Одномерной интерпретации профильных данных электромагнитных зондирований посвящено множество работ [1,2,3]. Главная цель данных исследований - получение гладкого(слоистого) распределения электромагнитных параметров по латерали, при автоматической интерпретации большого объема данных .

Существует два основных подхода к решению данной проблемы. В первом используется осреднение данных зондирований в окне [3]. Вначале проводится робастное осреднение и оценка дисперсии для центрального зондирования окна. Затем осредненная кривая интерпретируется с учетом рассчитанных дисперсий. Данный способ часто применяется при интерпретации данных полученных на акваториях, где объем полевых материалов велик, а влияние приповерхностных неоднородностей пренебрежимо мало.

Второй подход подразумевает минимизацию отклонения моделей полученных для соседних зондирований в окне[1]. Здесь возможен двухэтапный подход. На первом этапе проводится формальная инверсия для всех зондирований на профиле. Затем результат загрубляется и проводиться повторная инверсия с минимизацией отклонения от осредненной модели. Данный способ достаточно чувствителен к погрешностям в данных и может приводить к появлению "ложных" слоев.

Нами предлагается метод интерпретации профильных данных электромагнитных зондирований, сочетающий особенности первого и второго способов, позволяющий бороться с влиянием приповерхностных неоднородностей.

Суть метода состоит в следующем. Модель среды представлена горизонтально-слоистым или субгоризонтально-слоистым разрезом (с плавно изменяющимися границами) в нижней части. Верхняя часть разреза может сильно изменяться от точки к точке. При решении обратной задачи используется несколько смежных зондирований имеющих общую нижнюю и переменную верхнюю часть (рис.1). Подбор осуществляется одновременно для всех кривых в окне, причем центральной точке задается больший вес при расчете невязки.

Рис.1. Модель среды используемая при интерпретации.

Для борьбы с P-эффектом каждой кривой (или каждому сегменту кривой случае ВЭЗ) окна задается дополнительный параметр - смещение. Этот параметр минимизируется для всех кривых при подборе, тем самым существенно уменьшая влияние P-эффекта.

Предлагаемый алгоритм отличается от стандартной инверсии дополнительными параметрами и конструкцией сглаживающего оператора. Параметры, моделирующие P-эффект имеют меньший вес по сравнению с остальными.

Рис.2. Строение сглаживающего оператора при инверсии.

Предлагаемая методика была опробована на синтетических и полевых профильных данных ВЭЗ и МТЗ.

Для расчета синтетических кривых АМТЗ в двумерной неоднородной среде использовалась программа ZondMT2d. В качестве тестируемой модели была выбрана трехслойная среда с переменным (по сопротивлению и мощности) первым слоем и плавно изменяющимся (по мощности) вторым. Shift - эффект вводился случайным образом. На рассчитанные кривые был наложен 5% шум. Результаты алгоритма показана на рисунке 3.

Рис.3. Исходная модель данных (вверху), модель, восстановленная по предлагаемой (в середине) и по стандартной методике (внизу). Программа ZondMT1D.

Рис.4. Сопоставление результатов инверсии профильных данных ВЭЗ (три сегмента) по предлагаемой (вверху) и по стандартной методике (внизу). Программа ZondIP1D.

Рис.5. Сопоставление результатов инверсии профильных данных АМТЗ по предлагаемой (A) и по стандартной методике(B).

Результаты сопоставления показали эффективность использования нашей методики в случае горизонтально и субгоризонтально слоистых сред.

Ограничения алгоритма: