WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

На правах рукописи

Симанов Алексей Аркадьевич

РАЗРАБОТКА И СОЗДАНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ХРАНЕНИЯ, ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ГРАВИМЕТРИЧЕСКИХ

ДАННЫХ

25.00.10 - Геофизика,

геофизические методы поисков

полезных ископаемых

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва, 2008

Работа выполнена в Горном институте Уральского отделения РАН

Научный руководитель:

доктор физико-математических наук Долгаль Александр Сергеевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук Серкеров Серкер Акберович (РГУ нефти и газа) кандидат технических наук Лобанов Александр Михайлович (РГГРУ)

Ведущая организация – ГОУ ВПО Пермский государственный университет

Защита состоится « 27» ноября 2008 года в 15 часов на заседании диссертационного совета Д.212.121.07 при Российском государственном геологоразведочном университете по адресу 119997, г. Москва, ул. МиклухоМаклая, 23, ауд.638.

С диссертационной работой можно ознакомиться в библиотеке РГГРУ Автореферат разослан « » 2008 года

Ученый секретарь диссертационного совета А.Д. Каринский _.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы:

Основными тенденциями развития разведочной геофизики и в частности гравиразведки являются: расширение и усложнение круга решаемых геологических задач; применение новой аппаратуры, обеспечивающей более высокую точность наблюдений; внедрение новых эффективных методик полевых работ; широкое использование высокопроизводительной вычислительной техники и создание современных компьютерных технологий хранения, обработки и интерпретации геолого-геофизических данных. При обработке, интерпретации и комплексном анализе геолого-геофизических данных на компьютерах, наряду с использованием специализированных программ и автоматизированных систем, все шире начинают применяться геоинформационные системы (ГИС).

Разнообразные ГИС-технологии значительно облегчают работу с данными, ускоряют доступ к необходимой информации, позволяют производить операции с разнородными объектами намного быстрее, чем это делалось раньше. Таким образом, ГИС можно рассматривать как эффективное средство, позволяющее оптимизировать процедуры хранения, обработки и анализа данных, а также обеспечить представление результатов в удобном для восприятия виде.




В тоже время обзор геоинформационных систем и технологий, применяющихся в разведочной геофизике свидетельствует о том, что нет готовой, полноценной ГИС, ориентированной на решение актуальных геологических задач для любого региона, в частности - обеспечивающей обработку, интерпретацию и хранение результатов гравиметрических съемок и сопутствующей геолого-геофизической информации.

Поэтому весьма актуальной проблемой является разработка информационно-аналитических систем (ИАС) на основе ГИС-технологий, учитывающих специфику геологических задач и особенности региона исследований. В диссертационной работе представлена ИАС ГРАВИС, предназначенная для обработки, интерпретации и хранения результатов гравиметрических съемок и сопутствующей геолого-геофизической информации, включающая в себя новые алгоритмы вычисления поправок за влияние рельефа местности, трансформации геопотенциальных полей и сжатия данных.

Цели исследований: создание информационно-аналитической системы ГРАВИС на основе геоинформационной системы ArcGis 9.0, реализующей на качественно новом уровне процедуры обработки и интерпретации результатов полевых гравиметрических наблюдений, а также централизованное хранение разнородных геолого-геофизических данных в виде иерархически упорядоченной структуры объектов.

Основные задачи исследований:

обзор, анализ и оценка возможностей современных геоинформационных систем применительно к решению актуальных задач хранения, обработки и интерпретации результатов гравиметрических исследований, проводящихся для изучения глубинного геологического строения, прогноза и поисков месторождений углеводородного сырья и твердых полезных ископаемых;

разработка структуры базы данных, включающей в себя сочетание пространственной и атрибутивной геолого-геофизической информации (результаты полевых гравиметрических наблюдений, картографические материалы, аэрокосмические материалы и т.п.), использующей единые классификаторы объектов;

наполнение базы геолого-геофизических данных по территории Пермского края результатами ранее выполненных геофизических работ; материалами профильных и площадных гравиметрических съемок; непрерывно проводящихся научно-производственной экспедицией ГИ УрО РАН, а также информацией из всемирной глобальной сети Интернет;

выбор эффективной методики построения цифровых моделей рельефа местности, обеспечивающей необходимую точность его учета при редуцировании гравитационного поля, на основе анализа исходных картографических погрешностей и погрешностей последующего преобразования данных;

усовершенствование технологии определения поправок за влияние рельефа местности при гравиметрической съемке с применением аналитической аппроксимации высот земной поверхности двойным рядом Фурье, что позволяет автоматизировать учет влияния «центральной зоны» и обеспечивает различную детальность описания рельефа в зависимости от требуемой точности вычислений;





создание новых способов эффективного сжатия цифровой информации о геопотенциальных полях, учитывающих их морфологические особенности, с использованием методов фрактального и вейвлетного анализа;

формирование и внедрение в практику камеральных работ информационно-аналитической системы ГРАВИС, обеспечивающей выполнение широкого спектра операций по обработке, интерпретации, хранению гравиметрической и иной геолого-геофизической информации на основе ГИС ArcGis 9.0, с расширенным функциональным наполнением, представленным авторскими алгоритмами и программными модулями.

Научная новизна работы заключается в следующем:

выполнена серия вычислительных экспериментов, результаты которых свидетельствуют о возможности использования моделей рельефа GT0P030 и SRTM, близких по точности к крупномасштабным топографическим картам, в качестве исходных материалов при вычислении поправок за влияние рельефа местности при определении аномалий Буге в гравиметрии;

предложен принципиально новый алгоритм высокоточного определения поправок за влияние рельефа местности при гравиметрических наблюдениях, базирующийся на использовании линейных аналитических аппроксимаций высотных отметок двойным рядом Фурье и представлены рекомендации для выбора параметров вычислительной схемы, обеспечивающих требуемую точность результатов применительно к различным геоморфологическим условиям;

разработаны эффективные способы сжатия цифровой информации о гравитационном и магнитном полях, основанные на синтезе методов истокообразной аппроксимации, фрактального подхода и вейвлет-анализа, которые обеспечивают не только компактное хранение данных, но и возможность восстановления различных компонент поля в произвольно выбранных точках пространства;

создана информационно-аналитическая система ГРАВИС на основе геоинформационной системы ArcGis 9.0, обеспечивающая на высоком технологическом уровне решение актуальных задач, связанных с хранением, обработкой и анализом гравиметрических и иных геолого-геофизических данных.

Практическая значимость исследований Применение информационно – аналитической системы ГРАВИС позволяет решать широкий круг прикладных задач, возникающих в современной разведочной геофизике. Разработанные программные средства на качественно новом уровне производят обработку и анализ гравиметрической и иной геолого-геофизической информации.

Созданная ИАС ГРАВИС и входящие в нее отдельные компьютерные технологии использовались при региональных и детальных гравиметрических работах, проводящихся с целями прогнозирования и поисков залежей углеводородного сырья и месторождений твердых полезных ископаемых, в пределах Пермской, Оренбургской, Свердловской, Кировской, Магаданской и Тюменской областей, в Республике Коми и Удмуртской Республике и в других регионах по контрактам с ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ», ЗАО «Байтек-Силур», ООО «Севергазпром», ФГУП «СНИИГГиМС» (г.Новосибирск), Баженовская геофизическая экспедиция (г.Екатеринбург), ОАО «Пермнефтегеофизика», ОАО «Пермрудгеофизика», ОАО «Оренбургская геофизическая экспедиция», ОАО «Хантымансийскгеофизика», ОАО «Уралкалий» (г.Березники), ОАО Газпром, ООО «ФГеоКонсалтинг»

(г.Тюмень), ОАО «ГМК «Норильский никель», ООО «Севергазпром», ООО ГП «Сибирьгеофизика» (г.Лесосибирск), ООО «Уралтрансгаз» (г.Екатеринбург), Министерством промышленности и природных ресурсов Пермского края, Территориальным агентством по недропользованию "Пермьнедра" по заказу МПР России.

Апробация и публикации: Основные положения и результаты работы докладывались на Уральской молодежной научной школе по геофизике (Екатеринбург, 2004, 2006; Пермь, 2005, 2007); на региональной научно-практической конференции «Геология и полезные ископаемые Западного Урала» (Пермь, 2005, 2006); на Международных семинарах «Вопросы теории и практики геологической интерпретации гравитационных, магнитных и электрических полей» им. Д.Г.Успенского (Екатеринбург, 2006; Москва, 2007); на третьих и четвертых научных чтениях памяти Ю.П.Булашевича (Екатеринбург, 2005, 2007); на Международном научном конгрессе «ГЕО-Сибирь» (Новосибирск, 2005, 2006); на Международной конференции «Новые технологии в маркшейдерии и недропользовании» (Пермь, 2005); на Международной научно – практической конференции «Инженерная геофизика» (Геленджик, 2005); на международной конференции EAGE (Санкт-Петербург, 2006); а также на научных сессиях Горного института УрО РАН (Пермь, 2005, 2006, 2007).

Результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 31 печатной работе, три из которых в изданиях, рекомендованных ВАК (Доклады Российской Академии наук, журналы «Геоинформатика» и «Вестник КРАУНЦ. Науки о Земле»).

Защищаемые положения:

Разработанный метод определения поправок за влияние рельефа местности при гравиметрической съемке, базирующийся на использовании линейных аналитических аппроксимаций высотных отметок двойным рядом Фурье с выбором оптимального числа коэффициентов и позволяющий использовать в качестве исходных данных векторизованные крупномасштабные топографические карты и цифровые модели рельефа планетарного уровня (GTOPO30, SRTM), обеспечивает высокую точность определения топографических поправок, полную автоматизацию вычислений (в т.ч. и для «центральной зоны») и оценку качества получаемых результатов.

Применение новых способов сжатия цифровой информации о геопотенциальных полях, базирующихся на синтезе истокообразной аппроксимации с методами фрактального и вейвлетного анализа, позволяет производить компактное хранение информации в базах данных и последующее восстановление исходного поля и его различных трансформант в произвольно выбранных точках пространства, располагающихся выше эквивалентных источников.

Созданная на основе ГИС ArcGis 9.0 информационно-аналитическая система хранения, обработки и анализа гравиметрических данных ГРАВИС, адаптированная к условиям и потребностям современного процесса геофизических исследований, позволяет решать широкий круг задач, связанных с обработкой, интерпретацией и хранением цифровой гравиметрической и иной геолого-геофизической информации (в т.ч. задачи, связанные с изучением глубинного геологического строения, прогнозом и поисками месторождений углеводородного сырья и твердых полезных ископаемых).

Фактическая основа и личный вклад автора: Фактической основой исследований послужили результаты гравиметрических съемок, проводимых Горным институтом УрО РАН, полученные в процессе работы по договорной тематике с рядом нефте- и горнодобывающих предприятий России и при выполнении подпрограммы «Минеральносырьевые ресурсы» федеральной целевой программы «Экология и природные ресурсы России (2002-2010 гг)». Работа выполнена при поддержке Уральского отделения РАН (по результатам конкурса научных проектов молодых ученых и аспирантов 2007 г) и РФФИ (гранты № 07-05-96009, № 07-05-96011).

Автор принимал активное участие в РАЗРАБОТКЕ современных принципов создания эффективных компьютерных технологий на основе ГИС; постановке основных задач; разработке методов, вычислительных схем и алгоритмов обработки и анализа гравиметрической и иной геолого-геофизической информации. Лично автором создана информационно-аналитическая система ГРАВИС на базе геоинформационной системы ArcGIS 9.0, произведено наполнение единой базы геолого-геофизической информации, а также разработано программноалгоритмическое обеспечение, существенно расширяющие функциональные возможности базовой ГИС применительно к решению актуальных геологических задач. При непосредственном участии автора в период с 2004 по 2007 годы выполнены многочисленные камеральные и полевые исследования, которые и составляют основу данной диссертационной работы.

Структура и объем диссертации: Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения общим объемом 160 страниц, содержит список литературы, включающий 167 наименований, а также иллюстраций и 12 таблиц.

Автор выражает глубокую благодарность коллективу лаборатории Горного института УрО РАН г. Пермь и заведующему лабораторией, к.г.-м.н. С.Г.Бычкову за внимание, непосредственную помощь и ценные советы. За неоценимую поддержку в процессе исследований автор благодарен д.г.-м.н., профессору В.М.Новоселицкому. За внимание, консультации и конструктивные замечания выражаю благодарность к.г.-м.н. И.Ю. Митюниной.

Особо хочу поблагодарить своего научного руководителя доктора физико-математических наук А.С. Долгалю за неоценимую всестороннюю помощь, поддержку, советы и консультации при написании диссертационной работы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1. Обзор основных особенностей проведения высокоточной гравиразведки и интепретационнообрабатывающих компьютерных технологий В первой главе рассмотрена роль наземной гравиразведки в комплексе с другими геофизическими методами при поисках и разведки месторождений полезных ископаемых; рассмотрены новые тенденции в аппаратурно-методическом обеспечении гравиметрических работ; кратко изложены современные особенности проведения полевых гравиметрических и топографо-геодезических работ. Кроме того, приводится исторический обзор использования специализированных программ и автоматизированных систем при решении геолого-геофизических задач; рассмотрены основные особенности и характеристики существующих геоинформационных технологий в разведочной геофизике.

Глава 2. Информационно аналитическая система хранения, обработки и анализа геолого-геофизических данных ГРАВИС Информационно-аналитическая система Под информационно-аналитической системой (ИАС) понимается сложный комплекс программно-технических средств и геоинформационных технологий, предназначенный для сбора, накопления и поиска данных, необходимых в процессе управления и принятия решений;

для формирования и развития баз и банков данных с целью надежного хранения разноуровневой и разнотипной информации в едином информационном пространстве; для обработки и анализа данных с целью получения новой информации и предоставление её конечному пользователю Целевым назначением разрабатываемой ИАС является информационное обеспечение гравиметрических исследований, проводящихся на территории Пермского края, а также эффективная обработка и анализ геолого-геофизической информации при необходимом быстродействии и точности с учетом специфических физико-геологических особенностей региона, ориентированные на решения широкого круга геологических задач, связанных с изучением глубинного геологического строения, прогноза и поисков залежей месторождений углеводородного сырья и твердых полезных ископаемых.

Создаваемая ИАС осуществляет следующие функции:

ввод и хранение разнородной геолого-геофизической информации (первичные материалы геофизических съемок, результаты тематических обобщений в виде текстовых отчетов и графических приложений, данные по отдельным видам исследований, данные об изученности территории и т. д.);

2) первичную обработку гравиметрических данных и их подготовку для внесения в базы данных; накопление, систематизация и хранение информации в развитой модели данных;

3) создание базы данных и её наполнение геолого-геофизической информацией; эффективный доступ и управление большими объемами данных в геоинформационной среде; выполнение многоцелевого информационного поиска и выборки в объектах баз данных;

4) многоэтапную обработку и анализ данных, ориентированные на решение конкретных геолого-геофизических задач; оформление и вывод готовой информации (карты, графики, документация и т.п.) конечному пользователю.

В рамках описанного выше подхода разработана представленная в настоящей работе информационно-аналитическая система хранения, обработки и анализа геолого-геофизических данных «ИАС ГРАВИС» на базе геоинформационной системы ArcGIS. Система структурирована по функциональному признаку, ее основными блоками являются база данных (БД), функциональные подсистемы ГИС, стандартные и разработанные дополнительные программные модули, а также внешние прикладные программы. Программные модули, обеспечивающие функциональное наполнение системы, в ГИС ArcGis организованы на панели инструментов «ИАС ГРАВИС», и в качестве наборов инструментов в среде ArcToolbox.

Весь процесс от сбора до оформления и вывода информации представлен работой «ИАС ГРАВИС»: подсистемой сбора и первичной обработки данных; подсистемой хранения и выборки данных, подсистемой обработки и вывода информации (рис. 1.).

Рис. 1. Обобщенная архитектура ИАС ГРАВИС С конца 90-х годов в Горном институте Уро РАН, а в частности в лаборатории геопотенциальных полей, непрерывно проводится большой объем полевых и тематических работ для решения задач нефтегазовой и горнодобывающей промышленности в различных областях России. Увеличение объемов геофизических работ приводит к быстро растущему объему геолого-геофизической информации. По мере выполнения интерпретационных работ увеличивается количество оцифрованных материалов. Сформировался большой архив пространственных данных разнородной тематики и атрибутивной информации, их хранение и полноценный доступ к ним становился все более затруднительным. Объединение данных в единую информационную структуру явилось актуальной задачей. Для этой цели осуществлена систематизация и ввод геолого-геофизической информации в персональную базу геоданных.

База данных «ИАС ГРАВИС» организована так, чтобы данные собирались и хранились централизованно, но с другой стороны структура базы данных смешанная, что обеспечивает, в свою очередь, гибкость представления и преобразования данных. Главная идея заключается в том, что все собираемые и используемые данные централизованно хранятся в единой персональной базе данных с использованием единых классификаторов объектов, что позволяет получать максимальную по объему информацию об объектах через средства запросов, а также многосторонний анализ информации с применением геоинформационных технологий.

База данных, являясь одним из главных звеньев архитектуры ИАС, выступает в качестве основного источника для обработки и анализа всей имеющейся информации.

В практике обработки и интерпретации существенную роль играет фактор размерности решаемой задачи: объем информации в пределах одного объекта исследований в нашем случае может составлять десятки или сотни Мбайт, включающий в себя цифровые модели рельефа, матрицы геофизических полей и их производных и т.д.

Большое количество информации, хранящиеся в базах данных, существенно усложняют процесс хранения, выборки, обработки и анализа. С целью уменьшения объема памяти, выделяемой для хранения геолого-геофизической информации, минимизации вычислительных затрат и времени предлагается использовать алгоритмы аналитической аппроксимации и вейвлет - преобразования.

Метод аппроксимации рельефа земной поверхности с помощью двойного ряда Фурье Впервые использование аналитических аппроксимаций высот рельефа местности относительно «нормальной» поверхности некоторой функцией: z = (x,y) при высокоточном определении поправок за влияние рельефа местности gр было предложено академиком В.Н.

Страховым.

В данном разделе пойдет речь об аналитических аппроксимациях рельефа, построенных с применением двойного ряда Фурье, которые используются применительно к крупномасштабным гравиметрическим съемкам, а в частности в качестве исходных данных при определении поправок в гравиметрические наблюдения.

Необходимость такой аппроксимации обусловлена объективно существующими различиями высотных отметок на топографических картах и высот пунктов гравиметрических наблюдений, полученных инструментально.

Построение аналитических моделей рельефа (АМР) позволяет минимизировать различия «инструментальных» и «топографических»

высот путем «проецирования» нерегулярной сети точек измерений поля силы тяжести (xp, yp, zp) на поверхность рельефа, а также оптимизировать сам процесс вычислений. Ее неоспоримым преимуществом является возможность приближенного восстановления значений высот рельефа z в узлах произвольной сети точек путем тригонометрической интерполяции исходной АМР.

Экспериментально установлено, что в качестве непрерывной функции ( x, y ), с необходимой точностью описывающей «локальный»

рельеф, представленный в виде дискретных значений высот – матрицы z, можно использовать двойной ряд Фурье с ограниченным числом членов. При расчете коэффициентов применяется алгоритм быстрого преобразования Фурье (БПФ), существенно ускоряющий решение задачи на компьютере, т.е. двумерное дискретное преобразование Фурье сводится к последовательному вычислению одномерных преобразований сначала для строк (M), а затем для столбцов (N) матрицы {z}.

Известно, что наибольшая точность аппроксимации будет обеспечиваться при выборе Pmax = M/2, Qmax = N/2, где Pmax, Qmax – максимальное число граничных гармоник спектра Фурье. Для ускорения процесса аппроксимации можно производить усечение ряда Фурье (выбор необходимых значений PPmax и QQmax), при этом число Kotb отброшенных коэффициентов Cuv выбирают в зависимости от характеристики расчлененности рельефа - среднеквадратического отклонения высот (СКО) и требуемой точности аппроксимации рельефа.

Было установлено, что выражение, определяющее обобщенную регрессионную зависимость Kotb=(,), имеет вид:

где a=-0.6945, b=0.0083, c=0.0029 – коэффициенты, которые определяются методом наименьших квадратов. Графическое представление этой зависимости представлено на рис.2(А).

При построении аналитической модели рельефа для определения топографических поправок можно производить усечение ряда Фурье (выбор необходимых значений PPmax и QQmax), где число Kotb отброшенных коэффициентов Cuv выбирают в зависимости от характеристики расчлененности рельефа - среднеквадратического отклонения высот (СКО) и требуемой точности вычисления топопоправок gр.

Установлено, что выражение, определяющее обобщенную регрессионную зависимость Kotb= (, ), имеет вид:

где a=-9.773, b=0.018, c=0.417 – коэффициенты, рассчитанные методом наименьших квадратов. Графическое представление этой зависимости представлено на рис.2(Б).

Рис. 2. Зависимости погрешности аппроксимации рельефа (А) и точности определения топопоправок (Б) от параметров и Kotb.

При восстановлении функции по известным коэффициентам Фурье, заданным приближенно, необходимо использовать устойчивые методы суммирования. Если число членов ряда Фурье необоснованно увеличивать, то погрешности в задании коэффициентов Фурье могут привести к столь угодно большим погрешностям вычисления функции.

Устойчивость вычислений значительно увеличивается путем умножения коэффициентов Фурье на множители q вида:

где n – порядковый номер коэффициента; N – общее число членов ряда; = 1, 2, 3… Множители q обладают сглаживающим действием, поскольку их величина изменяется от 1 до 0. Эмпирически доказано, что для решения задач восстановления значений высот рельефа для определения топографических поправок достаточно принять равным 2.

Созданная для всего региона исследований АМР может затем многократно использоваться при вычислении поправок за рельеф на других площадях гравиметрических работ. При этом АМР исследуемой площади строится с учетом полученной зависимости (2) и с заданным шагом матрицы d.

Как очевидно, при таком подходе к вычислению поправок исчезают понятия центральной, ближней, средней, дальней зоны и отпадает необходимость в интерполяции значений поправок, т.к. для каждого гравиметрического пункта происходит восстановление высот z = (x,y) в требуемых точках (например – в центрах оснований прямоугольных призм, аппроксимирующих рельеф).

Описанный выше метод аппроксимации рельефа земной поверхности реализован в виде программного модуля «Furie». Использование данного модуля позволяет производить хранение созданных аналитических моделей о рельефе земной поверхности в виде shp-файла (точечная тема), где атрибутом является числовое значение коэффициентов Фурье, с включением в базу геофизических данных.

Истокообразная аппроксимация геопотенциального поля методом Предлагаемый алгоритм основан на фрактальных принципах построения сеточной модели геопотенциального поля с учетом его морфологических особенностей, что позволяет минимизировать количество источников, при сохранении необходимой точности аппроксимации.

Основная идея заключается в делении исходной области задания поля на ранговые блоки методом квадродерева. Метод квадродерева один из наиболее эффективных методов иерархического представления численной информации и широко применяется в практике фрактального анализа данных. Квадродерево являются фрактальным объектом, поскольку обладает выраженным самоподобием относительно масштаба.

Данный алгоритм разработан сотрудниками лаборатории геопотенциальных полей Горного института УрО РАН д. ф.-м. н. Долгалем А.С. и к. ф.-м. н. Пугиным А.В. Автором данный алгоритм адаптирован в ИАС ГРАВИС для оптимизации хранения геофизической информации в базах данных ГИС, а также её обработки.

Рассмотрим алгоритм на примере аппроксимации наблюденного поля силы тяжести. Квадродерево реализует процедуру поиска геометрии элементарных источников в модели, наиболее адекватной наблюденному полю. В качестве элементарных источников служат точечные массы (истокообразные функции), аномальные эффекты которых имеют вид:

что позволяет применять в последующем довольно простые операторы преобразований L в целях получения различных трансформант поля.

В процессе построения модели происходит декомпозиция сложной вычислительной задачи на совокупность подзадач меньшего размера.

1. Первоначально область задания поля делится на 4 или квадратов S1 с длиной стороны l1. В плане источники располагаются в центрах квадратов на глубине li hi 2li от поверхности наблюдений (i=1, 2,…, q – уровень квадродерева), расстояние между узлами новой сети x1=l1. За величину поля в квадрате принимается среднее арифметическое Uср всех значений поля в пределах каждой ранговой области S1.

“пороговых значений” определяет расположение 2. Выбор источников на каждом уровне. Условием необходимости установки источника в каждой конкретной ячейке уровня становится выполнение неравенства U ср. В случае, когда значение поля Uср в квадрате меньше порога отсечения, либо полностью скомпенсировано полем остальных источников, ранговая область характеризуется отсутствием точечной массы.

3. Осуществляется декомпозиция задачи аппроксимации поля: на каждом отдельном этапе она сводится к решению системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) относительно вектора неизвестных параметров A = { ai } (“масс” источников) и с проверкой условия наличия или отсутствия их в каждой ранговой области:

GA=U, где G = { g ij } - матрица, элементы которого представляют собой потенциальные функции (поля элементарных источников при a=1); U = {u j } - вектор исходных значений поля, заданных на поверхности S = S ( x, y, z ) ; i = 1, 2,…, m – число эквивалентных источников, создающих модельное поле U*; j = 1, 2,…, n – число точек задания исходного поля.

4. Объектом аппроксимации на каждой итерации является разность наблюденного и модельного полей, вычисленная в узлах исходной сети. Уточнение модели поля производится путем диадного разбиения каждого рангового блока S1 на 4 подобласти S меньшего размера l2=0,5l1, решением соответствующей СЛАУ и проверкой необходимости установки точечной массы в каждой ячейке квадродерева S2 на глубине h2 = 0.5 h1.

Построение модели завершается в следующих случаях:

1) если достигнута максимальная глубина квадродерева q, то есть шаг сети наиболее высокого порядка xq=lq равен шагу исходной матрицы поля Uнабл;

2) если отклонение модельного поля (суммарного от всех уровней) от измеренного в точках исходной сети не превышает заданной погрешности аппроксимации.

Включение описанного выше алгоритма истокообразных аппроксимаций в среду ГИС позволило вместо массива значений наблюденного поля, содержащего десятки и сотни тысяч числовых элементов, использовать аппроксимационную конструкцию, имеющую намного меньший объем. Такая модель несет в себе содержательную информацию об исходных значениях поля с учетом рельефа поверхности наблюдений, что позволяет достаточно быстрым и точным способом производить различные преобразования поля, модифицируя оператор решения прямой задачи (4) соответствующим образом.

Истокообразная аппроксимация геопотенциального поля с Предлагаемый алгоритм предназначен для истокообразной аппроксимации гравитационного поля U (x, y, z). В результате его работы вся информация о поле сохраняется в виде некоторого числа векторов P = { p1, p2,...., pn } параметров источников, создающих модельное поле U ( x, y, z), практически эквивалентное полю U (x, y, z). С целью уменьшения числа n параметров, входящих в вектор P, в аппроксимационных конструкциях обычно применяются тела простой геометрической формы (шары, вертикальные стержни и т.п.) с априорно заданными геометрическими и неизвестными физическими параметрами.

Неизвестные физические параметры источников определяются путем решения линейной обратной задачи (ЛОЗ), сводящейся к минимизации функционала F (, P) = точек задания поля. Решение ЛОЗ считается достигнутым при выполнении условия m 1 F (, P), где - достаточно малая величина, сопоставимая с точностью измерений. Для целого ряда практических задач m 10 4 106, что влечет за собой необходимость решения СЛАУ большой и сверхбольшой размерности, требующего значительных затрат машинного времени.

Очевидно, что для создания эффективных аппроксимационных алгоритмов необходимо использовать минимальное количество эквивалентных источников поля U ( x, y, z), что достигается путем их пространственного размещения, согласованного с морфологическими особенностями исходного поля U (x, y, z). Говоря другими словами, до начала решения ЛОЗ требуется тем или иным способом провести адаптацию геометрических параметров аппроксимационной конструкции применительно к условиям конкретной задачи.

С этой целью используется кратномасштабный вейвлет - анализ, позволяющий провести разложение анализируемого поля U (x, y, z) на составляющие и выделить сингулярности поля, а также выполнить предварительную оценку качества решения задачи при заданном количестве источников.

Метод предполагает двухэтапное решение задачи построения разноуровенной аппроксимационной конструкции, адаптированной к полю U (x, y, z), заданному на криволинейной поверхности S = S (x, y, z) в узлах регулярной сети с шагом.

На первом этапе при быстром вейвлет-преобразовании используется нестандартное матричное разложение с двухмерными функциями Хаара (Haar): единственной скейлинг - функцией (низкочастотным ризонтальный и вертикальный сдвиги, соответственно.

Второй этап начинается с аппроксимации самого грубого приближения поля U j полем U j точечных масс, располагающихся на глубиn n нах 2 j ниже поверхности наблюдений S. Для решения СЛАУ испольn зуется метод Зейделя, критерием завершения итерационного процесmn го фрагмента аппроксимационной конструкции восстанавливается в Циклическое выполнение описанных операций обеспечивает построение аппроксимационной конструкции, состоящей из сравнительно небольшого количества источников m, располагающихся на конкордантных поверхности S уровнях глубин (общим числом j n ) и обеспечивающей требуемую точность аппроксимации.

Глава 3. Функциональное наполнение ИАС ГРАВИС Средствами разработки функциональных приложений ИАС выбраны языки VBA 6, Delphi 6, которые весьма удобны для создания интерфейсов пользователя, также использованы динамически подключаемые библиотеки (DLL) ArcObjects и среда ModelBuilder для создания инструментов геообработки данных.

Сбор и первичная обработка гравиметрических данных На начальном этапе обработки результаты гравиметрических съемок поступают через системы сбора и обработки информации в первичные базы данных.

Преобразование и импорт данных реализуется с помощью стандартных возможностей геоинформационной системы ArcGIS (преобразование форматов, функции импорта), оцифровка карт поводится с использованием как возможностей самой системы ArcGIS, так и с помощью внешних программ дигитализации (Easy Trace, R2V, Didger, Delta и др.).

Первичная обработка гравиметрических данных осуществляется набором программных модулей, реализующих увязку полевых гравиметрических данных; введение различного рода поправок; вычисление аномальных значений силы тяжести в редукциях Фая и Буге с созданием каталогов гравиметрических пунктов и построение карт.

При вычислении аномальных значений силы тяжести и создание каталогов гравиметрических пунктов используется созданный автором программный модуль «Catalog», который производит следующие преобразования:

1) перевод географических координат (, ) в плоские прямоугольные координаты (х, у) в проекции Гаусса-Крюгера и, при необходимости, обратное преобразование;

2) вычисления нормального значения силы тяжести о по формуле Гельмерта;

3) вычисления поправок и аномальных значений силы тяжести в редукции Буге и Фая с созданием каталога гравиметрических пунктов.

Исходными данными являются массивы координат пунктов и наблюденных значений силы тяжести. Кроме указанных данных вводятся массивы поправок gр за влияние рельефа окружающей местности, вычисленные в отдельном модуле «Поправки за рельеф». Результаты вычислений представляют собой готовый каталог гравиметрических пунктов в формате shp-файла (точечная тема).

Вычисление поправок за влияние рельефа местности при При гравиметрической съемке в условиях сложно-пересеченного рельефа местности вопросы, касающиеся учета влияния топографических масс, играют важную роль. В вычислительном плане задача учета влияния рельефа местности является самой трудоемкой в процессе первичной обработки полевых гравиметрических наблюдений.

Развитие вычислительной и периферийной техники, а также современного программного обеспечения и ГИС-технологии позволяет осуществить принципиально новый подход к учету влияния рельефа поверхности Земли при вычислении аномалий Буге с использованием новых источников информации и аппроксимационного подхода.

Для определения поправок gр за влияние рельефа местности при гравиметрической съемке разработан модуль «Поправки за рельеф», предназначенный для решения следующих задач:

• построения АМР на основе исходной цифровой модели рельефа (ЦМР) с использованием быстрого преобразования Фурье (БПФ);

• вычисления и суммирования топографических поправок gр;

• оценки точности определения топографических поправок.

Выполнена серия вычислительных экспериментов по анализу цифровых моделей рельефа, применительно к вычислению топографических поправок за рельеф. Результаты свидетельствуют о возможности использования моделей рельефа GT0P030 и SRTM, близких по точности к крупномасштабным топографическим картам, в качестве исходных материалов при вычислении поправок за влияние рельефа местности в гравиметрии. При этом целесообразно применить GTOP030 для вычисления поправки за влияние рельефа в радиусе от 50 до 200 км, а более точную ЦМР SRTM в радиусе от 50 до 3 километров от гравиметрического пункта, при этом погрешность определения поправок не превышает ±0.02 мГал.

При вычислении поправок за влияние удаленных областей с использованием детальных ЦМР приводит к дополнительным вычислительным затратам. Следовательно, количество аппроксимирующих параллелепипедов в этом случае должно быть минимальным, при безусловном соблюдении необходимой точности расчетов. Приближая исходную ЦМР двойным рядом Фурье, можно разряжать сеть высотных отметок, загрубляя, таким образом, модель рельефа в пределах удаленных областей, что приводит к существенной экономии времени работы ПК при сохранении требуемой точности определения поправок. В этом случае из базы данных берется АМР для всего региона и строится модель рельефа на исследуемую площадь с учетом зависимостей (1) и (2).

Рассмотрим пример, демонстрирующий возможности алгоритма.

Использовалась модель рельефа одной из площадей Западного Урала со следующими характеристиками: размер матрицы 601х601 строк, столбцов; шаг матрицы 300 м; перепад высот 420 м; среднеквадратическое отклонение (СКО) высот от среднего ±150 м. В результате применения алгоритма АМР составлена на основе исходной модели рельефа по 90 гармоникам, т.е. отброшено 70% коэффициентов ряда Фурье; при этом погрешность аппроксимации высотных отметок составила ±3.1 м, точность определения топографических поправок на основе АМР - ± 0.02 мГал.

Оценка погрешности определения поправок за влияние рельефа местности может проводиться в двух описанных ниже вариантах и осуществляться для всех гравиметрических пунктов, расположенных в пределах исследуемой площади.

В первом варианте с помощью генерации серий случайных чисел моделируются произвольно ориентированные в пространстве отклонения гравиметрических пунктов в плане от их истинного местоположения. Предполагается, что по каждой из координат x и y эти смещения происходят независимо, амплитуды смещений распределяются по нормальному закону с нулевым математическим ожиданием M=0 и заданным среднеквадратическим отклонением. Смещения пунктов в плане приводят к появлению соответствующих ошибок высот этих пунктов, т.е. моделируются погрешности вычисления поправок за влияние рельефа, обусловленные отклонениями в планово-высотной привязке пунктов измерений поля силы тяжести.

Во втором варианте с помощью генерации серий случайных чисел моделируются произвольно ориентированные в пространстве отклонения высот z ЦМР от их первоначальных значений, т.е. исходная матрица рельефа осложнялась помехой ±z. Амплитуды отклонений высот распределяются по нормальному закону с нулевым математическим ожиданием M = 0 и заданным СКО. В данном случае амплитуда помехи ±z обусловлена погрешностями значений высот, т.е. точностью описания рельефа поверхности Земли для исходной ЦМР.

Обработка и анализ геолого-геофизической информации Геофизические данные, хранящиеся в базе данных, требуют дальнейшей их обработки и анализа. Конечно, ГИС дает возможности передавать данные в обрабатывающие комплексы (внешние программы), а затем возвращать их обратно для хранения и последующего создания цифровых карт, но для оптимизации процесса интерпретации создано несколько инструментов обработки и анализа геолого-геофизической информации, реализованных в виде модулей расширения для ГИС ArcGIS (панель инструментов), а также в виде встроенного набора инструментов, созданного с использованием среды Model Builder.

В качестве входной информации для анализа выступают не столько первичные данные, сколько предварительно обработанная информация, представленная в рабочей базе данных (гравитационные, магнитные поля со всеми необходимыми поправками).

В итоге пользователь получает серию карт-трансформант (в формате растровых данных GRID), геолого-геофизические разрезы и различные варианты моделей геологического строения, которые в дальнейшем используются для решения поставленных геологических задач.

Набор инструментов «Трансформации гравитационного поля» содержит несколько подпрограмм (моделей), предназначенных для наиболее распространенных преобразований аномальных полей.

Модуль «Qtree», основан на аналитической аппроксимации внешних элементов потенциальных полей системой истокообразных функций, представляющих собой поля эквивалентных источников (точечных масс). Использование модуля позволяет производить хранение данных о поле в виде моделей элементарных источников (сеточная модель, shp - файл) с включением в базу данных. Вместо массива значений наблюденного поля, содержащего десятки и сотни тысяч числовых элементов, хранится аппроксимационная конструкция, имеющая намного меньший объем. Восстановление значений поля в узлах прямоугольной сети или расчет трансформант осуществляются путем решения прямой задачи гравиметрии от аппроксимационной конструкции с известными физическими и геометрическими параметрами.

Модуль «Wavelet» предназначен для построения аппроксимаций гравитационного поля разноглубинными эквивалентными источниками при значительном объеме исходных данных. При этом используется эффективный алгоритм, в котором построение адаптированной к полю аппроксимационной конструкции осуществляется на основе предварительно выполненного вейвлет-преобразования наблюденного поля с использований функций Хаара. Применение данного модуля позволяет вместо массива значений наблюденного поля сохранять аппроксимационную конструкцию, имеющую существенно меньшую размерность, т.е. перейти от цифровых карт полей к аналитическим аппроксимациям.

Глава 4. Примеры решения практических задач с помощью созданных компьютерных технологий Разработанные алгоритмы и технологии широко используются при региональных и детальных гравиметрических работах в различных регионах России. Рассмотрим их применение для интерпретации данных гравиразведки и магниторазведки с целью прогнозирования золоторудного узла, расположенного в Магаданской площади и локализации нефтеперспективных площадей и объектов в пределах Пермского края.

Интерпретация гравитационного и магнитного полей золоторудного узла (Магаданская область) Площадь исследований размером около 450 кв. км располагается в пределах Яно-Малтанской структурно-фациальной зоны внешней зоны Охотско-Чукотского вулканогенного пояса (ОЧВП), несогласно наложенной на мезозоиды Армано-Вилигинского синклинория Яно-Колымской складчатой системы.

Основными геологическими задачами, которые решались в процессе исследований, являлись: изучение плотностных и магнитных характеристик разреза земной коры до глубин 5-7 км; определение морфологии крупных магматических тел и установление их соотношения с вмещающими структурами; уточнение "корневой" структуры дислоцированных осадочных и осадочно-вулканогенных комплексов вблизи трансформных и глубинных разломов; выявление глубинных прогнозно-поисковых критериев на золото-серебряное и другие виды оруденения.

Исходными данными для интерпретации являлись результаты гравиметрической и аэромагнитной съемок масштаба 1:50 000. Данные о рельефе дневной поверхности были сняты с электронных карт соответствующего масштаба (модель SRTM), преобразование координат проведено с помощью программного модуля «Catalog».

Рис. 3. Учет «эффекта разновысотности»: А – рельеф земной поверхности; Б – разность потенциального поля на плоскости Н = 1500 м и на земной поверхности.

Перепад высотных отметок рельефа местности в пределах площади составил около 1500 м, что повлекло за собой существенные искажения геопотенциальных полей, связанные с проявлением т.н. «эффекта разновысотности». Для подавления этого эффекта осуществлялась истокообразная аппроксимация и последующее приведение полей на горизонтальную плоскость Н=1500 м, высота которой приблизительно соответствует максимальным отметкам рельефа дневной поверхности (рис. 3).

С целью пересчета наблюденного гравитационного поля на горизонтальную плоскость и вычисления его трансформант использовался программный модуль «Wavelet». Для различных пороговых значений вейвлет-коэффициентов были предварительно получены приближенные оценки степени сжатия информации и погрешности аппроксимации, которые с удовлетворительной точностью совпали с последующими результатами вычислений (табл. 1).

Приближенные оценки степени сжатия данных о гравитационном поле и точности его истокообразной аппроксимации Порого- Процент отбро- Погрешность Отношение Погрешность ци-етов, мГал Результаты преобразования гравитационного поля с использованием модели, построенной при пороговом значении вейвлет-коэффициентов, равным 0.3, представлены на рис. 4.

Рис. 4. Результаты трансформации гравитационного поля золоторудного узла аппроксимационным методом с использованием вейвлет-преобразования данных: А - гравитационное поле на уровне 2000 м; Б - первая вертикальная производная поля на уровне 2000 м ( -золоторудное месторождение ) Для площади 450 км2 были выполнены пересчеты гравитационного поля g и магнитного поля Z на 14 уровней (от 1.5 км до км с неравномерно возрастающим шагом). Были рассчитаны разностные составляющие полей, отождествляемые с эффектами от различных горизонтальных слоев горных пород, ограниченных постепенно возрастающими эффективными глубинами. Ввиду простой геометрии отдельного слоя (горизонтальной пластины) создаваемое им поле будет близкую к линейной связь с распределением плотности (или намагниченности). Более точную характеристику пространственного распределения петрофизических неоднородностей внутри каждого слоя позволило получить выполненное на заключительном этапе решение линейных обратных задач (аппроксимационная томография).

Интерпретация материалов гравиметрических исследований на нефтяном месторождении (Пермский край) На Шершневском месторождении нефти, расположенном в Соликамской депрессии, в западной части Верхнекамского месторождения калийных солей, проведены исследования по совместному применению сейсморазведки 3D и детальной гравиразведки. Ранее Шершневское рифогенное поднятие выявлено сейсморазведкой 2D по серии гравитационных аномалий, выделенных В.М.Новоселицким, по которым в свое время были выделены и оконтурены расположенные в этом районе Уньвинская, Сибирская, Белопашнинская нефтеносные структуры.

Нефтеносность связана со структурами облегания позднедевонских органогенных построек и непосредственно с рифовыми телами. Промышленные скопления нефти имеются в терригенных отложениях нижнего карбона, в карбонатах среднего и нижнего карбона, верхнего девона.

Гравиметрические исследования преследовали основную цель:

уточнение строения солевой и надсолевой толщи, выявление локальных гравитационных аномалий, отождествляемых с верхнедевонскими и нижнепермскими органогенными постройками.

С использованием информационно-аналитической системы построена эквивалентная модель источников поля и вычислены ряд трансформант, в которых наиболее контрастно, чем в исходном поле, отражаются региональные локальные особенности геологического строения территории.

С помощью набора инструментов «Трансформации гравитационного поля», который включен в ИАС, произведено разделение гравитационного поля на две составляющие – низкочастотную (региональную) и высокочастотную (локальную), построены разностные карты.

После исключения всех вышележащих отложений в фоновой составляющей гравитационного поля (рис. 5 (Б)) изгибом изолиний четко выделяется локальная положительная аномалия, отождествляемая с верхнедевонской органогенной постройкой. Локальная аномалия, выделенная с помощью использования инструментов анализа ИАС ГРАВИС, практически соответствует гравитационной аномалии (рис.

5 (А)), полученной на совместном использовании гравитационного моделирования и системы VECTOR, а также в целом совпадает с контуром девонского рифа, построенным по сейсмическим данным.

Рис. 5. Выделение девонского рифа в гравитационном поле (фоновая составляющая): A – полученная в системе VECTOR; Б – полученная в ИАС ГРАВИС (желтым контуром показан девонский риф) С применением модуля «Qtree», включенного в среду ИАС, построена апроксимационная конструкция поля и вычислены ряд трансформант, в которых более контрастно, чем в исходном поле, отражаются региональные и локальные особенности геологического строения территории. Иерархическая (многоуровневая) модель содержит 3619 источников, т.е. отношение числа источников к числу значений исходного поля составляет 22%, что существенно снижает затраты времени на вычисление трансформант гравитационного поля.

В результате интерпретации с использованием созданных инструментов обработки и анализа гравиметрических данных построены карты гравитационных аномалий, отражающих неоднородности верхней части разреза; выявлены локальные аномалии силы тяжести, отождествляемые с надсолевой толщами и с нижнепермскими и верхнедевонскими органогенными постройками. Произведено сопоставление результатов интерпретации материалам ранее проведенных работ, которое показывает их качественное совпадение.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основной результат исследований, представленных в диссертационной работе, состоит в создании информационно-аналитической системы хранения, обработки и анализа геолого-геофизической информации ГРАВИС на базе современной геоинформационной системы ArcGIS 9.0, предназначенной для решения широкого круга прикладных задач разведочной геофизики, связанных с изучением глубинного геологического строения, прогноза и поисков залежей месторождений углеводородного сырья и месторождений твердых полезных ископаемых.

Основные научные и практические результаты.

1. Разработана, создана, апробирована и внедрена в практику гравиразведочных работ информационно-аналитической система ГРАВИС на базе современной геоинформационной системы ArcGIS версии 9.0, позволяющая на качественно новом уровне реализовать информационное обеспечение крупномасштабных гравиметрических съемок, ориентированная на эффективное решение актуальных задач хранения, обработки и анализа геолого-геофизической информации при высокой точности и быстродействии.

2. Определены основные принципы построения, структуры, формирования и наполнения единой базы геолого-геофизических данных. Произведен сбор имеющейся геолого-геофизической информации по территории Пермского края в единую базу данных. Создана единая классификация объектов базы геоданных; вся информация заносится в базу с использованием стандартизированных идентификаторов объектов.

3. Созданы принципиально новые алгоритмы сжатия данных гравиметрии и магнитометрии, использующие фрактальный подход и вейвлет-преобразование, предназначенные для построения аналитических моделей полей, обеспечивающие эффективное хранение информации в базах данных и высокоточное вычисление различных трансформант в произвольно заданных точках пространства.

4. Предложен метод построения аналитической модели рельефа земной поверхности на основе двухмерного преобразования Фурье, а также определены статистические зависимости между числом коэффициентов ряда Фурье, дисперсией высот рельефа и требуемой точностью его аппроксимации системой тригонометрических функций для различных геоморфологических условий.

5. Усовершенствована технология высокоточного вычисления поправок gр за влияние рельефа местности при гравиметрической съемке, базирующаяся на использовании аппроксимационного подхода и новых источников информации о форме земной поверхности. В результате серии вычислительных экспериментов определены оптимальные значения коэффициентов Фурье, участвующих в описании рельефа местности, что позволяет существенно (приблизительно на порядок) увеличить скорость вычисления gр при сохранении требуемой точности результатов.

6. Разработаны и созданы программные модули, обеспечивающие обработку и анализ геолого-геофизической информации, учитывающие специфику решаемых геологических задач и физико-геологические особенности региона, обладающие высоким быстродействием и удобным интерфейсом.

7. Информационно-аналитическая система ГРАВИС внедрена и активно эксплуатируется в Горном институте УрО РАН. С ее использованием реализована технологическая цепочка обработки и анализа данных полевых гравиметрических наблюдений, получены новые геологические результаты по целому ряду объектов, расположенных в Пермском крае и в других регионах России. Экономическая эффективность эксплуатации данной системы определяется сокращением трудозатрат и времени при проведении камеральных работ.

Список основных работ по теме диссертации Симанов А.А. Архитектура информационно-аналитической системы хранения и обработки геофизических данных / А.А. Симанов // Вестник КРАУНЦ. Науки о Земле. №1. Выпуск №7. 2006. - С. 158-162.

2. Симанов А.А. Информационно-аналитическая система обеспечения крупномасштабных гравиметрических съемок / А.А. Симанов // Геоинформатика, 2007, №4, С. 1-11.

3. Долгаль А.С. Применениe кратномасштабного вейвлет-анализа при аналитических аппроксимациях геопотенциальных полей / А.С.

Долгаль, А.А. Симанов // Доклады Российской академии наук. Т. 418.

№2. 2008. - С. 256-261.

4. Симанов А.А. Особенности использования крупномасштабных топографических карт при обработке результатов гравиметрических наблюдений / А.А. Симанов // Горное эхо. Вестник Горного института. № 4(18). - Пермь, 2004. - С. 36-40.

5. Симанов А.А. Современная технология топографо-геодезических работ при высокоточной гравиметрической съемке / А.А. Симанов // Материалы науч. сессии ГИ УрО РАН. - Пермь, 2004. - С. 101-103.

6. Симанов А.А. Применение GPS систем при создании опорной городской геодезической сети / А.А. Симанов // Горное эхо. Вестник Горного института. № 3(17). - Пермь, 2004. - С. 24-27.

7. Симанов А.А. Повторные микрогравиметрические наблюдения в условиях урбанизированных территорий / А.А. Симанов, С.И. Яковлев // Материалы международной научно – практической конференции «Инженерная геофизика – 2005». - Геленджик, 2005. - С. 148-150.

8. Бычков С. Г. Повышение точности и эффективности гравиметрических работ с использованием гравиметрического и геодезического оборудования / С.Г. Бычков, А.А. Симанов // Научный конгресс «ГЕО-Сибирь-2005». Том 2 «Геология, Геофизика, Геодинамика и Геомеханика». - Новосибирск, 2005. - С. 14-18.

9. Симанов А.А. Картографические погрешности при обработке геофизических данных: причины возникновения и оценка / А.А. Симанов // Шестая Уральская молодежная научная школа по геофизике: Сборник научных материалов. - Пермь, 2005. - С. 213-217.

Симанов А.А. Основные принципы формирования базы геоданных для первичной обработки, хранения и анализа гравиметрической информации / А.А. Симанов // «Глубинное строение, геодинамика, мониторинг, тепловое поле земли, интерпретация геофизических полей». Третьи научные чтения Ю. П. Булашевича. - Екатеринбург, 2005.

- С.139-140.

Симанов А.А. Особенности построения базы геоданных для хранения, обработки и анализа геофизических данных / А.А.

Симанов // Материалы региональной научно-практической конференции «Геология и полезные ископаемые Западного Урала». Пермь,2005. - С. 182-185.

Симанов А.А. Информационно-аналитическая система обработки материалов гравиметрических съемок / А.А. Симанов // Материалы 33й сессии междунар. семинара «Вопросы теории и практики геологической интерпретации гравитационных, магнитных и электрических полей». - Екатеринбург, 2006. - С.328-330.

Симанов А.А. Комплексный подход к обработке и интерпретации геолого-геофизических данных на основе геоинформационных технологий / А.А. Симанов // Материалы региональной научно-практической конференции «Геология и полезные ископаемые Западного Урала». - Пермь, 2006. - С. 204-206.

14. Симанов А.А. Компьютерная система хранения, обработки и анализа геолого-геофизических данных на основе геоинформационных технологий / А.А. Симанов // Седьмая Уральская молодежная научная школа по геофизике. Сборник материалов. - Екатеринбург, 2006. С. 137-142.

Симанов А.А. Обработка и анализ гравиметрических данных на основе ГИС технологий / А.А. Симанов // Материалы ежегодной научной сессии Горного института УрО РАН по результатам НИР в г. - Пермь, 2006. - С. 198 – 200.

Симанов А.А. Новый подход к интерпретации и хранению геолого-геофизических данных на основе геоинформационных технологий и принципов фрактального анализа / А.А. Симанов, А.В. Пугин // International Conference & Exhibition EAGE, EAGO and SEG. - Saint Petersburg, 2006. B046 (electronic format).

Прогнозирование платино-медно-никелевого оруденения в пределах северо-запада Сибирской платформы / А.С. Долгаль, А.В. Пугин, А.А. Симанов, Д.Ф. Калинин, О.И. Олешкевич, О.Н. Симонов // Горное эхо. Вестник Горного института. № 4(26). - Пермь,2006. - С. 23-30.

Симанов А.А. Применение современных геоинформационных технологий при хранении и обработке геолого-геофизических данных / А.А. Симанов, А.В. Пугин // Сборник материалов междунар.

научн. конгресса «ГЕО-Сибирь-2006». Т 1. Ч 1. – Новосибирск: СГГА, 2006. - С. 159-163.

19. Бычков С.Г. Эволюция программно-алгоритмического обеспечения обработки и интерпретации гравиметрических материалов / С.Г. Бычков, А.А. Симанов // Горное эхо. Вестник Горного института. № 2(28). - Пермь,2007. - С. 38-42.

Симанов А.А. Информационно-аналитическая система обработки, анализа и хранения геолого-геофизической информации / А.А.

Симанов // Материалы науч. сессии ГИ УрО РАН. - Пермь, 2007. - С. 175Симанов А.А. Использование ГИС-технологий для учета влияния рельефа местности при гравиметрической съемке / А.А. Симанов // Восьмая Уральская молодежная научная школа по геофизике.

Сборник материалов. - Пермь, 2007. - С. 234-238.

Симанов А.А. Опыт использования современных геоинформационных технологий при хранении, обработке и анализе геологогеофизической информации / А.А. Симанов // VI международнаянаучно-практическая конференция "Геофизика-2007"// Тезисы докладов.– Санкт-Петебург: СПбГУ, СПО ЕАГО, 2007. – С. 206-208.

Симанов А.А. Построение аналитической модели рельефа местности с использованием ГИС-технологий / А.А. Симанов // Материалы 34-й сессии международного семинара им. Д. Г. Успенского. Москва, 2007. - С.223-226.

Синтез структурно-морфологического и вероятностно-статистического подхода к интерпретации геопотенциальных полей (на примере золоторудного узла) / А.С. Долгаль, В.А. Смирнов, Д.Ф. Калинин, А.В. Пугин, А.А. Симанов. // «Глубинное строение. Геодинамика.

Мониторинг. Тепловое поле Земли. Интерпретация геофизических полей». Четвертые науч. чтения памяти Ю.П.Булашевича. – Екатеринбург:ИГф УрО РАН, 2007.

Симанов А.А. Первичная обработка гравиметрических данных на основе ГИС технологий / А.А. Симанов // Теоретические и прикладные аспекты геоинформатики. Сборник научных трудов. - Киев, 2007. - С. 127-135.

Симанов А.А. Информационно-аналитическая система обработки, анализа и хранения гравиметрических данных / А.А. Симанов // Материалы 35-й сессии международного семинара им. Д. Г. Успенского. - Ухта, 2008. - С.284-286.

Симанов А.А. База данных информационно-аналитической системы «ИАС ГРАВИС» / А.А. Симанов // Девятая Уральская молодежная научная школа по геофизике. Сборник материалов. - Екатеринбург, 2008. - С. 179-182.

Симанов А.А. Основные принципы хранения информации в базе данных «ИАС ГРАВИС» / А.А. Симанов // Материалы ежегодной научной сессии Горного института УрО РАН по результатам НИР в г. - Пермь, 2008. - С. 191 – 194.

Симанов А.А. Учет влияния рельефа местности при высокоточной гравиметрической съемке на основе геоинформационных технологий / А.А. Симанов // Геология и полезные ископаемые Западного Урала // Материалы региональной научно-практической конференции.

Пермь, 2008. С. 220-223.

Симанов А.А. Аналитические аппроксимации геопотенциальных полей и геологических объектов при поисках и разведке полезных ископаемых (на примере пермского края) / А.А. Симанов, А.В.

Пугин, А.С. Долгаль // Региональный конкурс РФФИ-Урал // Результаты научных исследований, полученные за 2007 год. Сборник статьей.

Часть 2. Пермь: ПНЦ УрО РАН, 2008. С. 167-169.

Симанов А.А. Разработка методологии построения трехмерных плотностных моделей строения недр нефтегазоперспективных территорий Пермского края / А.А. Симанов, И.В. Геник, Г.В. Простолупов, О.В. Ситчихин, Г.П. Щербинина // Региональный конкурс РФФИУрал // Результаты научных исследований, полученные за 2007 год.

Сборник статьей. Часть 2. Пермь: ПНЦ УрО РАН, 2008. С. 163-167.



 
Похожие работы:

«ДЕРГАЧЕВ Александр Лукич ЭВОЛЮЦИЯ ВУЛКАНОГЕННОГО КОЛЧЕДАНООБРАЗОВАНИЯ В ИСТОРИИ ЗЕМЛИ Специальность 25.00.11 – геология, поиски и разведка твердых полезных ископаемых, минерагения АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора геолого-минералогических наук Москва – 2010 г. 1 Работа выполнена на кафедре геологии и геохимии полезных ископаемых геологического факультета Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова Научный консультант – доктор...»

«Староверкина Наталья Николаевна КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ТУРИСТСКО-РЕКРЕАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕСПУБЛИКИ КАЛМЫКИЯ Специальность: 25.00.23 – физическая география и биогеография, география почв и геохимия ландшафтов Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Волгоград - 2007 2 Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Волгоградском государственном архитектурно- строительном университете...»

«Михеева Зинаида Александровна СУБУРБАНИЗАЦИЯ КАК ИНСТРУМЕНТ РЕШЕНИЯ ЖИЛИЩНОЙ ПРОБЛЕМЫ САНКТ-ПЕТЕРБУРГА И ЛЕНИНГРАДСКОЙ ОБЛАСТИ Специальность 25.00.24 Экономическая, социальная, политическая и рекреационная география АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Санкт-Петербург 2012 Работа выполнена на кафедре политической географии и региональной политики факультета географии и геоэкологии...»

«БРЫЖАК Евгений Вадимович ОЦЕНКА СЕЙСМИЧЕСКИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ СИЛЬНЫХ ЗЕМЛЕТРЯСЕНИЙ ЮГО-ЗАПАДНОГО ФЛАНГА БАЙКАЛЬСКОЙ РИФТОВОЙ ЗОНЫ Специальность 25.00.10 – Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата геолого-минералогических наук ИРКУТСК – 2014 г. Работа выполнена в лаборатории инженерной сейсмологии и сейсмологии федерального государственного бюджетного учреждения науки Института земной коры Сибирского...»

«Кирюшина Елена Васильевна ОБОСНОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ГОРНОТЕХНИЧЕСКОЙ РЕКУЛЬТИВАЦИИ ЗЕМЕЛЬ ПРИ СОВМЕЩЕНИИ С ПРОИЗВОДСТВОМ ВСКРЫШНЫХ РАБОТ (на примере Канско-Ачинского угольного бассейна) Специальность 25.00.36 – Геоэкология (в горно-перерабатывающей промышленности) АВТОРЕФЕРАТ Диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Иркутск – 2013 Работа выполнена в ФГОАУ Сибирский федеральный университет и в учреждении Российской академии наук Специальное...»

«КИДЯЕВА Вера Михайловна ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛЬНОЙ ОПАСНОСТИ ПРИ ПРОРЫВАХ ГОРНЫХ ОЗЕР Специальность 25.00.27 – гидрология суши, водные ресурсы, гидрохимия АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук МОСКВА – 2014 2 Работа выполнена в НИЛ снежных лавин и селей и на кафедре гидрологии суши географического факультета Московского государственного университета...»

«Менщикова Лариса Викторовна ТЕРРИТОРИАЛЬНАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ СИСТЕМ РАССЕЛЕНИЯ И ОБСЛУЖИВАНИЯ СЕЛЬСКОГО НАСЕЛЕНИЯ КУРГАНСКОЙ ОБЛАСТИ НА РУБЕЖЕ XX и XXI ВЕКОВ Специальность 25.00.24 – экономическая, социальная, политическая и рекреационная география АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учной степени кандидата географических наук Пермь – 2013 Работа выполнена на кафедре географии и природопользования Курганского государственного университета Научный руководитель : Завьялова Ольга...»

«КОРОВИЦКАЯ ЕЛЕНА ВАЛЕРЬЕВНА ГАЗО-ГЕОХИМИЧЕСКИЕ ПОЛЯ И ИХ ЭКОЛОГИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ НА УГОЛЬНЫХ ШАХТАХ ЮГА ПРИМОРЬЯ Специальность: 25.00.36 – геоэкология АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата геолого-минералогических наук Иркутск – 2009 2 Диссертация выполнена в Тихоокеанском океанологическом институте им. В.И. Ильичева Дальневосточного отделения Российской Академии Наук Научный руководитель : доктор геолого-минералогических наук, профессор Обжиров...»

«АЛЬ-АХВАЛЬ НЕСРЕН АХМЕД СЕРХАН ГЕОЭКОЛОГИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ СИСТЕМЫ ОБРАЩЕНИЯ С ТВЕРДЫМИ КОММУНАЛЬНЫМИ ОТХОДАМИ В РЕСПУБЛИКЕ ЙЕМЕН (НА ПРИМЕРЕ Г.САНА) Специальность 25.00.36 – Геоэкология (в строительстве и ЖКХ) Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Санкт-Петербург - 2012 Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный...»

«ГУЩИНА Дарья Юрьевна МОДИФИКАЦИЯ ЭЛЬ-НИНЬО В УСЛОВИЯХ МЕНЯЮЩЕГОСЯ КЛИМАТА: МОНИТОРИНГ, ПРИЧИНЫ, УДАЛЕННЫЙ ОТКЛИК 25.00.30 – метеорология, климатология, агрометеорология АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора географических наук Москва, 2014 Работа выполнена на кафедре метеорологии и климатологии географического факультета ФГБОУ ВПО Московский государственный университет...»

«УДК 911.3:338.4(100) ЛЬВОВА Евгения Константиновна ТЕРРИТОРИАЛЬНАЯ СТРУКТУРА ИНВЕСТИЦИЙ КАК ФАКТОР ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ КНР Специальность 25.00.24 – Экономическая, социальная, политическая и рекреационная география АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Москва – Работа выполнена на кафедре географии мирового хозяйства географического факультета...»

«УДК 622.235.215.7:65.011.54 МАСЛОВ Илья Юрьевич РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИИ ВЗРЫВНОЙ ОТБОЙКИ ОБВОДНЕННЫХ ГОРНЫХ ПОРОД ГЛУБОКИМИ СКВАЖИНАМИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЭМУЛЬСИОННЫХ ВЗРЫВЧАТЫХ ВЕЩЕСТВ НА ОСНОВЕ ПЕНОПОЛИСТИРОЛА 25.00.20–Геомеханика, разрушение горных пород, рудничная аэрогазодинамика и горная теплофизика АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего...»

«АХИЯРОВ РУСТЕМ ЖОРЕСОВИЧ ВЫБОРОЧНЫЙ РЕМОНТ ПОДЗЕМНЫХ МЕТАЛЛИЧЕСКИХ ТРУБОПРОВОДОВ ПРИ ЛОКАЛЬНОМ НАРУШЕНИИ ИЗОЛЯЦИОННЫХ ПОКРЫТИЙ Специальность 25.00.19 - Строительство и эксплуатация нефтегазопроводов, баз и хранилищ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Уфа 2001 2 Работа выполнена в Уфимском государственном нефтяном техническом университете Научный руководитель : кандидат технических наук, доцент Рафиков С.К. Научный консультант :...»

«УДК 622.276.56 Леонов Илья Васильевич ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТЕХНОЛОГИИ ОДНОВРЕМЕННО-РАЗДЕЛЬНОЙ РАЗРАБОТКИ НЕСКОЛЬКИХ ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ ОБЪЕКТОВ (на примере месторождений Западной Сибири) Специальность 25.00.17 — Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва — 2011 Работа выполнена в ОАО Всероссийский нефтегазовый научно-исследовательский институт имени академика А. П. Крылова...»

«Патина Ирина Станиславовна ГЕОЛОГИЧЕСКОЕ СТРОЕНИЕ МАЙКОПСКИХ ОТЛОЖЕНИЙ КАСПИЙСКОГО СЕКТОРА ВОСТОЧНОГО ПАРАТЕТИСА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ СЕЙСМОСТРАТИГРАФИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ Специальность 25.00.01 – Общая и региональная геология АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата геолого-минералогических наук Москва – 2013 Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном учреждении науки Геологическом институте Российской Академии Наук Научный руководитель : доктор...»

«БЕМБЕЛЬ СЕРГЕЙ РОБЕРТОВИЧ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛОЖНОПОСТРОЕННЫХ ЗАЛЕЖЕЙ НЕФТИ И ГАЗА В СВЯЗИ С РАЗВЕДКОЙ И РАЗРАБОТКОЙ МЕСТОРОЖДЕНИЙ ЗАПАДНОЙ СИБИРИ Специальность 25.00.12 – Геология, поиски и разведка нефтяных и газовых месторождений Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора геолого-минералогических наук Тюмень 2011 Работа выполнена в Тюменском Государственном нефтегазовом университете (ТюмГНГУ) Научный консультант : доктор геолого-минералогических наук Алексей...»

«Сороковикова Екатерина Георгиевна ЦИАНОБАКТЕРИИ ТЕРМАЛЬНЫХ ИСТОЧНИКОВ БАЙКАЛЬСКОЙ РИФТОВОЙ ЗОНЫ И ИХ РОЛЬ В ОСАЖДЕНИИ КРЕМНЕЗЕМА КАК МОДЕЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ МИКРОФОССИЛИЙ 25.00.02 – палеонтология и стратиграфия АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук Москва – 2008 Работа выполнена в отделе ультраструктуры клетки Лимнологического института СО РАН (г. Иркутск) Научный руководитель : кандидат биологических наук, доцент Белых...»

«ГОЛУБЕВ Иван Андреевич ТЕХНОЛОГИЯ МАГНИТНО-ФИЛЬТРОВАЛЬНОЙ ОЧИСТКИ НЕФТЕЗАГРЯЗНЕННЫХ СТОЧНЫХ ВОД ПРЕДПРИЯТИЙ ТЭК Специальность 25.00.36 – Геоэкология (в горноперерабатывающей промышленности) Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Санкт-Петербург – 2014 Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Национальный минеральносырьевой университет Горный. Научный...»

«ВОЛОГЖИНА САЯНА ЖАМСАРАНОВНА ОЦЕНКА ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ АНТРОПОГЕННЫХ ПРИМЕСЕЙ В АТМОСФЕРЕ ПРИБАЙКАЛЬЯ 25.00.36 – Геоэкология (географические наук и) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Улан-Удэ – 2012 Работа выполнена на кафедре гидрологии и охраны водных ресурсов географического факультета ФГБОУ ВПО Иркутский государственный университет Научный руководитель доктор технических наук, профессор АРГУЧИНЦЕВА Алла...»

«МЫНЦОВ ИЛЬЯ АНАТОЛЬЕВИЧ Выделение репрезентативных показателей на основе графоаналитической модели при геоинформационном моделировании экологического состояния территорий Специальность 25.00.35 Геоинформатика АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Equation Chapter 1 Section 1 Москва 2012 Работа выполнена в Московском Государственном Университете Геодезии и Картографии (МИИГАиК) на кафедре Вычислительной техники и автоматизированной...»








 
© 2013 www.diss.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Методички, учебные программы»

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.