EA019807B1 - Системы обработки геофизических данных - Google Patents
Системы обработки геофизических данных Download PDFInfo
- Publication number
- EA019807B1 EA019807B1 EA201070875A EA201070875A EA019807B1 EA 019807 B1 EA019807 B1 EA 019807B1 EA 201070875 A EA201070875 A EA 201070875A EA 201070875 A EA201070875 A EA 201070875A EA 019807 B1 EA019807 B1 EA 019807B1
- Authority
- EA
- Eurasian Patent Office
- Prior art keywords
- data
- model
- earth
- shallow
- potential field
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V7/00—Measuring gravitational fields or waves; Gravimetric prospecting or detecting
- G01V7/16—Measuring gravitational fields or waves; Gravimetric prospecting or detecting specially adapted for use on moving platforms, e.g. ship, aircraft
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Ocean & Marine Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
Изобретение относится к способу обработки геофизических данных, включающих в себя, по меньшей мере, измеренные данные о потенциальном поле из съемки потенциального поля исследованного региона земли, для обеспечения представления геологии указанного исследованного региона, при этом способ содержит формирование первой модели указанного исследованного региона путем подбора данных, прогнозируемых с помощью указанной первой модели, к указанным измеренным данным для заданного частотного диапазона; прогнозирование данных о потенциальном поле всего диапазона для всех измеренных частот путем использования указанной сформированной первой модели; сравнение указанных прогнозируемых данных всего диапазона с указанными измеренными данными о потенциальном поле для обеспечения остаточных данных всего диапазона, представляющих разность между прогнозируемыми данными всего диапазона и измеренными данными всего диапазона; и интерпретацию указанных остаточных данных всего диапазона для обеспечения представления указанной геологии указанного исследованного региона.
Description
Это изобретение относится к способам, устройству и компьютерному программному коду для обработки геофизических данных, более конкретно, данных гравитационного градиентометра из съемки потенциального поля, чтобы обеспечить представление нижележащей геологии исследуемого региона. Описываемые осуществления способов являются особенно полезными для обработки данных из аэросъемок, в частности съемок гравитационного поля.
Предпосылки создания изобретения
Съемку потенциального поля выполняют посредством измерениия данных о потенциальном поле, которые при гравитационной съемке могут содержать один элемент гравиметрических данных, или несколько гравиметрических данных (измерение гравитационного поля), или данные гравитационного градиентометра (измерение градиента гравитационного поля), данные векторного магнитометра, истинные данные магнитного градиентометра и другие типы данных, хорошо известные специалистам в данной области техники. Общая задача геофизической съемки потенциального поля заключается в поиске сигнатур, которые потенциально указывают на важные месторождения полезных ископаемых.
Задача большей части съемок потенциального поля заключается в получении глубинной геологии. В геофизической отрасли хорошо известно, что сигналы потенциального поля с высокой пространственной частотой доминируют рядом с приповерхностными аномалиями. Кроме того, в большей части ситуаций местность и приповерхностная геология также приводят к значительным сигналам с низкой пространственной частотой. В общем случае низкочастотные сигналы от приповерхностных аномалий очень трудно отличать от низкочастотных сигналов, связанных с более глубокой геологией. В соответствии с этим можно теоретически допустить геологию, имеющую распределение только приповерхностных масс, которое согласуется с измеряемым сигналом, предполагая, что нет аномалий в измеряемом сигнале, идущем от глубоких геологий. К счастью, большую часть таких распределений масс можно исключать, используя ряд средств, включающих в себя геологические сведения, известные типичные распределения плотности, предшествующую информацию, аналогичные известные структуры где-либо еще в мире и т.д.
Однако остается необходимость в усовершенствованных способах обработки геофизических данных из таких съемок, чтобы идентифицировать нижележащую геологию.
Краткое изложение сущности изобретения
Поэтому в соответствии с первым аспектом изобретения предложен способ обработки геофизических данных, включающих в себя, по меньшей мере, измеренные данные о потенциальном поле из съемки потенциального поля исследованного региона земли, для обеспечения представления геологии указанного исследованного региона, при этом способ содержит этапы, на которых формируют первую модель указанного исследованного региона подбором данных, прогнозируемых с помощью указанной первой модели, к указанным измеренным данным для заданного частотного диапазона;
прогнозируют данные о потенциальном поле всего диапазона для всех измеренных частот, используя указанную сформированную первую модель;
сравнивают указанные прогнозируемые данные всего диапазона с указанными измеренными данными о потенциальном поле для обеспечения остаточных данных всего диапазона, представляющих разность между прогнозируемыми данными всего диапазона и измеренными данными всего диапазона; и интерпретируют указанные остаточные данные всего диапазона для обеспечения представления указанной геологии указанного исследованного региона.
В основном при обработке геофизических данных задача заключается в обнаружении структуры под приповерхностной геологией. В соответствии с этим необходимо сформировать модель земли, по меньшей мере, по направлению вниз и включающую в себя представляющую интерес глубину. Сигналы от малоглубинных структур являются относительно более сильными, чем сигналы от более глубоких источников, поэтому особенно важно иметь возможность построения хорошей малоглубинной модели земли (8ЕМ). Малоглубинная модель земли обычно состоит из любого одного из двух или обоих элементов, топографии (которую можно полагать известной с высокой точностью) и глубины до коренной породы (о которой можно только догадываться). Глубина малоглубинной модели земли зависит от геологии исследуемого региона и может составлять от нескольких сотен метров до нескольких километров. Малоглубинная модель земли может быть в диапазоне от 100 м до 1 км.
Высокие пространственные частоты данных о потенциальном поле доминируют рядом с приповерхностными источниками, тогда как низкочастотные сигналы формируются как малоглубинными, так и глубокими источниками. Поэтому низкочастотные сигналы не являются уникальными для приповерхностных объектов. В соответствии с этим предпочтительно, что способ содержит формирование указанной первой модели для высоких частот, при этом указанная первая модель может быть малоглубинной моделью земли. Заданный частотный диапазон зависит от характера исследуемого региона и может быть определен параметрами первой модели. Например, если первая модель представляет собой малоглубинную модель земли и эта малоглубинная модель земли имеет глубину около 1 км, в заданном высокочастотном диапазоне будут представлены частоты, имеющие длину волны меньше чем 1 км.
- 1 019807
Указанную первую модель можно сформировать путем сравнения данных, прогнозируемых с помощью указанной первой модели, и измеренных данных для обеспечения исходных остаточных данных, фильтрации указанных исходных остаточных данных по частоте и минимизации указанных фильтрованных исходных остаточных данных. Подбором параметров (например, плотности) первой модели к высокочастотным данным обеспечивается более точная малоглубинная модель земли (ЗЕМ). которая не загрязнена никакими низкочастотными сигналами. Идея подбора параметров к заранее определенной ширине полосы частот данного массива данных известна как фокусирующая инверсия. В случае, если бы в способе попытались подогнать малоглубинную модель земли ко всей полосе частот сигнала, параметры малоглубинной модели земли были бы низкого качества вследствие попытки представить низкочастотный состав в сигнале, который возникает от более глубоких источников.
В соответствии с другим аспектом изобретения предложен способ обработки геофизических данных, включающих в себя, по меньшей мере, измеренные данные о потенциальном поле из съемки потенциального поля исследованного региона земли, для обеспечения представления геологии указанного исследованного региона, при этом способ содержит этапы, на которых формируют первую модель указанной геологии, используя фокусирующую инверсию;
прогнозируют данные о потенциальном поле всего диапазона, используя указанную сформированную первую модель;
сравнивают указанные прогнозируемые данные всего диапазона с указанными измеренными данными о потенциальном поле для обеспечения остаточных данных всего диапазона, представляющих разность между прогнозируемыми данными и измеренными данными; и интерпретируют указанные остаточные данные всего диапазона для обеспечения представления указанной геологии указанного исследованного региона.
Для обоих аспектов указанные остаточные данные всего диапазона можно интерпретировать, используя стандартные способы. Например, этап интерпретации может содержать формирование второй модели указанной геологии путем подбора данных, прогнозируемых с помощью указанной второй модели, к указанным остаточным данным всего диапазона и формирование представления указанной геологии указанного исследованного региона, используя указанную вторую модель. Как вариант, можно не формировать вторую полную модель, а указанные остаточные данные всего диапазона можно интерпретировать, чтобы идентифицировать важные геологические объекты.
Указанную вторую модель можно вычислить, минимизируя разности между остаточными данными всего диапазона и данными, прогнозируемыми с помощью модели с учетом набора параметров, например используя хорошо известные критерии подбора, например наименьших квадратов. Когда первая модель представляет собой малоглубинную модель земли, вторая модель может быть моделью более глубокой или нижележащей геологии исследуемого региона.
Если моделируемая геология состоит из областей с неизвестными, но постоянными плотностями, то и для первой, и для второй моделей параметрами модели являются эти плотности. Функция ртеб(х) прогнозирования может быть выражена в матричной форме как
где А - матрица постоянных численных значений;
х - набор плотностей.
Предпочтительно, чтобы в обоих аспектах данные о потенциальном поле содержали данные гравитационного градиентометра, в частности, для получения малоглубинной модели земли. В самой простейшей форме градиентометр представляет собой два акселерометра, разнесенных на некоторое расстояние. Очень небольшое изменение гравитации имеется между двумя датчиками, и именно эти небольшие разности измеряются всеми гравитационными градиентометрами. Однако начальные ускорения, которые примешиваются к обычной гравитации, являются общими для обоих датчиков и поэтому не обнаруживаются соответствующим образом сбалансированным гравитационным градиентометром. Эта основная характеристика означает, что гравитационный градиентометр является идеальным выбором в условиях большого динамического окружения и позволяет регистрировать измерения более широкой полосы частот.
Градиентометрия имеет хорошие характеристики почти на всех частотах, обычно встречающихся при геофизической съемке, и особенно на высоких частотах (например, в случае длин волн меньше чем около 20000 м). В соответствии с этим градиентометрия является особенно полезной для получения малоглубинной модели земли.
При современной технологии критической точкой, при которой другие системы измерения работают так же хорошо или лучше, чем градиентометрия, является длина волны 23 км. За пределами длины волны 34 км гравитационный градиентометр все еще выделяет длинноволновые сигналы, хотя и с пониженной точностью по сравнению с обычной гравитацией. На этих более длинных волнах трудно определять количественно слабый сигнал, имеющийся при градиентометрической съемке. Тем не менее, используя градиентометрию, можно получить модель для глубинной геологии, хотя и другие данные о потенциальном поле можно использовать для получения этой модели.
- 2 019807
В соответствии с еще одним аспектом изобретения предложен способ обработки геофизических данных, включающих в себя, по меньшей мере, измеренные данные гравитационного градиентометра из съемки потенциального поля исследованного региона земли, для обеспечения представления нижележащей геологии указанного исследованного региона, при этом способ содержит этапы, на которых обрабатывают указанные данные гравитационного градиентометра для формирования малоглубинной модели земли;
удаляют данные, прогнозируемые с помощью указанной малоглубинной модели земли, из указанных измеренных данных гравитационного градиентометра, чтобы оставить остаточные данные;
обрабатывают указанные остаточные данные для формирования модели глубинной геологии и формируют представление указанной нижележащей геологии указанного исследованного региона, используя по меньшей мере одну из указанных моделей.
Способ может дополнительно содержать формирование малоглубинной модели земли путем подбора данных, прогнозируемых с помощью указанной малоглубинной модели земли, к указанным измеренным данным для высоких частот. Данные, прогнозируемые с помощью указанной малоглубинной модели земли, могут содержать прогнозируемые данные во всем диапазоне частот измеренных данных. Как пояснялось выше, этим гарантируется, что эта малоглубинная модель земли будет усовершенствованной по сравнению с известными малоглубинными моделями земли.
В каждом аспекте способ может содержать выполнение коррекции за влияние местности путем вычитания, в особенности, очень высоких частот (которые доминируют в спектре мощности). Сигнал с длиной волны λ спадает с высотой ζ как схр(-кх). где 1<=2π/λ (из чего можно видеть, что более длинные волны затухают меньше), и шкала длин волн соответствует сигнатуре, ожидаемой с учетом размера и глубины объекта. Этот способ описан более подробно в находящейся на рассмотрении патентной заявке СВ 0715031.1 Великобритании, которая полностью включена в эту заявку путем ссылки.
В вариантах осуществления, в частности, когда поле содержит гравитационное поле, обработка для формирования модели содержит распознавание пространственных признаков путем идентификации одного или нескольких из максимумов, минимумов и точек/линий перегиба в фильтрованных или остаточных данных о потенциальном поле. Поэтому, например, при наличии гравитационного градиентного тензора диагональные элементы С,,, Суу и С^ (которые представляют собой разностные сигналы) обрабатывают, чтобы определить точки перегиба или изменения наклона, поскольку они обычно соответствуют геологически значимым признакам из исследуемого региона, таким как граница между двумя различными типами/плотностями породы. В случае недиагональных элементов, в частности Сх, и С^ (которые подчеркивают симметрии в направлении хи у соответственно), предпочтительно идентифицировать максимумы и/или минимумы; в случае точек Сху предпочтительно осуществлять идентификацию, располагая пары диполей, поскольку при этом существует тенденция идентификации углов подземного тела. Для недиагональных элементов С^ (где ί является х или у) характерна тенденция подчеркивания симметрии в направлении ΐ. Диагональные элементы С,, и Суу всегда равны нулю вдоль соответствующей оси х и у источника, и, поскольку выбор оси часто является произвольным, при желании, систему координат можно повернуть вокруг одной или нескольких осей для потенциальной идентификации дополнительной геологически полезной информации. В вариантах осуществления ось координат можно выбирать из условия максимизации кажущейся полезной геологической информации. Точно так же магнитные данные можно обрабатывать для идентификации максимума/минимума, точек/линий перегиба.
Что касается еще раз упомянутых выше максимумов, минимумов и линий перегиба, многочисленные наборы пространственных признаков могут быть идентифицированы для фильтрованных или остаточных данных о потенциальном поле, например, на основании различных компонентов вектора или тензора исследуемого гравитационного поля, магнитного поля или поля градиента гравитации и/или данных другой съемки, а не съемки потенциального поля. Данные другой съемки, которые можно объединять с данными, получаемыми из съемки потенциального поля, включают в себя (но не ограничивается) топографическую информацию, например, определяемую лазерным локатором, данные спектральных или, что более предпочтительно, гиперспектральных изображений, данных о насыщении газом, данных химического анализа (проб грунта) и других данных исследования грунта.
В предпочтительных вариантах осуществления съемку потенциального поля проводят с движущейся платформы, такой как летательный аппарат.
Способ может дополнительно содержать формирование данных о многоугольниках разрыва на основании трехмерного представления нижележащей геологии исследованного региона. Как должно быть понятно специалисту в данной области техники, данные о многоугольниках разрыва содержат данные, представляющие местоположение одного или нескольких геологических разрывов на поверхности или горизонте исследованного региона. Такой многоугольник разрыва можно определить множеством угловых точек и/или краев, в частности, обозначающих петлю, например, на земной поверхности. Поэтому такой многоугольник разрыва может обозначать горизонты стратиграфических слоев. Многоугольники разрыва являются полезными, поскольку обычно нежелательно осуществлять бурение на месте нахождения разрыва, поскольку геология обычно изменяется по обеим сторонам разрыва, и поэтому бурением через разрыв можно не заметить желаемую нефть или полезные ископаемые.
- 3 019807
Кроме того, изобретением предоставляется способ разведки на нефть или полезные ископаемые из земли, при этом способ включает в себя проведение съемки потенциального поля в соответствии с аспектом или вариантом осуществления изобретения, описанным выше, для формирования представления нижележащей геологии исследованного региона и затем использования этого представления для определения местоположения желаемой нефти или полезных ископаемых. Кроме того, согласно дополнительному аспекту изобретения обеспечивается добыча нефти или полезных ископаемых с использованием этого способа.
Изобретением также предоставляется управляющий код процессора для реализации описанных выше способов, в частности, на носителе данных, таком как диск, компакт-диск или ΌνΌ-ΚΌΜ, программируемом запоминающем устройстве, таком как постоянное запоминающее устройство (микропрограммное средство), или на носителе данных, таком как оптический или электрический носитель сигналов. Код (и/или данные) для реализации вариантов осуществления изобретения может содержать источник, объект или исполняемый код на обычном языке программирования (интерпретируемом или транслируемом), таком как С, или ассемблерный код, код для настройки или осуществления управления интегральной схемой прикладной ориентации (Л81С) или вентильной матрицей, программируемой пользователем (ЕРСЛ), или код для языка описания аппаратных средств, такого как νοπ1ο§ (товарный знак), или языка описания аппаратуры сверхскоростных интегральных схем (νΉΌΕ). Как должно быть понятно специалисту в данной области техники, такой код и/или данные могут быть распределены между множеством соединенных компонентов, находящихся в связи друг с другом, например распределенных по сети.
Изобретением также предоставляется система обработки данных, выполненная с возможностью реализации вариантов осуществления описанных выше способов, для определения одного или нескольких параметров, относящихся к физическим свойствам земных недр, на основании обработанных геофизических данных. Такая система обработки данных может содержать память данных для хранения измеренных данных о потенциальном поле и графических данных для представления нижележащей геологии исследованного региона, память программ, сохраняющую управляющий код процессора, описанный выше и процессор, соединенный с указанной памятью данных и указанной памятью программ, для загрузки и осуществления указанного управляющего кода.
Краткое описание чертежей
Теперь только для примера эти и другие аспекты изобретения будут дополнительно описаны со ссылками на сопровождающие фигуры, на которых показано:
фиг. 1 - иллюстрация летательного аппарата совместно с данными аэросъемки и пример системы для обработки данных, выполненной с возможностью реализации осуществления способа согласно изобретению;
фиг. 2 - блок-схема последовательности действий процедуры обработки измеренных данных о потенциальном поле для реализации варианта осуществления способа согласно изобретению;
фиг. 3 - карта упрощенной геологии исследуемой площади;
фиг. 4 - фотография примера местности, встреченной при проведении съемки;
фиг. 5 - иллюстрация плотностей и стратиграфии для площади из фиг. 3;
фиг. 6 - карта геологии поверхности площади из фиг. 3, при этом карта образована в соответствии с изобретением;
фиг. 7 - пример ограничений по глубине для границ, добавленных к модели, использованной для создания карты из фиг. 6;
фиг. 8 - получающаяся в результате малоглубинная модель земли (8ΕΜ) площади из фиг. 3 совместно с выровненным разрезом и сечением через малоглубинную модель земли;
фиг. 9 - местоположение поверхности и геология для скважины;
фиг. 10 - иллюстрация вектора Οζζ, выделяющего структурные изменения на уровне Деболта для части площади, показанной на фиг. 9.
Подробное описание предпочтительных вариантов осуществления
Съемки потенциального поля.
Что касается поля, в частности гравитационного поля, то оно не ограничено векторным полем, а включает в себя скалярные и тензорные поля, потенциальное поле и любые производные, получаемые на основании потенциального поля. Данные о потенциальном поле включают в себя, но без ограничения ими, данные гравиметра, данные гравитационного градиентометра, данные векторного магнитометра и истинные данные магнитного градиентометра. Элементы и представления потенциального поля могут быть получены на основании скалярной величины.
Рассмотрим аэросъемку потенциального поля, такую как гравитационную съемку, при полете по координатной сетке, задаваемой ортогональными наборами параллельных линий (траекторий полета) на двумерной поверхности, которая огибает рельеф поверх нижележащей местности. При обзоре нижележащих аномалий близлежащая масса оказывает преобладающее влияние, и для обеспечения точного представления глубоких объектов является желательным хорошее представление поверхностных объектов с тем, чтобы иметь возможность выполнять коррекцию за влияние местности, в частности, путем вычитания высоких частот (которые преобладают в спектре мощности). Сигнал с длиной волны λ спада
- 4 019807 ет с высотой ζ как схр(-кх). где 1<=2π/λ (из чего можно видеть, что более длинные волны ослабляются меньше), и шкала длин волн соответствует ожидаемой сигнатуре, определяемой размером и глубиной объекта разведки.
В случае гравитации соответствующий потенциал представляет собой гравитационный скалярный потенциал Ф(г), определяемый как
где г, р(г'), С представляют собой соответственно место измерения гравитационного поля, плотность массы в точке г' и гравитационную постоянную.
Гравитационное ускорение, испытываемое в гравитационном поле, представляет собой пространственную производную скалярного потенциала. Гравитация является вектором в том смысле, что она имеет направленность. Ее представляют тремя составляющими в любой выбранной декартовой системе координат в виде
Каждая из этих трех составляющих изменяется в каждом из трех направлений, и девять величин, полученных таким путем, образуют гравитационный градиентный тензор:
| ί 0 | ЭФ(г) | д | 5Ф(г) | д | дФ(г/ | |||
| Г7 | дх | ах | дх | дх | дг | |||
| (С | д | дФ(г) | д | 5Ф(г) | д | 5Ф(г) | ||
| ду | дх | ду | ду | ду | δζ | |||
| ^гу | д | <ЭФ(г) | д | 5Ф(г) | д | 5Ф(г) | ||
| А | дх | δζ | δζ | дг ) |
Хотя показаны девять составляющих гравитационного градиентного тензора, только пять составляющих являются независимыми. Во-первых, тензор является симметричным, поскольку порядок дифференцирования скалярной величины не имеет значения (предполагая, что Сху=Сух). Во-вторых, сумма диагональных членов равна нулю (уравнение Лапласа). Возможность измерения пяти пространственно независимых составляющих гравитации является очевидным преимуществом по сравнению с обычными измерениями гравитации, при которых извлекают только вертикальную составляющую (С/.
Существует зависимость между глубиной (и формой) погребенного объекта и длиной волны (и амплитудой) обнаруживаемого сигнала. В общем, измеряемая величина, например составляющая вектора гравитации или гравитационного градиентного тензора, будет суммой формы, показанной ниже. В данном случае дд используется в качестве обозначения для измеряемой величины, например С„.
В приведенном выше уравнении Г называют функцией Грина (см., например, КГ В1аке1у, ”Ро(сп(1а1 (Неогу ίη дгагйу аиб тадиебс аррбсабоиз, СатЬпбде Ишуегайу Ргезз. 1995, на стр. 185, источник включен путем ссылки), а г элемент массы определяет местоположение элемента массы (например, центра силы тяжести или некоторой другой определенной точки).
Функции Г представляют собой, по существу, стандартные функции влияния источника (элемента массы) единичной массы или плотности, и определенная форма будет иметься в соответствующей точке (измерения). Источник может быть точечным источником, сферой или эллипсоидом, но на практике чаще является призмой, которая может быть нерегулярной. Например, если предполагают наличие конкретного геологического слоя или, например, геологической аномалии, например кимберлитовой трубки, форму можно определить с учетом этого. В ряде учебных пособий перечислены функции Грина для простых форм; функции для более сложных геометрий источников можно найти в литературе. Кроме того, влияние источника накладывается так, что если сложную форму можно дискретизировать на множество более простых форм, то функции Грина для дискретных форм можно складывать друг с другом. В принципе это позволяет определять численные значения для функции Грина любой произвольной формы, хотя на практике обычно предпочтительными являются относительно простые формы. Например, функция Г Грина в случае прямоугольной призмы (В1аке1у, в том же источнике на стр. 187) имеет 8 членов, каждый из которых соответствует вершине призмы.
Теперь обратимся к фиг. 1, на которой показан пример летательного аппарата 10, предназначенного для проведения съемки потенциального поля с получением данных для обработки в соответствии со способом, описанным выше. Летательный аппарат 10 содержит инерциальную платформу 12, на которой установлен гравитационный градиентометр 14, с которого данные съемки потенциального поля поступают на систему 16 сбора данных. Инерциальная платформа 12 снабжена инерциальным измерительным блоком (ИИБ) 18, с которого на систему 16 сбора данных также подаются данные, обычно представляющие собой данные о пространственном положении (например, данные о тангаже, крене и рыскании),
- 5 019807 данные об угловой скорости и угловом ускорении и данные об ускорении летательного аппарата. Кроме того, летательный аппарат снабжен дифференциальной глобальной системой позиционирования (ОР8) 20 и системой 22 лазерного локатора (ЛЛ) или аналогичной для обеспечения данных о высоте летательного аппарата над нижележащей местностью. Летательный аппарат 10 также может быть снабжен другими измерительными приборами 24, такими как магнитометр, системой съемки методом переходных процессов (СМПП) и/или системой построения гиперспектральных изображений, опять-таки вводящими данные в систему сбора данных. Система 16 сбора данных также получает входные данные от обычных приборов 26 летательного аппарата, которые могут содержать, например, данные высотомера, о воздушной скорости и/или путевой скорости и т.п. В системе 16 сбора данных может выполняться некоторая предварительная обработка исходных данных, например, для коррекции данных лазерного локатора с учетом влияния движения летательного аппарата и/или для объединения данных от инерциального измеригельного блока 18 и дифференциальной глобальной системы 20 позиционирования. Система 16 сбора данных может быть снабжена линией 16а связи и энергонезависимым запоминающим устройством 16Ь, которое позволяет сохранять для последующей обработки собранные данные о потенциальном поле и положении. Кроме того, может быть предусмотрен сетевой интерфейс (не показан).
В случае съемки потенциального поля обработку данных для формирования картографических данных обычно (но необязательно) осуществляют автономно, иногда в другой стране, а не в той, в которой данные съемки были собраны. Как показано, система 50 обработки данных содержит процессор 52, соединенный с памятью 54 для кода и данных, системой 56 ввода/вывода 56 (например, содержащей интерфейсы для сети, и/или носителей данных, и/или других устройств связи) и с пользовательским интерфейсом 58, содержащим, например, клавиатуру и/или мышь. Код и/или данные, сохраняемые в памяти 54, могут быть обеспечены на съемном носителе 60 данных. В процессе работы данные включают в себя данные, собираемые при съемке потенциального поля, а код представляет собой код для обработки этих данных, чтобы формировать картографические данные в соответствии с показанной на фиг. 2 процедурой, описанной ниже.
Теперь обратимся к фиг. 2, где показан пример процедуры для реализации на процессоре данных, который в вариантах осуществления может представлять собой компьютерную систему общего назначения, обработки данных из аэросъемки в соответствии с ранее описанными способами. Итак, на этапе 8200 процедуры вводят измеренные данные о потенциальном поле, например данные гравитационного градиентометра, и соответствующие трехмерные данные о положении. При желании, на этапе 8200а можно применить некоторую предварительную обработку, например, для удаления аномалий и/или ослабления (или усиления) или выбора обрабатываемых данных.
На этапе 8202 процедуры подбирают модель к высокочастотному составу. Поскольку высокие пространственные частоты сигнала являются доминирующими рядом с приповерхностными источниками, подбор параметров (например, плотностей) модели к этим частотам дает малоглубинную модель земли (8ЕМ). Идея подбора параметров к заранее заданной полосе частот имеющегося массива данных известна как фокусирующая инверсия и осуществляется применением:
πιίη] £ [фильтр (ргес? (х) -т) ] }, где фильтр представляет собой пространственный фильтр, предназначенный для удаления частот за пределами диапазона, представляющего интерес, т.е. низких частот в этом примере;
Ь является мерой подбора (например, стандартной нормой Ь2 наименьших квадратов);
ргеб(х) представляют собой прогнозируемые сигналы из модели имеющегося набора параметров х; т представляет набор измерений.
Стандартные алгоритмические методы можно применять для корректировки параметров х модели таким образом, чтобы достигать минимума. Решение для х будет таким, которое соответствует высоким частотам в измерениях т, и поэтому будет более точным решением для приповерхностной геологии.
Как указано, при желании, на стадии (8204) данные коррекции с учетом влияния местности могут быть включены в малоглубинную модель земли.
После нахождения решения для неизвестных параметров модели в фокусирующей инверсии на следующей стадии (8206) вычисляют всю ширину полосы частот сигнала, обусловленного моделью, и затем на этапе 8208 выполняют удаление из измерений, применяя остаток = т-ргесЦх).
Остаточный сигнал представляет только сигналы от более глубоких источников и становится предпочтительным массивом данных для интерпретации более глубокой неизвестной геологии. Поэтому на этапе 8210 можно образовать модель для глубинной геологии, применяя, например, стандартный метод минимизации остатка модельных прогнозов к измерениям, например, путем решения πιίη ( £ [ргес?(у) -остаток] }, где Ь является мерой подбора (например, стандартной нормой Ь2 наименьших квадратов);
ргеб(у) представляют собой прогнозируемые сигналы из модели имеющегося набора параметров у; остаток представляет остаточный набор измерений после вычитания прогнозируемого сигнала из малоглубинной модели земли.
- 6 019807
Используя эти параметры, можно выполнить прямое вычисление, чтобы сформировать необходимую карту потенциального поля для глубинной геологии.
На обоих этапах §202 и §210 прогнозирования можно упростить вычисление модели. Например, если приповерхностная зона, подлежащая моделированию, состоит из областей с неизвестными, но постоянными плотностями, параметры х модели являются этими плотностями. В этом случае инверсия упрощается до линейного случая, где функция прогнозирования ртеб(х) может быть определена в матричной форме в виде
где А является матрицей постоянных численных значений.
Такая формулировка будет полезной при определении неизвестных плотностей в модели местности, поскольку геометрия модели часто точно известна из съемок лазерным локатором.
Для глубинных геологических моделей геометрию можно получать из других источников, скважинных данных, сейсмических исследований и т.д. В соответствии с этим параметры у могут быть неизвестными, но постоянными плотностями, как и в случае приповерхностной модели.
На фиг. 3 показана геологическая карта исследуемой площади. Наиболее толстая и наиболее стратиграфически завершенная часть из последовательности карбонатов/обломочных пород наблюдается на западе региона. На фиг. 3 показаны скважинные данные, указывающие на нефть и газ. Интенсивная разведка на восточном краю подтверждается плотностью скважинных данных. Имеется резкая западная граница с линией скважинных данных, изображенной вместе с небольшим количеством скважин, пробуренных к западу от этого края. Эта локальность соответствует восточной границе деформации скалистой горной цепи и повышению топографического рельефа.
На фиг. 4 представлена фотография местности, встреченной в этом регионе, на которой показана геология выхода пород на поверхность. Сй - обломочные породы мелового периода, υΐτδ - карбонаты верхнего триасового периода и ЬТщ - карбонаты нижнего триасового периода. Ясно, что местность является гористой, и поэтому для многих традиционных способов обработки задача является трудной. В случае разнообразных литологий с выходом пород на поверхность (включая карбонаты высокой плотности) простое трехмодельное распределение плотности не будет достаточно точным на всей площади, и для учета всех изменений необходима детальная малоглубинная модель земли.
Скорость изменения плотности в недрах Земли измерена градиентометром, а важные плотностные границы, приводящие к возникновению градиентного сигнала на площади, представляют собой единицы мелового, верхнего триасового и нижнего триасового периодов. Хотя могут быть малозаметные изменения в пределах этих литологий, системой эффективно измерена плотность агрегатов каждого слоя. На фиг. 5 показаны пласты и соответствующие плотности для площади. Основным объектом разведки на площади были миссисипские карбонаты на уровне Деболта, находящиеся под водой на глубине 2 км плюс 1,5 км горных пород. Чтобы получить изображение структур каменноугольного периода на уровне Деболта, малоглубинная модель земли должна бы точно моделировать все, начиная от верхних пластов и вниз до поверхности срыва в обломочных породах пермо-триасового периода. Поэтому в случае этого примера малоглубинная модель земли имеет толщину 3,5 км, тогда как при других геологиях малоглубинная модель земли может быть толщиной всего несколько сотен или даже десятков метров.
Для построения высокоразрешающей малоглубинной модели земли необходимо точное представление местности. Сначала, используя данные лазерного локатора, формируют подробную цифровую модель местности. На следующем этапе получают геологическую карту поверхности, чтобы определить выходящие на поверхность единицы и отобразить их в цифровую модель местности. При обнаружении, что на некоторых площадях геологические карты поверхности являются неточными, данные магнитной градиометрии используют, чтобы пересоставить карту карбонатных контактов, поскольку слабожелезистые единицы выше и ниже карбонатов создают слабый магнитный сигнал при выходе пластов на поверхность.
На результирующей поверхности не учитывается простирание на глубину различных слоев, и карту улучшают путем построения тридцати геологических разрезов, показанных, например, на фиг. 7, для каждой важной границы, простирающейся по всей площади съемки. Получающиеся в результате разрезы обеспечивают ряд ограничений по глубинам для каждой границы, которые включают во вновь отображаемую цифровую модель местности, показанную на фиг. 6.
В случае, когда вся информация собрана, следующий этап построения малоглубинной модели земли заключается в получении результирующих поверхностей для исключения из полной модели земли. Простая операция гридинга, примененная к поверхностям, не точно отвечает условиям топографических изменений и, применяя способы анализа географических информационных систем (ГИС), данные лазерного локатора используют для формирования информации о наклоне и погружении. Затем результирующим поверхностям приписывают соответствующие изменения плотности и градиентную характеристику каждой важной границы вычисляют и удаляют, формируя полную модель земли. Оставшееся после вычитания распределение плотностей теперь будет представлять изменения плотности, возникающие благодаря уровню Деболта. На фиг. 8 показана результирующая малоглубинная модель земли, при этом ка
- 7 019807 ждый слой отображен четко.
На фиг. 9 и 10 показано, каким образом новая методология, описанная выше, может способствовать дополнительному пониманию уже разведанных объектов. Как показано на фиг. 9, скважина была пробурена на основе поверхностной антиклинали и двумерных сейсмических данных, которые видны на изображении основной структуры. Несмотря на прослеживание данных о наклоне бокового ствола буровой скважины по отношению к осевой плоскости антиклинали, скважина была слишком далеко от структуры и поэтому была ликвидирована. На фиг. 10 показана глубинная карта, сформированная в соответствии с изобретением, т.е. при удалении данных малоглубинной модели земли. На фиг. 10 показано, что фактический структурный объект расположен к востоку от поверхностной антиклинали. Это происходит потому, что антиклиналь Деболта находится ниже поверхности срыва, расположенной в более молодых пластах триасового периода. Следовательно, сейсмическая бурильная линия и место для размещения скважины ограничены только северной границей, ограниченной сдвиговым сбросом антиклинали. При применении методологии, описанной выше, местоположение скважины, вероятно, было бы изменено.
Несомненно, многие другие эффективные варианты будут возникать у специалистов в данной области техники. Должно быть понятно, что изобретение не ограничено описанными осуществлениями и охватывает модификации, очевидные для специалистов в данной области техники, лежащие в пределах сущности и объема формулы изобретения, прилагаемой к этому патенту.
Claims (10)
1. Способ обработки геофизических данных, включающих в себя, по меньшей мере, измеренные данные о потенциальном поле из съемки потенциального поля исследуемого региона земли, для обеспечения представления геологии этого исследуемого региона, при этом способ содержит этапы, на которых формируют малоглубинную модель земли исследуемого региона посредством того, что задают набор параметров х малоглубинной модели земли, используют этот набор параметров х малоглубинной модели земли для прогнозирования сигналов с помощью малоглубинной модели земли, корректируют упомянутые параметры малоглубинной модели земли для подбора упомянутых прогнозируемых сигналов к упомянутым измеренным данным для заранее заданной полосы частот измеренных данных о потенциальном поле посредством применения уравнения ιηίη{Ь[фильтр (ргесЦх) - га) ] } где фильтр - пространственный фильтр, предназначенный для удаления частот за пределами интересующего диапазона;
Ь - мера подбора;
ргеб(х) - прогнозируемые сигналы из упомянутого набора параметров х;
т - набор измерений;
прогнозируют данные о потенциальном поле всего диапазона для всех измеренных частот, используя сформированную малоглубинную модель земли;
сравнивают прогнозируемые данные всего диапазона с измеренными данными о потенциальном поле для обеспечения остаточных данных всего диапазона, представляющих разность между прогнозируемыми данными всего диапазона и измеренными данными всего диапазона; и интерпретируют остаточные данные всего диапазона для обеспечения представления геологии исследуемого региона.
2. Способ по п.1, в котором малоглубинную модель земли формируют для высоких частот, имеющих длину волны менее 1 км.
3. Способ по п.1 или 2, в котором малоглубинная модель земли содержит топографию и глубину для коренной породы.
4. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором малоглубинная модель земли имеет набор параметров, состоящих из плотностей.
5. Способ по п.1, в котором данные о потенциальном поле содержат данные гравитационного градиентометра.
6. Способ обработки геофизических данных, включающих в себя, по меньшей мере, измеренные данные гравитационного градиентометра из съемки потенциального поля исследуемого региона земли, для обеспечения представления нижележащей геологии этого исследуемого региона, при этом способ содержит этапы, на которых обрабатывают данные гравитационного градиентометра для формирования малоглубинной модели земли;
удаляют данные, прогнозируемые с помощью малоглубинной модели земли, из измеренных данных гравитационного градиентометра, чтобы оставить остаточные данные путем подбора данных, прогнозируемых с помощью малоглубинной модели земли, к упомянутым измеренным данным для заранее заданной полосы частот измеренных данных о потенциальном поле посредством применения
- 8 019807 т1п{Ь[фильтр(ргеЭ(х) - т) ] } где фильтр - пространственный фильтр, предназначенный для удаления частот за пределами интересующего диапазона;
Ь - мера подбора;
ргеб(х) - прогнозируемые сигналы из упомянутой модели при имеющемся наборе ее параметров х; т - набор измерений;
обрабатывают остаточные данные для формирования модели глубинной геологии путем прогнозирования данных о потенциальном поле всего диапазона для всех измеренных частот, используя сформированную малоглубинную модель земли, и сравнения прогнозируемых данных всего диапазона с измеренными данными о потенциальном поле для обеспечения остаточных данных всего диапазона, представляющих разность между прогнозируемыми данными всего диапазона и измеренными данными всего диапазона;
формируют представление нижележащей геологии исследуемого региона, используя по меньшей мере одну из малоглубинной модели земли и модели глубинной геологии.
7. Способ по п.6, в котором малоглубинную модель земли формируют путем подбора данных, прогнозируемых с помощью малоглубинной модели земли, к упомянутым измеренным данным для высоких частот, имеющих длину волны менее 1 км.
8. Способ разведки нефти или полезных ископаемых из земли, содержащий проведение съемки потенциального поля региона с использованием способа по любому одному из пп.1-7 для обработки данных из съемки потенциального поля для формирования трехмерного представления нижележащей геологии исследуемого региона и определения местоположения нефти или полезных ископаемых, используя трехмерное представление нижележащей геологии.
9. Носитель, несущий управляющий код процессора для реализации, при его исполнении, способа по любому из предшествующих пунктов.
10. Система обработки геологических данных для обработки геофизических данных, включающих в себя, по меньшей мере, измеренные данные о потенциальном поле из съемки потенциального поля исследуемого региона земли, для обеспечения представления нижележащей геологии этого исследуемого региона, при этом система содержит память данных для хранения данных о потенциальном поле и данных для представления нижележащей геологии;
память программ, хранящую управляющий код процессора; и процессор, соединенный с памятью данных и с памятью программ, при этом процессор выполнен с возможностью формировать малоглубинную модель земли исследуемого региона посредством задания набора параметров х малоглубинной модели земли, использования этого набора параметров х малоглубинной модели земли для прогнозирования сигналов с помощью малоглубинной модели земли, корректировки упомянутых параметров малоглубинной модели земли для подбора упомянутых прогнозируемых сигналов к упомянутым измеренным данным для заранее заданной полосы частот измеренных данных о потенциальном поле посредством применения уравнения т1п{Ь[фильтр(ргеЭ(х) - т)]} где фильтр - пространственный фильтр, предназначенный для удаления частот за пределами интересующего диапазона;
Ь - мера подбора;
ргеб(х) - прогнозируемые сигналы из упомянутого набора параметров х;
т - набор измерений;
прогнозировать данные о потенциальном поле всего диапазона для всех измеренных частот, используя сформированную малоглубинную модель земли;
сравнивать прогнозируемые данные всего диапазона с измеренными данными о потенциальном поле для обеспечения остаточных данных всего диапазона, представляющих разность между прогнозируемыми данными всего диапазона и измеренными данными всего диапазона; и интерпретировать остаточные данные всего диапазона для обеспечения представления геологии исследуемого региона.
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/GB2008/050041 WO2009092992A1 (en) | 2008-01-21 | 2008-01-21 | Geophysical data processing systems |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| EA201070875A1 EA201070875A1 (ru) | 2010-12-30 |
| EA019807B1 true EA019807B1 (ru) | 2014-06-30 |
Family
ID=39765230
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| EA201070875A EA019807B1 (ru) | 2008-01-21 | 2008-01-21 | Системы обработки геофизических данных |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US8473264B2 (ru) |
| EP (1) | EP2235568B1 (ru) |
| CN (1) | CN101918864B (ru) |
| AT (1) | ATE507495T1 (ru) |
| CA (1) | CA2711949A1 (ru) |
| DE (1) | DE602008006611D1 (ru) |
| EA (1) | EA019807B1 (ru) |
| WO (1) | WO2009092992A1 (ru) |
Families Citing this family (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2451807B (en) * | 2007-08-02 | 2012-01-18 | Arkex Ltd | Geophysical data processing systems |
| EP2430481B1 (en) * | 2009-05-15 | 2015-07-22 | Arkex Limited | Geophysical data processing systems |
| US8441891B2 (en) * | 2009-12-30 | 2013-05-14 | Westerngeco L.L.C. | Seismic data acquisition and processing quality control |
| GB201008993D0 (en) * | 2010-05-28 | 2010-07-14 | Arkex Ltd | Processing geophysical data |
| GB2482505A (en) | 2010-08-04 | 2012-02-08 | Arkex Ltd | Using potential field data and seismic data to generate a representation of the underlying geology of an underground formation |
| CA2840057C (en) | 2011-06-21 | 2018-10-30 | Groundmetrics, Inc. | System and method to measure or generate an electrical field downhole |
| WO2014165577A1 (en) * | 2013-04-02 | 2014-10-09 | Schlumberger Canada Limited | Extended 1d inversion of electromagnetic measurements for formation evaluation |
| US10338253B2 (en) * | 2014-06-16 | 2019-07-02 | Pgs Geophysical As | Method of suppressing spectral artefacts of wavefield decomposition caused by imperfect extrapolation |
| CN110462445B (zh) * | 2017-02-09 | 2022-07-26 | 地质探索系统公司 | 地球物理深度学习 |
| CN107247819B (zh) * | 2017-05-02 | 2020-07-24 | 歌尔科技有限公司 | 传感器的滤波方法和滤波器 |
| US10535119B2 (en) | 2017-08-11 | 2020-01-14 | Intermap Technologies Inc. | Method and apparatus for enhancing 3D model resolution |
| US10325349B2 (en) * | 2017-08-11 | 2019-06-18 | Intermap Technologies Inc. | Method and apparatus for enhancing 3D model resolution |
| US10002407B1 (en) * | 2017-08-11 | 2018-06-19 | Intermap Technologies Inc. | Method and apparatus for enhancing 3D model resolution |
| CN109490985A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-03-19 | 桂林理工大学 | 一种地球物理勘测系统和方法 |
| US11532093B2 (en) | 2019-10-10 | 2022-12-20 | Intermap Technologies, Inc. | First floor height estimation from optical images |
| US11551366B2 (en) | 2021-03-05 | 2023-01-10 | Intermap Technologies, Inc. | System and methods for correcting terrain elevations under forest canopy |
| US12056888B2 (en) | 2021-09-07 | 2024-08-06 | Intermap Technologies, Inc. | Methods and apparatuses for calculating building heights from mono imagery |
| CN113779797B (zh) * | 2021-09-13 | 2024-06-18 | 中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心 | 一种基于剩余密度模型的三维重力正演方法及系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030060981A1 (en) * | 1999-04-02 | 2003-03-27 | Conoco Inc. | Nonlinear constrained inversion method to determine base of salt interface from gravity and gravity tensor data |
| US20040260471A1 (en) * | 2003-06-16 | 2004-12-23 | Mcdermott Andrew Martin | Method for enhancing depth and spatial resolution of one and two dimensional residual surfaces derived from scalar potential data |
| US20060036367A1 (en) * | 2004-08-11 | 2006-02-16 | Bell Geospace Inc. | Method and system for processing geophysical survey data |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7415401B2 (en) * | 2000-08-31 | 2008-08-19 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for constructing 3-D geologic models by combining multiple frequency passbands |
| GB2389183B (en) * | 2002-05-28 | 2006-07-26 | Westerngeco Ltd | Processing seismic data |
| US7065449B2 (en) * | 2004-03-05 | 2006-06-20 | Bell Geospace, Inc. | Method and system for evaluating geophysical survey data |
| US7356411B1 (en) * | 2006-07-01 | 2008-04-08 | Kjt Enterprises, Inc. | Method for acquiring and interpreting transient electromagnetic measurements |
-
2008
- 2008-01-21 AT AT08702124T patent/ATE507495T1/de not_active IP Right Cessation
- 2008-01-21 WO PCT/GB2008/050041 patent/WO2009092992A1/en active Application Filing
- 2008-01-21 EA EA201070875A patent/EA019807B1/ru not_active IP Right Cessation
- 2008-01-21 CA CA2711949A patent/CA2711949A1/en not_active Abandoned
- 2008-01-21 DE DE602008006611T patent/DE602008006611D1/de active Active
- 2008-01-21 EP EP08702124A patent/EP2235568B1/en not_active Not-in-force
- 2008-01-21 CN CN200880125159.9A patent/CN101918864B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2008-01-21 US US12/863,754 patent/US8473264B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030060981A1 (en) * | 1999-04-02 | 2003-03-27 | Conoco Inc. | Nonlinear constrained inversion method to determine base of salt interface from gravity and gravity tensor data |
| US20040260471A1 (en) * | 2003-06-16 | 2004-12-23 | Mcdermott Andrew Martin | Method for enhancing depth and spatial resolution of one and two dimensional residual surfaces derived from scalar potential data |
| US20060036367A1 (en) * | 2004-08-11 | 2006-02-16 | Bell Geospace Inc. | Method and system for processing geophysical survey data |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| DATABASE INSPEC [Online]. THE INSTITUTION OF ELECTRICAL ENGINEERS, STEVENAGE, GB; March 1998 (1998-03), YAOGUO LI ET AL.: "Separation of regional and residual magnetic field data". XP002497541, Database accession no. 5987509, the whole document & Geophysics Soc. Exploration Geophysicists USA, vol. 63, no. 2, March 1998 (1998-03), pages 431-439, ISSN: 0016-8033 * |
| DATABASE INSPEC [Online]. THE INSTITUTION OF ELECTRICAL ENGINEERS, STEVENAGE, GB; May 1999 (1999-05), PORTNIAGUINE O. ET AL.: "Focusing geophysical inversion images". XP002497542, Database accession no. 6712121, the whole document & Geophysics Soc. Exploration Geophysicists USA, vol. 64, no. 3, May 1999 (1999-05), pages 874-887, ISSN: 0016-8033 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CA2711949A1 (en) | 2009-07-30 |
| WO2009092992A1 (en) | 2009-07-30 |
| EP2235568B1 (en) | 2011-04-27 |
| US8473264B2 (en) | 2013-06-25 |
| US20100292973A1 (en) | 2010-11-18 |
| CN101918864B (zh) | 2013-03-27 |
| EP2235568A1 (en) | 2010-10-06 |
| DE602008006611D1 (ru) | 2011-06-09 |
| ATE507495T1 (de) | 2011-05-15 |
| EA201070875A1 (ru) | 2010-12-30 |
| CN101918864A (zh) | 2010-12-15 |
| AU2008348653A1 (en) | 2009-07-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EA019807B1 (ru) | Системы обработки геофизических данных | |
| CN103824133B (zh) | 一种花岗岩型铀矿田远景区综合预测方法 | |
| Martinez et al. | 3D inversion of airborne gravity gradiometry data in mineral exploration: A case study in the Quadrilátero Ferrífero, Brazil | |
| Nabighian et al. | Historical development of the gravity method in exploration | |
| Pringle et al. | Virtual outcrop models of petroleum reservoir analogues: a review of the current state-of-the-art | |
| US8386180B2 (en) | Geophysical data processing systems | |
| US8793113B2 (en) | Method and apparatus for near well structural modeling based on borehole dips | |
| Lepillier et al. | From outcrop scanlines to discrete fracture networks, an integrative workflow | |
| Larssen et al. | Fracture characterization in Upper Permian carbonates in Spitsbergen: A workflow from digital outcrop to geo-model | |
| Yin et al. | Characterization of marine shale in Western Hubei Province based on unmanned aerial vehicle oblique photographic data. | |
| Pei | Signal acquisition method for 3D seismic exploration in high density coal mining area | |
| Pregesbauer et al. | An object oriented approach to automatic classification of archaeological features in magnetic prospection data | |
| Pivetta et al. | Laser-scan and gravity joint investigation for subsurface cavity exploration—the grotta gigante benchmark | |
| Miroslav et al. | Tutorial: The gravity-stripping process as applied to gravity interpretation in the eastern Mediterranean | |
| Asfahani | Inverse slope method for interpreting vertical electrical soundings in sedimentary phosphatic environments in the Al-Sharquieh mine, Syria | |
| Nielsen et al. | Pilot phase of the Aguada Federal Block, black-oil window | |
| AU2008348653B2 (en) | Geophysical data processing systems | |
| Botter et al. | Seismic attribute analysis of a fault zone in the Thebe field, Northwest shelf, Australia | |
| Della Justina et al. | Using gravity data uncertainties in forward modeling to estimate uncertainties in model parameters: A case history in estimating the dip and the dip uncertainty of the Porcupine Destor Fault | |
| de Souza Cunha et al. | Airborne gravity gradiometry survey in the southeastern portion of pimenta bueno graben in parecis basin: Integrated 2D forward modeling and its implications in defining a new structural framework | |
| Pereira et al. | An integrated 3D digital model of stratigraphy, petrophysics and karstified fracture network for the Cristal Cave, NE-Brazil | |
| Ofstad et al. | Helicopter-borne magnetic, electromagnetic and radiometric geophysical survey in Repparfjord area, Alta and Kvalsund, Finnmark | |
| Grigoriev et al. | Non-Seismic Methods Development at Gazprom Neft | |
| Boateng et al. | Underrepresentation of Local Researchers in Geophysical Studies at the Bosumtwi Impact Crater: Insights from A Systematic Review | |
| Devlioti et al. | Kinematic Analysis of Rock Instability in the Archaeological Site of Delphi Using Innovative Techniques |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s) |
Designated state(s): AM AZ BY KZ KG MD TJ TM RU |