油气地球化学测量数理统计及异常确定研究—以渭河盆地油气化探测量为例

油气地球化学测量数理统计及异常确定研究—以渭河盆地油气化探测量为例

刘花婷 刘建荣  刘姗  秦长春

陕西地矿第二综合物探大队有限公司，陕西 西安 710016

摘要：文章以以渭河盆地油气化探测量为例，采用数理统计方法研究了元素的组合特征和油气化探中单指标异常及综合异常的圈定，圈定了主要异常的同时，对弱小异常的识别比较理想。

关键词：地球化学，数理统计，渭河盆地

0引言

地球化学勘查是基于对元素地球化学场普遍的两点认知：①地球化学场中常量元素含量数据服从正态分布，而微量元素含量数据服从对数正态分布；②由多次地球化学作用叠加而形成的含量数据符合正态分布，而由单一地球化学作用形成的含量数据服从对数正态分布。勘查地球化学方法找矿过程中为确定成矿最佳地球化学标志元素组合，首先须确定成矿及伴生元素的组合，数理统计在地质方法之外，为确定成矿及伴生元素的组合提供了良好的统计学方法。地球化学方法找矿中进行异常筛选，所用的图解法和计算法两大类的一个共同目地就是首先确定异常下限，它关系到能否识别出与成矿有关的矿化信息，因而合理确定矿区元素异常下限是研究中的一个重要前提。笔者以渭河盆地油气化探测量为例，采用统计学方法研究了元素的组合特征，以及油气化探中单指标异常及综合异常的圈定。

1地质概况

渭河盆地地处中国重要的大地构造分界位置上，北接鄂尔多斯台地，南邻秦岭褶皱带，东缘为山西隆起带，西端与鄂尔多斯西南边界弧形断裂束相接。属于华北陆块中的汾渭断陷盆地。地处四个不同构造单元的交接过渡部位，加之又受整个汾渭裂陷带整体活动的影响。

研究区位于渭河盆地东部坳陷区的固市凹陷东部大荔地区，固市凹陷是渭河盆地的只要沉积区之一，基底为上古生界，形成于古近系，地层继承性好。新近系厚度约为4000m，盖层厚度达6800-7000m。该凹陷南深北浅，存在三原、固市、大荔三个沉积中心，推测大荔附近新生界沉积应该最厚。本区长期以来处于沉积状态，上新统晚期形成稳定的湖盆，沉积了较厚的暗色泥质岩、泥灰岩，生物发育，油气地质条件好。

2自然景观条件

研究区位于渭河盆地东部华县、大荔地区，属大陆性暖温带半湿润季风气候，地貌景观类型有冲积平原、风积沙丘、黄土台塬、河道及河漫滩四种类型。

3化探采样工作方法

（1）布点原则和采样网度：测线布设与盆地构造方向基本垂直，南北向布设。烃类及氦气同点位测量网度500m×500m，采样密度4点/km2；微量元素测量网度500m×1000m（菱形取样）,采样密度2点/km2。

（2）采样方法：用铁锹铲去表层植被及耕作土并挖一小坑，然后用洛阳铲向下挖之1.8-2.2m，将洛阳铲清理干净后开始取样，严防地表浮土掉入；若不到2.0m即遇砂砾石层、基岩或潜水，则取其上部深度不低于1.0m的细粒土壤，并尽量与附近点位所采集的样品保持物质成份的一致。取样时先选取氦气样品，再选取酸解烃及其他样品。

4数理统计与分析

4.1不同地球化学景观区的数据处理

以不同景观区及采样介质的差异对样品进行分类统计，利用标准化法对数据处理，使各样点数值标准化。

标准化的具体方法为：用ti = 求t值，然后用t值（标准化数据）成图。

式中ti为i号点的标准化值；

Xi为i号点的观测值；

为i号点所处j类景观的背景平均值；

Sj为j类景观的标准离差。

t为不名数，其意义为采样点实测值剔除其介质背景后偏离标准离差的倍数。

图1  渭河盆地构造单元划分示意图

图2  研究区地貌景观划分图

4.2多元统计分析

为研究元素之间的相关性，进行相关分析、多元素R型聚类分析、斜交因子分析及趋势分析等，以了解区内元素的共生组合关系及区域地球化学特征。在进行多元统计、参数估计时，充分考虑各种统计数学模型的应用条件和处理结果的多解性，重视与直观解释结果相结合，使推断解释结果尽可能符合客观实际，以求正确的评价区域成矿潜力和解决地质问题。

（1）元素背景特征

研究区指标分异特征，利用变化系数(Cv)来表示，[Cv=元素含量标准差/元素含量平均值]。当Cv≥0.8时，强分异型，即指标在研究区中分布极不均匀；当0.5≤Cv＜0.8时，明显分异型，即指标在研究区中分布明显不均匀；当Cv＜0.5时，均匀分布型，即指标在工区中分布均匀。

研究区：表1中酸解烃类指标变异系数均在0.5左右，属均匀分异型，即指标在研究区中分布较均匀；氦气指标变异系数为0.05，属均匀分布型，在研究区中分布极均匀；微量元素指标除Pb外其他元素变异系数均小于0.5，属均匀分布型，在研究区中均匀分布，Pb变异系数大于0.8，属强分异型，即指标在研究区中分布极不均匀。

表1  研究区地球化学基本特征值表

注：表中酸解烃类的单位为μl/kg，氦气、微量元素单位为10-6。

（2）元素组合及分类特征

①R型聚类分析

对土壤酸解烃C1、C2、C3、iC4、nC4、iC5、nC5、C2+，氦气及微量元素TFe、Co、V、Ni、U、Th、Sr、Mo、Ba、Pb共19项指标进行R型聚类分析，详见相关矩阵和谱系图，在R型聚类分析谱系图的0.5相关水平上，工区指标可分为四类。Ⅰ类为氦气，Ⅱ类为酸解烃类，Ⅲ类为铁族及放射性元素类，Ⅳ类为Ba、Pb、Sr类。

图3  研究区指标R型聚类分析谱系图

②因子分析

将研究区19项指标作因子分析，提取前4个主因子；其旋转因子特征见表3。F1、F2、F3、F4因子均与R型聚类分析四类元素组合相对应。

表2 研究区旋转因子特征表

5异常圈定

5.1单指标异常圈定

为了正确圈定异常，以取得最优的异常圈定效果，本次研究工作中试用了三种方法圈定单指标异常，最后根据实际效果及指标分布特征取用两种方法，酸解烃类及微量元素类指标采用不同地貌景观求取t值编制标准化异常图；氦气指标采用不同工区求取t值编制标准化异常图。

具体做法是在1:5万点位数据图的基础上，酸解烃类及微量元素类指标按各方法实用异常下限的1、2、4倍分三个浓度带，分别圈定；氦气以空气中的含量（5.2×10-6）为背景值，研究区以背景值加一倍的标准离差为异常下限，圈定。各指标异常下限见表4。

表3  研究区异常下限统计表

5.2综合异常圈定

圈定综合异常之前，首先做指标组合划分。根据指标间的相关分析、聚类分析、因子分析结果，工区划分出三类组合异常分别为：氦类异常，与F4因子相当；酸解烃类组合异常，与F1因子相当；微量元素类组合异常，与F2、F3、F5因子相当。

由于氦气与酸解烃类相对独立，因此本区圈定两类综合异常分别为氦气类综合异常及酸解烃类综合异常。

氦与其他指标元素不相关为独立指标，单独圈定综合异常。因氦气具有强逸散性，氦气异常强度低、面积大，综合异常形态不宜识别。故氦气的综合异常圈定方法为在同一构造单元内将相邻或相近的氦气二级异常相连，同时参考一级异常的外部形态特征。

酸解烃类综合异常以甲烷、重烃组合异常为主，微量元素为辅。圈定方法为在同一构造单元内将相邻或相近的一级异常相连。

6结论

1)采用数理统计方法，对不同地球化学景观区的样品进行了分类统计和标准化处理，有效消除了不同景观区及采样介质的差异对样品分析的影响。

2)多元统计分析揭示了元素之间的相关性，通过相关分析、聚类分析、因子分析等方法，明确了元素的共生组合关系及区域地球化学特征，为异常的识别和圈定提供了理论支持。

综上，本研究以渭河盆地油气化探测量为例，通过数理统计方法对元素的组合特征和油气化探中的单指标异常及综合异常进行了深入研究。研究结果表明，通过标准化处理和多元统计分析，能够有效识别出油气化探中的异常元素及其组合特征，为油气勘探提供了科学的依据。

参考文献

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作者简介：刘花婷，女（1988.12-）汉族，陕西省咸阳市人，大学本科，工程师，主要从事地球化学勘查、地质大数据、地质调查与矿产勘查工作。