航空感应激发极化效应及其在铀矿等金属矿产勘查中的应用研究

张伟盟，刘波，孙栋华，陈伟，骆燕，彭莉红，程莎莎，刘彦涛

（1.核工业航测遥感中心，河北 石家庄 050002；2.中核铀资源地球物理勘查技术中心（重点实验室），河北 石家庄 050002；3.河北省航空探测与遥感技术重点实验室，河北 石家庄 050002）

高精度航空瞬变电磁法是一种利用空中机载线圈发射脉冲电磁波（一次场），接收地下异常体激发的感应电磁场（二次场）的航空物探方法，具有探测深度大、精度高、成本低、绿色环保、受地形影响小等优点［1-3］。该方法于20 世纪50 年代兴起，2010 年以后才逐渐发展成熟，至今已在国内外矿产勘查、地质调查、工程勘察、地质灾害调查、环境调查等领域得到广泛应用［4-9］。2013 年，核工业航测遥感中心引进了国际先进的高精度航空电磁探测技术，对引进技术开展了消化、吸收和再创新。在黑龙江大兴安岭下嘎来奥伊河矿区、甘肃龙首山地区和内蒙古大朝阳沟地区采集的航空瞬变电磁数据（VTEM 系统）晚期道均发现了“负瞬变”现象［10-13］，这种现象称为航空感应激发极化（Airborne Inductive Induced Polarization，简称“AIIP”）效应［14］。

近年来，国内外学者对AIIP 效应展开了一系列的研究和应用。Kratzer 和Macnae 结合Warburg 模型和指数衰减模型来分析AIIP 效应，通过计算视充电率调查黏土分布范围［15］。David Marchant 等开发了一种瞬变数据中极化体三维电磁响应正演程序，通过了垂直极化体上方的航空瞬变电磁验证［16］。Macnae 认为AIIP 效应晚期道“负响应”的幅度比早期道低4～5 个数量级，AIIP 效应可能只反映了100 m 以浅的可极化体［17］。Kang 和Oldenburg 对AIIP数据进行三维反演，并在密里根山的火山岩地区进行了成功应用［18］。Karl Kwan 等以VTEM系统在俄罗斯采集的数据为例，利用Cole-Cole模型确定了影响AIIP 效应的四个参数［19］。Ley-Cooper 等的研究表明AIIP 效应可能由永久冻土、湖泊沉积物、风化层和与矿化有关的局部蚀变等物质引起的［8］。殷长春等、缪佳佳对比了不同激电参数对电磁扩散的影响，研究极化介质中感应电流与极化电流的扩散规律，解释了航空瞬变电磁“负响应”产生的机理［20-21］。李华林等基于Cole-Cole 模型，分析了地电参数、装置系数对响应的影响以及响应对不同激电参数的灵敏度［22］。缪佳佳提出了基于Occam 理论的反演方法，对层状模型电阻率和充电率参数进行同时反演，认为对B 场、dB/dt响应进行联合反演可以有效地降低反演结果的多解性［23］。

本文在前人研究的基础上，通过分析总结AIIP 产生机理，提取了AIIP 视充电率、视电阻率参数，对比分析了已知金、铁、铅锌多金属矿和铀矿AIIP 视充电率、视电阻率特征，讨论了AIIP 效应在矿产勘查中的应用前景，为充分利用航空瞬变电磁数据提供了参考。

1 航空感应激发极化效应

激发极化是由可极化体中的电荷（离子或电子）在外电场作用下的运动和积累引起，电荷的运动和积累会在介质表面形成“过电压”，产生与外电场方向相反的电流，引发激发极化效应。目前激发极化现象被较广泛认可的解释模型主要为薄膜极化和电子极化［21，24］。

1.1 薄膜极化

薄膜极化属于离子导体激发极化。由于矿物的晶体结构，大多数岩矿石孔隙中，与电解质溶液接触的表面的净电荷为负电荷，阳离子吸附在孔隙表面形成正电层。若孔隙变窄部分（即薄膜）宽度与阳离子厚度相当时，在外加电场（一次场）作用下，阳离子通过薄膜，而阴离子则被阻挡，造成了在电流流入端积累阳离子，另外一端积累阴离子（图1a）。当外加电场断电后，由于扩散作用，离子要恢复到原来状态（图1b），离子运动产生了与原来（一次场）相反的电场，从而引起了“负瞬变”现象。

图1 薄膜极化示意图Fig.1 Schematic diagram of thin film polarization

薄膜极化另一种表现形式是因为在岩矿石孔隙界面有黏土矿物（图1c）或“细长矿物”（柱状或纤维状的矿物）（图1d）。黏土矿物或细长矿物的表面净电荷也是负电荷，吸附了阳离子，并占据了大部分的空间。在一次电场作用下，阴离子流动受到了阻挡，而阳离子则相对较为容易流动，造成了在电流流入端聚集阳离子，另一端聚集阴离子。电源关断后，也能引起与一次场方向相反的电场。

此外，薄膜极化在黏土矿物中会随着孔隙流体矿化度升高而增加，在含有纤维状和层状矿物的一些岩石中也极易引起薄膜极化［24］。

1.2 电子极化

电子极化原理与薄膜极化相似，当金属材料被堵塞在孔隙中，与电解溶液接触的金属矿物表面的离子电流转化为电子电流时存在电子极化。

一般情况，岩矿石的孔隙中含有电解质溶液。在一次电场作用下，当孔隙被金属矿物颗粒堵塞后，在电解质与矿物颗粒界面上发生了相反电荷的积累，如图2a 所示。随着电流持续流动，会导致类似于“充电作用”的过程。电流切断后，矿物周围积累的相反电荷会通过界面本身放电（图2b），内部的电子导体和周围的电解溶液会回到正常的位置，从而引起“负瞬变”现象。几乎所有的硫化物和一些氧化物，如黄铁矿、黄铜矿、磁黄铁矿、磁铁矿等都能够引起电子极化，电子极化的强度与岩矿石孔隙度、孔隙大小、矿物粒度大小等因素有关［24］。

2 航空感应激发极化效应正演与信息提取

2.1 激发极化效应正演

2.1.1 柯尔-柯尔模型

目前，大多数学者都认同用柯尔-柯尔模型来解释岩矿石中的激发极化效应［25］。该模型由柯尔兄弟提出，Pelton（1977）基于该模型得到了电阻率的表达式［26］：

式中，ρo是频率为零时的电阻率，Ω·m；m（0≤m≤1.0）是充电率，v/v；t 是时间常数，ms；ω=2πfw=2f，为角频率，rad/s；c（0≤c≤1.0）是频率相关系数，无量纲。

根据上述公式，可以用ρo、τ、m和c这四个参数来反映岩矿石的激发极化效应。ρo、m的值取决于可极化岩矿石孔隙度和孔隙电解质溶液中金属矿物的表面积［24］。τ与金属矿物的粒度有关，细粒矿物τ值小，粗粒矿物τ值大［27］。c反映了可极化物质的尺寸分布情况［28］。m为表征岩矿石激发极化强度，是AIIP效应信息提取的主要参数。

2.1.2 正演结果

设置均匀半空间电阻率为100 Ω·m，τ 值为0.2 ms，c为0.7，m值为变量。利用公式（1）对该地质体进行正演，并将正演结果与实测的VTEM 数据（图3）进行对比。

图3 正演模拟结果Fig.3 Forward simulation results

分别将m值设置为0 v/v、0.35 v/v、0.66 v/v和0.88 v/v，正演模拟结果表明m 值越大，AIIP效应越明显。当m值为0 时，没有出现AIIP 效应。当m值为0.66 v/v 时，正演结果与实测数据最为接近，此时dB/dt 仍在0 值线以上，没有出现“负瞬变”现象。当m值增加至0.88 v/v，dB/dt出现负值。因此，可以说明该实测数据含有AIIP 信息，但很难被发现。

2.2 激发极化效应信息提取

AIIP 效应主要由地下可极化体引起，而常规航空瞬变电磁感应现象主要反映地下低阻体。两者有着不同的物理过程，代表不同的电磁响应，反映不同的地质体（当低阻体同时也是可极化体时，两者反映了同一地质体）。这些信息都包含在同一套数据中，如何有效提取AIIP 效应信息是关键。

本次在Airbeo 一维正演算法（开源）基础上，利用专门针对VTEM 系统数据的改进算法，来提取柯尔-柯尔模型的四个参数（ρo、τ、m和c）。计算时先固定c，再求取ρo、τ 和m等参数。该方法可以分为三个步骤：

第一步，将提取AIIP 效应的过程转化为求取最小值e（ρo、τ、m）问题，见公式（2）。

公式中，f（ρo，τ，m，t）为一给定频率相关系数c的VTEM系统数据正演模型，ρo为半空间电阻率，v（t）为实测VTEM系统数据，N为时间道数。其中，ρmin＜ρo＜ρmax；0≤m≤1；τmin＜τ＜τmax。

第二步，用Nelder-Mead 单纯形搜索算法［29］，在二维（m，τ）平面上提取m和τ；在事先指定的电阻率范围内，对于每一个提取的（m，τ）由黄金分割搜索法［30］得到ρo。

第三步，对求得的ρo、τ、m，通过改变c，选择合适的柯尔-柯尔模型参数作为计算结果。

该方法类似于检查VTEM 系统数据的过程，通过不断变化m和τ，从一组衰减曲线中选择一条最佳曲线（与实测曲线重合度最好）。在确定了相关的参数后，根据柯尔-柯尔模型计算出极化体的视电阻率，在此称为AIIP 视电阻率。m和AIIP 视电阻率是地质推断解释时最常用的两个重要参数。

3 应用实例

3.1 多金属矿

3.1.1 大朝阳沟地区金多金属矿

大朝阳沟地区位于华北地台北缘与内蒙古地槽褶皱系的交汇部位［31］，出露的地层主要有新太古界色尔腾山群、上寒武统锦山组、中二叠统额里图组、下白垩统义县组和第四系，南部大面积花岗闪长岩出露（图4a）。色尔腾山群是金矿、铁矿的主要赋存地层［32］，该地层与花岗闪长岩的接触部位可见多金属矿化和萤石矿化，现已发现金及多金属矿点、萤石矿点16 个。

根据航空瞬变电磁和航磁资料，推断的华北地台与内蒙古地槽褶皱系的界线大致沿西南沟-小朝阳沟-上东三家一线呈向北凸出的弧形展布［33］。航空瞬变电磁测量结果显示，大朝阳沟地区内华北地台整体电阻率较高（是新太古界色尔腾山群绿片岩相变质岩和侵入岩的反映），AIIP 效应明显。已知金矿、铜金矿、铜金银矿和铅锌矿等矿点基本位于界线以南的华北地台之上，各矿点没有明显的低阻异常显示，但与AIIP 视充电率异常有较好的对应关系，不同矿种的视充电率有明显差异（图4c、d），且与北东东向线性磁异常（图4b）带密切相关。上述现象表明矿点可能受北东东向线性构造控制，与后期的接触交代作用及基性岩脉存在一定联系。

图4 大朝阳沟地区航空电、磁测量结果Fig.4 Aerial electrical and magnetic survey results in Dazhaogou area

3.1.2 下嘎来奥伊河铁铅锌矿床

该矿床位于大兴安岭成矿带北段，矿区内分布的地层主要为新元古界-下寒武统吉祥沟组和下白垩统光华组，岩浆岩以大面积分布的花岗闪长岩、花岗斑岩和花岗岩为主（图5a）。矿床主要以铅锌矿（Ⅰ、Ⅱ矿带）、铁矿（Ⅳ矿带）为主，赋矿层位主要是吉祥沟岩组的大理岩及大理岩与侵入岩的接触带，矽卡岩是矿区的主要赋矿岩石，矿体的形态、规模、产状受矽卡岩控制［34］。

图5 下嘎来奥伊河地区航空电、磁测量结果Fig.5 Aero-electrical and magnetic survey results in Xiagalaiaoyi river area

下嘎来奥伊河地区航空电、磁测量结果显示，Ⅰ、Ⅱ矿带所有矿体均有明显的航空瞬变电磁和航磁异常，尤其铅锌矿体的电磁感应最为强烈，表现为显著的低阻特征，Ⅳ矿带仅有航磁异常反映［35］。在对该矿区提取AIIP 信息后发现，矿带内均有较为明显的AIIP 视充电率异常（图5d）。收集的Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ矿带内钻孔资料表明，见矿孔与视充电率异常对应较好。

3.2 铀矿床

本次以芨岭铀矿床为例。芨岭铀矿床位于龙首山铀成矿带中段，龙首山芨岭-新水井一带出露地层主要有古元古界龙首山群、中元古界墩子沟群、震旦系韩母山群、中寒武统香山群、新近系及第四系；岩浆岩以花岗岩和闪长岩最为发育（图6a）。芨岭铀矿床主要为碱交代型铀矿，受断裂构造、岩性界面、钠交代热液蚀变“三位一体”的组合控制［26］。区域上，沿马路沟断裂已发现有芨岭铀矿床、新水井铀矿床和多处铀矿（化）点。

马路沟断裂航空瞬变电磁dB/dt 曲线呈单峰或双峰状，视电阻率值一般为80～350 Ω·m，其响应特征在不同的地段表现为不同的特点。在已知矿区范围内电磁响应中等，电阻率值一般大于200 Ω·m、且电阻率随着深度增加而变大［11，37］。这是沿该断裂发育的构造破碎岩石、钠交代热液蚀变和岩体的整体电磁响应。从图6c 可以看出，大多数铀矿床（点）包括芨岭铀矿床低阻特征不明显。而芨岭铀矿床具有明显的AIIP 视充电率异常，与北西向的AIIP 视充电率异常带对应较好（图6d）。该异常带在地质图中与马路沟断裂下盘由钠交代岩组成的构造蚀变带相对应。

图6 龙首山地区航空电、磁测量结果图Fig.6 Aerial electrical and magnetic survey results in Longshoushan area

从上述应用的实例中可以看出，AIIP 效应对寻找金、铁、铅锌多金属矿和铀矿均有较好的指示意义。在航空瞬变电磁感应现象整体较弱即dB/dt 响应不明显的情况下，AIIP 视充电率联合航磁异常可以为找矿提供有用的线索。在大朝阳沟地区的南部，下嘎来奥伊河地区的西南部和龙首山地区的东北部可见有多处与已知矿具有相同电、磁特征，即AIIP 视充电率异常带和航磁线性异常带重合的区段。这些区段可能是下一步找矿的方向。

3.3 讨论

在航空瞬变电磁资料解释过程中，常用的参数有dB/dt 响应曲线、时间常数等［38-40］，这些参数通过实测或根据实测数据转换计算而得，能够反映深部不同电阻率地质体的分布情况，尤其对低阻体有较好的反映。AIIP 效应是在实践过程中逐渐被发现的，与时间常数、dB/dt响应曲线一样，AIIP 效应可以通过正演模拟与实测结果对比提取相应可极化体的信息，能够作为航空瞬变电磁资料解释的一种参数加以利用。同时，AIIP 效应对于电磁感应信息来说是一种“干扰”，为了最大可能地充分利用高精度航空瞬变电磁数据，应有效的识别和提取AIIP 信息，剔除AIIP 效应对电磁感应的影响，提高晚期道数据质量，增加深部地质体的识别精度。

4 应用前景分析

4.1 AIIP 效应信息的应用条件

航空瞬变电磁对低阻体反映灵敏，通常是寻找良导矿产的利器，但在电磁感应强烈的低阻区，AIIP 效应是很难被观察到的。本文的三个应用研究区均以老地层或岩体为主，整体电阻率值较高，探测目标体或围岩没有明显的低阻特征，矿体无明显的电磁感应，dB/dt 响应较弱，电磁信号衰减较快，AIIP 效应信息没有被完全掩盖，应用效果较好。

4.2 AIIP 效应探测深度讨论

航空瞬变电磁数据中存在AIIP 效应已经得到了普遍的认同，如何有效提取AIIP 效应信息的研究目前还在初级阶段。本文提取的AIIP 效应信息与已知矿体在平面位置具有较好的对应关系，但其能反映多深的地质体目前尚无定论。

有学者认为，AIIP 效应反映的深度有限，一般不超过100 m［17］。本次在下嘎来奥伊河铁铅锌矿实例中，Ⅳ矿带（有AIIP 视充电率异常）铅锌矿体埋深一般大于150 m，最大超过了200 m。AIIP效应能探测到的可极化地质体埋深可能与所使用的仪器、地质情况、矿石种类等有关。所使用的仪器信噪比越高，研究区整体岩石电阻率越高，矿石矿物中硫化物越多，AIIP 效应能探测到埋深更大的可极化地质体。

4.3 小结

综上所述，AIIP 效应在航空瞬变电磁感应较弱的高阻岩石分布区应用效果较好，可以作为航空瞬变电磁测量结果的一种有效参数进行解释。对于石英脉型、斑岩型、矽卡岩型、低硫浅成低温热液型和隐爆角砾岩型等矿产，矿石贫硫、硅化较强，矿体的电阻率值一般较高，极化率异常明显，在勘查这些类型矿产时可以利用AIIP 效应为找矿提供重要线索。

5 结论

1）AIIP 效应普遍存在，它是一定埋深可极化体的反映，充电率参数（m）对AIIP 效应影响最明显。

2）通过正演模拟与实测结果对比提取AIIP 视充电率参数与已知矿上具有较好的对应关系，表明该方法提取AIIP 效应信息可靠。

3）应用实例表明，AIIP 效应在高阻岩矿石分布区联合航磁异常能够有效解决航空瞬变电磁对中高阻矿体响应不佳的难题，是对航空瞬变电磁资料找矿信息的一种有效挖掘。

4）AIIP 效应探测深度与采集数据的信噪比、工作区整体岩石电阻率、矿石矿物中硫化物含量等因素有密切关系。