Геофизический мониторинг геологической среды – одно из основных направлений геодинамических исследований, который позволяет дистанционно отслеживать процессы в земной коре. Теоретические разработки, лабораторные и полевые эксперименты по изучению сейсмоэлектромагнитных явлений позволили установить физическую природу электромагнитного излучения (ЭМИ) горных пород в их естественном залегании в условиях изменяющегося деформационного процесса земных недр [1]. Анализ изменений ЭМИ в период до и после Южно-Якутского землетрясения [3], а также в периоды повышенной сейсмической активности 2005–2007 гг. [5] позволили классифицировать аномалии как отражение общих закономерностей деформационных процессов [4], в которых присутствует периодическая компонента [5].
Новые возможности для интерпретации результатов электромагнитного мониторинга появились в результате проведения совместных работ с ИКФИА СО РАН [2] методами однопунктовой пеленгации источников ЭМИ аппаратурой компании «Boltek Corp» [www.boltek.com], которые регистрируют события в кольце 200–400 км с точностью 5–25 км. Пеленгация источников ЭМИ осуществляется с помощью трех антенн, принимающих вертикальную электрическую и две горизонтальные магнитные составляющие электромагнитного поля. В автоматическом режиме вычисляются азимут и расстояние до источника сигнала. Ошибка определения координат источника ЭМИ для однопунктовой дальнометрии ~15 % от дальности. Максимальное стандартное отклонение по пеленгу ~2,5о. Мертвое время регистратора, затрачиваемое на обработку сигналов и запись информации, позволяет регистрировать половину потока от ближних источников ЭМИ [2], причем в круге с радиусом около 250 км из-за ограниченного диапазона приемных трактов принято равномерное распределение потока источников ЭМИ [2].
Для выделения сигналов ЭМИ тектонической природы были вычислены критические направления и расстояния от пункта регистрации, в соответствии с известным распределением очаговой сейсмичности Олекмо-Становой зоны [4] (рис. 1) и активных разломов [7–11]. Дополнительно, если в течение суток наблюдаются серии импульсов, которые можно объединить в группу по признаку удаленности друг от друга, регистрируется новый источник ЭМИ в виде отдельного кластера. Важным вопросом при интерпретации аномалий электромагнитного излучения (ЭМИ) является разделение аномалий по типу источника излучения. Для разделения сигналов ЭМИ на фоновую и импульсную составляющие был разработан специальный алгоритм и программное решение.
Рис. 1. Критические расстояния и азимуты автоматизированной системы поиска тектонических источников электромагнитного излучения. На карте точками вынесены афтершоковые поля сильных землетрясений Южной Якутии и фрагменты рассеянной сейсмичности
К фоновым уровням сигнала ЭМИ будем относить малоамплитудную составляющую, для которой необходима проверка на адекватность модели: проверка на случайность колебаний уровней остаточной последовательности, соответствия распределения случайной компоненты нормальному закону распределения, равенства математического ожидания случайной компоненты нулю и на независимость значений уровня случайной компоненты [4, 6].
К аномальным уровням сигнала будем относить сигналы с амплитудой, превышающей некоторое значение, определенное по статистически значимому критерию.
В линейной теории электромагнитных волн принята аддитивная модель исходного ряда наблюдений ЭМИ на основе принципа суперпозиции. Если временной ряд представляется в виде суммы соответствующих компонент, то полученная модель носит название аддитивной и имеет вид
(*)
где Yt – уровни временного ряда; 
– аномальная компонента; 
– фоновая составляющая. Импульсная (аномальная) компонента относится к полезному сигналу первого уровня. Фоновая компонента может содержать периодические составляющие, тренд и случайную компоненту, которые необходимо разделить для проверки построенной модели на адекватность и выделения полезного сигнала второго уровня. В целом разработанный алгоритм выделения полезного сигнала (в смысле тектонической природы) можно представить в виде блок-схемы (рис. 2).
Рис. 2. Блок-схема первичного анализа данных регистрации ЭМИ
Первый этап разделения полей реализован в виде программного решения на языке программирования R в среде разработки RStudio. R – статистическая система анализа, созданная Россом Ихакой и Робертом Гентлеманом [1996, J. Comput. Graf. Stat., 5: 299–314]. R является средством разработки методов интерактивного анализа данных, при этом являясь и объектно-ориентированным языком и программным окружением для разработки. Основные особенности R: эффективная обработка данных и простые средства для сохранения результатов, набор операторов для обработки массивов, матриц и других сложных конструкций, большая, последовательная, интегрированная коллекция инструментальных средств для проведения статистического анализа, многочисленные графические средства, простой и эффективный язык программирования, который включает много возможностей.
В составе R существует около 25 пакетов (названных «стандартными» и «рекомендуемыми» пакетами), а в распределённых хранилищах системы CRAN по состоянию на начало июня 2013 года были доступны для свободной загрузки более 4500 пакетов расширений, ориентированных на специфические задачи обработки данных, возникающие в геологии и геофизике и многих других прикладных областях. Значительная часть европейских и американских университетов в последние годы активно переходят к использованию R в учебной и научно-исследовательской деятельности вместо дорогостоящих коммерческих разработок.
В данном исследовании реализован алгоритм разделения полей на фоновую и пиковую составляющие при произвольной зашумленности исходного сигнала.
На рис. 3, 4 представлены результаты разделения полей.
Рис. 3. Исходный ряд наблюденных значений ЭМИ. Показана реализация на интервале 250 с
Рис. 4. Результирующий ряд фоновой (синий цвет) и пиковой (красный цвет) составляющих
Задача определения источника сигнала и его природы является предметом дополнительного исследования. Трудность решения данной задачи можно наглядно увидеть при сравнении рис. 4 и 5. На рис. 4 вторая серия состоит из двух пиков, а последняя из трех. Во втором случае при обработке данных во второй серии появляется три пика, а в последней – пять.
Рис. 5. Результирующий ряд фоновой (синий цвет) и пиковой (красный цвет) составляющих
Рис. 6. Меню программы разделения полей
На рис. 6 показано меню программы разделения полей в интерактивном режиме. В зависимости от выбора метода разделения и способа представления выходных данных можно получить различные варианты представления фоновой и пиковой компонент. В конечном итоге именно результат данного этапа решения задачи определяет качество последующей интерпретации при выделении аномалий ЭМИ тектонической природы. Программа доступна по адресу http://split.marshalov.org. Программой можно пользоваться с любого компьютера без установки каких-либо дополнительных программ.
Рецензенты:
Омельяненко А.В., д.т.н., профессор, главный научный сотрудник лаборатории инженерной геокриологии Института мерзлотоведения им. П.И. Мельникова СО РАН, г. Якутск;
Имаев В.С., д.г.-м.н., профессор, главный научный сотрудник Института земной коры СО РАН, г. Иркутск.
Работа поступила в редакцию 30.10.2014.
Библиографическая ссылка
Трофименко С.В., Трофименко С.В., Маршалов А.Я., Гриб Н.Н., Колодезников И.И. АЛГОРИТМ И ПРОГРАММНОЕ РЕШЕНИЕ В ЗАДАЧЕ ПО ВЫЯВЛЕНИЮ АНОМАЛЬНЫХ УРОВНЕЙ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО ИЗЛУЧЕНИЯ (ЭМИ) // Фундаментальные исследования. 2014. № 11-6. С. 1281-1286;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=35715 (дата обращения: 02.04.2025).