Программа ZondGM2d
ZondGM2D новая версия программы для гравитационной и магнитной разведки совмещающая в себе функции двух своих предшественников ZondMag2D и ZondPGM. Программа предназначена для двумерной мультипрофильной интерпретации данных магниторазведки и гравиразведки в наземном, скважинном и аэро — вариантах.
ZondGM2d представляет готовое решение для интерпретации данных магниторазведки и гравиразведки, и решает широкий спектр задач от математического моделирования до интерпретации полевых данных. Удобный интерфейс и широкие возможности представления данных позволяют максимально эффективно решить поставленную геологическую задачу.
В отличие от своих предшественников, ZondGM2D три типа описания модели среды:
Среда разбита регулярной сетью ячеек
Данный вариант наиболее удобен для решения обратной задачи (автоматического восстановления плотностного разреза или разреза магнитной восприимчивости). Результат инверсии является хорошим начальным приближением для последующей геолого-геофизической интерпретации. Реализовано несколько вариантов решения обратной задачи, важнейшими из которых являются: сглаживающая инверсия – для получения гладкого, блочная для получения блокового и фокусирующая–для получения кусочно-гладкого распределения геофизических параметров с глубиной.
Среда представлена набором тел с полигональным сечением
Полигональный вариант описания петрофизической среды, способствующий более структурному подходу к интерпретации данных. При подобной схеме двумерное сечение каждого из тел, моделирующих разрез, описывается замкнутым полигоном. Построение модели осуществляется путем заполнения разреза набором полигонов произвольной геометрии, с заданными магнитными и плотностными параметрами. Это наиболее удобный вариант для конечной фазы интерпретации. ZondGM2D располагает большим набором инструментов, позволяющим быстро создавать модели любой степени сложности. Решение обратной задачи для полигонального варианта модели подразумевает автоматическую корректировку положений узлов полигонов и их петрофизических параметров. Для данного типа модели реализован совместный подбор данных грави и магниторазведки.
Произвольно-слоистая среда
Этот тип модели удобен для интерпретации данных в регионах с согласным залеганием пород. Программа решает прямую и обратную задачи для произвольно-слоистой среды и позволяет получить плотности и магнитные восприимчивости, а также геометрию границ слоев. Для данного типа модели реализован совместный подбор данных грави и магниторазведки.
Кроме указанных алгоритмов, в ZondGM2D реализован классический вариант деконволюции Эйлера, позволяющий получить распределение простейших типов источников гравитационного или магнитного поля.
Все вычисления осуществляются с учетом параметров вмещающей среды и геомагнитной обстановки в районе где произведена съемка, таких как наклонение вектора магнитной индукции, уровень нормального поля, магнитная восприимчивость вмещающих пород, рельеф местности. Программа позволяет работать с любыми компонентами полей или их градиентами.
В программе доступны основные типы трансформаций потенциальных полей, основанные на теории эквивалентного слоя.
- Расчет вертикальных и горизонтальных производных
- Редукция магнитного поля к полюсу
- Продолжение поля вверх, подавление влияния рельефа
- Устойчивое продолжение поля вниз
Удаление фоновой составляющей реализовано в двух вариантах – с использованием медианы в окне или поля в воздухе на определенной высоте. Для сглаживания полевых данных в программе используется селективная вэйвлет-фильтрация.
ZondGM2d использует простой текстовый формат данных. Поддерживаются общеизвестные форматы или загрузка произвольного тестового файла.
Результаты интерпретации могут быть экспортированы в такие графические системы, как Surfer или Autocad.
В ZondGM2d имеется возможность назначения весов измерениям, закрепления и задания пределов изменения свойств отдельных ячеек или полигонов, использования априорной модели, как опорной при инверсии. Также имеется возможность импортировать и отображать результаты измерений другими методами и скважинные данные, что способствует более комплексному подходу к интерпретации данных.