Tạp chí
 
Năm 2020
 
Số 61, Kỳ 1, [02 - 2020]

Giải ngược tổ hợp tài liệu của các hệ điện cực trong phương pháp điện trở suất 2D

DOI:10.46326/JMES.2020.61(1).06

  • Cơ quan:

    Khoa Dầu khí, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Việt Nam

  • *Tác giả liên hệ:
    kieuduythong@humg. edu. vn
  • Nhận bài: 15-12-2019
  • Sửa xong: 06-01-2020
  • Chấp nhận: 28-02-2020
  • Ngày đăng: 28-02-2020
Trang: 52 - 60
Lượt xem: 3057
Xem onlineXem online
Lượt tải: 1613
Tải về PDF
★★★★★Yêu thích: 5.0, Số lượt: 160
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Phương pháp thăm dò điện trở suất là một trong những phương pháp địa vật lý được sử dụng phổ biến nhất. Phương pháp này sử dụng các loại hệ điện cực khác nhau tùy vào mục đích và điều kiện thi công thực địa, mỗi loại hệ điện cực có ưu và nhược điểm riêng. Do sự phát triển của công nghệ đo ghi số liệu, các máy thăm dò điện trở suất đa kênh hiện nay đều có thể ghi đồng thời số liệu của nhiều hệ điện cực với thời gian thi công thực địa hơn không đáng kể so với đo ghi từng hệ điện cực. Nhưng các phần mềm xử lý tài liệu hiện nay chỉ cho phép thực hiện cho từng hệ điện cực riêng biệt. Nếu muốn tận dụng những ưu điểm của từng hệ điện cực, thì có thể tổng hợp các mô hình giải ngược của các hệ điện cực. Tuy nhiên, bài toán giải ngược địa vật lý là đa nghiệm, nghĩa là cùng số liệu đo tại một khu vực với các hệ điện cực khác nhau, sau khi giải ngược có thể cho các mô hình địa điện khác nhau làm cho quá trình xử lý tổng hợp gặp khó khăn. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi sử dụng thuật toán giải ngược tổ hợp đồng thời số liệu của nhiều hệ điện cực. Kết quả thử nghiệm trên mô hình cho thấy giải ngược tổ hợp này tốt hơn là giải ngược của từng hệ điện cực riêng biệt. Các kết quả tốt nhất là sự kết hợp giữa các hệ điện cực - lưỡng cực (PD), lưỡng cực - cực (DP) và lưỡng cực - lưỡng cực (DD).

Trích dẫn
Kiều Duy Thông, 2020. Giải ngược tổ hợp tài liệu của các hệ điện cực trong phương pháp điện trở suất 2D, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 61, kỳ 1, tr. 52-60.
Tài liệu tham khảo

Akca, I., (2016). ELRIS2D: A MATLAB Package for the 2D Inversion of DC Resistivity/IP Data, Acta Geophysica 64. 443.

Athanasiou, E. N., Tsourlos, P. I., Papazachos, C. B., and Tsokas, G. N., (2007). Combined weighted inversion of electrical resistivity data arising from different array types: Journal of Applied Geophysics 62(2). 124 - 140.

Constable, S. C., Parker, R. L., and Constable, C. G., (1987). Occam's inversion; a practical algorithm for generating smooth models from electromagnetic sounding data: Geophysics 52(3) 3. 289 - 300.

Constable, S., Orange, A., and Key, K., (2015). And the geophysicist replied: “Which model do you want?”: Geophysics 80(3). E(197-E212).

Dahlin, T., and Zhou, B., (2004). A numerical comparison of 2D resistivity imaging with 10 electrode arrays: Geophysical Prospecting, v. 52, no. 5, p. 379-398.-, (2006), Multiple-gradient array measurements for multichannel 2D resistivity imaging: Near Surface Geophysics 4(2). 113 - 123.

Gallardo, L. A., and Meju, M. A., (2011). Structure-coupled multiphysics imaging in geophysical sciences: Reviews of Geophysics 49(1).

Heincke, B., Jegen, M., Moorkamp, M., Hobbs, R. W., and Chen, J., (2017). An adaptive coupling strategy for joint inversions that use petrophysical information as constraints: Journal of Applied Geophysics 136. 279 - 297.

Lines, L., Schultz, A., and Treitel, S., (1988). Cooperative inversion of geophysical data: Geophysics 53(1). 8 - 20.

Menke, W., (2015). Review of the Generalized Least Squares Method: Surveys in Geophysics 36(1). 1 - 25.

Moorkamp, M., (2017). Integrating Electromagnetic Data with Other Geophysical Observations for Enhanced Imaging of the Earth: A Tutorial and Review: Surveys in Geophysics.

Moorkamp, M., Heincke, B., Jegen, M., Roberts, A. W., and Hobbs, R. W., (2011). A framework for 3-D joint inversion of MT, gravity and seismic refraction data: Geophysical Journal International 184(1). 477 - 493.

Paasche, H., and Tronicke, J., (2007). Cooperative inversion of 2D geophysical data sets: a zonal approach based on fuzzy c-means cluster analysis: Geophysics 72(3). 35 - 39.

Sun, J., and Li, Y., (2014). Adaptive Lp inversion for simultaneous recovery of both blocky and smooth features in a geophysical model: Geophysical Journal International 197(2). 882 -899; (2015), Multidomain petrophysically constrained inversion and geology differentiation using guided fuzzy c-means clustering: Geophysics 80(4). ID1-ID18.

Szalai, S., and Szarka, L., (2008). On the classification of surface geoelectric arrays:

         Geophysical Prospecting 56(2). 159 - 175.

Szalai, S., Novák, A., and Szarka, L., (2011). Which geoelectric array sees the deepest in a noisy environment? Depth of detectability values of multielectrode systems for various two-dimensional models: Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C36(16). 1398 - 1404.

Tarantola, A., and Valette, B., (1982). Generalized nonlinear inverse problems solved using the least squares criterion: Reviews of Geophysics 20(2). 19 - 232.

Tikhonov, A. N., and Arsenin, V. I. A., (1977). Solutions of ill-posed problems, Winston.

Thông, K. D., (2018). Tổng quan về giải ngược tổ hợp tài liệu địa vật lý, Hội nghị toàn quốc về khoa học trái đất và phát triển bền vững (ERSD). Trường Đại học Mỏ - Địa chất.

Vozoff, K., and Jupp, D. L. B., (1975a). Joint Inversion of Geophysical Data: Geophysical Journal of the Royal Astronomical Society, v. 42, no. 3, p. 977-991.-, (1975b, Joint Inversion of Geophysical Data 42(3). 977 - 991.