Библиографическое описание:

Молокова Н. В., Фирчук Ж. В., Белоусова Д. А., Окишев С. С. Разработка программного модуля для исследования связи свойств геологической среды и рельефа // Молодой ученый. — 2016. — №19. — С. 96-99.



Данная статья описывает разработку программного обеспечения для автоматизации обработки данных геологической разведки методом корреляции.

Ключевые слова: разведочная геофизика, электроразведка, картирование, коэффициент корреляции, программное обеспечение

Для упрощения работы геофизиков, особенно на этапе интерпретации полученного в поле материала, целесообразно максимально автоматизировать теоретическую основу электромагнитных методов, что приведёт к сокращению временных затрат, удешевлению комплекса геофизических работ и повышению его геологической эффективности. Применение компьютерного моделирования и информационных технологий для решения такого рода задач позволит существенно расширить возможности геофизики при поиске и разведке месторождений полезных ископаемых.

Актуальность данной работы обусловлена высокой стоимостью, длительными сроками и малоэффективными результатами проведения работ по интерпретации полевых геофизических данных.

В этой статье описывается работа и разработка одного из модулей (входящих в программный комплекс по автоматизации) для интерпретации данных, который упрощает анализ получаемой информации. Данный модуль предназначен для обработки полевых данных для выявления связи между свойствами геологической среды и рельефа и последующего наложения получаемых данных на карту местности для графического отображения результатов.

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). 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. 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 [1, с. 21].

В связи с этим объектом исследования является процесс картирования полевых данных разведочной геофизики, а предметом исследования являются прикладные аспекты моделирования корреляции свойств рельефа и электромагнитного поля Земли.

Цель работы заключается в разработке программного модуля для моделирования корреляции свойств рельефа и электромагнитного поля Земли по геологическим разведочным данным и выявление области, имеющую ценность для осуществления дальнейшего исследования и проведения работ по добыче руды.

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 коэффициента корреляции. Модель должна быть адекватной естественным условиям.

3. Разработать программный модуль, позволяющий оперативно проводить исследования и получать достоверную информацию о взаимосвязи между свойствами рельефа и геофизическими характеристиками руд.

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

Входными параметрами моделирования являются:

  1. Набор точек X и Y, соответствующие координатам на карте, где производились полевые работы;
  2. Набор значений показателей прибора;
  3. Набор значений характеристик рельефа.

Выходные параметры модели:

  1. Коэффициент корреляции.

Математическая модель. Расчет коэффициента корреляции производится по следующей формуле:

где выборочное среднее вычисляется по формуле:

Данный метод расчета называется способом усреднения данных с помощью «скользящего окна». Сущность этого метода заключается в последовательном определении средних значений для соседних m точек (размер окна), со сдвигом на k точек [2, с. 128].

Метод решения задачи. Для реализации вышеизложенной математической модели был разработан программный модуль. Этот модуль основан на уже разработанной ранее архитектуре, которая предназначена для реализации нескольких блоков программных модулей, автоматизирующих анализ данных геологической разведки. В качестве инструмента для его создания была выбрана среда разработки Microsoft Visual Studio и язык программирования С#, которые являются универсальными средствами, позволяющие обрабатывать математические вычисления и графически представлять полученные результаты, так же используется паттерн MVVM.

Модуль принимает в качестве входных данных файл в формате.xls или.csv (рис.1), имеющий в себе входные параметры подготовленных данных полевых исследований: gps-координаты пикетов и эффективное сопротивление.

Рис. 1. Пример входных данных для модуля

Поступившие входные данные преобразовываются в площадную матрицу. После этого матрица используется для произведения анализа по формулам, описанным ранее. Итогом этого этапа является таблица корреляции, которая хранит в себе координаты и связанные с ними значения коэффициентов корреляции (рис.2). Данная таблица используется для генерации карты корреляции (рис.3) в программе Surfer. Эта карта представляет собой графическое отображение взаимосвязи геофизических параметров среды и свойств рельефа. Данная карта предназначена для сравнения плотности полевых показателей с показателями зависимости и оценки ситуации в географических масштабах, что, несомненно, облегчает задачу исследователя и вместе с тем повышает точность анализа. Достижение высокой точности анализа позволит делать более достоверные заключения о наличии залежей полезных руд и их месторасположении [3, с 24].

Рис. 2. Выходные данные модуля

Возможности программы Surfer позволяют создавать карты на основе площадной матрицы как методом изолиний, так и методом цветовых шкал. Метод изолиний благодаря простоте, наглядности и удовлетворительной точности широко применяется в проектной практике. Каждой единице площади, заключенной внутри изолиний, соответствует единственный показатель коэффициента корреляции. Метод цветовых шкал, в свою очередь, позволяет разметить карту изолиний цветовыми переходами в зависимости от изменений исследуемого показателя (чем сильнее корреляционная связь, тем ярче область на карте, и наоборот).

Рис. 3. Пример карты, построенной в результате работы модуля

Заключение. Программный комплекс разрабатывается для ускорения расчета и обработки данных и повышение точности вычислений. Описанный в этой статье программный модуль был разработан и протестирован на соответствие всем предъявленным к нему требованиям, среди которых скорость и точность обработки данных, защита от ввода некорректных данных и корректность получаемых данных после работы модуля. На данный момент это лишь небольшая часть программного комплекса для обработки данных электроразведки.

Литература:

1. 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.

2. Шестаков Ю. Г. Математические методы в геологии: Учеб. Пособие для студентов геологической специальностей. Красноярск: Изд-во Краснояр. ун-та, 1988. — 208с.

3. Белоусова Д. А., Молокова Н. В. Разработка программного обеспечения для определения взаимозависимости свойств рельефа с геофизическими характеристиками залегающих руд //Молодежь в науке: Новые аргументы: Сборник научных работ III-го Международного молодежного конкурса (Россия, г. Липецк, 29 февраля 2016 г.). Часть I / Отв. ред. А. В. Горбенко. — Липецк: Научное партнерство «Аргумент», 2016. — 176 с, С22–25

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle