tTEM 調査とボーリング孔データからの自動確率的 3D 粘土分率モデル

Scientific Reports volume 12、記事番号: 17112 (2022) この記事を引用

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中央ヨーロッパのほとんどの都市化された農業地域では、浅い地下は第四紀の鉱床で構成されており、多くの場合、最も広範囲に使用されている層です（水の汲み上げ、浅い地熱、物質の掘削）。 これらの堆積物はすべて複雑に絡み合っていることが多く、その結果、高い空間変動性と高度な複雑性が生じます。 地球物理データは、地下に関する迅速かつ信頼性の高い情報源となります。 それでも、これらのデータの統合には時間がかかる可能性があり、完全な 3D 空間での現実的な補間が不足し、最終的な不確実性が表現されないことがよくあります。 この研究では、自動フレームワークでボーリング孔と不確実性のある地球物理データを組み合わせる新しい方法論を提案します。 比抵抗から粘土分率を予測する空間的に変化する変換関数は、ボーリング孔の記述を制御点として使用して反転されます。 これは、複数点統計アルゴリズムとガウスランダム関数に基づく 3D 確率的補間フレームワークと組み合わせられています。 この新しいワークフローにより、データとその不確実性を確実に組み込むことができ、既存のワークフローよりもユーザーの介入が少なくなります。 この方法論は、スイスのアーレ渓谷上部からの地上ベースの曳航過渡電磁気データ (tTEM) とボーリング孔データについて説明されています。 この場所では、谷全体にわたって粘土画分の 3D 現実的な高空間解像度モデルが得られました。 非常に高密度のデータセットにより、相互検証を使用して予測値の品質とそれに対応する不確実性を実証することができました。

浅い沖積第四紀帯水層は、給水や浅い地熱エネルギーの開発に頻繁に使用されます。 これに関連して、地下水資源の評価、汚染物質の移動の研究、地表水との相互作用の評価、隣接する地熱井間の影響ゾーンの重複の回避など、関連する幅広い問題に対処する必要があることがよくあります。 これらすべての質問は、帯水層の構造と内部の不均一性をモデル化した後でのみ適切に答えることができます。

これらのモデルは、多くの場合、いくつかのステップで構築されます1、2。 小規模モデルの場合、データの唯一のソースとしてボーリング孔を使用するのが一般的です。 ただし、このようなアプローチでは空間的不均一性の大部分が認識されないことが多く、そのため不適切なモデルや誤った結論につながる可能性があります。 ボーリング孔は、相の局所的および鉛直分布を推測するための情報源の 1 つにすぎません。 多くの場合、複雑な 3D 構造を推定するのに役立つのは限られています。 対象地域が広い場合、不確実性を許容レベルまで下げるためにボーリング孔の数を増やすことは、多くの場合困難で、時間と費用がかかります。 解決策は、より安価な地球物理データとボーリング孔データを組み合わせることです。 多くの場合、地球物理データは解釈されて手動で構造モデルに結合され、その後、岩石学的または相相シミュレーションが行われ、最後に物理的特性が埋め込まれます。 このようなワークフローは、たとえば航空電磁気データまたは地震データから地質モデルを生成する場合に効率的であることが証明されています 3,4。 ただし、これらのモデリング手順は複雑であり、多くの場合、別のソフトウェアが必要になります。 さらに、いくつかの確率的手法が頻繁に使用される場合でも 4,5、不確実性がワークフロー全体に常に伝播するとは限りません。 多くの場合、一部のステップは決定論的であると考えられ、その結果得られる地質モデルは、入手可能な包括的な知識のほとんどに適合するものになります6、7、8、9。 最後に、大規模なデータセットを扱う場合、ボーリング孔と地球物理データの両方を使用して構造モデルを手動で構築すると、時間がかかることがあります。

したがって、複数のデータタイプを統合し、構造モデルまたはパラメトリックモデルを生成できる自動アプローチが必要です。 たとえば、自動アルゴリズムによる 3D 粘土モデルの高速生成は、データの手動統合を実行する能力がないことが多い地方自治体にとって大きなメリットとなる可能性があります。