Про спосіб виявлення у полі сили тяжіння аномалій глибинних структур (на прикладі Українських Карпат)
У гравірозвідці прогноз глибинних структур, перспективних на вуглеводні, виконують переважно за виявленням корисних аномалій у спостереженому полі сили тяжіння. Корисні аномалії виділяють, як правило, за допомогою лінійних перетворень (трансформацій) поля. Для виявлення аномалій глибинних структур з...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Геоінформатика |
|---|---|
| Дата: | 2009 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України
2009
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/95346 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Про спосіб виявлення у полі сили тяжіння аномалій глибинних структур (на прикладі Українських Карпат) / С.Г. Анікеєв // Геоінформатика. — 2009. — № 1. — С. 47-53. — Бібліогр.: 15 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860057372137881600 |
|---|---|
| author | Анікеєв, С.Г. |
| author_facet | Анікеєв, С.Г. |
| citation_txt | Про спосіб виявлення у полі сили тяжіння аномалій глибинних структур (на прикладі Українських Карпат) / С.Г. Анікеєв // Геоінформатика. — 2009. — № 1. — С. 47-53. — Бібліогр.: 15 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Геоінформатика |
| description | У гравірозвідці прогноз глибинних структур, перспективних на вуглеводні, виконують переважно за виявленням корисних аномалій у спостереженому полі сили тяжіння. Корисні аномалії виділяють, як правило, за допомогою лінійних перетворень (трансформацій) поля. Для виявлення аномалій глибинних структур запропоновано
застосовувати трансформацію різницевого осереднення . Визначено її глибину і частотну характеристики, що дає змогу оцінити зв'язок між параметрами різницевих аномалій і глибиною залягання геологічних структур. Наведено приклади використання цієї трансформації у тектонічному районуванні Українських
Карпат.
В гравиразведке прогноз глубинных структур, перспективных на углеводороды, выполняется преимущественно путем выявления полезных аномалий в наблюденном поле силы тяжести. Полезные аномалии выделяются,
как правило, с помощью линейных преобразований (трансформаций) наблюденного поля. Для выявления аномалий глубинных структур предлагается применять трансформацию разностного осреднения . Определены ее глубинная и частотная характеристики, что позволяет оценить связь между параметрами разностных аномалий и глубиною залегания геологических структур. Приведены примеры использования такой трансформации при тектоническом районировании Украинских Карпат.
In gravity prospecting the forecast of deep structures, having good prospects for oil and gas, is carried out mainly by
revealing actual anomalies in an observation gravity field. Actual anomalies are allocated, as a rule, with the help of linear
transformations of a potential field. “Residual of averaging” transformation is suggested to apply in order to reveal deep
structures anomalies. In this work the deep and frequent characteristics of the “residual of averaging” are determined.
These characteristics allow to estimate a connection between parameters of transformation and depth of geological
structures. Also examples of using the “residual of averaging” at tectonic regional of the Ukrainian Carpathians are given.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:02:01Z |
| format | Article |
| fulltext |
47ISSN 1684-2189 ÃÅβÍÔÎÐÌÀÒÈÊÀ, 2009, ¹ 1
ÓÄÊ 550.8.05
ÏÐÎ ÑÏÎѲÁ ÂÈßÂËÅÍÍß Ó ÏÎ˲ ÑÈËÈ ÒßƲÍÍß
ÀÍÎÌÀË²É ÃËÈÁÈÍÍÈÕ ÑÒÐÓÊÒÓÐ (ÍÀ ÏÐÈÊËÀIJ ÓÊÐÀ¯ÍÑÜÊÈÕ ÊÀÐÏÀÒ)
© Ñ.Ã. Àí³êåºâ
²âàíî-Ôðàíê³âñüêèé íàö³îíàëüíèé òåõí³÷íèé óí³âåðñèòåò íàôòè ³ ãàçó, ²âàíî-Ôðàíê³âñüê, Óêðà¿íà
In gravity prospecting the forecast of deep structures, having good prospects for oil and gas, is carried out mainly by
revealing actual anomalies in an observation gravity field. Actual anomalies are allocated, as a rule, with the help of linear
transformations of a potential field. “Residual of averaging” transformation is suggested to apply in order to reveal deep
structures anomalies. In this work the deep and frequent characteristics of the “residual of averaging” are determined.
These characteristics allow to estimate a connection between parameters of transformation and depth of geological
structures. Also examples of using the “residual of averaging” at tectonic regional of the Ukrainian Carpathians are given.
Àêòóàëüíèìè çàäà÷àìè ãðàâ³òàö³éíî¿ ðîçâ³ä-
êè ó ìåæàõ òåêòîí³÷íèõ çîí Óêðà¿íñüêèõ Êàðïàò,
ïåðñïåêòèâíèõ íà âóãëåâîäí³, º ïðîãíîç ãëèáèí-
íèõ ñòðóêòóð òà óòî÷íåííÿ ³ äåòàë³çàö³ÿ ¿õ ñåéñ-
ìîãåîëîã³÷íèõ ìîäåëåé. Ìîäåë³ óòî÷íþþòü ³
äåòàë³çóþòü çà äîïîìîãîþ êîìï’þòåðèçîâàíèõ
ìåòîä³â ê³ëüê³ñíî¿ ³íòåðïðåòàö³¿ ãðàâ³ìåòðè÷íèõ
ìàòåð³àë³â. Ïðîãíîç ñòðóêòóð âèêîíóþòü ïåðå-
âàæíî çà âèÿâëåííÿì ³ àíàë³çîì êîðèñíèõ ãðàâ³-
òàö³éíèõ àíîìàë³é. Äëÿ âèä³ëåííÿ (â³äíîñíîãî
ï³äñèëåííÿ, â³äîêðåìëåííÿ) êîðèñíèõ àíîìàë³é
íà ôîí³ ³íøèõ, ÿê ïðàâèëî, çàñòîñîâóþòü ë³í³éí³
ïåðåòâîðåííÿ ñïîñòåðåæåíîãî ïîëÿ ñèëè òÿæ³í-
íÿ. Âëàñíå ïðî íåîáõ³äí³ñòü ïîäàëüøîãî ðîçâèò-
êó òåî𳿠³ ïðàêòèêè òðàíñôîðìàö³é ïîòåíö³àëü-
íèõ ïîë³â íàãîëîøóâàâ ó ñâî¿õ ïðîãðàìíèõ
ñòàòòÿõ Ì.Î. Ñòðàõîâ [1].
Ó ñòàòò³ éäå ìîâà ïðî êîìá³íîâàíó òðàíñôîð-
ìàö³þ “ð³çíèöåâå îñåðåäíåííÿ” – ð³çíèöþ îñåðåä-
íåíèõ ïîòåíö³àëüíèõ ïîë³â òà ïðî âèçíà÷åííÿ ¿¿
ãëèáèííî¿ ³ ÷àñòîòíî¿ õàðàêòåðèñòèê. Ö³ õàðàêòå-
ðèñòèêè âèïëèâàþòü ç âëàñòèâîñòåé òðàíñôîð-
ìàö³¿ îñåðåäíåííÿ, ïðîòå çàäëÿ îö³íêè ãåîëîã³÷íî¿
åôåêòèâíîñò³ ð³çíèöåâîãî îñåðåäíåííÿ âîíè íà-
äàí³ ó ïîð³âíÿíí³ ç âëàñòèâîñòÿìè ïîä³áíî¿ çà
ïðèçíà÷åííÿì òðàíñôîðìàö³¿ “Ñàêñîâà–ͳãàðäà”.
Âëàñòèâîñò³ òðàíñôîðìàö³é ðîçãëÿíóòî çà ìåòîäè-
êîþ, çàïðîïîíîâàíîþ ó êëàñè÷í³é ë³òåðàòóð³ ç
ãðàâ³ðîçâ³äêè [2, 3]. Òàêîæ ó ñòàòò³ îá´ðóíòîâàíî
îïòèìàëüí³ ïàðàìåòðè ð³çíèöåâîãî îñåðåäíåííÿ çà
î÷³êóâàíèìè ãëèáèíàìè çàëÿãàííÿ ïîøóêîâèõ
ãåîëîã³÷íèõ óòâîðåíü.
Ðîçä³ëåííÿ ïîëÿ ñèëè òÿæ³ííÿ Óêðà¿íñüêèõ
Êàðïàò íà ãðóïè àíîìàë³é ïåðåäáà÷óâàíî¿ ãåîëî-
ã³÷íî¿ ïðèðîäè íàìè âèêîíóºòüñÿ ïåðåâàæíî çà
äîïîìîãîþ òðàíñôîðìàö³¿ îñåðåäíåííÿ (âèä³ëåííÿ
ðåã³îíàëüíèõ ³ ëîêàëüíèõ àíîìàë³é) òà êîìá³íîâà-
íèõ òðàíñôîðìàö³é Ñàêñîâà–ͳãàðäà é ð³çíèöåâî-
ãî îñåðåäíåííÿ (âèä³ëåííÿ ð³çíèöåâèõ àíîìàë³é)
[4–7 òà ³í.].
Ïîíÿòòÿ ðåã³îíàëüíèõ, ëîêàëüíèõ ³ ð³çíèöå-
âèõ àíîìàë³é ìîæíà ðîçð³çíÿòè çà íàé³ìîâ³ðí³-
øîþ ãëèáèíîþ çàëÿãàííÿ ¿õí³õ äæåðåë. Äæåðåëà
ëîêàëüíèõ àíîìàë³é çàëÿãàþòü ó “âåðõí³é ÷àñòèí³”
ãåîëîã³÷íîãî ðîçð³çó, äæåðåëà ðåã³îíàëüíèõ –
ïåðåâàæíî ó “íèæí³é ÷àñòèí³”, ð³çíèöåâèõ àíî-
ìàë³é – ó “ñåðåäí³é ñìóç³” ãëèáèí ðîçð³çó. Î÷³-
êóâàí³ ãëèáèíà çàëÿãàííÿ ³ ïîòóæí³ñòü ñìóãè, à
òàêîæ ãëèáèíà çàëÿãàííÿ óìîâíî¿ ìåæ³ ì³æ âåðõ-
íüîþ ³ íèæíüîþ ÷àñòèíàìè ðîçð³çó çàëåæàòü â³ä
ïàðàìåòð³â òðàíñôîðìàö³é, àëå íà öåé çâ’ÿçîê
âïëèâàþòü îñîáëèâîñò³ ãåîëîã³÷íî¿ áóäîâè.
Ïðî îñåðåäíåííÿ. Ñïîñòåðåæåíå àíîìàëüíå
ïîëå ðîçãëÿäàþòü ÿê ñóìó äâîõ ñêëàäîâèõ – ðå-
ã³îíàëüíî¿ Ur ³ ëîêàëüíî¿ Ul:
r lU U U= + . (1)
ßêùî ðàä³óñ êîëà îñåðåäíåííÿ R ïåðåâèùóº
ðîçì³ðè ëîêàëüíèõ àíîìàë³é ³ º ìåíøèì çà ðîç-
ì³ðè ðåã³îíàëüíèõ àíîìàë³é, òî îñåðåäíåíå ïîëå
áóäå áëèçüêèì äî ðåã³îíàëüíî¿ ñêëàäîâî¿: rU U≈ .
Ëîêàëüí³ àíîìà볿 îòðèìóþòü ÿê ð³çíèöþ ñïî-
ñòåðåæåíîãî ïîëÿ é îñåðåäíåíîãî:
lU U U= − . (2)
Íåõàé àíîìàëüíå ïîëå Ua ñòâîðþºòüñÿ êóëåþ
ç ìàñîþ M, òîä³ íà ð³âí³ z = 0
2 2 3/ 2( , ,0)
( )a
hU r kM
r h
α =
+
, (3)
äå h – ãëèáèíà çàëÿãàííÿ öåíòðà êóë³; k – ãðàâ³-
òàö³éíà ñòàëà; r – ðàä³óñ-âåêòîð ó ïëîùèí³ çåìíî¿
ïîâåðõí³ z = 0.
Ñåðåäíº çíà÷åííÿ aU , êîëè öåíòð êîëà îñå-
ðåäíåííÿ çá³ãàºòüñÿ ç ïðîåêö³ºþ öåíòðà êóë³:
2
2 2 2 3/2
0 0
2 2 2
(0,0,0) α
( )
2 1 .
R
a
kM hU rdrd
R r h
kM h
R R h
π
= =
π +
= −
+
∫ ∫
(4)
48 ISSN 1684-2189 GEOINFORMATIKA, 2009, ¹ 1
Ôîðìóëà (4) àíàëîã³÷íà ôîðìóë³ ïðèòÿãàííÿ
îäíîð³äíîãî êðóãîâîãî ìàòåð³àëüíîãî äèñêà, ðîç-
ì³ùåíîãî íà ãëèáèí³ h ³ ç ìàñîþ, ùî äîð³âíþº
ìàñ³ êóë³ Ì, òà ðàä³óñîì, ùî äîð³âíþº ðàä³óñó
îñåðåäíåííÿ R. Òàêèì ÷èíîì, îïåðàö³ÿ îñåðåäíåí-
íÿ àíîìà볿 Ua òî÷êîâî¿ ìàñè â êîë³ ðàä³óñîì R
ð³âíîñèëüíà “ðîçêî÷óâàííþ” ö³º¿ ìàñè â ìàòåð³-
àëüíèé äèñê ðàä³óñîì R, ðîçòàøîâàíèé íà ãëè-
áèí³ h çàëÿãàííÿ òî÷êîâî¿ ìàñè.
Ö³ âèêëàäêè [2, ñ. 411] äîïîìàãàþòü óÿâèòè
òðàíñôîðìàö³þ “ð³çíèöåâîãî îñåðåäíåííÿ” àíî-
ìà볿 êóë³ ÿê ìîäåëüíó ð³çíèöþ ìàòåð³àëüíèõ
äèñê³â ç ðàä³óñàìè R1 ³ R2, “ðîçêî÷åíèõ” ç äâîõ
îäíàêîâèõ êóëü. Âíóòð³øíÿ ÷àñòèíà ðàä³óñîì R1
òàêîãî êîìá³íîâàíîãî äèñêà ìຠäîäàòíó ãóñòèíó,
à ÷àñòèíà R2÷R1 – â³ä’ºìíó. Âî÷åâèäü, ùî ïîëå
öüîãî ò³ëà, òîáòî òðàíñôîðìàíòà ð³çíèöåâîãî îñå-
ðåäíåííÿ, çà ôîðìîþ ïîä³áíà äî ïîõ³äíî¿ ïîëÿ ïî
âåðòèêàë³.
Çà ì³ðó òðàíñôîðìàö³¿ ïðèéìàþòü â³äíîøåí-
íÿ òðàíñôîðìàíòè äî âèõ³äíîãî çíà÷åííÿ ïîëÿ
ε U
U
= . (5)
̳ðîþ îñåðåäíåííÿ êóë³ º â³äíîøåííÿ âèðàç³â
(4) ³ (3). Ïðè r = 0 [3, ñ. 168]
2
2
ε 2 1
1
g
M
h
h h R
R R h
R
∆
= − +
. (6)
̳ðà îñåðåäíåííÿ º îö³íêîþ ñòóïåíÿ ïîñëàá-
ëåííÿ ëîêàëüíèõ àíîìàë³é.
Âàæëèâîþ çàäà÷åþ º âñòàíîâëåííÿ çâ’ÿçêó
ì³æ âèä³ëåíèìè ï³ä ÷àñ òðàíñôîðìàö³é àíîìàë³ÿ-
ìè ³ ãëèáèíîþ äæåðåë, ùî ñïðè÷èíþþòü ö³ àíî-
ìà볿. ²íòåíñèâí³ñòü òðàíñôîðìîâàíî¿ àíîìà볿
îäèíè÷íî¿ òî÷êîâî¿ ìàñè çàëåæíî â³ä ãëèáèíè ¿¿
çàëÿãàííÿ h ìîæíà ðîçãëÿäàòè ÿê ãëèáèííó õà-
ðàêòåðèñòèêó òðàíñôîðìàö³¿ [8, 9], òîáòî ì³ðà îñå-
ðåäíåííÿ ε(h / R) ³ º â³äíîñíîþ ãëèáèííîþ õàðàê-
òåðèñòèêîþ îñåðåäíåííÿ.
Ïðî òðàíñôîðìàö³þ Ñàêñîâà–ͳãàðäà. Êîìá³-
íîâàí³ òðàíñôîðìàö³¿ ïðèçíà÷åí³ äëÿ âèä³ëåííÿ
àíîìàë³é, äæåðåëà ÿêèõ ðîçì³ùóþòüñÿ ó ïåâí³é
ñìóç³ ãëèáèí. Ïðèêëàäîì º â³äîìà òðàíñôîðìàö³ÿ
Ñàêñîâà–ͳãàðäà, ÿêà, ïî ñóò³, ñêëàäåíà ç ð³çíèö³
äâîõ òðàíñôîðìàö³é Ãð³ôô³íà:
( ) ( ) ( )0,0,0 0,0,0aU C U U R = − (7)
³ç ð³çíèìè ðàä³óñàìè:
( ) ( )SN 1 2(0,0,0)U C U R U R = − , 2 1R R> , (8)
äå 1( )U R ³ 2( )U R – ñåðåäí³ çíà÷åííÿ ïîëÿ U ïî
êîëàõ ðàä³óñàìè R1 ³ R2; U(0, 0, 0) – çíà÷åííÿ
ïîëÿ â òî÷ö³, ÿêà º öåíòðîì ê³ë ³ äëÿ ÿêî¿ îá÷èñ-
ëþºìî òðàíñôîðìàíòó; C – êîåô³ö³ºíò; äëÿ
òðàíñôîðìàö³¿ Ñàêñîâà–ͳãàðäà C = 1 / (R2 – R1),
Ãð³ôô³íà – C = 1.
Ãëèáèííó (òåðì³í “â³äíîñíà” äëÿ ñêîðî÷åííÿ
îïóñêàºìî) õàðàêòåðèñòèêó òðàíñôîðìàö³¿ Ñàêñî-
âà–ͳãàðäà âèçíà÷àºìî çà òèì ñàìèì ñïîñîáîì,
ùî ³ äëÿ îñåðåäíåííÿ:
3 3
2 2
3/ 2 3/ 22 2 2
2 SN
1
2 2 2
ε
1
g
h h
R Rh
R R h h
R R R
∆
= −
+ +
. (9)
Êîìá³íîâàíà òðàíñôîðìàö³ÿ “ð³çíèöåâå îñå-
ðåäíåííÿ” º ð³çíèöåþ äâîõ òðàíñôîðìàö³é îñå-
ðåäíåííÿ, ïðîòå ¿¿ ìîæíà âèçíà÷èòè ³ çà ôîð-
ìóëàìè (7) òà (8), ÿêùî ï³ä 1( )U R ³ 2( )U R
ðîçóì³òè ñåðåäí³ çíà÷åííÿ ïîëÿ U ó ìåæàõ ê³ë
ðàä³óñàìè R1 ³ R2. Îñê³ëüêè ôîðìóëà (7) ïðè
C = 1 òîòîæíà ôîðìóë³ (2), òî ð³çíèöåâå îñå-
ðåäíåííÿ, ïî ñóò³, º ð³çíèöåþ ëîêàëüíèõ àíî-
ìàë³é, òîáòî ðåçóëüòàòîì òðàíñôîðìàö³¿ áóäóòü
ð³çíèöåâ³ àíîìà볿, çóìîâëåí³, ÿê ³ òðàíñôîð-
ìàíòè Ñàêñîâà–ͳãàðäà, äåÿêîþ ñìóãîþ ãëè-
áèí. Ãëèáèííó õàðàêòåðèñòèêó ð³çíèöåâîãî
îñåðåäíåííÿ âèçíà÷àºìî ÿê ð³çíèöþ äâîõ ì³ð
îñåðåäíåííÿ (6):
2
2 1 2 2
2
2 22
2 2 2
1
1
2 2 2
ε ε ε 2
1 1 .
1
g
RM
h h h h
R R R R
h h
R RR
R R h h
R R R
∆
= − = ×
× − − −
+ +
(10)
Ãëèáèíí³ õàðàêòåðèñòèêè òðàíñôîðìàö³é ïîëÿ
ñèëè òÿæ³ííÿ (ðèñ. 1) íàäàí³ ó ïîð³âíÿíí³ ç õà-
ðàêòåðèñòèêîþ òðàíñôîðìàö³¿ Ñàêñîâà–ͳãàðäà
ïîâíîãî âåêòîðà ìàãí³òíîãî ïîëÿ:
22 2 2
1 1
3
2 2 2 2
5 / 22 2
2 2SN
1
2 2
22 2
2 2
5/ 22
2
2
1ε
2
1 2
.
1
T
R Rh h
R R R Rh h
R R R h
R R
h h
R R
h
R
+ + = −
+
+ + −
+
(11)
49ISSN 1684-2189 ÃÅβÍÔÎÐÌÀÒÈÊÀ, 2009, ¹ 1
Ãëèáèííà õàðàêòåðèñòèêà òðàíñôîðìàö³¿ Ñàê-
ñîâà–ͳãàðäà âåðòèêàëüíî¿ ñêëàäîâî¿ ìàãí³òíîãî
ïîëÿ (íàìàãí³÷åí³ñòü âåðòèêàëüíà)
2 2
1
3
2 2
5/ 22 2
2 2SN
1
2 2
2
2
5/ 22
2
2
1ε
2
2 1
1
Z
Rh
R Rh h
R R R h
R R
h
R
h
R
− = −
+
− −
+
(12)
ïîä³áíà äî õàðàêòåðèñòèêè (11), îäíàê íà ìàëèõ
çíà÷åííÿõ h â³ä’ºìíà ³ áëèçüêà äî íóëÿ.
Äëÿ ³çîìåòðè÷íèõ äæåðåë àíîìàë³é ñèëè òÿ-
æ³ííÿ îïòèìàëüí³ ïàðàìåòðè òðàíñôîðìàö³é òàê³
(çà ðèñ. 1):
1) îñåðåäíåííÿ: ïðè h ≤ R ïîñëàáëåííÿ àíîìàë³é
ñòàíîâèòü 60 % ³ á³ëüøå;
2) Ñàêñîâà–ͳãàðäà: âèä³ëÿþòüñÿ àíîìà볿 â³ä
äæåðåë, ãëèáèíà çàëÿãàííÿ ÿêèõ îáìåæåíà
³íòåðâàëîì h/R2 = 0,4÷1,8 ïðè R1/R2 ≈ 0,50 àáî
h/R2 = 0,3÷1,4 ïðè R1/R2 ≈ 0,25 (³íòåðâàë âèçíà-
÷åíî çà ñòóïåíåì â³äíîñíîãî ïîñëàáëåííÿ ε/εmax
àíîìàë³é < 60 %; òàê, êðèâà R1/R2 ≈ 0,25 ìàº
ìàêñèìóì εmax ≈ 0,65, à ãëèáèíà îáìåæåíà òî÷-
êàìè ïåðåòèíó êðèâî¿ ë³í³ºþ ε60% ≈ 0,40);
3) ð³çíèöåâå îñåðåäíåííÿ: h/R2= 0,3÷1,3 (R1/R2 ≈ 0,50),
h/R2= 0,2÷1,0 (0,25) àáî h/R2= 0,1÷0.8 (0,125).
Êîìá³íîâàíà òðàíñôîðìàö³ÿ ð³çíèöåâîãî îñå-
ðåäíåííÿ çà ñâî¿ìè âëàñòèâîñòÿìè ïîä³áíà äî
òðàíñôîðìàö³¿ Ñàêñîâà–ͳãàðäà, àëå ¿¿ îïòèìàëü-
íà ñìóãà ãëèáèí º âóæ÷îþ, òîáòî åôåêò ðîçä³ëåí-
íÿ àíîìàë³é á³ëüø ï³äñèëåíèé. Ç ãëèáèííèõ õà-
ðàêòåðèñòèê âèïëèâàº, ùî ó ìåæàõ ñï³ââ³äíîøåíü
R1/R2 ≈ 0,5÷0,125 òðàíñôîðìàö³ºþ ð³çíèöåâîãî îñå-
ðåäíåííÿ íàéêðàùå âèä³ëÿþòüñÿ àíîìà볿, äæåðå-
ëà ÿêèõ çàëÿãàþòü íà ãëèáèíàõ h ≈ 0,3R2÷0,6R2.
Ïîð³âíÿííÿ âëàñòèâîñòåé òðàíñôîðìàö³é ìàã-
í³òíîãî ïîëÿ ³ ïîëÿ ñèëè òÿæ³ííÿ äຠçìîãó îö³-
íèòè ñï³ââ³äíîøåííÿ ãëèáèííîñò³ äæåðåë àíî-
ìàë³é, ùî âèä³ëÿþòüñÿ ó ñïîñòåðåæåíèõ ïîëÿõ
òðàíñôîðìàö³ÿìè îäíàêîâèõ ïàðàìåòð³â. Çà öèìè
äàíèìè òî÷êîâ³ äæåðåëà ìàãí³òíèõ àíîìàë³é ìà-
þòü áóòè ðîçòàøîâàíèìè íà ãëèáèí³ ïðèáëèçíî
1,4h (R1/R2 ≥ 0.50) ÷ 1,6h (R1/R2 ≤ 0.25), äå h – ãëè-
áèíà çàëÿãàííÿ òî÷êîâèõ äæåðåë ãðàâ³òàö³éíèõ
àíîìàë³é.
Îö³íêè ãëèáèí, îòðèìàí³ çà ãëèáèííèìè õà-
ðàêòåðèñòèêàìè, º ãðàíè÷íèìè, îñê³ëüêè âîíè
ïîáóäîâàí³ çà ïåðåäáà÷åííÿìè ïðî ð³çêó çì³íó ãóñ-
òèí. Ó ðåàëüíèõ óìîâàõ äæåðåëà àíîìàë³é ðîçì³-
ùóþòüñÿ íà äåùî ìåíøèõ ãëèáèíàõ. Òàêîæ ñë³ä
âðàõîâóâàòè ³ òå, ùî ïðîñòÿãàííÿ àíîìàë³é ïðè-
áëèçíî â³äïîâ³äຠïðîñòÿãàííþ ãîðèçîíòàëüíî âè-
òÿãíóòèõ àíòèêë³íàëüíèõ ñòðóêòóð, ÿêùî ãîðèçîí-
òàëüí³ ðîçì³ðè ñòðóêòóð ñóòòºâî ïåðåâèùóþòü
¿õíþ ãëèáèíó çàëÿãàííÿ [10].
×àñòîòíà õàðàêòåðèñòèêà ð³çíèöåâîãî îñåðåä-
íåííÿ. Óñ³ òðàíñôîðìàö³¿ ìîæóòü áóòè çàïèñàí³ ó
âèãëÿä³ ³íòåãðàëà òèïó çãîðòêè. Òîìó òàê³ ë³í³éí³
ïåðåòâîðåííÿ ïîë³â ó òåî𳿠çâ’ÿçêó ìîæíà çîáðà-
çèòè ó âèãëÿä³ ô³ëüòð³â ç â³äïîâ³äíèìè ÷àñòîòíè-
ìè õàðàêòåðèñòèêàìè [2, 3].
Òàê, ÷àñòîòíà õàðàêòåðèñòèêà îñåðåäíåííÿ
(äâîâèì³ðíèé âèïàäîê)
( )
cp
sin ω
Ф(ω) =
ω
R
R
. (13)
Ô³ëüòð ³ç òàêîþ ÷àñòîòíîþ õàðàêòåðèñòèêîþ
(ðèñ. 2) [3] ìåíøå ïîñëàáëÿº íèæí³ ÷àñòîòè. Îòæå,
òðàíñôîðìàö³þ îñåðåäíåííÿ ìîæíà ç³ñòàâèòè ç
íèçüêî÷àñòîòíîþ ô³ëüòðàö³ºþ.
Çäåá³ëüøîãî êîðèñí³ àíîìà볿 ïîëÿ º íà ð³çíèõ
÷àñòîòàõ, òîìó äëÿ ðîçä³ëåííÿ ïîë³â ñë³ä çàñòîñî-
âóâàòè ñìóãàñò³ ô³ëüòðè, ÿêèìè ³ º êîìá³íîâàí³
òðàíñôîðìàö³¿.
×àñòîòíó õàðàêòåðèñòèêó ð³çíèöåâîãî îñåðåä-
íåííÿ îòðèìàºìî ÿê ð³çíèöþ ÷àñòîòíèõ õàðàêòå-
ðèñòèê îñåðåäíåííÿ (13) ³ç ð³çíèìè ðàä³óñàìè:
1 2
1 2
1 2
sinω sinωФ(ω) ,
ω ω
R R R R
R R
= − < (14)
Äëÿ àíàë³çó ô³ëüòðóâàëüíèõ âëàñòèâîñòåé öüî-
ãî ñìóãàñòîãî ô³ëüòðà ïîáóäîâàí³ ÷àñòîòí³ õàðàê-
Ðèñ. 1. ³äíîñí³ ãëèáèíí³ õàðàêòåðèñòèêè òðàíñôîðìàö³é:
1 – îñåðåäíåííÿ ïîëÿ ñèëè òÿæ³ííÿ ∆g (R2 → R); 2, 3 –
Ñàêñîâà–ͳãàðäà ïîëÿ ∆g: 2 – R1/R2 = 0,50; 3 – 0,25; 4–6 –
ð³çíèöåâîãî îñåðåäíåííÿ ïîëÿ ∆g: 4 – 0,50; 5 – 0,25; 6 –
0,125); 7, 8 – Ñàêñîâà-ͳãàðäà ìàãí³òíîãî ïîëÿ T: 7 –
0,50; 8 – 0,25
50 ISSN 1684-2189 GEOINFORMATIKA, 2009, ¹ 1
òåðèñòèêè ó âàð³àíòàõ ñï³ââ³äíîøåííÿ ðàä³óñ³â
îñåðåäíåííÿ R1/R2 = 0,5; 0,25 ³ 0,125 (ðèñ. 3).
²ç çìåíøåííÿì â³äíîøåííÿ ðàä³óñ³â R1/R2
ñìóãà ÷àñòîò, ùî ïîñëàáëÿºòüñÿ ô³ëüòðîì íàéìåí-
øå, çâóæóºòüñÿ, çðîñòຠ⠳íòåíñèâíîñò³ òà
çì³ùóºòüñÿ ó íèçüêî÷àñòîòíó ä³ëÿíêó. Ïðîòå ³ç
çðîñòàííÿì ðàä³óñ³â òðàíñôîðìàö³¿ ãëèáèíí³ñòü
äîñë³äæåíü çðîñòຠ(äèâ. ðèñ. 1).
²ì³òàö³éíå ìîäåëþâàííÿ ð³çíèöåâèõ àíîìàë³é.
Çìîäåëþºìî ä³þ òðàíñôîðìàö³¿ ð³çíèöåâîãî îñå-
ðåäíåííÿ íà ïðèêëàä³ àíîìàë³é îäíàêîâèõ êóëü,
ðîçòàøîâàíèõ íà ð³çíèõ ãëèáèíàõ (ðèñ. 4). ¯õíº
ñóìàðíå ïîëå (3000+5000+7000 ì), à òàêîæ àíî-
ìàë³þ â³ä îäí³º¿ êóë³ (3000 ì) ïîêàçàíî íà ðèñ. 5.
Òðåòÿ êðèâà – ð³çíèöåâà àíîìàë³ÿ, îòðèìàíà ³ç
ñóìàðíîãî ïîëÿ çà äîïîìîãîþ ð³çíèöåâîãî îñåðåä-
íåííÿ R1/R2 = 1000 ì/8000 ì = 0,125, ÿêå, â³äïî-
â³äíî äî ñâ ãëèáèííî¿ õàðàêòåðèñòèêè, ìàº
íàéêðàùå âèä³ëÿòè àíîìà볿 â³ä äæåðåë, ðîçòàøî-
âàíèõ íà ãëèáèíàõ 2000 ì ≤ h ≤ 4000 ì. Áëèçüê³ñòü
ð³çíèöåâî¿ àíîìà볿 äî àíîìà볿 êóë³ h = 3000 ì
ñâ³ä÷èòü íà êîðèñòü ãëèáèííî¿ õàðàêòåðèñòèêè
ö³º¿ òðàíñôîðìàö³¿. Ïðîòå ôîðìà òðàíñôîðìàíòè
ð³çíèöåâîãî îñåðåäíåííÿ àíîìà볿 êóë³ ï³äòâåð-
äæóº ìîäåëüí³ ïåðåäáà÷åííÿ ïðî ïîä³áí³ñòü ¿¿ äî
ïîõ³äíî¿ ïîëÿ ∆g ïî âåðòèêàë³.
Ðèñ. 2. ×àñòîòí³ õàðàêòåðèñòèêè îñåðåäíåííÿ ç ðàä³óñàìè R1 = 1 ³ R2 = 2 êì
Ðèñ. 3. ×àñòîòíà õàðàêòåðèñòèêà ð³çíèöåâîãî îñåðåäíåííÿ
Ðèñ. 4. Àíîìà볿 ñèëè òÿæ³ííÿ êóë³, ðîçòàøîâàíî¿ íà ð³çíèõ ãëèáèíàõ
51ISSN 1684-2189 ÃÅβÍÔÎÐÌÀÒÈÊÀ, 2009, ¹ 1
Ðèñ. 5. dzñòàâëåííÿ ð³çíèöåâî¿ àíîìà볿 (R1/R2 = 1000 ì/8000 ì) ç àíîìà볺þ êóë³ h = 3000 ì
Ãåîëîã³÷íà ïðèðîäà ð³çíèöåâèõ àíîìàë³é ïîëÿ
ñèëè òÿæ³ííÿ. ijëÿíêà Áîëåõ³â–Äîëèíà ðîçòàøî-
âàíà â ìåæàõ Áîðèñëàâñüêî-Ïîêóòñüêîãî ³ Ñêèáî-
âîãî ïîêðèâ³â Óêðà¿íñüêèõ Êàðïàò. гçíèöåâ³ àíî-
ìà볿 ðîçðàõîâàí³ çà ê³ëüêîìà êîìá³íàö³ÿìè
ðàä³óñ³â, ïîâ’ÿçàíèìè ç ³ìîâ³ðíèìè ñìóãàìè ãëè-
áèí çàëÿãàííÿ îñíîâíèõ ãðàâ³àêòèâíèõ îá’ºêò³â ó
ãåîëîã³÷íîìó ðîçð³ç³. Ðîáîòè âèêîíàí³ íà çàìîâ-
ëåííÿ ÇÓÃÐÅ ³ âêëþ÷åí³ äî çâ³òó [11].
1. гçíèöåâ³ àíîìà볿 çà ðàä³óñàìè îñåðåäíåííÿ
2500–5000 ì (ðèñ. 6). ijëÿíêó çà õàðàêòåðîì àíî-
ìàë³é ïîä³ëåíî íà òðè ÷àñòèíè: öåíòðàëüíó çîíó ç
ãëèáîêèì ì³í³ìóìîì êàðïàòñüêîãî (ï³âí³÷íî-çà-
õ³äíîãî) ïðîñòÿãàííÿ, ï³âí³÷íî-ñõ³äíó çîíó äî-
äàòíèõ àíîìàë³é ð³çíî¿ ³íòåíñèâíîñò³ òà ñìóãè
çíàêîçì³ííîãî àíîìàëüíîãî ïîëÿ ç ï³âäåííîãî çà-
õîäó. dzñòàâëåííÿ ð³çíèöåâèõ àíîìàë³é ç åëåìåí-
òàìè òåêòîí³÷íî¿ êàðòè [12] ïîêàçàëî, ùî ñìóãà
ãëèáîêîãî ì³í³ìóìó â³äïîâ³äຠÁîðèñëàâñüêî-
Ïîêóòñüê³é çîí³ òà â ïëàí³ çá³ãàºòüñÿ ç ïðèðîç-
ëîìíèì Ïåðåäêàðïàòñüêèì ãðàáåíîì. ϳâäåííî-
çàõ³äíèé áîêîâèé òåðàñîïîä³áíèé óñòóï ãðàáåíó
ïîì³ðíî¿ â³ä’ºìíî¿ ³íòåíñèâíîñò³ (0–1)10–5 ì/ñ2
â³äïîâ³äຠÁåðåãîâ³é ñêèá³. Çíàêîçì³íí³ ñìóãè íà
Ðèñ. 6. ijëÿíêà Áîëåõ³â–Äîëèíà. гçíèöåâ³ àíîìà볿 ïîëÿ ñèëè òÿæ³ííÿ (R1 – R2 = 2500 ì – 5000 ì)
52 ISSN 1684-2189 GEOINFORMATIKA, 2009, ¹ 1
ï³âäåííîìó çàõîä³ â³äïîâ³äàþòü Îð³âñüê³é òà
Ñêîë³âñüê³é ñêèáàì. Îñ³ ìàêñèìóì³â ñìóã òÿæ³-
þòü äî çîâí³øí³õ ôðîíò³â ñêèá.
Çîíè ïîïåðå÷íèõ ðîçëîì³â, âèä³ëåí³ çà ãðàâ³-
ìàãí³òíèìè äàíèìè [13], äîáðå êîðåëþþòü ç îñîá-
ëèâîñòÿìè ðîçïîä³ëó ³ ìîðôîëî㳺þ ð³çíèöåâèõ
àíîìàë³é. Âîíè ïðîñòåæóþòüñÿ ïî ä³ëÿíêàõ çãó-
ùåííÿ ³çîàíîìàë, çà çì³íîþ ³íòåíñèâíîñò³ àíî-
ìàëüíîãî ïîëÿ, çì³íîþ éîãî çíàêà, õàðàêòåðíèìè
âèãèíàìè ï³äâèùåíèõ ãðà䳺íò³â ³ ò. ³í.
Ñêëàäíå çà ìîðôîëî㳺þ ð³çíèöåâå àíîìàëü-
íå ïîëå ó ìåæàõ Ñàìá³ðñüêîãî ïîêðèâó (ï³âí³÷íî-
ñõ³äíà çîíà) éìîâ³ðíî â³äîáðàæຠáóäîâó åðîç³é-
íîãî ðåëüºôó ð³çíîâ³êîâîãî äîíåîãåíîâîãî
ôóíäàìåíòó.
2. гçíèöåâ³ àíîìà볿 çà ðàä³óñàìè îñåðåä-
íåííÿ 7500–10000 ì (ðèñ. 7). Òóò ðåã³îíàëüíèé
ì³í³ìóì âî÷åâèäü â³äïîâ³äຠïðèðîçëîìíîìó
ãðàáåíó, à ïîòóæíà çîíà ï³äâèùåíèõ ãðà䳺íò³â
àíîìàëüíîãî ïîëÿ ç ï³âí³÷íîãî ñõîäó â³äîáðà-
æຠáóäîâó Ïåðåäêàðïàòñüêîãî ðîçëîìó, ç
ï³âí³÷íîãî çàõîäó – Âèãîäñüêîãî (çà Â.ß. Á³ë³-
÷åíêîì [14]).
Ó êðàéîâ³é ï³âäåííî-çàõ³äí³é ÷àñòèí³ äîñë³-
äæóâàíî¿ ä³ëÿíêè âèä³ëåíî øèðîêó íèçüêîãðà-
䳺íòíó äîäàòíó àíîìàë³þ. Ó ïëàí³ âîíà â³äïîâ³äàº
âèñòóïó äîàëüï³éñüêîãî ôóíäàìåíòó (çà Í.Ä. Áó-
äåðêåâè÷åì ³ ª.Ñ. Äâîðÿíèíîì [15]).
гçíèöåâ³ àíîìà볿 ïîëÿ ñèëè òÿæ³ííÿ, îòðè-
ìàí³ íà ä³ëÿíö³ Óêðà¿íñüêèõ Êàðïàò Áîëåõ³â–Äî-
ëèíà çà äîïîìîãîþ òðàíñôîðìàö³¿ ð³çíèöåâîãî
îñåðåäíåííÿ, çà ñâî¿ìè ïàðàìåòðàìè ³ ãëèáèííîþ
õàðàêòåðèñòèêîþ òðàíñôîðìàö³¿ (äèâ. ðèñ. 1) º
Ðèñ. 7. ijëÿíêà Áîëåõ³â–Äîëèíà. гçíèöåâ³ àíîìà볿 ïîëÿ ñèëè òÿæ³ííÿ (R1 – R2 = 7500 ì – 10000 ì). ²íø³ óìîâí³
ïîçíà÷åííÿ äèâ. íà ðèñ. 6
àíîìàë³ÿìè â³ä äæåðåë, ïåðåâàæíî ðîçì³ùåíèõ ó
ñìóãàõ ãëèáèí 2000 ì < h < 5000 ì (äèâ. ðèñ. 6) ³
6000 ì ≤ h ≤ 12000 ì (äèâ. ðèñ. 7). dzñòàâëåííÿ
ð³çíèöåâèõ àíîìàë³é ³ç â³äîìèìè ñòðóêòóðíî-òåê-
òîí³÷íèìè åëåìåíòàìè ðîçð³çó Ïåðåäêàðïàòñüêîãî
ïðîãèíó ó ìåæàõ ö³º¿ ä³ëÿíêè ñâ³ä÷èòü øâèäøå çà
âñå íà êîðèñòü ¿õíüî¿ ïåâíî¿ ãåîëîã³÷íî¿ ïðèðîäè
³, â³äïîâ³äíî, â³ðîã³äí³ñòü âèçíà÷åíèõ âëàñòèâîñ-
òåé òðàíñôîðìàö³¿ “ð³çíèöåâå îñåðåäíåííÿ”, çîê-
ðåìà ¿¿ ãëèáèííî¿ õàðàêòåðèñòèêè.
1. Ñòðàõîâ Â.Í. Îñíîâíûå íàïðàâëåíèÿ ðàçâèòèÿ òåîðèè
è ìåòîäîëîãèè èíòåðïðåòàöèè ãåîôèçè÷åñêèõ äàííûõ
íà ðóáåæå ÕÕI ñòîëåòèÿ // Ãåîôèçèêà. – 1995. – ¹ 3. –
Ñ. 9–18.
2. Ìèðîíîâ Â.Ñ. Êóðñ ãðàâèðàçâåäêè. – Ë.: Íåäðà, 1980. –
543 ñ.
3. Ãëàäêèé Ê.Â. Ãðàâèðàçâåäêà è ìàãíèòîðàçâåäêà. – Ì.:
Íåäðà, 1967. – 320 ñ.
4. Áàáþê Ñ.Ã., Ñòåïàíþê Â.Ï., Àí³êåºâ Ñ.Ã. Ãåîëîã³÷íà
ïðèðîäà ð³çíèöåâèõ àíîìàë³é ïîëÿ ñèëè òÿæ³ííÿ â
óìîâàõ çàõ³äíî¿ ÷àñòèíè Óêðà¿íñüêèõ Êàðïàò // Ðîç-
â³äêà òà ðîçðîáêà íàôòîâèõ ³ ãàçîâèõ ðîäîâèù. –
²âàíî-Ôðàíê³âñüê, 2003. – ¹ 2(7). – Ñ. 40–44.
5. Áàáþê Ñ.Ã., Ñòåïàíþê Â.Ï., Àí³êåºâ Ñ.Ã. Íîâ³ åëå-
ìåíòè òåêòîí³êè Ñêëàä÷àñòèõ Êàðïàò çà ãðàâ³ìàãí³ò-
íèìè äàíèìè // Òàì ñàìî. – 2003. – ¹ 3(8). –
Ñ. 26–31.
6. Áàáþê Ñ.Ã., Ñòåïàíþê Â.Ï., Àí³êåºâ Ñ.Ã. Ïðî ãåîëîã³÷-
íó ïðèðîäó àíîìàë³é ïîëÿ ñèëè òÿæ³ííÿ ó ðàéîí³ Ìàé-
äàíñüêîãî òåêòîí³÷íîãî âóçëà Óêðà¿íñüêèõ Êàðïàò //
Òàì ñàìî. – 2004. – ¹ 2 (11). – Ñ. 63–69.
7. Àí³êåºâ Ñ.Ã., Áàáþê Ñ.Ã., Ñòåïàíþê Â.Ï. ³äîáðàæåííÿ
òåêòîí³êè Óêðà¿íñüêèõ Êàðïàò ó ïîë³ ñèëè òÿæ³ííÿ //
Ïåðñïåêòèâè íàôòîãàçîíîñíîñò³ ãëèáîêîçàíóðåíèõ
53ISSN 1684-2189 ÃÅβÍÔÎÐÌÀÒÈÊÀ, 2009, ¹ 1
Ñ.Ã. Àí³êåºâ
ÏÐÎ ÑÏÎѲÁ ÂÈßÂËÅÍÍß Ó ÏÎ˲ ÑÈËÈ ÒßƲÍÍß ÀÍÎÌÀË²É ÃËÈÁÈÍÍÈÕ ÑÒÐÓÊÒÓÐ
(ÍÀ ÏÐÈÊËÀIJ ÓÊÐÀ¯ÍÑÜÊÈÕ ÊÀÐÏÀÒ)
Ó ãðàâ³ðîçâ³äö³ ïðîãíîç ãëèáèííèõ ñòðóêòóð, ïåðñïåêòèâíèõ íà âóãëåâîäí³, âèêîíóþòü ïåðåâàæíî çà âèÿâëåí-
íÿì êîðèñíèõ àíîìàë³é ó ñïîñòåðåæåíîìó ïîë³ ñèëè òÿæ³ííÿ. Êîðèñí³ àíîìà볿 âèä³ëÿþòü, ÿê ïðàâèëî, çà
äîïîìîãîþ ë³í³éíèõ ïåðåòâîðåíü (òðàíñôîðìàö³é) ïîëÿ. Äëÿ âèÿâëåííÿ àíîìàë³é ãëèáèííèõ ñòðóêòóð çàïðî-
ïîíîâàíî çàñòîñîâóâàòè òðàíñôîðìàö³þ “ð³çíèöåâîãî îñåðåäíåííÿ”. Âèçíà÷åíî ¿¿ ãëèáèíó ³ ÷àñòîòíó õàðàêòå-
ðèñòèêè, ùî äຠçìîãó îö³íèòè çâ'ÿçîê ì³æ ïàðàìåòðàìè “ð³çíèöåâèõ àíîìàë³é” ³ ãëèáèíîþ çàëÿãàííÿ ãåîëî-
ã³÷íèõ ñòðóêòóð. Íàâåäåíî ïðèêëàäè âèêîðèñòàííÿ ö³º¿ òðàíñôîðìàö³¿ ó òåêòîí³÷íîìó ðàéîíóâàíí³ Óêðà¿íñüêèõ
Êàðïàò.
Ñ.Ã. Àíèêååâ
Î ÑÏÎÑÎÁÅ ÂÛßÂËÅÍÈß Â ÏÎËÅ ÑÈËÛ ÒßÆÅÑÒÈ ÀÍÎÌÀËÈÉ ÃËÓÁÈÍÍÛÕ ÑÒÐÓÊÒÓÐ
(ÍÀ ÏÐÈÌÅÐÅ ÓÊÐÀÈÍÑÊÈÕ ÊÀÐÏÀÒ)
 ãðàâèðàçâåäêå ïðîãíîç ãëóáèííûõ ñòðóêòóð, ïåðñïåêòèâíûõ íà óãëåâîäîðîäû, âûïîëíÿåòñÿ ïðåèìóùåñòâåí-
íî ïóòåì âûÿâëåíèÿ ïîëåçíûõ àíîìàëèé â íàáëþäåííîì ïîëå ñèëû òÿæåñòè. Ïîëåçíûå àíîìàëèè âûäåëÿþòñÿ,
êàê ïðàâèëî, ñ ïîìîùüþ ëèíåéíûõ ïðåîáðàçîâàíèé (òðàíñôîðìàöèé) íàáëþäåííîãî ïîëÿ. Äëÿ âûÿâëåíèÿ
àíîìàëèé ãëóáèííûõ ñòðóêòóð ïðåäëàãàåòñÿ ïðèìåíÿòü òðàíñôîðìàöèþ “ðàçíîñòíîãî îñðåäíåíèÿ”. Îïðåäåëå-
íû åå ãëóáèííàÿ è ÷àñòîòíàÿ õàðàêòåðèñòèêè, ÷òî ïîçâîëÿåò îöåíèòü ñâÿçü ìåæäó ïàðàìåòðàìè “ðàçíîñòíûõ
àíîìàëèé” è ãëóáèíîþ çàëåãàíèÿ ãåîëîãè÷åñêèõ ñòðóêòóð. Ïðèâåäåíû ïðèìåðû èñïîëüçîâàíèÿ òàêîé òðàíñ-
ôîðìàöèè ïðè òåêòîíè÷åñêîì ðàéîíèðîâàíèè Óêðàèíñêèõ Êàðïàò.
ãîðèçîíò³â îñàäîâèõ áàñåéí³â Óêðà¿íè. – ²âàíî-
Ôðàíê³âñüê: Ôàêåë, 2005. – Ñ.49–60.
8. Saxov S., Nyggard K. Residual anomalies and depth
estimation // Geophys. – 1953. – 18, ¹ 4.
9. Àíäðååâ Á.À., Êëóøèí È.Ã. Ãåîëîãè÷åñêîå èñòîëêîâà-
íèå ãðàâèòàöèîííûõ àíîìàëèé. – Ë., 1962. – 495 ñ.
10. Áåðåçêèí Â.Ì. Ïðèìåíåíèå ãðàâèðàçâåäêè äëÿ ïîèñêîâ
ìåñòîðîæäåíèé íåôòè è ãàçà. – Ì.: Íåäðà, 1973. – 264 ñ.
11. Ïðîãíîçóâàííÿ ïàëåîãåíîâèõ ñêëàäîê ó ìåæàõ Ñõ³äíî-
äîëèíñüêî¿ ïëîù³ Áîðèñëàâñüêî-Ïîêóòñüêî¿ çîíè çà
äàíèìè ãðàâ³ðîçâ³äêè: (Çâ³ò) / ²â.-Ôðàíê³â. íàö. òåõí.
óí-ò íàôòè ³ ãàçó; Êåð³âíèê ÍÄÐ Â.Ï. Ñòåïàíþê. –
¹ ÃÒ 69/2004. – ²âàíî-Ôðàíê³âñüê, 2005.
12. Òåêòîíè÷åñêàÿ êàðòà Óêðàèíñêèõ Êàðïàò. Ì 1:200 000 /
Ïîä ðåä. Â.Â. Ãëóøêî, Ñ.Ñ. Êðóãëîâà. – Êèåâ: Óêð-
ÍÈÃÐÈ, 1986.
13. Áàáþê Ñ.Ã., Ñòåïàíþê Â.Ï., Àí³êåºâ Ñ.Ã. Íîâ³ åëå-
ìåíòè òåêòîí³êè Ñêëàä÷àñòèõ Êàðïàò çà ãðàâ³ìàãí³ò-
íèìè äàíèìè// Ðîçâ³äêà òà ðîçðîáêà íàôòîâèõ ³ ãàçî-
âèõ ðîäîâèù. – ²âàíî-Ôðàíê³âñüê, 2003. – ¹ 3(8). –
Ñ. 26–31.
14. Á³ë³÷åíêî Â.ß. Ñòðóêòóðíî-òåêòîí³÷í³ îñîáëèâîñò³ ïà-
ðààâòîõòîíà Óêðà¿íñüêèõ Êàðïàò òà ïðèëåãëèõ òåðè-
òîð³é çà ìàòåð³àëàìè äåòàëüíî¿ ãðàâ³ìåò𳿠// Ãåîëîã³ÿ ³
ãåîõ³ì³ÿ ãîðþ÷èõ êîïàëèí. – 1999. – ¹ 3 (108). –
Ñ. 131–138.
15. Ñòðóêòóðíî-òåêòîí³÷íà êàðòà çàõ³äíèõ îáëàñòåé Óê-
ðà¿íè. Ì 1:200 000 / Çà ðåä. Í.Ä. Áóäåðêåâè÷à ³
ª.Ñ. Äâîðÿíèíà. – Ê.: Óêðãåîô³çèêà, 1991.
Íàä³éøëà â ðåäàêö³þ 18.02.2008 ð.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-95346 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1684-2189 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T17:02:01Z |
| publishDate | 2009 |
| publisher | Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Анікеєв, С.Г. 2016-02-25T10:25:19Z 2016-02-25T10:25:19Z 2009 Про спосіб виявлення у полі сили тяжіння аномалій глибинних структур (на прикладі Українських Карпат) / С.Г. Анікеєв // Геоінформатика. — 2009. — № 1. — С. 47-53. — Бібліогр.: 15 назв. — укр. 1684-2189 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/95346 550.8.05 У гравірозвідці прогноз глибинних структур, перспективних на вуглеводні, виконують переважно за виявленням корисних аномалій у спостереженому полі сили тяжіння. Корисні аномалії виділяють, як правило, за допомогою лінійних перетворень (трансформацій) поля. Для виявлення аномалій глибинних структур запропоновано
 застосовувати трансформацію різницевого осереднення . Визначено її глибину і частотну характеристики, що дає змогу оцінити зв'язок між параметрами різницевих аномалій і глибиною залягання геологічних структур. Наведено приклади використання цієї трансформації у тектонічному районуванні Українських
 Карпат. В гравиразведке прогноз глубинных структур, перспективных на углеводороды, выполняется преимущественно путем выявления полезных аномалий в наблюденном поле силы тяжести. Полезные аномалии выделяются,
 как правило, с помощью линейных преобразований (трансформаций) наблюденного поля. Для выявления аномалий глубинных структур предлагается применять трансформацию разностного осреднения . Определены ее глубинная и частотная характеристики, что позволяет оценить связь между параметрами разностных аномалий и глубиною залегания геологических структур. Приведены примеры использования такой трансформации при тектоническом районировании Украинских Карпат. In gravity prospecting the forecast of deep structures, having good prospects for oil and gas, is carried out mainly by
 revealing actual anomalies in an observation gravity field. Actual anomalies are allocated, as a rule, with the help of linear
 transformations of a potential field. “Residual of averaging” transformation is suggested to apply in order to reveal deep
 structures anomalies. In this work the deep and frequent characteristics of the “residual of averaging” are determined.
 These characteristics allow to estimate a connection between parameters of transformation and depth of geological
 structures. Also examples of using the “residual of averaging” at tectonic regional of the Ukrainian Carpathians are given. uk Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України Геоінформатика Геофізичні методи інформаційного забезпечення ресурсних питань Про спосіб виявлення у полі сили тяжіння аномалій глибинних структур (на прикладі Українських Карпат) О способе выявления в поле силы тяжести аномалий глубинных структур (на примере Украинских Карпат) In Regard to a Method of Revealing Deep Structures Anomalies in a Gravity Field (by instance of the Ukrainian Carpathians) Article published earlier |
| spellingShingle | Про спосіб виявлення у полі сили тяжіння аномалій глибинних структур (на прикладі Українських Карпат) Анікеєв, С.Г. Геофізичні методи інформаційного забезпечення ресурсних питань |
| title | Про спосіб виявлення у полі сили тяжіння аномалій глибинних структур (на прикладі Українських Карпат) |
| title_alt | О способе выявления в поле силы тяжести аномалий глубинных структур (на примере Украинских Карпат) In Regard to a Method of Revealing Deep Structures Anomalies in a Gravity Field (by instance of the Ukrainian Carpathians) |
| title_full | Про спосіб виявлення у полі сили тяжіння аномалій глибинних структур (на прикладі Українських Карпат) |
| title_fullStr | Про спосіб виявлення у полі сили тяжіння аномалій глибинних структур (на прикладі Українських Карпат) |
| title_full_unstemmed | Про спосіб виявлення у полі сили тяжіння аномалій глибинних структур (на прикладі Українських Карпат) |
| title_short | Про спосіб виявлення у полі сили тяжіння аномалій глибинних структур (на прикладі Українських Карпат) |
| title_sort | про спосіб виявлення у полі сили тяжіння аномалій глибинних структур (на прикладі українських карпат) |
| topic | Геофізичні методи інформаційного забезпечення ресурсних питань |
| topic_facet | Геофізичні методи інформаційного забезпечення ресурсних питань |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/95346 |
| work_keys_str_mv | AT aníkeêvsg prosposíbviâvlennâupolísilitâžínnâanomalíiglibinnihstrukturnaprikladíukraínsʹkihkarpat AT aníkeêvsg osposobevyâvleniâvpolesilytâžestianomaliiglubinnyhstrukturnaprimereukrainskihkarpat AT aníkeêvsg inregardtoamethodofrevealingdeepstructuresanomaliesinagravityfieldbyinstanceoftheukrainiancarpathians |