Методика и технология обработки и интерпретации геофизических данных в скользящих окнах "живой" формы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.10, кандидат технических наук Солоха, Екатерина Владимировна

• Солоха, Екатерина Владимировна
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Солоха, Екатерина Владимировна

СодержаниеСписок рисунков

ГЛАВА 1. Анализ методов обработки геолого-геофизическойинформации в скользящих окиахОсобенности оценки статистических характеристикполей геофизическга параметров в скользящих окнахАдаптивный вариант оценки статистическиххарактеристик полей геофизических параметровАлгоритм скользящего окиа «мсивой» формыОценка статистических характеристик геоиолей вскользящих окиах «тсиеой» формыОсобенности интерпретации статистическиххарактеристик геофизических полейОсобенности оценки статистических характеристик вскользящих окнах «живой» формыЗондирование геофизических полей в скользящих окнах«эгсивой» формыФильтрация геоиолей в скользящих окиах «живой»формыОдномерная фильтрация в скользящих окнах «живой»формы

4.2. Двумерная фильтрация в скользящих окнах «живой»формыОценка нараметров аномалиеобразующих объектовна основе фильтрация в скользящих окиах <01сивой»формыОценка распределения параметров аномалиеобразующихобъектов на основе полосовой фильтрации в скользящихокнах «лсивой» формыОсобенности применения модифицированного методаБ.А. Андреева при обработке и интерпретациипотенциальных полей

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методика и технология обработки и интерпретации геофизических данных в скользящих окнах "живой" формы»

В начале 60-х годов, наряду с дальнейшим развитиемдетерминированного подхода, работы А.Г. Тархова, Л.А. Халфина, Ф.М. Гольцмана положили начало принципиально новому вероятностностатистическому подходу к обработке геофизических данных. Этот подходполучил широкое развитие в различных областях разведочной геофизики:сейсморазведке (Ф.М. Гольцман, СВ. Гольдин, Е.А. Козлов, А.К. Яновский,О.Г. Кутьина и др.), структурной и рудной геофизике (А.Г. Тархов, А.А. Никитин, В.И. Аронов, Г.И. Каратаев, А. Серкеров, Т.Б. Калинина, В.И. Шрайбман, Г.В. Демура), каротаже (Ш.А. Губерман, М.М. Эланский, Г.Н. Зверев и др.).В 80-е годы начались работы по созданию программного обеспеченияво МГРИ, реализующего статистические приёмы обработки геоданных (В.В. Ломтадзе, О.А. Кучмин, О.П. Лукина, Т.А. Трофимова, А.В. Петров, А.С. Алексашин, В.В. Никаноров, Ю.А. Клюев).Появление производительной вычислительной техники в конце 80-х начале 90-х годов приводит к дальнейшему развитию методов вероятностностатистического подхода: разработка адаптивной модификацииполиномиальной фильтрации (А.С. Алексашин), компенсирующейфильтрации (А.А. Лыхин), обобщение методов выделения слабых аномалийи разработка технологии адаптивной фильтрации (А.В. Петров), предложеныалгоритмы кластерного анализа и распознавания образов, базирующиеся наметодах многомерного дисперсионного анализа (А.В. Петров).Данная работа является дальнейшим развитием методов вероятностностатистического подхода и теории оптимальной фильтрации геофизическихполей на основе применения оригинальных адаптивных скользящих окон.Актуальность. В связи с увеличением точности геофизическойизмерительной аппаратуры, увеличением детальности работ, необходимостипереинтерпретации большого объема информации прошлых лет сиспользованием новых приёмов обработки в последнее время резко7возрастает практическая значимость в области разработки новых алгоритмовдля обработки и интерпретации геофизических наблюдений.Наряду с разработкой новых приемов обработки геофизическихданных, не менее актуальной можно считать и задачу восстановлениястарых, неправомерно «забытых» методов анализа, с учетом возможностейсовременной компьютерной техники и появления новых алгоритмическихрешений ряда, не решаемых ранее задач. Кроме этого, возможностивычислительной техники сегодня позволяют воплощать в жизнь алгоритмы,которые были разработаны ещё в 60-70 гг., но из-за технических трудностей,отсутствия программного обеспечения так и не были реализованы.р Сказанное выше относится и к методам, базирующихся на технологиискользящих окон. в конце 80-х годов популярность алгоритмов вскользящих окнах резко снизилась, а количество разработок в этомнаправлении уменьшилось. Очевидно, что низкая эффективность примененияэтих алгоритмов связана не с самой возможностью применения методов,базирующихся на достижениях теории статистических оценок, линейнойоптимальной фильтрации в процессе обработки и интерпретациигеофизических наблюдений, а с несовершенством реализующих ихалгоритмов, в которых не учитывались особенности геофизических полей,среди которых одной из основных является их нестационарность.Для повышения эффективности процесса интерпретации геологогеофизических данных и извлечения максимального объёма полезнойинформации, на всех этапах обработки необходимо минимизироватьошибки, связанные с некорректной реализацией математического аппарата.Так как, практически все геофизические наблюдения являютсянестационарными по статистическим и спектрально-корреляционным^, характеристикам, актуальным является создание методики обработки ипрограммного обеспечения, направленного на решение задачи корректнойобработки нестационарных геополей.8Целью исследований является разработка методики обработки данныхразличных геофизических методов в скользящих окнах, основанной наединых теоретических предпосылках, с помощью которой решается задачамаксимального учёта нестационарности спектрально-корреляционныхсвойств геофизических полей.Составными частями данной методики являются: оценкастатистических характеристик и оптимальная фильтрация (одномерная идвумерная) волновых и потенциальных полей, а также оценка параметрованомалиеобразующих объектов для потенциальных полей.Задачи исследований:1. Разработка единого подхода, позволяющего более корректноприменять предлагаемые алгоритмы для различных методов разведочнойгеофизики в условиях нестационарного характера полей.2. Создание методической и технологической основы учётанестационарности спектрально-корреляционных свойств геологогеофизических данных в скользящих окнах «акивой» формынепосредственно в процессе вычислений.3. Адаптация алгоритма скользящих окон «живой» формы дляоценки статистических характеристик геополей.4. Разработка методики статистического и корреляционногозондирований потенциальных полей на основе вычисления статистических икорреляционных характеристик в скользящих окнах «живой» формы.5. Адаптация алгоритма скользящих окон «зкивой» формы дляреализации одномерной и двумерной оптимальной фильтрации.6. Разработка 3D модификации метода Б.А. Андреева для оценкипараметров аномалиеобразующих объектов, на основе технологиискользящего окна «э/сивой» формы.Научная новизна предлагаемой работы заключается в разработкенепосредственно технологии окна «э/сивой» формы и методики9использования этой технологии для анализа разнородной геофизическойинформации.Созданы конкретные алгоритмы оценки статистических характеристик,одномерной и двумерной оптимальной фильтрации, статистического икорреляционного зондирования потенциальных полей и их атрибутов,оценки параметров аномалиеобразующих объектов, учитывающиенестационарность анализируемой информации.Предложена технология являющаяся методической основой длядальнейшего развития статистических методов в области обработкигеофизической информации, позволяющей учитывать нестационарностьгеофизических полей.Достоверность и обоснованность положений, выводов ирекомендаций подтверждается их проверкой на математических и физикогеологических моделях, достаточным объемом экспериментальныхисследований и положительным опытом внедрения научных положенийработы и практических приложений в геологоразведочныхпроизводственных организациях.Практическую ценность представляет программная реализацияновых алгоритмов обработки геофизических данных, входящих в составпрограммного комплекса спектрально-корреляционного анализа данных«COSCAD-3D». Оригинальный рекурсивный подход к вычислениюавтокорреляционной и двумерной автокорреляционной функции обеспечилпрактическую реализацию процесса вычислений Ряд технологическихрешений, позволил настроить алгоритмы на учёт особенностейгеофизических данных и повысить качество получаемых результатов:-изменение основных параметров скользящего окна «лснвой» формы впроцессе вычислений обеспечивает плавность выходных данных даже вусловиях резкого изменения характера поля в локальной области;-автоматическое изменение размеров скользящего окна «лснвой»формы на краях обрабатываемых площадей позволяет получать вычисляемые10атрибуты без потери информации, то есть минимизировать, так называемый«краевой» эффект.Личный вклад соискателя. Автор принимал непосредственноеучастие на всех этапах разработки методики и алгоритмов обработкигеоданных в скользящих окнах «.живой» формы.Проведены исследования по адаптации, рассматриваемых вдиссертационной работе, алгоритмов к обработке данных различныхгеофизических методов: гравиразведка, магниторазведка, сейсморазведка.Предложены методики использования алгоритмов для различныхметодов и проведен анализ их возможностей и недостатков.Предложен ряд алгоритмических решений, повышающихэффективность использования алгоритмов при обработке нестационарныхгеофизических наблюдений.Дан сравнительный анализ результатов с решениями, получаемыми спомощью алгоритмов, базирующихся на технологии скользящих окнафиксированного размера и окна, адаптивно меняющего свои размеры, всоответствии с изменением спектрально-корреляционных характеристикполя.Исследованы связи между достоверностью получаемых результатов иизменением основных параметров алгоритмов.Апробаиия работы. Основные положения диссертации и результатыработы докладывались на Международном семинаре им. Д.Г. Успенского«Вопросы теории и практики геологической интерпретации гравитационных,магнитных и электрических полей», Екатеринбург 2006 г.; на VIмеждународной конференции «Повые идеи в науках о Земле», Москва,МГГА, 2003 г.; на IV геофизических чтениях имени В.В. Федынского,Москва, Геон, 2002 г.; на молодёжной секции научно-практическойконференции Геомодель-2002, Москва; на международной конференцииEuroprobe Devonian-Triassic «Time-Slice» Symposium, Москва 2001 г.; наконференции Строение литосферы крупных геоструктур Северной Евразии11по сейсмическим данным, Москва, Институт физики Земли, 2001 г.; наконференции Развитие комплексной многопараметровой интерпретациигеолого-геофизических данных, Москва, ВНРШГеофизика, 2001 г.Предложенные алгоритмы применяются в ряде отечественных изарубежных производственных организациях: Геонефтегаз, ВНИИГеосистем,ЦГЭ, ГНПП Спецгеофизика, ЗАО Гравиразведка.Публикации. Основные положения диссертации и результаты работыизложены в шести опубликованных работах.Защищаемые положения:1. предложенная методика и разработанная компьютернаятехнология обработки геополей в скользящих. окнах «jtcueou». формы обеспечивают эффективное решение задачи по оценкестатистических характеристик геофизических полей в условияхспектрально-корреляционной и статистическойнестационарности исходных данных;2. программное обеспечение адаптивной фильтрациигеофизических данных в окнах ioicueou» формы даётвозможность реализовать обработку потенциальных полей исейсмических данных в условиях их нестационарного характера;3. реализованная 3D модификация метода Б.А. Андреева дляпотенциальных полей на основе технологии скользящего окна«живой» формы позволяет оценивать параметрыаномалиеобразующих объектов в условиях минимума априорнойинформации об их распределении по глубине.Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит извведения, пяти глав, заключения, содержит 125 страниц текста, 56 рисунков.Список литературы составляет 114 наименования.12Автор выражает искреннюю благодарность своему научномуруководителю и учителю, доктору физико-математических наук, профессоруРГГРУ Петрову А.В. за многолетнее сотрудничество, постоянное внимание,помощь и поддержку при выполнении работы. Автор выражаетпризнательность своим учителям доктору физико-математических наукНикитину А.А., кандидату технических наук Ермолаевой Г.М., а также своимколлегам по работе.

Заключение диссертации по теме «Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых», Солоха, Екатерина Владимировна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

В результате проделанной работы была разработана методика для корректного учёта нестационарности геолого-геофизических данных. Алгоритм обработки геополей в окнах «живой» формы позволяет получать корректные результаты в условиях сложнопостроенных потенциальных полей, осложнённых аномалиями разного направления, интенсивности и протяжённости. Для данных сейсморазведки снята проблема обработки в окнах большого размера. Решён ряд технологических проблем, которые были характерны для окон переменного размера (адаптивный вариант).

Проведена адаптация алгоритма скользящих окон «живой» формы к обработке геофизических данных с помощью следующих алгоритмов: оценка статистических характеристик геополей; одномерная и двумерная оптимальная фильтрация геополей; статистическое и корреляционное зондирование потенциальных полей. Предложена трёхмерная модификация метода вариаций (Б.А. Андреева) на основе полосовой фильтрации в окне «живой» формы.

Алгоритмы, основанные на использовании скользящих окон «живой» формы, были опробованы на разномасштабных материалах геофизических наблюдений, проводимых в разных регионах: гравитационные и магнитные поля м-ба 1:200 ООО -1:10 ООО (Кольский п-ов, Зап. Сибирь, Дальний Восток, Австралия), временные разрезы и Гильберт-преобразование (Кольский п-ов, Архангельская обл., республика Татарстан; региональные профили Уралсейс, 1-ЕВ, 2-ДВ). С помощью компьютерной реализации предложенных алгоритмов в программном комплексе КОСКАД-SD в ряде производственных организаций успешно решаются разнообразные геологические задачи: геологического картирования и районирования, выделения полезных сигналов на фоне помех, качественная оценка трёхмерного распределения аномалиеобразующих объектов.

По мнению автора, методика скользящих окон «живой» формы может иметь дальнейшее развитие. Так, могут быть реализованы фильтры с разными критериями оптимальности. Создание технологии трёхмерного окна «живой» формы позволит обрабатывать данные 3D сейсморазведки. Расчёт сейсмических атрибутов в окнах «живой» формы расширит возможности динамической обработки и интерпретации данных сейсморазведки. Оценка статистических характеристик (среднее и дисперсия) в окнах большого размера позволят корректно регулировать уровень амплитуд сейсмического разреза.

Окна «живой» формы можно применять для выделения «слабых» аномалий; по радиусу корреляции, рассчитанному в окне «живой» формы, -определять глубину до главной грави-магнитоактивной поверхности; появляется возможность «реанимировать» алгоритмы прошлых лет. Возможны и другие варианты применения скользящих окон «живой» формы.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Солоха, Екатерина Владимировна, 2006 год

1. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М., Финансы и статистика, 1983.

2. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М., Финансы и статистика, 1984.

3. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. М., Физматгиз, 1963.

4. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М., Физматгиз, 1976.

5. Андреев Б.А. Геологическое истолкование гравитационных аномалий. Л., Гостоптехиздат, 1962.

6. Арене X., Лейтер Ю. Многомерный дисперсионный анализ. М., Финансы и статистика, 1985.

7. Аронов В.И. Методы математической обработки геолого-геофизических данных на ЭВМ. М., Недра, 1977.

8. Бат М. Спектральный анализ в геофизике. /Пер. с английского Лисина В.Н., Кузнецова В.М. М., Недра, 1980.

9. Березкин В.М., Киричек М.А., Кунарев А.А. Применение геофизических методов разведки для прямых поисков нефти и газа. М., Недра, 1978.

10. Блох Ю.И. Обнаружение и разделение гравитационных и магнитных аномалий. М., МГГА, 1995.

11. Болч Б., Хуань К. Дж. Многомерные статистические методы для экономики. /Пер. с анг. А.Д. Плитмана. Под ред. и с предисловием С.А. Айвазяна. М., Статистика, 1979.

12. Большее JI.P., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М., Наука, 1965.

13. Вайнштейн Л.А., Зубаков В.Д. Выделение сигналов на фоне случайных помех. М., Сов. радио, 1960.

14. Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М., Наука, 1979.

15. Вахромеев Г.С. Основы методологии комплексирования геофизических исследований при поисках рудных месторождений. М., Недра, 1978.

16. Вахромеев Г.С., Давыденко АЛО. Моделирование в разведочной геофизике. М., Недра, 1987.

17. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М., Наука, 1969.

18. Веселов К.Е., Сагитов М.У. Гравиметрическая разведка. М., Недра, 1968.

19. Гольдшмидт В.И. Региональные геофизические исследования и методика их количественного анализа. М., Недра, 1979.

20. Гольцман Ф.М. Статистические модели интерпретации. М., Наука, 1971.

21. Гольцман Ф.М., Калинина Т.Б. Комплексирование геофизических наблюдений. Изв. АН СССР, Сер. Физика Земли 1973 №8 стр. 31-42.

22. Гольцман Ф.М., Калинина Т.Б. Статистическая интерпретация магнитных и гравитационных аномалий. JI., Недра, 1983 г.

23. Горбунов П.Н., Бекшарипов К.Б., Кленчин А.Н. Применение статистических методов для районирования геофизических полей. В кн.: Состояние и перспектива развития. Алма-Ата 1972 стр. 21-27 (МГ КазССР).

24. Грант П.М, Коуэн К.Ф.Н. и др., Адаптивные фильтры. М., Мир, 1988.

25. Гурвич И.И., Боганик Г.Н. Сейсмическая разведка. М., Недра, 1980.

26. Гурвич И.И., Номоконов В.П. Сейсморазведка. Справочник геофизика. М., Недра, 1981.

27. Девис Дж. Статистика и анализ геологических данных. М., Мир, 1977.

28. Девис Дж. Статистический анализ данных в геологии. М., Недра, 1990.

29. Демидович О.А. Выделение слабых геофизических аномалий статистическим способом. М., Недра, 1969.

30. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М., Финансы и статистика, 1981.

31. Демиденко Е.З. Нелинейная регрессия. М., Финансы и статистика, 1982.

32. Демура Г.В., Лукина О.П., Никитин А.А. Выделение геофизических аномалий с помощью самообучающихся фильтров. Изв. Вузов. Геология и разведка, 1973 №9, стр. 103-109.

33. Денисов М.С. Амплитудная деконволюция сейсмических записей с учётом частотно-зависимого поглощения. Геофизика №4, 1999.

34. Джеффрис Г., Свирлс Б. Методы математической физики. М., Мир, 1970.

35. Дженкинс Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложение. М., Мир, 1971.

36. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М., Статистика, 1973.

37. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. М., Финансы и статистика, 1985.

38. Ермолаева Г.М., Берзин Р.Г., Сулейманов А.К., Петров А.В. Использование компьютерных технологий «Коскад-Геотраверс» для обработки материалов СГ-ОГТ. Разведка и охрана недр №5, М., Недра, 2003 г., стр. 10-14.

39. Жуков Н.Н. Вероятностно-статистические методы анализа геолого-геофизической информации. Киев, Вища школа, 1975.

40. Иберла К. Факторный анализ. М., Статистика, 1980.

41. Канасевич Э.Р. Анализ временных последовательностей в геофизике. М., Недра, 1985.

42. Кендалл Дж., Стюарт А. Статистические выводы и связи. М., Наука, 1973.

43. Кендалл М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. /Пер с анг. Э.Л. Пресмана и В.И. Ротаря.

44. Клаербоут Джон Ф. Теоретические основы обработки геофизической информации. М., Недра, 1981.

45. Клаербоут Джон Ф. Сейсмическое изображение земных недр. М., Недра, 1989.

46. Кондратьев И.К., Чистов П.И. Пространственно-временные линейные обрабатывающие системы в сейсморазведке. М., ВИЭМС, Серия IX, 1974 г.

47. Кондратьев O.K. О наших разногласиях. Геофизика №2, 2000.

48. Кремер Н.Ш. Теория вероятности и математическая статистика. М., Юнити, 2003.

49. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Т. II, М., Сов. радио, 1969.

50. Лейтер Ю, Арене X. Многомерный дисперсионный анализ. М., Финансы и статистика, 1985.

51. Лукина О.П., Никитин А.А. Надежность обнаружения аномалий и разрешающая способность самонастраивающегося фильтра. Известия Вузов, Геология и разведка №9, 1973, стр. 104-113.

52. Миронов B.C. Курс гравиразведки. Л., Недра, 1980.

53. Митрофанов Г., Сысоев А., Яшков Г. Исследование возможностей спектрально-статистического метода при обработке и интерпретации сейсморазведочных данных. Сборник докладов второго научного семинара стран членов СЭВ по нефтяной геофизике. М., 1982.

54. Михайлов И.Н., Мудрецова Е.А. и др. Методические рекомендации по интерпретации высокочастотной гравиметрической съемки с целью поисков залежей нефти и газа. НПО "НЕФТЕГЕОФИЗИКА", 1990.

55. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. /Пер с англ. Б.Л. Розовского. Под ред. и с предисл. Б.В. Гнеденко.

56. Мэйндоналд Дж. Вычислительные алгоритмы в прикладной статистике. М., Финансы и статистика, 1998.

57. Никитин А.А., Тархов А.Г. К использованию способа обратных вероятностей для обработки геофизических данных. В кн. Разведочная геофизика. Вып. №15, М., Недра, 1966, стр.94-98.

58. Никитин А.А. Использование статистической теории обнаружения сигналов для выделения слабых геофизических аномалий. Изв. Вузов, Геология и разведка №6, 1967, стр. 77-87.

59. Никитин А.А., Тархов А.Г. Статистические приемы извлечения информации при обработке геофизических данных. Геофизический сборник. Вып. №35., Киев, Наукова думка, 1970, стр.78-90.

60. Никитин А.А., Медовский И.Г., Власова И.И. Анализ простых приемов комплексной интерпретации геофизических данных. В кн. Прикладная геофизика. Вып. №62, М., Недра, 1971, стр.94-98.

61. Никитин А.А. Оценка надежности выделения геофизических аномалий. В кн. Разведочная геофизика. Вып. №59, М., Недра, 1973, стр.56-63.

62. Никитин А.А. Основные принципы обработки геофизических полей с целью выделения аномалий на фоне помех. Изв. вузов, Геология и разведка №5, 1976, стр. 115-121.

63. Никитин А.А. Статистические методы выделения геофизических аномалий. М., Недра, 1979.

64. Никитин А.А. Теоретические основы обработки геофизической информации. М., Недра, 1986.

65. Пахомов В.И. Петрофизический метод выделения метасоматитов. М., Недра, 1987.

66. Персиц Ф.М. Структурная функция как статистическая мера аномальности при аэрогеофизических поисках рудных месторождений. В кн. Математические методы исследования в геологии. М, ОНТИ ВИЭМС, 1976.

67. Петрищевский A.M. Глубинные структуры Вознесенского флюоритового района. Владивосток, Дальнаука, 2002.

68. Петрищевский A.M. Геофизические методы при разведке недр и экологических исследованиях. Частотные методы гравитационного моделирования глубинных структур (примеры и возможности). Томск, Материалы Всероссийской научно-технической конференции, 2003.

69. Петрищевский A.M. Гравитационные автокорреляционные индикаторы глубинных геологических структур. Тихоокеанская геология, 2004.

70. Петров А.В., Никитин А.А. Многомерные аналоги способа обратных вероятностей и самонастраивающейся фильтрации. Геология и разведка, Изв. ВУЗов № 2, 1989 г.

71. Петров А.В., Лыхин А.А, Никитин А.А Алгоритм комплексной интерпретации разновысотных геофизических наблюдений. Тезисы

72. Всесоюзного семинара им. Д.Г. Успенского "Теория и практика геологической интерпретации гравитационных и магнитных и магнитных аномалий". Алма-Ата, 1990 г.

73. Петров А.В. Алгоритм адаптивной энергетической фильтрации профильных геофизических наблюдений. Геология и разведка №1, 1994, стр.121-130.

74. Петров А.В. Алгоритм двумерной адаптивной энергетической фильтрации геофизических наблюдений. Геология и разведка №4, 1994 стр. 124-128.

75. Петров А.В. Адаптивная фильтрация геополей. Геоинформатика №6, 1996.

76. Петров А.В. Вопросы фильтрации нестационарных геополей. Тезисы международной конференции им. Успенского "Теория и практика геологической интерпретации гравитационных и магнитных аномалий". М., 1997.

77. Петров А.В., Борисов В.В. Обработка трехмерной геоинформации в программном комплексе спектрально-корреляционного анализа данных "КОСКАД 3D". Тезисы международной конференции. "Новые достижения в науках о земле". Москва, МГГА, 1997.

78. А.В. Петров, А.А. Трусов А.Н. «Компьютерная технология статистического и спектрально-корреляционного анализа трёхмерной геоинформации Коскад 3D». Геофизика №4, 2000 г.

79. Петров А.В., Лебедев А.Н. Статистическое зондирование геополей в скользящих окнах. Материалы Международной школы-семинара им. Д.Г. Успенского, Ухта, 2001, стр.208-214.

80. Петров А.В. Алгоритм адаптивной компенсирующей фильтрации геополей. Стр.89. Материалы 30-сессии Международного научного семинара им. Д.Г. Успенского , Москва. 2003

81. Приезжев И.И. Спектральный и статистический анализ аэрогеофизических данных в системе АСОМ АГС ЕС. Москва 1989 г. Автореферат на соискание ученой степени кандидата технических наук.

82. Родионов Д.А. Статистические решения в геологии. М. Недра, 1981.

83. Сажина Н.Б., Грушинский Н.П. Гравитационная разведка. М., Недра, 1966.

84. Светов Б.С. Теоретико-информационные основы геофизических методов разведки. Математические методы и АС в геологии. М., 1992.

85. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. Пер. с анг. В.П. Носков Под ред. и с предисл. М.Б. Малютова. М., Мир, 1980.

86. Серкеров С.А. Корреляционные методы анализа в гравиразведке и магниторазведке. М. Недра 1986.

87. Серкеров С.А. Спектральный анализ в гравиразведке и магниторазведке. М. Недра 1991.

88. Серкеров С.А. Гравиразведка и магниторазведка. М., Недра, 1999.

89. Серкеров С.А. Спектральный анализ гравитационных и магнитных аномалий. М., Недра, 2002.

90. Серкеров С.А. Гравиразведка и магниторазведка. М., Недра, 2006.

91. Сильвиа М.Т., Робинсон Э.А. Обратная фильтрация геофизических временных рядов при разведке на нефть и газ. М., Недра, 1983.

92. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. М., Наука, 1969.

93. Тархов Г.А., Бондаренко В.М., Никитин А.А. Принципы комплексирования в разведочной геофизики. Изв. АН Арм. ССР. Сер. геология и географ, наук №6, 1959, стр.63-73.

94. Тафеев Г.П., Соколов К.П. Геологическая интерпретация магнитных аномалий. JL, Недра, 1981.

95. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М., Наука, 1986.

96. Трофимова Т. А., Никитин А.А. Корреляционный способ обработки данных геофизического комплекса. Изв. Вузов. Геология и разведка №9, 1975, стр.142-129.

97. Трофимова Т.И. Курс физики. М., Высшая школа, 2004.

98. Успенский Д.Г. Гравиразведка. Д., Недра, 1968.

99. Фиников Д., Зенов А. Адаптивная предсказывающая деконволюция. Сборник докладов второго научного семинара стран — членов СЭВ по нефтяной геофизике. М., 1982.

100. Харман Г. Современный факторный анализ. /Перевод с анг. В.Я. Лумельского. Под редакцией и с предисл. Э.М. Бравермана М., Статистика, 1972.

101. Хемминг Р.В. Цифровые фильтры. Перевод с анг. В.Н. Лисина М., Недра, 1987.

102. Хьюстон А. Дисперсионный анализ. /Перевод с анг. А.Г. Кругликова. Под ред. и с предисл. Т.И. Голиковой. М., Статистика, 1979.

103. Шарапов И.П. Применение математической статистики в геологии. М., Недра, 1971.

104. Шрайбман В.И., Жданов М.С. Критерии выбора трансформационных многочленов оптимальной размерности. Гравиразведка. Справочник геофизика. М., Недра, 1981.

105. Юшманов Ю.П., Петрищевский A.M. Тектоника, глубинное строение и металлогения Прибрежной зоны южного Сихотэ-Алиня. Владивосток, Дальнаука, 2004.

106. Burg I.P. Maximum entropy spectral analysis. President at the 37-th Annual International SEG Meeting. Oklahoma City, October 1967 p.37-39.

107. Nikitin Alexei. A. Statistical Processing of Geophysical Date. Electromagnetic Research Centre, Moscow, 1993

108. Petrov A.V., Berzin R.G., Suleymanov A.K., Ermolaeva G.M., Solokha E.V. «Statistical processing of features of Geophysical fields by Coscad-3D technology». Тезисы докладов Europrobe Devonian-Triassic «Time-Slice» Symposium, 2001.