СТРУКТУРНЫЙ АНАЛИЗ ГЕОДАННЫХ

МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ПРИМЕНЕНИЮ

Санкт-Петербург

2003

4. Примеры практического анализа геоданных

В заключительном разделе приведены примеры геолого-математического моделирования с целью решения геологических задач. Эти примеры не в состоянии показать все возможности метода, однако помогут составить представление о практическом использовании метода и получаемых с его помощью результатах. Примеры демонстрируют анализ статистической совокупности данных, а также координатных данных, позволяющих получить образную структуру данных - карту классов, с использованием самых массовых геофизических и геохимических данных, применяемых при проведении геокартирования, прогнозе и поисках полезных ископаемых.

4.1. Классификация кимберлитовых трубок мира

В статье [Уханов А.В. и др., ж. Геохимия, 1982] приведены данные лабораторных исследований образцов кимберлитов, отобранных из 65 трубок мировых регионов, в том числе: Центральная Якутия - 17; Северная Якутия - 21; Южная Африка и Лесото - 16; прочие районы Африки - 8; Индия- 3. В специальной лаборатории ГЕОХИ АН, расположенной в шахте метрополитена, на прецезионной гамма-спектрометрической установке в образцах определялась весовая концентрация калия, тория и урана.

По результатам лабораторных измерений и математической обработки данных авторы статьи пришли к заключению: средние содержания тория и урана в кимберлитах Сибири и Африки равны и составляют 11.2 и 2.2 г/т, а величина торий-уранового отношения во всех объектах исследования примерно постоянна и равна.

Опубликованные в статье данные лабораторных определений были обработаны структурным методом анализа. За отсутствием метрологических характеристик установки точностные характеристики были заданы в соответствии с рекомендациями (см. п. 3.2.3) и составили: аддитивная составляющая для калия - 0.01 процента, тория - 1.5 г/т, урана - 0.2 г/т; мультипликативный множитель для всех элементов принят 0.03. Далее обсуждаются результаты структурного исследования.

Классификационная структура данных с двумя неполными структурными уровнями представлена на рис. 4.1, который содержит практически полную информацию о результатах решения. Некоторые разъяснения: 1) статистики получены взвешенными методами, поэтому значения средних относительно арифметических смещены влево, стандарты выражены в единицах погрешности: 2) в диаграммы распределения трубок не включены три трубки из Индии.

Суммарная величина ИГП для пяти конечных классов с номерами 5, 6, 7, 3 и 4 составляет (для калия, тория, урана): 78, 64 и 57 процентов. Дальнейшая детализация структуры нецелесообразна ввиду исчерпания объема данных.

Интерпретацию полученной структуры можно дать в сопряженном анализе двух качественных признаков принадлежности образцов (трубок) - классу и мировому району. Обращает на себя внимание неравномерное распределение трубок мира по видовым классам первого уровня деления: в класс 2 вошло 16 из 17 трубок Центральной Якутии; в класс 3 - 14 из 24 африканских трубок; трубки Северной Якутии “космополитично” расположились почти поровну в трех видовых классах - 6, 8 и 7. Поэтому, не обращая внимание на объекты Северной Якутии, класс 2 можно назвать центрально-якутским, а класс 3 - африканским. Более уверенно об этом можно судить, рассчитав коэффициенты сопряженности качественных признаков, которые учитывают объемы множеств. Частотные распределения трубок мира и коэффициенты сопряженности приведены в табл. 4.1. Предварительное заключение получило подтверждение. Подобный прием неоднократно использовался для интерпретации полученных классов, он обладает высокой наглядностью и может быть включен в состав “штатных” средств анализа результатов применения структурного анализа.

Коэффициенты сходства Жаккара-Чехановского

Таблица 4.1

	Эмпирическая частота / Коэффициент сопряженности
классы	Центр. Якутия	Сев. Якутия	Африка	Индия	Сумма
2	16 / 0.73	6 / 0.25	3 / 0.12	2	27
3	- / 0.00	8 / 0.36	14 / 0.60	1	23
4	1 / 0.06	7 / 0.39	7 / 0.36	-	15
сумма	17	21	24	3	65

Статпараметры тория и урана, которые характеризуют классы 2 и 3, не противоречат заключению авторов статьи: значения статистик и характер корреляций между торием и ураном сходны в этих классах. Однако их выделение обязано прежде всего роли калия, которая на первом структурном уровне наибольшая и превышает 70 процентов; в соответствии с этим и средние значения калия в классах 2 и 3 очень контрастны: 0.2 и более 1 процента.

Теперь можно вернуться к объектам Северной Якутии. По величине концентраций и характеру корреляций радионуклидов часть объектов сходна с классом, названным центрально-якутским, а часть - с африканским. Оставшаяся часть объектов Северной Якутии вместе со значительной частью африканских объектов образуют 4-й класс, характерными чертами которого являются высокие - выше, чем в 3 классе концентрации калия и примерно вдвое более высокие концентрации тория и урана.

4.2. Прогнозные исследования алмазоносности

в Архангельской области

С 1991 года в ГП “Невскгеология” ведутся прогнозные на алмазы геологические исследования в северо-западном регионе РФ с применением метода структурного анализа.

В геологическом отношении территория прогнозных работ представляет зону сочленения Балтийского щита и Русской плиты. Положение территории исследований в региональных геологических структурах показано на схеме региональных геологических структур, на которой вынесен также контур Мстинского-Демянского участка в

Рис. 4.1. Классификационная структура кимберлитовых трубок мира

(пояснения в тексте)

Новгородской обл., результаты моделирования по нему приведены в следующем пункте (см. рис. 4.2; схема построена С.А.Скороспелкиным, 1998).

Прогнозные работы в Архангельской обл. (1991) ставили перед собой три задачи: выделение (оконтуривание) алмазо- рудных и -перспективных районов; изучение их структуры и сравнительная оценка перспективности. В составе этих работ было предусмотрено применение формальных методов построений, в том числе - метод В.А.Милашева, основанный на анализе мегатрещиноватости, метод Э.Я.Островского, известный под названием “Целевой прогноз” и метод структурного анализа автора.

Исходные данные на площадь 48 тыс.кв.км по сети точек 4´4 км были представлены комплексом морфометрических, морфоструктурных и геофизических признаков: 1) средняя в окне абсолютная отметка рельефа земной поверхности (показатель купольности - H); 2) показатель расчленения рельефа как наибольшее значение превышения в окне (K); 3-4) плотность и изотропность мегатрещиноватости (R и Q); 5) данные магнитной съемки; 6) данные гравиметрии.

В итоге построений выделено 12 конечных классов на 5 неполных структурных уровнях, при том две ветви структуры детализированы только до третьего уровня. Средняя оценка показателя исчерпания природной изменчивости признаков (ИГП) составила 44 процента; ИГП к теоретически доступному в анализе уровню - 75 процентов. (Высокая разница двух оценок является показателем невысокого качества данных; действительно, для трех признаков - расчленения рельефа и морфоструктурных показателей взвешенная дисперсия немногим превышает 2 дисперсии погрешностей.) Неравномерная детализация объясняется интересом специалистов к определенной области изучения - Зимнебережному алмазорудному району и сходным с ним в проявлениях классов Ненокскому перспективному району.

Прогнозная геологическая карта, построенная с учетом результатов применения структурного анализа приведена на рис. 4.3. В структурном отношении активную роль играют характерные для щита и хорошо изученные системы диагональных и ортогональных разломов; и структуры, относящиеся к этапам активизации платформы: 1) региональная Балтийско-Мезенская северо-восточная зона разломов венд-палеозойской активизации, контролирующая кимберлиты Архангельской алмазоносной области; 2) системы швов, ограничивающих борта рифейских авлакогенов. В юго-восточном Беломорье они проявлены особенно четко, в результате чего район приобрел типично”клавишное” строение (с северо-востока на юго-запад): Кулойский горст - Керецко-Лешуконский (Зимнегорский) авлакоген - Архангельский горст - Кандалакшско-Двинский авлакоген - Малошуйский горст. Сегменты авлакогенов на пересечении их ветвями Балтийско-Мезенской зоны разломов расцениваются как перспективные на алмазы таксоны минерагенического ряда в ранге рудных районов.

На карте классов (см. рис. 4.4) основные закономерности структурного строения территории проявлены очень четко, дополняя их деталями в соответствии с масштабом построений. На первом структурном уровне класс 33 (сумма конечных классов 40, 41 и 42) заполняет области по структурам Архангельского и Кулойского горстов; классы 31 (сумма 34, 43, 44 и 45) и 32 (сумма 46 и 47) - области Кандалакшско-Двинского и Зимнегорского авлакогенов. На втором структурном уровне видовые классы 32 в юго-западном борту Архангельского горста образуют пилообразный образ, который является

Рис. 4.2. Положение территории исследований в региональных геологических структурах

1 - Граница платформенного чехла

2 – Границы основных структур:

I – Печерская синеклиза; II – Тиманский кряж; III – Мезенская синеклиза; IV – Балтийский щит; V - Волго-Уральская синеклиза; VI – Московская синеклиза; VII – Балтийская синеклиза; VIII – Белорусская антеклиза; IX – Прибалтийская моноклиза

3 – Рифейские авлакогены:

1- Предтиманский прогиб; 2 – Карецко-Лешуконский; 3 – Кандалакшско-Двинский; 4 – Кажимский; 5 – Среднерусский; 6 – Воже-Лачский; 7 – Пашско-Ладожский; 8 – Крестецкий; 9 – Московский; 10 – Пачелмский;

4 – Контуры территорий прогнозных исследований

Рис. 4.3. Геолого-прогнозная карта, построенная с использованием результатов структурного анализа

Рис. 4.4. Карта классов структурного анализа комплекса геофизических, морфометрических и морфоструктурных данных

результатом наложения разломов основного направления и трансформных разломов. Классы 34 и 35 (сумма 43, 44 и 45) складыват образ Зимнебережного алмазорудного района и алмазоперспективных районов - Ненокского и Котовского.

Особенно отчетливо выделяется картографический образ Зимнебережного района, что подчеркивает его уникальность. Структура района обладает зеркальной симметрией, ось которой протягивается в направлении северо-северо-запада, а симметричные блоки обнаруживают закономерно зональное строение. Подобные зеркально-симметричные структуры для элементов минерагенического ряда часто встречаются - в других областях и для иных полезных ископаемых. Ряд подобных структур можно видеть в книге [21], на схематической карте рудного района (с. 263) с редкометалльным, колчеданным и полиметаллическим оруденением в многомерных геохимических полях показана структура, которая до деталей повторяет структуру Зимнебережного района. Подобные образования за характерный образ называют структурами “типа бабочки”.

Образная структура Ненокского перспективного района идентична западному блоку Зимнебережного района, повторяя зональность в меридиональном направлении. Образная структура классов в пределах предполагаемого Котовского района ограничена концентрическим изображением классов 46 и 47 (видовые класса 32), это не позволяет рассматривать эту площадь в одном ряду с Зимнебережным и Ненокским районами.

По официальному заключению специалистов геологоразведочной экспедиции, выполнявшей разведку месторождения им. Ломоносова и прогнозные исследования, результаты моделирования методом структурного анализа обладают высокой геологической информативностью, способствовали решению поставленных геологических и выделению площадей для проведения первоочередных поисков алмазов в Ненокском перспективном районе.

Методические выводы, полученные в результате сравнительных испытаний разных методов формальных построений следующие: 1) метод В.А. Милашева позволяет выделить алмазоперспективные районы без раскрытия их структуры; 2) метод Островского в целом имеет положительные результаты применения, однако полученные карты в силу прерывистости изображения (дихотомическое представление) геологически интерпретировать невозможно.

На рис. 4.5 приведены результаты, полученные по программе “Целевой прогноз” с использованием той же базы исходных данных, что и в обработке методом структурного анализа. Два решения из большого ряда предложений отобраны как лучшие в соответствии с такими критериями: 1) наилучшее оконтуривние Зимнебережного района, этот результат (рис. 4.5.a) можно расценивать как подтверждение уникальности рудного района в целом, результаты более детальные не получены; 2) при “хорошем” оконтуривании Зимнебережного района выделение сходных площадей в других районах (рис. 4.5.б), все выделенные фрагменты расположены вдоль ветви Балтийско-Мезенской зоны активизации. Строго говоря, результаты разных методов несравнимы, расположение их в одном ряду позволяет увидеть преимущества непрерывного картографического изображения в результате структурного анализа перед фрагментарным изображением элементов в некотором единственном отношении. Разные методы сравниваются на уровне подхода, в главе 1 дана развернутая характеристика теоретических и эвристических методов, которые представляет “Целевой прогноз”.

Рис. 4.5. Прогнозные построения по системе «Целевой прогноз»

Лучшие решения по критериям: а) совпадения выделенных площадей с Зимнебережным алмазорудным районом; б) совпадения с алмазоносным и перспективным районами

[продолжение]