مدل‌سازی وارون داده‌های پلاریزاسیون القائی حوزه زمان با هدف تصویرسازی زون‌های کانی‌زایی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

گروه فیزیک زمین، مؤسسه ژئوفیزیک، دانشگاه تهران، تهران، ایران.

چکیده

اندازه‌گیری‌های پلاریزاسیون القایی در حوزه زمان، اطلاعات ارزشمندی درباره میزان قطبش لایه‌های زیرسطحی فراهم می‌کنند. هدف اصلی این اندازه‌گیری‌ها، تعیین توزیع ویژگی‌های الکتریکی درون زمین است. این ویژگی‌ها را می‌توان با بهره‌گیری از مدل‌سازی ریاضی، به‌ویژه با استفاده از معادله پواسون و در نظر گرفتن شرایط مرزی مناسب، توصیف کرد. در فرایند مدل‌سازی پیشرو برای محیطی با هندسه دوبعدی و توزیع دلخواهی از رسانندگی الکتریکی، نخست معادله دیفرانسیل جزئی با استفاده از روش تفاضل محدود حل می‌شود. سپس با بهره‌گیری از روابط بین رسانندگی و شارژپذیری، پاسخ‌های پلاریزاسیون القایی ظاهری محاسبه می‌شود. مسائل وارون‌سازی در پلاریزاسیون القایی و مقاومت‌ویژه ظاهری الکتریکی معمولاً غیرخطی هستند و حل آنها نیازمند پیاده‌سازی یک فرایند دو مرحله‌ای است. در مرحله نخست، با استفاده از توزیع پتانسیل‌های الکتریکی اندازه­گیری شده، رسانندگی ذاتی تخمین زده می‌شود. در مرحله دوم، با استفاده از توزیع رسانندگی مرحله قبل و با بهره‌گیری از پاسخ‌های پلاریزاسیون القایی و روش‌های عددی مناسب، توزیع شارژپذیری در محیط زیرسطحی استخراج شود؛ به‌گونه‌ای که مدل نهایی تطابق قابل‌قبولی با داده‌های مشاهده‌شده داشته باشد. در این مطالعه، وارون‌سازی غیرخطی با استفاده از چارچوب الگوریتم اُکام و با به‌کارگیری ماتریس حساسیت مبتنی‌بر مشتقات جزئی پاسخ‌های شبیه‌سازی‌شده نسبت به پارامترهای مدل، پیاده‌سازی شده است. به‌منظور ارزیابی الگوریتم وارون‌سازی، دو مجموعه داده مصنوعی و یک مجموعه اندازه‌گیری‌های صحرایی مربوط به محدوده بورزمین مورد استفاده قرار گرفتند. نتایج عددی نشان می‌دهد که الگوریتم ارائه‌شده امکان برآورد مناسبی از مدل‌های مصنوعی دارد، هرچند که با افزایش پیچیدگی مدل پلاریزاسیون القایی، عدم‌قطعیت در تعیین دقیق توزیع کمیت شارژپذیری افزایش می‌یابد. همچنین مدل‌سازی داده‌های صحرایی نشان‌دهنده وجود ناهنجاری‌های شارژپذیری در پروفیل‌های مختلف منطقه است که با توجه به لیتولوژی منطقه، امکان وجود زون کانی‌زایی در محدوده موردمطالعه وجود دارد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Inverse Modeling of Time-Domain Induced Polarization Data with the Aim of Imaging Mineralization Zones

نویسندگان [English]

  • Amir Hossein Zia
  • Reza Ghanati
  • Mahdi Fallahsafari
Department of Earth Physics, Institute of Geophysics, University of Tehran, Tehran, Iran.
چکیده [English]

Time-domain induced polarization (TDIP) measurements provide valuable information about the degree of polarization of subsurface geological layers. This geophysical technique plays a crucial role in a wide range of applications, including mineral exploration (for determining bedrock depth, identifying cavities, fracture zones, and faults), geotechnical investigations (such as assessing the stability of dams, airport runways, and other infrastructures), as well as in environmental studies (as detecting and monitoring contaminated areas). The primary objective of TDIP measurements is to determine the spatial distribution of the subsurface’s electrical properties, whether within a buried object along its boundaries, or in the surrounding medium. These electrical characteristics are typically influenced by factors such as mineral composition, porosity, fluid saturation, and grain surface chemistry. Mathematically, the behavior of the electric potential in the earth is governed by Poisson’s equation, which must be solved under appropriate boundary conditions. By solving this equation, a model of the subsurface can be generated, offering deeper insight into its geological structure. In the forward modeling process, for a two-dimensional environment with an arbitrary distribution of electrical conductivity, the governing partial differential equation is solved numerically—commonly using the finite difference method (FDM). Based on the conductivity distribution, apparent induced polarization (IP) responses are calculated by incorporating the relationship between conductivity and IP parameters such as chargeability. These apparent IP responses include the calculation of Frechét derivatives, which form the elements of the sensitivity matrix (Jacobian matrix). This matrix plays a key role in defining the objective function for the inversion process. Inversion of TDIP data is inherently nonlinear and typically involves a two-step procedure. In the first step, the direct current (DC) resistivity data is used to estimate the distribution of electric potential within the medium, which leads to the estimation of the background conductivity. In the second step, using this conductivity model as a fixed or initial condition, the main goal is to recover the chargeability distribution that best explains the observed IP data. This is achieved by solving the inverse problem using suitable numerical optimization methods. The final chargeability model is considered acceptable when it produces simulated data that adequately match the measured field data within a defined error tolerance.
To evaluate the effectiveness and robustness of the proposed inversion algorithm, both synthetic datasets and field measurements from the Borzamin area were utilized. Numerical results demonstrate that the algorithm can provide reasonable reconstructions of synthetic models. However, as the complexity of the IP model increases (e.g., due to heterogeneity or anisotropy), the uncertainty in precisely determining the chargeability distribution also increases. Field data inversion results indicate the presence of chargeable anomalies across multiple profiles in the study area. When interpreted alongside lithological information, these anomalies suggest the potential existence of mineralized zones within the Borzamin region. Such integrated geophysical and geological interpretations can significantly enhance exploration strategies and reduce the uncertainty in locating economically viable ore deposits.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Time-Domain Induced Polarization
  • Forward Modeling
  • Inversion
  • Conductivity
  • Chargeability
  • Finite Difference
Bertin, J., Loeb, J., Van Nostrand, R.G. & Saxov, S. (1976). Experimental and theoretical aspects of induced polarization. Vol. 1, 250.
Binley, A. & Slater, L. (2020). Resistivity and induced polarization: Theory and applications to the near-surface earth. Cambridge: Cambridge University Press.
Board, M. & Ohman, J. (1996). Approximate inversion of induced polarization data. Geophysics, 61(6), 1342–1350.
Carolus,C., Schmutz, M., Camerlynck, C., & Florsch, N. (2013). A new 2D/3D inversion software for time-domain induced polarization data. In Proceedings of the 5th International Workshop on Advanced Ground Penetrating Radar (IWAGPR), 1-5.
Casotti, C., Revil, A., Johnson, T., Ménard, G., Su, Z., Qiang, S., Ghorbani, A., Duvillard, P.-A., Martin, G., Abdelfattah, M., Nicaise, J. B., Houtteville, T. & Côme, J. M. (2025). Induced polarization applied to landslides. Part 2: anatomy and water content tomography of a mudflow. Geophysical Journal International, 242(2), 1-25.
Dey, A. & Morrison, H.F. (1979). Resistivity modelling for arbitrarily shaped two-dimensional structures. Geophysical Prospecting, 27(1), 106–136.
Fink, J.B., McAlister, E.O., Sternberg, B.K., Wieduwilt, W.G. & Ward, S.H. (1990). Induced polarization applications and case histories.
Ghanati, R., Azadi, Y. & Fakhimi, R. (2020). RESIP2DMODE: A MATLAB-based 2D resistivity and induced polarization forward modeling software. Iranian Journal of Geophysics, 13(4), 60–78.
Khabaz, Z. T., Ghanati, R. & Bérubé, C. L. (2024). Uncertainty quantification in electrical resistivity tomography inversion: Hybridizing block-wise bootstrapping with geostatistics. Geophysical Journal International, 239(3), 1576–1596.
Li, Y. & Oldenburg, D.W. (1996). 3-D inversion of induced polarization data. Geophysics, 61(6), 1328–1341.
Liu, Y., Heinson, G., Kay, B., Boren, G., Carter, S., Olivier, G., Jones, T., Abel, R., Vella, L., McAllister, L. (2024). Natural source-field induced polarisation exploration of an iron-oxide copper-gold (IOCG) deposit under thick cover. Exploration Geophysics, 55(6), 657–666.
Mufti, I.R. (1976). Finite-difference resistivity modeling for arbitrarily shaped two-dimensional structures. Geophysics, 41(1), 62–78.
Ohta, Y., Goto, T., Koike, K., Lin, W., Tadai, O., Kasaya, T., Kanamatsu, T. & Machiyama, H. (2024). Correlation between induced polarization and sulfide content of rock samples obtained from seafloor hydrothermal mounds in the Okinawa Trough, Japan. Earth, Planets and Space, 76, 54.
Oldenburg, D.W. & Li, Y. (1994). Inversion of induced polarization data. Geophysics, 59(9), 1327–1341.
Pelton, W.H., Rijo, L. & Swift, C.M. (1978). Inversion of two-dimensional resistivity and induced-polarization data.
Pourhashemi, S., Ghanati, R., AliHeidari, A. (2024). 'Time-domain induced polarization tomography inversion', International Journal of Mining and Geo-Engineering, 58(2), 153-160.
Rodi, W. & Mackie, R.L. (2001). Nonlinear conjugate gradients algorithm for 2D magnetotelluric inversion. Geophysics, 66(1), 174–187.
Roudsari, M. S., Ghanati, R. & Bérubé, C. L. (2024). Spectral induced polarization tomography inversion: Hybridizing homotopic continuation with Bayesian inversion. Geophysics, 89(4), 1–63.
Sasaki, Y. (1994). 3-D resistivity inversion using the finite-element method. Geophysics, 59(11), 1839–1848.
Seigel, H.O. (1959). Mathematical formulation and type curves for induced polarization. Geophysics, 24(3), 547–565.
Smith, J.T. (1996). Conservative modeling of 3-D electromagnetic fields, Part II: Biconjugate gradient solution and an accelerator. Geophysics, 61(5), 1319–1324.
Sumner, J.S. (1976). Principles of induced polarization for geophysical exploration. Amsterdam: Elsevier.
Su, Z., Revil, A., Ghorbani, A., Zhang, X., Zhao, X. & Richard, J. (2024). Combining electrical resistivity, induced polarization, and self-potential for a better detection of ore bodies. Minerals, 14, 12.
Telford, W.M., Geldart, L.P. & Sheriff, R.E. (1990). Applied Geophysics. 2nd ed. Cambridge: Cambridge University Press.
Verma, V.K., Singh, S. & Singh, A. (2024). Extraction of high chargeability distribution using joint inversion of direct current resistivity and time domain induced polarization data: A development and test results on uranium bearing target rock. Pure and Applied Geophysics, 181, 953–976.
Yu, H., Kim, B. & Nam, M.J. (2024). Inversion of the decay curves of time-domain induced-polarization survey data with consideration of hybrid time constraints. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 62, 1–9.