Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Геофизика -> Шевнин В.А. -> "Электроразведка методом сопротивлений" -> 14

Электроразведка методом сопротивлений - Шевнин В.А.

Шевнин В.А., Акуленко С.А., Березина С.А., Бобачев А.А., Большаков Д.К., Горбунов А.А., Игнатова И.Д., Любчикова А.В., Марченко М.Н., Модин И.Н., Перваго Е.В., Рыжов А.А., Симоне М.М., Смирнова Т.Ю., Яковлев А.Г. Электроразведка методом сопротивлений: Учебное пособие. Под редакцией В.К. Хмелевского и В.А. Шевнина — M.: Изд-во МГУ, 1994. — 160 c.
ISBN 5-211-03303-5
Скачать (прямая ссылка): ka1994electrorazv-metod-sopr.pdf
Предыдущая << 1 .. 8 9 10 11 12 13 < 14 > 15 16 17 18 19 20 .. 49 >> Следующая


Широкую известность в электроразведке получили так называемые "прямые" методы интерпретации. Впервые идея такого метода была высказана американским математиком Л.Слихтеромв1933г.,когдаонпоказал,чтопредставлениер? (г) в виде интеграла Ханкеля (1) обратимо, и по кривой(г) может быть рассчитана трансформанта R1(Hi) проще связанная с параметрами разреза. R (т) допускает после-

довательное определение параметров разреза сверху вниз ("снятие слоев"). Разработкой программ интерпретации ВЭЗ на ЭВМ на основе идеи метода снятия слоев занимались Н.Г.Шкабарня, Б.К.Матвеев, В.П.Колесников (Пермь, ПГУ), ВАРяполова (Москва, ЦНИИС), Ю.Д.Ростовщиков (Казань, ВНИИГеолнеруд).

Алгоритм подбора наиболее широко используется в обратных задачах геофизики, в том числе для метода сопротивлений (ВЭЗ). Кроме этого широкое распространение получил автоматизированный подбор в рамках многослойных моделей по способу А.Зохди (трансформация Зохди) [100]. По этому алгоритму в 1991 году группой сотрудников кафедры геофизики геологического факультета МГУ (Симоне Монхе М.И., Колдаев Д.В., Волгин А.В.) составлена программа FAI (Fast Automatic Interpretation - быстрая автоматическая интерпретация).

Еще одним подходом к решению обратной задачи ВЭЗ является информационно-статистический, который разрабатывался в нашей стране главным образом в работах Ф.М.Гольц-мана [66], его сотрудников и учеников (Т.Б.Калинина, Л.Н.Порохова [55,91] и др.). Предполагается, что все геофизические наблюдения содержат случайные ошибки (помехи), и поэтому сами оказываются случайными величинами. Статистический подход развивает алгоритмы решения обратной задачи, снижающие влияние случайных ошибок измерений геофизических полей и позволяющие определить возможные ошибки оценки параметров разреза, вызванные наличием ошибок измерений, т.е. оценить эффективность интерпретации.

2.2. Линейные фильтры для расчета прямой задачи ВЭЗ

В данном разделе изложен опыт расчета прямой задачи ВЭЗ с помощью метода линейной фильтрации, способ получения самих линейных фильтров с помощью метода наименьших квадратов, идея которого взята из книги О.Куфуда [31]. Рассмотрена система тестирования результатов расчетов.

1. Общие сведения о решении прямой задачи ВЭЗ

Прямая задача ВЭЗ может быть решена в результате численного расчета интеграла Ханкеля [18,19,74] (см. ф-лу 1): где R^m) носит название трансформанты или кернел-функции.

В случае трехслойного разреза формула для R(m) имеет вид:

R1(hi) = CtFiJZnA1 + arcth|-^j х cth

mh2 + arcth (-^

VP2.

(6)

Расчет рк(г) может быть выполнен путем численного интегрирования формулы (1). Для двухслойных разрезов расчеты легко могут, быть проведены с помощью рядов (см. ниже), для многослойных это тоже возможно, но много сложнее. Наиболее распространенный в настоящее время способ расчета - метод линейной фильтрации. В этом случае исходный интеграл Ханкеля путем замены переменных преобразуется к виду интеграла сверткч, который, в свою очередь, - к формуле линейного фильтра.

2. Общие сведения о методе линейной фильтрации

Формула линейного фильтра очень проста:

Рк(г,) = Ріі; R(X1^)-G(K)1

k=1

где R - кернел-функция, зависящая от параметров разреза и значения абсциссы X; G -коэффициенты фильтра, число которых равно KF; г - разнос (АВ/2), a j - его индекс. В данной формуле значения X возрастают с ростом индекса при них. В литературе часто формула линейного фильтра приводится в несколько ином виде, когда R зависит от m (см. ф-лу 6), т=1/Х, тогда индекс при m имеет вид (j-k), и коэффициенты G задаются в обратном порядке. Разность j и к подчеркивает происхождение формулы фильтра из интеграла свертки. Но использование X вместо m по нашему мнению удобнее, т.к. проще работать с индексами и, кроме того, с ростом X значения R соответствуют большей глубине исследования, что аналогично поведению рк с ростом г.

3. Параметры линейных фильтров

К основным параметрам линейного фильтра относятся:

1. Число коэффициентов фильтра (или его длина) - KF. Встречаются фильтры с числом коэффициентов от 4 до 200, чаще используются фильтры с KF от 8 до 30.

2. Число точек фильтра, приходящихся на декаду оси аб-

сцисс (на модуль логарифмического бланка) - KTM, и связанная с ним величина коэффициента геометрической прогрессии q:

ч_10(1/ктм) (8)

Известны фильтры с KTM от 3 до 10 и даже больше [92], что приводит к значениям q от 2.15 до 1.26. Оптимальными являются значения KTM 6-8, что соответствует q от 1.47 до 1.33.

3. Сдвиг а. Это множитель, близкий к единице (или равный ей), характеризующий сдвиг узлов сетки X относительно ближайших узлов сетки г. Для некоторых фильтров он равен 1, т.е. узлы сеток г и X совпадают, для других фильтров отличается от 1 в большую или меньшую сторону. Впервые D.P.Ghosh показал, что правильный выбор а помогает уменьшить число коэффициентов фильтра [31].

4. Положение центрального элемента фильтра, которое определяется указанием либо номера центрального коэффициента, либо числом коэффициентов памяти М, расположенных слева от центра (со стороны меньших X), либо числом коэффициентов предсказания L, расположенных справа от центрального. При этом M+L+1=KF. Обычно число коэффициентов памяти M больше числа коэффициентов предсказания L Это связано с асимметрией входных и выходных функций, что видно из рис. 2.2.2, правда здесь по оси абсцисс отложены т, а не X, поэтому в этих координатах коэффициенты памяти расположены правее, а коэффициенты предсказания - левее центра.
Предыдущая << 1 .. 8 9 10 11 12 13 < 14 > 15 16 17 18 19 20 .. 49 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed