Schichtweise und seitlich eingeschränkte 2D-Inversion von Widerstandsdaten

Zusammenfassung In einem sedimentären Umfeld können quasi-schichtartige Modelle die tatsächliche Geologie oft genauer darstellen als glatte Minimalstruktur-Modelle. Wir präsentieren ein 2D-Inversionsschema mit seitlichen Einschränkungen und scharfen Grenzen (LCI) für kontinuierliche Widerstandsdaten. Alle Daten und Modelle werden als ein System inversiert, was schichtweise Lösungen mit seitlich glatten Übergängen erzeugt. Die Modelle werden durch seitliche Einschränkungen regularisiert, die die Tiefen oder Dicken und Widerstände angrenzender Schichten verknüpfen. A-priori- Informationen, die verwendet werden, um Mehrdeutigkeiten aufzulösen und beispielsweise geologische Informationen hinzuzufügen, können an beliebigen Punkten des Profils hinzugefügt werden und wandern durch die seitlichen Einschränkungen zu Parametern an angrenzenden Standorten. Ebenso wandert Information aus Bereichen mit gut aufgelösten Parametern durch die Einschränkungen, um zu helfen, Bereiche mit schlecht eingeschränkten Parametern aufzulösen. Das geschätzte Modell wird durch eine vollständige Sensitivitätsanalyse der Modellparameter ergänzt, die die quantitative Bewertung des Inversionsergebnisses unterstützt. Ein einfaches synthetisches Modell beweist die Notwendigkeit einer quasi-schichtartigen 2D-Inversion im Vergleich zu einer traditionellen 2D-Minimalstruktur-Inversion. Eine 2D-Minimalstruktur-Inversion erzeugt Modelle mit spatial glatten Widerstandsübergängen, was die Identifizierung von Schichtgrenzen erschwert. Ein kontinuierliches vertikales elektrisches Sondierungsfeldbeispiel aus Schweden mit einer Depression in der Tiefe zum Grundgestein unterstützt die aus dem synthetischen Beispiel gezogenen Schlussfolgerungen. Eine Moränenschicht auf dem Grundgestein, die im traditionellen Inversionsergebnis verborgen ist, wird mithilfe des 2D-LCI-Schemas identifiziert. Darüber hinaus wird die Tiefe zur Grundgesteinsoberfläche für den Großteil des Profils mit dem 2D-LCI-Modell leicht identifiziert, was bei dem Modell der traditionellen Minimalstruktur-Inversion nicht der Fall ist.