Приемы повышения качества интерпретации электроразведочных данных

Развитие программно-алгоритмической базы электроразведки в последние годы  серьезно отразилось на подходе к интерпретации полевых материалов. Ответственность за результат все чаще возлагается на машину. Во многих организациях даже приветствуется формальный подход к интерпретации данных и всячески пресекается отход от стандартного графа. Ряд свойств обратной задачи электроразведки позволяет сделать вывод о необоснованности  такого подхода к интерпретации. Слепое доверие интерпретатора к результатам работы алгоритма может привести к получению неадекватных результатов компрометирующих геофизику в глазах геолога. Не следует забывать, что алгоритм инверсии подобен черному ящику – качество результата напрямую зависит от количества заложенной априорной информации.

Процесс интерпретация обычно начинается с анализа и первичной обработки информации. Правило “качественная интерпретация начинается с качественных данных”  - работает всегда. Важность качественного анализа наблюденной информации сложно переоценить. В некоторых случаях, даже небольшой процент измерений сомнительного качества может сильно повлиять на результирующую модель. Особую роль при интерпретации играют сведения о дисперсии измерений. Знание оценок дисперсии позволяет правильно задать вес  каждого измерения  при инверсии. Иногда, бывает полезно использовать итеративные робастные схемы оценки  качества измерений. Эти схемы следует применять в случаях отличия от нормального распределения ошибок, резких выскоках и пр. Отметим, что различные  методики требует применения данного алгоритма к определенным выборкам данных. Например, при интерпретации межскважинных измерений лучше применять робастную схему для данных при каждом положении источника  отдельно.

Кроме промышленных и аппаратурно-методических помех существуют, так называемые геологические помехи, еще известные как P и C - эффекты. Они связаны с попаданием приемного или питающего электрода на локальную приповерхностную неоднородность. Электрическое поле сильно искажается под влиянием неоднородности, что проявляется в смещении кривой зондирования без изменения ее формы (ВЭЗ, МТЗ). Методам борьбы с геологическими помехами посвящено множество работ. Нами предлагается следующий алгоритм борьбы с P-эффектом, который может быть использован при одномерной интерпретации данных.

Модель среды представлена горизонтально-слоистым или субгоризонтально-слоистым разрезом (с плавно изменяющимися границами) в нижней части. Верхняя часть разреза может сильно изменяться от точки к точке. При решении обратной задачи используется несколько смежных зондирований имеющих общую нижнюю и переменную  верхнюю часть. Подбор осуществляется одновременно для всех кривых в окне,  причем центральной точке задается больший вес при расчете невязки.  Для борьбы с P-эффектом, каждой кривой (или каждому сегменту кривой случае ВЭЗ) окна задается дополнительный параметр – смещение. Этот параметр минимизируется для всех кривых при подборе, тем самым существенно уменьшая влияние P-эффекта.

Рис.1. Сопоставление результатов одномерной инверсии профильных данных электромагнитных зондирований по предлагаемой (A) и по стандартной методике(B) полученных в программе ZondMT1D.

При двумерной интерпретации данных МТЗ каждой кривой добавляется параметр моделирующий P-эффект.  

Самые сильные искажения геологические помехи вносят в данные межскважинной электротомографии. В процессе двумерной или трехмерной инверсии в околоскважинном пространстве концентрируется большой объем аномалеобразующего вещества  не связанного с реальной геологической ситуацией. Эти «ложные» аномалии, контролируемые стволом скважины, разделяют пространство на несвязанные области. Что проявляется в резком изменении параметров или смещении слоев,  по разные стороны от ствола скважины. Данное обстоятельство существенно затрудняет процесс геологической интерпретации результатов электротомографии.

Для решения данной проблемы нами предложена методика, позволяющая улучшить результаты инверсии. Суть алгоритма заключается в использовании нестандартного сглаживающего оператора. Оператор строится таким образом, чтобы производить сквозное осреднение несмежных со скважиной ячеек.

Рис.2. Сопоставление результатов инверсии синтетических данных межскважинной электротомографии для модели (А), по предлагаемой (B) и по стандартной методике(C) в программе ZondCHT.

Двумерная интерпретация данных в случаях сложных геоэлектрических сред, где происходит резкое изменение  углов падения тонких слоев, или при наличии нескольких структурных этажей, в пределах одного разреза, требует разработки специальных алгоритмов. Использование стандартных методик при инверсии подобных разрезов дает очень грубые, часто не  соответствующие реальности результаты.  Нами разработан алгоритм, позволяющий задавать любые направления осреднения сглаживающего оператора для различных частей разреза.

Следующим важным способом повышения качества интерпретации является внедрение скважинной информации. Скважинные данные можно использовать в качественном или количественном виде. При наличии результатов интерпретации данных электрокаротажа можно зафиксировать или задать интервалы изменений удельных сопротивлений ячеек модели вдоль ствола скважины. Это процедура позволяет существенно улучшить результаты инверсии.

Рис.3. Сопоставление результатов инверсии синтетических данных РМТ для модели (А), с использованием (B) и без использования  скважинной информации (C) в программе ZondMT2D.

Несомненно, самым сильным приемом интерпретации является комплексирование геофизических методов. Каждый геофизический метод  наилучшим образом решает определенный класс задач. Для наиболее полного представления о геологическом строении  следует совместно оценивать результаты, учитывая  возможности разрешения каждым методом различных геологических объектов. Предлагаемый нами метод количественного комплексирования основан на использовании специального алгоритма фокусирующей инверсии. Фокусирующая инверсия –модификация алгоритма Occam, позволяющая получить кусочно - гладкое распределение параметра . Например, по данным сейсмотомографии известна оценка глубины залегания пород скального основания.  При инверсии данным электротомографии используется фокусирующий фильтр,  построенный на основе информации об этой границе.

В некоторых случаях, из модели, полученной на основе гладкой инверсии, требуется получить структурный геоэлектрический разрез, состоящий из небольшого количества объектов. Для этого используется полигональный вариант описания геоэлектрической среды, способствующий более геологическому подходу к интерпретации данных. 

Рис.4. Пример построения структурного геоэлектрического разреза, по результатам инверсии в программе ZondRes2dp.

 Кроме описанных выше способов существуют алгоритмы совместной интерпретации данных электрических и электромагнитных методов. Улучшение качества результатов в данном случае связано с различной чувствительностью электрических и электромагнитных методов к параметрам геоэлектрического разреза. Совместная интерпретация значительно сужает область эквивалентности решения.

Полный список приемов  интерпретации электроразведочных данных не ограничивается описанными в данной  работе. В основном, здесь были приведены методики, которыми мы наиболее часто используем при интерпретации. 

ПРОГРАММА СОВМЕСТНОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ И ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ЗОНДИРОВАНИЙ NWCOMPLEX1D

Совместная интерпретация данных электрических и электромагнитных зондирований является надежным инструментом повышения качества получаемых результатов. Улучшение качества в данном случае, связано с различной чувствительностью электрических и электромагнитных методов к параметрам геоэлектрического разреза. При этом значительно сужается область эквивалентности решения обратной задачи.

Электрические зондирования успешно применяется при решении многих геологических задач, однако, обладает рядом недостатков: довольно низкой производительностью, сильным влиянием локальных приповерхностных объектов, неоднородностей рельефа и верхних, экранирующих плохо проводящих отложений, а также сравнительно небольшой глубинностью. Кроме того, существует проблема эквивалентности тонкого слоя, заключающаяся в невозможности раздельного определения его удельного сопротивления и мощности.

В отличие от электрических, электромагнитные зондирования чаще всего не требуют заземлений, характеризуются высокой производительностью и большой глубинностью. Плохо проводящие горизонты не являются препятствием для распространения индукционного электромагнитного поля, что позволяет проводить работы в зимнее время и в районах развития высокоомных приповерхностных отложений. С другой стороны, электромагнитные зондирования чаще всего  малопригодны для изучения верхней части разреза на глубинах до нескольких метров и менее чувствительны к слоям высокого сопротивления. Перечисленные выше особенности электрических и электромагнитных зондирований наводят на мысль об их взаимной дополнительности и целесообразности их совместного применения при изучении геоэлектрического разреза.

К настоящему времени известно более десятка работ [Vozoff, 1975, Raiche, 1985, Тарасов, 2000] в данной области, однако все они не были доведены до программного исполнения. Отсутствие  подобного инструмента интерпретации послужило толчком к разработке программы  для совместной инверсии данных электрических и электромагнитных зондирований NWCOMPLEX1D.

Программа позволяет одновременно рассчитывать прямую задачу для следующих методов: вертикальные электрические зондирования (ВЭЗ), магнитотеллурические зондирования (МТЗ), электромагнитные зондирования во временной и частотной области для любых типов приемников и источников.

Обратная задача, также решается одновременно для всех данных, с учетом качества измерений и относительных весов каждого метода.

Одной из прикладных задач программы является подавление P-эффекта в методах ВЭЗ и МТЗ при комплексной интерпретации с данными зондирований становления поля. Этот эффект проявляется в сдвиге кривой кажущегося сопротивления при попадании приемной линии на локальную приповерхностную неоднородность.

Для борьбы с P-эффектом каждой кривой (или каждому сегменту кривой случае ВЭЗ) задается дополнительный параметр – смещение. Этот параметр минимизируется для кривых кажущихся сопротивлений при подборе, тем самым существенно уменьшая влияние P-эффекта. Алгоритм подавления отличается от стандартной инверсии  дополнительными параметрами и конструкцией сглаживающего оператора Параметры,  моделирующие P-эффект имеют меньший вес по сравнению с остальными.

Рис.1 Пример совместной  интерпретации данных A - ВЭЗ и B –метода переходных процессов (МПП).

Разработанная программа опробована на различных  полевых материалах. На рисунке 1 показан результат совместной интерпретации данных ВЭЗ и МПП, полученных компанией ”Элгео” при решении гидрогеологических задач в республике Коми. Каждый из использованных методов дополняет другой, что позволяет лучше разрешать параметры геоэлектрического разреза, т.е. решить геологическую задачу. В данном примере использование приема комплексирования помогло преодолеть проблему эквивалентности третьего слоя.

Также для тестирования использовались данные зондирования становления поля и МТЗ компании “Северо-Запад”, полученные на полуострове Таймыр. В ходе совместной интерпретации программа была особо эффективна при подавлении P-эффекта кривых МТЗ.

 Полученные результаты свидетельствуют о необходимости совместной интерпретации данных электрических и электромагнитных зондирований при решении различных геофизических задач.

Инверсия данных электротомографии, полученных с аномальными установками при поисках слабоконтрастных объектов

The presentation focuses on the problem of low-contrast geoelectrical anomalies prospecting. Special algorithm for two dimensional ERT interpretation with anomal electrodes array is developed. The inversion is proposed to use the log-linear data normalization and  P / C effects modeling. The algorithm is realized in the ZondRes2d software, tested on synthetic and field examples.

Выявление слабоконтрастных по сопротивлению объектов является актуальной  задачей инженерной геофизики на сегодняшний день.  Современные задачи проектирования требуют детального расчленения геологического разреза. Методики, используемые для исследования карстовых образований, выявления небольших линз или валунов, во многих случаях дают неудовлетворительные результаты.  

Небольшие, малоконтрастные тела очень слабо проявляются в измеренных сигналах. Иногда это влияние сопоставимо с уровнем помех, и возможность их выделения, а тем более определения  параметров чрезвычайно затруднительна. Одним из эффективных приемов, улучшающим качество результатов в таких ситуациях, является использование аномальных измерений.

Методически, задача решается разделением разреза на нормальную (горизонтально-слоистая среда) и аномальную составляющие (локальные объекты). Использование специальных систем наблюдений позволяет измерять эффект только от локальных объектов. В литературе данный подход называется методом чистых аномалий. Существует несколько разновидностей измерительных установок  метода чистых аномалий. Всех их объединяет тот факт, что на поверхности горизонтально-слоистой среды они дают нулевое значение сигнала.

Метод чистых  аномалий давно известен и хорошо изучен в теории и на практике. Несмотря на многолетний опыт использования и  большой объем накопленных материалов, интерпретация до сих пор проводится на качественном уровне. Конечно, возможность использования современных алгоритмов интерпретации, таких как 2D инверсия,  есть. Но все они адаптированы для стандартных электротомографических систем наблюдений.

Для того чтобы получить аномальные измерения необязательно использовать специальные установки, типа MAN. Достаточно произвести наблюдения с трехэлектродной установкой прямым  и обратным ходом.  Разница значений сигналов двух измерений с одним положением MN и одинаковыми по модулю коэффициентами – даст искомое значение. К сожалению, при таком способе получения аномальных измерений страдает качество данных.

Особенностью аномальных измерений  является их знакопеременность и низкий уровень сигнала. Это в первую очередь не позволяет использовать логарифмический масштаб нормировки сигналов при инверсии, что негативно сказывается на решении задачи (расширяется динамический диапазон).

Еще одной проблемой, затрудняющей выявление слабоконтрастных объектов, является наличие в данных P/C-эффекта. Несмотря  на то, что 2D электротомография позволяет учесть P/C-эффекты, их влияние на результат инверсии всегда негативное. В некоторых случаях, локальные приповерхностные неоднородности могут катастрофически искажать глубинные части геоэлектрического разреза. И чем ниже контрастность искомых объектов, тем сильнее они могут быть искажены.

Для решения вышеуказанных задач нами был разработан специальный алгоритм инверсии данных электротомографии. Отличительными особенностями алгоритма является использование линейно-логарифмического масштаба данных и подбор дополнительных параметров, моделирующих P/C эффект.  

Логлинейный параметр  определяет минимальную декаду, в которой масштаб переходит из логарифмического в линейный. Обычно  значение данного параметра выбирается исходя из уровня помех в данных. Линейно-логарифмическая норма сужает динамический диапазон знакопеременной последовательности измерений и понижает значимость данных с высоким уровнем шумовой составляющей.

Для моделирования P или C эффекта используется добавка к нормированному значению сигнала полученного при определенном  положении приемной линии или источника. Для того чтобы избежать чрезмерного влияния добавок на процесс инверсии, скорость их изменения искусственно занижается и подбор ведется только на  поздних итерациях.

Разработанный алгоритм был включен в программу ZondRes2D и опробован на ряде синтетических (Рис.1) и натурных примеров.

Рис.1. Результаты тестирования алгоритма на синтетических данных. А – Исходная геоэлектрическая модель(искомый объект под “экраном”), B – результат инверсии аномальных данных (AMN-MNB), C – результат инверсии обычных данных (AMN+MNB или Шлюмберже).

Для улучшения результата вышеописанного подхода был предложен уточняющий двухстадийный алгоритм, позволяющий четко получать, как структуру вмещающих пород, так и локальные объекты на его фоне. Суть алгоритма заключается в последовательном решении обратной задачи для обычных измерений и последующим уточнением разреза аномальными значениями.

Алгоритм хорошо показал себя при опробовании на синтетических и наблюденных данных. Основной выявленной проблемой является требовательность к   уровню сигнала.

Предложенная методика интерпретации может быть успешно применена при детальных исследованиях  разрезов, выявлении небольших и слабоконтрастных объектов. 

Full wave form 2.5D Inversion of Time Domain Induced Polarization

  A lot of works in geophysics are devoted to IP interpretation. Theoretical basis of the method was made in the second part of 20^th century. Success in solving the field's geophysics task have led to the fact that the method has become very popular.

Due to development of technical base at the last time appear new methods of electrical exploration, such as an electrotomography. IP electrotomography is applied in Russia recently. In spite of this we have quite a lot of materials to say that this method is highly effective to use in ore and engineering geophysics.

This work deal with problem of Time Domain Induced Polarization (TDIP) data interpretation for tasks of Ore geophysics. The field data is acquired using the TDIP method. There are two typical approaches to interpret this type of data. The first is to invert separately each time window; the second is to invert integral parameter (chargeability, apparent polarizability) basing DC theory. But such approaches have some shortcomings. In one case, there is no functional dependence between neighbor time windows. In the second case, the results are quite rough and have no information about of IP decays shape.

For solving this problem is proposed two-dimensional (2.5D) forward and inverse modeling of Time Domain Induced Polarization. Special software was developed based on this algorithm. It allows calculated and inverted IP decays for geoelectrical.

The forward modeling is based on the finite elements method, which is better than finite difference. [Dey&Morrison, 1971, Pridmore et all, 1981].

To obtain the result in the time domain, it is necessary to use frequency domain. Most popular frequency analogue of Cole-Cole replace the DC resistivity.

During modeling point-source field the earth is divided into triangular cell’s mesh. The cells are characterized by various complex resistivities. 

Point-source field in the interior of two-dimensional earth has three-dimensional structure. Fourier transform gives a solution by using spatial frequency.

The complex electrical potential values of point-source for certain frequency can be obtained using calculation for a set of spatial frequency and further, inverse Fourier transform for calculated values of spectral potential.

The frequency domain solution   is converted to the time domain by using Fourier transform.

 Numerical filter is created for Fourier transform. Traditional, for filter building use pair functions relations 

Selection of numerical filter for inverse Fourier transform is an important stage in forward modeling. Speed and accuracy of forward modeling deal with digital filter parameters, which are the following: node number and abscissas (frequencies).

When designing  linear digital filter, we have taken into account parameters of time mode: length of impulse and pause, shape of impulse.

We analyzed some geoelectrical models in a wide frequency range. Final results show that correlation between complex signal and frequency for the most models changes smoothly. This is allowed to use relatively short filters. The comparison results of using different length filters show that mostly it is possible to use only 20-25 nodes.

The inverse modeling (determine geoelectric parameters) is based on Occam inversion [Constable et all, 1987]. The developed algorithm allows to invert parameters jointly or separately. Each parameter’s type affects differently to response (has different sensitivity). Thus, during inversion development, it is very important to choose norm of model parameters and data. Logarithmic and linear-logarithmic norms are used for parameters in the earth, and linear-logarithmic for data. This is allowed to considerably reduce dynamic range of  matrix  Jacobean. A special attention was paid to the smoothing and speed factor for each type of parameters.

The resulting algorithm was tested on different synthetic models and field data. For synthetic data inversion algorithm gives good results (Figure 1).

Figure 1 Inversion of the synthetic  TDIP data for original model in the upper part.  Pole-dipole array, 500 points with 5% noise. r, h andt sections.

The interpretation of real field data much more difficult. The main difficulty during interpretation is a strong correlation between the cell’s parameters. If all parameters are inverted at the same time, it is a high probability to obtain false objects. Therefore, parameters should be inverted consistently. It is important to specify the limits of parameters  Ʈ and C. While inversion it was used a special algorithm for solution linear equation system. This algorithm slows down the outranged parameters speed.

While inversion it was used a following algorithm:

1. At the first stage, obtain a resistivity section according voltage signal. For resistivity sets limits in range 5-10%.
2. Than resistivity and polarizability inverse together (range within) for voltage signal and decay’s integral parameter – chargeability.  For polarizability sets limits in range 5-10%.
3. At the end stage, all parameters and data are inverted. In general, parameter C is not inverted or it has high smoothness factor.

Figure 2 Inversion of the field data. r, h andt sections. Data provided by Professor T. Dahlin (University of Lund, ABEM instruments).

This algorithm was tested with the electro-tomography IP data  kindly provided by Professor Dahlin (Figure 2). In this example, solved the problem environment pollution. Model for the data set is rather stable. We run number of  inversions with different parameters and the models was very similar.

Full wave form time domain inversion algorithm realized in zondres2d software. 

Conclusions

According to the results this method of interpretation Time Domain IP is highly effective (Figure 1). It must be emphasized, that using IP parameters, such as decay time, give us new opportunity for interpretation.  

Zond

Software for engenering geophysics - Zond. Seismic, electromagnetic, gravity and magnetic inversion solutions.