![سامانه نشر مجلات علمی دانشگاه تهران](./data/logo.png)
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,578 |
تعداد مقالات | 71,072 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,683,391 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,912,905 |
اثر تخمین نوفه در وارون سازی دادههای توموگرافی مقاومت ویژه الکتریکی | ||
فیزیک زمین و فضا | ||
مقاله 5، دوره 49، شماره 1، خرداد 1402، صفحه 75-95 اصل مقاله (1.92 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2022.342440.1007428 | ||
نویسندگان | ||
یسری آزادی1؛ رضا قناتی* 2 | ||
1گروه فیزیک زمین، مؤسسه ژئوفیزیک، دانشگاه تهران، تهران، ایران. رایانامه: yosraazadi@ut.ac.ir | ||
2نویسنده مسئول، گروه فیزیک زمین، مؤسسه ژئوفیزیک، دانشگاه تهران، تهران، ایران. رایانامه: rghanati@ut.ac.ir | ||
چکیده | ||
تصویرسازی دوبعدی الکتریکی تحت عنوان توموگرافی مقاومتویژه الکتریکی از طریق تعریف و حل یک مسئله وارون غیرخطی انجام میشود. در اغلب موارد دادههای حاصل از برداشت صحرائی بهدلیل ایدهآل نبودن دستگاههای اندازهگیری، شرایط نامناسب برداشت، خطاهای اپراتوری و شرایط زمینشناسی، دارای نوفه هستند. آگاهی از توزیع آماری و مقادیر نوفه بهدلیل ویژگیهای خاص مسئله وارون میتواند نقش محوری در وارونسازی مقاومتویژه الکتریکی ایفا کند. بهطوریکه برآورد درستی از مقادیر نوفه، مانع برازش بیش از حد و کمتر از حد دادههای محاسباتی و دادههای صحرائی در حین وارونسازی میشود. در واقع برازش نامناسب (برازشی که مقدار پارامتر خیلی بیشتر یا کمتر از یک باشد) منجر به ایجاد بیهنجاریهای کاذب یا از دست دادن جزئیات مهم در مدل وارون نهایی میشود؛ بنابراین برآورد صحیح از سطح نوفه دادههای صحرایی از طریق مدلهای ریاضی و یا تکنیکهای صحرایی با هدف تخمین مدلی نزدیک به واقعیت زمین ضرورتی اجتنابناپذیر است. در این مقاله برای ارزیابی نقش برآورد سطح نوفه دادههای صحرایی در خروجی مدلهای وارون، ماتریس وزنی دادهها که متشکل از سطح نوفه در هر داده است از طریق دو روش همپاسخی و برانبارش و در قالب آرایه ونر محاسبه میشود. نتایج مدلسازیهای عددی برروی دادههای مصنوعی و صحرائی نشان میدهد که تخمین صحیح ماتریس وزنی دادهها منجر به برآورد مدلهای مقاومتویژه نزدیک به واقعیت زمین میشود. | ||
کلیدواژهها | ||
خطای برانبارش؛ خطای همپاسخی؛ تخمین سطح نوفه؛ تفاضل محدود؛ توموگرافی مقاومت ویژه الکتریکی (ERT)؛ وارونسازی غیرخطی | ||
مراجع | ||
Backus, G., & Gilbert, F. (1968). The resolving power of gross earth data. Geophysical Journal International, 16(2), 169-205. Claerbout, J.F., & Muir, F. (1973). Robust modeling with erratic data. Geophysics, 38(5), 826-844. DeGroot-Hedlin, C., & Constable, S.C. (1990). Occam’s inversion to generate smooth, two-dimensional models from magneto-telluric data. Geophysics, 55, 1613-1624. Dahlin, T. (1996). 2D resistivity surveying for environmental and engineering applications. First break, 14(7), 275-283. Dey, A., & Morrison, H.F. (1979a). Resistivity modeling for arbitrarily shaped two‐dimensional structures. Geophysical Prospecting, 27(1), 106-136. Dey, A., & Morrison, H.F. (1979b). Resistivity modeling for arbitrarily shaped three-dimensional structures. Geophysics, 44(4), 753-780. Edwards L.S. (1977). A modified pseudosection for resistivity and induced-polarization. Geophysics, 42, 1020-1036. Fallah Safari, M., & Ghanati, R. (2022). DC Electrical Resistance Tomography Inversion, Journal of the Earth and Space Physics, 47(4), 87-98. Ghanati, R., & Fallahsafari, M. (2022). Fréchet Derivatives calculation for electrical resistivity imaging using forward matrix method, Iranian Journal of Geophysics, 15(4), 153-163. Griffiths D.H., & and Barker R.D. (1993). Two-dimensional resistivity imaging and modelling in areas of complex geology. Journal of Applied Geophysics, 29, 211-226. Habberjam, G.M. (1967). Short note: On the application of the reciprocity theorem in resistivity prospecting. Geophysics, 32, 918. Jackson, D.D. (1972). Interpretation of inaccurate, insufficient and inconsistent data. Geophysical Journal International, 28(2), 97-109. Kemna, A., Binley, A., Cassiani, G., Niederleithinger, E., Revil, A., Slater, L., Williams, K.H., Orozco, A .F., Haegel, F.H., Hoerdt, A., & Kruschwitz, S. (2012). An overview of the spectral induced polarization method for near-surface applications. Near Surface Geophysics, 10(6), 453-468. LaBrecque, D.J., Mletto, M., Daily, W., Ramirez, A.L., & Owen, E. (1996). The effects of noise on Occam’s inversion of resistivity tomography data. Geophysics, 61, 538. Loke, M.H. (1994). The inversion of two-dimensional resistivity data. Ph.D. thesis, University of Birmingham. Loke, M.H., & Barker, R.D. (1994). Rapid least-squares inversion of apparent resistivity pseudo-sections. 54th EAEG Meeting, Vienna, Austria. Loke, M.H., & Barker, R.D. (1995). Least-squares deconvolution of apparent resistivity pseudo-sections. Geophysics, 60, 1682-1690. Loke, M.H., Acworth, I., & Dahlin, T. (2003). A comparison of smooth and blocky inversion methods in 2D electrical imaging surveys. Exploration Geophysics, 34(3), 182-187. Loke, M.H., Chambers, J.E., Rucker, D.F., Kuras, O., & Wilkinson, P.B. (2013). Recent developments in the direct-current geo-electrical imaging method. Journal of applied geophysics, 95, 135-156. McGillivray, P.R. (1992). Forward modeling and inversion of DC resistivity and MMR data. Ph.D. thesis, University of British Columbia. Oldenburg, D. W., & Li, Y. (1994). Inversion of induced polarization data. Geophysics, 59(9), 1327-1341. Oldenburg, D.W., & Li, Y. (1999). Estimating depth of investigation in dc resistivity and IP surveys. Geophysics, 64(2), 403-416. Park, S.K., & Van, G.P. (1991). Inversion of pole-pole data for 3-D resistivity structure beneath arrays of electrodes. Geophysics, 56, 951-960. Sasaki, Y. (1992). Resolution of resistivity tomography inferred from the numerical simulation. Geophysical Prospecting, 40, 453-464. Schlumberger, C., & Schlumberger, M. (1929). Electrical Logs and correlations in Drill Holes. Mining Metallurgy, 10, 515-518. Seigel, H., Nabighian, M., Parasnis, D.S., & Vozoff, K. (2007). The early history of the induced polarization method. The Leading Edge, 26(3), 312-321. Smith, N.C., & Vozoff, K. (1984). Two-dimensional DC resistivity inversion for dipole-dipole data: IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 22, 21-28. Tripp, A.C., Hohmann, G.W., & Swift Jr., C.M. (1984). Two-dimensional resistivity inversion. Geophysics, 49, 1708-1717. Tso, C.-H.M., Kuras, O., Wilkinson, P.B., Uhlemann, S., Chambers, J.E., Meldrum, P.I., Graham, J., Sherlock, E.F., & Binley, A. (2017). Improved characterisation andmodelling of measurement errors in electrical resistivity tomography (ERT) surveys. Journal of Applied Geophysics, 146, 103– 119. Wilkinson, P., Chambers, J., Uhlemann, S., Meldrum, P., Smith, A., Dixon, N., & Loke, M.H. (2016). Reconstruction of landslide movements by inversion of 4-D electrical resistivity tomography monitoring data. Geophys. Res. Lett. 43, 1166–1174 Zhdanov, M., Endo, M., Cox, L., & Sunwall, D. (2018). Effective-medium inversion of induced polarization data for mineral exploration and mineral discrimination: Case study for the copper deposit in Mongolia. Minerals, 8(2), 68. Zhou, B., & Dahlin, T. (2003). Properties and effects of measurement errors on. Near Surf. Geophysics, 1(3), 105-117. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 813 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 589 |