EM-DataProcessor: оперативная 3D-инверсия данных импульсной индуктивной электроразведки Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

УДК 550.8.05

EM-DATAPROCESSOR: ОПЕРАТИВНАЯ 30-ИНВЕРСИЯ ДАННЫХ ИМПУЛЬСНОЙ ИНДУКТИВНОЙ ЭЛЕКТРОРАЗВЕДКИ

Георгий Михайлович Тригубович

Сибирский научно-исследовательский институт геологии, геофизики и минерального сырья, 630091, Россия, г. Новосибирск, Красный пр., 67, доктор технических наук, профессор, научный руководитель геофизических исследований, тел. (383)222-53-24, e-mail: [email protected]

Антон Владимирович Чернышев

Сибирский научно-исследовательский институт геологии, геофизики и минерального сырья, 630091, Россия, г. Новосибирск, Красный пр., 67, кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник, тел. (383)222-42-03, e-mail: [email protected]

Александр Владимирович Куклин

Сибирский научно-исследовательский институт геологии, геофизики и минерального сырья, 630091, Россия, г. Новосибирск, Красный пр., 67, ведущий инженер, тел. (383)222-42-03,

e-mail: [email protected] Яков Фридрихович Ковальский

НИГП АК «АЛРОСА» (ОАО), 678174, Республика Саха (Якутия), г. Мирный, Чернышевское шоссе, 16, старший научный сотрудник, тел. (411-36)9-09-33, e-mail: [email protected]

Андрей Сергеевич Сверкунов

Сибирский научно-исследовательский институт геологии, геофизики и минерального сырья, 630091, Россия, г. Новосибирск, Красный пр., 67, инженер первой категории, тел. (383)222-42-03, e-mail: [email protected]

Широкому применению на практике программ трехмерной интерпретации данных индуктивной электроразведки становлением поля до настоящего времени препятствовала скорость выполнения автоматических 3D-инверсий. В программном комплексе EM-DataProcessor реализована оперативная нелинейная 3D-инверсия, позволяющая проводить трехмерную интерпретацию в сжатые сроки (от нескольких минут).

Ключевые слова: EM-DataProcessor, электроразведка, 3D-инверсия, становление поля, 3D интерпретация, импульсные зондирования, индукционно-вызванная поляризация.

EM-DATAPROCESSOR:

EFFICIENT 3D-INVERSION OF TEM DATA

Georgiy M. Trigubovich

Siberian Institute of Geology, Geophysics and Mineral Resources, 630091, Russia, Novosibirsk, 67 Krasny pr., D.Sc., Professor, Academic adviser of geophysical research, tel. (383)222-53-24, e-mail: [email protected]

Anton V. Chernyshev

Siberian Institute of Geology, Geophysics and Mineral Resources, 630091, Russia, Novosibirsk, 67 Krasny pr., Candidate of Engineering Sciences, Leading Research Associate, tel. (383)222-42-03, e-mail: [email protected]

Aleksandr V. Kuklin

Siberian Institute of Geology, Geophysics and Mineral Resources, 630091, Russia, Novosibirsk, 67 Krasny pr., Lead Engineer, tel. (383)222-42-03, e-mail: [email protected]

Yakov F. Kovalskiy

ALROSA Co. Ltd, 678174, Russia, Mirny, 16 Chernyshevskoe Shosse, Senior Research Associate, tel. (411-36)9-09-33, e-mail: [email protected]

Andrey S. Sverkunov

Siberian Institute of Geology, Geophysics and Mineral Resources, 630091, Russia, Novosibirsk, 67 Krasny pr., First Category Engineer, tel. (383)222-42-03, e-mail: [email protected]

Until the present, 3D interpretation of TEM data computer programs are not widely used in practice because of low speed of automatic 3D-inversion. In EM-DataProcessor program the efficient non-linear 3D-inversion is realized. It allow to conduct the 3D interpretation of TEM data in short time (from few minutes).

Key words: EM-DataProcessor, geoelectrics, 3D-inversion, transient EM field, 3D interpretation, TEM soundings, induced polarization.

В настоящее время существуют работы, посвященные автоматизированным процедурам трехмерной интерпретации данных становления поля [1,3,4]. Однако, не смотря на достигнутую высокую скорость решения прямой задачи, автоматизированные процедуры восстановления проводимости среды требуют огромных вычислительных и временных затрат. В программном комплексе EM-DataProcessor [5] реализована оперативная нелинейная (учитывающая нелинейность отклика пробных объектов от значений их аномальной проводимости) 3D-инверсия, основанная на разбиении исследуемого объема набором пробных объектов, в каждом из которых ищется значение удельной проводимости. Одним из основных допущений при проведении инверсии является способ расчета прямой задачи без учета взаимного влияния объектов. Фактически, расчет прямой задачи сводится к независимому расчету полей от всех объектов в модели и последующей сумме результатов. Это серьезно ускоряет расчет не только за счет существенного упрощения модели, но и за счет возможности распараллеливания. В результате стало возможным проводить 3D-инверсию на персональном компьютере в достаточно короткие сроки (от нескольких минут до нескольких часов в случае разбиения объема на несколько десятков тысяч пробных объектов). Конечно, указанное допущение приводит к некоторому смещению найденной проводимости объектов, однако на практике это смещение является незначительным, и, как правило, нивелируется ошибками измерений.

Реализованная в EM-DataProcessor BD-инверсия основана на минимизации функционала

ь к

^(а) = ££ 86. (а») + «,.£М Да,

!=1 к=1

Л2

N

+ Уа (а0 + Да )

/ 1 п\ п п 1

п=1

п=1 дЪп

где 88& - отклонения экспериментальных данных от теоретических в 1-м приемнике в к-й момент времени; а - вектор искомых проводимостей пробных объектов; а0 - вектор параметров, полученных на предыдущей итерации; щк -веса для практических данных, ап - параметры регуляризации.

Рассмотрим результаты интерпретации на примере профильных данных над моделью, приведенной на рис. 1. Два объекта залегают в двухслойной среде. Первый слой имеет сопротивление 50 Ом-м, второй - 100 Ом-м. Объекты заданы с сопротивлениями 10 и 20 Ом-м.

На рис. 2 представлены результаты двух типов трехмерной интерпретации (вверху - нелинейная инверсия, по центру - линейная) в сравнении с результатом одномерной количественной интерпретацией по тем же данным.

Рис. 1. Модель с двумя объектами

Рис. 2. Результаты трехмерной интерпретации (вверху - нелинейная инверсия, по центру - линейная) в сравнении с одномерной количественной интерпретацией (внизу) Как видно из рисунков, наиболее адекватный результат получен при использовании нелинейной ЭЭ-инверсии. Однако линейная ЭЭ-инверсия также дала результат, не искаженный присутствием ложных боковых объектов, что вполне может быть использовано в оперативной оценке ЭЭ распределения проводимости среды.

Приведем результаты ЭЭ-инверсии, полученные по данным, зарегистрированным в районе кимберлитовых трубок "Байтахская" и "30 лет Айхала". Работы проведены совместно с АК "АЛРОСА" (ОАО). Работы проводились по технологии площадной съемки от закрепленного источника в два этапа: от источника с размерами 500х500м , а также по профилю, пересекающему трубки, с использованием источника 100х100м . На рис. 3 приведено распределение аномального сигнала, полученного путем вычитания поля вмещающей среды из суммарного сигнала от источника с размерами 500х500м . На рис. 4 представлен план распределения удельной проводимости среды на глубине 100м, полученный в результате ЭЭ-инверсии.

509200 509400 509600 509800 510000X 509200 509400 509600 509800 510000 X

Рис. Э. Распределение аномального Рис. 4. План распределения удельной сигнала на времени Э50 мкс проводимости среды на глубине 100

м

Как видно из рисунков, наблюдается смещение аномальных объектов относительно контуров трубок. Кроме того, в районе трубки "Байтахская" наблюдаются пониженные значения проводимости, что объясняется наличием в этом районе зоны ВП, которая понижает сигнал и, как следствие, уменьшает проводимость. Поэтому следующим этапом интерпретации стал учет индукционного ВП в данных, полученных с источником 500х500м . Для этого по данным, полученным с использованием источника 100х100м было, проведено восстановление параметров ВП в рамках одномерной

модели среды в эпицентре этой зоны. В результате было установлено, что поляризуется только верхний слой, и были восстановлены параметры поляризации по модели Cole-Cole [2]: в эпицентре этой зоны:

m = 0.21; тГР= 8-10"5с; с = 1.

ip

Далее были установлены размеры зоны ВП, подлежащей учету. По данным от источника 100х100м отчетливо (по характерному понижению сигнала, который нельзя восстановить в рамках одномерной модели среды без учета ВП) восстанавливается зона ВП, представленная пунктиром на рис. 5. На рис. 6 приведен график зарегистрированного сигнала в эпицентре зоны ВП, на котором происходит смена знака сигнала в диапазоне времен 150 - 400мкс. После вычитания поля влияния поляризующегося объекта из зарегистрированного сигнала было получено распределение аномального сигнала, представленное на рис. 7. Как видно из рис. 7, основная аномалия теперь соответствует трубке "Байтахская". Это же подтверждают и результаты ЭЭ-инверсии этих данных, приведенные на рис. 8.

мВ

7311400

7311200

7311000

7310800

Aiixaia—

I

1.9 1.8 1.7 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1

0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 ■0.1

509200 509400 509600

509800

X

Рис. 5. Распределение сигнала на времени

'у

1=200мкс от источника 100х100м

Рис. 6. Сигнал в эпицентре зоны ВП с характерной сменой знака

Рис. 7. Распределение аномального Рис. 8. Распределение проводимости сигнала на времени 350 мкс после в объеме после вычитания ВП

вычитания ВП

Отметим, что при проведении 3D-инверсии исследуемый объем разбивался на 456 объектов, а время расчета одной итерации составило 3 минуты (процессор Intel Core i7 3,6 ГГц), потребовалось 5 итераций для понижения среднеквадратичного отклонения в 5 раз.

Таким образом, использование оперативной 3D-инверсии данных импульсной индуктивной электроразведки, в сочетании с возможностями учета процессов ВП, реализованными в пакете EM-DataProcessor, позволяют уверенно выделять аномальные объекты.

На примере исследований по технологии с закрепленным источником в районе трубки "Байтахская" было показано, что в условиях геологического строения участка работ, в котором присутствуют неоднородности в виде зон ВП, местоположение искомого объекта было определено смещенным в плане относительно его истинного положения. После учета процессов ВП в этих данных объект был локализован и по данным индукционного сигнала.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Cox L., Wilson G., Zhdanov M. 3D inversion of airborne electromagnetic data. Geophysics - 2012. Vol. 77. №4. P. WB59-WB69.

2. Dias, C. A., 2000. Developments in a model to describe low-frequency electrical polarization of rocks: Geophysics, 2, 437-45.

3. Oldenburg D., Haber E., Shekhman R. Three dimensional inversion of multisource time domain electromagnetic data. Geophysics - 2013. Vol. 78. №1. P. E47-E57.

4. М.Г. Персова, Ю.Г. Соловейчик, Г.М. Тригубович, М.Г. Токарева. Методы и алгоритмы восстановления трехмерной структуры проводимости и поляризуемости среды по данным электромагнитных зондирований на основе конечноэлементного 3D-моделирования. Физика Земли, 2013, № 3, С. 30-45.

5. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011611248 EM-DataProcessor.

© Г. М. Тригубович, А. В. Чернышев, А. В. Куклин, Я. Ф. Ковальский, А. С. Сверкунов, 2014