Оценка качества инверсии кривых нестационарных электромагнитных зондирований при решении нефтегазопоисковых задач

Глава 1. Инверсия данных зондирования становлением поля в ближней зоне
при решении нефтегазопоисковых задач в условиях геологического разреза
юга Сибирской платформы
Конечной целью анализа геофизических полей являются геологические модели, тео-
ретические отклики над которыми совпадают с наблюденными данными. Численное модели-
рование переходных характеристик для параметров заданной модели обычно называют пря-
мой задачей. Для процесса оценки параметров модели по наблюденным данным использует-
ся обратная задача, или инверсия [Жданов, 2007]. Решение обратной задачи заключается в
определении параметров изучаемой среды, оценке геологической совместимости с данными
наблюдений и в определении приближенных решений для принятой модели [Жданов, 2012].
Расхождение практической и теоретической кривой ЗСБ (невязка) является основным
минимизируемым параметром при инверсии [Oldenburg et al., 2005; Могилатов, 2002; Моги-
латов и др., 2007; Жданов, 2012]. На практике обычно используется среднеквадратическая
погрешность, которая измеряет различия между данными предсказанными и наблюден-
ными значениями кажущегося сопротивления [Жданов, 2012]. С учетом логарифмиче-
ской шкалы представления сопротивления формула невязки имеет следующий вид:
2
∑ −1( ( ) − ( ))
( ) = √.(1)
−1
Прямая задача всегда корректно поставлена, то есть одной модели среды в ней соот-
ветствует одно уникальное решение уравнений Максвелла, описывающее поведение элек-
тромагнитного поля. Обратная же задача [Тихонов, Арсенин, 1986; Самарский, Вабищев,
2009] в отличие от прямой поставлена некорректно. После появления алгоритмов регуляри-
зации решение обратной задачи ищется обычно на основе минимизации параметрического
функционала Тихонова, который добавляется в качестве весовой функции к функции невяз-
ки [Тихонов, Арсенин, 1986; Матвеев, 1990], данный подход не всегда применим на практи-
ке.
В 1994 г. появились первые алгоритмы, направленные на применение подхода лате-
ральной инверсии, которые были представлены зарубежными исследователями Д.У. Ольден-
бургом и Я. Ли [Oldenburg, Li, 1994], М.Х. Локе и Р.Д. Баркером [Loke, Barker, 1996], а также
Р.В.Л. Пиньейру [Pinheiro, 1997]. Далее для обеспечения латеральной выдержанности квази-
горизонтально-слоистой среды ограничения для модельных данных начали задаваться при
помощи ковариационных матриц шероховатости, построенных на основе априорной инфор-
мации и применяемых к вектору параметров модели [Auken et al., 2002; Auken, Christiansen,
2004; Monteiro Santos, 2004; Monteiro Santos, 2004]. Данный подход называется латеральной
ограниченной инверсией (англ.: lateral constrained inversion, LCI). Подход 1D-LCI позволяет
создавать псевдо 2D-модели, в которых изменения удельного сопротивления являются плав-
ными.
Наиболее современным направлением, часто применяемым при интерпретации дан-
ных электромагнитных зондирований, является совместная инверсия [Гольцман, Калинина,
1973; Gao et al., 2012; Habashy, Abubakar, 2004; Спичак, 2005]. В качестве одного из приме-
ров в этом направлении можно привести совместную инверсию данных сейсморазведки, бо-
кового каротажа и электроразведки методом CSEM (от англ. controlled-source
electromagnetics), разработанным в 1980-е гг. в американском Скрипсовском океанографиче-
ском институте [MacGregor, 2015].
Схожий подход применяется при решении нефтегазопоисковых задач в геоэлектриче-
ских условиях юга Сибирской платформы. При незначительном контрасте параметров разре-
за основной методикой инверсии данных ЗСБ является интерпретация в рамках горизонталь-
но-слоистой модели [Панкратов, Турицин, 1987; Семинский, 2017; Поспеев и др., 2018а;
Буддо, 2012; Buddo et al., 2012; Буддо и др., 2018]. При решении нефтегазопоисковых задач
Оценка инструментальной
погрешности Кs

1. Оценка качества
полевого материалаОценка Df
(EMQC)

Расчет случайной
погрешности измерений
Er (Em)
Система оценки качества
данных зондирования
становлением поля
в ближней зонеОценка невязки

2. Оценка качества
инверсии EMInQОпределение латеральной
(англ.: inversionвыдержанности разреза L
quality)

Определение соответствия
априорной информации V

Рис. 1 – Блок-схема системы оценки качества данных зондирования становлением поля
в ближней зоне

Определение типичной структурной
и геоэлектрической модели

Расчет синтетических сигналов

Инверсия с накоплением статистики решений
методом Монте-Карло с элементами
«имитации отжига»

Расчет погрешности определения удельного
электрического сопротивления Δρ

Расчет зависимостей V/Δρ

Рис. 2 – Схема последовательности расчета ошибки определения удельного электрического
сопротивления горизонта-коллектора
аIбI

АА

А

А

аIIбII
аб
IIАIIА

АААА

АААА

АА

аIIIбIII
Частота встречаемости, ф.н.

Частота встречаемости, ф.н.

10001000
10
140
1
60
1
8
0.5
30

Удельное электрическое
Невязки, %
сопротивление, Ом∙м

Рис. 3 – Результат поточечной инверсии и инверсии с применением пространственной
невязки: аI, aII – карты удельного электрического сопротивления и невязок поточечной
инверсии кривых зондирования становлением поля в ближней зоне; aIII – сравнение
распределений удельного электрического сопротивления при поточечной инверсии и при
инверсии с пространственной невязкой; бI, бII – карты удельного электрического
сопротивления и невязок инверсии кривых зондирования становлением поля в ближней зоне
с применением пространственной невязки; б III – сравнение распределений невязок
при поточечной инверсии и при инверсии с пространственной невязкой: 1 – пункты
зондирования становлением поля в ближней зоне; 2 – изолинии сопротивления по данным зондирования
становлением поля в ближней зоне, Ом·м; 3 – изолинии результативной невязки по данным зондирования
становлением поля в ближней зоне, %.
абв

Рис. 4 – Результат решения обратной задачи в интервале нижнемотской подсвиты: а – карта
продольного сопротивления; б – карта ошибки определения продольного сопротивления;
в – уравнение регрессии и диаграмма связи коэффициента вариации и ошибки удельного
электрического сопротивления: 1 – изолинии продольного сопротивления; 2 – линии разломов,
определенные методом сейсморазведки общей глубинной точки

аб
Рис. 5 – Результат оценки качества инверсии : а – гистограмма критерия качества
инверсии для поточечной инверсии; б – гистограмма критерия качества инверсии
для подхода пространственного накопления

Таблица
Средние значения качества по основным критериям
ПоказательПодход 1Подход 2
Невязка δ, %0.960.97
Латеральная выдержанность 0.970.99
Качество инверсии 0.960.98
Рис. 6 – Карта удельного электрического сопротивления терригенных отложений по результатам интерпретации данных зондирования
становлением поля в ближней зоне: 1 – изолинии сопротивления по данным зондирования становлением поля в ближней зоне, Ом·м; 2 – разломы по результатам
площадной сейсморазведочной съемки методом общей глубинной точки; 3 – пункты зондирования становлением поля в ближней зоне; 4–7 – скважины глубокого
бурения прогнозные и пробуренные с указанием насыщения: 4 – газ, 5 – нефть, 6 – вода, 7 – сухо; 8 – проектные скважины
часто также проводится комплексная интерпретация данных МОГТ и ЗСБ путем закрепления
структурного каркаса по данным сейсморазведки МОГТ, а далее – вариация геоэлектриче-
ских параметров. Данный подход показал высокую эффективность при решении нефтега-
зопоисковых задач [Агафонов и др., 2004; Буддо и др., 2018, 2021; Семинский, 2017; Поспеев
и др., 2018а; Кубышта и др., 2014; Oshmarin et al, 2016; Токарева и др., 2017]. Необходимо не
только иметь полное представление о геологическом строении изучаемой среды и целевых
интервалов, но и уделять внимание особенностям проявления эквивалентности решения при
увеличении количества изучаемых горизонтов, а также проявлению влияния эффектов маг-
нитной вязкости [Захаркин и др., 1988; Gubbins, Herrero-Bervera, 2007; Кожевников, Сноп-
ков, 1990, 1995; Кожевников, Антонов, 2009; Кожевников, 2008, 2012; Шарлов и др., 2021] и
частотной дисперсии сопротивления – индукционно-вызванной поляризации пород [Анто-
нов, Шеин, 2008; Антонов и др., 2011, 2013; Компаниец и др., 2013, 2019; Поспеев и др.,
2018б]. Важно также понимать возможности выделения целевых интервалов и чувствитель-
ность метода к их изучению. Большое значение при аппроксимации реальных моделей сред
детальными моделями играет чувствительность метода ЗСБ, которая определяется контраст-
ностью целевых горизонтов.
Инверсия каждой кривой ЗСБ путем применения стандартных алгоритмов оптимиза-
ции обратной задачи [Тихонов, 1986]. При производстве работ по площадной сети наблюде-
ний и повышении детальности получаемых разрезов поточечная инверсия приводит либо к
появлению ложной дифференцированности геоэлектрических параметров по латерали, либо
к ухудшению качества подбора. Возникает необходимость автоматизации процесса инверсии
и унификации существующих алгоритмов, а также адаптации их под поставленные нефтега-
зопоисковые задачи на территории Восточной Сибири.
Типичная геоэлектрическая модель осадочного чехла
юга Сибирской платформы
Типичная геоэлектрическая модель состоит из 8–15 горизонтов, границы которых, за
исключением верхних, обычно закрепляются по данным сейсморазведки и бурения [Поспеев
и др., 2018].
В разрезе осадочного чехла юга Сибирской платформы выделяются надсолевой, соле-
вой и подсолевой комплексы, ниже которых расположен кристаллический фундамент. Пер-
вый комплекс включает отложения среднего-верхнего кембрия (верхоленская, илгинская
свиты), а также ордовика, перми, карбона, триаса, юры и четвертичные отложения. Мощ-
ность отложений составляет до 500 м. Комплекс характеризуется УЭС в диапазоне от 30 до
2000 Ом·м и подразделяется на несколько геоэлектрических горизонтов.
Солевой комплекс представлен галогенно-карбонатными породами среднего и нижне-
го кембрия. Он включает отложения литвинцевской, ангарской, булайской, бельской и
усольской свит. Его суммарная мощность изменяется от 750 до 1300 м, УЭС изменяется в
пределах от 45 до 500 Ом·м. По данным ЗСБ комплекс разделяется на 4–6 геоэлектрических
горизонтов.
Отложения подсолевого комплекса стратиграфически соотносятся с карбонатными,
сульфатно-карбонатными и терригенными отложениями венда-нижнего кембрия. Они вклю-
чают: нижнюю часть усольской свиты – осинский горизонт, отложения тирской, собинской,
катангской, тэтэрской и непской свит. Мощность комплекса составляет 250–400 м, УЭС – от
20 до 150 Ом·м. В пределах интервала выделяется до 6 горизонтов-коллекторов, что понижа-
ет продольное сопротивление комплекса. По данным геофизических исследований скважин
и геологической стратификации подсолевой комплекс дифференцируется на 3 геоэлектриче-
ских горизонта с различным УЭС.
Подход латеральной закрепленной одномерной инверсии данных зондирования
становлением поля в ближней зоне при решении нефтегазопоисковых задач
Для изучения пространственно-временных характеристик электромагнитных полей и
результата решения обратной задачи проведено моделирование сигналов становления. Рас-
четы синтетических кривых ЗСБ проводились от типичной геоэлектрической модели для
установок, применяемых в геоэлектрических условиях юга Сибирской платформы. Для
оценки латеральной разрешающей способности 1D-инверсии проводились математические
расчеты с использованием программы 3D-инверсии GEO-EM, разработанной М.Г. Персовой
[Персова, 2011]. Инверсия синтетических кривых ЗСБ проводилась с помощью модуля авто-
матической одномерной инверсии Model 3 [Агафонов, Поспеев, Суров, 2006].
В результате 1D-инверсии синтетических кривых определено, что УЭС целевого го-
ризонта восстанавливается с минимальной ошибкой. Коэффициенты весового фильтра полу-
чаются дифференцированием графика значений УЭС слоя, восстановленного путем 1D-
инверсии. Ширина полученного в результате расчета фильтра пропорциональна эффектив-
ному радиусу влияния токопроводящего объекта и равна удвоенной глубине расположения
целевого горизонта. Середина фильтра соответствует границе смены сред, а его коэффици-
енты аппроксимируются гауссовой функцией.
При площадной инверсии данных размерность уравнения увеличивается и фильтр
становится двумерным и осесимметричным. При подборе модифицируется общее значение
УЭС слоя для всех кривых ЗСБ, входящих в радиус исследований. Функционал невязки рас-
считывается при этом с использованием весовой функции ( ):
2
− 2(2)
( ) = = ,

где – эффективный радиус влияния неоднородности, м; – расстояние между пунктами
наблюдений.
Общая формула функционала выглядит следующим образом:

∑ 2 ∙
√ =1(3)
=,
∑ =1
где – невязка между теоретической и практической кривыми i-й точки; – количество то-
чек в радиусе влияния неоднородности.
На основании математического моделирования предложена методика, отличающаяся
от обычной «поточечной» одномерной инверсии. При интерпретации данных ЗСБ, направ-
ленных на решение нефтегазопоисковых задач, изначально по данным МОГТ формируется
упрощенный структурный каркас, который выступает в качестве стабилизирующего пара-
метра. В качестве параметра регуляризации выступает типичная геоэлектрическая модель по
данным априорной информации либо набор моделей [Матвеев, 1990]. Затем проводится ин-
версия кривых ЗСБ, в случае влияния индукционно-вызванной поляризации [Антонов, Ко-
жевников, 2013; Компаниец и др., 2019] или магнитной вязкости [Шарлов и др., 2021] произ-
водится их учет. После инверсии в рамках упрощенной модели происходит детализация
структурного каркаса в подсолевой части разреза по данным площадной сейсморазведки 3D
МОГТ и данным бурения скважин. Автором предлагается проведение инверсии с примене-
нием пространственного накопления или учета соседних точек ЗСБ в процессе инверсии. В
случае применения подхода регуляризации к функции невязки добавляется стабилизирую-
щий функционал в качестве весовой функции (2) [Мурзина, 2016; 2022]. При этом УЭС каж-
дого слоя в каждой точке зондирований рассчитывается как средневзвешенное в рамках эф-
фективного радиуса значение.
Применительно к геологическим условиям юга Сибирской платформы наиболее важ-
ными результатами математического моделирования является следующее:
– проведена оценка влияния латеральных пространственных параметров токопрово-
дящего горизонтально залегающего слоя, и выявлены отличия результатов одномерной ин-
версии данных ЗСБ относительно истинных параметров целевого горизонта;
– представлен подход расчета пространственного фильтра, который описывается ква-
зигауссовой функцией и применяется при инверсии высокоплотных электромагнитных зон-
дирований для регуляризации обратной задачи ЗСБ.
Глава 2. Подход к оценке качества инверсии данных зондирования
становлением поля в ближней зоне
В роли основного показателя качества инверсии выступает среднеквадратическое
расхождение практической и теоретической кривых – невязка. Тем не менее невязка не дает
полного представления о качестве решения обратной задачи в силу эквивалентности гео-
электрических параметров при работе с многослойными моделями. Важным критерием, поз-
воляющим проанализировать полученный результат решения обратной задачи, может вы-
ступать выдержанность разреза по латерали и соответствие априорной информации физико-
геологической модели. Система оценки качества данных зондирований становлением поля в
ближней зоне (рис. 1) включает в себя блок оценки качества полевого материала (EMQC) и
оценки качества инверсии (EMInQ). Для контроля за результатом интерпретации предло-
женная система оценки качества инверсии (англ.: EMInQ – electromagnetic inversion quality)
данных ЗСБ [Мурзина и др., 2017] встроена в программный комплекс Model 4 [Емельянов и
др., 2016].
Оценка качества полевого материала
При массовой интерпретации площадных данных полезен учет других критериев, ха-
рактеризующих качество полевого материала [Гусейнов, 2015]: случайной погрешности из-
мерений или инструментальной ошибки (расхождение кривых ЗСБ в поздней стадии станов-
ления в пределах установки). Комплексная оценка результата решения обратной задачи и
качества полевого материала позволяет провести комплексный анализ и выявить причину
искажения результата инверсии данных ЗСБ.
Оценка качества инверсии
Предложены основные критерии, позволяющие оценить качество инверсии [Мурзина,
2017]:
1) Оценка расхождения теоретической и практической кривых – невязка.
2) Определение выдержанности горизонтально-слоистого разреза.
В качестве дополнительной оценки автором предложено определение латеральной вы-
держанности геоэлектрических параметров в разрезе по латерали. Расчет отклонения УЭС
слоя от среднего по выборке в пределах эффективного радиуса исследований можно рас-
считать по следующей формуле:
∑ ·
= −,(4)
∑
где – отклонения УЭС слоя от среднего по выборке в пределах эффективного радиуса ис-
следований ; – УЭС оцениваемого слоя; – УЭС оцениваемого слоя в каждой точке;
∑ ·
∑
– – средневзвешенное значение отклонения, определенное в зависимости от расстоя-

ния до точки, вес которой определяется заданием степенной функции в соответствии с фор-
мулой (2).
Определение соответствия геоэлектрической модели априорной информации базиру-
ется на анализе соотношения УЭС в слоях типичной геоэлектрической модели (по результа-
там бурения скважин) и модели УЭС по данным ЗСБ.
Комплексный критерий качества инверсии данных зондирования
становлением поля в ближней зоне
Предлагаемый подход комплексной оценки автоматической 1D-инверсии примени-
тельно к квазиодномерным моделям основан на определении функции ( , ), в которой δ –
невязка; – латеральная выдержанность разреза или соответствие модели априорной ин-
формации [Мурзина и др., 2017].
Комплексный коэффициент качества инверсии (от англ.: inversion quality) рас-
считывается следующим образом:
1, ≤ 2
0.95, 2 < < 5 ( ) = {;(5) 0.9, 5 < < 10 0.8, > 10 %
1, 0.95, ≤ 0.5
( ) = { 0.9, ≤ 1 ;(6)
0.8, 1 < < 2 ( ( ), ( ), = 1 = {.(7) 0, = 0 Здесь I – коэффициент целостности данных, который принимает значение 0 или 1; – не- вязка; – латеральная выдержанность моделей в разрезе. Подход к оценке ошибки определения удельного электрического сопротивления статистическими методами Для анализа применимости коэффициента вариации , %, определяемого посредством инверсии методом Монте-Карло с элементами «имитации отжига» [Лопатин, 2005], в каче- стве инструмента оценки ошибки УЭС слоя проведено предварительное моделирование. Расчеты проводились при помощи программного средства Model 4 [Емельянов, 2016], встро- енного в программный комплекс SGS-TEM [Шарлов, 2010]. При применении метода Монте-Карло с элементами «имитации отжига» для инверсии данных ЗСБ на каждом последующем шаге решения обратной задачи происходит понижение «температуры» по невязке и сужение окна анализируемой выборки значений УЭС в каждом слое. При уменьшении среднеквадратического отклонения во время инверсии и достаточном количестве шагов спуска последняя итерация описывает ошибку определения УЭС [Жданов, 2005; Мурзина, 2018]. Поэтому оценка ошибки определения УЭС базируется на анализе по- следней итерации цикла инверсии. Для проведения более независимой от размерности вели- чины УЭС оценки полученное в результате решения обратной задачи среднеквадратическое отклонение для выборки УЭС слоя нормируется на среднее значение УЭС слоя. Данная ве- личина обозначается как коэффициент вариации и в дальнейшем используется для прове- дения оценок. На основе генерализованной геоэлектрической модели юга Сибирской платформы проведено моделирование сигналов становления установок ( , - ) с разносами 0, 0.5, 1 км. Между определенным в результате инверсии коэффициентом вариации и ошибкой восстановления УЭС ∆ , полученной от истинной модели, коэффициент корреляции состав- ляет 0.9. Таким образом, оценив коэффициент вариации при инверсии методом Монте- Карло с элементами «имитации отжига», мы можем определить ошибку инверсии ∆ . Для перехода от коэффициента вариации к ошибке определения УЭС предлага- ется следующая последовательность (рис. 2): – определение типичной геоэлектрической модели; – расчет синтетических сигналов и инверсия с накоплением статистики методом Мон- те-Карло с элементами «имитации отжига»; – расчет ошибки определения УЭС, полученных при инверсии и заданных в стартовой модели; – выгрузка среднеквадратического отклонения для каждой модели и определение ко- эффициента вариации V; – расчет зависимости V/Δρ. Для расчета ошибки определения УЭС на основе практических данных проводится инверсия с накоплением статистики от типичной геоэлектрической модели месторождения, затем после определения ошибки УЭС производится переход от коэффициента вариации к ошибке определения УЭС на основе практических данных. Глава 3. Инверсия данных зондирования становлением поля в ближней зоне с учетом пространственной невязки на примере геологического разреза Непско-Ботуобинской антеклизы В главе представлены результаты интерпретации материалов 3D ЗСБ, полученных на территории юга Непско-Ботуобинской антеклизы с применением пространственного фильтра при инверсии данных электромагнитных зондирований. Показаны подходы оценки качества данных ЗСБ, приведен пример выбора оптимального результата интерпретации на основе представленных оценок. Пример инверсии данных зондирования становлением поля в ближней зоне с учетом пространственной невязки и подходов к оценке результата инверсии на Непском своде В разрезе осадочного чехла в пределах Непско-Ботуобинской антеклизы довольно от- четливо выделяется три структурно-литологических комплекса: подсолевой, солевой и над- солевой. Участок работ находится в восточной части Непско-Ботуобинской антеклизы [Кон- торович, 1975], в пределах Непского свода. Объектом исследований, перспективным в нефтегазоносном отношении, являются от- ложения подсолевого комплекса. В ходе интерпретации подсолевой комплекс был разделен на три подгоризонта – перспективными являются верхний (карбонатный) и нижний (пре- имущественно терригенного состава). Целевым объектом в данной работе стал нижний гори- зонт, объединяющий преображенский пласт, терригенные породы чорской свиты (включаю- щей в себя терригенные пласты ВЧ1 и ВЧ2 (В10 и В13)) и кору выветривания. Результаты инверсии данных зондирования становлением поля в ближней зоне с учетом пространственной невязки Сравнивается результат применения поточечной инверсии (рис. 3aI,бI) и инверсии с применением пространственного накопления (рис. 3aII,бII). В первом и во втором случае от- мечено, что полученные в ходе решения обратной задачи невязки близки (см. рис. 3бI,бII) и в большей степени связаны с качеством полевого материала (где невязка более 2 %). Чрезмер- ная детализация разреза приводит к повышению эквивалентности между смежными слоями, ввиду чего в рамках схожих значений невязок могут быть построены абсолютно разные мо- дели УЭС (см. рис. 3аI,аII). Так, на карте УЭС, полученной в результате применения пото- чечной инверсии (см. рис. 3аI), отмечено большое количество «выбросов», которые связаны с качеством полевого материала (присутствие локальных «выбросов» в местах осложнения кривых ЗСБ). Вследствие применения разработанной методики осложняющие интерпретацию эф- фекты полностью устраняются (см. рис. 3аII). Прослеживается зональность геоэлектрических аномалий по площади. Единый подход к инверсии данных значительно снижает вероятность возникновения локальных «выбросов», которые наблюдаются при поточечной инверсии, позволяя уменьшить влияние дисперсии на поздних временах кривых ЗСБ на результат ин- терпретации [Murzina et.al., 2020; Мурзина и др., 2022б]. Наглядно оценить и сравнить полученный результат позволяют диаграммы распреде- лений УЭС и невязок (рис. 3aIII,бIII). В первом случае в результате решения обратной задачи получены невязки ниже, чем во втором. Это объясняется тем, что не всегда невязка является показателем качества решения обратной задачи и в некоторых случаях чрезмерный подбор кривых ЗСБ приводит к учету случайных полевых погрешностей кривых, не несущих в себе информации. Распределение УЭС, полученное в результате выполнения инверсии с приме- нением пространственного фильтра (см. рис. 3aIII,бIII), становится более устойчивым и стре- мится к логнормальному закону распределения. В первом случае решение обратной задачи менее устойчиво [Murzina et.al., 2020; Мурзина и др., 2022б]. Интерпретация с применением разработанной методики совместной инверсии сосед- них зондирований позволяет получить уверенный результат, который в дальнейшем может использоваться для составления прогнозных карт. Показано, что использование простран- ственного фильтра при инверсии кривых ЗСБ в рамках квазигоризонтально-слоистых моде- лей повышает устойчивость решения обратной задачи. Оценка ошибки определения удельного электрического сопротивления методом Монте-Карло При пересчете через уравнение регрессии коэффициента вариации и ошибки УЭС вы- деляется несколько эквивалентных участков [Мурзина, 2018], таких как: – области с неконтрастными геоэлектрическими свойствами (рис. 4а); – области с влиянием частотной дисперсии удельного сопротивления (рис. 4б); – участки трехмерных неоднородностей (вдоль разломных зон); – зоны больших значений невязки. Показано, что при определении УЭС слоя статистическими методами инверсии коэф- фициент вариации исследуемого параметра является мерой количественной оценки качества. Также проиллюстрировано, что коэффициент вариации, отражает ошибку определения гео- электрических параметров слоя, которая зависит от контрастности изучаемого параметра и качества полевого материала. Оценка качества инверсии Для оценки качества использовались невязка и латеральная выдержанность. Невязка δ. Оценка невязки проводилась для временного диапазона от 0.2 до 500 мс. Данный диапазон пригоден для совместного анализа кривых, полученных на соосных и раз- несенных приемниках. Решения с невязками менее 2 % относятся к хорошему качеству. Со- гласно инструкции по электроразведке расхождения между наблюденными сигналами ЗСБ при проведении контрольных наблюдений не должны превышать 5 %. Латеральная выдержанность L. В качестве оценок отклонения применяется средне- взвешенное в радиусе среднеквадратическое отклонение. Считается, что в случае идеального решения обратной задачи отклонение ≤ 1, ≤ 1.5 – хорошее качество решения обратной задачи, ≥ 2 – задача не решена. В результате применения методики оценки качества инверсии показано, что второй вариант является более оптимальным по критерию (рис. 5). Большая часть точек отнесе- на к хорошему качеству инверсии. Среднее значение показателя выше во втором случае (0.98), нежели в первом (0.96) (таблица, см. рис. 5). Таким образом, путем выбора наилучших невязок и оптимальной выдержанности параметра УЭС в слоях второй вариант инверсии определен как наиболее оптимальный. Результат применения методики В соответствии с представленной методикой пространственного накопления в рамках квазигоризонтально-слоистых моделей сред выполнена интерпретация данных ЗСБ на не- скольких нефтегазовых месторождениях в пределах Непского свода. Общий объем физиче- ских наблюдений составляет более 30000 ф. н. В результате получены согласованные карты УЭС по данным ЗСБ за период работ 2012–2015 гг. (рис. 6). Распределение геоэлектрических характеристик подсолевого комплекса в целом является однородным, и лишь в отдельных зонах оно осложнено влиянием тектонических и литологических факторов. По итоговым картам УЭС терригенных отложений давался прогноз на заложение скважин. Достоверность прогноза по данным ЗСБ составила в среднем 80 %. Оценка качества инверсии электромагнитных зондирований на примере площадей юга Сибирской платформы Для данных ЗСБ, выполненных на территории Сибирской платформы, была проведе- на оценка качества инверсии. Оценка невязки проводилась с настройками, определенными ранее (см. подраздел «Оценка качества инверсии», с. 14). В среднем для участков, располо- женных на территории Непско-Ботуобинской антеклизы, коэффициент качества инверсии составляет 0.95. Понижение качества инверсии закономерно происходит на территории Катангской седловины и Байкитской антеклизы, где на поверхности присутствуют туфовые или вулканические магнитовязкие образования, искажающие кривые ЗСБ и осложняющие их интерпретацию (коэффициент качества инверсии составляет 0.9). Показано, что предложенный подход позволяет экспрессно проанализировать резуль- тат инверсии данных ЗСБ и дать количественную оценку результата инверсии кривых ЗСБ. Выводы Применительно к геологическим условиям юга Сибирской платформы в качестве наиболее важных выводов можно отметить следующие: – применение пространственного фильтра при инверсии кривых ЗСБ в рамках квази- горизонтально-слоистых моделей повышает устойчивость решения обратной задачи; – коэффициент вариации, получаемый в процессе инверсии данных ЗСБ статистиче- скими методами, отражает ошибку определения УЭС слоя, которая зависит от контрастности изучаемого параметра и качества полевого материала; – комплексный критерий качества инверсии, использующий предложенные в работе количественные критерии, такие как невязка и латеральная выдержанность, является удоб- ным инструментом оперативной оценки надежности результатов инверсии. Заключение Основные результаты проведенных исследований по теме диссертации представляют новый подход к инверсии данных площадных электромагнитных зондирований и демон- стрируют его эффективность на примере эталонных нефтегазовых месторождений Восточ- ной Сибири. Предложен способ оценки ошибки определения УЭС при изучении квазиодномерного разреза осадочного чехла средствами инверсии методом Монте-Карло с элементами «имита- ции отжига». Показано, что применение данного стохастического алгоритма позволяет при- менять коэффициент вариации, рассчитываемый в результате накопления статистики в про- цессе инверсии данных ЗСБ, в качестве инструмента оценки ошибки УЭС. Предложенный подход к оценке результата инверсии позволяет экспрессно оценивать результат решения обратной задачи для больших массивов данных (порядка 1000 ф. т. и бо- лее). Применение разработанной методики оценки качества инверсии позволяет ранжировать результат интерпретации по уровню надежности. Результаты исследования рекомендуются для практического применения в производ- ственных и научных организациях, осуществляющих деятельность в сфере интерпретации и супервайзерского контроля качества инверсии данных ЗСБ.