Manyetotelürik yöntemde iki boyutlu ters çözüm algoritmalarının geliştirilmesi ve global tekniklerin denenmesi

Abstract

Manyetotelürik, yerin iletkenlik yapısının görüntülenmesi için sıklıkla başvurulan bir yöntemdir. Kullanılan geniş frekans bandı ve ölçümlerin frekans bağımlılığının sağladığı derinlik çözünürlüğü, geniş bir derinlik aralığında yer elektrik özelliklerin elde edilebilmesini sağlamaktadır. Manyetotelürik verilerin modellenmesi için kullanılan ters çözüm ve global optimizasyon yöntemleri, modellenecek ortamın iletkenlik yapısına yakınsayacağı öngörülen yaklaşık bir modelin tepkisinin (hesaplanan veri), ilgili ortamın gerçek tepkisiyle (ölçülen veri) karşılaştırılması ve ikisi birbiriyle örtüşene kadar yer için öngörülen modelin parametrelerinin değiştirilmesine dayanan yinelemeli işlemlerdir. Bu tez çalışmasında sonlu elemanlar yöntemi ile model tepkisi (düz çözüm) ve model parametrelerine göre kısmi türev hesabı gerçekleştirilmiştir. MT verilerin ters çözümü için yuvarlatıcılı ters çözüm algoritması hazırlanmıştır. Bu çalışmada, MT verilerin global optimizasyon ile iki boyutlu modellenmesi için de farklı bir yaklaşım önerilmiştir. Bu yaklaşımın 2B MT modellemedeki yeterliliği Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) kullanılarak araştırılmış, elde edilen modeller yuvarlatıcılı ters çözüm sonuçları ile kıyaslanmıştır. Ayrıca, yuvarlatıcılı ters çözüm ve PSO algoritmalarının ardışık kullanımı denenmiştir. Bu denemeler ve kıyaslamalar önce yapay veri kümeleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, geliştirilen algoritmalar ile bir arazi RMT veri kümesi ile de modelleme çalışmaları gerçekleştirilmiş, elde edilen sonuçlar kıyaslanmıştır.Sonuç olarak, önerilen yaklaşımla, PSO algoritmasının 2B MT verileri modelleyebildiği belirlenmiştir. Ayrıca, ters çözüm ve PSO algoritmalarının ardışık kullanımı daha düşük RMS hataya sahip modeller sağlamaktadır.

Magnetotelluric method is widely employed for imaging subsurface conductivity structures. Due to its wide frequency range and the depth resolution resulting from the frequency dependence of the data, subsurficial geo-electrical properties can be obtained in a wide depth interval. Modelling by inversion or global optimization methods are basically fitting the response of a model (calculated data), which is predicted to be approximate the subsurface, to the response of the actual media (observed data) by differentiating the parameters of the model iteratively.In this thesis, finite elements methos is employed for the calculation of the model response (forward solution) and partial derivatives with respect to model parameters. For the inversion of MT data a smooth inversion algorithm is prepared. In this study, a different approach for two-dimensional modeling of MT data using global optimization is proposed. The ability of the proposed approach for 2-D MT modeling is investigated using Particle Swarm Optimization (PSO) method and the obtained models are compared to smooth inversion results. Besides, sequential usage of smooth inversion and PSO is also tested. Firstly, this tests and comparisons are realized using synthetic datasets. Then, a field RMT dataset is modeled using developed algorithms and the results are compared.As result, with the proposed approach, PSO algorithm is found capable for modeling of 2-D MT data. Besides, consecutive usage of inversion and PSO algorithms yields models with lower RMS error.