2.3. XỬ LÝ, TÍNH TỐN [7]
Phương pháp xử lý tính tốn mơ hình Migration là q trình biến đổi trường sóng ghi trên bề mặt thành hình ảnh chiều sâu thực của các yếu tố phản xạ trên lát cắt. Đây là bước xử lý quan trọng trong mỗi chu trình xử lý nhằm làm cho các lát cắt sau khi cộng sóng phản ảnh tốt nhất lát cắt địa chất dọc theo tuyến đo.
( 2 . i i t v Y (24)
SP1 Chiều sâu SP1 Mức chuẩn ∆ Dịch chuyển Hình 2.4. Hình ảnh dịch chuyển Migration
Các tín hiệu ghi được trên bề mặt mang các thông tin về các yếu tố phản xạ trong môi trường địa chất ở bên dưới, nhưng những thơng tin đó thường bị sai lệch bởi các yếu tố khác nhau qua q trình truyền sóng trong mơi trường.
Các sai lệch về vị trí và hình ảnh thực của các yếu tố phản xạ thường xảy ra như xuất hiện các đường cong tán xạ tại các đứt gãy hoặc đới vát nhọn, sự sai lệch vị trí và độ nghiêng ở các sườn nghiêng của nếp lồi, nếp lõm... Quá trình dịch chuyển
Migration cố gắng khắc phục những ảnh hưởng sai lệch này đưa hình ảnh trường sóng ghi được trên bề mặt phản ảnh đúng vị trí thực của các yếu tố phản xạ.
Dịch chuyển Migration không những đưa các yếu tố phản xạ về vị trí thực, mà cịn có tác dụng tích lũy tín hiệu và cũng là một bộ lọc nhiều mạch. Trong điều kiện
địa chất phức tạp, quy luật vận tốc biến đổi nhanh theo chiều ngang và chiều đứng,
việc lựa chọn phương pháp dịch chuyển đóng vai trị quan trọng trong việc nâng cao chất lượng mặt cắt địa chất.
Dịch chuyển KIRCHHOFF
Dịch chuyển Kirchhoff còn gọi là dịch chuyển cộng tán xạ. Cơ sở của phương pháp dịch chuyển Kirchhoff dựa theo ngun lý Huyghen-Fresnel được mơ tả bởi phương trình Kirchhoff, khi đó có thể xem mặt phản xạ như tập hợp các điểm tán xạ. Theo nguyên lý Huyghen, mỗi điểm bất đồng nhất trong mơi trường khi có sóng tới
đập váo có thể coi như một nguồn tán xạ và trường sóng ghi được trên mặt được biểu
diễn trên lát cắt dưới dạng hypepol. Sóng truyền trong mơi trường khơng đồng nhất có thể xem như cộng chồng của các sóng tán xạ xuất hiện từ tập hợp các điểm của
đối tượng khi sóng tới đập vào chúng. Dịch chuyển Kirchhoff tiến hành cộng năng
lượng dọc theo đường cong tán xạ và tập trung vào điểm tán xạ nằm tại đỉnh của
hypebol.
Dịch chuyển sau cộng sóng
Sau khi hiệu chỉnh động và cộng sóng, lát cắt thực chất là tập hợp các mạch
tổng có điểm thu và phát trùng nhau, có nghĩa là khoảng cách phát và thu bằng khơng. Khi đó nếu mỗi điểm trong môi trường được coi như một nguồn tán xạ thì trường
sóng tán xạ được thể hiện trên lát cắt là các hypebol có đỉnh tại điểm tán xạ đó. Tập hợp các điểm tán xạ trên mặt ranh giới trong lát cắt sẽ cho ta hình ảnh các mặt phản xạ.
Quan điểm của dịch chuyển là xác định đường cong tán xạ cho mỗi độ sâu và chuyển nó trong lát cắt cho đến khi từng đoạn của mặt phản xạ tiếp xúc với một trong số các đường cong, trên lát cắt tương ứng đã dịch chuyển, mặt phản xạ được định vị tại đỉnh của đường cong tán xạ tiếp tuyến với mặt sóng đi qua điểm tiếp xúc của mặt phản xạ và đường cong tán xạ. Nguyên tắc này cũng được áp dụng tương tự khi tốc
độ có sự thay đổi tuy nhiên thể hiện trên lát cắt thời gian hơn là lát cắt chiều sâu.
Trên cơ sở nguyên lý Huyghen, khi sóng tới một điểm bất đồng nhất có kích
thước nhỏ so với bước sóng thì có thể coi đó là một nguồn thứ sinh và trên lát cắt sẽ quan sát được trục đồng pha của sóng tán xạ có dạng hypebol. Dịch chuyển Kirchhoff được thực hiện bằng phép ghép cộng các dao động dọc theo hypebol của sóng tán xạ.
2.4. KẾT QUẢ THỰC HIỆN MƠ HÌNH LÝ THUYẾT 2.4.1. Mơ hình hang rỗng có độ sâu khác nhau 2.4.1. Mơ hình hang rỗng có độ sâu khác nhau
Hình 2.5. Mơ hình có 1 đối tượng hang rỗng có bán kính 0,3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và có độ sâu 0,3m
Hình 2.6. Mơ hình có 1 đối tượng hang rỗng có bán kính 0,3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và có độ sâu 0,3m sau khi đã xử lý
Đối tượng Đối tượng
Hình 2.7. Mơ hình có 1 đối tượng hang rỗng có bán kính 0,3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và có độ sâu 0,6m
Hình 2.8. Mơ hình có 1 đối tượng hang rỗng có bán kính 0,3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và có độ sâu 0,6m sau khi đã xử lý
Đối tượng
Đối tượng
Hình 2.9. Mơ hình có 1 đối tượng hang rỗng có bán kính 0,3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và có độ sâu 0,9m
Hình 2.10. Mơ hình có 1 đối tượng hang rỗng có bán kính 0,3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và có độ sâu 0,9m sau khi đã xử lý
Đối tượng
Đối tượng
Hình 2.11. Mơ hình có 1 đối tượng hang rỗng có bán kính 0,3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và có độ sâu 1,2m
Hình 2.12. Mơ hình có 1 đối tượng hang rỗng có bán kính 0,3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và có độ sâu 1,2m sau khi đã xử lý
Đối tượng
Đối tượng
Hình 2.13. Mơ hình có 1 đối tượng hang rỗng có bán kính 0,3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và có độ sâu 1,5m
Hình 2.14. Mơ hình có 1 đối tượng hang rỗng có bán kính 0,3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và có độ sâu 1,5m sau khi đã xử lý
Đối tượng
Đối tượng
Với mơ hình hang rỗng có bán kính 0,3m ở các chiều sâu từ 0,3m đến 1,5m thì phương pháp Rađa với ăng ten 400 Mhz vẫn có thể xác định được chúng. Tuy nhiên,
đến chiều sâu từ 1,2 tín hiệu thu được đã bị suy giảm nhiều vì vậy khi tiến hành đo
thực tế đến chiều sâu này nên chú ý tăng khuyếch đại tín hiệu để thu được đối tượng tốt hơn.
Tại tất cả các chiều sâu sau khi qua phép lọc Migration cho thấy vị trí, chiều sâu
đến đỉnh và kích thước đối tượng thu được phù hợp với đối tượng mơ hình hóa nhưng
khơng xác định được đáy của đối tượng. Theo ý kiến của tác giả không xác định được đáy của đối tượng có thể do vận tốc truyền sóng điện từ trong đối tượng nhanh hơn
gấp 4 lần so với trong môi trường (hằng số điện môi của đối tượng là 1 và môi trường là 18) nên đáy của đối tượng bị co lên mỏng cịn bằng ¼ chiều dày thật nên rất khó phần biệt được đáy của chúng.
2.4.2. Mơ hình hang rỗng nằm ở độ sâu 1m có bán kính thay đổi
Hình 2.15. Mơ hình 1 hang rỗng có bán kính 0.05m nằm ở vị trí mét thứ 3 chiều sâu là 1m
Với mơ hình hang rỗng có bán kính 0,05m và ở độ sâu 1m thì mơ hình lý thuyết khơng thể phát hiện ra đối tượng.
Hình 2.16. Mơ hình 1 hang rỗng có bán kính 0,1m nằm ở vị trí mét thứ 3 chiều sâu là 1m
Hình 2.17. Mơ hình 1 hang rỗng có bán kính 0,1m nằm ở vị trí mét thứ 3 chiều sâu là 1m sau khi xử lý
Đối tượng
Đối tượng
Hình 2.18. Mơ hình 1 hang rỗng có bán kính 0,15m nằm ở vị trí mét thứ 3 chiều sâu là 1m
Hình 2.19. Mơ hình 1 hang rỗng có bán kính 0,15m nằm ở vị trí mét thứ 3 chiều sâu là 1m sau khi xử lý
Đối tượng
Đối tượng
Hình 2.20. Mơ hình 1 hang rỗng có bán kính 0,2m nằm ở vị trí mét thứ 3 chiều sâu là 1m
Hình 2.21 . Mơ hình 1 hang rỗng có bán kính 0,2m nằm ở vị trí mét thứ 3 chiều sâu là 1m sau khi xử lý
Đối tượng
Đối tượng
Hình 2.22. Mơ hình 1 hang rỗng có bán kính 0,25m nằm ở vị trí mét thứ 3 chiều sâu là 1m
Hình 2.23. Mơ hình 1 hang rỗng có bán kính 0,25m nằm ở vị trí mét thứ 3 chiều sâu là 1m sau khi xử lý
Đối tượng
Đối tượng
Hình 2.24. Mơ hình 1 hang rỗng có bán kính 0,3m nằm ở vị trí mét thứ 3 chiều sâu là 1m
Hình 2.25. Mơ hình 1 hang rỗng có bán kính 0,3m nằm ở vị trí mét thứ 3 chiều sâu là 1m sau khi xử lý Migration
Đối tượng
Đối tượng
Hình 2.26. Mơ hình 1 hang rỗng có bán kính 0,4m nằm ở vị trí mét thứ 3 chiều sâu là 1m
Hình 2.27. Mơ hình 1 hang rỗng có bán kính 0,4m nằm ở vị trí mét thứ 3 chiều sâu là 1m sau khi xử lý
Đối tượng
Đối tượng
Hình 2.28. Mơ hình 1 hang rỗng có bán kính 0,5m nằm ở vị trí mét thứ 3 chiều sâu là 1m
Hình 2.29. Mơ hình 1 hang rỗng có bán kính 0,5m nằm ở vị trí mét thứ 3 chiều sâu là 1m sau khi xử lý
Kết quả mơ hình hóa với hang rỗng có chiều sâu cố dịnh 1m và thay đổi kích thước cho thấy khi đối tượng quá bé với bán kính 0,05m thì khơng thể xác định được
Đối tượng
Đối tượng
đối tượng. Khi bán kính 0,1m thì xác định được đối tượng, với bán kính hang rỗng
lớn từ 0,15m trở lên thì có thể xác định đối tượng một cách rõ nét.
2.4.3. Mơ hình có 2 đối tượng hang rỗng
2.4.3.1. Mơ hình có 2 đối tượng hang rỗng có cùng vị trí nhưng độ sâu khác nhau nhau
Hình 2.30. Mơ hình có 2 hang rỗng có bán kính 0.3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và chiều sâu là 0,3m, 1,2m
Hình 2.31. Mơ hình có 2 hang rỗng có bán kính 0.3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và chiều sâu là 0,3m, 1,2m sau khi đã xử lý
Đối tượng
Đối tượng
Đối tượng
Đối tượng
Hình 2.32. Mơ hình có 2 hang rỗng có bán kính 0.3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và chiều sâu là 0,3m, 0,9m
Hình 2.33. Mơ hình có 2 hang rỗng có bán kính 0.3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và chiều sâu là 0,3m, 0,9m sau khi đã xử lý
Kết quả thử nghiệm hai hang rỗng nằm trên nhau cho thấy với khoảng cách 2 hang rỗng cách nhau 0,3m (hình 2.30) thì kết quả đo gần như không xác định được
đối tượng bên dưới, nhưng sau phép lọc Migration (hình 2.31) thì chúng ta vẫn xác
Đối tượng
Đối tượng
(hình 2.32) và sau khi đã xử lý Migration (hình 2.33) đều khơng thể xác định được
hang rỗng phía dưới.
2.4.3.2. Mơ hình có 2 đối tượng hang rỗng khác vị trí và độ sâu khác nhau
Hình 2.34. Mơ hình có 2 hang rỗng có bán kính 0.3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và 3,9; chiều sâu là 0,9m; 1,2m
Hình 2.35. Mơ hình có 2 hang rỗng có bán kính 0.3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và 3,9; chiều sâu là 0,9m; 1,2m sau khi đã xử lý
Đối tượng
Đối tượng Đối tượng
Đối tượng
Đối tượng
Hình 2.36. Mơ hình có 2 hang rỗng có bán kính 0.3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và 3,6; chiều sâu là 0,9m, 1,2m
Hình 2.37. Mơ hình có 2 hang rỗng có bán kính 0.3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và 3,6; chiều sâu là 0,9m, 1,2m sau khi đã xử lý
Kết quả mơ hình hóa 2 hang rỗng nằm lệch nhau thấy rằng kể cả khi hai hang rỗng nằm cạnh nhau và cách nhau 0,3m thì kết quả mơ hình hóa cho thấy có sự giao
Đối tượng
Đối tượng Đối tượng
Đối tượng
Đối tượng
rỗng này tạo ra (hình 2.34 và hình 2.36). kết quả sau khi xử lý Migration thì đã tách biệt được 2 hang rỗng nằm độc lập và phân biệt rõ ràng 2 hang rỗng (hình 2.35 và hình 2.37).
2.4.3.3. Mơ hình có 2 đối tượng hang rỗng khác vị trí và cùng độ sâu
Hình 2.38. Mơ hình có 2 hang rỗng có bán kính 0.3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và 3,6; chiều sâu là 0,9m
Hình 2.39. Mơ hình có 2 hang rỗng có bán kính 0.3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và 3,6; chiều sâu là 0,9m sau khi đã xử lý
Đối tượng Đối tượng
Đối tượng Đối tượng
Hình 2.40. Mơ hình có 2 hang rỗng có bán kính 0.3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và 3,9; chiều sâu là 0,9m
Hình 2.41. Mơ hình có 2 hang rỗng có bán kính 0.3m nằm ở vị trí mét thứ 3 và 3,9; chiều sâu là 0,9m sau khi đã xử lý
Với hai hang rỗng nằm cùng độ sâu thì khi khoảng cách của chúng khoảng 0,3m thì có thể xác định được chúng một cách độc lập (hình 2.40 và hình 2.41). Khi 2 hang
rỗng nằm sát nhau thì kết quả đo mơ hình thấy có sự giao thoa của 2 hang rỗng (hình 2.38) nhưng khi xử lý migration thì mơ hình 2 hang rỗng sát nhau rất khó nhận biết
Đối tượng Đối tượng
Đối tượng Đối tượng
Chương 3 - KẾT QUẢ ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP RADA ĐẤT ĐỂ PHÁT HIỆN HANG RỖNG
3.1. Máy móc thiết bị
Để thực hiện đề án này, tác giả sử dụng hệ thiết bị SIR - 10B và SIR-30 do
Công ty GSSI của Mỹ sản xuất. Đây là hệ thiết bị được áp dụng ở Việt
Nam từ năm 1999 đến nay. Ví dụ hệ thiết bị bao gồm một trạm máy chủ (hình 3.1) và hệ thống ăng ten có tần số từ 15Mhz đến 900 Mhz. Việc chọn lựa các ăng ten dựa vào hai yếu tố: độ sâu nghiên cứu và độ phân giải của
ăng ten (tần số của ăng ten). Độ sâu
nghiên cứu của phương pháp phụ thuộc vào tần số trung tâm của ăng
ten và hằng số điện môi của môi
trường đất đá. Với cùng một môi
trường khảo sát ăng ten có tần số càng cao thì chiều sâu nghiên cứu càng nhỏ
nhưng độ phân giải càng cao, cịn với ăng ten có tần số càng thấp thì cho kết quả
ngược lại.
3.2. Phương pháp kỹ thuật đo Rađa đất
Trong phương pháp Rađa đất có nhiều biện pháp khảo sát như sóng phản xạ, chiếu sóng và điểm sâu chung. Thực hiện trong đề tài này, tác giả chủ yếu sử dụng phương pháp sóng phản xạ. Khi ăngten kéo theo một tuyến trên mặt đất thì ta thu được một mặt cắt theo chiều thẳng đứng. Trong q trình đo ăngten ln ln phát
và thu, quá trình này dừng lại khi ta dừng tuyến đo.
Trong thân đê, đập đất, các đối tượng nghiên cứu như: hang rỗng, khoang tổ mối, khối bất đồng nhất cục bộ, hang xói ngầm... là những đối tượng thường nằm
nông gần mặt đất và ở độ sâu, kích thước khác nhau. Do vậy việc thiết kế hệ thống tuyến đo cho từng đối tượng phải dựa vào các yếu tố sau: độ sâu và kích thước dự kiến của đối tượng. Trong khu vực khảo sát, các tuyến đo được bố trí từ 3 đến 5 tuyến
đo dọc, khoảng cách giữa các tuyến phải nhỏ hơn kích thước ngang của đối tượng
nghiên cứu; và đo từ 1 đến 3 tuyến ngang phụ thuộc vào phạm vi và số lượng dị thường phát hiện được. Trên các tuyến dọc có 1 dị thường thì tiến hành đo tuyến
ngang vng góc với tuyến dọc và qua điểm có dị thường. Nếu trên các tuyến dọc
đều có dị thường thì tiến hành đo tuyến ngang qua các dị thường đó. Chiều dài tuyến
ngang được tính từ dị thường tuyến dọc và kéo dài về 2 phía mỗi bên 1,5m.
Số liệu thu được ngồi thực địa được chuyển vào máy tính và được xử lý bằng phần mềm Radan for Windows để từ đó có thể chỉ ra chiều sâu, cũng như kích thước của dị thường.
Trong các phương pháp Địa vật lý nói chung và phương pháp Rađa nói riêng, cơng tác thực địa mang tính quyết định đến chất lượng của tài liệu; vì trong quá trình thu thập số liệu, chúng ta phải cài đặt các thơng số cho hệ thiết bị sao cho thích hợp