Stochastic inverse modeling of gravity data of the Prospecto Jaguaquara, Bahia, Brazil

Abstract

ABSTRACT. The ground gravity survey of the Jaguaquara Prospect followed up the airborne magnetic survey aiming to correlate the gravity and magnetic anomalies. The determination of the density contrasts of the rocks is important to distinguish between mineralized and barren zones. Our goal was to determine the densities that allowed recovering the main observed gravimetric field features based on stochastic inversion. The regional gravity field has been simulated by a two-dimensional linear function and subtracted from the Bouguer data to compute the residual gravity field. A singular value decomposition low-pass filter was applied to delete high frequency noise. This residual has been submitted to a linear inverse modeling with the Particle Swarm Optimization algorithm with 300 bodies in two steps: by optimizing the search window of the parameters using the estimator of the confidence interval in a population with 30 solutions; by computing the mean and the median of each parameter for another population of the same size and constructing two density models from these measurements of the central tendency. The results showed that there is a zone with a possible enrichment of ferrous elements and probably due to hydrothermal alteration in the depth range of 50 m to 250 m.

Keywords: gravimetric anomalies, stochastic inverse modeling, Prospect Jaguaquara.

Inversão estocástica de dados gravimétricos do Prospecto Jaguaquara, Bahia, Brasil

RESUMO. O acompanhamento gravimétrico da anomalia magnética de dados aerotransportados do Prospecto Jaguaquara teve como objetivo correlacionar as anomalias gravimétricas e magnéticas. A determinação dos contrastes de densidade das rochas é importante a fim de distinguir as zonas possivelmente mineralizadas das estéreis. O objetivo desse trabalho foi determinar as densidades que recuperassem as principais feições gravimétricas do campo observado a partir da inversão estocástica. O campo regional foi simulado através de uma função linear bidimensional que ao subtraí-lo do mapa Bouguer, o campo residual foi calculado. Aplicamos o filtro passa-baixa de decomposição em valor singular para retirar os ruídos de alta frequência. Este resíduo foi submetido a uma modelagem linear inversa com o algoritmo Enxame de Partículas com 300 corpos em duas etapas. Inicialmente, construímos uma janela de busca otimizada para cada parâmetro usando o intervalo de confiança para uma população com 30 soluções. Por fim, calculamos a média e mediana de cada parâmetro para outra população do mesmo tamanho e foram construídos dois modelos de densidades a partir dessas medidas de tendência central. O resultado mostrou que na faixa de profundidade entre 50 a 250 m existe uma zona com possível enriquecimento de elementos ferrosos, provavelmente devido à alteração hidrotermal.

Palavras-chave: anomalias gravimétricas, modelagem inversa estocástica, Prospecto Jaguaquara.