糙度的权重对角阵.第三项为模型正演响应与数据的拟合项,其中,μ称为拉格朗日乘数,用于平衡模型粗糙度与数据拟合差的作用;W为数据方差权重函数,d为观测的N维数据向量,F为模型响应的正演算子,χ2为目标拟合差.
求解目标函数U最小值的标准方法是令其一阶导数为0.在对初始模型mk线性化之后,得到模型参数迭代更新公式(2):
(2) |
其中
(3) |
(4) |
σj为第j个单元的电导率,其对数为模型向量mk的元素.反演中,采用均方根(RMS,root-mean-square)拟合差公式(5)衡量模型响应与观测数据的拟合情况,
(5) |
其中,si为第i个观测数据的误差.
利用Occam算法对实测海洋可控源电磁数据进行2D反演,能够得到光滑的地电模型并保留模型的主要特征,避免产生过大或者过小的模型电阻率和虚假构造.
3.2 初始模型根据接收站位的布置情况,首先建立了一个右手观测坐标系.该坐标系以R1接收机在海平面的投影为坐标原点,以接收机所在剖面向东南方向为y轴正向,以垂直向下为z轴正向,x轴沿构造走向方向,向东北方向为正.R1处海水深度为1360 m.各测站测量臂的方位由安装在接收框架上的姿态传感器确定.各测站的方位与坐标如表 1所示.
为了提高正演计算精度,MARE2DEM采用面向目标的误差估计方法(Ovall, 2006),估计正演过程每个单元产生的误差.根据Delaunay三角剖分算法(Shewchuk,2002),对指定比例(如1%)误差较大的单元进行自适应剖分,然后重新进行正演计算,直到计算误差小于允许误差为止(Li and Key, 2007;Key and Ovall, 2011).但是,在反演迭代中,程序仅对输入模型剖分单元的电阻率进行更新.因此,在对输入模型进行剖分时,应根据实际需要对模型进行合理剖分.
为了使模型边界产生的反射干扰在观测区域中得到充分衰减,从而减少边界效应的影响,本文反演模型区域设置为y=-100000~100000 m,z=-100000~60000 m.其中,z=-100000~0 m为空气层,电阻率固定为1.0×1012 Ωm;z=0~1360 m设置为海水层,电阻率固定为0.3 Ωm;z=1360 m以下为海床,海底地形根据研究剖面的水深进行了调整,海床电阻率初始值设置为1.0 Ωm.对y=-1000~5500 m和z=1360~2200 m区域进行剖分时,三角形的边长取40 m,其他海底区域三角形边长由剖分程序自动调整,以尽可能减少节点与三角单元的个数.最终剖分模型的总节点为3871个,线段个数为11447个,反演参数7575个,见图 5.
在海洋可控源电磁探测中,除了环境噪声之外,发射和接收坐标与海底地形是影响可控源电磁数据不确定性的主要因素.本文所用USBL系统的定位精度为工作水深的1%,在1360 m水深条件下,根据Weitemeyer和Constable(2014)和罗鸣等(2017)的正演结果,发射与接收机定位误差引起的数据不确定性约为5%~10%.考虑到环境噪声的影响,利用MARE2DEM程序对电场0.5 Hz与1.5 Hz的Pmax数据进行各向同性反演时,将数据的误差基数设为10%,目标RMS拟合差设为1.反演用到发射机激发位置115个,电场数据总共1288个,模型初始RMS拟合差为16.58,反演迭代18次后RMS拟合差达到2.005,反演结束.
图 6给出了18次迭代反演的RMS拟合差与模型粗糙度(Roughness)曲线.图中,前6次迭代的RMS值较大,RMS稳定在10.91之后不再变化,且模型粗糙度较小.为了了解模型电阻率随反演迭代的变化,图 7中给出了18次反演中有代表性的8次迭代模型.其中,前6次迭代中反演模型的电阻率值较均一,没有出现明显变化.这说明质量较差的数据控制了前6次迭代反演的进程.
在剔除坏数据后,继续进行反演.由图 7可知,从第7次反演开始,模型的电阻率发生了明显的改变,并从第9次迭代开始,模型中浅层300 mbsf(meter bottom of seafloor)以上开始出现横向不连续变化的高阻异常体,900 mbsf以下出现一个高阻异常层,这一特征一直保持到反演结束.同时,从第13次迭代到反演结束,电阻率模型基本上没有发生明显的变化,且图 6中的RMS拟合差与模型粗糙度较为稳定.这表明整个反演过程已经趋于稳定收敛.
为了对比模型响应与实测数据的拟合情况,图 8给出了第18次迭代电场Pmax数据的拟合结果.其中,图 8a与8b分别为0.5 Hz数据的拟合结果与残差;图 8c与8d分别为1.5 Hz数据的拟合结果与残差.由图可知,反演迭代18次后,模型响应能够很好地拟合实测数据,表明反演得到的电阻率模型较为可靠,是对地下实际地质情况的一种有效反映.下文将选取第18次迭代的模型作为最终反演结果,进行解释.
图 9为反演得到的2D电阻率模型.反演所用电场Pmax数据最大收发距超过2500 m(图 8),按收发距的一半推测其有效探测深度可达1000 m.图 9中,在浅海底约60 mbsf以上,地层电阻率介于0.5~1 Ωm,总体表现为低阻特征,除R3、R4~R5处,低阻层的横向分布较为连续.在海底的60~330 mbsf之间,地层中出现多个规模不一的高阻异常体,电阻率介于2~10 Ωm,它们在横向上具有不连续的分块特征.海底330~700 mbsf之间主要出现3处高阻异常体,电阻率介于2~4 Ωm,这些异常体与上层的高阻体相连通,呈“树叉”状结构特征.在700 mbsf深度之下,地层电阻率表现为中高阻特征,电阻率值大于5 Ωm,其中900 mbsf深度之下,地层表现为高阻特征,电阻率值约为10 Ωm.
根据薛万俊(1991)的研究,南海琼东南盆地的海底温度(T0)随水深(Dw)的变化数据,见表 2.利用表 2数据对T0与Dw自然对数之间的关系进行了五次多项式拟合,考虑电磁剖面处水深为1360 m,计算得到海底温度T0为2.99 ℃.在给定水深条件下,距海平面深度为D的沉积层的温度(T)可由地温梯度(G)表示为
(6) |
陈多福等(2001)对琼东南盆地崖13气田的天然气组分进行了分析,并利用CSMHYD程序(Sloan and Koh, 2008)计算生物成因天然气和热成因天然气相平衡曲线(陈多福等,2004),统计了GHSZ底界面深度(分别表示为Dbio,Dthermo)与温度(T)的关系:
(7) |
(8) |
本文利用公式(6)—(8),计算了研究海域GHSZ随温度、深度的变化关系曲线(图 10).计算中,地温梯度G取研究海域的平均值40 ℃/km(黄保家,1999;Wu et al., 2005).求解上述(6)—(8)式或者由图 10得到,电磁剖面处生物成因和热成因天然气水合物稳定带的厚度分别为320 m和276 m.此外,根据研究区的温压、水深等参数,利用Rao(1999)的计算程序,电磁剖面处甲烷水合物稳定带的厚度为328 m.可见,由两种方法得到研究区生物成因水合物稳定带的厚度基本上是一致的,误差约为10 m.
如3.4节所述,在图 9的电阻率反演断面中,海底330 mbsf上下地层的电性特征明显不同,指示了此处存在一个明显的电性界面.这一界面恰与上述甲烷的GHSZ厚度对应,初步推断研究区GHSZ底界在330 mbsf处(图 9中红色虚线);而出现在330 mbsf之上GHSZ中的高阻异常体可能与天然气水合物有关,它们具有横向不连续分布特征.GHSZ之下的330~700 mbsf地层中存在3个高阻异常体,它们可能与地层中富含游离气有关,并为上面水合物的形成提供了气源.
4.2 地震剖面对比在海域水合物探测中,常将反射地震剖面存在BSR视为水合物存在的依据.通常BSR有如下识别特征(张旭东,2014):(1)BSR平行于海底,与正常沉积层斜交,(2)与海底反射极性相反,(3)BSR反射能量很强,和(4)BSR上方存在反射空白带.因为地震勘探具有较高的纵向分辨率,为了提高电性模型的水合物解释精度,本文对研究区的反射地震剖面进行了分析.图 11是与本文MCSEM剖面(图 9)对应的反射地震剖面(图中虚框区域).可以看到,研究区海底较为平缓,海底地层近于水平,因此很难利用性质(1)判断BSR.在研究剖面的中间位置存在满足性质(2)与(3)的3个反射(图 11),并且在它们上方均存在一定程度的空白反射.这3个反射中,到底哪一个是BSR?由第1、3反射界面的同相轴具有大范围的横向连续分布特征,认为它们可能与沉积界面有关.根据反射能量强、与海底反射极性相反、与GHSZ计算结果对应等条件,初步推断第2个强反射异常为BSR.
充足的气源是水合物富集成藏的物质前提,断层或裂隙是天然气向上运移的基本地质通道(张伟等,2015).当海底沉积层赋存天然气时,地震剖面常表现为弱反射,同相轴发生错断或不连续.图 11中BSR之下,地震剖面出现了多处同相轴不连续的弱反射,而深处存在疑似底辟的地质构造,为深部流体向海底运移提供了动力,据此本文对游离气的分布与运移通道进行了解释,见图中虚箭头所示.
为了利用地震剖面和电阻率剖面进行对比分析,这里将图 9与图 11的结果进行叠合,见图 12.图 12在纵向上进行了放大,便于更准确地给出各电性层的深度.对研究剖面下方的地层进行分层,结果如图 12中虚线所示.由上至下将研究剖面划分为4个部分,第一部分为高孔隙度低阻沉积层,分布范围为0~60 mbsf;第二部分为天然气水合物稳定带(60~330 mbsf),其中水合物矿体的大小不一,具有横向不均匀分布等特征,顶界埋深约为60 mbsf,底界出现不连续的BSR;第三部分为游离气运移带(330~700 mbsf),剖面主要揭示了三个水合物运移通道,由图 12中虚箭头及其对应的高阻异常指示;第四部分为高阻层(700 mbsf之下),从地震剖面上看,第四部分内部的地震同相轴不连续、反射波能量较弱,推断该地层中可能含有游离气.
本区水合物研究程度相对较低,对水合物的成藏机制进行分析,有助于加深对该区水合物资源潜力的认识.根据前文得到的电阻率模型,GHSZ中的高阻异常体可能与水合物有关,而GHSZ之下的高阻异常体与地震剖面的断裂或裂隙系统对应,反映了下部游离气向GHSZ运移的主要通道.这表明研究区的水合物成藏类型属于“断层、裂隙输导的下生上储运移型”.关于气源类型,根据BSR深度与计算的甲烷水合物稳定带厚度的对应关系,初步认为水合物的天然气源应该以生物成因的甲烷为主.这一推断还需要钻井与水合物样品的地球化学分析资料加以验证.
5 结论利用研发的海洋可控源电磁仪器设备,本文在琼东南盆地1360 m水深之下采集了10个站位的海洋可控源电磁数据.在数据采集中,采用超短基线对发射机拖体与尾标进行定位,并用于确定发射电偶极子的方位与倾角信息,这为海洋可控源电磁数据反演提供了高质量的坐标与姿态数据.
本文采用计算机群对10个站位的海洋可控源电磁数据进行二维反演,实现了海底介质电阻率的2D成像,根据反演的电阻率断面,参考反射地震剖面资料,将研究区海底划分为4个电性层.
在BSR模糊不清或不确定时,本文综合利用电阻率、热力学条件和地震反射信息,推断了天然气水合物稳定带的底界深度.在此基础上,讨论了水合物稳定带的内部结构及游离气运移通道,并结合“天然气水合物油气系统”概念,探讨了研究海域水合物成矿模式与气源类型.这为研究区天然气水合物资源预测与钻探目标的优选提供了依据.
致谢 作者感谢海洋六号全体船员在数据采集中给予的帮助与支持.同时,感谢Kerry Key博士提供了海洋可控源电磁数据二维反演程序MARE2DEM.中国地质大学(北京)王祥春副教授在地震资料解释方面提供了帮助.两位审稿人提出的建设性意见,帮助笔者极大地提高了文稿质量.最后,感谢编辑的辛勤工作.
Behrens J P. 2005. The detection of electrical anisotropy in 35 Ma Pacific Lithosphere: results from a marine controlled-source electromagnetic survey and implications for hydration of theupper mantle[Ph. D. thesis]. San Diego: University of California. http://adsabs.harvard.edu/abs/2005PhDT.......145B
|
Chave A D, Cox C S. 1982. Controlled electromagnetic sources formeasuring electrical conductivity beneath the oceans:1. Forward problem and model study. Journal of Geophysical Research, 87(B7): 5327-5338. DOI:10.1029/JB087iB07p05327 |
Chen D F, Zhao Z H, Xie Q L, et al. 2001. Predication of pressure-temperature and thickness below seafloor of gas hydrate formation ofnatural gases from Ya-13 gas field in Qiongdongnan basin. Geochimica (in Chinese), 30(6): 585-591. |
Chen D F, Li X X, Xia B. 2004. Distribution of gas hydrate stable zones and resource prediction in the Qiongdongnan Basin of the South China Sea. Chinese Journal of Geophysics (in Chinese), 47(3): 483-489. |
Chen J, Wen N. 2010. The Geophysical Atlas of South China Sea (in Chinese). Beijing: Science Press.
|
Chen K, Wei W B, Deng M, et al. 2015. A seafloor electromagnetic receiver for marine magnetotellurics and marine controlled-source electromagnetic sounding. Applied Geophysics, 12(3): 317-326. DOI:10.1007/s11770-015-0494-0 |
Chen K, Jing J E, Zhao Q X, et al. 2017. Ocean bottom EMreceiver and application for gas-hydrate detection. Chinese Journal of Geophysics (in Chinese), 60(11): 4262-4272. DOI:10.6038/cjg20171114 |
Collett T S, Johnson A H, Knapp C C, et al. 2009. Natural gas hydrates: a review.//Collett T, Johnson A, Knapp C, et al.Natural Gas Hydrates: Energy Resource Potential and Associated Geologic Hazards. AAPG Memoir, 89: 146-219.
|
Constable S, Srnka L J. 2007. An introduction to marine controlled-source electromagnetic methods for hydrocarbon exploration. Geophysics, 72(2): WA3-WA12. DOI:10.1190/1.2432483 |
Edwards R N. 1997. On the resource evaluation of marine gas hydrate deposits using sea-floor transient electric dipole-dipole methods. Geophysics, 62(1): 63-74. DOI:10.1190/1.1444146 |
Evans R L, Law L K, Louis B S, et al. 1999. The shallow porosity structure of the Eel shelf, northern California:results of a Towed electromagnetic survey. Marine Geology, 154(1-4): 211-226. DOI:10.1016/S0025-3227(98)00114-5 |
Goswami B K, Weitemeyer K A, Minshull T A, et al. 2015. A joint electromagnetic and seismic study of an active pockmark within the hydrate stability field at the Vestnesa Ridge, West Svalbard margin. Journal of Geophysical Research:Solid Earth, 120(10): 6797-6822. DOI:10.1002/2015JB012344 |
Goswami B K, Weitemeyer K A, Minshull T A, et al. 2016. Resistivity image beneath an area of active methane seeps in the west Svalbard continental slope. Geophysical Journal International, 207(2): 1286-1302. DOI:10.1093/gji/ggw330 |
Goto T, Kasaya T, Machiyama H, et al. 2008. A marine deep-towed DC resistivity survey in a methane hydrate area, Japan Sea. Exploration Geophysics, 39: 52-59. DOI:10.1071/EG08003 |
He J X, Su P B, Lu Z Q, et al. 2015. Prediction of gas sources of natural gas hydrate in the Qiongdongnan Basin, northern SouthChina Sea, and its migration, accumulation and reservoir formation pattern. Natural Gas Industry (in Chinese), 35(8): 19-29. DOI:10.3787/j.issn.1000-0976.2015.08.003 |
He J X, Lu Z Q, Su P B, et al. 2016. Source supply system and reservoir forming model prediction of natural gas hydrate in the deep water area of the northern South China Sea. Journal ofSouthwest Petroleum University (Science & Technology Edition) (in Chinese), 38(6): 8-24. DOI:10.11885/j.issn.16745086.2016.09.03.01 |
Hsu S K, Chiang C W, Evans R L, et al. 2014. Marine controlledsource electromagnetic method used for the gas hydrate investigation in the offshore area of SW Taiwan. Journal of Asian Earth Sciences, 92: 224-232. DOI:10.1016/j.jseaes.2013.12.001 |
Hu J F, Jin J L, Ren D Y, et al. 2014. Design and implementation of OBS emplaced navigation and positioning system. Science of Surveying and Mapping (in Chinese), 39(4): 68-73. |
Huang B J. 1999. Gas potential and its favorable exploration areas in Qiongdongnan Basin. Natural Gas Industry (in Chinese), 19(1): 34-39. |
Jing J E, Wu Z L, Deng M, et al. 2016. Experiment of marine controlled-source electromagnetic detection in a gas hydrate prospective region of the South China Sea. Chinese Journal of Geophysics (in Chinese), 59(7): 2564-2572. DOI:10.6038/cjg20160721 |
Key K. 2009. 1D inversion of multicomponent, multifrequency marine CSEM data:Methodology and synthetic studies for resolving in resistive layers. Geophysics, 74(2): F9-F20. DOI:10.1190/1.3058434 |
Key K, Ovall J. 2011. A parallel goal-oriented adaptive finite element method for 2.5-D electromagnetic modelling. Geophysical Journal International, 186(1): 137-154. DOI:10.1111/j.1365-246X.2011.05025.x |
Key K. 2016. MARE2DEM:a 2-D inversion code for controlled-source electromagnetic and magnetotelluric data. Geophysical Journal International, 207(1): 571-588. DOI:10.1093/gji/ggw290 |
Li Y G, Key K. 2007. 2D marine controlled-source electromagneticmodeling:Part 1-An adaptive finite-element algorithm. Geophysics, 72(2): WA51-WA62. DOI:10.1190/1.2432262 |
Luo M, Pei J X, Xu Z H. 2017. Effects of uncertainties in the orientation and position of both the transmitter and receivers on marine CSEM responses in layered vertical anisotropic medium. Chinese Journal of Geophysics (in Chinese), 60(12): 4901-4915. DOI:10.6038/cjg20171229 |
Milkov A V, Sassen R. 2000. Thickness of the gas hydrate stability zone, Gulf of Mexico continental slope. Marine and Petroleum Geology, 17(9): 981-991. DOI:10.1016/S0264-8172(00)00051-9 |
Milkov A V. 2004. Global estimates of hydrate-bound gas in marinesediments:how much is really out there?. Earth-Science Reviews, 66(3-4): 183-197. DOI:10.1016/j.earscirev.2003.11.002 |
Myer D, Constable S, Key K. 2011. Broad-band waveforms androbust processing for marine CSEM surveys. Geophysical Journal International, 184(2): 689-698. DOI:10.1111/gji.2011.184.issue-2 |
Ovall J S. 2006. Asymptotically exact functional error estimatorsbased on super convergent gradient recovery. Numerische Mathematik, 102(3): 543-558. DOI:10.1007/s00211-005-0655-9 |
Rao Y H. 1999. C-program for the calculation of gas hydrate stability zone thickness. Computers & Geosciences, 25(6): 705-707. |
Sain K, Rajesh V, Satyavani N, et al. 2011. Gas-hydrate stability thickness map along the Indian continental margin. Marine and Petroleum Geology, 28(10): 1779-1786. DOI:10.1016/j.marpetgeo.2011.03.008 |
Schwalenberg K, Willoughby E, Mir R, et al. 2005. Marine gashydrate electromagnetic signatures in Cascadia and their correlation with seismic blank zones. First Break, 23(4): 57-63. |
Schwalenberg K, Haeckel M, Poort J, et al. 2010. Evaluation ofgas hydrate deposits in an active seep area using marine controlled source electromagnetics:Results from Opouawe Bank, Hikurangi Margin, New Zealand. Marine Geology, 272(1-4): 79-88. |
Shewchuk J R. 2002. Delaunay refinement algorithms for triangular mesh generation. Computational Geometry, 22(1-3): 21-74. DOI:10.1016/S0925-7721(01)00047-5 |
Sloan E D, Koh C A. 2008. Clathrate Hydrates of Natural Gases (3rd ed.). Boca Raton: CRC Press.
|
Wang M, Zhang H Q, Wu Z L, et al. 2013. Marine controlled source electromagnetic launch system for natural gas hydrateresource exploration. Chinese Journal of Geophysics (in Chinese), 56(11): 3708-3717. DOI:10.6038/cjg20131112 |
Wang M, Jing J E, Deng M, et al. 2016. Development of visualized software for data preprocessing of marine controlled-source electromagnetic method. Progress in Geophysics (in Chinese), 31(4): 1845-1851. DOI:10.6038/pg20160457 |
Wang M, Deng M, Wu Z L, et al. 2017. The deep-tow marine controlled-source electromagnetic transmitter system for gas hydrate exploration. Journal of Applied Geophysics, 137: 138-144. DOI:10.1016/j.jappgeo.2016.12.019 |
Wang Z D, Deng M, Chen K, et al. 2014. Development and evaluation of an ultralow-noise sensor system for marine electric field measurements. Sensors and Actuators A:Physical, 213: 70-78. DOI:10.1016/j.sna.2014.03.026 |
Weitemeyer K A, Constable S C, Key K W, et al. 2006. First results from a marine controlled-source electromagnetic survey to detect gas hydrates offshore Oregon. Geophysical Research Letters, 33(3): L03304. DOI:10.1029/2005GL024896 |
Weitemeyer K, Gao G Z, Constable S, et al. 2010. The practicalapplication of 2D inversion to marine controlled-source electromagnetic data. Geophysics, 75(6): F119-F211. DOI:10.1190/1.3506004 |
Weitemeyer K A, Constable S, Tréhu A M. 2011. A marine electromagnetic survey to detect gas hydrate at Hydrate Ridge, Oregon. Geophysical Journal International, 187(1): 45-62. DOI:10.1111/j.1365-246X.2011.05105.x |
Weitemeyer K, Constable S. 2014. Navigating marine electromagnetic transmitters using dipole field geometry. Geophysical Prospecting, 62(3): 573-596. DOI:10.1111/1365-2478.12092 |
Weng A H, Zhu S A. 2010. Near sea-bottom DC sounding response for gas hydrate. OGP (in Chinese), 45(3): 458-461. |
Wu S, Zhang G, Huang Y, et al. 2005. Gas hydrate occurrence on the continental slope of the northern South China Sea. Marine and Petroleum Geology, 22(3): 403-412. DOI:10.1016/j.marpetgeo.2004.11.006 |
Xue W J, Huo C L, Si G X, et al. 1991. Quaternary paleoclimate and paleoceanography of northern South China Sea. Geological Research of South China Sea (in Chinese), 4: 1-96. |
Yang R, Wu N Y, Bai J, et al. 2013. Gas hydrate identification innon-BSR region, northern South China Sea. Progress in Geophysics (in Chinese), 28(2): 1033-1040. DOI:10.6038/pg20130257 |
Yu X H, Wang J Z, Liang J Q, et al. 2014. Depositional characteristics and accumulation model of gas hydrates in northern South China Sea. Marine and Petroleum Geology, 56: 74-86. DOI:10.1016/j.marpetgeo.2014.03.011 |
Yuan J, Edwards R N. 2000. The assessment of marine gas hydrates through electronic remote sounding:hydrate without a BSR?. Geophysical Research Letters, 27(16): 2397-2400. DOI:10.1029/2000GL011585 |
Zhang W, He J X, Lu Z Q, et al. 2015. Preliminary study of the relationship between the suspected mud diapir and natural gas hydrate in the Qiongdongnan Basin, northern South China Sea. Natural Gas Geoscience (in Chinese), 26(11): 2185-2197. |
Zhang X D. 2014. The seismic reflection characteristics of gas hydrate in southeast Hainan sea area of the South China Sea. Geophysical and Geochemical Exploration (in Chinese), 38(6): 1152-1158. DOI:10.11720/wtyht.2014.6.10 |
陈多福, 赵振华, 解启来, 等. 2001. 琼东南盆地崖13气田天然气形成水合物的温压条件和厚度计算. 地球化学, 30(6): 585-591. DOI:10.3321/j.issn:0379-1726.2001.06.011 |
陈多福, 李绪宣, 夏斌. 2004. 南海琼东南盆地天然气水合物稳定域分布特征及资源预测. 地球物理学报, 47(3): 483-489. DOI:10.3321/j.issn:0001-5733.2004.03.018 |
陈洁, 温宁. 2010. 南海地球物理图集. 北京: 科学出版社.
|
陈凯, 景建恩, 赵庆献, 等. 2017. 海底可控源电磁接收机及其水合物勘查应用. 地球物理学报, 60(11): 4262-4272. DOI:10.6038/cjg20171114 |
何家雄, 苏丕波, 卢振权, 等. 2015. 南海北部琼东南盆地天然气水合物气源及运聚成藏模式预测. 天然气工业, 35(8): 19-29. DOI:10.3787/j.issn.1000-0976.2015.08.003 |
何家雄, 卢振权, 苏丕波, 等. 2016. 南海北部天然气水合物气源系统与成藏模式. 西南石油大学学报(自然科学版), 38(6): 8-24. DOI:10.11885/j.issn.16745086.2016.09.03.01 |
胡家斌, 晋俊岭, 任东宇, 等. 2014. 海底地震仪布设导航定位系统的设计与实现. 测绘科学, 39(4): 68-73. |
黄保家. 1999. 琼东南盆地天然气潜力及有利勘探方向. 天然气工业, 19(1): 34-39. DOI:10.3321/j.issn:1000-0976.1999.01.010 |
景建恩, 伍忠良, 邓明, 等. 2016. 南海天然气水合物远景区海洋可控源电磁探测试验. 地球物理学报, 59(7): 2564-2572. DOI:10.6038/cjg20160721 |
罗鸣, 裴建新, 徐震寰. 2017. 层状垂直各向异性介质海洋CSEM发射源及接收站姿态和位置对电磁响应影响研究. 地球物理学报, 60(12): 4901-4915. DOI:10.6038/cjg20171229 |
王猛, 张汉泉, 伍忠良, 等. 2013. 勘查天然气水合物资源的海洋可控源电磁发射系统. 地球物理学报, 56(11): 3708-3717. DOI:10.6038/cjg20131112 |
王铭, 景建恩, 邓明, 等. 2016. 海洋可控源电磁数据可视化预处理软件开发. 地球物理学进展, 31(4): 1845-1851. DOI:10.6038/pg20160457 |
翁爱华, 祝嗣安. 2010. 天然气水合物的近海底直流电测深响应. 石油地球物理勘探, 45(3): 458-461. |
薛万俊, 霍春兰, 司桂贤, 等. 1991. 南海北部晚第四纪古气候及古海洋学. 南海地质研究, (4): 1-96. |
杨睿, 吴能友, 白杰, 等. 2013. 南海北部无明显BSR地区天然气水合物识别研究. 地球物理学进展, 28(2): 1033-1040. DOI:10.6038/pg20130257 |
张伟, 何家雄, 卢振权, 等. 2015. 琼东南盆地疑似泥底辟与天然气水合物成矿成藏关系初探. 天然气地球科学, 26(11): 2185-2197. DOI:10.11764/j.issn.1672-1926.2015.11.2185 |
张旭东. 2014. 琼东南海域天然气水合物地震反射特征. 物探与化探, 38(6): 1152-1158. DOI:10.11720/wtyht.2014.6.10 |