Метод построения трехмерных геоэлектрических моделей на основе комбинированной инверсии профильных тензорных и площадных скалярных магнитотеллурических данных

Введение

Геофизические работы по изучению строения недр (главной составляющей которых является магнитотеллурическое (МТ) зондирование) проводятся в России вдоль региональных профилей. Несмотря на наличие развитого аппарата для анализа и двумерной интерпретации МТ данных, эффективность использования полученной информации для поиска тех или иных месторождений при этом снижена. Это связано с рядом объективных причин: во-первых, реальная геологическая среда трехмерна и поэтому ее аппроксимация двумерными моделями может приводить к непредсказуемым ошибкам в пространственной локализации искомых объектов (как по горизонтали, так и по вертикали), существенно заниженным или завышенным значениям удельного сопротивления, а также к образованию ложных аномалий, связанных, например, с близостью профиля измерений к границам аномальных зон; во-вторых, при построении моделей используются только МТ данные, измеренные вдоль профиля, что изначально уменьшает информационную базу процесса построения объемной геоэлектрической модели.

Несмотря на то, что сегодня существуют методы и информационно-вычислительные средства, позволяющие проводить интерпретацию данных МТ зондирований в классе трехмерно-неоднородных сред (см. например, [1]), отсутствие площадных МТ данных в окрестности региональных профилей или их скалярный характер не позволяли до последнего времени строить достоверные трехмерные геоэлектрические модели изучаемых объектов. Между тем, проблему восполнения необходимых данных можно смягчить с помощью нейросетевых алгоритмов (см. обзорную работу [2]).

Поскольку в окрестности региональных профилей иногда имеются архивные МТ данные (часто ограниченные по объему и качеству), то можно попытаться их использовать для построения объемной геоэлектрической модели изучаемого региона, которая учитывала бы как профильные, так и площадные данные. Ниже мы приведем алгоритм такой инверсии и продемонстрируем его работу на примере построения трехмерной модели в окрестности участка регионального профиля 1-СБ в Восточной Сибири по современным профильным (тензорным) МТ данным с привлечением архивных площадных (скалярных) МТ данных, имеющихся в окрестности этого профиля.

1. МТ данные

В верхней части рис. 1 представлена карта района исследований, расположенного в юго-западной части Непско-Ботуобинской антеклизы Восточной Сибири на пересечении опорных геофизических профилей 1-СБ и 2-СБ в пределах высокоперспективных территорий на нефть и алмазы. В целом, анализ геологической обстановки в районе работ свидетельствует о резко неоднородном строении земных недр и наличии глубинных разломов.

Для построения трехмерной геоэлектрической модели рассматриваемого региона использовались профильные магнитотеллурические данные (модули и фазы компонент импеданса), измеренные современной аппаратурой Phoenix на 26 периодах в диапазоне от 0.0028с до 1219с в 64 точках вдоль субширотного профиля 1-СБ на участке от 105 в.д. до 106 в.д. (с шагом около 2 км) (рис. 1).

Рис. 1. Схема расположения пунктов МТЗ на площади в окрестности участка регионального профиля 1-СБ в Восточной Сибири [3]

Дополнительные данные по району исследований были получены с помощью оцифровки архивных МТ данных, измеренных в 23 точках на площади в окрестности этого профиля (рис. 1, нижняя карта) 20-25 лет назад. В целом, они весьма ограничены по полноте: представлены лишь значения Бостик-трансформации кажущегося электрического сопротивления в диапазоне периодов от 2 до 900 сек.

2. Алгоритм комбинированной инверсии скалярных и тензорных МТ данных

Для построения трехмерной геоэлектрической модели рассматриваемой области нами был разработан метод, основанный на совместном нейросетевом анализе результатов 2D инверсии тензорных МТ данных на профиле и 1D инверсии скалярных МТ данных, измеренных в его окрестности [3]. Решение задачи сводится к следующей последовательности действий.

· Построение профилей сопротивления 1D по скалярным МТ данным, заданным на площади в окрестности профиля.

· Обучение искусственной нейросети (ANN1) на массиве 1D (xi,yj,zk) (вход: xi,yj,zk; выход: 1D ).

· 2D инверсия тензорных МТ данных, заданных на профиле, в результате которой строится разрез сопротивлений 2D.

· Использование обученной нейросети ANN1 для оценки значений 1D в тех же узлах сетки, в которых определены значения 2D, полученные в результате двумерной инверсии.

· Обучение второй искусственной нейросети (ANN2) на соответствии значений 1D и 2D, заданных в одних и тех же узлах сетки двумерного разреза (вход: xi, yj, zk, 1D; выход: 2D).

· Оценка 3D в узлах пространственной сетки (с помощью ANN2) по значениям 1D (вход: xi, yj, zk, 1D; выход: 3D).

3. 3D модель кажущегося сопротивления по архивным скалярным данным

В соответствии с описанным выше алгоритмом сначала в каждой точке, где заданы скалярные МТ данные, были построены 1D профили кажущегося сопротивления в зависимости от кажущейся глубины. Затем массив кажущихся сопротивлений каж (xi,yj,k) (где xi, yj - координаты точек МТЗ, k - частоты), заданных на площади, был трансформирован в массив каж (xi,yj,zk) (где zk - кажущаяся глубина, вычисляемая по соответствующей k - ой частоте по известной формуле), определенный в пространстве координат.

На следующем шаге была создана искусственная нейросеть “с учителем” (ANN1) и обучена на соответствии пространственных координат точек сетки и соответствующих кажущихся сопротивлений. На рис. 2 показана объемная модель сопротивления всей рассматриваемой области, построенная с помощью обученной нейросети ANN1. Из рис. 2 видны характерные особенности модели, построенной на основе скалярных МТ данных. Это, в частности, плохое разрешение по вертикали, неизменность значений сопротивления с глубиной, а также наличие арте-фактов, которые не подтверждаются ни априорной информацией, ни последующим анализом, основанным на более качественных МТ данных (см. ниже). Таким образом, построение 3D модели сопротивления всей области только на основе скалярных МТ данных может привести к существенным ошибкам (особенно, в сложно-построенных средах).

Рис. 2. Трехмерная модель кажущегося сопротивления [3]

4. 2D инверсия тензорных МТ

Построение 2D модели сопротивления вдоль участка профиля 1-СБ, изображенного на рис. 1 (нижняя часть) было осуществлено с помощью бимодальной инверсии тензорных МТ данных. С учетом данных о геологическом строении региона исследований, ось двумерного простирания структуры была направлена перпендикулярно профилю. На рис. 3 представлен разрез логарифма электрического сопротивления вдоль участка регионального профиля. Этот геоэлектрический разрез был взят за основу при последующем построении трехмерной геоэлектрической модели с привлечением архивных МТ данных, измеренных на примыкающей к профилю 1-СБ площади.

Рис. 3. Геоэлектрический разрез, построенный вдоль секущего профиля с помощью двумерной инверсии тензорных МТ данных [3]

5. Построение 3D модели сопротивления по совокупности профильных и площадных МТ данных

Согласно приведенному выше алгоритму были последовательно выполнены следующие операции. Сначала с помощью искусственной нейросети ANN1 были определены значения 1D в тех же узлах сетки двумерного разреза, в которых ранее были определены значения 2D. Затем была создана вторая искусственная нейросеть (ANN2) и обучена на соответствии 1D и 2D в этих узлах (ошибка обучения составила 6%). После этого обученная таким образом сеть ANN2 была использована для прогноза значений удельного сопротивления в узлах трехмерной сетки, покрывающей всю рассматриваемую область (см. рис. 1). В результате была построена объемная модель удельного сопротивления (рис. 4), которая учитывает, с одной стороны, двумерную модель 2D, построенную в результате бимодальной инверсии тензорных МТ данных, измеренных вдоль профиля, а, с другой стороны, одномерные модели 1D, построенные по скалярным МТ данным, измеренным на площади в его окрестности. Благодаря использованной методике, эту модель можно, по существу, считать нейросетевым расширением двумерной модели в трехмерное пространство, или локально квази-двумерной объемной моделью удельного сопротивления.

Рис. 4. Объемная модель удельного сопротивления [3]

Построенная модель свободна от искажений поведения удельного сопротивления с глубиной, характерных для объемных моделей, построенных только по архивным скалярным МТ данным или разрезов, построенных с помощью двумерной инверсии профильных тензорных МТ данных. Предложенный подход может быть использован не только для переинтерпретации архивных скалярных МТ данных, но и для рационального планирования региональных магнитотеллурических зондирований.

Библиографический список