一种利用重力异常线对海底热液硫化物矿点识别方法与流程

本发明属于海底热液成矿地质技术领域，涉及一种利用自由空气重力异常线对海底热液硫化物矿点识别方法。

背景技术：

在大西洋，前期的诸多研究(ronaetal.,1980,2001；bostrometal.,1972；batuyevetal.,1994；germanetal.,1998；bates,2005等)对热液矿床的地质构造背景、矿体规模、矿化作用过程等方面，进行了研究和推理。目前热液调查中所用到的auv、rov、tvg、声学、光学、地球物理等热液信息捕捉和获取手段，只能通过现场原位测量，若仅采取这样的方式寻找热液点，就失去了经济探矿的意义。因此，从数学方法尤其是特征提取方法上改变思路和策略，充分挖掘隐含的微异常信息，使其能从不同角度反映成矿特征，从而开展硫化物资源空间分布预测和评价是硫化物资源调查和研究中的重要任务。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种利用重力异常线对海底热液硫化物矿点识别方法，本发明的有益效果是能够识别洋中脊热液硫化物矿点空间赋存位置区域，据此规划大洋中冀热液硫化物成矿远景区域。

本发明所采用的技术方案是按照以下步骤进行：

步骤1：利用arcgis软件，导入重力异常原始网格数据，根据研究需要转换成相应需要精度的栅格图层；

步骤2：将栅格图层，用arcgis的arctoolbox工具箱的flowdirection方法计算重力异常梯度方向，之后用flowaccumulation计算网格梯度方向累计的次数，计算域内的所有网格都将得到一个累计次数，并形成新的栅格图层；

步骤3：用rastercalculator栅格计算器求取上述梯度方向累计次数值为0的网格，形成新的栅格图层，即得到表征重力异常线性异常的栅格图层；

步骤4：利用arcgis软件的arctoolbox的重分类工具对步骤3栅格图层进行数据筛选分类，调整结果；

步骤5：用arcgis软件建立线性图层，添加字段，并打开到编辑状态；用arcgis软件的arcscan模块，在vectorization中选择要写入的图层和线宽度值存放的字段等，将栅格数据转化为矢量图层；

步骤6：将矢量线性图层以1倍于重力异常数据精度的半径建立缓冲区；

步骤7：将重力异常低线性异常和重力异常高线性异常建立缓冲区之后的面状图层转化为栅格图层；

步骤8：将上述两个栅格图层进行图层计算，提取交叉区域和临近的线性异常高缓冲区域，此即重力异常线异常的最终提取结果。

步骤9：步骤8结果与已发现热液矿点之间的具有密切的空间关系，据此，可划分洋中脊区热液成矿远景区。

附图说明

图1是梯度方向；

图2是梯度方向累计数值；

图3是重力异常线性异常；

图4是重力异常线性异常矢量图；

图5是重力异常线处理结果。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。

步骤1：利用arcgis软件，导入重力异常原始数据(一般为网格数据)，根据研究需要转换成相应需要精度的栅格图层；

步骤2：将上述步骤1的栅格图层，用arcgis的arctoolbox工具箱的flowdirection方法计算重力异常梯度方向，之后用flowaccumulation计算网格梯度方向累计的次数，计算域内的所有网格都将得到一个累计次数，并形成新的栅格图层。

flowdirection方法计算中的重力异常梯度方向如图1，表示某重力网格单元(g5)及周围网格单元分布，g1、g2、g3、g4、g5、g6、g7、g8、g9为重力异常数据在网格单元中心点取值。

则网格单元g5的差分计算为：

gg5＝(g5-gi)/dii＝1,2,3,4,6,……

其中，gg5为示例窗口中心点网格梯度，d为网格中心点间距离。

flowaccumulation计算中的梯度方向用图2所示方式，将上述g5网格单元的方向标记为相应的值。在网格单元经过梯度计算后有如左图所示的方向标记的情况下，统计每个单元被梯度指向的次数，每个单元的梯度指向累计次数值为右图所示，0值点构成的区域则为相对高异常区域。

步骤3：用rastercalculator栅格计算器求取上述梯度方向累计次数值为0的网格，形成新的栅格图层，即得到表征重力异常线性异常的栅格图层。

(1)自由空气重力异常“脊”提取：

输入网格化处理好的重力异常图层，用flowdirection计算重力异常梯度方向，之后用flowaccumulation计算网格梯度方向累计的次数，计算域内的所有网格都将得到一个累计次数，并形成新的栅格图层，用rastercalculator栅格计算器求取梯度方向累计次数为0的网格，形成新的栅格图层，即得到重力异常“脊”栅格图层。

(2)自由空气重力异常“谷”提取：

输入网格化处理好的重力异常图层，用rastercalculator将上述输入图层每个栅格的重力异常值取反，之后重复上述(1)中的操作，即得到重力异常“谷”栅格图层。

步骤4：利用arcgis软件的arctoolbox的重分类工具对步骤3栅格图层进行数据筛选分类，调整结果，得到重力异常线性异常栅格图层；

步骤5：用arcgis软件的arcscan进行重力异常线性栅格图层矢量化，并将矢量化的重力异常线性高和线性低图层分别以1倍于重力异常数据精度的半径建立缓冲区，之后再分别转化为栅格图层，将两个栅格图层用rastercalculator进行图层计算，提取交叉区域及临近的线性异常高缓冲区域，此即重力异常线的最终提取结果。

步骤6：前述提取结果中的重力异常高线性异常和重力异常低线性异常，这里形象地称为重力异常脊和谷，重力异常高的区域这里称为重力异常顶，提取结果与已发现硫化物矿点空间对比分析可以看到，热液点基本分布在重力异常脊与谷的交叉区域及其临近的重力异常脊附近。如图3所示为大西洋脊区重力异常线提取结果，其中的黑点为已发现热液点。

第一种情况，即热液点附近有不规则的重力异常顶特征，热液点位于重力异常脊与重力异常谷的交界区域。典型代表如tag热液区。tag热液区东侧有平行于脊轴的重力异常顶，西侧位于洋中脊断裂带上，且一条重力异常脊由南东方向向北西向穿过tag热液区，表明此区有物质盈余异常，代表断裂构造的重力异常谷与代表物质盈余异常的重力异常脊交汇部位即是容易发现热液点的区域。大西洋脊80％的已发现热液点均明显分布在具有上述两种特征的位置。

第二种情况的典型代表是北大西洋的lostcity热液区，其发育区域重力异常脊在重力异常顶处的最高值部位，有表现为放射状脊线，或可说明地壳内岩浆物质的积聚和外散而导致的重力异常变化，这两个特征符合物质的积聚、盈余和散溢的特征。

以重力异常上述特征为推断依据，大西洋中脊尚有数个可能存在但尚未发现需要重点探测的热液区域。第一类热液区，其成矿体系比较封闭，面积和体积都较大，更加值得关注，类似于这样的目标区域，据统计南大西洋中脊附近约有12个，北大西洋中脊附近约30个。第二类脊、谷交叉特征的热液硫化物远景区在南大西洋至少有上百个。

以上所述仅是对本发明的较佳实施方式而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施方式所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。