Новосибирские ученые разработали новый метод изучения земной коры
Ученые разработали алгоритм расчета частотно-зависимых лучей
Новый метод изучения структур земной коры с помощью точного расчета частотно-зависимых лучей разрабатывают новосибирские ученые. Об этом сообщили в пресс-службе НГУ.
По словам ассистента кафедры математических методов геофизики механико-математического факультета НГУ Максима Протасова, методы обработки сейсмических данных, такие, как миграция и томография, основанные на стандартной лучевой теории, в местах со сложной геологической структурой зачастую бессильны.
Новосибирские геофизики разрабатывают новый метод зондирования сложных геологических сред — с помощью расчёта частотно-зависимых лучей.
«Способы получения сейсмического изображения, основанные на стандартных лучевых приближениях, работают при соблюдении определённых условий, связанных с длиной волны и параметрами среды. Стандартная лучевая теория применима только для высокочастотных волн. Этот метод вполне себя оправдывает в работе с относительно простыми геологическими средами. Наш метод создаётся для применения в средах, где есть резко-контрастные границы сложной формы, средах, которые содержат, например, соляные купола или базальтовые интрузии. Подсолвые участки недоступны для классической лучевой теории, так как в них обнаруживается множество так называемых зон теней, — говорит один из авторов разработки Максим Протасов.
Ученые разработали алгоритм расчета частотно-зависимых лучей и сравнили его с классической лучевой теорией.
Лучевые траектории зависят от частоты зондирующего сигнала, и на границах раздела сред точные частотно-зависимые лучи проникают в зоны тени, недостижимые для стандартных лучей.
Кроме того, поле точных частотно-зависимых лучей — регулярно, они нигде не пересекаются, что является выгодным отличием от стандартной лучевой теории. Метод проверялся на конкретной модели, созданной на основе реальных данных геологических структур Мексиканского залива.
Максим Протасов отмечает, что в перспективе новый метод поможет получать более корректные скоростные модели и изображения сред, а значит, оптимизировать процесс геологоразведки.
