Phân tích dữ liệu từ vùng vĩ độ thấp sử dụng phép biến đổi wavelet liên tục hai chiều

Abstract

Nowadays, the continuous wavelet transform has been applying for interpretation of potential field data to detect accurately the location for the anomaly sources and their properties. For magnetic data at low latitude areas such as the Mekong Delta (latitudes  11,07^o), both of the magnetization and ambient field are not directed vertically, making magnetic anomalies antisymmetrical and often skewed to the location of the sources. So it is significantly problematic to interpret these anomalies. In this paper, two-dimensional continuous wavelet transform (2-D CWT), using Farshad-Sailhac complex wavelet function is studied and applied for reducing the magnetic anomaly to a symmetrical one - this located on the source of the anomaly, and then determining the position of the center of the object causing anomalies by wavelet transform modulus maxima (WTMM) method, to enhance the quality of magnetic data interpretation in this area. Furthermore, to determine the anomaly sources ’s properties effectively, the relationship between the source depth and the scale corresponding the maximum point of the wavelet transform coefficients as well as the equation for estimation the one size have been formed. After verifying the reliability of the proposed method on the modeling data, a process for the location of the magnetic anomalies at low latitude areas using the wavelet transform is set up, and then application for analyzing the magnetic data in the Mekong Delta.

Tóm tắt

Ngày nay, phép biến đổi wavelet liên tục được ứng dụng rất nhiều trong việc phân tích dữ liệu trường thế nhằm định vị các nguồn gây ra dị thường cùng các thuộc tính của chúng. Với dữ liệu từ vùng vĩ độ rất thấp như vùng Đồng bằng sông Cửu Long (vĩ độ  11,07^o), phương của vector cường độ từ hóa và phương của trường từ Trái đất nơi đo đạc thường nằm nghiêng làm cho các dị thường từ có dạng bất đối xứng và nằm lệch đi so với nguồn. Do đó, dị thường từ những vùng này rất khó phân tích. Trong bài báo này, phép biến đổi wavelet liên tục hai chiều (2-D) sử dụng hàm wavelet Farshad-Sailhac sẽ được nghiên cứu, áp dụng để đưa dị thường bất đối xứng về dạng đối xứng và dịch chuyển tâm dị thường về tâm nguồn, từ đó, xác định được vị trí tâm vật thể gây ra dị thường bằng phương pháp cực đại độ lớn biến đổi wavelet, góp phần nâng cao chất lượng minh giải dữ liệu từ vùng này. Ngoài ra, để xác định các thuộc tính của nguồn trường được tốt hơn, hàm tương quan tuyến tính giữa độ sâu nguồn và tham số tỉ lệ ứng với hệ số biến đổi wavelet cực đại, cũng như hệ thức cho phép ước lượng kích thước nguồn đã được xây dựng. Sau khi kiểm chứng độ tin cậy của phương pháp được đề xuất qua các mô hình lý thuyết, quy trình phân tích dữ liệu từ vùng vĩ độ thấp đã được xây dựng và áp dụng để minh giải dữ liệu từ thuộc vùng Đồng bằng sông Cửu Long.