Um método de imagem rápido para a interpretação de si mesmo

Scientific Reports volume 13, Artigo número: 13548 (2023) Citar este artigo

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Descrevemos uma abordagem de imagem rápida para a interpretação de dados de autopotencial coletados ao longo do perfil por algum modelo geometricamente simples de cilindros e esferas. A abordagem calcula o coeficiente de correlação entre o sinal analítico (AS) das medidas de autopotencial observadas e o AS da assinatura de autopotencial do modelo idealizado. A profundidade, momento de dipolo elétrico, ângulo de polarização e centro são os parâmetros inversos que pretendemos extrair da abordagem de imagem para o modelo interpretativo e pertencem ao valor mais alto do coeficiente de correlação. A abordagem é demonstrada em experimentos numéricos sem ruído e reproduz os verdadeiros parâmetros do modelo. A precisão e estabilidade da abordagem proposta são examinadas em experimentos numéricos contaminados com níveis de ruído realistas e campos regionais antes da interpretação de dados reais. Em seguida, foram analisados ​​com sucesso cinco exemplos reais de campo de sistemas geotérmicos e de exploração mineral. Os resultados concordam bem com a pesquisa publicada.

Fox1 propôs o método de autopotencial usando um eletrodo de cobre e um instrumento galvanômetro para explorar um corpo de minério de sulfeto de cobre na Cornualha, Inglaterra. O método do autopotencial avançou2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15 e tem sido amplamente utilizado para prospecção de grafite, sulfeto, magnetita, urânio e ouro16,17 ,18,19,20,21,22, mapeamento de zonas de paleo-cisalhamento23,24, investigações arqueológicas25, engenharia geotécnica26, descoberta de cavernas27, detecção de incêndios de carvão28,29,30 e monitoramento do movimento da água31,32,33. O método do autopotencial elétrico tem sido aplicado a uma ampla gama de estudos de monitoramento, como deslizamentos de terra ou movimentos de massa que ocorreram por pressão cumulativa dos poros na rocha .

O autopotencial é uma técnica passiva para medir diferenças de autopotencial que ocorrem naturalmente no subsolo da Terra14. O mecanismo e a origem das anomalias do autopotencial têm sido discutidos por diversos autores9,10,13,14,35,36,37,38,39. Métodos de autopotencial são preferidos a outras técnicas geofísicas em medições que são sensíveis a movimentos de fluidos através de rochas fraturadas e porosas, e sob gradiente hidráulico natural ou aplicado respondendo a movimentos fracos de fluidos . Várias abordagens para modelagem, inversão e interpretação direta de dados de autopotencial foram desenvolvidas10,13,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53. Essas abordagens podem ser agrupadas em duas categorias.

Geometria e parâmetros dos modelos de origem assumidos. Os painéis superior, intermediário e inferior apresentam os modelos de esfera, cilindro vertical semi-infinito e cilindro horizontal infinitamente longo.

Fluxograma mostrando o fluxo de trabalho do esquema desenvolvido.

A classe I é pertinente à anomalia de autopotencial de estruturas arbitrárias multidimensionais, incluindo modelagem e inversão SP bidimensional (2D) e tridimensional (3D). As inversões SP multidimensionais podem ser não únicas, instáveis ​​e exigir grande tempo computacional54,55,56,57,58,59,60. Os métodos padrão para recuperar uma solução estável de um problema inverso mal colocado são as técnicas de regularização61.

A Classe II aproxima a anomalia de autopotencial coletada por alguns modelos geometricamente simples, como cilindros verticais, cilindros horizontais e esferas. Esta aula oferece uma interpretação quantitativa rápida, e o objetivo é inferir a profundidade, localização e parâmetro de polarização do modelo interpretativo que melhor se ajusta aos dados observados. O estudo que aqui desenvolvemos pertence a esta classe. Numerosos métodos quantitativos (gráficos e numéricos) foram estabelecidos para a Classe II, a fim de obter o parâmetro de forma, profundidade e polarização da fonte causadora a partir da anomalia de autopotencial medida43,44,45,46,49,51,53,62, 63,64,65. A desvantagem desses métodos é que são subjetivos e, consequentemente, podem resultar em algum erro nos parâmetros do modelo66.