Моделирование эффекта индуктивно вызванной поляризации в частотных данных аэроэлектроразведки

Обложка
  • Авторы: Хлюстов Д.К.1
  • Учреждения:
    1. ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН
  • Выпуск: № 114 (2025)
  • Страницы: 108-121
  • Раздел: Информационные технологии в управлении
  • URL: https://ogarev-online.ru/1819-2440/article/view/291936
  • ID: 291936

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Аэроэлектроразведка является одним из распространенных методов сбора геофизической информации. В процессе исследовании территории с летательного аппарата собираются данные магнитного отклика среды в ответ на сигнал контролируемого источника электромагнитных волн. Во многих случаях для моделирования откликов достаточно построить простую модель разреза, имеющую действительные кажущиеся удельные сопротивления. Однако порой на данные существенное влияние оказывает эффект вызванной поляризациии. Он выражается в зависимости кажущегося сопротивления среды от частоты сигнала. Классический подход к моделированию ВП заключается в построении модели для частотно-зависимого удельного сопротивления каждого из слоев среды. Однако количество параметров при таком подходе быстро растет с увеличением разрешения, в связи с чем задача инверсии становится некорректной. Отсутствие однозначного решения обратной задачи приводит к тому, что итоговый результат интерпретации данных сильно зависит от используемого начального приближения и априорной информации. В данной работе предлагается подход к решению этой проблемы, который применяется для инверсии реальных данных. Показывается, что в некоторых случаях начальное приближение может быть выбрано исходя из результатов анализа откликов, полученных на участке, близком участку ВП.

Об авторах

Дмитрий Кириллович Хлюстов

ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: hlustov.d@gmail.com
Москва

Список литературы

  1. BAI P., VIGNOLI G., HANSEN T. 1D stochastic inversion of airborne time-domain electromagnetic data with realistic prior and accounting for the forward modeling error // Re-mote Sensing. – 2021. – Vol. 13, No. 19. – P. 38–81.
  2. COLE K.S., COLE R.H. Dispersion and absorption in die-lectric I // The Journal of Chemical Physics. – 1941. – Vol. 4, No. 9. – P. 341–351.
  3. DIAS C. Developments in a model to describe low-frequency electrical polarization of rocks // Geophysics. – 2000. – Vol. 2, No. 65. – P. 437–451.
  4. GURIN G., TITOV K., ILYIN Y. Induced polarization of rocks containing metallic particles: evidence of passivation effect // Geophysical Reseach Letters. – 2019. – Vol. 2, No. 46. – P. 670–677.
  5. HEAGY L., OLDENBURG D. Electrical and electromagnet-ic methods for well integrity // AGU Fall Meeting Abstracts. - 2021. – Vol. 1, No. 1. – P. 12–15.
  6. KAMINSKI V., VIEZZOLI A. Modeling induced polariza-tion effects in helicopter time-domain electromagnetic data: Field case studies // Geophysics. – 2017. – Vol. 2, No. 82. – P. 49–61.
  7. KARSHAKOV E., MOILANEN J. Overcoming Airborne IP in Frequency Domain: Hopes and Disappointments // Proc. of SAGA Biennial Conf. & Exhibition. – 2019. – Vol. 1, No. 1. – P. 1–4.
  8. KARSHAKOV E. Iterated extended Kalman filter for air-borne electromagnetic data inversion // Exploration Geo-physics - 2020. – Vol. 1, No. 51. – P. 66–73.
  9. KARSHAKOV E. Airborne electromagnetics: dealing with the aircraft speed // Proc. of the 8th Int. Airborne Electro-magnetics Workshop. – 2023. – Vol. 1, No. 1. – P. 1–4.
  10. KLOSE T., GUILLEMOTEAU J., VIGNOLI G. et al. Later-ally constrained inversion (LCI) of multi-configuration EMI data with tunable sharpness. // Journal of Apllied Geophys-ics. – 2022. – No. 196. – P. 104–519.
  11. MACNAE J., HINE K. Comparing induced polarisation re-sponses from airborne inductive and galvanic ground sys-tems: Tasmania // Geophysics. – 2016. – Vol. 81, No. 6. – P. E471–E479.
  12. MACNAE J. Geological interpretation of near-surface in-duced polarization and superparametric effects in airborne electromagnetic data // Symposium on the Application of Geophysics to Engineering and Environmental Problems. – 2021. – Vol. 1, No. 1. – P. 118–128.
  13. MADSEN L., FIANDACA G., AUKEN E. 3D-time-domain spectral inversion of resistivity and full-decay induced polar-ization data – full solution of Poisson’s equation and model-ling of the current waveform // Geophysics. – 2020. – Vol. 223, No. 3. – P. 2101–2116.
  14. MOILANEN J., KARSHAKOV E., VOLKOVITSKY A. Time-domain helicopter EM System “Equator”: resolution, sensitivity, universality // Proc. of SAGA Biennial Conf. & Exhibition. – 2013. – Vol. 1, No. 1. – P. 1–4.
  15. MOILANEN J. Modern methods of airborne electromagnet-ic survey // Izvestiya, Physics of the Solid Earth. – 2022. – Vol. 58, No. 5. – P. 755–764.
  16. OLDENBURG D., KANG S., HEAGY L. et al. Direct cur-rent resistivity methods // Engineering Geophysics. – 2022. – Vol. 55, No. 4. – P. 67–75.
  17. PELTON W., WARD S., HALLOF G. et al. Mineral discrim-ination and removal of inductive coupling with multifre-quency IP // Geophysics. – 1978. – Vol. 3, No. 43. – P. 588–609.
  18. WEIS J., HEAGDY L., OLDENBURG D. Comparison of magnetic vector inversion with sparse norm susceptibility in-version accounting for demagnetization // SEG. – 2023. – Vol. 1, No. 1. – P. 37–65.
  19. XUE G. et al. Geophysics for critical minerals – Introduction // Geophysics. – 2024. – Vol. 89, No. 1. – P. 98–116.
  20. ZHDANOV M. Geophysical electromagnetic theory and methods. – Elsevier, 2009.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».