常规电法四极测深数据转换为res2dinv高密度反演格式.doc

常规电法四极测深数据转换为res2dinv高密度数据格式res2dinv二维高密度电阻率反演软件是一套国外比较优秀的电法处理软件,在国内有很大的用户群,很多地质单位都用这套软件来处理各种高密度数据,并取得了不错的效果。常规电法测深数据后期处理一般做的都是单点一维反演分层处理,并非真正的二维断面反演，局限性较大，多个点的一维反演不能全面反映二维断面的情况。国内对于常规电测深的二维反演处理还处于研究探索阶段，目前还没有形成成熟的商业化应用。那么有没有办法把常规电测深的数据转换为res2dinv二维高密度数据，使用res2dinv二维高密度处理软件来进行反演处理，从而得到可靠的反演结果，我们来来探讨一下如何实现。一， res2dinv二维高密度处理软件支持的排列从res2din软件自带的帮助文件中我们知到它支持以下排列Array name Number codeWenner (alpha)1温纳（a排列）Pole-pole 2单极单极（AM排列）Inline dipole-dipole3偶极偶极Wenner (beta)4温纳（排列）Wenner (gamma)5温纳（排列）Pole-dipole6单极偶极（AMN或MNB排列）Wenner-Schlumberger7温纳-施伦贝尔（四极测深）Equatorial dipole-dipole8赤道偶极Non- conventional/General array11非常规的/普通排列图1 施伦贝尔电极位置示意图C1C2为供电极（AB），P1P2为测量极(MN)，a为测量电极间距，供电极位置由供电与测量极的比值（间隔系数）来确定。从上面我们看出，软件能支持大多数的电法排列方式,我们一般做的对称四极测深就是上面列出的温纳和施伦贝尔排列,因此，反演软件肯定是支持常规电测深排列的。二， 高密度测量方式与常规测深方式的差异高密度测量方式的特点是将电极预先在地上打好，并且电极之间是等间距的（一般按斜距），供电极和测量极只使用预置好的电极，使用采集程序自动测量记录满足排列要求的数据点，这样所测得记录点几乎是预置电极的所有满足排列的组合，测点距离为电极间距，因此数据量大，数据密度高，地质信息丰富，那么最后的成果也相对比较准确。缺点是预置好的电极有限，电极间距有限，限制了它的测深范围，主要用在浅部地质信息的详细探测上。常规电测深的特点是供电极AB距离是人为设定的（任意长度），且逐渐增大，相应MN距离也是逐渐增大。浅部测点较密，越到深部测点越稀疏，但AB距离可以放到很大（1000米以上），从而实现很大的测深。因常规测深要解决的是较深部的地质变化情况，所以测点相互之间的距离也较大。优点就是能反映较深的地质情况，在对测量深度有要求的情况下，高密度方式不能满足，还是需要常规电测深的方式来解决。三， 从理论上分析从两者的差异可以看出，两者还是有一定的相似性的，即AB都是有一定距离，MN也有一定距离，不同是高密度方式AB、MN的距离是电极间距的倍数，而常规电测深的AB、MN距离却可能是任意的。但我们可以考虑这样一种高密度的极限情况：假设电极间距可以小到0.1米（常规电测深中AB、MN距离精度一般也就能达到0.1米），电极数量有无限多，那么，常规电测深的测点所使用的ABMN电极位置也像高密度测点电极位置一样，都在等间距的电极位置上，常规电测深的测点也就变成高密度方式的测点了。换句话说常规测深的测点只是高密度方式的部分测点，那么测深数据也就可以用高密度软件来处理了。四， res2dinv反演软件的支持前面已经知道常规测深点只是高密度的部分测点，那在理论上是行的通的，那么实际在软件中的运行情况又如何呢？从软件帮助中可知，软件支持的电极数和测点数与系统内存有关系，在1 GB RAM时可以支持到10000根电极和21000个数据点。我们设置一组模拟数据来进行测试,读入数据后提示一个输入错误，见下图：图2错误提示表明电极距离不能超过单元间距的150倍，因此我们实际能用的MN距离将不能超过单元间距的150倍（AB距离是MN距离的倍数，称为间隔系数，软件最大能支持48倍，一般均能满足要求）。这样看来，我们实际能处理的深度将是有限的，较深的数据不能使用。那么这种方法是不行的啰，也不尽然，我们可以考虑另外一种方式，即加大电极间距，因为常规测深重点是深部数据，可以优先满足深部数据的要求，且在深部的数据点是比较稀疏的，较大的间距应该也能满足要求，浅部数据可能不完全满足要求，会被舍弃一部分。这样，使用较小间距能处理较浅的数据点，但深部数据被舍弃，使用较大间距能处理深部数据点，浅部数据会被舍弃，我们可以根据实际情况选择其中之一或两者都处理。五， 进行数据转换有了上面的基础，我们举个例子来说明，假设能测得AB/2深度是500米，MN/2为1/5 的AB/2的距离，那么最小的电极间距是MN/150=200/1501.4米，为保证尽可能的接近实际的距离，MN距离需要至少2个电极间距。那么在数据中只有MN（2*电极间距）的数据才能满足要求，小于此的数据被舍弃。如果想要保留浅部的数据，把间距设小，满足最小一个点的距离要求，MN（150*电极间距） 的数据将被丢弃。AB/2(m)1.52.54691525406590150220340500MN/2(m)0.30.50.81.21.63581318304468100实际的AB距离并不为电极间距1.4米的整数倍，因此转换后的AB距离会变为原距离的最接近电极间距的倍数，MN的距离也会照此处理。转换后的AB、MN距离与实际的距离比较电极间距（m）去掉第一个较大值后的平均误差平均误差 图3 电极间距 图4转换软件界面 图5转换后的数据(部分)： 图6六， 位置误差讨论转换后的AB,MN距离不等于原始的ABMN距离，测点位置也有所偏移，会对反演结果产生一定的影响。我们先统计一下极距的误差，见上图。从统计结果中可以看到浅部的误差较大,深部误差较小,梯度装置的施伦贝尔浅部方式甚至误差为0，多数误差都在2%以内，那么这个大小的误差能否被接受呢?要回答这个问题,我们先了解一下在实际工作中人们是怎么跑极的。一般来说,浅部的电极距离是比较准的,因距离短,很容易量准确,极距增大后,会受到电极移动的方向,地形起伏,线的松紧程度等的影响,真正的实际距离与计算的距离是有误差的。在我们的转换数据中,大于50米的AB距离的误差已经较小，对于一种近似的反演,误差基本在可接受的范围.七，数据反演成果通过设置一组模拟数据来看一下反演的效果：1，视电阻率反演温纳排列5：1方式 图72, ,视电阻率+极化率+地形数据反演。 图8带地形的视极化率数据反演. 图9带地形的视电阻率数据反演. 图108，结论一维常规电测深数据经过距离拟合，变换为二维高密度数据格式，从而可以使用高密度处理软件来进行二维反