ГРАФ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ МОНИТОРИНГОВЫХ ЭЛЕКТРОМЕТРИЧЕСКИХ НАБЛЮДЕНИЙ

  • К.Н. ШИРЯЕВ Горный институт УрО РАН

Аннотация

В пределах Верхнекамского месторождения солей (ВКМС) на потенциально опасных участках шахтных полей для изучения динамики возможных изменений свойств массива пород регулярно выполняется геолого-геофизический мониторинг, ко- торый включает в себя электроразведочные исследования методом естественного поля (ЕП) и электропрофилирования в различных модификациях (СЭП, СГ). Основной це- лью электроразведочных работ является выделение и оконтуривание участков инже- нерно-геологических осложнений и прослеживание изменений характера их поведения со временем, а также положение на профилях наблюдений. 240 ----------------------- Page 241----------------------- Электроразведка позволяет: получить высокую детальность изучения геологиче- ской среды на сравнительно небольших глубинах; использовать облегченные измери- тельные установки, удешевляющие работы и дающие возможность проведения повтор- ных наблюдений; повысить точность получаемой информации при комплексировании с другими геофизическими методами. Однако интерпретация данных электропрофили- рования чаще всего основана на простейших приемах оценки глубин и размеров тел или на качественном анализе. Такой способ влечет за собой неоднозначность выводов о наличии и природе явлений, вызвавших изменения наблюдаемых параметров. Повы- сить достоверность интерпретации ЕП и СЭП можно путем расширения анализируемо- го признакового пространства за счет формальных признаков, например, статистиче- ских характеристик самих наблюденных параметров. Рис. 1. Результаты безэталонной классификации данных КС и ЕП с 2012 по 2016 год и схема с аномалиями волнового поля по данным сейсморазведки Использование процедур безэталонной классификации позволяет разбить анали- зируемые совокупности на однородные, по формальным математическим критериям, классы, пространственно отвечающие участкам возможных инженерно-геологических осложнений, что крайне затруднительно по результатам только качественного анализа полевых наблюдений. Различные методы расчета статистических характеристик и классификации выполнялись программным комплексом «КОСКАД 2D», в котором реализованы эти процедуры [4]. Для более отчетливого выделения скрытых закономерностей изменения ампли- туды поля кажущегося сопротивления (КС) предварительно было выполнено быстрое вейвлет-преобразование (БВП) его дискретных значений с помощью программы HAAR_2 [2]. Чтобы выполнить так называемое дискретное прямое и обратное вейвлет - преобразования с применением БВП, используют короткие импульсы-вейвлеты, 241 ----------------------- Page 242----------------------- сконструированные на основе ортогональных базисных функций. Функции Хаара - простейшей пример ортогональных вейвлетов. При практическом анализе сигналов они (и их более сложные варианты) называются широкополосными и узкополосными фильтрами соответственно, потому что они отфильтровывают компоненты сигнала на больших и малых масштабах. В результате выполненных ранее исследований, в том числе с участием автора, [3, 6-8] был определен наиболее оптимальный набор процедур (уровень разложения сигнала, погрешность восстановления, способы и параметры рас- чета статистик; методы классификации), позволяющий получить наиболее достоверные и содержательные результаты интерпретации. Таблица Результаты классификации данных СЭП и ЕП методом общего расстояния 2012 год СЭП, АВ/2=200м ΔU ЕП Кол-во № Ср, Ср, точек в % класса ρk Д А Э V мВ Д А Э V от общего 1 30 1 -0,2 0,9 0,03 -75 6 -0,02 -1 -0,02 93,5 2 33 18 0,04 -0,3 0,1 -67 16 0,01 -0,4 -0,05 4,6 3 38 44 0,2 -0,2 0,2 -59 9 -0,07 -0,7 -0,06 0,9 4 42 64 0,2 -0,3 0,2 -58 7 -0,1 -0,5 -0,05 0,5 5 36 88 0,3 -0,4 0,3 -40 8 0,3 -0,5 -0,07 0,1 2013 год СЭП, АВ/2=200м ΔU ЕП Кол-во № Ср, Ср, точек в % класса ρk Д А Э V мВ Д А Э V от общего 1 18 4 0,07 -0,7 0,1 -14 28 0,01 -0,8 -0,01 82 2 31 53 0,04 -0,9 0,3 23 77 -0,05 -0,9 0,2 4,6 3 44 111 0,4 -0,8 0,3 48 114 0,07 -0,9 1,9 1,6 4 49 171 0,4 -0,8 0,3 58 123 0,03 -1 0,5 0,9 5 54 223 0,3 -1 0,3 57 172 -0,01 -1 -0,3 0,7 Автором выполнены описанные преобразования (БВП) и необходимые расчеты на потенциально опасных участках, расположенных в пределах ВКМКС. На рис.1, в качестве примера приведены результаты безэталонной классификации данных КС и ЕП за период с 2012 по 2016 год, полученные в г. Березники (Пермский край). На рисунке видно, что с течением времени наблюдается значительное увеличение контуров выде- ленных классов, что может свидетельствовать о расширении площади негативных про- цессов в верхней части разреза. Кроме того, при сопоставлении полученных данных с результатами сейсморазведки наблюдается определенное совпадение выделенных классов с осложнениями волнового поля. 242 ----------------------- Page 243----------------------- При анализе статистических характеристик рассчитанных классов (табл.) наблюдается противоречивое, на первый взгляд, явление - с увеличением номера класса возрастает кажущееся сопротивление. Учитывая успешный опыт проведе- ния классификации данных КС на другом участке [5], когда при увеличении номе- ра класса кажущееся сопротивление уменьшалось, что соответствовало геологиче- ским осложнениям, связанным со сложной гидрогеологической ситуацией и также было подтверждено другими геофизическими методами [1], то применительно к опасному участку на территории г.Березники можно предположить следующее: выделение и увеличение зон повышенных сопротивлений (по результатам класси- фикации), может свидетельствовать об увеличении интенсивности трещинообразо- вания и разрушения породного массива. Рис. 2. Распределение средних значений КС и ЕП в выделенных классах за 2011-2016 гг. На рис.2 приведены результаты распределения средних значений КС и потен- циалов ЕП в выделенных классах за период с 2011 по 2016 год. Можно заметить, что среднее значение КС на исследуемом участке имеет тенденцию к уменьшению: с 2011 по 2015гг КС снизилось почти в 2 раза. Также за этот период произошло общее сниже- ние интенсивности поля ЕП. Таким образом, еще на ряде участков, расположенных в пределах ВКМКС, был опробован набор процедур и последовательность их применения при обработке и ин- терпретации данных электрометрических наблюдений, позволяющий более достоверно 243 ----------------------- Page 244----------------------- проводить картирование границ участков инженерно-геологических осложнений. По- лучены характеристики классов в пределах новых шахтных полей, что существенно дополнит уже имеющиеся данные для их анализа и определения возможности исполь- зования результатов классификаций при решении задач, поставленных перед монито- ринговыми исследованиями.

Литература

  1. Бачурин Б.А. Современные газогеохимические технологии контроля процессов техногенеза при освоении ресурсов Верхнекамского региона / Б.А. Бачурин, А.А. Борисов // Горн. журн. - 2013. - № 6. - С. 78-82.
  2. Долгаль А.С. Построение аналитических аппроксимаций геопотенциальных полей с учетом их фрактальной структуры / Долгаль А.С., Пугин А.В. // Доклады РАН. - 2006. - Т. 410, № 7. - С. 1152-1155.
  3. Паршаков Е.И. Использование классификаций электрометрических параметров при решении инженерно-геологических задач / Е.И. Паршаков, К.Н. Ширяев // Теория и практика разведочной и промысловой геофизики: материалы Междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 85-летию Первой Всесоюз. геофизич. конф. / ПГНИУ [и др.]. - Пермь, 2017. - С. 146-151.
  4. Петров А.В. Обработка и интерпретация геофизических данных методами вероятностно-статистического подхода с использованием компьютерной технологии «КОСКАД 3D» / А.В. Петров, Д.Б. Юдин, Хоу Сюели // Вестн. КРАУНЦ. Сер. Науки о Земле. - 2010. - № 2, Вып. 16. - С. 126-132.
  5. Христенко Л.А. Электрометрические наблюдения при оценке влияния выработанного пространства недр на основание железнодорожной насыпи / Христенко Л.А., Степанов Ю.И. // Естественные и технические науки. - 2014. - № 7. - С. 58-62.
  6. Интерпретация мониторинговых электроразведочных наблюдений при выделении участков опасных инженерно-геологических осложнений / Христенко Л.А., Степанов Ю.И., Кичигин А.В., Паршаков Е.И., Тайницкий А.А., Ширяев К.Н. // Применение со- временных электроразведочных технологий при поисках месторождений полезных ископаемых: тез. 13-го Междунар. геофизич. науч.-практ. семинара / СПб. Горн. Ун-т. - СПБ., 2016. - С. 148-152.
  7. Совершенствование интерпретации данных мониторинговых электроразведочных наблюдений с помощью аппарата теории оценок / Л.А. Христенко, Ю.И. Степанов, А.В. Кичигин, Е.И. Паршаков, А.А. Тайницкий, К.Н. Ширяев // Инженерная геофизика 2017: материалы 13-й науч.-практ. конф. и выставки. - Кисловодск, 2017. - DOI 10.3997/2214-4609.201700419. Электрон. изд. режим доступа: http://www.earthdoc.org/publication/publicationdetails/?publication=88140. Code 129037. DOI: 10.3997/2214-4609.201700419
  8. Ширяев К.Н. Применение дискретного вейвлет-преобразования при интерпретации результатов электропрофилирования // Стратегия и процессы освоения георесурсов: сб. науч. тр. Вып. 15 / ГИ УрО РАН. - Пермь, 2017. - С. 255-258.
Опубликован
2018-10-01
Выпуск
Раздел
Статьи