盆地基底是指盖层之下古老岩石单元。其性质对盆地成因、演化关系密切，中国和世界许多大盆地都发育于古老的地台或微地块基底，即板内最稳定的部分，如我国的鄂尔多斯盆地、四川盆地和塔里木盆地。

①基底一词来自大地构造研究的地槽一地台学说。当地槽转化为地台时,其各类沉积建造经历了相当强的变形和/或变质。而与其上的地台型沉积建造构成明显的不同。前者称为基底,后者称为盖层。因而盆地基底就是其下的变质岩或结晶岩。经深入研究发现,古老地台上的盖层底部可有轻微变质,有时出现基底和盖层问的过渡性的建造。

②在石油地质学中,当目标主要针对较年轻的盆地沉积(如中、新生界)时,也可把盆地沉积之前较老的沉积岩(它们之间有明显的角度不整合和构造的不吻合性)也称为基底,这时可特称盆地具双重基底。

在地质学中基底指盖层之下古老岩石单元，其性质对盆地成因、演化关系密切。中国和世界许多大盆地都发育于古老的地台或微地块基底，即板内最稳定的部分，如我国的鄂尔多斯盆地、四川盆地和塔里木盆地。对含油气盆地十分重要的前陆盆地也大多发育于稳定地块的边缘。也有一些盆地基底是复合的，包括古老的微地块和古生代褶皱带，如准噶尔、松辽和东海陆架盆地。地球物理探测技术和岩石-地球化学方法的发展对盆地的研究已不满足于了解基底的性质，而且深入到界面了解整个地壳的性质，并进一步探索岩石圈的底界面，了解整个岩石圈的变形。穿过墨西哥湾盆地的大剖面图示中，不仅揭示了盆地结构，也显示了深部Moho面的特征。

盆地动力学研究纲要提出后Dickinson(1997)更准确地将盆地深部研究注意的焦点延伸到岩石圈的底界面，认为那是控制盆地演化的更为重要的界面，是流动的地幔软流层与岩石圈之间的界面，该界面更具有动力学意义。以裂谷盆地为例，流动的软流圈加之于岩石圈底界面的力可能是岩石圈伸展、减薄的主要原因，并导致裂谷盆地的形成(Ziegler，1992)。探索岩石圈与软流圈之间界面的难度远大于对Moho面的探测，应用大地电磁方法所探测的幔内高导层可能近似地反映了上述界面。

基底岩性重力异常

布格重力异常中包含浅源与深源地质体所产生的异常。为获取基底岩性的重力异常效应，需要对盆地盖层的重力效应进行正演剥皮以便获取更为可靠的基岩岩性重力异常。剥皮采用地震构造界面进行约束控制。浅部重力异常获取的可靠与否除与构造界面的准确性有关外，在很大程度上也决定于界面之间的密度差选取的是否准确。密度差选取的不准会产生因剥皮引起的虚假重力异常。密度差选取过大，将产生虚假正异常;密度差选取过小，会产生虚假的负异常。通过综合分析认为：与构造界面相关的重力异常总和在一定程度上与基岩岩性重力异常存在显著的不相关性。基于此原理研究了应用最小二乘法计算界面等效密度差的方法。

1、界面等效密度差

等效密度差能够表征构造界面所产生重力异常的宏观特征。在计算等效密度差时，先求取个构造界面所产生重力异常的权函数，也即密度差为1.0g/cm3的各构造界面的重力异常效应。

利用获取的等效密度差结合各界面的岩石物性分析综合确定剥皮的界面密度差。实践表明，该方法在实际应用中发挥了良好的应用效果。通过对滨北地区的研究，获取的等效密度差基本上和岩石物性分析所获得构造界面密度差没有多大的差异。

2、盆地盖层重力异常效应

应用边界元法在各构造界面的控制下，采用等效界面密度差逐步获取浅部各界面的重力异常效应，最后获取了反映盆地盖层的重力异常总效应。

3、基底岩性重力异常

应用布格重力异常消除盆地浅部盖层重力异常总效应即得反映基岩岩性及深源的重力异常，应用匹配滤波或滑动趋势方法分离出与基底岩性相关的重力异常应用平均径向归一化对数功率谱所确定的深度，确定异常所反映的平均层位，以便进一步确认基底岩性重力异常获取的可靠性。

基底岩性磁异常

获取基底岩性磁异常，主要是要消除深源场及反映浅部磁性体的磁异常。

1、基底岩性磁异常

通过匹配滤波及小波多尺度分解计算，结合平均径向归一化对数功率谱确定的深度对比分析认为：磁异常的三阶小波多尺度分解的二阶小波细节能够很好地反应基底的磁异常信息，借以应用三阶小波分解结果进行基底岩性的研究。

2、基底岩性重磁异常的平化曲

在获取了反应基底岩性特征的重磁力异常后，为克服观测面到场源距离上的差异而导致异常形态上的畸变及异常幅值的差异，对基底岩性重磁异常进行了平化曲，使得异常均在离场源相同的高度上，有效地提高基岩岩性预测的准确性。

视密度、视磁化率能有效反映基岩岩性的物性变化，可以消除重磁场本身与场源空间变化的影响。两者从不同侧面反映岩性的变化特征。因而对基底岩性异常进行视密度、视磁化率的反演是必要的。它们能直观的刻画基底岩性，为进行基底岩性的推断奠定基础。

1、基底相对视密度

在频率域应用视密度反演方法对经过平化曲以后的基底岩性重力异常进行了相对视密度的反演，可以得到反应基底岩性变化的密度特征。

2、基底相对视磁化率

在频率域应用视磁化率反演方法对经过平化曲以后的基底岩性磁力异常进行了相对视磁化率的反演，可以得到基岩岩性变化的磁性特征。

3、基底相对相对密度及相对磁化率相关分析

视密度、视磁化率能有效反映基岩岩性的物性变化，两者的相关分析反映了重磁特征与岩性的相互依存关系，通过大量的参数试验分析，认为视密度、视磁化率及两者的相关系数是最为有效识别基岩岩性的参数。

能够反映基岩岩性的参数较多，如何从中选取判断岩性的数量、种类以及每种计算的参数及方法直接关系到预测基岩岩性结果的合理性。通过大量的试验并将预测结果绘制成图与已知井进行对照并分析岩性的分布特征，总结出应用视密度、视磁化率及其相关系数三参数是目前所认为应用重磁预测盆地基底岩性的最佳参数组合。

因基岩岩性及各种参数的复杂性及参数对客观岩性反映的非唯一性，完成全部的人工对比解释是相当困难的。在这种情况下考虑用人工神经网络方法来完成这一繁杂而困难的工作（图1）。人工神经网络具有模拟人类智能信息及具有分布式存储、自适应学习、联想记忆和容错性、稳健性等特点，在特征井已知基岩岩性的控制学习下，完成对基岩岩性的识别。

基岩岩性判别检验的思想：先选择一些样品进行训练，将检验进行判别检查结果、方法技术的有效性，最后为了使成果更加可靠，将所有探井结果作为样品进行训练，最后再对变量进行判别，完成基岩岩性的分类预测。应用神经网络法判断基底岩性的主要有以下几种因素：

（1）样品优选及优选的原则；

（2）变量的网格化与参数值的关系；

（3）岩性的定名与判别准确性、可靠性的关系；

（4）岩性是否是变量真实情况的反映（指基底存在多种岩性，同时还存在是否为纵向上的主要岩性），都将对岩性的判别结果带来很大的影响。也给应用探井结果认识重磁异常的形成因素产生误导。甚至与常规理论与认识带来矛盾。