Врахування ефекту викликаної поляризації при розв’язуванні обернених задач геоелектророзвідки

Надіслано: Липень 14, 2025
Переглянуто: Вересень 10, 2025
Прийнято: Жовтень 22, 2025
1
Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів, Україна; Карпатське відділення Інституту геофізики ім. С.І. Субботіна НАН України, м. Львів, Україна
2
Карпатське відділення Інституту геофізики ім. С.І. Субботіна НАН України

Мета роботи – з використанням непрямого методу приграничних елементів побудувати алгоритм розпізнавання фізичних (поляризовності й питомого електричного опору) та геометричних (центру мас, орієнтації та розмірів) характеристик локальної неоднорідності за даними потенціалу поля викликаної поляризації (ВП), виміряного на межі об’єкта. Методика. За модель земної кори вибрано кусково-однорідну півплощину, складові якої перебувають у неідеальному контакті. Для розв’язування оберненої двовимірної задачі теорії потенціалу поля ВП розроблено ефективне поєднання непрямого методу приграничних елементів із каскадним ітераційним алгоритмом розпізнавання характеристик. На кожному кроці алгоритму розв’язано низку прямих задач, в яких здійснено перехід від системи рівнянь Лапласа до інтегральних подань з функцією Гріна для півплощини (вона автоматично задовольняє крайову умову і дозволяє уникнути дискретизації її межі) та фундаментальним розв’язком для включення. Умови неідеального контакту задоволено в колокаційному сенсі у середині кожного граничного елемента, що дозволило знайти інтенсивності невідомих джерел, уведених у приграничних елементах і апроксимованих сталими. Після цього середовище і включення розглянуто як цілком незалежні області і обчислено у них шуканий потенціал поля ВП та потік через їхні межі. Результати. Проведення обчислювального експерименту здійснено для задачі електророзвідки постійним штучним полем методом ВП (електропрофілюванням). За характером зміни позірного опору та позірної поляризовності визначено початкові наближення для фізичних та геометричних характеристик включення. За допомогою організованих двох каскадів ітерацій спочатку уточнено його місцезнаходження та приблизні розміри, а потім – форму та орієнтацію в просторі. Необхідною умовою успішного розпізнавання є наявність ділянки межі з заданим надлишком крайових умов, що дозволило провести мінімізацію розглянутого на ній функціоналу. Наукова новизна. За допомогою математичного моделювання задачі геоелектророзвідки постійним струмом у кусково-однорідних поляризованих середовищах зведено до задач теорії потенціалу з умовами неідеального контакту на межах поділу середовищ. Практична значущість. Розроблено ефективний обчислювальний підхід до розв’язування оберненої задачі електророзвідки постійним струмом, який враховує вплив ефекту викликаної поляризації для випадків поверхневої, об’ємної і змішаної поляризації. Часову оптимізацію досягнуто за рахунок двоетапності каскадного ітераційного алгоритму для уточнення початкових наближень та відкидання параметрів, що мало впливають на результат.

  1. Alfouzan, F., Alotaibi, A., Cox, L., & Zhdanov, M. S. (2020). Spectral Induced Polarization Survey with Distributed Array System for Mineral Exploration: Case Study in Saudi Arabia. Minerals, 10, 769. https://doi.org/10.3390/min10090769
  2. Bérubé, Charles L., & Gagnon, Jean-Luc. (2025). Anisotropic induced polarization modeling with neural networks and effective medium theory. Geophysics, 90, 2. https://doi.org/10.1190/geo2024-0107.1
  3. Bérubé, Charles, L., & Bérubé, Pierre. (2022). Data-driven modeling of time-domain induced polarization. Geophysics, 87, 3. https://doi.org/10.1190/geo2021-0497.1
  4. Brusak, I., Maciuk, K., & Haidus, O. (2025). Detection of geodynamic anomalies in GNSS time series using machine learning methods. Geodynamics, 1(38): 37-48. https://doi.org/10.23939/jgd2025.01.037
  5. Caowei, Wu, Changchun, Zou, Cheng, Peng, Yang, Liu, Tao, Wu, Jianping, Zhou, & Chunhui, Tao. (2022). Numerical Simulation Study on the Relationships between Mineralized Structures and Induced Polarization Properties of Seafloor Polymetallic Sulfide Rocks. Minerals12(9), 1172. https://doi.org/10.3390/min12091172
  6. Cox, Leif H., Zhdanov, Michael S., Pitcher, Douglas H., & Niemi, Jeremy. (2023). Three-Dimensional Inversion of Induced Polarization Effects in Airborne Time Domain Electromagnetic Data Using the GEMTIP Model. Minerals,·13(6): 779. https://doi.org/10.3390/min13060779
  7. Davies, L., Ley-Cooper, A. Y., Sutton, M., & Drovandi, C. (2023). Bayesian detectability of induced polarization in airborne electromagnetic data. Geophysical Journal International, 235, 3, Pages 2499–2523. https://doi.org/10.1093/gji/ggad073
  8. Finden, Erlend, Skartlien, Roar, Holm, Sverre, & Hamran, Svein-Erik. (2024). Induced polarization in the transient electromagnetic method for detection of subsurface ice on Earth, Mars, and the Moon. Planetary and Space Science, 254. https://doi.org/10.1016/j.pss.2024.106007
  9. Fys, M., Brydun, A., & Vovk, A. (2023). Algorithm for constructing the subsoil density distribution function considering its value on the surface. Geodynamics, 2(35): 72-79. https://doi.org/10.23939/jgd2023.02.072
  10. Hongzhu, Cai, & Zhdanov, Michael S. (2017). Finite-element time-domain electromagnetic modeling with induced-polarization effects using adaptive Padé. SEG International Exposition and Annual Meetingseries. https://doi.org/10.1190/segam2017-17795904.1
  11. Jiaxuan, LingWei, DengShiwei, WeiQingrui, ChenLihua, HeSiqin, Liu, & Mengmeng, Li. (2024). Research on 3D modelling of induced polarization in polarizability anisotropic media. Geophysical Prospecting, 72(5).  https://doi.org/10.1111/1365-2478.13580
  12. Kamran, M., & Hamidreza, R. (2019). Investigating the applicability of induced polarization method in ore modelling and drilling optimization: a case study from Abassabad, Iran Near Surface, Geophysics, 17, 6. https://doi.org/10.1002/nsg.12055
  13. Pourhashemi, Seyyed Sajjad, Ghanati, Reza, & Aliheidari, Ashkan. (2024). Time-Domain Induced Polarization Tomography Inversion. International Journal of Mining and Geo-Engineering, 58, 2DOI10.22059/IJMGE.2024.367235.595113
  14. Revil, A. & Gresse, M. (2021). Induced polarization as a tool to assess alteration in geothermal systems: a review. Minerals, 11, 962. https://doi.org/10.3390/min11090962
  15. Revil, A., Qi, Y., Ghorbani, A., Gresse, M., & Thomas, D.M. (2021). Induced polarization of volcanic rocks. 5. Imaging the temperature field of shield volcanoes. Geophysical Journal International, 225, 3, 1492–1509. https://doi.org/10.1093/gji/ggab039
  16. Satoshi, Izumoto. (2023). Induced Polarization of Metal Grains: Simulations of Three‐Dimensional Electric Fields. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 128(9). https://doi.org/10.1029/2023JB026757
  17. Yanju, Ji, Xiangdong, Meng, Weimin, Huang, Yanqi, Wu, & Gang, Li. (2020). 3D Numerical Modeling of Induced-Polarization Grounded Electrical-Source Airborne Transient Electromagnetic Response Based on the Fictitious Wave Field Methods. Appl. Sci. https://doi.org/10.3390/app10031027
  18. Yanju, JiYanqi, WuShanshan, Guan, & Xuejiao, Zhao (2018). 3D numerical modeling of induced-polarization electromagnetic response based on the finite-difference time-domain method. Geophysics, 83(6), E385–E398. https://doi.org/10.1190/geo2017-0190.1
  19. Ye, YX., Li, YG., Deng, JZ. et al. (2014) 2.5D induced polarization forward modeling using the adaptive finite-element method. Appl. Geophys. 11, 500–507. https://doi.org/10.1007/s11770-014-0455-z
  20. Zhdanov, M. (2008). Generalized effective-medium theory of induced polarization. Geophysics, 73, F197–F211. https://doi.org/10.1190/1.2973462
  21. Zhuravchak, L. (2019). Mathematical Modelling of Non-stationary processes in the Piecewise-Homogeneous Domains by Near-Boundary Element Method. Advances in Intelligent Systems and Computing, 1080 AISC, 64–77, N. Shakhovska and M. O. Medykovskyy (Eds.). https://doi.org/10.1007/978-3-030-33695-0_6
  22. Zhuravchak, L. M. (2024). Potential field modeling by combination of near-boundary and contact elements with non-classical finite differences in a heterogeneous medium. Mathematical Modeling and Computing, 11, 2, 373–384. https://doi.org/10.23939/mmc2024.02.373
  23. Zhuravchak, L. M., & Kruk, O. S. (2015). Consideration of the nonlinear behavior of environmental material and a three-dimensional internal heat sources in mathematical modeling of heat conduction. Mathematical Modeling and Computing, 2, 1, 107–113. https://doi.org/10.23939/mmc2015.01.107
  24. Zhuravchak, L., & Zabrodska, N. (2024). Algorithm for determining inclusion parameters in solving inverse problems of geoelectrical exploration using the profiling method. Geodynamics, 1(36): 98-107. https://doi.org/10.23939/jgd2024.01.098
  25. Zhuravchak, L.M., & Zabrodska, N.V. (2010). Nonstationary thermal fields in inhomogeneous materials with nonlinear behavior of the components. Materials Science, 46 (1), 36-46. https://doi.org/10.1007/s11003-010-9261-9
  26. Zibulski, E., & Klitzsch, N. (2023). Influence of Inner Surface Roughness on the Spectral Induced Polarization Response – A Numerical Study. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 127, 10. https://doi.org/10.1029/2022JB025548