Учёные из Сколтеха и СПбГУ предложили математический метод интерпретации данных по грунтовым водам, который поможет эффективнее и точнее визуализировать подземные потоки при мониторинге состояния дамб, строительстве, а также бурении скважин для нужд промышленности, сельского хозяйства и частного потребления. Исследование опубликовано в журнале IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.
Изучение подземных водных потоков необходимо для безопасной эксплуатации дамб, строительства, поиска пресной воды. Грунтовые воды могут размывать фундаменты зданий и другие конструкции, например входящие в состав метрополитена. Водные потоки также указывают на уязвимые места в дамбах, создающие риск прорыва. В регионах с засушливым климатом — например, в Испании, Израиле, Австралии, на юге России — картирование грунтовых вод помогает задействовать этот ценный ресурс для водоснабжения.
В последние 10 лет для визуализации подземных водных потоков стали активно применять измерения естественного электрического поля. В основе этого подхода лежит открытие, что вода при фильтрации через пористую породу создаёт электрический потенциал, по которому можно обнаружить потоки жидкости. Хотя современная техника позволяет точно измерять электрический потенциал на поверхности, реконструировать по нему местонахождение водных потоков — более трудная задача. До сих пор не существовало математического метода обработки данных естественного поля, который бы точно учитывал сложный рельеф местности и быстро работал на большом количестве данных.
Такой метод предложили авторы недавно опубликованной в IEEE TGRS статьи — российские учёные из Сколтеха и СПбГУ. Новый метод пригоден для быстрой обработки большого количества измерений. Кроме того, он в точности учитывает сложную геометрию расчётной области, что особенно важно для прогнозирования прорывов дамб: сложная геометрия этих сооружений сильно влияет на распределение электрического потенциала.
«В конечном счёте результат нашего исследования — заметное повышение качества геофизической интерпретации, — прокомментировал работу её первый автор, научный сотрудник Сколтеха Михаил Маловичко. — Математик скажет: мы повысили точность решения обратной задачи. Учитывая улучшение качества визуализации, мы считаем, что этот подход имеет большие перспективы в индустрии».