Значение поворота и нормализации магнитотеллурических данных перед количественной интерпретацией

Введение. Магнитотеллурическое зондирование (МТЗ) является важным методом геофизики, используемым для изучения распределения удельного электрического сопротивления (УЭС). Метод МТЗ широко применяется при решении прикладных задач, в том числе при поисках рудных залежей. Однако интерпретация МТ-данных осложняется искажениями, вызванными неоднородностью среды, рельефом и другими факторами. Для повышения достоверности интерпретации применяются процедуры поворота и нормализации (коррекции статического смещения) данных.

Цель. Исследовать влияние процедур поворота и нормализации магнитотеллурических данных на точность определения параметров целевых объектов, таких как рудные залежи, при количественной интерпретации с использованием 2D-инверсии.

Материалы и методы. Исследование выполнено на основе синтетических данных, рассчитанных для 3D-моделей с различными азимутами простирания проводящих тел и наличием приповерхностных неоднородностей. Использовались программы ModEM для расчета прямой 3D-задачи и ZondMT2D для двумерной инверсии. В программе Inversio проводились процедуры поворота данных, нормализации на разных частотах (10, 100, 1000 Гц) и корректировки дистанций (сноса на интерпретационные профили). Результаты. Установлено, что низкочастотная нормализация (10 Гц) обеспечивает наиболее точное соответствие исходной модели, в то время как высокочастотная нормализация приводит к появлению ложных аномалий (артефактов). Процедура поворота данных улучшает локализацию целевых объектов, а применение корректировки дистанций устраняет артефакты. Наилучшие результаты достигаются при последовательном выполнении сначала поворота, а потом нормализации.

Заключение. Процедуры поворота и нормализации данных МТЗ существенно повышают достоверность интерпретации, то есть точность определения параметров целевых объектов (положение границ и значения УЭС) и степень проявленности артефактов. Рекомендуется использовать низкочастотную нормализацию и корректировку дистанций для повышения достоверности. Разработанный алгоритм может быть применен при поиске рудных месторождений и других геофизических исследованиях.

1. Альпин Л.М. Теория поля. М.: Недра, 1966. 384 с.

2. Бердичевский М.Н., Дмитриев В.И. Модели и методы магнитотеллурики. М.: Научный мир, 2009. 680 с.

3. Электроразведка: пособие по электроразведоч­ной практике для студентов геофизических спе­циальностей. Т. I, изд. 2. Под ред. И.Н. Модина, А.Г. Яковлева. Тверь: Полипресс, 2018. 276 с.

4. Kelbert A., Meqbel N., Egbert G.D., Tandon K. ModEM: A modular system for inversion of electromagnetic geophysical data // Computers & Geosciences. 2014. Vol. 66. P. 40—53.

5. Zond geophysical software: официальный сайт компании. Режим доступа: http://zond-geo.com (дата обращения: 13.07.2025).