КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ


Номер проекта 23-27-10042

НазваниеСоздание технологии сбора и обработки пассивных сейсмических наблюдений с использованием распределённых волоконно-оптических акустических сенсоров и свёрточной искусственной нейронной сети

Руководитель Яблоков Александр Викторович, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука Сибирского отделения Российской академии наук , Новосибирская обл

Конкурс №76 - Конкурс 2023 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами» (региональный конкурс)

Область знания, основной код классификатора 07 - Науки о Земле; 07-401 - Сейсмология, сейсмические волны

Ключевые слова многоканальный анализ поверхностных волн (MASW), 4D сейсмический мониторинг, частотно-временные представления, преобразование Фурье, S-преобразование, распределённые волоконно-оптические акустические сенсоры, сверточная нейронная сеть,

Код ГРНТИ37.01.77


 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ


Аннотация
Цель проекта – создание технологии получения покадровых (time-lapse) моделей скорости поперечной волны (Vs) в процессе сейсмического мониторинга верхней части геологического разреза. Технология включает в себя этап сбора пассивных сейсмических данных с использованием распределённых волоконно-оптических акустических сенсоров (DAS) и этап обработки методом многоканального анализа поверхностных волн (MASW) с использованием искусственных нейронных сетей. Для эффективной системы приповерхностного сейсмического мониторинга необходимы измерения, протяженные в пространстве и во времени. Это, в свою очередь, требует развертывания и непрерывной работы плотных массивов датчиков и высокой повторяемости измерений, что редко осуществимо с обычными датчиками (например, сейсмоприемниками), поскольку долгосрочные затраты непомерно высоки. С появлением DAS недорогие и не требующие особого обслуживания плотные сейсмические массивы стали возможными в километровых масштабах. В отличие от других методов инженерной сейсморазведки, метод MASW применим при работе в зоне распространения многолетнемерзлых пород и имеет бо́льшую эффективность при сейсмических работах в городских условиях, строительных площадках, автомобильных дорогах и др. Это обусловлено тем, что бо́льшая часть энергии (около 2/3), генерируемая источниками сейсмических колебаний, затрачивается на образование поверхностных волн. Современная коммерческая реализация метода MASW включает в себя ручное пикирование дисперсионной кривой поверхностной волны и её инверсию в 1D модель Vs для каждой точки физического наблюдения, что в масштабе работ 4D сейсмомониторинга становится непомерно трудозатратным. Научная новизна проекта заключается в разработке алгоритма, автоматизирующего процесс обработки данных по методу MASW путём непосредственного перехода от двумерного спектра данных к 1D модели Vs без извлечения дисперсионной кривой. Идей осуществления такого преобразования является построение обратного оператора из обученной остаточной свёрточной искусственной нейронной сети (ResNet). Тренировочные данные для ResNet подготавливаются путём многократного решения прямой задачи для большого числа возможных моделей Vs. Сейсмический 4D мониторинг целесообразно применять для исследования состояния грунтов (верхние десятки метров), т.к. они обеспечивают основу современной инфраструктуры, как гражданской, так и задействованной при добычи полезных ископаемых. Изменения вблизи земной поверхности могут привести к образованию опасных условий для жизнедеятельности человека. Например, оседание грунта, вызванное таянием вечной мерзлоты, или морозное пучение может привести к повреждению зданий, транспортных магистралей и других инженерных объектов. Другое направление – сейсмомониторинг грунтов над газовыми хранилищами. Поскольку многие такие изменения могут проявляться в виде покадровых изменений скорости и/или затухания сейсмических волн, сейсмический мониторинг обеспечивает раннее предупреждение о опасностях разрушения в приповерхностных слоях.


 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ


 

Публикации

1. Яблоков А.В., Дергач П.А., Лисейкин А.В., Сердюков А.С. Алгоритм обработки микросейсм методом H/V для оценки параметров двуслойной скоростной модели на основе расчета эллиптичности поверхностной волны Релея Вопросы инженерной сейсмологии (год публикации - 2024)

2. Яблоков А.В., Моисеев М.В., Сердюков А.С., Литвиченко Д.А. Алгоритм подавления поверхностных волн на данных 2D сейсморазведки методом главных компонент во временно-частотной области Геология и геофизика (год публикации - 2024)
10.15372/GiG2023180

3. Яблоков А.В., Ефремов Р.А., Дергач П.А. Исследование метода пассивного удаленного многоканального анализа поверхностных волн применительно к определению скоростного строения приповерхностных грунтов Вопросы инженерной сейсмологии, №1, Т. 52 (год публикации - 2025)


Аннотация результатов, полученных в 2024 году
1. Реализация прототипа программного обеспечения: На момент завершения года успешно реализован программный прототип для обработки сейсморазведочных данных методом MASW (многоканального анализа поверхностных волн) на языке программирования Python. Программный продукт включает в себя обширный функционал и графический интерфейс, который предоставляет пользователю удобные инструменты для чтения, визуализации и предварительной обработки сейсмических данных. Прототип ПО был разработан модульно, что обеспечивает гибкость и простоту модификации. Алгоритмическая обработка данных представляет собой ключевой этап, на котором разработанные алгоритмы обеспечивают возможность проведения многоканального анализа поверхностных волн (MASW) и метода Накамуры (H/V или HVSR). Сюда входит спектральный анализ дисперсионных кривых, инверсия и расчет скоростных моделей, а также определение физико-механических свойств грунтов по корреляционным зависимостям и интенсивности балльности землетрясений. Визуализация результатов также интегрирована в программу и включает построение спектральных изображений, скоростных моделей приповерхностных грунтов, а также карт балльности интенсивности землетрясений. 2. Разработка алгоритма для обработки пассивных данных: На конец года завершена разработка алгоритма обработки пассивных данных методом MASW основанного на наклонном суммировании в частотной области. Этот алгоритм включает в себя исследование оптимальной системы наблюдения для регистрации пассивных данных и тестирование способов корреляции шумов. Результаты этой работы демонстрируют способность алгоритма выделять стабильные сигналы поверхностных волн в условиях пассивного наблюдения. Для проверки эффективности метода были проведены эксперименты на синтетических данных, что позволило оптимизировать параметры обработки и инверсии. Эксперименты на синтетических данных позволили отработать алгоритмы обработки и инверсии, что увеличило точность и эффективность метода. Использование разных конфигураций движения источника позволило выявить оптимальный вариант размещения сейсмоприемников для получения более устойчивого и прослеживаемого сигнала поверхностной волны. Анализ результатов синтетических тестов показал, что для линейных расстановок приемников рекомендуется располагать сейсмический профиль по нормали к автодороге. Такая конфигурация обеспечивает наилучшее соотношение точности извлечения дисперсионной кривой и минимальных производственных затрат. Кроме того, обработка данных, полученных с помощью линейных расстановок, позволяет восстановить двумерное распределение скоростей поперечных волн. 3. Настройка DAS: Создан прототип калибровочного стенда для системы DAS: вертикальная колонна из пьезокерамических шайб, способная создавать растягивающее и сжимающее воздействия на оптоволокно. Система блоков, прикрепленная к колонне и фиксирующая оптоволокно в первоначально натянутом состоянии. При этом направление силы растяжения, создаваемое колонной сонаправлено с направлением оптоволокна. Система из двух геофонов, регистрирующих колебания колонны. Результаты, получаемые с помощью геофонов, являются эталоном при сравнении с результатами, полученными с помощью DAS. 4. Полевые измерения и тестирование аппаратуры: Был проведен полевой эксперимент на геофизическом полигоне Института нефтегазовой геологии и геофизики СО РАН (ИНГГ СО РАН), расположенном в посёлке Ключи Новосибирской области. Цель эксперимента заключалась в регистрации контролируемых пассивных данных, генерируемых движением автомобилей по автодорогам, расположенным параллельно и перпендикулярно линейному профилю сейсмоприемников. Сейсмический профиль состоял из 40 геофонов с собственной частотой 4,5 Гц, расположенных с шагом 2 метра. Частота дискретизации записи составляла 500 Гц. Измерения проводились с использованием бескабельной телеметрической сейсморегистрирующей системы «SCOUT», которая позволяет регистрировать микросейсмические колебания в активном и пассивном режимах. Общее заключение: использование профиля сейсмоприемников, расположенного перпендикулярно автодороге, позволяет получить устойчивый и прослеживаемый сигнал поверхностной волны на пассивно-зарегистрированных данных. Такой вывод не противоречит результатам синтетических тестов, но следует учитывать, что значения фазовых скоростей поверхностной волны могут быть завышены. 5. Обработка полевых данных сейсмического мониторинга: Для сравнительного анализа результатов обработки пассивных данных были проведены сейсмические работы с использованием активного источника колебаний. В качестве источника сейсмических колебаний использовалась портативная вибрационная установка, разработанная в ИНГГ СО РАН. Для генерации поверхностных волн Релея была использована вертикальная плоскость возбуждения колебаний. Для построения двумерного (2D) разреза скоростей поперечных волн сейсмический профиль обрабатывался в соответствии с фланговой системой наблюдения. Скоростные разрезы, полученные с использованием пассивных и активных источников, хорошо согласуются между собой. Это подтверждает достоверность результатов, полученных методом PRMASW. На скоростных разрезах видны четкие границы между геологическими слоями с разными скоростями поперечных волн. Это позволяет определить геометрию слоёв и выявить зоны с повышенными и пониженными скоростями. Границы, полученные методом преломленных SH-волн, а также граница уровня грунтовых вод хорошо соответствуют скоростным разрезам. Это подтверждает точность полученных результатов. 6. Представление результатов научных конференций: Представлены шесть докладов на четырех различных научных конференциях в 4 российских городах. Подготовлена и опубликована 1 статья (Wos, RSCI, ВАК, Белый список).

 

Публикации

1. Яблоков А.В., Дергач П.А., Лисейкин А.В., Сердюков А.С. Алгоритм обработки микросейсм методом H/V для оценки параметров двуслойной скоростной модели на основе расчета эллиптичности поверхностной волны Релея Вопросы инженерной сейсмологии (год публикации - 2024)

2. Яблоков А.В., Моисеев М.В., Сердюков А.С., Литвиченко Д.А. Алгоритм подавления поверхностных волн на данных 2D сейсморазведки методом главных компонент во временно-частотной области Геология и геофизика (год публикации - 2024)
10.15372/GiG2023180

3. Яблоков А.В., Ефремов Р.А., Дергач П.А. Исследование метода пассивного удаленного многоканального анализа поверхностных волн применительно к определению скоростного строения приповерхностных грунтов Вопросы инженерной сейсмологии, №1, Т. 52 (год публикации - 2025)


Возможность практического использования результатов
Результаты проекта имеют значительный потенциал практического использования в экономике и социальной сфере Российской Федерации. Разработанные методы и инструменты обработки сейсмических данных, основанные на применении MASW и искусственных нейронных сетей, имеют потенциал использования в обозначенных направлениях. • Формирование научных и технологических заделов: Разработанные алгоритмы и программное обеспечение создают новый научный и технологический потенциал, позволяющий улучшить предсказание, анализ и моделирование геологических структур. Это фундамент для дальнейшего развития технологий в сейсморазведке и геотехнике. Применение передовых методов обработки данных, таких как искусственные нейронные сети, обеспечивает повышение точности и эффективности анализа, что в свою очередь способствует ускоренному развитию методов, позволяющих прогнозировать и моделировать геологические процессы. • Экономический рост: Точный и быстрый анализ геологических особенностей позволяет: - Улучшить эффективность геологоразведочных работ: Скоростные модели, полученные с помощью разработанного ПО, позволяют более точно оценить геологические структуры, что сокращает время и затраты на геологоразведку и поиск полезных ископаемых. - Повысить эффективность строительства: Использование данных о свойствах грунта для проектирования и строительства зданий, дорог и других инженерных сооружений предотвращает риски и повышает качество и безопасность строительных проектов. Сокращается время на корректировку проектов. - Разработать новые методы мониторинга: Разработанные инструменты позволяют отслеживать изменения в геологической среде (например, в результате сейсмической активности или человеческой деятельности), что может предотвратить негативные последствия и снизить риски. • Социальное развитие: - Повышение безопасности: Более точные знания о геологических структурах и процессах помогают предотвратить потенциальные риски, связанные с землетрясениями, оползнями, обвалами и другими геологическими явлениями, что способствует снижению потерь и улучшению жизни населения. - Оптимизация использования ресурсов: Точное определение геологических ресурсов, таких как вода или подземные тепловые источники, позволяет эффективно использовать эти ресурсы и обеспечить доступ к ним для всех членов общества. - Поддержка устойчивого развития: Понимание геологических процессов позволяет прогнозировать и планировать развитие инфраструктуры с учётом этих процессов, что способствует долгосрочному устойчивому развитию региона. В целом, результаты проекта имеют большой потенциал для применения в различных отраслях, способствуя экономическому росту, социальному развитию и улучшению качества жизни в России.