Methodology of using electrical tomography in groundwater exploration in permafrost conditions on example of Bodaibo district, Irkutsk region

封面

如何引用文章

全文:

详细

Growing current demand for new water supply sources determines the need to search for new sources of groundwater. Since well drilling is expensive and environmentally risky, it is becoming relevant to use geophysical methods, in particular electrical exploration. Electrical resistivity tomography allows a detailed study of geological structure and properties of aquifers, but there are no clear recommendations for conducting electrical resistivity tomography studies when searching for groundwater in various geological conditions. To improve the accuracy and efficiency of geophysical works, it is proposed to perform mathematical modeling of electrical resistivity tomography data, which allows to assess the method sensitivity and possible measurement errors as well as to ensure the most accurate results. The purpose of the conducted study is to develop an optimal technique for groundwater exploration using electrical resistivity tomography in the conditions of permafrost distribution in the Bodaibo district. The technique takes into consideration possible groundwater occurrence conditions and includes mathematical modeling to assess the impact of permafrost on the data obtained. Numerical modeling has proved the efficiency of the method in permafrost areas. Water-flooded fractured areas characterized by low values of specific electrical resistance have been reliably identified in all obtained modeling data. The results of solving direct and inverse problems of electrical exploration compared with the data of production works performed in 2020 in the Republic of Buryatia and in 2022 in the Irkutsk region have shown that electrical tomographic studies, which were successfully confirmed by drilling, make it possible to identify a productive water-flooded horizon with a very high degree of confidence.

作者简介

T. Shoykhonova

Irkutsk National Research Technical University

Email: tshoikhonova@geo.istu.edu
ORCID iD: 0009-0007-1641-6085

M. Shkirya

Email: shkirya.ms@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1570-0002

P. Biryukov

Irkutsk National Research Technical University

Email: pbiriukov@geo.istu.edu
ORCID iD: 0009-0006-0991-2972

参考

  1. Шкиря М.С., Ланкин Ю.К., Терешкин С.А., Лазурченко А.В., Давыденко Ю.А. Применение наземных геофизических исследований методом электротомографии в составе инженерно-геологических изысканий подтапливаемой территории одного из жилых районов г. Иркутска // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2022. Т. 333. №. 11. С. 160–170. https://doi.org/10.18799/24131830/2022/11/3766. EDN: EKMNKE.
  2. Thiagarajan S., Rai S.N., Kumar D., Manglik A. Delineation of groundwater resources using electrical resistivity tomography // Arabian Journal of Geosciences. 2018. Vol. 11. Iss. 9. P. 1–16. https://doi.org/10.1007/s12517-018-3562-y.
  3. Санчаа А.М., Фаге А.Н., Шемелина О.В. Применение метода электротомографии для поиска водоносных горизонтов в геологических условиях восточной части Новосибирской области // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2019. № 10. С. 90–105. https://doi.org/10.25018/0236-1493-2019-10-0-90-105. EDN: RFYERA.
  4. Kumar D., Rao V.A., Sarma V.S. Hydrogeological and geophysical study for deeper groundwater resource in quartzitic hard rock ridge region from 2D resistivity data // Journal of Earth System Science. 2014. Vol. 123. Iss. 3. P. 531–543. https://doi.org/10.1007/s12040-014-0408-1.
  5. Белова А.Ю., Башкеев А.С., Давыденко Ю.А., Зайцев С.В., Ольховский И.В., Гулин В.Д. Оценка чувствительности электроразведочных БПЛА-систем для решения инженерно-геологических задач // Инженерная и рудная геофизика 2023: сб. материалов 19-й науч.-практ. конф. и выставки (г. Санкт-Петербург, 15–19 мая 2023 г.). СПб.: Изд-во ООО «ЕАГЕ Геомодель», 2023. С. 485–491. EDN: MZOBOV
  6. Бурденко А.А., Бобачев А.А. Трехмерное моделирование электрических полей от тел произвольной формы методом интегральных уравнений // Геоевразия-2024. Геологоразведочные технологии: наука и бизнес: сб. трудов VII Междунар. геол.-геофиз. конф. (г. Москва, 12–14 марта 2024 г.). Тверь: Изд-во ООО «ПолиПРЕСС», 2024. С. 297–300. EDN: BZIHLY.
  7. Башкеев А.С. Трофимов И.В., Бухалов С.В., Давыденко Ю.А., Паршин А.В., Прохоров Д.А.. Оценка чувствительности технологии БПЛА-МПП с двумя вариантами генераторного контура (петля и линия) на примере объектов палеодолинного типа // Инженерная и рудная геофизика 2023: сб. материалов 19-й науч.-практ. конф. и выставки (г. Санкт-Петербург, 15–19 мая 2023 г.). СПб: СПб.: Изд-во ООО «ЕАГЕ Геомодель», 2023. С. 492–500. EDN: CRXZCF.
  8. Ткачук В.Г., Иванилова Р.Ф., Иванов И.Н. Гидрогеология СССР. Т. XIX. Иркутская область. М.: Недра, 1968. 496 с.
  9. Шевченко В.К., Лахтина О.В., Хазанов В.С., Труш Н.И., Боярский О.Г., Максимова Л.Н.. Геокриология СССР. Горные страны юга СССР. М.: Недра, 1989. 358 с.
  10. Tso C.H.M., Kuras O., Willkinson P.B., Uhlemann S., Chambers J.E., Meldrum Ph.I., et al. Improved characterisation and modelling of measurement errors in electrical resistivity tomography (ERT) surveys // Journal of Applied Geophysics. 2017. Vol. 146. P. 103–119. https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2017.09.009.
  11. Рыскин М.И. Физико-геологическое моделирование как основа геологической интерпретации комплекса геофизических данных // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия «Науки о Земле». 2014. Т. 14. № 1. С. 87–96. EDN: TBRYRV.
  12. Alshehri F., Abdelrahman K. Groundwater resources exploration of Harrat Khaybar area, northwest Saudi Arabia, using electrical resistivity tomography // Journal of King Saud University – Science. 2021. Vol. 33. Iss. 5. P. 101468. https://doi.org/10.1016/j.jksus.2021.101468.
  13. Куликов В.А., Бобачев А.А., Яковлев А.Г. Применение электротомографии при решении рудных задач до глубин 300–400 м // Геофизика. 2014. № 2. С. 39–46. EDN: SECXBL.
  14. Ducut Ju.D., Alipio M., Go Ph.J., Concepcion II R., Vicerra R.R., Bandala A., et. al. A review of electrical resistivity tomography applications in underground imaging and object detection // Displays. 2022. Vol. 73. P. 102208. https://doi.org/10.1016/j.displa.2022.102208.
  15. Constable S.C., Parker R.L., Constable C.G. Occam’s inversion: a practical algorithm for generating smooth models from electromagnetic sounding data // Geophysics. 1987. Vol. 52. Iss. 3. P. 289–300. https://doi.org/10.1190/1.1442303.
  16. Portniaguine O., Zhdanov M.S. Focusing geophysical inversion images // Geophysics. 1999. Vol. 64. Iss. 3. P. 874–887. https://doi.org/10.1190/1.1444596.
  17. Marquardt D.W. An algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameters // Journal of the Society for Industrial and Applied Mathematics. 1963. Vol. 11. Iss. 2. P. 431–441. https://doi.org/10.1137/0111030.
  18. Olayinka A.I., Yaramanci U. Use of block inversion in the 2-D interpretation of apparent re-sistivity data and its comparison with smooth inversion // Journal of Applied Geophysics. 2000. Vol. 45. Iss. 2. P. 63–81. https://doi.org/10.1016/S0926-9851(00)00019-7.
  19. Englert A., Kemna A., Zhu J.F., Vanderborght J., Vereecken H., Yeh T.C.J. Comparison of smoothness-constrained and geostatistically based cross-borehole electrical resistivity tomography for characterization of solute tracer plumes // Water Science and Engineering. 2016. Vol. 9. Iss. 4. P. 274–286. https://doi.org/10.1016/j.wse.2017.01.002.
  20. Балков Е.В., Панин Г.Л., Манштейн Ю.А., Манштейн А.К., Белобородов В.А. Опыт применения электротомографии в геофизике // Геофизика. 2012. № 6. С. 54–63. EDN: RZDIMJ.
  21. Лазурченко А.В., Шойхонова Т.С., Шкиря М.С., Белова А.Ю., Терешкин С.А. Оценка возможности поиска подземных вод методом электротомографии по данным численного моделирования в условиях, осложненных многолетнемерзлыми породами (на примере территории восточной части Республики Бурятия) // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2024. Т. 335. № 7. С. 81–95.https://doi.org/10.18799/24131830/2024/7/4348. EDN: OIUUYI.
  22. Шойхонова Т.С., Шкиря М.С., Бирюков П.Г., Дунюшин А.А., Башкеев А.С. Инженерно-геофизические исследования методом электротомографии при поиске подземных вод в Бодайбинском районе Иркутской области // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2024. Т. 335. № 6. С. 14–25. https://doi.org/10.18799/24131830/2024/6/4301. EDN: ATZVUU.
  23. Ефремова Д.Н., Оленченко В.В., Гореявчева А.А. Двумерная геоэлектрическая модель широтной зональности многолетнемерзлых толщ // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2018. Т. 3. С. 102–107. https://doi.org/10.18303/2618-981X-2018-3-102-107. EDN: PIWRJD.
  24. Захаренко В.Н., Краковецкий Ю.К., Парначев В.П., Попов Л.Н. Об электропроводности многолетнемерзлых горных пород // Вестник Томского государственного университета. 2012. № 359. С. 182–187. EDN: OZOSEJ.
  25. Аузина Л.И., Ланкин Ю.К. Особенности проведения опытно-фильтрационных исследований в районах развития пластов с двойной пористостью // Науки о Земле и недропользование. 2021. Т. 44. № 2. С. 116–124. https:// doi.org/10.21285/2686-9993-2021-44-2-116-124. EDN: NNSOYJ.
  26. Шкиря М.С., Бадминов П.С., Терешкин С.А., Башкеев А.С., Давыденко Ю.А. Роль электротомографии и электромагнитных зондирований в поисково-оценочных работах для водоснабжения Озерного ГОКа // Разведка и охрана недр. 2021. № 12. С. 26–34. EDN: ZFPGZD

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

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».