УДК
1, A. Viezzoli1, G. Fiandaca2, 3
ЭФФЕКТ ИНДУКТИВНО-ВЫЗВАННОЙ ПОЛЯРИЗАЦИИ В АЭРО-ЭМ ДАННЫХ: ПРИМЕРЫ ИЗ РУДНОЙ И АЛМАЗНОЙ РАЗВЕДКИ
Аннотация. В данной работе рассмотрено проявление Индуктивно-Вызванной Поляризации (ИВП) в аэро ЭМ данных, полученных методом становления поля в ближенй зоне (система VTEM). Эффект ИВП изучен на примере сначала синтетического моделирования (дисперсионной модели) и мультипараметрической (4 параметра дисперсионной модели: r, m0, t, C) инверсией синтетических данных, с последующим переходом к инверсиям полевых данных, залетанных над кимберлитовой трубкой "Амакинская" (Якутия, Россия), а также над поисковой площадью "Broken Evil Prospect" в северном Онтарио (Канада) с целью обнаружения колчеданных месторождений. В последнем случае была применена квазитрехмерная инверсия смешанных данных, залетанных разными системами с промежутком между залетами в 6 лет.
Ключевые слова: <Аэро ЭМ, эффект ИВП, инверсия, моделирование, кимберлит, золото>
Об авторах:
1 – Aarhus Geophysics, ApS, Орхус, Дания
2 – University of Aarhus, Орхус, Дания.
3 – АЛРОСА, Мирный, Россия.
В нескольких предыдущих работах нами была описана технология инверсии аэро ЭМ данных в режиме ИВП, (Каминский и др, 2015; Viezzoli et al, 2013; Viezzoli et al, 2015) с примерами из золоторудной отрасли (месторождения Mount Milligan, Канада и Abra, Австралия). В данной работе мы представляем результаты моделирования и инверсии синтетических данных, а также новые обнадеживающие результаты использования этой перспективной технологии с примерами из России (кимберлитовая трубка «Амакинская») и Канады (золоторудный проект «Broken Evil Prospect»). На рисунке 1, показана синтетическая модель кимберлита (электрическое сопротивление и поляризуемость.
Рис. 1. (a): модель сопротивления; (b): модель поляризуемости; (c): ситетические данные VTEM; (d): шумные данные VTEM (e): кривые затухания (абс. значения); (f): Таблица параметров дисперсионной модели
Как видно из Рис. 1 и Таблицы 1, в основу моделирования была заложена дисперсионная модель среды (Cole and Cole, 1942). На основе этой модели были рассчитаны синтетические данные для системы VTEM, данные были засорены помехами и инвертированы, при помощи программы «AarhusINV», разработанной в университете Орхуса, Дания (Fiandaca et al, 2012). На рисунке 2 представлены результаты инверсии синтетических данных.
Рис. 2. Результаты инверсии синтетических данных для стартовой модели ? = 1000; m0 = 50, ? = 10-3; C = 0.3 и «мягким» фокусированием параметров ? и C
О целесообразности интерпретации эффекта ИВП, возникающего в данных методов становления поля в ближней зоне, в применении к поиску кимберлитов говорится в литературе (Kamenetsky et al, 2014). Рисунок 2 доказывает возможность и целесообразность применения мультипараметрической инверсии к дисперсионной модели среды. Как результат, данная технология нашла свое применение на практике. Были успешно инвертированы данные VTEM, полученные в 2014 году над трубкой «Амакинская». Осложняюим обстоятельством было наличие в непосредственной близости от трубки промышленных помех (60 Гц), для устранения влияния которых были применены методы ручной поканальной обработки данных. Инверсия была проведена с применением технологии Spatially Constrained Inversion (SCI), при которой прямая задача рассчитывается по одномерной модели, а обратная – с применением трехмерного регуляризирующего оператора в функционале невязки.
Результаты инверсии были представлены в виде воксельных моделей электрического сопротивления и поляризуемости (Рис. 3). Значения физических параметров, полученных, в результате инверсии совпадают с измеренными значениями (Бондаренко и Зинчук, 2004).
Рис. 3. Результаты инверсии данных VTEM, полученные над трубкой «Амакинская»
Далее, технология квазитрехмерной мультипараметрической фокусирующей инверсии была применена к смешанным данным VTEM 2007 и 2013 годов с разной длиной импульса и с разными временами становления. Данные были залетаны над одни и тем же участком «Broken Evil Prospect» (Канада). Эта лицензионная площадь находится в провинции Онтарио (Канада), в пределах района Поркьюпайн, известного наличием богатейших золотосодержащих колчеданных руд. Лицензионные участки находится приблизительно в 45 километрах к северо-востоку от знаменитого месторождения «Kidd Creek» (Рис.4). Площадь была залетана с расстоянием между профилями в 200м, но за счет комбинирования данных 2007 и 2013 годов, расстояние между профилями сгустилось до 100 м.
Рис. 4. Схема залетов «Broken Evil Prospect» системой VTEM
Инверсия по площади была проведена в двух режимах (с учетом и без учета эффекта ИВП). На Рис. 5 показан глубинный проводник, который стало возможным выделить только за счет рассчета параметров дисперсионной модели и который является приоритетным объектом под бурение. Его наличие было замаскировано в данных VTEM эффектом ИВП.
Рис. 5. Сравнение результатов SCI инверсии с учетом и без учета эффекта ИВП. (а): инверсия без учета ИВП эффекта (глубина 300 м); (б): инверсия с учетом ИВП эффекта (глубина 300 м); (в): невязка подбора без учета ИВП эффекта; (г): невязка подбора с учетом ИВП эффекта
Библиографический список
1. Каминский, В., Viezzoli, A., Fiandaca, G., Cooper, Y., Hardy, L., 2015, Новые методы интерпретации геофизических данных, повышающие эффективность разведки золоторудных месторождений. Примеры извлечения параметеров ВП из ЭМ данных в аэроварианте, Золото и Технологии, 27 (1), Март 2015, С. 72-80
2. Бондаренко, А., Зинчук, М., 2004, Петрофизические характеристики вмещающих пород и вопросы экологии окружающей среды при прогнозных поисках кимберлитовых тел, ЦНИГРИ, Мирный, УДК 550.837.75.
3. Cole, K. S., Cole, R. H., 1941, Dispersion and absorption in dielectrics I: Journal of Chemical Physics, 9-4, p. 341-351.
4. Kamenetsky, F., Trigubovich, G., Chernyshev, A., 2014, Three lectures on geological medium induced polarization, Ludwig-Maximilian University of Munich, ISBN: 978-3-941352-65-0.
5. Fiandaca, G., Auken, E., Gazoty, A., and Christiansen, A. V.,23-4-2012, Time-domain induced polarization: Full-decay forward modeling and 1D laterally constrained inversion of Cole-Cole parameters Geophysics, 77, p. E213-E225.
6. Viezzoli A., Fiandaca, G., Segio, S., Auken., E., 2013, Constrained inversion of IP parameters from Airborne EM data, ASEG-PESA Expanded abstracts, Melbourne, Australia, 4p.
7. Viezzoli, A., Kaminski, V., Ley Cooper, Y., Hardy, L., Fiandaca, G., 2015, Improving modelling of AEM data affected by IP, two case studies, ASEG Extended Abstracts Volume 1, 24th International Geophysical Conference and Exhibition, Perth, Australia, 4 p.
V. F. Kaminski, A. Viezzoli, G. Fiandaca, E. M. Goncharov
IP EFFECT IN AIRBORNE EM DATA: EXAMPLES FROM ORE AND DIAMOND EXPLORATION
Abstract. In current work we are reviewing the Airborne Induced Polarization (AIP) effect, manifested in airborne TDEM (VTEM) data. The AIP effect is studied first on the synthetic VTEM modelling results (Cole-Cole model), inverted using multiparametric inversion (4 Cole-Cole parameters r, m0, t, C). Then two field case studies are reviewed. In the first case study, the AIP complete Cole-Cole parameter inversion is carried out using AarhusINV program for the VTEM data flown over Amakinskaya kimberlite pipe (Yakutia, Russia). In the second case study, the quasi-3D Spatially-Constrained Inversion (SCI) is performed on mixed VTEM data, flown with 6 year interval with two different VTEM systems over “Broken Evil VMS-Au Prospect in northern Ontario, Canada.
Keywords: <Airborne EM, AIP effect, inversion, modelling, kimberlite, gold>
