Próba wykorzystania sieci neuronowych w kompleksowej interpretacji danych elektromagnetycznych na przykładzie złoża Grabownica

Abstract

The paper presents an attempt to apply the pattern recognition method using artificial neural networks in integrated interpretation of the magnetotelluric data AMT (Audio-frequency Magnetotellurics) and CSAMT (Controlled Source Audio-frequency Magnetotellurics), acquired from the Grabownica oil and gas deposit (longitudinal and transversal dipole in relation to measurement profile lines). Vertical belts of magnetotelluric cross-sections, each 50 m wide, obtained from interpolation grids, were the objects of classification. The structure of formally non-structural objects was partly imposed through division into: near-surface high-resistivity zone, to 200 m a.s.l., low-resistivity screens and week maxima - diffusion chimneys, from 200 to -100 m a.s.l., and the lowest, high-resistivity deposit zone. The usefulness of the method was proven by correct identification of real deposit zones based on data often coming from ambiguous and incompatible magnetotelluric cross-sections. In addition, two unknown deposit zones were discovered in NE part of cross-section G4 and SW part of cross-section G2.

W pracy przedstawiono próbę zastosowania metody rozpoznawania obrazów z użyciem sztucznych sieci neuronowych w kompleksowej interpretacji danych z sondowań magnetotellurycznych AMT (<i>Audio-frequency Magnetotellurics</i>) i CSAMT (<i>Controlled Source Audio-frequency Magnetotellurics</i>) ze złoża ropy i gazu Grabownica (dipol podłużny i poprzeczny względem linii profili pomiarowych). Obiektami klasyfikacji były pionowe pasy z przekrojów magnetotellurycznych, o szerokości 50 m, utworzone na bazie siatek interpolacyjnych. Strukturę obiektów formalnie niestrukturalnych wymuszono częściowo poprzez ich podział na: przypowierzchniową, wysokooporową strefę do 200 m n.p.m., strefę niskooporowych utworów uszczelniających oraz słabych maksimów - kominów dyfuzyjnych, od 200 do -100 m n.p.m. i najniższą, wysokooporową strefę złoża. Prawidłowe wskazanie rzeczywistych stref złożowych na bazie informacji pochodzących z często niejasnych i rozbieżnych między sobą obrazów z przekrojów magnetotellurycznych, świadczą o przydatności tej metody. Wskazano także dwie nieznane strefy złożowe w NE części przekroju G4 i w SW części przekroju G2.