Аэроэлектроразведка без иллюзий: как фильтр Калмана побеждает ложные минимумы ✈️


Знакома ситуация, когда раздельная инверсия частотных и временных данных дает две совершенно разные геологические картины одного и того же участка? Частотка вытягивает тонкие слои в приповерхностной части, но теряет глубину, а во временной области глубокий проводник виден отлично, зато в верхней части разреза появляются фантомные минимумы невязки. Добавьте сюда миллионы точек зондирования на тысячах погонных километров — и ручной расчет по палеткам превращается в бесконечную головную боль.


Выход — переход к стохастическому оцениванию параметров слоистого разреза с помощью итерационного обобщенного фильтра Калмана. Этот подход объединяет отклики обеих областей, минимизирует ковариационную матрицу ошибки и рассчитывает численные меры оцениваемости для каждого горизонта. Метод уже доказал свою состоятельность на практике: от локализации алмазоносных трубок в Архангельской провинции (трубка Гриба) и на Ангольском щите (трубка Лар-Элей) до решения гидрогеологических задач на Среднеботуобинском НГКМ и поиска пресных вод в Хорватии среди жестких техногенных помех.


Смотрите полную видеозапись доклада и разбирайтесь в деталях алгоритма:

https://geowebinar.com/library/primenenie_iteratsionnogo_obobshhennogo_filtra_kalmana_dlya_umensheniya_stepeni_neodnoznachnosti_resheniya_obratnoy_zadachi_kombinirovannoy_aeroelektrorazvedki

#геофизика #аэроэлектроразведка #фильтрКалмана #инверсия #электроразведка #кимберлиты #руднаягеофизика