автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Разработка и математическое моделирование процедур выделения геофизических аномалий

ГОСУДАРСТВЕННЫ"! КОМИТЕТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО ВЫСШЕМУ ОБРАЗОВАНИЮ УРАЛЬСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ ГС-РНО-ГЕОЛОГИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ

На правах рукописи

ЭТКЙНА Надежда Ивановна .

РАЗРАБОТКА И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕДУР ВЫДЕЛЕНИЯ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ АНОМАЛИЙ

Специальность 05.13.16 - " Примекениа вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (технические науки)"

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Екатеринбург 1994

.-sicта выполнена в гссуларствеккс::

гсркс-геолсгяческзп вк^дй-л::

Научн-й руксвсдктель :

гтрсфессср,

ссктср телн:гч=ск;1-: наук CCChíeí 5.3.

pcktcp наук Кжнса 0.;i.

ландтаг тэлктеск:^: нау-с 2сгхекк/:кс2 D.?.

Зе->Тц=я срган;:гац::л: НЦиОГР

2з^нта ссстспгс.- "_¿ÍL" 1SS4 г. в SjPjiscc:

на гаседак;::: спец::аи!г::рсг2нксг0 ссвс-та К 05S.GS.C5 пр:-: Уральской гсрно-геслсгичгсклй ака^ыми по адресу: Î2Q213 Екатеринбург, Куйбь_:евз, SC

С диссертацией ысхкз ознакомиться в 5;:£л;:ссе--:е Уральской гссуларственнсй гсрно-гэолзпгчесхсй

Автореферат разослан D&

Учекнл секретарь слец;!зл::гирсзакногс совета

¿уг-уязънс-тгъ работы. Одним из ззанайтк услзаай корракт-:го ксноле:-:с;:ро аан::л гее.-ог о - г е с £ из ич е скоп информации :: у ведения полнота извлечения интормащгл ;:г результатов полена: зблкдений является использование автоматизированных процедур :работкп результатов геофизических наблюдений. При этом особо ы*.нсе значение имеет обработка слабых геофизических аномалии, .е. аномалии. амплитуды которых соизмерен с уровнен пс^ех. 5 стоящее время отсутствует автоматизированный метод зыделенпл :аеых ансмагкй. Есззсму раг?£5зхка метода выделения слабь:-: ;ссизическ:!х аномалии я соответству-о-оего информационного и :огранмного обеспечен;:^ является актуальной задачей.

Связь тема диссертации с государственными научна::! прег-Работа выполнена в Уральской государственной гор-:-геологической академии з рамкам научно-технической програм-025 "Вычислительная те:-:н;:ка", раздел 0.30.03 " Создать ноге к развить дейстзуюпиэ системы автоматизированного лроекти-:зания (САПР) в народном хозяйстве (агтоматпэаш:я исследоза-й)". Основные ее положения использованы в научно-исоледова-■льской работе "Оптимизация модности горного предприятия з ловили риска".

Цель саб о ты. Разработка математических прспедур обнзруже-л и идентифккаии:! слабы:-: гес5нз;:ческнх аномалий из наблюдаете сигнала, искаженного помеха!.;::, а выделение кзазяед-релных участков исследуемы:'. с:гналсз для последукдего неотения модели распределения тизических свойств горных пород з учаемом геологическом пространстве.

Оснсгная идея работы состоит в использовании процедур

Згплк-удной и ¡сироткой с-ленши применительно к закономерной состзвлл-оцей наблюдаемого сигнала л послелуклен ;05н~:±::н:зл:::: параметров аксмалзп: : ислсл^гсаан::-?:.: априорной пн^стмап:::: с: ее свойствах.

азторем.

1. Корольгсванне амплитудной я ^ирсснсй селекции закономерной ссставллнлей на_л^лаемого сигнала лтгвсллет ва-деллп слабые гесфпззкескпе аномалии длл псследуклей идентификации -.о: параметров.

■2. Наглгчпе априорной ^формации л функции распределении изучаемого признака позволяет :;дент::хпцпроватъ параметры анс-малпи з условз'нх постоянно действующей помехи и нерегулярней сети наблюдений.

3. Предложенный кемплеко процедур сбеспеч;:вает разделение аномалий при раеттолнип ме>:ду ними не менее грех стандартов :: 2 условиях пикового ссосношенил помехи л сигнала до уровня

Научная новизна работы заключается в разработке и создании:

- ¡¿етсда выделения слабых геофиз:1ческих аномалий, позволяющего разематриаать модели с непрерывна;.; дискретным распределением физических свойств в изучаемом геологическом пространстве, и не требуюцего априорной оценки спектральных свойств сигнала и лемех::;

- метода восстановления непрерывной пеалзхзацип по диокрет-ней сети. предусматризащего определение характерны;-: точек аномалзш при восстановлении полезного сигнала;

- метода идентификации параметров полезной аномалии.

Ососн:з5ннс--^ и лос-озе-кость наг-л-:~х положений под-зер^-зеллл удовлетворительной -хлл;:?.;ссльк: результатов физической ктерпрегаллгп даннь:х петрс^нзическил плеледованнй Уакакского елторо.^ленпл по сквз^пкам 53с-, £05, S"r, 5G3 участка £11 ланнь:е пс Г.П. Гакозцезу; с ::лтзеллтзг-:::;й зпзпкл-геологпчес-::: молельс месторождения.

L раблле ::г.zлгтзал:: съ мале::ат::чес:-:лгл

=:-:::л процедур введения слабы:: гз:±;:г:г-:е::-::г-: аномалий и кза-ллднероднь*: участков реализаций набдгдзт-чого сигнала. а такх? :лллтзвпе:-:;:л реальней геологической :: геофизической кнформа-:::: для построения мелел;: ра:пределе:-:::л лизическлл: свойств 2 ллсклсли разреза.

~лакт:гческал пеннлеть. На основе разработанного метода ¿явления с л алых reo физических аномалий предложена методика !:рзботки ланных наблюдений геофизическлл-: полей, ленованная на "хаотическом подходе к анализу фнггпел:-™-: полей.

газработано программное ебеслечение 2 -среде TUHBD С+-. релулматриванщее возможность выделения аномальнгл-: полей в :::ч-зрактизнсм гра&гческсм режиме визуального контроля боль-лнлтва этапов разделения пелей, а гак>:е учетд гканш! интерп-;татора лб изучаемом геологическом лрлгллзнстве. Дружестзен-сп интерактивной ре-йгм позволяет лрженяль указанную иетадкку :акл::ческсму инженеру - геофизику, а также исплльзсзнль ее в ;еб:-:см процессе .

При применен;;:* разработанного метол;г-:еского и программного ■■еспечения достигается:

- сокращение времен:; обработки походной информации;

- певьлление точности зьлгеленил полезных аномалий;

- уменьшенне трудсемксстобработки геофизических данных;

- повышение информативности исследований.

Методика рекомендована к использование н пргенткь:-; трганп-531аил ( Уралгипроруда, НБ^СГF;.

Апробация работы. Основные результаты диссертационн:;: работы доклалыаглпсь л сбсукдвлпсь на У.: : Нсесс^знск :ем::наре по послепсваглто горнего дазленил 'г.Алыа - Ara, г.:, на Нсе-:скзнсм научно-техн::чеоксм семинаре "Проблемы г:рн:гс лнвленил на больших глубинах при ведении подземных и о г крысы, рабсс" {г.Кривой Рог, 1530г.}, на X: ме;члун=рслной конференции лг автоматизации в горном селе -САМО - 32 i г.Екатеринбург, С'33£г.), на Меклуннродной кснсеренции "Ресурсстбесегахлие технологии строительны:-: материалов, излелий и конструкций" :г.2елгорол, -333 г.':,' на научно-техническюс семинарах институтов Уралг:прсруда (1935 г.), hZEíCTF .;i332 г.).

Публикация. Основные результаты диссертации сслеркаотн в 5 опубликозаннкх работах.

При еыполнэнпп ксолеловакий бсльпую птмспь ценными тенетами и критическими замечаниями оказали завецусций проблемней лабораторией Уральской горне-ге слог ¡гческой академии доц.. к.г-м.н. Оерксв 2.А. и лопент. кафедры FMCC. к.т.н. г'.ер-нилксв С.2.

Структура и ебьем таботы. Диссертация состоит из ввеле-ния, четырех глав, заключения и пр;!лок?н;н. Содержит i<i± етра-ннцы, Еклачая ?1 рисунок,, 2 таблицы, поклонение и описок использованной литературы из 95 наименований.

ОСНСВКС,! РАБОТЫ

Задача выделения слабых геофизических энонзлт';, решаемая автором, формулируется следил;?.! образом. Наолхда-тся гэо$кги-чесгий сигнал, искаженный значительной помехой, л, предположительно. содеркалий слабые ано.:зл:п:, списываемые априорно известными Функглглми . Требуется выделить эти аномалия л идентифицировать их параметры. Кнфсрмалиокнал ситуация, в которой дол—га быть селена задача выделения локальных аномзл::й, харвк-' теризуется следукц>м1 особенностям;!:

- квллтчием нерегулярней сет;: наблюдений:

- наличием априорной ¡информации о виде лун-лип: распреде- • ленж исследуемых параметров;

- экспериментальные данные представлены с точки зрения математической статистики относительно короткими реализациями;

- результаты измерений искажены лушм, обусгоггзкннм погрескостями измерений и нал'гчиеу случайных компонентов исследуемого сигнала.

Геофизические измерения проводятся ло нерегулярной сети (лрс>.1льные, точечные), параметры которой определяется фермой геслог::ч~ок:к тел, их нарушенноегью, гкономичесгсмк соображениями и •тйу.н:гчЭскз-201 ограничениями. Таким обр-азо.ч, устойчи-вссть к изменению структуры сети является фундаментальном требованием при конструировании алгоритма обнаружения аномал;:;:.

Поскольку при выделении слабых аномалий сбвза дисперсия вкг-очаес в себя погрешности измерений, за нихние пороговые значен:^ помех, на фоне которых происходи? выделение аномала, принимается относительные логрепгнссти измерения изучаемых параметров.

2 работе подложек алгоритм ныделекил слаб—: гол-: аномалий, предусмаорнвзклий слеоу^ле соераи:::::

- первичную обработку зкспер^ентальнын ланных, заклыча лу-зся а устранении пропусков, релактнрозании нелсстозерн саннын, координатной привязке данный:

- процедуру выделения закономерных ссставляюзо--:. несусп ;к$орыз1з:й сб аномальный участка:-::

- выбор закона распределения гкглериментальнын данных :-основании априорной инфоро.:з1л:и:

- расчет ничего предела, относительно которого зыделя; ся слабые аномалии;

- сегментация наблюдаемых признаков;

- выделение слабы:-: аномалий, не лрезылапсин о.::-: пс:;е:: осредненнг.чу сигналу;

. - построение селектирующих :а-:лульсов на аномальных уча

- сглаживание в сколь глюем окне для исключения лс> аномалии;

- выбор степени агпроксимирудгдегс полинома:

- восстановление-непрерывной реализации по дискретной регулярной последовательнссти;

- клентифккагпа параметров пелегной аномалии.

'.¡ноголетняя практика применения статнст:кески>: метел

геофизике показывает, что распределения каблюдае:,:ын спгн (удельного электрического сопротивления и магнитной вослр:: зостк; аппроксимируются логнермзлькым законом, а плотно: нормальным.

Еыбср процедуры выделена закономерной ссссавллзхдей иззеден путем моделирования. 5 представленной в алгоритме

еолзаледькссл:; операций выбору подлежат анлмальный

релел, процедура выделения аномальнлй с:лтазллн;цей лигналз, лепень =лпрокс;о,л:р:/клего полинома. критерий сценки качества ' лг:лилма обнаружения слабь::-; зкомал:п':.

анлмальный предел спрелеляетля равным величине тзнлалла в ллолзелотз:::: с выбранньл: законом распределения. елекг;:р\-:лг!е импульсы. зылеллкдпе клмпакгные мнлжеслза точек :а пропиле наблюдения лея нахождения аномальных участклв, сп-^елелнптлл по разности между регульталлм осреднения сигнала в :кользллем окне :: лтанлзртлм согласно вырвжен;;:

^=51дп(х5р8Т) =

1 при (кзг5т)>0; О в остальных случаях ,

(1)

Хб^- результат лореднензк з скользлдем окне;

БТ - станларт. "плотная селения, обеспечнвзгллал устранение зыслкс-часллт-гь:-: внбрллов, произзелилол путем сглаживания селектирует з:м-лульолз в скользлдем лине. .Ширина окна выбирается в слотвегл-:з:п: : прлзеленным зыпе предварительным елла-киванием илиодного :;™нала. После прсвелен::л амплитулно-лшретной селекции ооу-леллзллетсл пллпномпальнвл аплроко:л(ация лзгкала на анлмальнын учаелкан. Степень аппрлксимз:рук:цего полинома выбзграелсл, исио-ля из лпециогкн форм гравнметрзгчеекпн и магнитны;; аномалий.

Предложенный алглрилм и параметры процедур. логзелянллл-: зпентпллплпговать аномал:л:. исследованы путем ¡.-атематического молелпрезанил.

ЗНДНчИ м£~5Маг:1Ч9СКОГО МОДгЛИрОВЗНИЯ заключается:

- з выборе процедуры выделения закономерной ссстззлянлей сигнала и определении ее параметров;

- а доследовании факторов, азпявгих на разрела-лэую' способность алгоритма обнаружения и на вероятности пропуска и ложного обнаружения аномалии.

Метод::кз вычислительного зкспер;о.:ента заключалась з сле-дущем:

- оценивались рае личные процедуры сглаживания;

- варьировалось расстояние между центрами моделируемых аномалии, измеренное в стандартам;

- варьировалось пиковое соотношение сигнала и помехи от 100^ к максимальной амплитуде ос порогового значения алгоритма;

- варьировалась величина скользящего окна;

- производилось оценивание алгоритма обнаружения путем вычисления апостериорных вероятностей выделения слабы:-: аномзли;:

- для оценивания разрелаюдей способности алгоритма изучалось влияние формы аномалии на погрешность обнаружения;

- производилось сравнение эффективности восстановления полезного сигнала с сушествугаэьш методами.

Тралнидюкнымк зидами сглаказання, наиболее щ:;:мекя5мьйш при обработке геолсто-гесфиз;гсесной информации, язллытся метод полиномиального среднеквадратическсго гглайогнания. знергети-ческая ф;:льсрацпя и осреднение з сколь зяцем окне. При зтсм восстановление формы полезны;-: аномалий может производиться только визуально, "на глаз", тогда как задача собственно выделения аномалий состоит а оценке ее параыетрсз (местоположения, амплитуды,' ширины). Огран;гчегИ!Я при выборе процедуры выделен:^

закономерной состазллкц-а определяется следуЕЦиь-н пслсок-нилми.

1. Аномалии должны быть выделены из коротких реализации При этом постановка задачи стаксзится :-:есгаснот:!ческой и нельзя говорить о спектре аномалий.

2. Не представляется зсгможнём описать аномалии моделью линейной дикамхческой системы, что является исхссныы положением при построении фильтра Калмана.

£. Не имеет смысла использовать дислерс:то слибки в качестве критерия качества работы фильтра, выделя?:лего аномалии, так как этот критерий характеризует эффективность процесса в срепнем.

Сопоставление перечисленных процедур сглаживания показало. что с точки зрения минимума срелнекзадрат;гческсй логреш-нсстп выделения полезней составляющей наилучлим является осреднение в сколь злздэм окне. исследована параметроз процедуры варьировалось пиковое состнслэние сигнала и помехи, а тзказ ¡сирина сколъзялего окна.

При исследовании факторов, злиякеи:-: за разрелвдлую способность алгоритмз и эффективность процедур, приняты следующие допущения:

- модель поля является аддитивной, сигнал представлен детерминированной функцией;

- помеха подчиняется нормальному закону распределения, имеет нулевое математическое оккдание и известное среднекзад-р=т:г-:=ско= отклонение, сеигмэримое с аьшлитулей модельного с:ггнала;

- при моделировании аномалии использовалась наиболее часто употребляемая для аппроксимации гесфиззгческпх ансмэлгш

функция Гаусса.

На рис.! изображен исходный сигнал, являе;дпйсл суперпсзи-шйзг двух гауссианез и помех;!, представлл?::лпй собой случайный процесс нормального типа о кулевым средним и п;;козым ссттнсте-нз:ем сигнала и помехи, разным единице. Расстоянзге мелду цент-рзмп аномалий равно четырем стандартам.

Для оплакивания сигнала на аномальных участках пспольаова-лась пол;ц-:см::альнал аппроксимация. Для обеспечения моделирования со значительны).! пиковым соотношением сигнала и помехи !бс-лее 100^ от максимальной амплитуды) з методе предусмотрено выселение полезного сзггналз на увеличенном интервале, разком удвоенной ширине аномального участка. За центр интервала принимается точка максимума на алпрокспмзтруюеэй кривой. На рис.2,3 показаны выселенные полезные аномалии по исходно;,г/ и угел;г-:ен-ному интервалу.

Оценка зффект:зностн метода выделения слабых знсмалзгй проводилась о ¡-опельзованием математического аппарата теории отатиотичеекзр-: решений. Значения коэффициента правдоподобия по профиля при наличии (гипотеза Н1> и отсутствии (гипотеза Но) аномалин для случая некоррелированной помехи рассчитывались по

Формуле *

(л ГЛ т

!

где ] - индекс смешения аномалии по прсфтпс от шкета; я пике-

Задача разделения аномалий

Усл.^

|

и*-'"/]

ЙЕр

Ч 1 И Ц' ....5 й у ......? к /

.1:к'г'ттщ:

¡точки пр.

50 юо

1 - исходный сигнал с наложением случайного сигнала помехи,

2 - модельный сигнал.

Рис. I

Разделение аномалий преддогенннм методом на исходном интервале Ум.СА-

..].......1......1......!.....1......1......1......!......1......1......1....!......1

тачки пр. <60

I - модельный сигнал, 2 - выделенные лолезнне аномалии. Рис. 2

Разделение аномалий предложенным методом на увеличенном интервале.

Уг

и. ел-!.....

5

..!......1......!......1......1......1......1......1......!......1......1......1

50 гоа

I - модельный оигнал, 2 - зкделеннне аномалий. Рес. 3

/ /у.

xy, f(xt), f(x2),...,-f(xm) - результаты ка5заггн:п: золя г-дль

ПрСфИЛЯ.

Для псследпвзк;:л разрегакпеи споссбнссти злггригма обнаружения оиенпзалась списка в задании £срмы аномалии, функция праглспсдобня определяет:.- выражение!!:

Зля исгледованпя эффективности алгоритма обнаружения ставилась задача сценки возможности разрешения двух близко рагпо-ложеннык на предке аномалий, порога облегчения, превыогенпе которого не п:зволяет разделить аномалии, а также слрепелялась чувствительность алгоритма при изменении пиковего содтнсоенкя сигнала и помехи.

1ля случая, когда дпределяется аномальный предел

выделения слабых геофизических.аномалий, используется проложенный -комплекс процедур их обнаружения и идентификации, а лля случал, когда пороговое значение априорно не установлен;, задача сводится к сегментами: последовательностей.

Опенка 50фект:1Вности алгоритма проводилась на сснсве статистического моделирования, рассматривались метспы выделения границ аномальных полей, приуроченных к скачка:,: й:з;г:е:к:к свойств:

Д=ехр

m

m

/

* A.A.H:ikht:ih. Статистические методы выделения гесфигвеских аномалий. М.¡Недра, 1373.-£30 с.

- ОбрабОТКЕ данных Ы-ТОДОМ =2ТТМ£Т::ч~СКОЙ СеГМеН~31Д-!К по KOHOiOiSj DS;

- обработка данный метопом критериальной статистики (критерий лоттелпнгз).

Прззплп поиска границ основан на п:::ске внезапного изменении сресних значенш;. Поменяется месос ткольэялего среднего, гкользлплй интервал 'окно) ралпадаетгя на две части: t+H,i-H

Ееличина критерия вычисляется по формуле :

_(xsrx52)2 DS= S?+S2 ' (4)

XS1 , XS2- средние по каждой птлозике оке-:а;

' 2 2

S1 , S2 " ссотзетстзующиедпсперспп .

■Запача выделения границ имеет определенный фкзическв! смысл применительно к геологс-геофпзичеокой информации. Кроме того, метод поиска локальный границ не позволяет-определять характерные параметры полезных аномалий.

Для вычисления значений критерия .Усотелинга з предположена, что коэффициент корреляц;-! разен нулл. используется выражение:

т

m _

2 = ntn2 V (X, "О ni + n2Zj(n(

" -X2j)2(ni + n2-2) r=o »i^zIjCnrOsJ.+^-OSl,.

J=1

(5)

где гц , П2- число элементов л сравниваемых выборках;

Ху , X2i- векторы средн;о< по j - му свойству з сравнив.: емых зыборкал, j=1.2,...,m :

2 2

s } S2j - аисп5рз:ш по j- му свойству г сравниваемых

ВЫбОСКЗХ.

Ahssj-s проведенных псследовакта показывает, чсс сегментация случайна;-: последовательностей о применением критериев ПЗ и Хсттелинга характеризуется слелуюцдм: недостатками:

- для применения критерия D3 необ:-:од;-.;о предварительное определение урсзеннсго строения геолопгческсго поля:

- отсутствует теоретическое обоснование выбора величины скользящего окна;

, - для критер::я .Хсттелинга малая эффективность для ¿влачи разделения аномалий обусловлена чувствительностью алгоритма к объемам выборок в левом и правом скнах.

- Результаты математического моделирования и разработанное .автором программное обеспечение позволили реализовать методику выделе-пья слабых геофизических аномалий с использованием интерактивной системы. Выделение слабых гесфпзическю: аномалии производится з условиях минимума априорной информации и отсутствия данных о форме аномалии и ее корреляционных сзспс-свах.

Разработанная метслпка относится к стзлнп: псисксвс-сле-ночных работ, выполняемых в масштабах l:lüüQG, i:2CQS. Целью

зтлго злапз .-.здлется построение структурных кар? мелтлрлжде-:-::::':, определение размещения лети снзвж;:н ;; выработок, рекомен-лации пс клмплекпу исследований з скважинах и выработках, а также разработка указаний по доизученио отдельных участков рулного осла. На данном зтвле стрлялсл гесфиг;:ческпе :: петро-физическпе-разрезы, оценивается запасы по категории Гь и прогнозные ресурсы ?..

Апробация методики проверена при поттрсении мелели. рзлп-репеленпя физических лвсйств в плоскости геологического разреза по ::з:--:аемым параметрам в соотзетттв:п: с предложенные; метолом выделен:^ слабых геофизическое-: =номал::й. Обрабатывались результаты гесф-из::ческ:л-: измерений по Г.П.Сакоздеву : учзст-кз 311, окважнны 52с, 375, cQô, К5 до удельному злеклргтчел-ксму оспротизлен;х к магнитной в:спр;до.5ЦКсоти при принята; г;п:отегы о логнсрмадьнсм раопределенгоь В процессе работы оп-релелядиоь логарифмическое ерэднее в скользящем окне и логарифм:легкий стандарт. По каждой скважине проведено выселение полезный знсмалий, построены геофпг;гческ:;= разрезы по изучаемым свойолвам, что является основой для проведении ксмплексп-рсзакия геодого-геофпэ:кеской информации. Разработанная на основе метода обнаружения слабый геофизических аномалий методика ллзволяет рассматривать два т;пза .'моделей распределения физических свойств з плоскости разреза:

- модель с непрерывным изменением значений ф:;г;г-:е::-оо: параметров, в которой отсутствуют границы между горними породам:, харвктеризуюд:й:нся разными значен;ко: физически свойств;

- модель о дискретным распределением фигическ;!х параметров при наличии четких границ ме:-су блоками горных пород, в

пределах которых оиз;:ческ::е свопстзз сохраняют п'дстддкные значения .

Предлагаемый пддхдл позволяет детегминиргеенн" определять параметры модели. Тек. если рассматривается дпгкреднач модель о четкими границам::. то аналитически определяются тдчни контакта. для непрерывной мелел:: возмежнд аналип^едки засад:: закон изменения изучаемого параметра ло трассе наблюдения.

Дсстовернстть полученных результатдз пддтзержлаетгя упдв-летзерительндй Слод:д,;оотьд результатов сизичеснди инсерпредЕ-. пни данных петрсспз::чедх;д-: псдлелованип : бизикс-геслсгиче::-.о:: моделью месторождения.

На основе разработанного ::етола выделения слабых андмал:::': разработано алгоритмическое ::'программное дбеспеченпе а среде тиг£0 С-х . позвеллюгдее з-Дектизно проводить дбрабдсыу гедтп;-зических данных н интерактивном режиме/ Имеется зсгнсжксссь визуально контролировать процесс выделения аномалий на дсне . помех. Интерактивная система включает в себя также библиддеку математических прдиедур. ГГдльзсзатель осуществляет выбор метд-да обработки из глазного меню.

Библиотека програ.\:м математически прдледур включавг в себя

- дорелненпе з скользящем дкне;

- знтоопшгнугз дл'юьтраюдс'.

- полиномиальную алпрдкси}.:ал:до з скользящем окне;

- программу генерирдзания зкспер::мекеадьных данных;

- обработку результатов наблюдений предлеженным метоле:.:.

Программное обеспечение рассчитано на деление слелуюдоо:

задач:

- моделирование фйзичесхлх полей в различных пнеормапидн-

ных ситуациях, а такие свойств налагаемой помехи;

- просмотр и релвктирозание геофизически данных с цельз улаленил пропушенных и ошибочных значек;:й а интерактивном ре- выбор метола хз библиотек:-: математических процедур апл-

рсксжзцпи и проведение обработки данным метолом;

- обработку данных предлагаемым метолом обнаружения слабых гесфпз:гческих аномалий, -при этом в графическом интерактивном ре>озм? пользователь визуально контролирует следующие процессы:

- осрелнение в ткользялем окне:

- определение н;о!снего предела выделения слабых аномалзп:.:

- =.мплитудйо-п:.~отну:-з селе:-цлто;

- определение оелектируюзк жпульсоз;

- восстановление характерных параметров аномалии (максимальной' амплитуды, положения центра аномалии в пределах профиля, лирины);

- определение лсгрэлностей зссстаяс'3лен;:л полезного сыпала.

Таким образом, программное обеспечение обеспечивает выполнение основного комплекса процедур обработки' аномашп":, гклнчад пепзичнузэ обработку измерений. Болученныэ данные могут нег.оооелстзенно использоваться лля геологической ;п-:терпретац:п! аномалий, решения заоач геодезической граЕиметр-;ш л т.д.

/

ЗАКЛЙЧ'ЕН;1Е

В регультате выполненных в работе исследований лазе новое решение актуальной научной и практической ззлачи выселения слабы;-: геофизических аномал;:;: из наблюдаемого с;л"нала.

ОсноЕкые научные результаты, зызолы ;: практические рекомендации диссертационной работы заточаются з слелуюцем.

х. Разработан комплекс мзтемат-гческпх лролелур обнару.че-■¿"л и идентификации слабых Ггсфиз;:чесн;:н аномалий, включающий в себя:

- выделение аномальных ссотазллюлнх наблюдаемого с;~:-:ала:

- амплитудную и широтную селекшгю аномальных составляющих;

- полбор полинома, елпрокстируюцего форму аномалии;

- идентификацию параметров аномалии.

Выполнение этих процедур з диалоговом- режгме с пользователем позволяет выделить слабые геофизические аномалии в икфер-мационной ситуации, которая характеризуется следующими сссбен-нсстями:

- наличием нерегулярной сети наблюдений;

- большая уровнем лумов, езязянных с погрешностями намерений;

- наличием априорной информации .о виде фун;-ллп1 распределения изучаемых параметров;

- свойства эргодичности и стационарности исследуемых процессов научно не обоснованы, что не погЕоляе-т перейти к вычислению статистических опенок процессов.

ЕЫПОЛНеНПе ДаННОГО КОМПЛсКСа пропедур ПОЗВОЛЯе0 ПОСТРОИТЬ модель $игкчесг01л полей з плоокосси гесфиззгческсго разреза и обеспечить корректное ко!,£плекс;:рдзанпе геологзгческой и гесфи-з;:ческой информации

2. >.!атемат::чеснсе моделирование разработанных ироиеоур ллгзол::ло устангзнт^ оледуылее:

- для выл еле:-:::.-, заклндмерной ссетаздяюпей нзблюдаемсго д:~н=ла рзиззонально использовать его осреднение а скользящем сыне, лоз: выборе велнчззны которого рассматринззотся две оисуа-п:п:: а) впрз^орнзя ззноормалия существует и известно расстояние между аномалиями; 5; апрззорнзя зогосрмацил отсутстзует. В первом случае, когда можно говорить лзпсь о лоиблзгженном расстоянии мехду аномалиям::, удается выбрать оптимальную ширззну окна, во веером - опт:д.:альнуы в среднем плгрззну окна;

- порог выделения слабы:-: аномалий должен ооотзетотзоаать уровн-д погреЕНсстез-з наблюдаемых сз-згналоз.

S. Разработана методика обнаружен::* слабый геофз^ззтческзос аномалий, позволяющая рвссматрзЕзть непрерывные и дзккретные модели распределения физичеекзк свойств в плоскости разреза и в обон>: случая:-: детерминирование определять параметры модели.

4. При оценивании" эффективности предложенной методика выделения слабых геофизических аномалзп: по результатам презе-оенного вычислительного эксперимента установлено, что:

4.1. При рещениз! задач:! разделения ансмад:ш удается разделить слабые геофизические аномалии на расстоянии между ;о: пентрачи до трех полуздирзп-г при отноязекззн помехи к еззгналу до 100% от макеззмальной амплитуды сигнала.

4.2. Выделяются слабые аномалии при отнодензс! помехи к

сигналу до 100% от максшальяой амплнг/ды сигнала.

4.3.-Ери правильном выборе величины скользяцего :кна к при средкзг-: уровнях шуиса ($>=0.2} постигается следугпле диапазоны изменения погрешностей восстановления характерных параметров на исходном и увеличенном интервале:

- по амплптуле, з процентах к первоначальному значен:;:: - 0-1

- по точке максимального градиента, з процентах к полуширине - О-SOS;

- по местоположения аномалии, з пропентзх к полугирине - С-1

Относительные -погрегно-с-ти восстакозлек:ья полезного сигнала по отношению к амплитуде при зтом не презыхаат 0,2.

4.4. Оценивание апостериорных.вероятностей выделения слабых акомалзй на профиле наблюдения и разрелзкшей способности метода показывает, что при изменении формы детерминированных аномалий и увеличена: пикового сооткс-денил сигнала и помехи до 1SCS версятности обнаружения слабых аномалий прнккман-т значения, близкие к едю-пше, что указывает на высокую разрелашую способность метода.

4.5. Тестирование корректности процедур обработки показ ало xopcayB сходимость результатов обработки рассмотренными и предложенным методами выделения слабых аномалий. Показано, что на сгенерированных случайных последовательностях вылеления аномалий не происходит.

5. Пои невозможности установления нижнего ансмаль-ного предела для решения залачи вылеления слабы:-: геофизических аномалий следует использовать метоны сегментации случайны:-: последовательностей с использованием критериев DS и Хоттелинга.

5. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение

в среде rjREQ С-~, псзводягдее вести обработку данных в инте-рзктивном режме.

Основные полсже:-п;л диссертации спублпкозаны в следующих работах.

1. Построение рецаядих функюпг и оптимальных решающих правил при колплексирозанпп измерительной ;п-:Фсрмацни/Зсбнин Б.Б., ЗткинаН.И., Гайнансв 'Д.Н./■' Лзз. вузов, Горный журнал.-1992.- N 11.- С.23 - S5 .

2. Зткина H.H. .Алгоритм выделения локальных аномалий при обработке геофизической информации// Межвузовский сборник. 2а-лилки Уральской Государственной горно-геолоппесксй академии, сер. Горное лело.- Екатеринбург. 1993, С.24-35.

3. Бобнпн Б.З., Зткина 'А.'л. Прин-л-пы построения экспертной системы для прогнозирования опасннх проявлений реакций окружающей среды //Тез.докл. 12 Всесоюзного семинара по исследования горного давления. г.Длма-зга, С.25.

4. Зобнин Б.Б., Зткина Н.И. Алгоритм предупреждения опас- . кых проявлений окру^оцей среды //Проблем горного' давления на больших глубинах при ведении подэемньк и открытых работ. : Тез. докл. Всесоюзного научно-технического семинара, г.Кривой

For г НИГРИ. -'1990.-С.7S.

5. Методическое и программное обеспечение для решения задач оптимизация мслрессги предприятий строительной индустрии /Зобнин Б.Б.. Некрасов 3.11., Зтккна Н.Я., Маркс С.Р., Еелужен-:-:о S.U.// Ресурсосберегающие технологии строительных материалов, изделий и конструкций.: Тез. докл. международной конферен-цпи, научные чтения Белгородского технологического института строительных материалов,- Белгород, - 1933. - С.45.