Ученые Института нефтегазовой геологии и геофизики им. А. А. Трофимука СО РАН разрабатывают метод 4D автоматизированного мониторинга верхней части геологического разреза (ВЧР) на основе многоканальной обработки данных поверхностных волн, полученных с использованием плотных масштабных площадных систем наблюдения. Проект, посвященный этому исследованию, рассчитан на три года и получил грант Российского научного фонда на 5 млн рублей.
Работы, направленные на создание теоретических, методических и алгоритмических основ сейсмического мониторинга состояния верхней части геологического разреза в эпоху изменения климата становятся необходимостью. Ученые утверждают: к середине XXI века таяние вечной мерзлоты будет представлять опасность для инфраструктуры в арктическом регионе, и для России данная проблема особенно актуальна. Именно поэтому очень важно анализировать состояние ВЧР и своевременно отслеживать изменения.
Специалистам ИНГГ предстоит непростая работа. Зачастую сейсмические записи сильно зашумлены, что значительно осложняет выделение дисперсионных кривых в методе многоканального анализа поверхностных волн (MASW). При этом важным является обеспечение не только качества, но и автоматизации MASW, чтобы проводить обработку данных длительного по времени 4D сейсмического мониторинга. Для решения этой проблемы в проекте предлагается использовать новый метод — Slant f-k transform (SFK). Это недавняя разработка старшего научного сотрудника лаборатории динамических проблем сейсмики ИНГГ СО РАН кандидата физико-математических наук Александра Сергеевича Сердюкова и его коллег.
По итогам выполнения проекта ученые инститта намерены повысить помехоустойчивость, достоверность и информативность MASW, а также расширить область его применения. «Будут созданы и исследованы методы частотно-временной и пространственной спектральной фильтрации поверхностных сейсмических волн, а также разработаны и применены новые подходы обработки данных поверхностных волн на основе искусственных нейронных сетей», — говорит Александр Сердюков.
Исследования пройдут в рамках проекта РНФ № 20-77-10023
Пресс-служба ИНГГ СО РАН
