Библиографическое описание:

Молокова Н. В., Фирчук Ж. В., Белоусова Д. А., Окишев С. С. Автоматизированная фильтрация данных аппаратуры электромагнитного исследования геологической среды с помощью программных средств // Молодой ученый. — 2016. — №19. — С. 93-96.



Данная статья описывает разработку программного модуля автоматизации процесса фильтрации данных электромагнитного профилирования с целью выявления слабых аномалий в геологической разведке.

Ключевые слова: разведочная геофизика, электроразведка, фильтрация данных геологоразведки, программное обеспечение

Исследуемая электроразведкой геологическая среда имеет, как правило, сложное строение, обусловленное наличием большого количества фрагментов горных пород разного состава, обладающих разными электромагнитными свойствами (удельным сопротивлением ρ, диэлектрической проницаемостью ε и магнитной проницаемостью μ). Очевидно, что невозможно предсказать природное расположение слоев в среде в тех или иных точках. Особенно зная о существовании ошибки наблюдений, возникающей в результате таких факторов как, например, геофизические свойства исследуемой местности. И, получив сырые данные, нельзя утверждать сразу, что за среда была исследована [1, c. 214]. Электромагнитные методы исследования геологической среды основаны на выявлении различий в степени и характере противодействия геологических образований и технологических включений процессу распространения наведенного электромагнитного поля. Это позволяет выявлять в геологическом разрезе аномалеобразующие объекты и по электромагнитным характеристикам определять их геологическую природу [2, c. 21]. Так, аномалии высокого сопротивления связаны с площадями развития сухих скальных пород, песков, мерзлоты, а аномалии низкого сопротивления — с некоторыми рудными телами, зонами повышенного содержания влаги, особенно сильно минерализованных природных вод, солончаками, металлическими техногенными включениями [3, с. 10]. Получаемая электроразведкой информация об электромагнитных свойствах отдельных фрагментов геологического разреза способствует его воспроизведению, т. е. решению конкретных геологических задач при поисках и разведке месторождений полезных ископаемых или инженерно-геологических задач в строительстве, сельском хозяйстве, водоснабжении, археологии [2, с. 21]. В частности, разделение составляющих геологической среды на диэлектрики и проводники еще на стадии интерпретации полевых данных очень важно для последующего анализа с привлечением других многочисленных признаков горных пород. Для решения этой задачи применяется множество разведочных методов, позволяющие исследовать горные породы без нарушения структуры земной коры с помощью многочастотной электроразведочной аппаратуры на основе применения переменного гармонического тока.

Актуальность данной работы обусловлена потребностью в повышении эффективности результатов интерпретации полевых данных геофизических работ и сокращении вероятности появления ошибок в работе интерпретатора.

Для решения этой задачи необходимо провести исследование для последующей реализации электромагнитных методов вычислений в программном продукте. Это позволит оптимизировать процесс поиска и разведки месторождений полезных ископаемых за счет повышения точности и скорости анализа геофизических данных.

В связи с этим объектом исследования является процесс моделирования строения геологической среды, содержащей как металлы диэлектрики, так и проводники, а предметом исследования являются прикладные аспекты моделирования фильтрации геофизических данных.

Цель работы заключается в разработке программного модуля моделирования фильтрации геофизических данных для выявления слабых геофизических аномалий на фоне интенсивных помех на этапе геологоразведочных работ.

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

1. Проанализировать проблему исследования в научной отечественной и зарубежной литературе.

2. Построить математическую модель для расчета показателя сопротивления. Модель должна быть адекватной естественным условиям.

3. Разработать программный модуль, позволяющий оперативно проводить исследования и получать достоверную информацию о наличии слабых аномалий на исследуемой территории.

Параметры модели. На начальном этапе работ были определены входные и выходные параметры.

Входными параметрами моделирования являются:

  1. r — разнос;
  2. f — частота;
  3. (x, y) — географические координаты;
  4. Hz — проекция вектора напряженности на вертикальную плоскость;
  5. Hr — проекция вектора напряженности на горизонтальную плоскость;
  6. Таблица переходных коэффициентов {(Hz / Hr)i, Ni}.

Выходные параметры модели:

  1. (x, y) — географические координаты;
  2. ρ — эффективное сопротивление.

Математическая модель. Для создания программного комплекса необходима математическая модель исследования, на основании которой выбирается среда и средства разработки. Математическая модель для разрабатываемого комплекса основывается на алгоритме прямой задачи геологоразведки. Для получения выходных параметров из входных используются следующие расчеты:

,

где N — коэффициент. Если Hz / Hr > 100, то N = 200; если Hz / Hr < 0.1, то N = 0.009, иначе — выбирается ближайшее значение из таблицы переходных коэффициентов {, }.

Метод решения задачи. Для реализации решения вышеизложенного алгоритма разрабатывается программный модуль. Этот модуль будет основываться на спроектированной архитектуре всего разрабатываемого программного комплекса. В качестве инструмента для его создания была выбрана среда разработки Microsoft Visual Studio и язык программирования С# с использованием паттерна MVVM, которые являются универсальными средствами, позволяющие обрабатывать математические вычисления и графически представлять полученные результаты.

Модуль принимает в качестве входных данных файл формата.xls или.csv (табл.1), содержащий координаты X и Y и соответствующие им значения Hz и Hr.

Таблица 1

Формат таблицы входных параметров

X

Y

Hz

Hr

x1

y1

Hz1

Hr1

x2

y2

Hz2

Hr2

xi

yi

Hzi

Hri

После выполнения программного кода, т. е. после произведения расчета для каждого набора входных данных, данные приобретут табличный вид (табл.2):

Таблица 2

Формат таблицы выходных параметров

X

Y

x1

y1

1

x2

y2

2

xi

yi

i

Данные представляют собой упорядоченный набор географических координат (x,y), к каждой из которых привязан показатель эффективного сопротивления. Выходные данные будут использоваться для построения карт сопротивления в программе Surfer, что позволит наглядно отобразить изменение эффективного сопротивления на исследуемой территории. Известно, что эффективное сопротивление проводников и диэлектриков лежит в разных диапазонах, а значит, на построенных картах будет легко распознать границы их залегания. Пример построенной карты можно увидеть на рисунке ниже (рис.1).

Рис. 1. Пример карты областей сопротивления

Заключение. Разрабатываемый программный модуль автоматизирует обработку и интерпретацию материала, получаемого в ходе полевых геологических работ. Это сократит затраты временных ресурсов, уменьшит денежные вложения и повысит эффективность работы интерпретатора.

Впоследствии данные модуля будут переданы в программный блок «Геологического картирования» для дальнейшего анализа, например, построения карт корреляционной зависимости или обработки данных с помощью метода «скользящего окна».

Литература:

1. Белоусова Д. А., Фирчук Ж. В., Окишев С. С. Определение характера связи слоев двухслойной среды с помощью программных средств. /Международная научно-практическая конференция «Современное состояние науки и техники». Международный молодежный форум «Молодежь: наука и техника» 04–09 февраля 2016 года / Типография «Оптима», Сочи, 2016 г. — С.214–217.

2. Коробейников П. А., Молокова Н. В. Разработка программного комплекса для интерпретации данных методов электромагнитного зондирования. /Проспект Свободный-2016: материалы науч. конф., посвященной Году образования и Содружества Независимых Государств (15–25 апреля 2016г.) [Электронный ресурс]/отв. ред. — А. Н. Тамаровская — Электрон.дан. — Красноярск: Сиб.федер.ун-т, 2016. — С.20–23.

3. В. И. Иголкин. Теоретические основы интерпретации результатов электромагнитного зондирования. — Красноярск, 2010. — 50с.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle