Содержание к диссертации
Содержание Список рисунков ВВЕДЕНИЕ ГЛАВА I.
Анализ методов обработки геолого-геофизической информации в скользящих окнах
1.1.
1.2.
ГЛАВА II. ГЛАВА III.
3.1.
3.2.
3.3.
ГЛАВА IV.
4.1.
Особенности оценки статистических характеристик
полей геофизических параметров в скользящих окнах
Адаптивный вариант оценки статистических
характеристик полей геофизических параметров
Алгоритм скользящего окна «живой» формы
Оценка статистических характеристик геополей в
скользящих окнах «живой» формы
Особенности интерпретации статистических
характеристик геофизических полей
Особенности оценки статистических характеристик в
скользящих окнах «живой» формы
Зондирование геофизических полей в скользящих окнах
«живой» формы
Фильтрация геополей в скользящих окнах «живой»
формы
Одномерная фильтрация в скользящих окнах «живой»
формы 4.2. Двумерная фильтрация в скользящих окнах «живой»
формы
ГЛАВА V.
Оценка параметров аномалиеобразующих объектов
на основе фильтрация в скользящих окнах «живой»
формы
5.1.
Оценка распределения параметров аномалиеобразующих
объектов на основе полосовой фильтрации в скользящих
окнах «живой» формы
5.2
Особенности применения модифицированного метода
Б.А. Андреева при обработке и интерпретации
потенциальных полей ЗАКЛЮЧЕНИЕ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
стр.
СПИСОК РИСУНКОВ
№ Название рисунка Стр.
тексте
Примеры скользящих окон разной конфигурации ... 19
Иллюстрация положения скользящего окна при перемещении по профилю 20
Оценка среднего по аномальному магнитному полю
в сколь-зящем окне разных размеров 21
Иллюстрация положения окна при различных наклонах: желтое (+2), фиолетовое (+1), зеленое (0), красное (-1), синее (-2) 22
Исходное аномальное магнитное поле 22
Оценка среднего аномального магнитного поля в окне разного размера и с положительным наклоном . 24
Оценка среднего аномального магнитного поля в окне разного размера и без наклона 25
Оценка среднего аномального магнитного поля в окне разного размера и с отрицательным наклоном . . 26
Состав выборки в скользящем окне по фрагменту сейсмотрассы 27
Нестационарное магнитное поле 28
Разделение магнитного поля на стационарные области 29
Объединение результатов расчета по обоим участкам 29
Определение размера и наклона скользящего окна по ДАКФ 32
Настройка параметров скользящего окна к изменению спектрально-корреляционных характеристик анализируемого магнитного поля 33
Оценка среднего в скользящем окне постоянного размера и в окне переменного размера 34
Оценка среднего сейсмотрассы в окне постоянного размера и в окне переменного размера 35
Аномальное магнитное поле 36
Оценка среднего в скользящем окне постоянного размера 36
Оценка среднего в окне переменного размера 37
Иллюстрация появления точек перегиба в результате использования окна переменного размера 38
Пример резкого изменения оценки среднего в окне переменного размера на примере данных сейсморазведки 39
2.1 Иллюстрация формирования выборки по АКФ 43
23. 2.2 Иллюстрация формирования выборки по ДАКФ на
примере аномального магнитного поля и
сейсмического разреза 46
24. 3.1 Модельный пример случайного процесса
нестационарного по математическому ожиданию ... 56
25. 3.2 Модельный пример случайного процесса
нестационарного по дисперсии 57
26. 3.3 Модельный пример случайного процесса
нестационарного по корреляционной функции 58
27. 3.4 Статистические характеристики положительной
аномалии в скользящем окне: математическое
ожидание, дисперсия 59
28. 3.5 Статистические характеристики положительной
аномалии в скользящем окне: асимметрия, эксцесс .. 60
29. 3.6 Статистические характеристики положительной
аномалии в скользящем окне: радиус корреляции,
энтропия 60
30. 3.7 Статистические характеристики отрицательной
аномалии в скользящем окне: математическое
ожидание, дисперсия 61
31. 3.8 Статистические характеристики отрицательной
аномалии в скользящем окне: асимметрия, эксцесс .. 61
32. 3.9 Статистические характеристики отрицательной
аномалии в скользящем окне: радиус корреляции,
энтропия 62
33. ЗЛО Статистические характеристики знакопеременной
аномалии в скользящем окне: математическое
ожидание, дисперсия 62
Статистические характеристики знакопеременной аномалии в скользящем окне: асимметрия, эксцесс .. 63 Статистические характеристики знакопеременной аномалии в скользящем окне: радиус корреляции,
энтропия 63
Оценка среднего в скользящем окне фиксированного
размера и в окне «живой» формы 65
Дисперсия в скользящем окне фиксированного
размера и в окне «живой» формы 66
Оценка среднего магнитного поля в окне фиксированного размера и в окне «живой» формы .. 68
Фрагмент временного разреза 69
Оценка среднего по временному разрезу в окне
переменного размера 70
41. 3.18 Изменение наклона окна переменного размера в
процессе вычисления среднего по временному
разрезу 71
Изменение структуры ДАКФ на соседних пикетах временного разреза 72
Оценка среднего по временному разрезу в окне «живой» формы 72
Методика зондирования 77
Пример статистического зондирования (среднее) .... 79
Пример статистического и корреляционного зондирований 80
Пример взаимно-корреляционного зондирования ... 81
Сравнение статистического зондирования в фиксированном окне и в окне «живой» формы 82
Пример двумерной автокорреляционной функции D(m, р) и совокупность точек, участвующих в процедуре свертки 95
Сравнение результатов фильтрации в окне фиксированного размера и в окне «живой» формы
на модельном примере 97
4.3 Сравнение результатов фильтрации в окне
фиксированного размера и в окне «живой» формы
на модели (по секущим профилям) 98
Геометрический смысл метода вариаций 102
Методика модифицированного метода Б.А. Андреева 107
Решение прямой задачи от трёхмерного распределения гравитирующих масс 108
Иллюстрация влияния тренда на результат построения модели 109
Пример построения модели относительного распределения магнитных масс в фиксированном окне и в окне «живой» формы 110
Введение к работе
В начале 60-х годов, наряду с дальнейшим развитием детерминированного подхода, работы А.Г. Тархова, Л.А. Халфина, Ф.М. Гольцмана положили начало принципиально новому вероятностно-статистическому подходу к обработке геофизических данных. Этот подход получил широкое развитие в различных областях разведочной геофизики: сейсморазведке (Ф.М. Гольцман, СВ. Гольдин, Е.А. Козлов, А.К. Яновский, О.Г. Кутьина и др.), структурной и рудной геофизике (А.Г. Тархов, А.А. Никитин, В.И. Аронов, Г.И. Каратаев, С.А. Серкеров, Т.Б. Калинина, В.И. Шрайбман, Г.В. Демура), каротаже (Ш.А. Губерман, М.М. Эланский, Г.Н. Зверев и др.).
В 80-е годы начались работы по созданию программного обеспечения во МГРИ, реализующего статистические приёмы обработки геоданных (В.В. Ломтадзе, О.А. Кучмин, О.П. Лукина, Т.А. Трофимова, А.В. Петров, А.С. Алексашин, В.В. Никаноров, Ю.А. Клюев).
Появление производительной вычислительной техники в конце 80-х -начале 90-х годов приводит к дальнейшему развитию методов вероятностно-статистического подхода: разработка адаптивной модификации полиномиальной фильтрации (А.С. Алексашин), компенсирующей фильтрации (А.А. Лыхин), обобщение методов выделения слабых аномалий и разработка технологии адаптивной фильтрации (А.В. Петров), предложены алгоритмы кластерного анализа и распознавания образов, базирующиеся на методах многомерного дисперсионного анализа (А.В. Петров).
Данная работа является дальнейшим развитием методов вероятностно-статистического подхода и теории оптимальной фильтрации геофизических полей на основе применения оригинальных адаптивных скользящих окон.
Актуальность. В связи с увеличением точности геофизической измерительной аппаратуры, увеличением детальности работ, необходимости переинтерпретации большого объема информации прошлых лет с использованием новых приёмов обработки в последнее время резко
7 возрастает практическая значимость в области разработки новых алгоритмов для обработки и интерпретации геофизических наблюдений.
Наряду с разработкой новых приемов обработки геофизических данных, не менее актуальной можно считать и задачу восстановления старых, неправомерно «забытых» методов анализа, с учетом возможностей современной компьютерной техники и появления новых алгоритмических решений ряда, не решаемых ранее задач. Кроме этого, возможности вычислительной техники сегодня позволяют воплощать в жизнь алгоритмы, которые были разработаны ещё в 60-70 гг., но из-за технических трудностей, отсутствия программного обеспечения так и не были реализованы.
Сказанное выше относится и к методам, базирующихся на технологии скользящих окон. В конце 80-х годов популярность алгоритмов в скользящих окнах резко снизилась, а количество разработок в этом направлении уменьшилось. Очевидно, что низкая эффективность применения этих алгоритмов связана не с самой возможностью применения методов, базирующихся на достижениях теории статистических оценок, линейной оптимальной фильтрации в процессе обработки и интерпретации геофизических наблюдений, а с несовершенством реализующих их алгоритмов, в которых не учитывались особенности геофизических полей, среди которых одной из основных является их нестационарность.
Для повышения эффективности процесса интерпретации геолого-геофизических данных и извлечения максимального объёма полезной информации, на всех этапах обработки необходимо минимизировать ошибки, связанные с некорректной реализацией математического аппарата.
Так как, практически все геофизические наблюдения являются нестационарными по статистическим и спектрально-корреляционным характеристикам, актуальным является создание методики обработки и программного обеспечения, направленного на решение задачи корректной обработки нестационарных геополей.
Целью исследований является разработка методики обработки данных различных геофизических методов в скользящих окнах, основанной на единых теоретических предпосылках, с помощью которой решается задача максимального учёта нестационарности спектрально-корреляционных свойств геофизических полей.
Составными частями данной методики являются: оценка статистических характеристик и оптимальная фильтрация (одномерная и двумерная) волновых и потенциальных полей, а также оценка параметров аномалиеобразующих объектов для потенциальных полей.
Задачи исследований:
Разработка единого подхода, позволяющего более корректно применять предлагаемые алгоритмы для различных методов разведочной геофизики в условиях нестационарного характера полей.
Создание методической и технологической основы учёта нестационарности спектрально-корреляционных свойств геолого-геофизических данных в скользящих окнах «живой» формы непосредственно в процессе вычислений.
Адаптация алгоритма скользящих окон «живой» формы для оценки статистических характеристик геополей.
Разработка методики статистического и корреляционного зондирований потенциальных полей на основе вычисления статистических и корреляционных характеристик в скользящих окнах «живой» формы.
Адаптация алгоритма скользящих окон «живой» формы для реализации одномерной и двумерной оптимальной фильтрации.
Разработка 3D модификации метода Б.А. Андреева для оценки параметров аномалиеобразующих объектов, на основе технологии скользящего окна «живой» формы.
Научная новизна предлагаемой работы заключается в разработке непосредственно технологии окна «живой» формы и методики
9 использования этой технологии для анализа разнородной геофизической информации.
Созданы конкретные алгоритмы оценки статистических характеристик, одномерной и двумерной оптимальной фильтрации, статистического и корреляционного зондирования потенциальных полей и их атрибутов, оценки параметров аномалиеобразующих объектов, учитывающие нестационарность анализируемой информации.
Предложена технология являющаяся методической основой для дальнейшего развития статистических методов в области обработки геофизической информации, позволяющей учитывать нестационарность геофизических полей.
Достоверность и обоснованность положений, выводов и рекомендаций подтверждается их проверкой на математических и физико-геологических моделях, достаточным объемом экспериментальных исследований и положительным опытом внедрения научных положений работы и практических приложений в геологоразведочных производственных организациях.
Практическую ценность представляет программная реализация новых алгоритмов обработки геофизических данных, входящих в состав программного комплекса спектрально-корреляционного анализа данных «COSCAD-3D». Оригинальный рекурсивный подход к вычислению автокорреляционной и двумерной автокорреляционной функции обеспечил практическую реализацию процесса вычислений Ряд технологических решений, позволил настроить алгоритмы на учёт особенностей геофизических данных и повысить качество получаемых результатов:
-изменение основных параметров скользящего окна «живой» формы в процессе вычислений обеспечивает плавность выходных данных даже в условиях резкого изменения характера поля в локальной области;
-автоматическое изменение размеров скользящего окна «живой» формы на краях обрабатываемых площадей позволяет получать вычисляемые
10 атрибуты без потери информации, то есть минимизировать, так называемый «краевой» эффект.
Личный вклад соискателя. Автор принимал непосредственное участие на всех этапах разработки методики и алгоритмов обработки геоданных в скользящих окнах «живой» формы.
Проведены исследования по адаптации, рассматриваемых в диссертационной работе, алгоритмов к обработке данных различных геофизических методов: гравиразведка, магниторазведка, сейсморазведка.
Предложены методики использования алгоритмов для различных методов и проведен анализ их возможностей и недостатков.
Предложен ряд алгоритмических решений, повышающих
эффективность использования алгоритмов при обработке нестационарных геофизических наблюдений.
Дан сравнительный анализ результатов с решениями, получаемыми с помощью алгоритмов, базирующихся на технологии скользящих окна фиксированного размера и окна, адаптивно меняющего свои размеры, в соответствии с изменением спектрально-корреляционных характеристик поля.
Исследованы связи между достоверностью получаемых результатов и изменением основных параметров алгоритмов.
Апробация работы. Основные положения диссертации и результаты работы докладывались на Международном семинаре им. Д.Г. Успенского «Вопросы теории и практики геологической интерпретации гравитационных, магнитных и электрических полей», Екатеринбург 2006 г.; на VI международной конференции «Новые идеи в науках о Земле», Москва, МГГА, 2003 г.; на IV геофизических чтениях имени В.В. Федынского, Москва, Геон, 2002 г.; на молодёжной секции научно-практической конференции Геомодель-2002, Москва; на международной конференции Europrobe Devonian-Triassic «Time-Slice» Symposium, Москва 2001 г.; на конференции Строение литосферы крупных геоструктур Северной Евразии
по сейсмическим данным, Москва, Институт физики Земли, 2001 г.; на конференции Развитие комплексной многопараметровои интерпретации геолого-геофизических данных, Москва, ВНИИГеофизика, 2001 г.
Предложенные алгоритмы применяются в ряде отечественных и зарубежных производственных организациях: Геонефтегаз, ВНИИГеосистем, ЦГЭ, ГНПП Спецгеофизика, ЗАО Гравиразведка.
Публикации. Основные положения диссертации и результаты работы изложены в шести опубликованных работах.
Защищаемые положения:
1. предложенная методика и разработанная компьютерная
технология обработки геополей в скользящих. окнах «живой»
. формы обеспечивают эффективное решение задачи по оценке
статистических характеристик геофизических полей в условиях
спектрально-корреляционной и статистической
нестационарности исходных данных;
программное обеспечение адаптивной фильтрации геофизических данных в окнах «живой» формы даёт возможность реализовать обработку потенциальных полей и сейсмических данных в условиях их нестационарного характера;
реализованная 3D модификация метода Б.А. Андреева для потенциальных полей на основе технологии скользящего окна «живой» формы позволяет оценивать параметры аномалиеобразующих объектов в условиях минимума априорной информации об их распределении по глубине.
Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, содержит 125 страниц текста, 56 рисунков. Список литературы составляет 114 наименования.
12 Автор выражает искреннюю благодарность своему научному руководителю и учителю, доктору физико-математических наук, профессору РГГРУ Петрову А.В. за многолетнее сотрудничество, постоянное внимание, помощь и поддержку при выполнении работы. Автор выражает признательность своим учителям доктору физико-математических наук Никитину А.А., кандидату технических наук Ермолаевой Г.М., а также своим коллегам по работе.
