郭勇
(中國建筑材料工業地質勘查中心福建總隊)
大地電磁測深資料預處理方法
郭勇
(中國建筑材料工業地質勘查中心福建總隊)
大地電磁測深資料預處理的方法主要有對數據進行平滑、極化視電阻率的識別、靜態校正、空間濾波等。對數據進行平滑可以降低和消除負面影響;分析了TE,TM曲線的畸變規律,認識了TE,TM曲線畸變差異;靜態校正可以減少靜態效應對頻率測深曲線的影響;空間濾波是對曲線進行平滑,減少誤差,提高資料的質量。
視電阻率;預處理
在野外勘探中,由于地質不均勻體、工業用電、天然電場等隨機干擾的存在,常常使測量數據偏離正常值。這些隨機干擾的存在給技術人員正確解釋資料帶來了困難。對測深資料進行預處理,可以降低和消除負面影響,以提高資料的信噪比,還可以減少靜態效應對頻率測深曲線的影響,減少誤差,提高資料的質量。資料預處理對于資料解釋有著很重要的意義。
在數據采集中,為保證精度,采用密集的采樣方式,所測量得到的數據可達到幾十萬到幾百萬個點;另一方面,在測量過程中,由于受測量設備的精度、操作者經驗和被測實物表面質量等諸多因素的影響,會產生大量的噪聲點,它們的存在影響資料的解釋。為降低和消除這種負面影響,須對數據進行平滑。采用平滑處理方法,應力求保持待求參數所能提供的信息不變。
數據的平滑濾波主要有以下三種方式:
(1)中值濾波法。該方法是將最相近的3個點取均值來替代原始點。中值濾波法將采樣點的值取濾波窗口內所有數據點的統計中值,所以這種方法在消除數據毛刺效果較好。假設相鄰的3點分別為x0,x1和x2,通過中值濾波法平滑獲得點x1′,x1′=(x0+ x1+x2)/3,圖1,其中,虛線所連接的點表示激光掃描所獲得的點,直線所連接的點代表平滑后的點。

圖1 中值濾波法
(2)平均值濾波法。該方法是將采樣點的值取濾波窗口所有數據點的平均值來取代原始點,改變點的位置,使點平滑。假使相鄰的3點分別為x0,x1和x2,通過平均值濾波法平沿很列的新點x1′,x1′=(x0+x1+x2)/3,如圖2所示,其中虛線所連的點代表激光掃描得到的點,直線所連的點代表平滑后的點。

圖2 平均值濾波法
(3)高斯濾波法。該方法以高斯濾波器在指定域內將高頻的噪聲濾除。高斯濾波法在指定域內的權重為高斯分布,其平均效果較小,在濾波的同時,能較好地保持原數據的形貌,因而常被使用。
根據相關資料的分析可以看出,當測點位于地形或局部異常體附近時,地形或局部異常體使大地電磁測深視電阻率發生畸變,TM曲線畸變要比TE曲線畸變嚴重。因而,相鄰測點的TE視電阻率曲線之間的相關程度要比TM曲線之間的相關程度要好。因此可根據兩條視電阻率曲線的相關性來識別TE,TM視電阻率曲線。
對于給定的N組離散數據(Xn,Yn),(N2≥n≥N1),要使Xn與αYn相關。相關系數α的大小反映Xn與Yn相關的程度,可以用誤差能量方法求取相關系數:

誤差能量為:

由此得到相對誤差能量:

其中:

根據許瓦茲不等式,知:

(1)對原始實測視電阻率數據進行平滑。
(2)用標準頻率對實測頻點進行插值運算,得到同一頻點數相對應的視電阻率值Rx(yi,j)或Ry(xi,j)。
(3)分別計算各點與相鄰道視電阻率曲線的相關值,得到4個相關因子于地形與靜態偏移的影響,實測的TM極化視電阻率比TE極化視電阻率畸變嚴重,TE極化視電阻率主要反映區域構造特征,因此,相鄰測點的TE極化視電阻率曲線之間的相關程度要比TM曲線之間的相關程度要高。根據這一特點,4個相關因子中最大的一個相關因子所對應的兩條視電阻率曲線為TE極化視電阻率曲線,如此循環按以上步驟計算,識別整條測線的TE與TM極化視電阻率曲線。
所謂靜態效應是當接近地表存在部分導電性不夠均勻的物體時,電流經過不均勻體表面從而位于其面上形成“積累電荷”,由此形成一個與外部電流場成正比(比例系數不會隨頻率變化)的外加電場。它導致實際測量的每個頻率的視電阻率,相比較不存在部分不均勻物體時變化一個系數。進而導致繪于雙對數標系中的頻率測深曲線,順著視電阻率軸(即縱軸)發生上下平移,當部分不均勻物體為低阻體時,測深曲線向下平移;而若為高阻體,則向上平移。
首先確定工作區的地電條件,選取一個在工作區域內電阻率、深度和厚度都相對穩定的電性層,并且大概估算其在頻率測深線上相對應的頻段(設為fm~fn,共n-m+1個)。之后計算每個測深點在該頻段范圍內實際測量的視電阻率的幾何平均值:式中:ρsi(fj)為第i個測深點在第j個頻率(fj)的視電阻率實際測量值,i為測深點號。

之后,將一濾波函數F作數字濾波運算與相接近的幾個測深點(設為D=2L+1個)的平均視電阻率ρa,計算出平均視電阻率的濾波值:?

式中,D=2L+1為濾波窗口寬度;Fk為一低通濾波器的濾波系數;計算出的結果ρLi記在濾波窗口i上。
最后,把各個測點(設為第i點)的均視電阻率ρai去除以濾波值ρLi,得到靜校正系數:

以此系數乘相應測點每個頻點的視電阻率實際測量值ρsi(fj),便得靜校正的視電阻率:

在勘探中,由于地質不均勻體、工業用電、天然電場等隨機干擾的存在,常常使測量數據偏離正常數值,表現為視電阻率等值線上為雜亂無章的振動或鋸齒狀跳變,嚴重的會出現突變點或虛假點。這些隨機干擾的因素存在使得視電阻率不能良好的反應地質上異常,就會給技術人員正確解釋資料帶來了干擾,應對原始數據中的干擾信號加以濾除,以提高資料的信噪比。
利用空間濾波法原理作為隨機噪聲影響處理的基本出發點,認為由地下地質體引起的視電阻率沿測線的變化是平緩漸變的,那么我們就可以利用一種叫做“中值空間濾波”的方法,對含有干擾的數據進行處理。
中值空間濾波算法的具體步驟如下:
首先,選擇在同一個剖面深度的視電阻率值的幾何平均:

式中:ρsj為實測視電阻率值;ρsi為第i個剖面深度上由第m至n視電阻率的平均值,稱平均視電阻率。在矩型斷面里,測線不是太長的狀態下,可以令m=1,也就是當測線短,數據量不大時,取首尾(m=1~n)的所有數據參與進行運算;在倒梯型斷面里,應用一種遞歸數據處理程序常用在施倫貝謝爾裝置數據采集方式。當程序開始運行時,某個剖面深度上的數據求平均值之后,下個剖面深度上的數據自動減少兩個再次進行下一步的運算,由此可知m=m+1,n=n-1,n>m。見圖3。

圖3 演算示意圖
利用另外一種非線性濾波就是中位數法。先分析視電阻率斷面圖上的等值線變化情形,與測區地質資料相結合,選取多個近似位于同一電性層內的數據求出幾何平均值,并按從大到小的順序排列;再選擇“中位數”(位于正中間的數值)用作電性層的背景值ρL。依據實際測量的數據多次實驗計算出的結果,選出背景值ρL也就是每條測線里所有視電阻率幾何平均值的中位數。用每個剖面的平均視電阻率ρsi除以得到的中位數背景值ρL,得到系數Ki:

最后,以此校正系數Ki乘以相應剖面上的實際測量的視電阻率值,便得到經過濾波校正后的視電阻率值ρsi′。

通過對大地電磁測深資料預處理,更進一步的理解和掌握了大地電磁測深資料預處理的方法。在野外勘探中,由于地質不均勻體、工業用電、天然電場等隨機干擾的存在,常常使測量數據偏離正常值。這些隨機干擾的存在給技術人員正確解釋資料帶來了困難,所以應對數據進行預處理,以提高資料的信噪比。對數據進行平滑可以降低和消除負面影響,以得到精確的模型和高質量的特征提取效果。大地電磁測深資料預處理中的另一項重要工作是正確識別TE,TM極化視電阻率曲線。通過分析了TE,TM曲線的畸變規律,認識了TE,TM曲線畸變差異。再對TE,TM曲線進行靜態校正,可以減少靜態效應對頻率測深曲線的影響。如果靜態效應的影響依然很多或由于數據質量太差導致一些雜亂無序的曲線,此時就可以使用空間濾波的辦法對曲線進行平滑。減少誤差,提高資料的質量。資料預處理對于資料解釋有著很重要的意義。
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A
1673-0038(2015)30-0274-02
2015-7-10