Система обработки сигналов в низкочастотной электроразведке с искусственным источником

Гераськин, Алексей Игоревич

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Система обработки сигналов в низкочастотной электроразведке с искусственным источником
ВАК РФ 25.00.10, Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых

Автореферат диссертации по теме "Система обработки сигналов в низкочастотной электроразведке с искусственным источником"

Гераськин Алексей Игоревич

СИСТЕМА ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ В НИЗКОЧАСТОТНОЙ ЭЛЕКТРОРАЗВЕДКЕ С ИСКУССТВЕННЫМ ИСТОЧНИКОМ

25.00.10 Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Москва - 2011

-6 ОКТ 2011

4855215

Работа выполнена на кафедре геофизических методов исследования земной коры геологического факультета Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова

Научный руководитель: кандидат физико-математических наук,

доцент Пушкарев Павел Юрьевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор Светов Борис Сергеевич

доктор физико-математических наук Кувшинов Алексей Вадимович

Ведущая организация: Санкт-Петербургский филиал Института

земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн (СПбФ ИЗМИРАН).

Защита диссертации состоится 19 октября 2011 г. в 14 час. 30 мин. на заседании Диссертационного совета Д.501.001.64 при Московском государственном университете имени М.В. Ломоносова по адресу: 119991, Москва, Ленинские горы, ГЗ МГУ, сектор «А», Геологический факультет, ауд. 308.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке геологического факультета МГУ (ГЗ МГУ, сектор «А», 6-й этаж).

Автореферат разослан «19» сентября 2011 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета / " ^ Б.А. Никулин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. В настоящее время электромагнитные (ЭМ) методы с искусственным источником тока играют значительную роль при проведении геологоразведочных работ. Одной из существенных проблем при ЭМ-исследованиях является влияние электромагнитных шумов (промышленных, естественных, инструментальных). Основной задачей обработки данных является подавление шумов и выделение полезной составляющей из измеренных сигналов, при этом неуклонно возрастают требования к надежности полученных результатов, что влечет за собой повышение точности геофизического прогноза.

Разработанные на сегодняшний день схемы, алгоритмы и программный инструментарий обработки данных в большинстве случаев не предполагают возможности анализа промежуточных результатов в ходе процесса обработки и, таким образом, обработчик ограничен в своих возможностях в оперативной модификации схемы обработки сигнала. Более того, типичный программный комплекс ориентирован на работу с одной конкретной измерительной системой. Часто это подразумевает использование разработанной системы для работы только конкретными геофизическими методами, для которых разрабатывалась такая система, без возможности более широкого ее применения.

Кроме того, на пути создания новой аппаратуры и методик наблюдения специалисты сталкиваются с отсутствием подходящего программного обеспечения для обработки и углубленного анализа данных измерений. Эта ситуация обуславливает необходимость разработки универсальной системы, легко адаптируемой к задачам обработки данных различных электроразведочных методов и допускающей использование с различными аппаратурными комплексами.

Еще одной важной составляющей актуальности выполненного исследования является необходимость повышения эффективности алгоритмов обработки данных в условиях высокого уровня ЭМ-шумов. Существующие в настоящее время подходы к обработке данных не используют все свойства сигналов, применяемых в методах с искусственным источником тока.

Наконец, отдельным вопросом стоит проблема оценки качества (достоверности) полученных результатов, которой зачастую уделяется недостаточное внимание. Действительно, при обработке важно получить не только некоторый результат, но и оценку его достоверности. Применение традиционных подходов, таких как оценка среднеквадратичного отклонения по выборке результатов, не всегда является достаточным.

Цели и задачи исследования. Целью работы является увеличение точности и надежности обработки записей электрического поля, получаемых при проведении электроразведочных работ различными низкочастотными методами с искусственным источником тока с использованием различной аппаратуры. Для достижения этой цели решаются следующие задачи:

1. Выявление и анализ свойств сигналов, применяемых в низкочастотных методах электроразведки с искусственным источником тока, которые не используются в традиционных схемах обработки. На основе результатов такого анализа решается задача разработки новых алгоритмов, позволяющих повысить эффективность обработки данных при определенных видах помех.

2. Разработка способов оценки отношения сигнал/шум при проведении полевых работ, в ситуации, когда полезный сигнал неизвестен.

3. Разработка подхода к обработке данных, позволяющего проводить анализ промежуточных результатов в процессе обработки, допускающего модификацию алгоритма обработки для адаптации последнего к различным специфическим типам помех, позволяющего проводить обработку данных для различных видов аппаратуры и различных электроразведочных методов.

4. Сравнительный анализ существующих алгоритмов обработки сигналов в низкочастотной электроразведке с искусственным источником. Модификация существующих алгоритмов с целью улучшения их характеристик.

5. Разработка многофункционального модульного программного комплекса обработки и анализа данных низкочастотной электроразведки, который бы обладал возможностями адаптации к работе с данными, полученными с использованием различных методов электроразведки и видов аппаратуры.

Автором защищаются следующие основные положения:

1. Построенная процедура обработки данных низкочастотной электроразведки, использующая свойство антипериодичности полезного сигнала, эффективно подавляет низкочастотную помеху (тренд), не внося при этом искажений в полезный сигнал.

2. Доказано, что отношение чётных и нечётных гармоник измеренного электрического сигнала позволяет достоверно оценить отношение сигнал/шум (без знания истинного сигнала).

3. Разработанная система обработки данных электроразведки, основанная на теоретико-групповом подходе и на построении графа обработки из элементарных процедур, позволяет подавлять помеху самого разного характера.

4. Созданный многофункциональный модульный программный комплекс обработки и анализа данных низкочастотной электроразведки обладает гибкими возможностями адаптации к работе с данными, полученными с использованием различных методов электроразведки и видов аппаратуры.

Научная новизна. В ходе проведенных исследований получены следующие новые научные результаты:

- Исследовано свойство антипериодичности сигнала, присущее сигналам, применяемым при работе низкочастотными методами электроразведки с искусственным источником тока (меандр, меандр с паузой и др.). На основании этого свойства разработан эффективный алгоритм подавления низкочастотной помехи, не искажающий полезный сигнал;

- Построена и изучена новая косвенная оценка отношения сигнал/шум, позволяющая отслеживать уровень полезного сигнала при полевых работах, а также проводить контроль качества на этапе интерпретации данных;

- Разработана новая концепция обработки данных низкочастотной электроразведки, основанная на теоретико-групповом подходе. Концепция позволяет строить граф обработки из отдельных элементарных процедур, а также проводить промежуточный анализ данных в процессе обработки.

Практическая значимость. Разработанные и модифицированные алгоритмы, реализованные в рамках программного комплекса для обработки электроразведочных данных, как и сам комплекс, наши широкое применение при проведении работ по поиску и разведке месторождений полезных ископаемых. При этом были охвачены следующие методы электроразведки:

• методы постоянного тока (метод вертикального электрического зондирования (ВЭЗ), метод срединного градиента (СГ), электротомография (ЭТ), непрерывные акваторные зондирования (НАЗ));

• низкочастотные методы (метод частотного зондирования (43));

• модификации названных методов, позволяющие оценивать вызванную поляризацию (ВП) ВЭЗ-ВП, СГ-ВП, ЭТ-ВП, ЧЗ-ВП, дифференциально-нормированный метод электроразведки (ДНМЭ)).

Созданный программный комплекс был адаптирован для работы со следующей аппаратурой: ИМВП-8, МЭРИ-24 (ООО «Северо-Запад»), Phoenix MTU Station (Phoenix Geophysics, Ltd.), ЭРИД, ПИКЕТ (ЗАО «ИЭРП»), Полученные в результате применения системы данные легли в основу большого числа отчетов о проведенных геофизических работах.

Кроме того, было осуществлено внедрение разработанного комплекса в процесс обучения студентов на кафедре геофизических методов исследования земной коры геологического факультета Московского Государственного Университета им. М.В. Ломоносова в рамках геофизической практики.

Материалы и методы исследования. Проектирование и разработка программного комплекса велась преимущественно с использованием среды разработки Microsoft Visual Studio (версии .NET 2003, 2005, 2008 и 2010), платформы

разработки .NET Framework и языка программирования С#. Кроме того, в процессе работы применялись и другие языки программирования, в том числе F#, С++, Assembler Также использовались такие программные продукты, как Altova XMLSpy (проектирование XML документов), yEd (построение блок-схем) и некоторые другие (Red Gate's .NET Reflector, JetBrains dotTrace).

При проведении большинства исследований (типов помех, алгоритмов их подавления, эффективности этих алгоритмов и т.д.) использовалось программное обеспечение собственной разработки, являющееся частью разработанного программного комплекса. Исключением является программный пакет MatLab, который применялся в некоторых отдельных случаях.

При проведении полевых работ применялись программы регистрации, поставляющиеся вместе с аппаратурой. Исключением является использование измерителя ИМВП-8, программа регистрации которого также является частью рассматриваемого программного комплекса.

В качестве полевого материала использовались данные, получение в ряде полевых работ, проведенных в различных регионах России, и обладающие разнообразными типами шумов.

Личный вклад автора. Автором осуществлен анализ большого количества помех, полученных в результате полевых работ в различных регионах России. На основании проведенного анализа автором разработаны как оригинальные алгоритмы, так и модификации традиционных алгоритмов, учитывающие особенности сигналов с искусственным источником, а также проведен (развернутый) анализ эффективности применения тех или иных алгоритмов в зависимости от искомой функции отклика и ее области (частотной или временной). Также автором предложен оригинальный подход косвенного определения отношения сигнал/шум, не требующий знания истинного сигнала.

Автором разработаны все программные компоненты (модули), входящие в состав рассматриваемого в работе многофункционального комплекса. К таким модулям относятся, в том числе, модуль, содержащий реализацию всех алгоритмов, рассматриваемых в работе, модуль визуализации данных и другие модули, подробно рассмотренные в работе. Также разработана программная архитектура, позволяющая комбинировать разработанные модули в зависимости от решаемой задачи для быстрого и эффективного создания конечных приложений (компьютерных программ), обладающих необходимой для решения задач функциональностью. Кроме того автором разработаны все форматы данных, применяющиеся при взаимодействии модулей системы, а также используемые для хранения результатов обработки данных.

На основании разработанных программных модулей автором собрано более 20 оригинальных компьютерных приложений как для решения задач по обработке данных, полученных при работе различными методами низкочастотной электроразведки с искусственным источником тока, так и для решения различных 4

исследовательских задач. Приложения обладают дружественным пользовательским интерфейсом, что в настоящее время является неотъемлемой частью качественного программного обеспечения.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались: на конференции «технологии Microsoft в теории и практике программирования» (Москва, 2007, диплом за лучший доклад в секции), на финале первого этапа студенческого конкурса «образовательная программа Intel» (Москва, 2007, присуждена стипендия), на международном семинаре по электромагнитной индукции в земле (Испания, Эль Вендрель, 2006, Китай, Пекин, 2008, Египет, Каир, 2010), на VI международном геофизическом научно-практическом семинаре «Применение современных электроразведочных технологий при поисках и разведке месторождений полезных ископаемых» (Санкт-Петербург, 2008), на геофизических семинарах ООО «Северо-Запад» (Калужская область, 2007, 2008), на международной конференции "Современное состояние наук о Земле" (Москва, 2011).

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 9 работ, в том числе 3 статьи в изданиях по перечню ВАК и 1 статья в зарубежном реферируемом издании. Кроме того автором официально зарегистрировано 2 программы для ЭВМ.

Объем и структура работы. Работа изложена на 129 страницах машинописного текста, состоит из введения, 4 глав и заключения, содержит 78 рисунков, а также список литературы из 104 наименований.

Благодарности. Прежде всего, я хотел бы выразить благодарность научному руководителю П. Ю. Пушкареву. Также я искренне благодарен А. Г. Яковлеву, который явился инициатором создания системы обработки электроразведочных данных и оказывал всевозможную поддержку на протяжении всего времени работы над диссертацией. Отдельно я выражаю глубочайшую признательность за неизменное участие и консультации О. В. Панкратову, который по существу являлся соруководителем. Также хочу отдельно поблагодарить Д. А. Алексеева за поддержку и содержательные дискуссии. Значительную помощь оказывали мне В. К. Хмелевской, А. А. Булычев, И. Н. Модин, а также все мои коллеги из ООО "Северо-Запад", в тесном сотрудничестве с которыми получены многие результаты, представленные в диссертации.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

ГЛАВА 1. Краткий обзор современного состояния обработки сигналов с искусственным источником.

К настоящему времени в электроразведке разработано большое количество методов, основанных на измерении тех или иных компонент электромагнитного (ЭМ) поля и последующем вычислении т.н. функций отклика - информативных характеристик, отражающих геоэлектрическое строение изучаемой геологической среды. Теория электромагнитного поля и электроразведки подробно рассмотрена в большом количестве работ (Стрэттон, 1948; Тамм, 1949; Жданов, 1986; Кауфман, 2000; Светов, 2008).

В современной электроразведке важнейшую роль играют методы цифровой обработки сигналов (ЦОС). Цифровая обработка сигналов как направление в науке зародилась в 1950-х гг. и в настоящее время является хорошо изученной областью, имеющей обширное практическое применение. Общие принципы ЦОС детально обсуждаются, например, в книгах (Фрэнке, 1974; Айфичер, Джервис, 2004; Оппенгейм, Шафер, 2009; Vaseghi, 2000; Хемминг, 1987; Сергиенко, 2005).

Исследования статистических свойств сигналов также можно отнести к области ЦОС. Классические методы математической статистики хорошо работают в тех случаях, когда данные удовлетворяют строгим статистическим моделям. При работе с реальными данными, это условие в большинстве случаев нарушается. Робастные методы статистической обработки, устойчивые к нарушениям строгости моделей, также являются на сегодняшний день достаточно хорошо разработанными (Хьюбер, 1984; Хампель, и др., 1989; Грановский, Сирая, 1990).

Развитие систем обработки электроразведочных данных тесно связано с развитием самой электроразведочной аппаратуры. В развитии измерительных систем для низкочастотной электроразведки выделяется 4 этапа (Жамалетдинов, 2011). В аппаратуре первого поколения регистрация сигнала велась в аналоговой форме, а обработка данных выполнялась вручную с применением логарифмических линеек. Второе поколение - цифровые системы регистрации с записью на магнитную ленту. Обработка данных проводилась с использованием вычислительных комплексов «Мир», «БЭСМ», «ЕС». Третье поколение систем регистрации и обработки представляет собой многоканальные цифровые измерительные комплексы с записью на цифровые магнитные носители, с возможностью синхронизации по кварцевым часам, обработкой результатов в реальном времени с применением портативных полевых компьютеров.

Современные системы (4-е поколение), отличаются многоканальностью, высокой степенью автоматизации, высокой чувствительностью, низким уровнем собственных шумов, широким динамическим диапазоном (24 и более разрядов) в широком спектре частот от 10 до 104 Гц, синхронизацией по мировому времени

(GPS), полностью компьютеризированными системами обработки с возможностью оперативного анализа результатов наблюдений непосредственно на полевой точке.

Создание и развитие аппарата обработки электроразведочных данных в методах с естественным источником поля отражают работы (Безрук и др., 1964; Бердичевский, et al., 1969; Семенов, 1985; Нарский, 1994; Варенцов и др., 2003). Существенное развитие методы обработки получили также в рамках проектов по глубинным исследованиям земли с помощью магнито-гидродинамического (МГД) генератора (Велихов, 1989; Лисин, и др., 2009).

В созданном в ФГУГП «Иркутскгеофизика» комплексе обработки данных ЗСБ "Fast-Snap" (Агафонов, и др., 2001; Буддо, 2009), реализован метод подавления промышленной помехи на основе синтеза синусоидальных гармоник соответствующих частот и их последующего вычитания из измеренного сигнала. Такой подход оказывается достаточно эффективным в условиях оцифровки сигнала с постоянным шагом по времени. Разработанные в Новосибирском государственном техническом университете А.К. Захаркиным и Б.П. Балашевым системы «Цикл-5», «Цикл-7», применяемые для исследований методом ЗСБ, обеспечивают препроцессинг регистрируемого сигнала непосредственно в приемнике, что позволяют получать результирующие кривые становления на логарифмической сетке времен. Для подавления промышленной периодической помехи применяются аналоговые фильтры и последующий корректирующий фазовый сдвиг (Захаркин, и др., 1990; Захаркин, 1998; Захаркин, 2000). В программно-измерительных комплексах для метода ДНМЭ, разработанных в ООО «Сибирская геофизическая научно-производственная компания» (Легейдо, 1998; Давыденко, 2005), реализуется вычисление нормированных параметров непосредственно во время пропускания тока. Для повышения точности результата измерений этими авторами активно применяются методы робастной статистики, в том числе - М-оценка (Хампель и др., 1989). Алгоритмы обработки морских данных ДНМЭ, предложенные Л.Ф. Московской («СевМорГео»), основаны на модифицированном методе наименьших квадратов, в котором для задания весов используется экспоненциальная функция (Московская, 2000; Московская, 2003).

В области систем для малоглубинных электроразведочных исследований уместно отметить комплекс TEM-Fast для зондирования становлением поля (Барсуков, и др., 2006). При обработке данных авторами комплекса применяется аппроксимация кривых ЗС методом экспоненциальных спектров (Барсуков, и др., 1982), а для подавления помех промышленной частоты специальным образом подбираются длительности импульсов и пауз при пропускании тока. Также широкий круг вопросов, связанных с обработкой данных ЗС подробно рассматривается в работах П.А. Дубинина (Дубинин, 1994; Дубинин, 1995).

Работа измерителя "МЭРИ-24" (ООО «Северо-Запад»), в доработке которого автор также принимал участие, основана на Фурье-разложении сигнала (оценки амплитуд и фаз гармоник сигнала) непосредственно во время измерения, накоплении и осреднении этих оценок.

Среди зарубежных программных комплексов для низкочастотной электроразведки заслуживают внимания европейская система LOTEM и американская система UTEM (Butler, et al., 1993; Macnae, et al., 1984; Strack, et al., 1989; Efferso, et al., 1999; Stephan, et al., 1991).

Таким образом, к настоящему времени достаточно полно разработан технологический аппарат различных электроразведочных методов и математический аппарат интерпретации получаемых данных. Повышение производительности измерений, достигаемое с использованием современных систем сбора данных, обуславливает существенное увеличение объемов данных. Отмечается также некоторая тенденция к универсализации регистрирующего оборудования, т.е. возможности его применения в различных методах электроразведки. Обработка больших объемов разнородных электроразведочных данных требует создания высокопроизводительных, гибко настраиваемых под конкретный метод (т.е. позволяющих оценивать функции отклика конкретного типа) и удобных в использовании программных инструментов, предусматривающих возможность автоматизации выполнения обработочных процедур.

Современное состояние парка программно-аппаратных измерительных комплексов обнаруживает выраженную привязанность программных комплексов обработки данных к конкретным моделям измерительной аппаратуры. Это предопределяет многие ограничения, с которым сталкиваются геофизики при необходимости провести обработку данных, полученных с помощью конкретной аппаратуры, с использованием сторонних программных инструментов. Эти ограничения связаны с несоответствием форматов входных и выходных данных, частот оцифровки, разрядности АЦП, параметров децимации временных рядов и т.д. В этой связи представляется чрезвычайно актуальной задача создания универсального многофункционального программного комплекса, позволяющего эффективно проводить обработку данных, не ограничиваясь рамками конкретных программно-аппаратных измерительных комплексов.

ГЛАВА 2. Полезный сигнал и помеха в низкочастотной электроразведке.

Во второй главе рассматриваются механизмы возбуждения низкочастотного электромагнитного поля, обсуждаются понятия полезного регистрируемого сигнала и помехи, приводится их подробная классификация.

В рамках настоящей диссертации автор ограничивается рассмотрением сигналов, полученных путем измерения компонент(ы) электрического поля, возбужденного источниками гальванического типа (заземленные питающие линии). Однако, необходимо отметить, что разработанный автором программный комплекс не имеет ограничений по физическому типу измеряемых полей и позволяет добавлять алгоритмы, которые можно применять для обработки записей магнитного поля.

Полезный регистрируемый сигнал представляет собой пространственно-временной объект, характеризующийся интервалом

времени записи и формой тока, а также расположением приемных и питающих электродов. В качестве зависимости формы сигнала в источнике от времени чаще всего используется меандр или меандр с паузой (рис. 1). При обработке таких сигналов можно получить

Рис. 1. Форма тока 8 источнике (вверху) и форма полезного измеренного сигнала (внизу)

информацию о поведении поля на нескольких частотах (гармониках). Также могут использоваться и другие формы сигнала, например синусоидальная форма. Однако синусоидальный сигнал является менее информативным, т.к. несет информацию только о единственной частоте.

Необходимо отметить одно важное свойство, которым обладают все вышеперечисленные полезные сигналы. Пусть S(t) - Т-периодический полезный сигнал (с периодом 7). Для сигналов типа меандр и меандр с паузой выполняется условие S(t) --S(t + Т/2), которое называется антиприодичностъю сигнала с периодом Т/2. Сигнал S(t) в таком случае является 772-антипериодическим. При прохождении через геологическую среду и приемную установку, сигнал источника преобразуется с сохранением свойства Г/2-антипериодичности.

В измеренных данных полезный сигнал осложнен присутствием помех: M(t) = S(t) + D(t) + N(t), где M(t) - измеренный сигнал, S{t) - полезный сигнал, £>(/) -искажения полезного сигнала, связанные с несоответствием пространственно-временной структуры ЭМ поля и ее модели, используемой в данном методе, N(t) -шумы (беспорядочные колебания различной физической природы, случайная погрешность измерений). Таким образом, под помехой понимается комбинация искажений и шумов.

Задачей обработки является подавление помех, выделение полезной составляющей и устойчивое получение информативных характеристик сигнала, отражающих геоэлектрическое строение среды. Для эффективной борьбы с помехами необходимо обладать сведениями об их природе и их свойствах. Если положить в основу классификации причину возникновения помех, то помехи можно разделить на методические помехи, помехи сторонних источников и аппаратурные помехи. Аппаратурные помехи можно, в свою очередь, разделить на помехи, вызванные генераторным устройством, измерительным устройством и генераторно-измерительным взаимодействием. Такая классификации (Грановский, Сирая, 1990) интересна сама по себе, но не подходит для задачи обработки сигналов, т.к. многие помехи, разнесенные в разные классы, имеют сходные свойства, вид и поведение, хотя созданы разными источниками. Поэтому в настоящей диссертации приводится также классификация, основанная на сходных свойствах помех и их поведении.

"|50 С

га 45

,¿30 3

5 35

а.

<х>

§30

••»I

1Ч"1'

III

11 л,1,

I' ''

Ч„, .(V

I М

<И|1

Г'»!,

о 4 8 12

Рис. 2. Пример сигнала, осложненного трендом

Одним из основных типов помех является тренд - низкочастотная помеха (точнее говоря, плавно и медленно меняющаяся помеха). Тренд может возникать из-за плавно меняющегося во времени естественного поля электрохимической природы, магнитотеллурического поля, низкочастотных техногенных помех, а также - при работе с заземленной линией из-за процессов

поляризации электродов и из-за изменения состояния заземления. Пример тренда

приведен на рис. 2.

Стандартные приемы борьбы с трендом основаны на аппроксимации тренда сплайнами, либо полиномами различных степеней. Однако такие подходы могут неконтролируемо исказить полезный сигнал, кроме того, они плохо работают, когда тренд обладает характерными временами изменения, близкими к периоду несущего сигнала. Автором разработан алгоритм подавления низкочастотного тренда, лишенный указанных недостатков.

Электроразведочные работы все чаще проводятся в районах, находящихся в непосредственной близости от различных объектов, измерения наличием частотой

ш -2.

С га

>5 _ л

х о о.

О)

индустриальных В таких условиях всегда осложнены гармонической (с 50 или 60 Гц) индустриальной помехи (рис. 3).

Подавлять промышленную помеху можно как с помощью аналоговых фильтров, так и с помощью цифровой обработки. Оба подхода обладают своими достоинствами и недостатками. В настоящее время в основном применяются методы, основанные на цифровой обработке. При выборе способа борьбы с промышленной помехой необходимо учитывать его свойства, а также особенности поведения самой помехи при оцифровке (например, эффект утечки спектра, который заключается в перераспределении энергии компонент спектра по всем выходным отсчетам быстрого преобразования

-50

О 0.9 Время [С] 0.18

Рис. 3. Примеры промышленных помех

Фурье (БПФ) вследствие особого вида собственной амплитудно-частотной характеристики БПФ).

Часто при работе с искусственным источником при близком расположении проводов питающей и приемной линий в момент переключения источника на измеренном сигнале виден дельтавидный всплеск (рис. 4). Этот эффект вероятнее всего связан с индукционными и емкостными эффектами в цепи источник-Земля-приемник. Отличительной чертой этого искажения является то, что оно удовлетворяет свойству антипериодичности так же, как и полезный сигнал. Этот вид искажения требует особо детального изучения. Автор отмечает, что данный вид искажений наблюдается при работе с сигналом типа меандр или меандр с паузой, но отсутствует при работе с сигналом типа синусоида.

Еще одним типичным видом помех являются спорадические помехи (атмосферные разряды, техногенные источники, человеческий фактор). Обычно для борбы с такими помехами применяются различные робастные процедуры.

Кроме вышеописанных помех, при электроразведочных работах с искусственным источником могут возникать специфические искажения. Например, при работе с генераторами, не стабилизированными по току, может возникать проблема дрейфа ("уплывания") амплитуды регистрируемого сигнала.

Таким образом, учитывая существеное влияние помех на результаты измерений, принципиальным направлением в обработке является повышение точности оценивания изучаемых функций отклика, что в контексте некорректности обратных задач геоэлектрики, позволило бы повысить надежность результатов интерпретации. Переход на современные цифровые системы сбора электроразведочных данных с многоразрядными АЦП открывает пути к повышению точности измерений. Для реализации этого требуется повышение эффективности алгоритмов подавления электромагнитных помех.

ГЛАВА 3. Система сбора, анализа и обработки электромагнитных данных.

В третьей главе детально рассматривается разработанная автором система обработки данных низкочастотной электроразведки с искусственным источником, анализируются теоритические основы ее построения, проводится анализ и описание разработанных автором алгоритмов обработки.

Индукционные всплески 1 от генератора

Рис. 4. Дельтавидный всплеск от генератора

Групповой подход

В большинстве работ, посвященных обработке электроразведочных данных, алгоритм обработки представлен как последовательность операций, позволяющая выполнять лишь некоторые, изначально фиксированные, настройки. Как правило, ничего не говорится о возможности совмещения различных обработочных операций, реализованных разными авторами, а также о возможности просмотра промежуточных результатов в процессе обработки.

При построении алгоритмов обработки в настоящей диссертации автором был выбран подход, который в алгебре называется теоретико-групповым. Такой подход является теоретической базой для построения гибких графов обработки, позволяющих переставлять, менять и добавлять новые обработочные операции, в зависимости от типа и интенсивности помех, а так же осуществлять просмотр промежуточных результатов обработки.

В алгебре группа определяется как множество G и определенная в ней операция умножения «о», удовлетворяющие свойствам (А)-(С) (или (А)-(В) в случае полугруппы):

(A) Для любых элементов группы f,g,h 6 G результат их умножения не зависит от расстановки скобок: f ° (g 0 h) = (/ » g) ° ft;

(B) В группе существует элемент ебС такой, что / °е = е ° f = f для любого элемента группы / е С. Элемент е называется единицей группы G; (1)

(C) Для любого элемента группы / G G существует элемент группы he G такой, что / ° h = h ° f = е. Этот элемент h называется обратным к / и обозначается /"';

Затем рассматривается действие группы на множестве. Группа G действует на множестве 9Z, если задано отображение GxëX -> Ш , при котором выполняются аксиомы действия (). Таким образом, действие группы на множестве перестановочно с операцией «°» умножения в группе.

(A) V дъд2 6 G. V m е 5Ш ^ (д2т) = (дг ° д2)т

(B) Для единицы группы е £ G е (m) = m (2)

Аэтор предлагает строить множество Ш как множество сигналов M{t), а

элементы g полугруппы G определить как обработочные операции, т.е. преобразования множества Ш. Умножение «°» в полугруппе G определяется как композиция этих преобразований. Алгоритм обработки создается как композиция обработочных операций, применяемых к сигналу M(t). Algorithm (M) = «Pi (op2(...0pfc(M))) = OPi » Op2 о ...о Opfe(M). В работе показано, что большинство эффективных обработочных операций Ор, укорачивают временной промежуток сигнала, т.е. G является полугруппой (а не группой), так как не выполняется третье свойство группы (см. (1)).

Автором введены две аксиомы обработочных операций, при выполнении которых операция считается корректной :

1. Помехи определенного типа уменьшаются после применения этой обработочной операции.

2. Помехи остальных типов не увеличиваются при ее применении.

Разработанные автором обработочные операции удовлетворяют этим

требованиям и доказали свою эффективность при обработке полевых данных (Гераськин, 2010, Pankratov, Geraskin, 2010).

В рамках разработанной системы групповой подход прослеживается на трех уровнях: на идеологическом уровне, на уровне построения обработочных операций и на уровне реализации, т.е. на уровне программных модулей, позволяющих удобно комбинировать операции обработочной группы. Для практической завершенности рассматриваемого подхода вводятся в рассмотрение также «концевые» и «сопровождающие» операции, которые применяются, когда необходимо выйти за рамки временных рядов (получить конечные функции отклика), или провести какой-либо дополнительный анализ временных рядов (например, определить моменты переключение тока).

Таким образом, автор приводит следующее защищаемое положение: разработанная система обработки данных, основанная на теоретико-групповом подходе и на построении графа обработки из элементарных процедур, позволяет подавлять помеху самого разного характера.

Архитектура системы и обработочные операции

В рамках третьей главы обосновывается выбор платформы (Microsoft .NET Framework) разработки системы обработки данных и ее архитектура, выстраеваемая по модульному принципу. За решения определенного круга задач отвечает отдельный программный модуль, функционирующий независимо от других модулей. Такой подход позволяет получить гибкость и при необходимости расширять систему, дополняя ее модулями, решающими определенные специфические задачи (Гераськин, 2009). Центральным звеном

программного комплекса является модуль, отвечающий за обработку сигналов и созданный на базе теоретико-группового подхода. Программная архитектура позволяет осуществлять построение графа обработки из элементарных обработочных процедур, каждая из которых ориентирована на подавление определенного вида помехи. Просмотр текущих результатов возможен на любом промежуточном этапе применения обработочных алгоритмов. Обработочные операции берутся из библиотек операций, которые могут быть

Базовые операции

*' f- Библиотека операций'

I I

ОЛ«Р«ЦИ* 1 олмммяЗ

+ ♦

*» и

Еще операции [

Имгу-îpn мспге*

•К /^t

Сторонняя библиотека'

Сторонняя библиотека

Граф обработки Mi ?!

Рис. 5. Концептуальная схема модуля

расширены сторонними разработчиками (см. рис. 5). Редактирование графа обработки можно осуществлять как на программном уровне с использованием разработанного автором программного интерфейса (API), так и на пользовательском уровне с использованием редактора графа обработки.

Для работы с данными различных измерительных устройств (ИМВП-8, МЭРИ-24 (ООО «Северо-Запад»), станции MTU («Phoenix Geophysics» Ltd.), SGD-END (НПК «Сибгеофизприбор»), ПИКЕТ, ЭРИД (ЗАО «ИЭРП»)) были созданы соответствующие модули.

Особое внимание уделяется вопросу визуализации данных. От способов осуществления виуализации во многом зависит эффективность работы над поставленными задачами. В процессе исследования методов и подходов к обработке данных, автор столкнулся с отсутствием инструмента визуализации, который удовлетворял бы совокупности следующих требований: скорость, интерактивность, удобство использования, масштабируемость. Поэтому автором был разработан модуль, отвечающий за визуализацию временных рядов. Разработанный модуль позволяет осуществлять просмотр данных, полученных с помощью различной аппаратуры (или смоделированных искусственно), удобным для пользователя способом. Данный инструмент визуализации не привязан ни к определенной аппаратуре, ни к фиксированной частоте оцифровки сигнала. В нем реализована комфортная и быстрая навигация по всей просматриваемой записи и ее масштабирование (рис. 6), возможность синхронизации отображения записей, возможность адаптации управления под различные системы ввода, а также

Рис. 6. Пример применения эффективного масштабирования по оси времени

возможность подсоединения дополнительных инструментов, таких как калькуляторы амплитуды сигнала, его частоты или спектра. Такие инструменты могут быть реализованы сторонними разработчиками и присоединены к разработанной автором системе.

Для измерительного прибора ИМВП-8 автором была разработана управляющая программа, позволяющая эффективно визуализировать регистрируемый сигнал как в режиме просмотра, так и в режиме регистрации, позволяющая проводить оценочное измерение сопротивления заземления электродов, обладающая удобным пользовательским интерфейсом и стабильностью

работы. Эта программа в настоящее время поставляется в комплекте с измерителем ИМВП-8.

При исследовании операций обработки нельзя использовать сигналы,

измеренные в полевых условиях, т.к. они неразделимы с помехами, поэтому нет возможности точно оценить эффективность помехоподавления. был реализован отвечающий за полезного сигнала

Автором модуль, генерацию с заранее

Рис. 7. Пример суперпозиции смоделированого

сигнала и различых помех

известными характеристиками

(моделирование), и за генерацию некоторых видов помех. Разработанный модуль позволяет смешивать известный полезный сигнал с различными, как искуственными, так и полученными в естественных условиях, помехами, в различных пропорциях. Это позволяет проводить подробный анализ эффективности обработочных операций и оценивать степень помехоподавления в терминах расхождений в различных метриках. На рис. 7 приведен пример смоделированного полезного сигнала (красный) и сигнала, с наложенными на него помехами различного генезиса (черный).

Автором исследованы традиционные алгоритмы обработки временных рядов, в том числе робастные подходы, и предложены (реализованы в системе) их модификации, с учетом свойства антипериодичности сигнала. Для удобства изложения вводится понятие эквивалентных точек (равноотстоящих друг от друга на половину периода). Накопления и другие статистические операции во многих случаях целесообразно проводить по эквивалентным точкам, а не по временным окнам, т.к. в этом случае гарантированно не будет получено искажение сигнала, возникающие при сглаживании быстроменяющегося сигнала или осреднении в обычном временном окне.

Одной из традиционных операций, применяемых для обработки сигналов типа меандр или меандр с паузой, является дифференциальное накопление. Оператор дифференциального накопления строится следующим образом:

Л/(0- MÎt + ï)

__у ¿J

Автором проведен анализ этого оператора и предложены два способа организации его многократного применения, а также показаны свойства дифференциального накопления: неискажение полезного сигнала и подавление низкочастотной полиномиальной составляющей порядка к — 1 при применении к-

H:M{t)-+n[M(t)}=-

(3)

кратного дифференциального накопления (Pankratov, Geraskin, 2010). Однако такой оператор не подавляет искажения, которые обладают свойством антипериодичности.

Для борьбы с сильно выделяющимися значениями автором был разработан адаптивный алгоритм общей робастной оценки, который не укорачивает сигнал и работает по эквивалентным точкам (отстоящим на половину периода). Основная идея алгоритма заключается в том, чтобы по определенному критерию выявить значения выборки, которые признаются «неверными», и заменить значения в точках, к которым относятся такие элементы выборки, на робастную оценку всей выборки. Для отбраковки элементов выборки автором была реализована процедура, основанная на вычислении медианы абсолютных отклонений (MAD) или (как опция) ее модификации на основе оценки Ходжеса-Лемана. Пример применения этой операции приведен на рис. 8-9.

"ИТ1

1.44 3.28 5.12 6.56

Рис. 8. Сигнал до применения алгоритма

Рис. 9. Сигнал после применения алгоритма

Рис. Ю.Схема работы скользящего накопления.

Кроме того, была реализована операция скользящего накопления, также работающая по эквивалентным точкам, а не по временным окнам. На рис. 10 приведена схема работы скользящего накопления. Реализованная автором операция позволяет использовать различные оценочные функции для накопления - обычное среднее, медиана, усеченное среднее, оценка Ходжеса-

Лемана и М-оценка. Использование в качестве оценки обычного среднего при шаге и ширине окна равным одному периоду эквивалентно операции дифференциального накопления.

Отдельное внимание уделено вопросу подавления промышленной помехи (50 Гц или 60 Гц). Проведен анализ особенностей подавления промышленной помехи при работе с функциями отклика как в частотной, так и во временной областях. Для работы в частотной области автором разработано семейство режекторных фильтров с конечной ипульсной характеристикой. Эти фильтры М01уг быть настроены для подавления помех различной, в том числе нестационарной, частоты. При работе во временной области особый интерес представляют собой процессы становления поля, 16

развивающиеся на ранних временах после выключения тока. Применение фильтрации вносит существенные искажения в полезный сигнал в диапозоне ранних времен. В работе сформулирован ряд

рекомендаций для подавления промышленных помех в таких случаях, например применение скользящего среднего с окном, равным длине периода помехи, или аппроксимация помехи с последующим вычитанием ее из сигнала.

Далее автором исследуется вопрос подавления дельтавидных всплесков (рис. 4), которые вероятнее всего вызваны индукционными и емкостными эффектами в цепи источник-Земля-приемник (взаимное влияние питающей и приемной линий). Такие всплески так же, как и полезный сигнал, обладают свойством антипериодичности, что препятствует их подавлению и требует специальных методов борьбы с ними. Это искажение является методическим, т.е. возникает при определенных геометрических параметрах установки. На практике скорректировать геометрию установки часто не представляется возможным. Например, при непрерывных акваторных зондированиях (НАЗ) или при электротомографии (ЭТ), приемные и питающие линии соединены в одну косу и разнести их нет возможности. Таким образом, подобные искажения необходимо подавлять в процессе обработки. В работе исследуется влияние этих искажений на результаты обработки как во временной, так и в частотной области и предлагается метод подавления такого рода искажений, основанный на вырезании сильно искаженных значений с последующей заменой на величину, полученную с помощью робастных оценок, а также обосновывается допустимость такого подхода.

Подавление тренда

Автором были исследованы традиционные подходы подавления тренда, такие как дифференциальное накопление, аппроксимация помехи полиномами различных степеней и сплайнами и на большом объеме экспериментальных данных методов ДНМЭ и ВП, (Северо-Югидская площадь, Республика Коми) была показана неэффективность этих подходов при большой интенсивности низкочастотной помехи. Сложность задачи подавления тренда на Северо-Югидской площади заключалась и в том, что характерные времена изменения тренда были сопоставимы с длиной периода сигнала генератора. Кроме того, было выявлено, что при таких подходах в ряде случаев наблюдается неконтролируемое искажение сигнала.

Время [с1 Время [с]

Рис. 11. Пример применения фильтра промышленной помехи.

Автором разработан оригинальный алгоритм подавления тренда. Алгоритм основан на свойстве равенства нулю интеграла по периоду от отклика иследуемой среды на возбуждение меандром или меандром с паузой (или, в более общем случае, -возбуждением в форме антипериодического сигнала). Автором приводится строгое доказательство этого факта и исследуются границы его применимости. На основании этого утверждения показано наличие свойства 772-антипериодичности у полезного измеренного сигнала:

5(1 + Э=~5(С)' (3)

где Т - период сигнала генератора Б, (- конкретный момент времени. Тогда Т/2 - антипериод сигнала Это свойство применяется автором в большинстве алгоритмов обработки, в том числе, играет ключевую роль в алгоритме борьбы с низкочастотным трендом.

Основной операцией рассматриваемого алгоритма является вычисление скользящего среднего т :

т[МШ = - л • ДО, (4)

где 2И - число отсчетов на период несущего сигнала Т, 2Ы = —. Обозначим

Тогда через у обозначается операция подавления тренда: у = 1 - т. Операция у оставляет полезный сигнал нетронутым. Это следует из формулы (4) и свойства антипериодичности полезного сигнала.

Наличие большого числа спорадических шумов, достаточно больших по амплитуде, может негативно сказаться на устойчивости этого алгоритма. Автор предлагает робастную модификацию алгоритма подавления тренда, основанную на вычислении медианы абсолютных отклонений (МАЛ), которая эффективно справляется с помехой даже в таких сложных случаях, как на рис. 12 (полезный сигнал практически неразличим на фоне помех), позволяя результат высокой точности (рис. 13).

Для исследования эффективности рассматриваемого алгоритма, автор провел его тестирование на представительной выборке сигналов, полученных путем комбинирования модельных полезных сигналов, и помех, зарегистрированных в полевых условиях на Северо-Югидской площади.

Для построения библиотеки тестовых данных, содержащей 2400 сигналов, был применен разработанный автором модуль. В качестве полезного сигнала использовался отклик 2-слойного разреза на меандр без паузы на 4 несущих частотах (0,25 Гц, 0,5 Гц, 1.22 Гц, 2 Гц). В качестве помехи были взяты записи, полученные при проведении полевых работ на Северо-Югидской площади с выключенным генератором (на каждой точке перед 15-20-минутной записью со включенным генератором проводилась запись поля с выключенным генератором длительностью 1-4 минуты). Частота оцифровки составляла 2500 Гц, период токового меандра в генераторе - 16 с. Для теста было использовано 70 записей помехи, которые были смешаны с полезным сигналом при 10 различных значениях коэффициента усиления (от 1 до 10000 раз с геометрическим шагом). Для каждого временного ряда из этого набора был известен полезный (истинный) сигнал. Затем для каждого такого временного ряда было произведено два варианта обработки, первый вариант включал применение вышеописанного алгоритма, а второй не включал. Для каждого варианта обработки были вычислены амплитуды 1-й гармоники А1 (с применением алгоритма) и Л" (без применения алгоритма), которые сравнивались с амплитудой первой гармоники истинного сигнала А". Соответствующие ошибки вычислялись по

Аа—Аи Лн— Ан

формулам: Еа = и Ен= -¿^.

Далее было рассмотрено отношение <р = Iй, переведенное в логарифмическую

Еа

область: хр = \§<р. Оценку эффективности антитренда можно провести, анализируя плотность вероятности величины у/ (рис. 14). По горизонтальной оси показана вероятность в процентах на ячейку гистограммы, а по вертикальной оси показана величина ф . Эта плотность вероятности показывает, что метод с применением антитренда будет давать в

1.92 2 56 "

Рис. 14. Гистограмма,

показывающая плотность вероятности величины (/=

(£н/£„).

1—1—,

4000 40000 400000 '

Рис. 15. Функция распределения Р(ц) для величины щ.

большинстве случаев более чем в 100 раз лучший результат, чем без применения антитренда. На рис. 15 показана функция распределения F(y/).

Анализ полученного набора значений у показывает, что с вероятностью 1,6 % Е„ < Еа, а вероятность того, что Ен/Еа < 10 , составляет 11 %. Таким образом, оценка функции отклика с применением операции подавления тренда лучше, чем без его применения с вероятностью 98,4 % (т.е. почти наверняка), а в 10 раз лучше — с вероятностью 89 %, т.е. в подавляющем большинстве случаев.

На рис. 16 показаны фрагменты обработанного сигнала, отвечающие двум рассмотренным вариантам обработки. Красным цветом показан результат обработки без применения операции подавления тренда, зелёным цветом - с ее применением, синим цветом - истинный сигнал.

Защищаемое положение: Построенная автором процедура обработки данных, использующая свойство антипериодичности полезного сигнала, эффективно подавляет низкочастотную помеху (тренд), не внося при этом искажений в полезный сигнал.

Оценка качества данных и результатов обработки

Оценка достоверности результатов геофизических измерений является важной практической проблемой. Традиционным способом количественной оценки того, насколько полезный сигнал S(t) искажен шумом N(t), является вычисление отношения сигнал/шум (signal-to-noise ratio, SNR):

SNR = 10 ■ log10 (7^7) [ДБ], (5,

rjs(t)2dt „ LTJV(02dt

где Psignal = -. Aloise = --мощности полезного сигнала и

шума. Использование этого отношения при работе с полевыми данными напрямую невозможно, так как для этого необходимо знать отдельно мощности сигнала и шума. Еще одной проблемой является наличие постоянной составляющей в сигнале, учет которой в качестве шума, может привести к искаженному значению SNR. Таким образом, точный рассчет SNR возможен лишь для искусственно сгенерированного полезного сигнала и отдельно наложенного на него шума (искусственного или записанного в поле).

Рис. 16. Пример обработки 6 записей.

Автором предложена метрика, основанная на свойствах антипериодических сигналов, позволяющая косвенно оценить отношение сигнал/шум в экспериментальных данных, что позволяет более точно ответить на вопрос о качестве получаемых результатов в процессе выполнения полевых работ. Дискретный спектр антипериодической функции обладает тем свойством, что его нечетные гармоники содержат информацию о сигнале, а четные гармоники равны нулю (кроме нулевой гармоники, которая отвечает постоянной составляющей сигнала). Помеха в большинстве случаев не обладает свойством антипериодичности, и вносит искажения как в четные, так и в нечетные гармоники. В качестве оценки отношения сигнал/шум автор предагает вычислять отношение мощности нечетных гармоник Podd к мощности четных гармоник Peven и рассматривать параметр OER (odd-to-even ratio) (Гераськин, 2011):

OER* Ю-1од10(^)[дБ] (6)

Анализ этой метрики был проведен на большом наборе тестовых данных, построенных путем наложения измеренных в поле помех на искусственно смоделиронные полезные сигналы. Амплитуда полезного сигнала принимала значения из широкого диапазона на экспоненциальной сетке с шагом 20 %, частоты полезного сигнала принимали значения 1.22 Гц, 2.44 Гц, 4.88 Гц и 9.76 Гц. Для каждого сочетания указанных параметров были вычислены отношение полезного сигнала к шуму - SNR и введённый в работе параметр OER. На основе этих расчётов была произведена оценка плотности распределения вероятности в плоскости (SNR, OER). На рис. 17 видна линейчатая структура этого распределения, причём средний магистральный лист выражен наиболее ярко, но слева и справа от него можно видеть два других параллельно идущих лепестка. Наличие лепестков объясняется тем, что при преобладании в сигнале помехи, имеющей характерную частоту, происходит смещение оценки. Такое смещение зависит от частоты помехи, длинны периода полезного сигнала, по которому проводится 0£Я-анализ, и частоты оцифровки сигнала.

Автором был проведен анализ этой проблемы и введена поправка за систематическую помеху, которая вычисляется как оценка OER при мощности шума, стремящейся к бесконечности. При использовании такой поправки плотность распределения вероятности принимает вид, приведенный на рис. 18. Таким образом, предложенная оценка OER позволяет косвенно, то есть без знания истинного полезного сигнала, оценивать отношение сигнал/шум при OER > 6 дБ по формуле SNR = OER - 6 дБ. Эта оценка может быть полезна непосредственно в процессе произведения замеров для контроля качества и для исключения бракованных записей. В процессе обработки данных эта оценка также может быть весьма полезна при предобработке записанных временных рядов и выборе оптимального алгоритма обработки. Контроль величины оценки OER во время полевых работ может быть особенно актуален при работе с приборами, которые проводят вычисления функций отклика в режиме реального времени и не сохраняют полученный временной ряд, не

давая тем самым возможности в дальнейшем провести более глубокий анализ данных.

Рис. 17. Плотность распределения вероятности в плоскости (SNR, OER) до поправки за систематическую помеху

Рис. 18. Плотность распределения вероятности в плоскости (SNR, OER) после поправки за систематическую помеху

Защищаемое положение. Отношение чётных и нечётных гармоник измеренного сигнала позволяет достоверно оценить отношение сигнал/шум (без знания истинного сигнала).

ГЛАВА 4. Практическое применение разработанной системы.

Разработанная система применялась для обработки большого объема полевых электроразведочных данных, полученных различными методами при решении нефтегазопоисковых, рудных, археологических, инженерно-геологических и гидрогеологических задач в различных геологических условиях и при различном уровне и характере электромагнитных помех. В результате обработки были получены материалы высокого качества, позволившие обеспечить высокий уровень надежности результатов интерпретации и эффективно решить поставленные геологические задачи. Отдельным направлением применения системы является решение технических задач, связанных с разработкой, тестированием и эталонировкой электроразведочной аппаратуры.

Опыт применения системы в рамках нефтегазопоисковых работ включает регистрацию и обработку данных методов ДНМЭ и ВП, полученных в Тимано-Печорской нефтегазоносной области (Северо-Югидская площадь) и в Восточной Сибири (в районе Тымпучиканского месторождения). Работы на указанных объектах предполагали наблюдения по методике ДНМЭ и выполнялись в площадном варианте.

Работы на Северо-Югидской площади проходили в крайне неблагоприятных

условиях с точки зрения изучения вызванной

поляризации. Через исследуемую площадь проходит стальная труба (газопровод).

Значительные искажения в результаты наблюдений вносили сталь трубопровода и утечки тока, связанные с катодной защитой. Тем не менее, применение разработанной

системы позволило получить полевые материалы высокого качества, по результатам интерпретации которых была выделена зона аномальной поляризуемости, относимая к глубинам в первые сотни метров и связываемая с образованием диффузионного ореола рассеяния углеводородов над залежью. Достоверность выделения этой зоны и ее пространственная связь с залежью подтверждается наличием трех продуктивных скважин в контуре аномалии и одной непродуктивной - за ее периметром (рис. 19).

Исследования методом ДНМЭ на Тымпучиканском лицензионном участке (район Непско-Ботуобинской антеклизы) проводились с целью детального изучения геоэлектрических свойств нефтеносных горизонтов и определения контуров залежей Тымпучиканского месторождения. Для обработки полученных данных применялась разработанная система. По результатам интерпретации была построена модель распределения сопротивления и поляризуемости пород на различных уровнях осадочного чехла, по значениям поляризуемости выделен ряд аномальных зон, по результатам комплексирования данных ДНМЭ и ЗСБ - построена карта перспектив нефтегазоносности Тымпучиканского участка, хорошо согласующаяся с имеющимися данными опробования скважин.

Рассматриваемая система активно и успешно применяется при решении задач рудной электроразведки. Примерами применения в этой области являются многочисленные работы, выполненные на рудных объектах Красноярского края, Восточного Казахстана, Центральной Якутии и Мурманской области.

- Пункты измерения Скважины (5) продуктивные

Ф непродуктивные

Кажущаяся поляризуемость I |к. %

Л Л* 1 1 «! -}

■НШШШи!

О 2 4 км Рис. 19. Карта кажущейся поляризуемости на времени задержки 0.5 с по результатам обработки данных на Северо-Югидской площади

В качестве яркого примера таких исследований можно привести электроразведочные работы методом ВЭЗ-ВП на Кингашском участке, направленные на оценку перспективности месторождений сульфидных руд. Работы выполнялись в площадном варианте с установкой диполь-диполь. Результирующие функции отклика (кажущееся сопротивление, кажущаяся поляризумость) были преобразованы в глубинную геоэлектрическую модель распределения удельного сопротивления и поляризуемости на основе аппарата 2Г)-инверсии. Анализ этой модели позволил проследить морфологию рудных тел и получить представление о распределении сульфидных руд в разрезе исследуемого участка.

Важнейшей задачей рудной электроразведки является разбраковка аномалий поляризуемости, связанных с рудными телами и графитизированными осадочными образованиями. Графитизированные породы чаще являются источником более интенсивных аномалий поляризуемости по сравнению с рудными объектами. В этих условиях основным способом разбраковки является изучение и последующая классификация аномалий по частотным характеристикам процесса вызванной поляризации. В свою очередь, для изучения частотных характеристик ВП требуется высокий уровень точности получаемых оценок ВП, т.е. применение эффективных процедур и систем обработки данных.

С использованием разработанной системы, как в лабораторных (рис.

20), так и в полевых (рис.

21) условиях, были проведены измерения и последующая обработка данных, направленная на построение частотных характеристик ВП с целью разбраковки различных поляризующихся минеральных агрегатов. В.А. Куликовым выполнено обобщение полученных данных 24

Частота, Гц

Рис. 20. Фазовые частотные характеристики ВП для различных пород по результатам лабооатопных экспериментов

Рис. 21. Карты г|„, Дт|к и аномалии больших отрицательных

значений Дт|к по разнице измерений на частотах 0.6 и 1.22Гц. Измерения выполнены на участке детальных работ в центральной Якутии.

(Куликов, Яковлев, 2008).

Среди примеров применения программного комплекса для решения малоглубинных задач - регистрация и обработка материалов ВЭЗ-ВП на правобережье р. Волга (Тверская обл.), а также регистрация и обработка данных НАЗ в районе крепости «Пор-Бажын» (Республика Тыва).

Основные задачи исследований методом ВЭЗ-ВП на правобережье р. Волга (в пригороде г. Кимры) состояли в определении мощности и литологического состава четвертичных отложений, а также - в выделении водоупорных горизонтов, определении глубины залегания кровли водоносного карбонатного горизонта с выделением трещиноватых и разрушенных зон. Наблюдения выполнялись с четырехэлектродной симметричной установкой Шлюмберже и предполагали измерение кажущегося сопротивления и параметров вызванной поляризации. Специфика работ состояла в слабой проявленности водоупорного горизонта в поле кажущегося сопротивления и относительно высокой - в поле кажущейся поляризуемости. Использование портативной измерительной аппаратуры (МЭРИ-24), в которой реализованы разработанные автором алгоритмы и процедуры, позволило провести высокоточные и высокопроизводительные наблюдения ВЭЗ-ВП, что дало возможность эффективно решить поставленную гидрогеологическую задачу.

Работы в районе крепости «Пор-Бажын» выполнялись в составе комплекса археологических исследований на озере Тере-Холь (Андреев, 2009; Модин и др., 2010). В качестве измерительной установки использовалась плавающая инверсная ассиметричная установка Шлюмберже. В результате проведенной интерпретации было получено представление о распределении сопротивления осадков озера Тере-Холь, выполнена литологическая типизация геоэлектрического разреза и предложена палеогеографическая реконструкция района озера (Модин и др., 2010).

Эффективные процедуры обработки записей электрического поля, содержащих отклики ВП, позволяют получать высокоточные (с погрешностью порядка первых тысячных долей градуса в терминах относительного фазового параметра) оценки ВП, что позволяет решать различные геологоразведочные задачи, связанные с анализом распределения поляризационных свойств среды. Кроме того, важным результатом является обеспечение точности, достаточной для разделения поляризующихся объектов по виду частотных характеристик ВП.

В качестве примера применения системы для тестирования электроразведочной аппаратуры можно привести опыт оценки стабильности во времени параметров тока (частоты следования импульсов) электроразведочных генераторов и стабильности частоты дискретизации измерительных устройств. Причиной нестабильности является недостаточная точность используемых в аппаратуре кварцевых осцилляторов.

Для этой цели на основе модулей системы была разработана программа, оперативно позволяющая точно оценить скорость дрейфа («уплывания») частоты генератора. Предусмотрена возможность проведения коррекции временных рядов вручную.

Программный комплекс регистрации и обработки электроразведочных данных и его отдельные компоненты активно используются в ряде производственных геофизических организаций. Кроме того, разработанное автором программное обеспечение также используется в рамках учебной геофизической практики студентов Геологического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова.

Защищаемое положение. Созданный многофункциональный модульный программный комплекс обработки и анализа данных низкочастотной электроразведки обладает гибкими возможностями адаптации к работе с данными, полученными с использованием различных методов электроразведки и видов аппаратуры.

Заключение

Результаты настоящей диссертационной работы позволяют сделать следующие основные выводы:

1. Построенная процедура обработки данных, использующая свойство антипериодичности полезного сигнала, эффективно подавляет низкочастотную помеху (тренд). Важным свойством данной процедуры является то, что полезный сигнал не претерпевает искажений при ее применении.

2. Предложенный в работе параметр OER (отношение четных и нечётных гармоник измеренного сигнала) позволяет косвенно, то есть без знания истинного полезного сигнала, оценивать отношение сигнал/шум. Этот параметр может вычисляться непосредственно в процессе измерения и использоваться для контроля качества получаемых данных. В процессе обработки данных подобная оценка также может быть полезна при предобработке записанных временных рядов и выборе оптимального алгоритма обработки данных.

3. Разработанная система обработки данных, основанная на теоретико-групповом подходе и на построении графа обработки из элементарных процедур, позволяет эффективно подавлять электромагнитные помехи разных типов и характеризующиеся различным соотношением сигнал/шум.

4. Создан многофункциональный модульный программный комплекс обработки и анализа данных низкочастотной электроразведки, обладающий гибкими возможностями адаптации к работе с данными, полученными с использованием различных методов электроразведки и видов аппаратуры. Этот комплекс подтвердил свою эффективность успешным применением при обработке большого объема полевых электроразведочных данных, полученных различными методами (ВП, ДНМЭ) при решении нефтяных и рудных задач в различных географических и геологических

условиях и при различном уровне электромагнитных помех. В результате обработки были получены материалы высокой точности, позволившие обеспечить надежность и достоверность результатов интерпретации.

Подводя итог, следует отметить, что разработанный комплекс обеспечивает эффективную обработку больших объемов разнородных электроразведочных данных, гибко настраивается под конкретный метод, и реализован в виде удобной в использовании среды, предусматривающей возможность автоматизации выполнения обработочных процедур. Таким образом, создан эффективный инструмент, обеспечивающий значительное повышение точности и производительности электроразведочных исследований, столь важное на современном этапе развития этих технологий.

Среди направлений, перспективных для дальнейшего исследования по теме работы, автор выделяет следующие:

• Обработка синхронных записей с удаленной точкой и многоточечных записей. Положительный опыт применения такого подхода в магнитотеллурических методах позволяет говорить о его перспективности в методах с искусственным источником тока;

• Исследование природы и построение математической модели индукционных и емкостных явлений, проявляющихся в искажениях сигнала при переключении тока. Это должно помочь при борьбе с таким типом помех;

• Оценка эффективности использования предложенного в работе отношения OER для оптимизации параметров системы электроразведочных наблюдений.

Публикации по теме диссертации

Статьи по перечню ВАК:

• Гераськин А. И. Система сбора и обработки данных низкочастотной электроразведки с искусственным источником // Записки горного института. 2009 г. Т. 183. с. 228-230.

• Гераськин А. И. Подавление помех в низкочастотной электроразведке с искусственным источником тока. Пример применения на рудном месторождении в Магаданской области // Вестник МГОУ. 2010 г. № 3. с. 27-38.

• Гераськин А. И. К вопросу о косвенной оценке отношения сигнал/шум в низкочастотной электроразведке с искусственным источником тока // Вестник МГОУ, 2011. №1.46-52 с.

Статьи в зарубежных реферируемых журналах:

• Pankratov О. V., Geraskin A. I. On processing of Controlled Source Electromagnetic (CSEM) Data // Acta Geologica. 2010. T. 8. №1. c. 3149.

Официально зарегистрированные программы для ЭВМ:

• Octopus Registrator (регистрационный номер 2008611502).

• Octopus Pro (регистрационный номер 2008611503)

Прочие публикации:

• О. Pankratov, A. Geraskin. Processing controlled source electromagnetic data // Abstracts of 18th EMI Workshop, 2006, El Vendrell, Spain. S2-E1.

• Гераськин А. И. Система комплексной обработки геофизических электроразведочных данных с контролируемым источником // Материалы четвертой всероссийской коференции студентов, аспирантов, молодых ученых «Технологии Microsoft в теории и практике программирования». 2007, Москва, с. 12-13.

• A. Geraskin. О. Pankratov. Controlled source electromagnetic data acquisition and processing system // Abstracts of 19th EMI Workshop, 2008, Beijing, China. S8-S06.

• A. Geraskin. O. Pankratov. Hardware-software system for CSEM measurement, processing, and interpretation: new advances // Abstracts of 20th EMI Workshop, 2010, Giza, Egypt. S3-P2.

• Гераськин А. И.. Панкратов О. В., Яковлев А. Г. Обработка сигналов в низкочастотной электроразведке с икусственным источником тока // Материалы международной конференции «Современное состояние наук о земле» имени В.Е. Хаина, 2011, Москва, с. 420-424.

Подписано к печати 08.09.2011

Отпечатано в ООО «Северо-Запад» 117545, г. Москва, 1-й Дорожный проезд, домовладение 9, строение 1, помещение 2

Тираж 120 экз.

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Гераськин, Алексей Игоревич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. КРАТКИЙ ОБЗОР СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ С ИСКУССТВЕННЫМ ИСТОЧНИКОМ.

1.1. Электромагнитное поле в земле.

1.2. Функции отклика в методах низкочастотной элетроразведки с искусственным источником поля.

Методы сопротивлений.

Метод вызванной поляризации.

Дифференциально-нормированный метод электроразвдеки.

Метод становления поля (зондирование становлением, ЗС).

Метод частотного зондирования (43).

1.3. Робастные методы обработки данных.

1.4. Принципы цифровой обработки сигналов.

1.5. Современное состояние в области цифровой регистрации и обработки данных низкочастотной электроразведки.

1.6. Современное состояние в области разработки программного обеспечения.

Понятие качества программного кода.

Платформа .NET Framework.

ГЛАВА 2. ПОЛЕЗНЫЙ СИГНАЛ И ПОМЕХА В НИЗКОЧАСТОТНОЙ ЭЛЕКТРОРАЗВЕДКЕ.

2.1. Механизмы возбуждения низкочастотного электромагнитного поля.

2.2. Полезный регистрируемый сигнал.

2.3. Помеха.

Электромагнитные помехи различной природы.

Низкочастотная помеха.

Промышленная помеха 50 Гц (60 Гц).

Индукционные и емкостные искажения.

Спорадические помехи.

Нестабильность амплитуды генератора'.

2.4. Выводы из первой и второй главы.

ГЛАВА 3. СИСТЕМА СБОРА, АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ДАННЫХ

3.1. Теоретико-групповой подход.

Мотивация группового подхода.

Построение группового подхода.

Концевые» и «сопровождающие» операции.

3.2. Платформа разработки и архитектура системы.

3.3. Работа с исходными данными.

3.4. Визуализация данных.

3.5. Взаимодействие с аппаратурой и регистрация сигналов.

3.6. Моделирование сигналов и анализ данных и процедур.

Моделирование полезного сигнала.

Моделирование помех.

Реализация моделирования в системе.

3.-7. Обработка данных.

Эквивалентные точки.

Дифференциальное накопление.

Скользящее накопление.

Общая робастная оценка.

Подавления тренда.

Подавление промышленной помехи (50 Гц — 60 Гц).

Подавление индукционных и емкостных искажений.

Реализация обработки данных в системе.

3.8. Анализ данных и процедур.

Оценка качества данных и результатов обработки.

Оценка качества данных на различных этапах.

Понятие отношения сигнал/ шум.

Косвенная оценка отношения сигнал/шум.

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕДЛАГАЕМОЙ СИСТЕМЫ.

4.1. Применение системы для решения задач нефтяной электроразведки.

Исследования на Северо-Югидской площади.

Исследования на Тымпучиканском лицензионном участке.

4.2. Применение системы при решении задач рудной электроразведки.

Применение системы для регистрации и обработки данных ВЭЗ-ВП на месторождениях платино-медно-никелевых руд на Кингашском участке (Красноярский край).

Применение метода ВП для разделения углефицированных пород и сульфидов на основе анализа частотных характеристик процесса вызванной поляризации.

Выводы.

4.3. Применение системы при малоглубинных электроразведочных исследованиях.

Геоэлектрические исследования ВЭЗ-ВП на правобережье р. Волга.

Геоэлектрические исследования методом НАЗ в районе крепости «Пор Бажын» (Республика Тыва).

4.4. Анализ временной стабильности параметров электроразведочной аппаратуры.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Система обработки сигналов в низкочастотной электроразведке с искусственным источником"

Кроме того, на пути создания новой аппаратуры и методик наблюдения специалисты сталкиваются с отсутствием подходящего программного обеспечения для обработки, и углубленного анализа данных измерений. Эта ситуация обуславливает необходимость разработки универсальной системы, легко адаптируемой к задачам обработки данных различных электроразведочных методов и допускающей ( использование с различными аппаратурными комплексами.

Наконец, отдельным вопросом стоит проблема оценки качества (достоверности) полученных результатов, и этой проблеме зачастую уделяется недостаточное внимание. Действительно, при обработке важно получить не только некоторый результат, но и оценку его достоверности. Применение традиционных подходов, таких как оценка среднеквадратичного отклонения по выборке результатов, не всегда является достаточным.

Цели и задачи исследования. Целью работы является увеличение точности и надежности обработки данных, получаемых при проведении электроразведочных работ различными низкочастотными методами с искусственным источником тока с использованием различной аппаратуры. Для достижения этой цели решаются следующие задачи:

1. Задача выявления и анализа свойств сигналов, применяемых в низкочастотных методах с искусственным источником тока, которые не используются в традиционных схемах обработки. На основе результатов такого анализа — задача разработки новых алгоритмов, позволяющих повысить эффективность обработки данных при определенных видах помех.

2. Задача разработки способов оценки отношения сигнал/шум при проведении полевых работ, в ситуации, когда полезный сигнал неизвестен.

3. Задача разработки подхода к обработке данных, позволяющего проводить анализ промежуточных результатов в процессе обработки, допускающего модификацию алгоритма обработки для адаптации последнего к различным специфическим типам помех, позволяющего проводить обработку данных для различных видов аппаратуры и различных электроразведочных методов.

4. Задача исследования существующих алгоритмов обработки сигналов в низкочастотной электроразведке с искусственным источником. Модификация существующих алгоритмов с целью улучшения их характеристик.

5. Задача разработки многофункционального модульного программного комплекса обработки и анализа данных низкочастотной электроразведки, который бы обладал возможностями адаптации к работе с данными, полученными с использованием различных методов электроразведки и видов аппаратуры.

Автором защищаются следующие основные положения:

1. Построенная процедура обработки данных, использующая свойство антипериодичности полезного сигнала, эффективно подавляет низкочастотную помеху (тренд), не внося при этом искажений в полезный сигнал.

2. Отношение четных и нечетных гармоник измеренного сигнала позволяет достоверно оценить отношение сигнал/помеха (без знания истинного сигнала).

3. Разработанная система обработки данных, основанная на теоретико-групповом подходе и на построении графа обработки из элементарных процедур, позволяет подавлять помеху самого разного характера.

Научная новизна. В ходе проведенных исследований получены следующие новые научные результаты:

Исследовано свойство антипериодичности сигнала, присущее сигналам, применяемым при работе низкочастотными методами электроразведки с искусственным источником тока. На основании этого свойства разработан эффективный алгоритм подавления низкочастотной помехи, не искажающий полезный сигнал;

- Разработана новая концепция обработки данных, основанная на теоретико-групповом подходе. Концепция позволяет строить граф обработки из отдельных элементарных процедур, а также проводить промежуточный анализ данных в процессе обработки.

• низкочастотные методы (метод частотного зондирования (43);

• модификации этих методов, позволяющие оценивать вызванную поляризацию (ВП) ВЭЗ-ВП, СГ-ВП, ЭТ-ВП, ЧЗ-ВП, дифференциально-нормированный метод электроразведки (ДНМЭ)).

Программный комплекс был адаптирован для работы со следующей аппаратурой: ИМВП-8, МЭРИ-24 (ООО «Северо-Запад»), Phoenix MTU Station (Phoenix Geophysics, Ltd.), ЭРИД, ПИКЕТ (ЗАО «ИЭРП»), Полученные в результате применения системы данные легли в основу большого числа отчетов о проведенных геофизических работах.

Материалы и методы исследования. Проектирование и разработка программного комплекса велась преимущественно > с использованием среды разработки Microsoft Visual Studio (версии .NET 2003, 2005, 2008 и 2010), платформы разработки .NET Framework и языка программирования С#. Кроме того, в процессе работы применялись и другие языки программирования, в том числе F#, С++, Assembler. Также использовались такие программные продукты, как Altova XMLSpy (проектирование XML документов), yEd (построение блок-схем) и некоторые другие (Red Gate's .NET Reflector, JetBrains dotTrace).

При проведении большинства исследований (исследования типов помех, алгоритмов их подавления, эффективности этих алгоритмов и т.д.) использовалось программное обеспечение собственной разработки, ставшее позже частью разработанного программного комплекса. Исключением является программный пакет MatLab, который применялся в отдельных случаях.

При проведении полевых работ применялись программы регистрации, поставляемые вместе с аппаратурой. Исключением является программа регистрации измерителя ИМВП-8, разработанная автором и позже также ставшая частью рассматриваемого программного комплекса.

Личный вклад автора. Автором осуществлен анализ большого массива сигналов, измеренных в различных регионах России, и проведено исследование помех в этом наборе данных. На основании этого анализа автором разработаны как оригинальные алгоритмы, так и модификации традиционных алгоритмов, учитывающие особенности сигналов с искусственным источником, а также проведен (развернутый) анализ эффективности применения тех или иных алгоритмов в зависимости от искомой функции отклика и ее области (частотной или временной). Также автором предложен оригинальный; подход косвенного определения отношения сигнал/шум, не требующий знания истинного сигнала.

Автором разработаны все программные компоненты (модули), входящие в состав рассматриваемого в работе многофункционального комплекса. К таким модулям относятся, в том числе, модуль, содержащий реализацию всех алгоритмов, рассматриваемых в работе, модуль визуализации данных и другие модули, подробно рассмотренные в работе. Также им разработана программная архитектура, позволяющая комбинировать разработанные модули в зависимости от решаемой задачи для быстрого и эффективного создания конечных приложений (компьютерных программ), обладающих необходимой для решения задач функциональностью. Кроме того автором разработаны все форматы данных, применяющиеся при взаимодействии модулей системы, а также используемые для хранения результатов обработки данных.

На основании разработанных программных модулей автором собрано' более 20 оригинальных компьютерных приложений как для решения задач по обработке данных, полученных при работе различными методами низкочастотной электроразведки с искусственным, источником тока, так и для решения различных исследовательских задач. Приложения обладают дружественным пользовательским интерфейсом, что в настоящее время является неотъемлемой частью качественного программного обеспечения.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались: на конференции «технологии Microsoft в теории и практике программирования» (Москва, 2007, диплом за лучший доклад в секции), на финале первого этапа студенческого конкурса «образовательная' программа Intel» (Москва, 2007, присуждена стипендия), на международном семинаре по электромагнитной индукции в земле (Испания, Эль Вендрель, 2006, Китай, Пекин, 2008, Египет, Каир, 2010), на VI международном геофизическом научно-практическом семинаре «Применение современных электроразведочных технологий при поисках и разведке месторождений полезных ископаемых» (Санкт-Петербург, 2008), на геофизических семинарах ООО «Северо-Запад» (Калужская область, 2007, 2008), на международной конференции "Современное состояние наук о Земле" (Москва, 2011).

Публикации по теме диссертации

Статьи по перечню ВАК:

Статьи в зарубежных реферируемых журналах:

• Pankratov О. V., Geraskin A. I. On processing of Controlled Source Electromagnetic (CSEM) Data // Acta Geologica. 2010. T. 8. №1. c. 31-49.

Официально зарегистрированные программы для ЭВМ:

• Octopus Registrator (регистрационный номер 2008611502).

• Octopus Pro (регистрационный номер 2008611503)

Прочие публикации:

• О. Pankratov, A. Geraskin. Processing controlled source electromagnetic data // Abstracts of 18th EMI Workshop, 2006, El Vendrell, Spain. S2-E1.

• A. Geraskin, О. Pankratov. Controlled source electromagnetic data acquisition and processing system // Abstracts of 19th EMI Workshop, 2008, Beijing, China. S8-S06.

• A. Geraskin. O. Pankratov. Hardware-software system for CSEM measurement, processing, and interpretation: new advances // Abstracts of 20th EMI Workshop, 2010, Giza, Egypt. S3-P2.

• Гераськин А. И. Панкратов О. В., Яковлев А. Г. Обработка сигналов в низкочастотной электроразведке с икусственным источником тока // Материалы международной конференции «Современное состояние наук о земле» имени В.Е. Хаина, 2011, Москва, с. 420-424.

Заключение Диссертация по теме "Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых", Гераськин, Алексей Игоревич

Выводы

1. Эффективные процедуры обработки записей электрического поля, содержащих отклики ВП, позволяют получать высокоточные (с погрешностью порядка первых тысячных долей градуса в терминах дифференциального фазового параметра) оценки ВП, допускающие разделение поляризующихся объектов по виду частотных характеристик ВП.

2. Лабораторные исследования на образцах показали, что форма частотной характеристики г|к, рассчитанная по дифференциальному фазовому параметру для различных пород, содержащих электронопроводящие включения, имеет вид параболы с нисходящими ветвями в области! низких и высоких частот. Максимум частотной характеристики г|к шунгита и графита приходится на более низкие частоты, чем у сульфидов и оксидов металлов.

3. Приведенные примеры полевых измерений показывают, что в пределах отдельных участков использование временных характеристик вызванной поляризуемости существенно помогает решать задачу по разделению аномалий ВП от углефицированных пород и рудных минералов. Используя простой и понятный

116 V I I критерий разности кажущейся поляризуемости на двух частотах положительного результата удается добиться даже на очень узком частотном диапазоне.

4.3. Применение системы при малоглубинных электроразведочных исследованиях

Геоэлектрические исследования ВЭЗ-ВП на правобережье р. Волга

В 2010 г. исследования методом вертикального электрического зондирования с измерением вызванной поляризации (ВЭЗ-ВП) выполнялись на двух участках, расположенных на правобережье р. Волга, в пригороде г. Кимры. Основные задачи работ состояли в определении мощности и литологического состава четвертичных отложений, а также - в выделении водоупорных горизонтов, определении глубины залегания кровли водоносного кутузовско-ассельского карбонатного горизонта с выделением трещиноватых и разрушенных зон. Измерения методом ВЭЗ-ВП выполнялись с четырехэлектродной симметричной установкой Шлюмберже и предполагали измерение кажущегося сопротивления и параметров вызванной поляризации. Параметры установки: АВ = 2.7-520 м, МЫ = 2,10,50 м; шаг по профилю - 200 м. Аппаратный комплекс состоял из генератора тока «АСТРА» и электроразведочного измерителя «МЭРИ-24», в котором реализовано применение разработанного в диссертации графа обработочных процедур в режиме реального времени. Общий объем измерений составил 135 фактических точек.

Рис. 4.9. Пример моделей распределения удельного сопротивления (вверху) и поляризуемости (внизу) по результатам интерпретации

Количественная интерпретация данных ВЭЗ-ВП осуществлялась методом ручного подбора в рамках горизонтально-слоистых моделей (рис. 4.9).

С точки зрения решаемой задачи ключевой интерес представляли параметры (прежде всего, мощность), водоупорного горизонта, отвечающего юрским глинам (кимериджский -келловейский ярусы). Слабая проявленность этого горизонта на кривых кажущегося сопротивления выразилась в пониженной устойчивости реконструкции параметров юрской толщи при решении обратной задачи ВЭЗ (рис. 4.10). В то же время, за счет присутствия в глинах электронопроводящих включений, юрские отложения ярко проявляются в поле кажущейся поляризуемости, что, в конечном итоге, позволило достоверно определить морфологию водупорной толщи по совокупности кажущегося сопротивления и кажущейся поляризуемости.

Рис. 4.10. Пример геолого-геофизического разреза по результатам интерпретации данных ВЭЗ-ВП

Таким образом, использование портативной измерительной аппаратуры, в которой реализованы разработанные автором алгоритмы и процедуры, позволило провести высокоточные и высокопроизводительные наблюдения ВЭЗ-ВП, что дало возможность эффективно решить поставленную гидро-геологическую задачу.

Геоэлектрические исследования методом НАЗ в районе крепости «Пор-Бажын» (Республика Тыва)

В 2007-2008 гг. в рамках национального проекта «Крепость Пор-Бажын», основной целью которого являлось сохранение уникального археологического памятника - крепости «Пор-Бажын» (VIII век н.э., Уйгурская культура), в составе комплекса археологических исследований, на озере Tepe-Холь, выполнялись акваторные наблюдения методом непрерывного акваторного зондирования (НАЗ) (Андреев, 2009; Модин и др., 2010). Методика наблюдений НАЗ предполагает проведение измерений на акваториях при использовании специальной плавающей косы, буксируемой с помощью судна. В качестве измерительной установки использовалась инверсная ассиметричная установка Шлюмберже с

11 электродами, 2 из которых играли роль питающих. Максимальный разнос составил 38 метров, а расстояние от центра до удаленного электрода N составило 50 метров. Для привязки измерений к точкам поверхности акватории, использовался ОР8-приемник, установленный на судне. типизация геоэлектрического разреза и предложена палеогеографическая реконструкция района озера (Модин и др., 2010).

Следует отметить, что технологические особенности метода НАЗ обеспечивают возможность синхронного получения разнообразной геоэлектрической информации (данных по кажущемуся сопротивлению, поляризуемости и естественному полю) в непрерывном режиме. Авторами работы (Модин и др., 2010) была осуществлена модификация программного комплекса с целью его адаптации специально для непрерывных акваторных наблюдений: предусмотрена возможность включать в процесс обработки данные системы глобального позиционирования и получать интересующие исследователя функции отклика в режиме реального времени.

4.4. Анализ временной стабильности параметров электроразведочной аппаратуры

На практике часто возникает задача оценки дрейфа частоты (как частоты оцифровки на измерителе, так и частоты следования импульсов тока в генераторном устройстве). Такой дрейф в той или иной степени присутвует всегда, его величина зависит от качества кварцевого генератора, установленного в соответствующем приборе. Поэтому необходимо

Непрерывная регистрация сигнала на группе каналов осуществлялась с использованием многоканального измерителя ИМВП-8 и разработанной автором программы регистрации. В результате проведенной интерпретации данных НАЗ был построен ряд двумерных геоэлектрических моделей и получено представление о распределении сопротивления осадков озера V /

Тере-Холь (рис. 4.11), выполнена литологическая \ / ^^г .¿г ЛУ^

Рис. 4.11. Карта распределения сопротивлений озерных отложений. Приводится из (Андреев, 2008) иметь возможность оценить его численно с тем, чтобы при выявлении недостаточной стабильности, провести модернизацию аппаратуры.

На основании модулей системы автором была разработана программа, позволяющая численно оценить частотный дрейф. Так как такой дрейф свойственен как генераторам, так и измерительным устройствам, то необходимо рассматривать совместную характеристику для пары «генератор-измеритель». При этом, в зависимости от того, чей дрейф необходимо оценить, его пара должна обладать заведомо большей стабильностью.

В качестве примера приводится анализ дрейфа частоты для измерительного прибора ИМВП-8 относительно абсолютного времени. Это значение составляет порядка 5 -10"6 (5 РРМ, от англ. parts per million — миллионных долей). Оно характеризует, на какую часть единицы времени уплывет частота за единицу времени.

Вид интерфейса программы оценки дрейфа представлен на рис. 4.12. Пользователю предоставляется возможность выбрать частоту генератора из стандартных списков частот и режим калькулятора. В «обычном» режиме калькулятора пользователю предоставляется возможность приблизительно оценить амплитуду сигнала или длительность выбранного фрагмента.

При выборе специализированного» калькулятора необходимо выбрать две реперные точки с точностью до одного отсчета АЦП. Эти точки должны быть на максимальном удалении друг от друга и соответствовать одному моменту з«« вас нксш 1С к

U4 й«№

•НОМ» ««>"

Г1)1

--Д О

Рис. 4.12.Вид программы для анализа частоты генератора.

Рис. 4.13.Выделение реперной точки относительно переключения полярности генератора (т.е. одной и той же задержке). Благодаря использованию удобного компонента визуализации произвести такое выделение не представляет труда (рис. 4.13).

После установки реперных точек и выбора частоты генератора, автоматически рассчитываются числовые значение дрейфа и другая информация, необходимая, в том числе, для обработки данных с искаженной частотой. Кроме того, можно провести визуальный анализ дрейфа, для чего производится сдвиг сигнала относительно самого себя на целое число периодов. На рис. 4.14 можно видеть, как это происходит. Красным изображен исходный сигнал, а зеленым - сигнал, сдвинутый на 45 периодов. На графике видно, что расхождение составляет порядка двух отсчетов.

4.5. Заключение к четвертой главе

Разработанная система была применена для обработки большого объема полевых электроразведочных данных, полученных различными методами (ВП, ДНМЭ) при решении нефтяных и рудных задач в различных геологических условиях и при различном уровне электромагнитных помех. В результате обработки были получены материалы высокого качества, позволившие обеспечить высокий уровень надежности результатов интерпретации и эффективно решить поставленные геологические задачи.

Эффективные процедуры обработки записей электрического поля, содержащих отклики ВП, позволяют получать высокоточные (с погрешностью порядка первых тысячных долей градуса в терминах дифференциального фазового параметра) оценки ВП, допускающие разделение поляризующихся объектов по виду частотных характеристик ВП.

Программный комплекс регистрации и обработки электроразведочных данных и его отдельные компоненты активно используются рядом производственных геофизических организаций. Кроме того, разработанное автором программное обеспечение также используется в рамках учебной геофизической практики студентов Геологического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результаты настоящей диссертационной работы позволяют сделать следующие основные выводы:

2. Предложенный в работе параметр OER (Отношение четных и нечетных гармоник измеренного сигнала) позволяет косвенно, то есть без знания истинного полезного сигнала, оценивать отношение сигнал/шум. Этот параметр может вычисляться непосредственно в процессе измерения и использоваться для контроля качества получаемых данных. В процессе обработки данных подобная оценка также может быть полезна при предобработке записанных временных рядов и выборе оптимального алгоритма обработки данных.'

4. Создан многофункциональный модульный программный комплекс обработки и анализа данных низкочастотной электроразведки, обладающий гибкими возможностями адаптации к работе с данными, полученными с использованием различных методов электроразведки и видов аппаратуры. Этот комплекс подтвердил свою эффективность успешным применением при обработке большого объема полевых электроразведочных данных, полученных различными методами (ВП, ДНМЭ) при решении нефтяных и>рудных задач в различных географических и геологических условиях и при различном уровне электромагнитных помех. В результате обработки были получены, материалы высокой точности, позволившие обеспечить надежность и достоверность результатов интерпретации.

Программный комплекс регистрации и обработки электроразведочных данных и его отдельные компоненты активно используются рядом производственных геофизических организаций. Кроме того, разработанное автором программное обеспечение также используется в педагогическом процессе в рамках учебной геофизической практики студентов Геологического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Гераськин, Алексей Игоревич, Москва

1. Агафонов Ю. А., Поспеев В. А. Программно-измерительный комплекс для работ методом ЗСБ // Геофизический вестник, 2001, №10, с. 8-11.

2. Айфичер Э., Джервис Б. Цифровая обработка сигналов. М.: Вильяме, 2004. 992 с.

3. Андреев М.А. Электротомография на мелководных акваториях. Дипломная работа. М.: МГУ, 2009. 54 с.

4. Барсуков П. О., Светов Б. С. Определение экспоненциальных спектров квазистационарных переходных процессов из экспериментальных данных. Алгоритмы и программы решения прямых и обратных задач электромагнитной индукции в Земле // ИЗМИР АН, 1982, с. 11-30.

5. Барсуков П.О., Файнберг Э.Б. Исследования окружающей среды методом переходных процессов с использованием эффектов вызванной поляризации и суперпарамагнитного эффектов // Физика Земли. 2008. Т. 38. № U.c. 82-85.

6. Барсуков П. О., Файнберг Э. Б., Хабенский Е.О. TEM-FAST — технология малоглубинной электроразведки // Приборы и системы разведочной геофизики. 2006. Т. 2. с. 28-34.

7. Безрук И.А., Бердичевский М.Н., Ключкин В.Н., Куликов A.B. Применение теории случайных функций к анализу магнитотеллурического поля // Прикладная геофизика. 1964. № 39. с. 75-90.

8. Бердичевский М'.Н., Безрук И.А., Ключкин В.Н., Куликов A.B. Один из способов практической реализации обобщенного гармонического анализа высокочастотных естественных электромагнитных полей // Прикладнаяггеофизика. 1967. № 49. с.77-84.

9. Бердичевский М.Н., Безрук И.А., Ключкин В.Н. Обработка наблюдений магнитотеллурического профилирования способом приращений // Прикладная геофизика. 1966. №. 48, с. 123-137.

10. Бобровников JI. 3., Кадыров И. Н., Попов В. А. Электроразведочная аппаратура и оборудование. М.: Недра, 1985. 336 с.

11. Братко И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG. M.: Вильяме, 2004. 640 с.

12. Будцо И. В. Особенности подавления электромагнитных помех различной природы // Вестник Иркутского Государственного Технического Университета. 2009. № 2. с. 7-10.

13. Букингем М. Шумы в электронных приборах и системах. М.: Мир, 1986. 399 с.

14. Ван-дер-Варден Б. JL Алгебра. М.: Наука, 1979. 624 с.

15. Ваньян Л. Л. Основы электромагнитных зондирований. М.: Недра, 1965. 108 с.

16. Ваньян Л. Л. Электромагнитные зондирования. М.: Научный мир, 1997. 219 с.

17. Варенцов Ив. М., Соколова Е. Ю., Мартанус Е. Р. Методика построения передаточных операторов ЭМ поля для массива синхронных зондирований BEAR // Физика земли. 2003. Т. 2. с. 30-61.

18. Велихов Е.П. Геоэлектрические исследования с мощным источником тока на Балтийском щите. М.: Наука, 1989. 272 с.

19. Вешев A.B. Электропрофилирование на постоянном и переменном токе. Л'.: Недра, 1980. 391 с.20.

Информация о работе

Гераськин, Алексей Игоревич
кандидата технических наук
Москва, 2011
ВАК 25.00.10

Диссертация

Система обработки сигналов в низкочастотной электроразведке с искусственным источником - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы