авторефераты диссертаций www.z-pdf.ru
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
 

На правах рукописи

ГУСЕЙНОВ Роман Гасымович

СИСТЕМА ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА СИГНАЛОВ НЕСТАЦИОНАРНЫХ

ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ЗОНДИРОВАНИЙ

Специальность 25.00.35 – «Геоинформатика»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата геолого-минералогических наук

ИРКУТСК – 2015

Научный консультант:

Поспеев Александр Валентинович,

доктор геолого-минералогических наук,

профессор, старший научный сотрудник Института земной коры СО РАН, г. Иркутск

Официальные оппоненты:

Давыденко Александр Юрьевич, доктор физико-математических наук, профес-

сор кафедры информатики и математического моделирования Иркутского государствен-

ного аграрного университета имени А.А. Ежевского

Захаркин Александр Кузьмич, кандидат технических наук, ведущий научный

сотрудник Сибирского научно-исследовательского института геологии, геофизики и ми-

нерального сырья, г. Новосибирск

Ведущая организация:

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт нефте-

газовой геологии и геофизики им. А.А.Трофимука СО РАН, г. Новосибирск

Защита состоится «24» декабря 2015 г. в 13 часов на заседании диссертацион-

ного совета Д 212.073.01 при ФГБОУ ВО Иркутском национальном исследователь-

ском техническом университете по адресу: 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83,

ИРНИТУ, ауд. Е-301.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВО Иркутского на-

ционального

исследовательского

технического

университета

и

на

сайте

http://www.istu.edu/structure/54/5042/.

Отзывы на диссертацию и автореферат должны представляться в диссертаци-

онный совет не позднее, чем за 15 дней до защиты диссертации. В отзыве указывают-

ся фамилия, имя, отчество лица, предоставившего отзыв, почтовый адрес, телефон,

адрес электронной почты, наименование организации и должность в этой организа-

ции. Отзыв в 2 экземплярах, заверенный печатью учреждения, просим направлять

ученому секретарю совета Галине Дмитриевне Мальцевой по адресу: 664074, г. Ир-

кутск, ул. Лермонтова, 83, ИРНИТУ, диссовет Д 212.073.01 (тел. 89149323049; e-mail:

dis@istu.edu).

Автореферат разослан «__» ноября 2015 г.

Ученый секретарь диссертационного совета,

Мальцева Г.Д.

кандидат геолого-минералогических наук

2

Работа выполнена в ФГБОУ ВО «Иркутский национальный исследовательский

технический университет»

Научный руководитель:

Петров Александр Васильевич, член-корреспондент РАЕН, доктор технических

наук, профессор кафедры автоматизированных систем Иркутского национального ис-

следовательского технического университета

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность

Нестационарные электромагнитные зондирования показали свою высо-

кую эффективность и заняли достойное место в комплексе работ по изучению

строения осадочного чехла наряду с сейсморазведкой и другими методами

структурной геофизики. Особое значение электроразведка имеет в сложных

геологических условиях, где невозможно получение однозначных геологиче-

ских результатов с применением одних лишь сейсмических методов.

Контроль качества (точности и достоверности) сигналов является важ-

ной задачей при проведении исследований методом зондирования становлени-

ем поля в ближней зоне (ЗСБ). Присутствие геоэлектрических неоднородностей

в разрезе, особенности электрических и магнитных свойств среды, множество

помех различного происхождения, осложняющих сигналы становления, не по-

зволяют использовать статические параметры регистрации и жестко заданный

граф обработки для обеспечения высокого качества кривых ЗСБ. Также необ-

ходимо обеспечение высокой степени достоверности полевого материала. В

этом аспекте важно четкое разделение влияний, вызванных неисправностями в

измерительной/генераторной системе и особенностями геологической среды.

Использование телеметрических систем наблюдений, таких как SGS-TEM [По-

спеев, 1999; Агафонов, 2005], ЦИКЛ [Захаркин, 1981; Секачев, 2006], позволяет

расширить инструментарий оценки точности и достоверности за счет наличия

множества сигналов от одного источника электромагнитного (ЭМ) поля, а так-

же усилить контроль качества сигналов становления.

При текущем уровне требуемой точности восстановления параметров

геоэлектрической среды (детальности исследований) уже недостаточно таких

критериев, как целостность данных и погрешность измерения 10-15% [Инст-

рукция по электроразведке, 1984, п. 3.3.7.65]. Современные системы оценки ка-

чества, такие как EMCONT (ООО «Северо-Запад»), позволяют в автоматиче-

ском режиме анализировать результаты измерений ЗСБ и магнитотеллуриче-

ских зондирований (МТЗ), выявлять записи низкого качества, оценивать полно-

ту и достоверность данных электромагнитных зондирований (ЭМЗ), получен-

ных аппаратурой PHOENIX и SGS-TEM [Черемисина, 2013]. Основными мину-

сами подобных систем являются недостаточная оценка систематических по-

грешностей и применение показателей «гладкости», которые слабо отражают

степень влияния случайных погрешностей и не учитывают особенности каждо-

го объекта исследования.

Целью работы является повышение точности сигналов и достоверности

результатов нестационарных электромагнитных зондирований путем создания

специализированной геоинформационной системы.

Задачи исследования

выявление факторов, осложняющих получение качественных сигна-

лов ЗСБ, классификация и определение степени вносимой ими

ошибки;

3

создание единой среды для комплексного анализа большого массива

первичных и обработанных данных, а также разработки, тестирова-

ния и внедрения новых методов контроля качества;

оценка случайных и систематических погрешностей сигналов ста-

новления путем математического моделирования;

разработка геоинформационной системы оценки качества итоговых

кривых ЗСБ на основе количественных показателей случайной и сис-

тематической погрешности.

Фактический материал, методы исследований и аппаратура

При решении поставленных задач автор опирался на работы следующих

ученых: Агафонова Ю.А., Антонова Е.Ю., Бубнова В.М., Буддо И.В., Ваньяна

Л.Л., Вахромеева Г.С., Жданова М.С., Захаркина А.К., Каменецкого Ф.М., Кауф-

мана А.А., Кожевникова Н.О., Могилатова В.С., Морозовой Г.М., Персовой

М.Г., Петрова А.В., Поспеева А.В., Слуцкого Е.Е., Табаровского Л.А., Тригубо-

вича Г.М., Эпова М.И., Christiansen A.V., Fitterman D.V., Keller G.V., McNeill J.D.

и других исследователей.

В качестве основных методов исследования использовались: полевые

эксперименты, статистический анализ, математическое моделирование, корреля-

ционный и регрессионный анализ. Расчеты выполнялись с использованием про-

граммно-алгоритмических средств SGS-TEM (Агафонов Ю.А., Поспеев А.В.,

Шарлов М.В. и др.), математических алгоритмов решения прямых и обратных

задач ЗСБ, разработанных специалистами Института нефтегазовой геологии и

геофизики имени А.А. Трофимука, г. Новосибирск (Антонов Е.Ю., Эпов М.И. и

др.), а также инструментов, разработанных автором. Статистический анализ вы-

полнен с привлечением материалов ЗАО «Иркутское электроразведочное пред-

приятие», недропользователей и др. организаций. Полевые экспериментальные

данные получены посредством применения цифровой телеметрической электро-

разведочной станции SGS-TEM в ходе решения структурных и нефтегазопоис-

ковых геологических задач методом ЗСБ. Эксперименты производились на ряде

площадей на территории Иркутской области, Республики Саха (Якутия) в т.ч. на

подтвержденных месторождениях углеводородов: Ковыктинском ЛУ, Ярактин-

ском НГКМ, Тымпучиканском ЛУ, Вакунайском ЛУ и др.

Положения, выносимые на защиту:

1. Разработанное алгоритмическое и программное обеспечение для хра-

нения и обработки данных ЭМЗ обеспечивает централизованный дос-

туп и возможность комплексного анализа значительного объема пер-

вичных и обработанных данных;

2. Методика определения погрешности кривых ЗСБ как совокупности

случайной и систематической составляющих повышает точность

оценки качества и эффективность интерполяции в процессе первич-

ной обработки данных;

3. Автоматизированная система комплексной оценки качества сигналов

нестационарных ЭМЗ обеспечивает получение оперативной инфор-

мации о качестве данных с учетом требуемой точности восстановле-

4

Личный вклад.

Научная новизна работы.

1. Архитектура информационной системы дает возможность упростить

разработку новых программных средств и инструментов математи-

ческого моделирования для комплексного тестирования новых мето-

дов оценки качества данных ЗСБ. Программные средства, разрабо-

танные в рамках данной системы, позволили провести анализ значи-

тельного объема полевых данных, выполнить кластеризацию ЭМ

помех и определить верхние границы стандартного отклонения ЭДС;

2. Разработанная методика позволяет оценить качество материала в

процессе экспресс-обработки с учетом методической погрешности;

оптимизировать параметры интерполяции для минимизации погреш-

ности; сформировать первоначальный граф регистрации на основе

записи ЭМ помех, с учетом допустимого уровня погрешности итого-

вой кривой ЗСБ;

3. Многоуровневый анализ данных с применением новых количествен-

ных показателей дает возможность прогноза точности восстановле-

ния удельного электрического сопротивления (УЭС) целевых гори-

зонтов на основе итоговых кривых с учетом геологических условий в

районе работ.

ния геоэлектрических параметров среды и геологических условий в

районе работ.

1. Разработана библиотека объектно-реляционного отображения дан-

ных на языке программирования Delphi, которая дает возможность

унифицировать программный доступ к данным независимо от ис-

пользуемой системы управления базами данных (СУБД);

2. Разработано хранилище данных электромагнитных зондирований,

которое позволяет, с одной стороны, физически распределить боль-

шой объем геофизических данных, собранных ЗАО «Иркутское

электроразведочное предприятие» (более 74000 физических наблю-

дений), а с другой, реализовать централизованное хранение всех на-

блюдений для доступа специалистов;

3. Проведен статистический анализ большого объема геофизического

материала, полученного за период 2007 – 2015 гг., выделены основ-

ные помехи, осложняющие получение качественного материала, и

определена степень ошибки, вносимая ими. Выполнена кластериза-

ция ЭМ помех и анализ распределения стандартного отклонения ЭМ

шума для территории Иркутской области на основе полевых данных

в объеме более 54 000 физических наблюдений;

4. Разработана новая методика оценки качества сигналов становления,

которая учитывает особенности применения интерполяции, исполь-

зуемой на этапе внутрисерийного суммирования. Данный подход по-

зволяет обеспечить более точную оценку погрешности (относитель-

5

ской погрешностью.

но показателя сигнал/шум) и усилить контроль качества данных на

всех этапах проведения исследований методом ЗСБ;

5. Выполнено математическое моделирование и разработаны числен-

ные методы, которые позволяют повысить качество итоговых кри-

вых до двух раз без увеличения объема накоплений. Методика оцен-

ки качества и численные методы реализованы в виде подключаемых

программных модулей;

6. Разработана геоинформационная система (ГИС) контроля качества,

которая дает возможность оценить целостность, точность и досто-

верность данных ЗСБ на этапах приемки полевых данных и передачи

результатов первичной обработки.

Проектирование, реализация, тестирование и внедрение в производство

представленных выше разработок проведено автором данной работы при актив-

ной поддержке Шарлова М.В., Агафонова Ю.А., Буддо И.В., Гомульского В.В.,

Петрова А.В., Поспеева А.В., Сурова Л.В.

Практическая значимость исследования

Контроль качества данных электромагнитных зондирований на основе

предлагаемой методики дает возможность получить более детальную оценку

точности измерения, чем отношение сигнал/шум и критерии «гладкости». Дан-

ный подход подразумевает учет влияния интерполяции, как на подавление ста-

тистической помехи, так и на осложнение данных дополнительной систематиче-

Повышение качества данных ЗСБ за счет контроля на всех этапах иссле-

дования, а также за счет применения более эффективных методов позволяет по-

высить производительность полевых и камеральных работ и добиться, в итоге,

более высокой надежности решения поставленных геологических задач.

Интегрированная система хранения и обработки данных ЗСБ обеспечива-

ет наличие у всех пользователей актуальных данных по всем проектам, а также

дает возможность работать над одним исследованием нескольким группам спе-

циалистов. Централизованный доступ ко всем данным открывает широкие воз-

можности в исследовательской работе, в том числе, применительно к оценке

точности и достоверности сигналов становления. Разработанные алгоритмиче-

ские и программные средства внедрены в производственный процесс в ЗАО

«Иркутское электроразведочное предприятие» и показали высокую эффектив-

ность при проведении полевых и камеральных электроразведочных работ.

Апробация работы

Представленные в диссертации научные и практические результаты док-

ладывались на семинарах, выставках и конференциях разного уровня: на Всерос-

сийской школе-семинаре имени М.Н. Бердичевского и Л.Л. Ваньяна по электро-

магнитным зондированиям земли (Санкт-Петербург, 2011); на 2-й международ-

ной научно-практической конференции по электромагнитным методам исследо-

вания и комплексной интерпретации геофизических данных «ГЕОБАЙКАЛ

2012» (Иркутск, 2012); на XVIII Байкальской Всероссийской конференции «Ин-

формационные и математические технологии в науке и управлении» (Иркутск,

6

2013); на 3-ей международной научно-практической конференции «ГЕОБАЙ-

КАЛ 2014: Разведка и разработка недр Восточной Сибири» (Иркутск, 2014); на

семинаре в ИНГГ им. А.А.Трофимука СО РАН (Новосибирск, 2014); на XXVI

Всероссийской молодежной конференции «Строение литосферы и геодинамика»

(Иркутск, 2015); на X Международной научно-практической конференции моло-

дых специалистов «ГЕОФИЗИКА-2015» (Санкт-Петербург, 2015).

Объем и структура работы

Работа состоит из введения, четырех глав и заключения, содержит 142

страницы текста, 101 рисунок и список литературы из 100 наименований.

Благодарности

За участие в формировании научных взглядов, ценные идеи и руково-

дство в проведении исследовательской работы автор выражает глубокую благо-

дарность научному руководителю д.т.н. профессору А.В. Петрову и д.г.-м.н. А.В.

Поспееву. Автор глубоко признателен специалисту в области разработки инфор-

мационных систем и первичной обработки данных ЗСБ зам. ген. директора ЗАО

«ИЭРП» М.В. Шарлову за идеи, которые лежат в основе исследования, ценные

советы и постоянную поддержку, без которых выполнение данной диссертаци-

онной работы было бы невозможно. Автор благодарен генеральному директору

ЗАО «ИЭРП» к.т.н. Ю.А. Агафонову за постоянное внимание, поддержку на всех

этапах исследовательской работы и неоценимую помощь при разработке и вне-

дрении системы оценки качества. За поддержку, сотрудничество и обсуждение

различных вопросов автор выражает благодарность ведущим специалистам ЗАО

«ИЭРП»: ведущему геофизику к.г.-м.н. И.В. Буддо, главному специалисту по

информационным технологиям Л.В. Сурову, главному геофизику В.В. Гомуль-

скому и ведущему геофизику С.В. Компаниец. Автор благодарен зав. кафедрой

автоматизированных систем ИРНИТУ к.т.н. С.В. Бахвалову за постоянную по-

мощь и поддержку.

Также автор выражает благодарность сотрудникам лаборатории геоэлек-

трики Института нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А.Трофимука СО

РАН д.г.-м.н. Н.О. Кожевникову и д.ф.-м.н. Е.Ю. Антонову за ценные советы и

конструктивную критику.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулирова-

ны цель исследования и научная задача, изложены основные результаты, выно-

симые на защиту, их новизна, обоснованность и достоверность, представлены

сведения об апробации и реализации основных результатов диссертации.

Глава 1. Электромагнитные исследования недр методом зондирования

становлением поля в ближней зоне.

Получение сигналов высокого качества является необходимым условием

применения современных ЭМЗ. Для получения качественных данных ЗСБ и

возможности оценки области эквивалентности до решения обратной задачи не-

обходим подход, обеспечивающий комплексный анализ сигналов становления.

7

Под качеством сигналов становления ЭМ поля, в соответствии с метрологиче-

ской терминологией [Клевлеев, 2004], понимается совокупность точности и

достоверности как степени влияния, соответственно, случайных и система-

тических сигналов, наложенных на индукционный отклик от геологической

среды.

Применяемые критерии качества условно можно разделить на две груп-

пы: установленные инструкцией по электроразведке 1984 года и критерии,

применяемые в производстве и в процессе технологического контроля качества

данных ЭМЗ. К первой группе относятся такие показатели, как полнота данных,

свидетельство материалов аппаратурных проверок, характеристики измери-

тельного канала, форма фронта токового импульса и результаты контрольных

наблюдений.

В инструкции по сейсморазведке 1986 года прямо и косвенно (с учетом

коэффициентов) предлагаются следующие ориентиры по основным критериям

качества сейсмограммы: «отличное» - когда соотношение сигнал/помеха (SNR)

на исходной сейсмограмме больше или равно 10, «хорошее» - когда

6=SNR10, «удовлетворительное» - когда 3=SNR6 и «брак» - когда SNR3

[Тищенко, 2011]. Если применять такой подход при расчете SNR во временной

области для сигналов становления, то данные с относительной погрешностью

30% будут считаться «удовлетворительными». На практике такой материал ча-

ще всего является некондиционным и непригодным из-за высокой степени эк-

вивалентности решения обратной задачи [Поспеев, 2011].

Ко второй группе относятся следующие показатели среднеквадратиче-

ского отклонения (СКО) ЭДС:

1. Гладкость кривой [Flores, 1998]. Оценка производится путем сглажи-

вания сигнала становления (сплайн, полином и т.п.) и расчета дис-

персии, стандартного отклонения или расхождения в процентах ито-

говой кривой от сглаженной. Данный подход позволяет выделить в

большом объеме данных сигналы, значительно осложненные влияни-

ем помех. Главным недостатком такого способа является отсутствие

прямой связи с величиной погрешности, так как оценка СКО вычис-

ляется относительно сглаженного сигнала, а не истинного;

2. Невязка решения обратной задачи ЭМЗ – расхождение теоретической

и практической кривых [Payne, 2011]. Данный критерий позволяет

дать информативную оценку качества данных. Недостатком такого

метода является чаще всего невозможность его применения до этапа

количественной инверсии, т.к. процесс является затратным (как в

плане человеческих, так и технических ресурсов). Автоматическая 1D

инверсия – бурно развивающееся направление, которое может позво-

лить решать задачу оценки качества, но только в условиях однород-

ной геоэлектрической среды. Наличие неоднородностей приводит к

неэффективности применения 1D инверсии, а 3D инверсия в настоя-

щее время является намного более сложным и ресурсоемким процес-

сом [3].

8

Программное обеспечение EMCONT (ООО «Северо-Запад»), применяе-

мое в процессе технологического контроля качества данных ЗСБ, реализует та-

кие критерии как целостность, гладкость (путем расчета стандартного отклоне-

ния от кривой ЭДС, сглаженной сплайн-функцией), выход кривых на асимпто-

ту по трансформации кажущегося сопротивления, но не учитывает расхожде-

ние сигналов, полученных от одного источника.

Развитие инструментальных и методических средств, появление новых

геологических задач и требований к детальности исследований привело к тому,

что уже недостаточно критериев, определенных инструкцией по электроразвед-

ке, для выполнения контроля качества данных ЗСБ в полной мере. Необходима

модификация и расширение системы количественных показателей качества для

оценки возможности решения конкретных задач.

Использование телеметрических систем наблюдения дает возможность

применения многоуровневого анализа для оценки достоверности данных и вы-

явления низкочастотной дисперсии электропроводности [Каменецкий, 1997] и

эффекта суперпарамагнетизма (СПМ) [Кожевников, 1990; Lee, 1984]. Для со-

временных ЭМ исследований необходим контроль качества, ориентированный

на решение конкретных геологических задач. Для этого необходимо:

1) создание хранилища данных ЭМЗ и средств математического моделиро-

вания для анализа большого объема практических данных;

2) обоснование методики для оценки погрешности результатов первичной

обработки;

3) разработка геоинформационной системы оценки качества.

Глава 2. Хранилище данных электромагнитных зондирований и система

оперативной обработки

Для оценки качества геофизического материала необходима разработка

и обоснование системы количественных показателей [10]. Программное обес-

печение реализует функции хранилища данных электромагнитных зондирова-

ний и системы оперативной обработки, обеспечивает централизованный доступ

к архивным и актуальным исследовательским проектам и открывает широкие

возможности для математического моделирования и тестирования новых под-

ходов оценки качества.

Хранилище, построенное на основе банка данных ЗАО «Иркутское элек-

троразведочное предприятие», позволяет объединить материалы, полученные

за многолетнюю работу организации [6]. Разработка информационной системы

включает в себя интеграцию с программным комплексом SGS-TEM [Шарлов,

2010], который содержит средства проектирования, регистрации, визуализации,

обработки и интерпретации сигналов становления поля. Для взаимодействия

программного комплекса с хранилищем разработан и внедрен провайдер дан-

ных [1].

Объемы первичных данных, полученных ЗАО «ИЭРП» за 2007 – 2015

гг., по приблизительным подсчетам составляют более 1400 Гб. Поэтому для

реализации хранилища данных необходимо использовать мощную СУБД (на-

9

объектов [Гамма, 2007; Черняев, 2012].

Для обработки файловых данных (первичные, обработанные сигналы,

соответствующие им геоэлектрические модели) разработан веб-сервер.

Хранилище данных состоит из двух основных компонентов (рис.

СУБД PostgreSQL и веб-сервера.

Рис. 1. Архитектура хранилища данных

пример, PostgreSQL). При условии сохранения возможности работы с базой

данных MS Access (для автономной работы в полевых условиях) необходимо

внедрение провайдера данных, который обеспечивает унификацию программ-

ного доступа к данным независимо от используемой СУБД.

Внедрение провайдера данных является первым этапом интеграции про-

граммного комплекса SGS-TEM и хранилища данных. Такая схема управления

данными позволяет пользователю работать как с локальной базой данных MS

Access, так и СУБД PostgreSQL. Основой провайдера данных является библио-

тека ORM [12], которая реализована по аналогии с технологией Hibernate

[Linwood, 2010]. Применение такого подхода позволяет работать с записями

таблиц как с объектами, не учитывая особенности синтаксиса SQL в конкрет-

ной СУБД. Основным преимуществом разработанной ORM-библиотеки, по

сравнению с аналогами, является упрощенная технология взаимодействия с ба-

зами данных, что позволяет решать широкий круг задач без разработки фабрик

СУБД PostgreSQL применяется для хранения данных обо всех исследо-

вательских проектах, информации о группах, пользователях и их привилегиях

относительно доступа к данным. Для каждого проекта создается отдельная база

и, несмотря на то, что их схема одинаковая, это позволяет упростить админист-

рирование и установку привилегий пользователям.

Сервер данных представляет собой HTTP-сервер и файловое хранилище.

Веб-приложение разработано на Java EE в среде Eclipse IDE и состоит из двух

10

1):

основных модулей: авторизации и обработки запросов. Пользовательский ин-

терфейс web-приложения реализован на основе технологии Google Web Toolkit

(GWT). Агрегированную информацию о состоянии электроразведочных работ

(выполнение, обработка, интерпретация) и статистику по обработке данных

можно получить прямо в браузере. Обработка запросов клиентов реализована в

виде группы сервлетов, которые выполняют следующие функции:

1) авторизация пользователей. Веб-приложение сравнивает имя пользовате-

ля и зашифрованный пароль, полученные в результате HTTP-запроса, с

данными из PostgreSQL и определяет уровень доступа;

2) кэширование данных и их очистка. Позволяет ускорить обработку запро-

сов;

3) вывод технической информации о состоянии сервера, параметрах под-

ключения к СУБД и количестве доступных проектов;

4) обработка данных (получение, загрузка, обновление, удаление) с учетом

привилегий пользователя;

5) сохранение статистики обработки данных в СУБД PostgreSQL.

Применение провайдера данных позволяет быстро расширять функцио-

нальность системы. Для разработки новых инструментальных программных

средств (расширений) интеграция с хранилищем данных значительно упрощена

(за счет применения провайдера данных), таким образом, можно сразу присту-

пить к реализации функциональной части. Примером разработанных расшире-

ний являются: подсистема веб-ориентированной ГИС (WEBGIS), инструменты

для моделирования неоднородных сред (3D) [3], множество программных

средств для администрирования, проектирования и математического моделиро-

вания (TOOLS) [5, 11]. Для программного взаимодействия расширений, уда-

ленного доступа и распределенных вычислений разработана библиотека PRC.

Программные расширения позволили провести анализ большого объема

полевых данных, выполнить кластеризацию ЭМ помех и определить верхние

границы стандартного отклонения ЭДС [8].

Глава 3. Оценка погрешности результатов первичной обработки данных

Погрешность результатов первичной обработки нестационарных ЭМЗ

обусловлена как влиянием ЭМ помех, так и методической составляющей

[Клевлеев, 2004], связанной с применением цифровой фильтрации. Одним из

методов обработки является интерполяция, которая применяется для преобра-

зования сигналов с арифметическим шагом дискретизации в сигнал с геометри-

ческим (обычно 8-10 точек на декаду [Kirsch, 2008]). От параметров интерполя-

ции, применяемой на этапе внутрисейного суммирования, зависит как случай-

ная, так и систематическая погрешность итоговой кривой, оценка которых не-

обходима для комплексного контроля качества данных ЗСБ.

Для исследования погрешностей выбраны три геоэлектрические модели,

соответствующие выскоомному (A), проводящему (B) и сильнопроводящему

(C) разрезам (табл. 1). Модели были выбраны из множества, полученных в ходе

электромагнитных исследований методом ЗСБ, и характеризуют три типа сиг-

11

(1)

где w – ширина окна в мс, t – время становления в мс, KINT–коэффициент окна

итоговой кривой;

2) оценка среднеквадратического отклонения СР на каждом временном от-

счете итоговой кривой;

3) расчет средней арифметической погрешности δsum.

Предполагается, что оценка систематической погрешности (интерполя-

ции) сигнала близка к оценке таковой для некоторой непрерывной функции,

имеющей схожие характеристики (диапазон, скорость затухания ЭДС). Из-за

специфики сигналов ЗСБ (широкого динамического диапазона) аппроксимация

полиномом, в общем виде, не дает положительного результата. После анализа

некоторых экспоненциальных функций была выбрана следующая:

= ∙

(2)

Кроме функции FE в качестве приближенной возможно использование

кривой Безье n-степени [Bartels, 1998; Paul de Casteljau, 1959] - FBn (рис. 2).

Таблица 1. Параметры геоэлектрических моделей.

Модель A

Модель B

Модель C

Rho, Ом·м

H, м Rho, Ом·м

H, м

Rho, Ом·м

H, м

№ слоя

1

2

1500

221

1500

257

50

47

70.9

260

100

245

4.9

150

50

180

9.7

350

3

350

4

31

100

100

налов становления с различным динамическим диапазоном ЭДС. По результа-

там исследования процедуры интерполяции применительно к выбранным мо-

делям для обеспечения постоянной величины относительной погрешности на

каждом отсчете итоговой кривой ширина окна должна быть пропорциональна

времени становления, таким же образом это реализовано в программном обес-

печении первичной обработки данных ЗСБ TEM-Processing (Шарлов М.В.):

= ∙ ,

интерполяции.

Методика расчета погрешности состоит следующих процедур:

1) оценка систематической погрешности на каждом временном отсчете

240

250

4.9

450

3

35

4000

500

11.5

11.5

5

6

485

3.5

734

7

7.5

205

5.2

277

8

50

1171

8

375

9

50

59

19

458

10

500

1500

11

2000

500

12

13

16.9

200

19.6

180

19

489

4

700

605

4.4

158

SSUM, См

Преимущество использования кривой Безье FB по сравнению с экспо-

ненциальной функцией FE заключается в том, что с увеличением количества

опорных точек, кривые Безье позволяют с большей точностью аппроксимиро-

вать сигнал становления.

12

7.5

( )

Для определения СКО интерполируемого значения необходимо учиты-

вать параметры интерполяции, а также расположение точки в окне ( [0; 1], где

0 соответствует минимальному значению t в окне, а 1 - максимальному). В ка-

честве показателя эффективности интерполяции, как инструмента подавления

влияния случайной погрешности, используется дополнительный коэффициент:

где - СКО отдельного измерения, n – количество измерений, - СКО ин-

терполируемого значения.

Рис. 2. Аппроксимация сигналов, соответствующих моделям A, B, C:

Синим цветом отмечены – сигналы ЗСБ, красным - функция FE, зеленым - функция FB2 (2-ой

степени)

Для полиномов некоторой степени были рассчитаны коэффициенты Cn и

построены графики зависимости (рис. 3, табл. 2).

Рис. 3. Графики зависимости коэффициента Cn от количества измерений в окне

(n) и расположения точки интерполяции (T) для полинома второй степени

13

С =

,

(3)

На практике точка интерполяции близка к центру окна и, таким образом,

для упрощенного вычисления СКО можно использовать следующие коэффици-

енты:

Таблица 2. Коэффициенты Cn полученные при моделировании

Степень аппроксимирующего полинома

1

2

3

4

5

Сn

1

1.49

1.49

1.87

1.87

Предложенный метод расчета не ограничивается применением только

полиномиальных функций, а позволяет использовать любые другие, для кото-

рых необходимо выполнить математическое моделирование и определить ко-

эффициенты Cn.

Оценка средней величины погрешности для каждого точки итоговой

кривой ЗСБ с учетом систематической составляющий (рассчитанной для вы-

бранной непрерывной функции) выполняется следующим образом:

∆ = 2 ∙ + 2 ∙

,

(4)

где – СКО для интерполируемого значения в точке (вычисляется по

формуле 3), – вероятная систематическая погрешность (полученная на ос-

нове аппроксимирующей функции), функция Гаусса.

Для оценки эффективности предлагаемого подхода выполнены расчеты

на основе откликов от выбранных геоэлектрических моделей с добавлением

синтетических помех. Результаты моделирования показали высокую степень

корреляции прогнозируемых и истинных значений суммарной погрешности

(табл. 3).

Таблица 3. Расхождение прогнозируемых и фактических погрешностей

Геоэлектрическая мо-

Линейный коэффициент

Расхождение, %

дель

A (SSUM = 4.4 См)

B (SSUM = 158 См)

C (SSUM = 605 См)

корреляции

0.9

0.9

0.9

1.12

1.04

1.00

На основе выполненных исследований разработаны модифицированные

методы интерполяции:

1) метод смещенного окна (OIW);

2) метод компенсации ошибок интерполяции (IEC);

3) метод динамического окна (DIW).

Погрешность итоговой кривой EINT, вызванная интерполяцией, значи-

тельно влияет на результаты инверсии.

∆ ( )

(5)

Для наглядного представления зависимости результатов инверсии от ве-

личины EINT выполнено (рис. 4):

∆ ∆

( )

( )

=

∙ ∑

14

1) интерполяция теоретических сигналов с арифметическим шагом дискре-

тизации (с различными параметрами ширины окна) для получения сигна-

лов с разной величиной систематической ошибки;

2) интерполяция теоретических сигналов с использованием методов DIW,

IEC;

3) инверсия

интерполированных

сигналов

методом

Монте-Карло

[Metropolis, 1949].

Рис. 4. Влияние ошибки интерполяции EINT на результаты инверсии

На рис. 4 видно, как влияет процедура интерполяции на результаты ин-

версии «чистых» сигналов (не осложненных случайной погрешностью). Ис-

пользование параметров «по умолчанию» приводит к ошибке интерполяции ≈

0.2 %, а применение модифицированных методов позволяет повысить точность

восстановления геоэлектрических параметров среды.

Разработанная методика позволяет оценить качество материала в про-

цессе экспресс-обработки с учетом методической погрешности; оптимизиро-

вать параметры интерполяции для минимизации погрешности; сформировать

первоначальный граф регистрации на основе записи ЭМ помех с учетом допус-

тимого уровня погрешности итоговой кривой ЗСБ. Выбор оптимальных пара-

метров интерполяции дает возможность повысить качество данных без увели-

чения объема накопления, а также повысить производительность за счет со-

кращения длительности регистрации.

Глава 4. Геоинформационная система контроля качества сигналов ЗСБ

Оценка качества сигналов становления на этапе обработки – задача

вполне формализованная и решается достаточно точно с учетом специфики

применяемых методов. В процессе первичной обработки оценить характери-

стики помехи можно путем статистического анализа данных на этапе внутрисе-

рийного и/или межсерийного суммирования [9]. В ПО TEM-Processing (Шарлов

М.В.) реализован расчет СКП для каждого отчета итоговой кривой, что позво-

ляет рассчитать среднюю арифметическую погрешность Em. При наличии толь-

15

оценка зависимостей:

кости» σS;

значения СКО σ0.

На втором этапе производится нормировка сигнала (приведение СКО

ЭДС на каждом отсчете итоговой кривой к одному уровню), сглаживание и

расчет показателя Er (рис. 5).

В качестве входных данных используются следующие элементы:

1) итоговая кривая – результат первичной обработки, сигнал становления с

геометрическим шагом дискретизации;

2) метод сглаживания, который применяется для вычисления среднеквадра-

ко итоговой кривой ЗСБ с геометрическим шагом дискретизации по времени

оценить качество гораздо сложнее. Существуют различные подходы оценки ка-

чества данных ЗСБ [Черемисина, 2013; Тригубович, 2011]. Для выполнения

контроля качества, ориентированного на решение конкретных задач с учетом

геологических условий в районе работ, необходим комплексный анализ данных

с точки зрения влияния случайных и систематических погрешностей.

Новизна предлагаемого критерия оценки качества заключается в пере-

ходе от параметра «гладкость кривой» σS к прогнозируемому значению относи-

тельной погрешности ЭДС Er (среднему значению по всему сигналу) [7]. Если

известны истинные (не осложненные влиянием случайных помех) значения

ЭДС итоговой кривой, то относительная средняя арифметическая погрешность

[Инструкция по электроразведке, 1984] вычисляется следующим образом:

=

∙ 100% ,

(6)

ИСТ

где n – количество отсчетов итоговой кривой, ИСТ – истинное значение

ЭДС на временном отсчете t, – результат первичной обработки.

Процесс оценки качества делится на два основных этапа: математиче-

ское моделирование и оценка погрешности Er. На первом этапе выполняется

тического отклонения (СКО) σS;

3) метод интерполяции – метод внутрисерийного суммирования, применяе-

мый для преобразования сигнала с арифметическим шагом дискретиза-

ции в сигнал с геометрическим.

Следствием применения интерполяции в рамках первичной обработки

является зависимость СКО ЭДС на каждом отсчете итоговой кривой от времени

становления. Характеристикой изменения стандартного отклонения значений

на каждом временном отсчете является следующая функция:

( )

( )

( )

ИСТ

( )

( )

( )

( )

( )

1) – зависимость СКО ЭДС итоговой кривой от времени становления;

2) – связь между исходным значением СКО σ0 и показателем «глад-

3) – зависимость средней относительной погрешности от исходного

( )

( )

=

,

(7)

где σ0 – СКО ЭДС на каждом отсчете сигнала с арифметическим шагом, σ(t) –

СКО ЭДС сигнала с геометрическим шагом для времени t.

16

Рис. 5. Схема расчета показателя Er

В качестве метода интерполяции выбран полином 2-ого порядка с коэф-

фициентом окна KINT=0.53, который используется в программном комплексе

SGS-TEM. В результате анализа определена зависимость fσ(t), которая аппрок-

симирована следующей функцией (методом наименьших квадратов) [8]:

=

,

(8)

где t – время становления в мс.

Линейный коэффициент корреляции для результатов моделирования и

функции (8) составляет более 0.9, что подтверждает высокую точность аппрок-

симации.

На основе полученной функции fσ(t) и итоговой кривой расчет относи-

тельной погрешности δ выполняется следующим образом:

( )

. ∙ ∙

( )

17

.

( )

( )

=

∙ 100% ,

(9)

т

(12)

Выбор оптимального метода сглаживания следует определять путем ма-

тематического моделирования и корреляционного анализа. Таким образом, при

отсутствии оценок СКО ЭДС, рассчитанных в процессе первичной обработки

(таких, как Em), применяется критерий Er.

Оценка дисперсии является лишь частью системы контроля качества и

не обладает высокой чувствительностью к влиянию систематических погреш-

ностей [Клевлеев, 2004]. Применение современных телеметрических систем

наблюдения позволяет использовать несколько кривых, полученных от одного

источника ЭМ поля при разных разносах, для комплексного анализа данных.

Одним из критериев оценки качества является расхождение сигналов становле-

ния на поздних временах, что более контрастно проявляется на трансформаци-

ях и . Для количественной оценки применяется процентное отклоне-

ние кажущейся проводимости от среднего значения (рис. 6):

где n – количество отсчетов итоговой кривой. При моделировании оценка зави-

симости показателей производится на основе средних значений [Петров, 2009],

поэтому применяется коэффициент 0.8, полученный аналитическим способом

из функции плотности вероятности нормального распределения ( = 0):

(

)

[

]

Следующим этапом является определение зависимости σ0 от σS (СКО

нормированной кривой относительно сглаженной). Нормирование сигнала ста-

новления производится для приведения к одному уровню СКО ЭДС на каждом

кий, 1997; Компаниец, 2013];

3) Влияние случайных (природных, техногенных) и систематических (мето-

дических, инструментальных) погрешностей.

18

∆ =

≈ 0.7979 ∙ (10)

временном отсчете следующим образом:

∆ =

(11)

Результатом сглаживания нормированной кривой является , отно-

сительно которой вычисляется стандартное отклонение:

( )

( )

( )

( )

∑ ∆ ( ) ∆ ( )

=

(

)

(

)

(

)

(

)

= - ∙ 100%,

(13)

(

)

где - среднеарифметическое значение суммарной продольной проводи-

мости (на глубине ) для сигналов от одного источника ЭМ поля.

Критерий позволяет оценить суммарный вклад различных факторов:

1) Влияние неоднородностей геоэлектрического разреза [4];

2) Проявление магнитной вязкости (МВ) [Кожевников, 2012; Lee, 1984] и

индукционно-вызванной поляризации (ИВП) [Антонов, 2011; Каменец-

Рис. 6. Кривые Sτ(Hτ), полученные с многоразносной установки в условиях:

А – горизонтально-слоистой среды без влияния ИВП и МВ,

Б – влияния ИВП

Таким образом, чем меньше значение KS, тем больше сигналы соответ-

ствуют отклику от горизонтально-слоистой среды (неосложненному эффектами

ИВП и МВ) и, соответственно, выше качество данных.

Для получения общей оценки качества данных ЗСБ (QC) применяется

подход, основанный на технологии количественного контроля качества сейс-

моразведочных данных (SeisWin-QC) [Тищенко, 2011]. Комплексный коэффи-

циент качества QC рассчитывается на основе показателей Em (или Er) и KS.

Важно отметить, что допустимый уровень погрешности должен опреде-

ляться с учетом поставленной задачи и геологических условий в районе работ.

В рамках системы оценки качества разработаны программные средства, кото-

рые позволяют оценить зависимость между величиной показателя случайной

погрешности и точности восстановления УЭС целевых горизонтов. Использо-

вание номограммы (рис. 7) позволяет сделать вывод, что величина Em=0.5 дает

возможность восстановить значение УЭС слоя с ошибкой не более 9 % и веро-

ятностью 0.9. Определение допустимого диапазона значений показателей каче-

ства необходимо выполнять на каждого объекта отдельно. Несмотря на слож-

ность такого подхода, его применение дает возможность объективно выбрать

допустимые границы случайной погрешности итоговых кривых.

Применение критерия KS позволяет выделить данные, осложненные ря-

дом факторов, и допустимые границы следует выбирать, руководствуясь апри-

орной информацией о геологических условиях в районе работ. В целом оценка

качества, основанная на соответствии данных задачам исследования, является

необходимым условием применения современных электромагнитных зондиро-

ваний ЗСБ.

19

оптимизации, инверсии сигналов ЗСБ;

2. EMQC – настольное ПО для автоматизированного контроля качества

данных;

3. EMQC-WEB – веб-ориентированная ГИС для хранения и визуализации

отчетов по качеству.

Настольное программное обеспечение EMQC позволяет автоматизиро-

вать контроль качества на этапах приемки полевых данных и передачи резуль-

татов первичной обработки [2]. Результатом работы программы является отчет

по качеству, который содержит общую информацию по проекту, схему расчета

итогового показателя QC, гистограмму распределения коэффициентов качества,

карты dS и QC, итоговую таблицу по всем физическим наблюдениям и т.д. Ге-

нерация отчета реализована на основе программной библиотеки FastReport, что

позволяет выполнить экспорт в удобном формате (PDF, RTF, CSV).

20

Рис. 7. Пример номограммы вероятности (P) восстановления значения УЭС

слоя с ошибкой не более δR для величины случайной погрешности Em

Для оценки качества сигналов ЗСБ автором разработана геоинформаци-

онная система, которая дает возможность оперативно провести анализ данных,

скорректировать граф регистрации для обеспечения кондиционного материала

при решении конкретной геологической задачи. Геоинформационная система

состоит из трех подсистем (рис. 8):

1. FlashINV – ПО для моделирования, оценки эффективности алгоритмов

Рис. 8. Архитектура геоинформационной системы

Веб-ориентированная ГИС EMQC-WEB применяется для хранения, ви-

зуализации и экспорта/импорта отчетов по качеству данных ЗСБ. Взаимодейст-

вие с системой осуществляется через веб-браузер (рис. 9). Система реализована

на языке Java в виде веб-приложения. Разработка ПО выполнялась с использо-

ванием современных информационных технологий: Hibernate, Spring Frame-

work, Bootstrap, OpenLayers3, D3.

Рис. 9. Визуализация коэффициента качества QC (ЗСБ-3D)

Система EMQC протестирована на новых данных ЭМЗ (более 18 000

ф.н.), полученных на территории Иркутской области и Республики Саха (Яку-

тия) в 2012 – 2015 гг., а также на архивных объемом более 2 000 ф.н. (1981 –

2007 гг.). Система EMQC интегрирована в программный комплекс SGS-TEM и

внедрена в производство электроразведочных работ ЗАО «ИЭРП». Анализ ка-

чества данных по всем актуальным проектам выполняется с использованием

21

автоматизированной системы (на этапах приемки полевого материала и переда-

чи заказчику).

Заключение

Для комплексного анализа кривых ЭМЗ автором спроектирована, разра-

ботана и внедрена в производство электроразведочных работ (ЗАО «ИЭРП»)

информационная система, которая объединяет в себе функциональность хра-

нилища данных и системы оперативной обработки. Архитектура системы

обеспечивает хранение и обработку как результатов измерений, так и геодан-

ных с применением современных технологий. Комплексная интеграция данных

и программных средств реализует гибкую высокопроизводительную распреде-

ленную информационную систему.

Одним из ключевых элементов системы является оригинальная ORM

библиотека, основным преимуществом которой, по сравнению с аналогами,

является упрощенная технология взаимодействия с базами данных, что позво-

ляет решать широкий круг задач без разработки фабрик объектов.

Организация системы хранения большого объема геофизических дан-

ных, полученных методом ЗСБ (более 74 000 физических наблюдений), позво-

лила провести анализ и кластеризацию электромагнитных помех, полученных в

период с 2007 по 2014 гг.

Разработанная автором методика дает возможность прогнозировать

среднюю суммарную погрешность, которая объединяет в себе общее влияние

ошибки интерполяции и статистической ошибки. Такой подход дает возмож-

ность более точно оценить качество итоговых кривых ЗСБ с учетом параметров

интерполяции, в отличие от показателя сигнал/шум.

На основе результатов моделирования разработаны численные методы:

смещенного окна, компенсации ошибок интерполяции и динамического окна,

которые являются модификациями полиномиальной

и до 20 % - в условиях высокого уровня.

интерполяции. Оценка

эффективности предложенных методов показала возможность повышения ка-

чества данных на 60-70 % в условиях низкого уровня электромагнитных помех,

Оценка и компенсация методической погрешности, вызванной влиянием

интерполяции, обеспечивает повышение точности восстановления геоэлектри-

ческих параметров модели в результате инверсии.

Система комплексной оценки данных ЗСБ EMQC на основе количест-

венных показателей позволяет автоматически выполнять контроль качества и

оперативно выявлять данные, осложненные ЭМ помехами, аномальные и не-

кондиционные кривые на этапе полевых и камеральных работ.

Комплексный анализ данных с применением критериев Er и KS, с одной

стороны, позволяет определить степень влияния случайных погрешностей, в

отличие от существующих критериев «гладкости», а с другой, оценить влияние

систематических погрешностей. Оценка корреляции численных показателей и

точности восстановления УЭС целевых горизонтов дает возможность обосно-

ванно определять диапазоны допустимых значений коэффициентов качества.

22

Новый подход контроля качества данных ЭМЗ направлен на решение конкрет-

ных геофизических задач с учетом геологических условий в районе работ.

Дальнейшее развитие предлагаемых подходов связано с несколькими

направлениями:

1) оценка качества сигналов малоглубинных ЗСБ;

2) автоматизация процесса регистрации сигналов ЭМЗ;

3) разработка новых, модификация и интеграция существующих численных

методов обработки сигналов становления;

4) разработка экспертной системы обработки данных ЗСБ.

Развитие этих направлений гарантирует повышение производительности

и качества полевых и камеральных электроразведочных работ, что, в свою оче-

редь, повышает надежность решения геологических задач.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В реферируемых журналах, рекомендованных перечнем ВАК РФ:

1. Гусейнов, Р.Г. Интеграция оперативной системы обработки и хранили-

ща данных электромагнитных зондирований / Р.Г. Гусейнов, А.В. Пет-

ров, М.В. Шарлов // Вестник ИрГТУ. — 2014. — № 4(87). — c. 18—23.

2. Гусейнов, Р.Г. Система оценки качества сигналов нестационарных элек-

тромагнитных зондирований / Р.Г. Гусейнов, А.В. Петров, Ю.А. Агафо-

нов, М.В. Шарлов, И.В. Буддо, В.В. Гомульский // Вестник ИрГТУ. —

2015. — № 5(100). — c. 53—60.

3. Персова, М.Г. Применение программных комплексов GeoEM и WebGEM

для решения научных и практических задач геологоразведки / М.Г. Пер-

сова, Ю.Г. Соловейчик, М.Г. Токарева, Е.Д. Алексанова, М.Е. Блинова,

Р.Г. Гусейнов, М.А. Давыденко, И.В. Егоров, А.А. Ерпулев, Т.А. Канда-

кова, И.К. Семинский, А.А. Трусов, С.В. Яковлев // Научный вестник

НГТУ. — 2013. — № 4(53). — с.12—23.

4. Персова, М.Г. Cравнение методов решения трехмерных задач становле-

ния поля с использованием аппроксимаций в частотной и временной об-

ластях / М.Г. Персова, Ю.Г. Соловейчик, Е.Д. Алексанова, М.Е. Блинова,

Р.Г. Гусейнов, А.В. Пугин, Д.В.Яковлев // Доклады Академии наук

высшей школы Российской Федерации. — 2013. — № 2 (21). — c. 127—

138.

5. Семинский, И.К. Выбор оптимального шага между приемниками ЗСБ

посредством 3D-моделирования для геологических условий Восточной

Сибири / И.К. Семинский, А.И. Ильин, Р.Г. Гусейнов, И.В. Буддо, Ю.А.

Агафонов // Известия сибирского отделения секции наук о земле россий-

ской академии естественных наук. Геология, поиски и разведка рудных

месторождений. — Иркутск: ИрГТУ, 2014. — № 4 (47). — c. 56—62.

В научных рецензируемых изданиях и сборниках трудов:

6. Гусейнов, Р.Г. Разработка хранилища данных электромагнитных иссле-

дований методом зондирования становлением поля в ближней зоне / Р.Г.

Гусейнов, А.В. Петров, М.В. Шарлов, А.С. Кочнев // Труды XVIII Бай-

23

2011. — с.134—137.

Изд-во ВВМ, 2015. — c. 72—75.

9. Шарлов, М.В. Система «EM-Processing» для многоэтапной обработки

данных ЭМЗ на основе подключаемых цифровых фильтров / М.В. Шар-

лов, Р.Г. Гусейнов // Материалы Пятой всероссийской школы-семинара

имени М.Н. Бердичевского и Л.Л. Ваньяна по электромагнитным зонди-

рованиям Земли – ЭМЗ-2011. В двух книгах. Книга 2. — СПб.: СПбГУ,

кальской Всероссийской конференции «Информационные и математиче-

ские технологии в науке и управлении». — Часть III. — Иркутск: ИСЭМ

СО РАН, 2013. — с.308—311.

7. Гусейнов, Р.Г. Система оценки качества сигналов нестационарных элек-

тромагнитных зондирований / Р.Г. Гусейнов, А.В. Петров, Ю.А. Агафо-

нов, М.В. Шарлов, И.В. Буддо, В.В. Гомульский // Строение литосферы и

геодинамика: Материалы XXVI Всероссийской молодежной конферен-

ции (г. Иркутск, 20-25 апреля 2015 г.). — Иркутск: Институт земной ко-

ры СО РАН, 2015. — с. 55—57.

8. Семинский, И. К. Выбор оптимального размера источника электромаг-

нитного поля в методе ЗСБ для геологических условий Восточной Сиби-

ри / И.К. Семинский, В.С. Емельянов, Р.Г. Гусейнов, И.В. Буддо // Гео-

физика2015.

X

Международная

научно-практическая

конкурс-

конференция молодых специалистов. Тезисы докладов. — СПб.: СПбГУ,

10.Guseinov, R. Multilevel control system for evaluation of transient electro-

magnetic responses quality and reliability / R. Guseinov, Y. Agafonov, I.

Buddo, M. Sharlov, S. Kompaniets // Geobaikal 2012 - 2nd EAGE Interna-

tional Research and Application Conference on Electromagnetic Research

Methods and Integrated Geophysical Data Interpretation. — Publication date:

13 August 2012. — DOI: 10.3997/2214-4609.20143543

11.Seminskiy, I.K. Choice of Optimal Receiver Spacing in Tem Surveys Using

3D Geological Models (East Siberia) / I.K. Seminskiy, R.G. Guseinov, B.B.

Zhargalov, I.V. Buddo, Y.A. Agafonov // 3rd EAGE International GeoBaikal

conference 2014 - Exploration and Field Development in East Siberia. — Pub-

lication date: 18 August 2014. — DOI: 10.3997/2214-4609.20141732

Свидетельства о регистрации программ:

12.Гусейнов,

Р.Г.

Библиотека

(программный

модуль)

объектно-

реляционного отображения данных / Р.Г. Гусейнов, А.В. Петров // Сви-

детельство о регистрации программы для ЭВМ № 2014611003 от 22 ян-

варя 2014 года.

24



Похожие работы:

«Толстухин Иван Александрович Детекторы гамма-квантов в эксперименте GlueX 01.04.01 – Приборы и методы экспериментальной физики АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Автор Москва – 2015 Научный руководитель: Официальные оппоненты: Сомов Сергей Всеволодович кандидат физико-математических наук, доцент НИЯУ МИФИ, г. Москва Рыкалин Владимир Иванович доктор физико-математических наук, профессор, главный научный сотрудник НИЦ КИ...»

«Крайнова Ирина Валерьевна РАЗРАБОТКА И ИДЕНТИФИКАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ТЕПЛОПЕРЕНОСА В ЭКРАНО-ВАКУУМНОЙ ТЕПЛОИЗОЛЯЦИИ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ Специальность 01.04.14 – Теплофизика и теоретическая теплотехника АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва 2015 Ненарокомов Алексей Владимирович Просунцов Павел Викторович доктор технических наук, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, профессор кафедры...»

«КИНДИН Виктор Владимирович ЧЕРЕНКОВСКИЙ ВОДНЫЙ КАЛОРИМЕТР НА БАЗЕ КВАЗИСФЕРИЧЕСКИХ МОДУЛЕЙ 01.04.01 – Приборы и методы экспериментальной физики Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Автор: Москва 2015 Работа выполнена в федеральном государственном автономном образовательном учреждении высшего профессионального образования Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ. Научный руководитель: Петрухин Анатолий...»





 
© 2015 www.z-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.