ГРАФ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ МОНИТОРИНГОВЫХ ЭЛЕКТРОМЕТРИЧЕСКИХ НАБЛЮДЕНИЙ

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.