DENSITY MODEL CREATION BASED ON SEPARATING GRAVITY FIELD BY DEPTH

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

As a rule, it is known from a priori data that the studied field anomalies are caused by geological structures located at a certain depth below the day surface. Separation of anomalies of the observed potential field by depth and their connection with deep objects can form the basis of interpretation schemes for modeling problems. The classical method of field separation includes spectral filtering with subsequent analytical continuation of the separated anomalies. We propose an original method of height-based transformations of potential fields based on solving the inverse problem of analytical continuation of harmonic functions from a plane to the “inner” half-space. This problem is reduced to solving the Fredholm integral equation of the first kind for the Poisson integral, which can be used to represent a harmonic function in the “outer” half-space by its boundary values on the plane. The parallel algorithm for solving the integral equation is implemented on graphics accelerators using the NVidia CUDA and AMD ROCm libraries in the application software. The results of the method application are shown on the example of separation of the vertical component of the gravity field in the Bouguer reduction for the Sarginskaya area (Urals, Russia). For this territory, a detailed 3D density model was created by solving the linear inverse problem of gravimetry.

Об авторах

P. Martyshko

Email: pmart3@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2481-7328

D. Byzov

Email: ivanov389@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4107-6488
SPIN-код: 5220-0500

Список литературы

  1. Blakely R. J. Potential Theory in Gravity and Magnetic Applications. — Cambridge University Press, 1995. — doi: 10.1017/cbo9780511549816.
  2. Byzov D. D., Martyshko P. S., Ladovskii I. V., et al. 3D Seismic Density Models of the Earth’s Crust and Structural Diagrams of Tectonic Zoning of the Middle Urals // Russian Geology and Geophysics. — 2024. — Vol. 65, no. 10. — P. 1240–1251. — doi: 10.2113/rgg20244731.
  3. Lavrentiev M. M. Some Improperly Posed Problems of Mathematical Physics. — Springer Berlin Heidelberg, 1967. — doi: 10.1007/978-3-642-88210-4.
  4. Martyshko P. S., Prutkin I. L. Technology for separating gravitational field sources by depth // Geophysical Journal. — 2003. — Vol. 25, no. 3. — P. 159–168. — (In Russian).
  5. Martyshko P. S., Ladovskii I., Byzov D. Parallel Algorithms for Solving Inverse Gravimetry Problems: Application for Earth’s Crust Density Models Creation // Mathematics. — 2021. — Vol. 9, no. 22. — P. 2966. — doi: 10.3390/math9222966.
  6. Novoselitskii V. M. On the theory of determining density changes in a horizontal formation by gravity anomalies // Izv. AN SSSR, Fizika Zemli. — 1965. — No. 5. — P. 25–32. — (In Russian).
  7. Nurmukhamedov A. G., Sidorov M. D., Moroz Y. F. A model of the deep structure of the Earth’s crust and upper mantle in the area of the Karymshinsky gold-ore cluster according to geophysical data (South Kamchatka) // Georesources. — 2020. — Vol. 22(1). — P. 63–72. — doi: 10.18599/grs.2020.1.63-72. — (In Russian).
  8. Serbulenko M. G. Linear methods of potential fields separation // Application of some mathematical methods to the interpretation of geophysical data / ed. by E. E. Fotiadi, M. M. Lavrentiev. — Novosibirsk : Nauka, 1967. — P. 5–75. — (In Russian).
  9. Sharov N. V., Bakunovich L. I., Belashev B. Z., et al. Geological-geophysical models of the crust for the White Sea region // Geodynamics & Tectonophysics. — 2020. — Vol. 11, no. 3. — P. 566–582. — doi: 10.5800/GT-2020-11-3-0491.
  10. Sidorov M. D., Nurmukhamedov A. G. Three-dimensional image of crustal density model: a case study in South Kamchatka // Russian Geology and Geophysics. — 2022. — Vol. 63, no. 10. — P. 1189–1206. — doi: 10.2113/rgg20204328.
  11. Sokolova E. V., Bliznetsov M. T., Desyatnichenko L. I. Report on object No. 70-01/10 “Completion of zonal-regional geophysical studies (seismic exploration in combination with gravimetric survey) in the eastern part of the Volga-Ural oil and gas province (Sverdlovsk region, Sarginskaya area)” / Rosnedra. — 2010. — (In Russian).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Martyshko P., Byzov D., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».