Nghiên cứu, áp dụng phương pháp cộng hưởng từ để tìm kiếm nước ngầm một số vùng trọng điểm ở miền bắc việt nam

1
BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG
VIỆN KHOA HỌC ĐỊA CHẤT VÀ KHOÁNG SẢN
DE







BÁO CÁO
TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ CẤP BỘ
ĐỀ TÀI: "NGHIÊN CỨU, ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP
CỘNG HƯỞNG TỪ ĐỂ TÌM KIẾM NƯỚC NGẦM MỘT
SỐ VÙNG TRỌNG ĐIỂM Ở MIỀN BẮC VIỆT NAM”




Chủ nhiệm đề tài : TS. Tăng Đình Nam



7441
10/7/2009


HÀ NỘI 2009

2

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG
VIỆN KHOA HỌC ĐỊA CHẤT VÀ KHOÁNG SẢN
DE


Tác giả:

TS. TĂNG ĐÌNH NAM (CHỦ NHIỆM)
GS.TSKH. NGÔ VĂN BƯU
TS. VŨ THỊ MINH NGUYỆT
KS. NGUYỄN TIÊN PHONG
KS. LƯƠNG THU TRANG


BÁO CÁO
TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ CẤP BỘ
ĐỀ TÀI: "NGHIÊN CỨU, ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP
CỘNG HƯỞNG TỪ ĐỂ TÌM KIẾM NƯỚC NGẦM MỘT
SỐ VÙNG TRỌNG ĐIỂM Ở MIỀN BẮC VIỆT NAM”


Cơ quan chủ trì
Viện Khoa học Địa chất và khoáng sản

Chủ nhiệm đề tài

TS. Tăng Đình Nam


HÀ NỘI -2009

1
MỤC LỤC
M U 1
CHNG 1 TNG QUAN V O SÂU CNG HNG T 4
1.1 Nguyên lý c bn và bài toán thun ca o sâu cng hng t 4
1.1.1. Nguyên lý c bn ca o sâu cng hng t 4
1.1.2. Bài toán thun ca o sâu cng hng t 7
1.2. Môi trng 1D 13
1.2.1.Bài toán ngc cho môi trng in tr sut cao, 1D, khung dây
n 13

1.2.2. Hàm nhân trong na không gian di t cách in và dn in 14
1.2.3. c im tng ng ca ng cong SCHT 1D 16
1.3. Ba mô hình 2D 18
1.4. Tình hình áp dng o sâu cng hng t  kho sát trc tip nc
nghm trên th gii và  Vit Nam 23

CHNG 2 THU THP, X LÝ, NGHCH O VÀ GII
THÍCH S LIU O SÂU CNG HNG T 26

2.1. Máy NUMIS Plus 26
2.2Thu thp s liu và các bin pháp chng nhiu khi o 27

2.2.1. c im nhiu in t ca ng dây ti in 27
2.2.2. Khung dây s tám 28
2.2.3. Khung dây bù 29
2.2.4. Chng nhiu nh nhn 31
2.3. Thu thp và ánh giá cht lng s liu SCHT 31
2.3.1. Chn khung dây 31
2.3.2. Chn các tham s trong thu thp s liu 32
2.3.3. ánh giá cht lng s liu SCHT 33
2.4. X lý, nghch o và gii thích s liu o sâu cng hng t 34
2.4.1. X lý s liu o sâu cng hng t 34
2.4.2. Nghch o s liu o sâu cng hng t 36
2.4.3. Gii thích s liu o sâu cng hng t 37

2
CHNG 3. KT QU NGHIÊN CU TH NGHIM VÙNG
TH XÃ LAI CHÂU VÀ BÓ MI THUN CHÂU SN LA 43

A. KT QU NGHIÊN CU TH NGHIM VÙNG TH XÃ LAI
CHÂU 43

3.1. c im a cht thy vn vùng th xã Lai Châu 43
3.1.1. a tng 43
3.1.2. Cu trúc, kin to 44
3.1.3. c im a cht thy vn 44
3.2 Các phng pháp và k thut thi công 48
3.2.1 Phng pháp và khi lng ã thc hin 48
3.2.2. Mng li kho sát 48
3.2.3 K thut thi công các phng pháp a vt lý 48
3.3. nh hng ca gradien trng t trong din tích nghiên cu 49
3.3.1. S thay i ca trng a t B

0
trong không gian và t tính ca
t á trong o sâu cng hng t 49

3.3.2. o v trng cm ng t B
0
ti phng Quyt Thng, th xã Lai
Châu. 50

3.4. nh hng bin thiên trng a t theo chu k 24 gi và giông sét 53
3.4.1. nh hng bin thiên trng a t theo chu k 24 gi 53
3.4.2. nh hng ca giông sét 55
3.5. Các bin pháp chng nhiu in t 56
3.5.1. Chng nhiu in t nhân to. 56
3.5.2. Chng nhiu in t t nhiên 58
3.6. Kt qu o sâu phân cc  phng Quyt Thng th xã Lai Châu 58
3.6.1. Kt qu trên tuyn T3a-0 58
3.6.2. Kt qu trên tuyn T3a-3 58
3.7. Kt qu o sâu cng hng t  phng Quyt Thng th xã Lai
Châu. 62

3.7.1. im o ti cc -25 tuyn T3a-0. 62
3.7.2. im o ti cc -25 tuyn T3a-1. 63

3
3.7.3. im o ti cc -51 tuyn T3a-3. 64
3.7.4. Kt qu khoan ti khu phng Quyt thng 65
3.8. Kt qu o sâu phân cc  khu vc xã Nm Long th xã Lai Châu 66
3.9. Kt qu o sâu cng hng t  khu vc xã Nm Long 71
3.9.1. im o ti cc 0 tuyn T1 71

3.9.2. im o ti cc 5 tuyn Tb1 72
3.9.3. Kt qu khoan ti cc 5 tuyn T1b khu vc xã Nm Long th
xã Lai Châu 72

3.10. ánh giá hiu qu ca o sâu cng hng t  vùng th xã Lai
Châu. 74

B. KT QU NGHIÊN CU TH NGHIM VÙNG BÓ MI,
THUN CHÂU, SN LA 75

3.11. c im a cht thy vn  vùng Bó Mi, Thun Châu 75
3.11.1. a tng 75
3.11.2 Cu trúc kin to 78
3.11.3. c im a cht thy vn 78
3.12 Các phng pháp avt lý và k thut thi công 81
3.12.1 Phng pháp và khi lng ã thc hin 81
3.12.2. Mng li kho sát 81
3.12.3 K thut thi công các phng pháp a vt lý 81
3.13. nh hng ca gradien trng t trong din tích nghiên cu 81
3.14. nh hng bin thiên trng a t theo chu k 24 gi và giông sét 81
3.15. Kt qu o sâu phân cc  Bn Bó, Bó Mi, Thun Châu 83
3.15.1. Kt qu trên tuyn T2 83
3.15.2. Kt qu trên tuyn T0 83
3.16. Kt qu SCHT  Bn Bó, Bó Mi, Thun Châu 89
3.16.1. SCHT S9 ti cc -5 tuyn T2 90
3.16.2. SCHT S10 và so sánh kt qu nghch o ca S9 và S10. 98
3.16.3. SCHT S17 ti cc -20 tuyn T0 103
C. ÁNH GIÁ KT QU X LY 106

4

1. SCHT 5t1b-NL-37.5 ti cc 5 tuyn T1b - Nm Long 106
2. SCHT S18 ti Mc Châu, Sn La 109
3. SCHT S17 ti Thun Châu, Sn La 110
4. ánh giá kt qu nghch o các im SCH 112
KT LUN VÀ KIN NGH 113
TÀI LIU THAM KHO 116
MỞ ĐẦU
Các phng pháp a vt lý trên th gii và  Vit Nam có nhiu óng
góp trong kho sát nc ngm. Tuy nhiên chúng u có mt nhc im c
bn là ch thc hin kho sát nc ngm mt cách gián tip qua các tham s
vt lý nh in tr sut, các tham s phân cc kích thích, hng s in môi, tc
 truyn sóng a chn,… Mãi n nm 1987 các nhà khoa hc Nga 
ng
u là Semenov A.G. mi công b nhng thành qu nghiên cu mt phng
pháp a vt lý hoàn toàn mi  kho sát nc ngm mt cách trc tip da
trên hin tng cng hng t ht nhân, c gi là o sâu cng hng t
(SCHT) [59-69]. Các im SCHT u tiên c thc hin khong gia các
nm 1979 và 1981. T nm 1982 SCHT ã c áp dng trong th
c tin và
c th nghim mnh m trong các iu kin a cht khác nhau  các nc
khác nhau. n nm 1988 Semenov A.G. và các ng nghip nhn c giy
chng nhn bng sáng ch máy SCHT u tiên: HYDROSCOPE [61,62].
T ó các nhà khoa hc Nga ã m rng nghiên cu, áp dng  nhiu
nc khác vi máy HYDROSCOPE: n  (1987), Afganistan (1988), c
(1989), Mông C (1990), Úc (1990), Pháp (1992), Israel (1992), M (1993),
Trung Quc (1993), Tây Ban Nha (1996), Guinea (1997). Bt 
u t 1994 Cc
a Cht Pháp (BRGM) và IRIS-Instruments hp tác vi Nga  ch to ra
máy NUMIS th h th nht t nm 1996 và c dùng ph bin nht hin nay
vi phn mm SAMOVAR da trên thut toán gii bài toán thun và nghch

ca Nga [54]. SAMOVAR ch dùng cho môi trng mt chiu (1D), in tr
sut cao. Sau ó mt chuyên gia v SCHT ngi Nga Legchenko A.V. [26-
39] chuyn sang Pháp và bt u xây dng mt nhóm nghiên c
u SCHT th
hai trên th gii. Cui th k 20 và u th k 21 thêm nhóm th ba  trng
Tng hp k thut Berlin (Technical University Berlin, Germany) ng u là
GS. Yaramanci U. [88-90] và nhóm th t vi Weichman P.B [85-87]  M.
Các công trình nghiên cu lý thuyt, phng pháp và ch to thit b cho n
nay ch yu thuc bn nhóm nghiên cu nêu trên.
n nm 1999 và 2000 Weichman P.B. và nnk mi gii c bài toán
SCHT trong trng hp tng quát, trong môi trng d
n in và vi h
thng khung dây phát và thu bt k [85,86]. Nm 2005 Hertrich M. bo v
thành công lun án TSKH vi  tài: "SCHT vi khung dây phát và thu tách
bit  kho sát phân b hàm lng nc 2D” chng t phng pháp có 
phân gii cao trong kho sát nông [17]. Vic nghiên cu áp dng SCHT ch
yu dành nhiu nht cho môi trng thun li nht là trm tích b ri (39% t
kho sát), còn nc karst khó khn h
n nhiu vi mô hình 2D/3D, lng nc
ít hn nên mi ch c nghiên cu ít nm gn ây vi 9% t kho sát [52].

2
Tháng 11 nm 2005 Vin Nghiên cu a cht và Khoáng sn (nay là
Vin Khoa hc a cht và khoáng sn) c nhn máy NUMIS Plus cùng
phn mm SAMOVAR. Hp ng nghiên cu khoa hc và công ngh s 01-
C-07/HKHCN ngày 19 tháng 4 nm 2007 gia B Tài nguyên và Môi
trng và Vin Nghiên cu a cht và khoáng sn và phiu giao vic s
63/GV- VNCKS ngày 4 tháng 5 nm 2007 ca Vin trng Vin Nghiên
cu a cht và Khoáng Sn v vic th
c hin  tài nghiên cu khoa hc công

ngh có tiêu : “Nghiên cứu áp dụng phương pháp cộng hưởng từ để tìm
kiếm nước ngầm một số vùng trọng điểm ở miền Bắc Việt Nam".
Mục tiêu của đề tài
- Nghiên cu, th nghim và áp dng phng pháp cng hng t 
tìm kim trc tip nc ngm phc v nhu cu kinh t xã h
i.
- Xây dng quy trình công ngh o c, thu thp và x lý s liu phng
pháp cng hng t  tìm kim trc tip nc ngm trong vùng á vôi karst.
 tài nghiên cu áp dng mt phng pháp a vt lý mi xut hin
trên th gii khong hai chc nm nay nên vic tìm hiu, thu thp tài liu
(công b cho n ht nm 2008 và mt s bài cha in ra) nhm áp dng úng
n, có hiu qu là vic cn thit c nêu trong chng 1 và 2.  tài có mc
tiêu nghiên cu áp dng và xây dng quy trình công ngh SCHT trong tìm
kim trc tip nc ngm vùng á vôi karst song nh ã nêu trên phn mm
SAMOVAR ch dùng cho môi trng in tr sut cao 1D, các phn mm
SCHT trong môi trng 2D/3D ang trong giai on nghiên cu, cho nên
trong chng 1 ngoài trình by ngn gn nghim tng quát (biu thc ca tín
hi
u SCHT), s nêu nh hng ca in tr sut cng nh nhng hn ch
khi dùng SAMOVAR trong môi trng 2D/3D. Nghim ó cng cho thy bn
cht vect ca tín hiu cng hng t nên khi có  t khuynh nghiêng (I ≠
90
0
) nh  Vit Nam thì nguyên lý tng hoán không áp dng c và kt qu
SCHT trong môi trng 2D/3D ph thuc vào phng v a t.
Nhiu in t là tr ngi ln nht cho vic áp dng SCHT, c bit
trong trng hp kho sát môi trng 2D/3D nh trong kho sát nc karst do
t s tín hiu trên nhiu rt nh, vì vy chng 2 dành riêng cho các bin pháp
chng nhiu khi o và x
 lý s liu. Chng 3 và 4 ln lt trình bày các kt

qu nghiên cu th nghim SCHT trong vùng karst  Lai châu và Sn La.
Cui cùng là kt lun và kin ngh.
Quy trình công ngh SCHT  tìm kim trc tip nc ngm vùng á
vôi karst (tiêu chun c s) c trình by thành mt vn bn riêng. Trong quy
trình có 10 ph lc vi ph lc 1 là: “S dng máy NUMIS Plus trong o sâu
cng hng t”.

3
 tài có s hp tác khoa hc ca chuyên gia c Gerhard Lange, ngi
ã có nhiu nm th nghim áp dng SCHT  nhiu nc, có nhiu bài báo
v SCHT, c bit ã có  xut và thc hin dùng khung dây bù
(compensation loop)  chng nhiu in t và nhng hn ch ca nó [22-25].
Trong quá trình thc hin  tài, tp th tác gi ã nhn c s giúp 
t
n tình, s ng viên khuyn khích ca lãnh o Vin Khoa hc a cht và
Khoáng sn, các chuyên viên V Khoa hc và Công ngh B Tài nguyên và
Môi trng. Tp th tác gi xin by t lòng cám n chân thành ti quý v và
mong c s góp ý  nâng cao cht lng báo cáo.

4
CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ ĐO SÂU CỘNG HƯỞNG TỪ
o sâu cng hng t (vit tt: SCHT; ting Anh: Magnetic
Resonance Sounding, vit tt: MRS) da trên hin tng cng hng t ht
nhân và hin là phng pháp a vt lý duy nht trên th gii c dùng 
kho sát trc tip nc ngm t mt t. Tt c các phng pháp a vt lý
khác dùng trong tìm kim nc ngm u là gián tip theo các tham s vt lý
nh i
n tr sut, các tham s phân cc kích thích, hng s in môi, tc 
truyn sóng a chn,….

Semenov A.G và các cng tác viên  Nga ã nghiên cu phng pháp,
gii bài toán thun và nghch cho SCHT bng khung dây n (mt khung
dây làm chc nng phát trong quá trình phát sóng iu hoà n sc, sau ó
nh b chuyn mch  làm chc nng thu), trong môi trng in tr sut
cao, sáng ch máy cng h
ng t u tiên phc v kho sát nc ngm
mang tên Hydroscope, nhn bng sáng ch  Liên Xô nm 1988 [61] và 
Anh nm 1989 [62]. n nm 1999 và 2000 Weichman và nnk công b công
trình nghiên cu lý thuyt tng quát v SCHT trong môi trng dn in,
tính ti hin tng phân cc elip cho loi khung dây bt k (khung dây n,
khung dây tách bit, ) [85,86]. Ln u tiên vic ánh giá các tính cht ca
các khung dây tách bit và các tính cht ca các ng cong SCHT t
ng
ng c trình bày vào nm 2003 [19] và th hin y  trong lun án tin
s ca Hertrich M nm 2005 [17], cho thy  phân gii cao trong kho sát
môi trng 2D nông.
Nhng nghiên cu lý thuyt v SCHT trên th gii tp trung ch yu
 bn trung tâm là Nga, Pháp, c và M. Sau ây s trình bày c s vt lý
ca SCHT , c s toán hc - kt qu nghiên cu lý thuyt bng mô hình hoá
toán hc d
a vào nhng công trình ca bn trung tâm nêu trên cho n nm
2008. Mt s bài báo ting Vit ã gii thiu SCHT [10,45,46] và kt qu
th nghim u tiên  Vit Nam [47].
1.1 Nguyên lý cơ bản và bài toán thuận của đo sâu cộng hưởng từ
1.1.1. Nguyên lý cơ bản của đo sâu cộng hưởng từ
Hydro có 3 ng v:
1
H,
2
H và

3
H, trong ó
1
H phong phú nht, chim
99.98%. Hydro có trong phân t nc. Trong ht nhân ca
1
H ch có mt
proton và ó là i tng kho sát trc tip nc ngm ca SCHT. Proton là
ht tích in dng, có khi lng c trng, có momen t µ (ký hiu ch ht

5
tích in dng, có khi lng c trng, có momen t µ (ký hiu ch m là
vect) và có spin. Spin là i lng mang tính lng t, c trng cho ht vi
mô, có th coi ó là momen ng lng quay ni ti ca ht vi mô, thng
gi là momen spin, nó mô t bn cht trng t ca ht vi mô. Momen t liên
h cng tuyn vi momen spin I theo biu thc:
µ = γ
h I (1.1)
Trong ó :
h I là xung lng góc ca ht nhân (h là hng s Plank rút
gn:
h = h/2
π
= 1,054592. 10
-34
J s, h là hng s Plank),
γ
là t s t hi
chuyn (có giá tr c trng cho mi ht nhân, i vi ht nhân hydro
γ

= 2,675.10
8
rad s
-1
T
-1
).
Khi các proton nm trong trng t tnh bên ngoài, trong SCHT là
trng a t B
0
, thì các momen t nh hng theo phng z ca trng t
bên ngoài, các momen t quay o quanh trc z vi tn s vòng Larmor
0
ω

(tn s Larmor
0
f ) và  trng thái cân bng thì to ra  t hoá M
0
c xác
nh theo các biu thc sau:
(1.2)

000
2 Bf
γ
π
ω
−
=

=
(1.3)
Trong ó k
B
là hng s Boltzmann, T là nhit  tuyt i, N/V là s
spin trong n v th tích. Du âm  biu thc ca tn s vòng Larmor
0
ω
th
hin s quay o ca các momen t quanh trc z theo chiu kim ng h
(Levitt, 1997).
Khi các momen t ã nm trong trng t tnh B
0
ngi ta phát dòng
xoay chiu vi tn s vòng Larmor: I(t) = I
0
cos(
0
ω
t) vào khung dây phát
trong mt thi gian ngn
p
τ
(xung in t)  to ra trng t iu hoà cng
hng B
T
. Di tác dng ca B
T
, các momen t quay o s lch khi
phng z ca trng t tnh B

0
mt góc
θ
v phng ca trng B
T
. Do
trng in t iu hoà truyn trong môi trng t á dn in nên trng t
kích thích B
T
s phân cc elip và to ra lch pha gia trng ã truyn i
(transmitted field) so vi trng kích thích do s dn in ca môi trng.
Các nghiên cu trc ây ca Trushkin và nnk (1995) và Shushakov (1996)
ã xem xét in tr sut ca t á trong khi tính biên  và pha ca tín hiu
cng hng t và mô t tín hiu cng hng t có giá tr phc, nhng li
không kho sát phân cc elip mà dùng phép xp x
cho trng hp  t
khuynh 90
0
thích hp cho vùng gn cc a t  Xiberi, Nga. Weichman và
nnk (1999, 2000) ã kho sát y  s phân cc elip ca trng kích thích
và biu thc ca tín hiu phc cho loi khung dây và v trí a lý bt k.

6
Weichman và nnk (2000) ã chng t rng ch có thành phn
⊥
T
B ca trng
kích thích B
T
vuông góc vi trng a t B

0
mi có tác dng ti các spin.
Trong quá trình tính toán
⊥
T
B phân cc elip c phân tích thành hai phân
cc tròn vi các biên  khác nhau và quay trái chiu nhau
⊥
T
B và
_
T
B , trong
ó
+
T
B quay theo chiu kim ng h và nh vy là quay cùng chiu vi
momen t, còn
-
T
B quay ngc chiu kim ng h quanh trng t tnh B
0
.
Trong quá trình SCHT ngi ta tng dn  sâu kho sát ti mi im
o bng cách tng momen xung q (q = I
0
p
τ
). Momen xung q trong SCHT
óng vai trò gn tng t nh khong cách gia 2 in cc phát AB trong o

sâu in thng ng.
Sau khi ngt xung, các momen t hi phc, suy gim dn  tr li
trng thái ban u theo phng ca trng a t B
0
và to ra tín hiu cng
hng t (in áp) trong khung dây thu. in áp o c ngay sau ngt xung
càng ln khi ht nhân hydro càng nhiu. Chúng có trong phân t nc, du khí
(i tng kho sát ca carota cng hng t) và c trong phân t  th rn.
Chúng c phân bit da vào c im hi phc khác nhau, theo hng s thi
gian suy gim T khác nhau do mc  linh ng khác nhau. Có hai loi T

tng ng vi hai loi vect t hoá, ó là T
1
i vi vect t hoá dc (dc
theo phng ca trng a t B
0
) và T
2
i vi vect t hoá ngang (vuông
góc vi phng ca trng a t B
0
). S suy gim ó c gi là suy gim
cm ng t do (Free Induction Decay, FID) và c dùng trong SCHT.
Trong thc t thng hay gp loi suy gim cm ng t do nhanh chóng hn,
gi là suy gim T
2
*
do tính bt ng nht ca trng vt lý cng nh s bin
i  cm t trong môi trng. Các hng s thi gian suy gim tuân theo
quan h sau : T

2
*
≤ T
2
≤ T
1
[12,29].
Ht nhân trong phân t cht rn có mc  linh ng rt hn ch và suy
gim rt nhanh (T
2
rt nh), nh bitum (mt loi hydrocarbon  th rn) có T
2

≤ 0,1 ms. Trong t á l hng nh cát kt, trm tích v vn giàu thch anh,
các ht nhân trong phân t cht lng liên kt vi b mt cht rn (nc liên
kt) hoc trong l hng nh khi dao ng luôn va chm vi b mt cht rn,
tiêu hao nng lng nhiu nên nng lng suy gim nhanh (T
2
nh), ht nhân
 trong hng ln hn (nc t do) có T
2
ln hn [11,58]. Máy o có thi gian
cht (“dead time”, máy cha o c) 30 ÷ 40 ms, nên ch o c tín hiu
ca nc t do. ó là c s vt lý ca vic xác nh trc tip nc ngm ca
SCHT  mt t.
Tín hiu dao ng vi tn s vòng Larmor, suy gim theo quy lut hàm
m vi hng s thi gian
*
2
T , lch pha

0
ϕ
so vi trng phát và ph thuc vào
momen xung q nh sau:

7
(1.4)
Tín hiu ban u
0
E và
0
ϕ
(ngay sau khi ngt xung: t = 0) không o
c do có thi gian cht
d
τ
ca máy, nên phi ngoi suy  tính ra theo các
biu thc sau (Legchenko A.V., Valla P., 1998, Braun M., Hretrich M. and
Yaramanci U.,2005):
(1.5)
(1.6)
Trong ó:
ω
∆
(
rf
ω
ω
ω
−

=
∆
0
) c gi là dch chuyn tn s (frequency
shift hoc frequency offset), là hiu s gia tn s Larmor vòng ω
0
ca trng
kích thích và tn s vòng ca tín hiu cng hng t o c
rf
ω
. Bn tham
s E(
d
τ
,q),
*
2
T (q),
ϕ
(
d
τ
,q) và )(q
ω
∆
c tính theo các thành phn cùng pha
và lch pha trong quá trình x lý s liu (Legchenko A.V., Valla P., 1998).
Các tham s ó c dùng  ngoi suy theo các biu thc (1.4) và (1.5) t
các giá tr o c sau thi gian cht
d

τ
thành giá tr biên  (1.4) và pha
(1.5) ban u  thi im t = 0. ng ghi biên  suy gim vi thi gian
theo hàm m, còn pha thay i tuyn tính. Các kt qu kho sát u dùng biên
 và pha ban u.
Th phc
= liên h tuyn tính vi phân b
hàm lng nc f(r) qua hàm nhân
:
(1.7)
Trong ó hàm nhân phc ph thuc vào  t khuynh, in tr sut
)(V
ρ
trong th tích kho sát, phng tuyn o so vi h to  t và h quan
sát.
1.1.2. Bài toán thuận của đo sâu cộng hưởng từ
1.1.2.1. Tín hiệu cộng hưởng từ tổng quát
Bài toán thun ca SCHT tng quát cho môi trng dn in,  t
thm bng  t thm ca không khí, ba chiu (3D) vi các khung dây bt k
c trình by u tiên trong công trình ca Weichman và nnk (1999, 2000).
Sau 
ây là biu thc th V ca tín hiu SCHT (Weichman và nnk, 2000) 
thi im t = 0:

8
(1.8)
Trong ó các tham s liên quan vi khung dây phát có ch s di dòng
T, liên quan vi khung dây thu có ch s di dòng R; |
)(r
−

R
B | và | )(r
+
T
B | là
nhng  ln ca các thành phn quay trái chiu ca trng thu và thành phn
quay cùng chiu ca trng phát so vi chiu quay ca h thng spin ca
trng in t th sinh trong môi trng dn in b phân cc elip; φ = [ζ
T
(r)
+ ζ
R
(r)] là tr pha t ni phát n mt im nht nh (r) và tr v ni thu;
⊥
TR,
b
)
là nhng vect n v ca các trng do các vòng dây thu và phát tng
ng to ra,
0
b
)
là vect n v ca trng a t và M
0
là vect t hoá  trng
thái cân bng, ω
0
là tn s vòng Larmor.
Biu thc (1.8) mô t tín hiu cng hng t trong khung dây thu nh
mt tích phân khi (3D) ca mt hàm ph thuc vào các thành phn khác

nhau ca trng t ca khung dây và trng t ca spin ph thuc vào vect
khong cách r. Ý ngha vt lý ca biu thc (1.8) nh sau:
Hàng th nht là biên  tín hiu ca h thng spin phát ra áp ng
cng hng t
. Nó gm biên  ca vect  t hoá (s lng ht nhân
hydro) và góc quay o
θ
do xung in t to ra. Góc quay o c xác
nh bi biên  chun hoá thành phn quay cùng chiu ca trng phát
|
)(r
+
T
B | và momen xung q.
Hàng th hai mô t  nhy ca khung dây thu i vi tín hiu di
mt t. S phân b trong không gian ca  nhy không ph thuc vào
momen xung q, ó ch là phân b không gian ca trng t liên quan vi
khung dây thu. Ngoài ra tín hiu b tr pha do suy gim in t trên khong
truyn t ni phát n th tích kho sát và t th tích ó v ni thu.
Hàng th ba ch liên quan 
n khung dây tách bit. Hai hàng trên ch
gm các i lng vô hng, hàng th ba tính ti bn cht vect và s tin
trin ca tín hiu cng hng t. Phn biu thc trong du ngoc vuông mô t
s ph thuc ca tín hiu cng hng t vào các nh hng tng quan ca
trng phát và thu cng nh nh hng ca chúng trong trng a t. Trong
trng h
p khung dây n thì s hng th hai trong du ngoc vuông (phn
o, tích vect và tích vô hng) s trit tiêu và s hng u (phn thc, tích
vect vô hng) bng 1, còn i vi khung dây tách bit thì biu thc trong
du ngoc vuông có giá tr trong di [-1, 1; -i, i] nên tín hiu ca SCHT vi

khung phát và thu tách bit có giá tr phc. Do bn cht vect ca tín hiu

9
cng hng t nên khi có  t khuynh nghiêng (I ≠ 90
0
) mà thay i v trí
khung dây phát và thu ln cho nhau thì tín hiu cng hng t khác nhau, nói
mt cách khác nguyên lý tng hoán vn tn ti trong các phng pháp a
vt lý thì  ây không úng na. Trong SCHT nguyên lý này ch úng duy
nht cho trng hp môi trng 1D  a cc t.
Trong trng hp khung dây n, ngha là khung dây phát và thu trùng
nhau thì
và phng trình (1.8) n gin i, tr
thành:
(1.9)
Nh vy hàm nhân trong trng hp khung dây n c tính nh sau:

(1.10)
Trong iu kin 2D phng trình (1.8) tr thành:



Trong ó K
2D
là hàm nhân 2D mà f(x,y,z)/y = 0.
Trong iu kin 1D, hàm lng nc phân b theo các lp nm ngang
thì f(r) = f(z) và phng trình (1.7) tr thành:
(1.13)
(1.14)
Khi xác nh in tr sut cùng vi hàm lng nc trong quá trình nghch

o thì mi bc tính lp hàm nhân li phi tính li.
Trên thc t khi thc hin SCHT mt s yêu cu k thut không áp
ng y  nh òi hi phi có trng t tnh (trong SCHT là trng a t)
B
0
hoc sóng iu hoà ca trng kích thích phi n sc, nên tín hiu cng
hng t b méo. Di ây s xem xét các nh hng ó.
(1.11)
(1.12)

10
1.1.2.2. Ảnh hưởng của dịch chuyển tần số tới tín hiệu cộng hưởng từ
Do bin thiên ngày êm ca trng a t B
0
và t á vùng kho sát
không ng nht v mt t tính nên tn s Larmor thay i ngay trong mt
im SCHT và to ra dch chuyn tn s
ω
∆
. Bt c dch chuyn tn s nào
cng gây ra lch pha (Trushkin D.V., Shushakov O. A., Legchenko A.V.,
1995), nh hng nhiu ti pha hn là ti biên  và to ra mi tng quan
ngc (anti-correlation) vi lch pha (Girard J F., Legchenko A. and
Boucher M., 2005), c kho sát k trong (Braun M., 2007). Kt qu nghiên
cu ca Braun 2007 cng cho thy giá tr pha có tng quan ngc vi du
ca dch chuyn tn s (hình 1.1), riêng i vi môi trng in tr su
t cao
thì biên  ca tín hiu cng hng t không ph thuc vào du ca dch
chuyn tn s, ít nht là trong di ± 2 Hz. i vi các SCHT có dch chuyn
tn s < ± 1 Hz thì có th b qua nh hng trong nghch o theo biên .

Hình 1.1. Ảnh hưởng của dịch chuyển tần số trong dải ± 2 Hz (theo bảng giá trị ở cột
giữa) tới biên độ (hình cột trái) và pha (hình cột phải) của tín hiệu cộng hưởng từ với điều
kiện: f
rf
= 2086.8 Hz, dịch chuyển tần số cố định cho các momen xung, điện trở suất cao
(10
6
⋅Ω m) của nửa không gian đất đá đồng nhất, khung dây tròn đường kính 100 m, hàm
lượng nước 100%, độ từ khuynh 60
0
, độ dài của xung
p
τ
= 40.3 ms.
nh hng ca dch chuyn tn s cng c kim tra ti thc a tai
Nauen (Berlin-c, Braun M., 2007) bng cách ln lt to ra 3 loi dòng
in phát có nhng tn s f
rf
khác nhau: f
rf
= 2088.8 Hz úng bng tn s
Larmor, tn s rt thp so vi tn s Larmor f
rf
= 2086.8 Hz và tn s rt cao
f
rf
= 2090.8 Hz,  dài ca xung
p

τ
= 40.3 ms. Vùng Nauen in hình cho
phn ln din tích  Bc c, gm trm tích  T (cát và sét tng), nm trên
cát và sét  Tam. Lp nc th nht (3-21 m) gm cát ht tinh-trung bình
nm trên tp cát xen k vi sét tng cho ti 60 m, lp nc th hai, gi thit,
cát  Tam bt u t 60 m tr xung. Phng pháp trng chuyn xác nh
tng sét  Tam là tng cách nc khu vc 
chiu sâu 154 m. in tr sut
Mômen xung [As]
Mômen xung [As]

11
phân b t mt t xung nh sau: 0-3 m: 3000
⋅
Ω
m, 3-12 m: 280
⋅
Ω m, 12-
64 m: 90
⋅Ω m, 64-154 m: 110
⋅
Ω
m, > 154 m: 2.6
⋅
Ω
m. Các kt qu SCHT
 3 tn s phát f
rf
c th hin trên trên hình 1.2 phù hp vi kt qu nghiên
cu bng mô hình toán hc nêu trên.

Hình 1.2. Thử nghiệm ĐSCHT với 3 tần số phát khác nhau tại Nauen-Berlin với khung
dây số tám (d = 50 m), độ dài của xung
p
τ
= 40.3 ms.
1.1.2.3. Mô hình 1D nâng cao
Mô hình toán hc u tiên dùng  tính cho biên  tín hiu cng
hng t trong trng hp 1D vi t á cách in kèm theo các iu kin: 1/
trng a t B
0
không thay i, 2/ ω = ω
L
và 3/ trng in t kích thích
iu hoà n sc. Mô hình ó hin c dùng trong phn mm SAMOVAR
bán kèm theo máy NUMIS PLUS c gi là mô hình hin hành (existing
model) hoc mô hình n gin hoá (simplified model) [27]. Nó cho phép tính
chuyn dch pha ca tín hiu cng hng t ch do  dn in ca môi
trng to ra. Trong thc t khi phát xung trng in t iu hoà không bao
gi c xung vuông vn hình ch nht, nên có các sóng hài c
 bn bc nht
(first harmonic), bc hai (second harmonic, lch khi tn s Larmor khong
35 Hz), bc ba (third harmonic, lch khong 60 Hz), . Mt mô hình toán hc
hoàn chnh hn tính ti c nh hng ca sóng hài bc cao (ti bc ba) ca
xung và chuyn dch tn s do các bin i trong không gian – thi gian ca
trng a t trong môi trng 1D c gi là mô hình nâng cao (enhanced
model) [27]. Mô hình b hn ch do ch còn dùng gi thit v
tính cht tuyn
tính ca vect t hoá, iu ó không còn phù hp khi góc quay o ln
(tng ng vi momen xung ln).

Sau ây trình by kt qu mô hình hoá lp nc nông, dày theo c hai
mô hình nâng cao và n gin hoá  tin so sánh và thy nh hng chuyn
dch tn s ∆ω và sóng hài bc cao (ti bc ba) ca xung trng in t kích
thích. Lp nc c gi là nông hay sâu tu
theo  nm sâu tng i so
vi kích thc khung dây. Mô hình hoá c tin hành vi  t khuynh
Biên  [nV]
Pha []
T
*
2
[ms] Tn s [Hz]
Mômen xung [A•ms]

12
I = 60
0
, tn s Larmor f
L
= 2 000 Hz (tng ng vi B
0
= 46 970.41 nT),
khung dây vuông cnh 75 m, mô hình 1D cho mt lp nc dy 10 m, hàm
lng nc w = 20 % cho trng hp lp nc nông có  sâu ca mt lp
nc bên trên là 5 m, trong na không gian in tr sut cao 100 Ω⋅m vi các
giá tr ∆ω khác nhau và c th hin trên hình 1.3a và 1.3b.

+ Trng hp ∆ω = 0. Theo kt qu tính toán trình bày trên hình v khi
phát xung in t vi t
n s úng bng tn s Larmor thì ∆ω = 0. Trong mô
hình n gin hoá ch ly mt sóng hài c bn  tính, còn trong mô hình
nâng cao dùng ti ba sóng hài. Trong trng hp lp nc nông (hình 1.3a)
thì các sóng hài bc cao nh hng ti c biên  và pha (to ra pha âm) còn
i vi lp nc sâu (hình 1.3b) li không có nh hng nào.
Hình 1.3a Mô hình hoá bằng số: tín hiệu cộng hưởng từ của lớp nước dày 10m ở sâu
5m với hàm lượng nước 20% trong nửa không gian 100
Ω⋅
m với các chuyển dịch tần số
khác nhau.
Biên 


(
nV

)

Mô men xung [A·ms]
Mô men xung [A·ms]
Pha
(

)

Hình 1.3b Mô hình hoá bằng số: tín hiệu cộng hưởng từ của lớp nước dày 10m ở sâu
70m với hàm lượng nước 20% trong nửa không gian 100
Ω⋅
m với các chuyển dịch
tần số khác nhau.
1 - mô hình đơn giản hoá; 2 - mô hình nâng cao với
∆ω
/(2
π
) = +2 Hz;
3-mô hình nâng cao với
∆ω
= 0; 4 - mô hình nâng cao với
∆ω
/(2
π
) = - 2 Hz;
5 – ngưỡng đo của máy (10 nV).
Biên 


(
nV
)

Pha
(

)

Mô men xung [A·ms]
Mô men xung [A·ms]

13
+ Trng hp ∆ω ≠ 0. Kt qu mô hình hoá cho thy trong trng hp
lp nc nông thì phn u ca ng cong biên  (vi q nh) thc t trùng
nhau cho c hai loi mô hình n gin hoá và nâng cao, không ph thuc và
∆ω. Trong phn q ln hn thì ∆ω nh hng mnh ti c biên  ln pha, nu
không  ý ti pha âm  nhng q ln mà ch nhìn vào ng cong biên  thì
d nh
n nhm là có lp nc th hai  di sâu; ó ch là lp nc o
(phantom aquifer) do các hài bc cao ca xung to ra. Trong trng hp nc
sâu, biên  hu nh không b nh hng, còn pha ít b nh hng.
1.2. Môi trường 1D
1.2.1.Bài toán ngược cho môi trường điện trở suất cao, 1D, khung dây đơn
Có nhiu s  có th dùng  nghch o s liu SCHT, tuy nhiên
cho n hin nay phng pháp iu chnh hoá ca Tikhonov (Tikhonov
regularisation method) vn c chp nhn rng rãi và dùng trong phn mm
SAMOVAR bán kèm theo máy NUMIS Plus (Legchenko A.V., Shushakov
O. A., 1998). Thot tiên thc hin nghch o biên  tín hiu E
0

(q)  tìm
phân b hàm lng nc theo chiu sâu w(z) theo phng trình (1.13). Có th
thu c nghim gn úng bng cách chiu phng trình (1.13) lên không
gian con có chiu hu hn  gii phng trình:
ij
j
ij
Ewqk
,0
)( =⋅
∑

Trong ó i = 1,2, ,I là ch s chy ca s o (I là s lng momen
xung q), j = 1,2, ,J là ch s chy ca không gian con và
)(qk
j
là tp các
vect ca nhân thu c do chiu hàm nhân K(q,z) lên tp các hàm c bn
)(z
j
β

∑
=
j
jj
zwzw )()(
β
và
∫

∞
=
0
)(),()( dzzzqKqk
jj
β

Có th dùng hàm hp làm hàm c bn. Nh vy các vect nhân là
nhng áp ng c bn ca nhng lp nc (w
j
= 1) có  sâu z và chiu dày
z∆ . Khi các khong  sâu là 0 ≤ z ≤ L,
jjj
zzz
−
=
∆
+1
,
∑
=
∆=
J
j
j
zL
1
, thì các hàm
c bn là
1)(

1
=
<≤
+jjj
zzz
β
, 0),(
1
=
≥
<
+jjj
zzzz
β
và các vect hàm nhân là
∫
+
=
1
),()(
j
j
z
z
j
dzzqKqk
.

14
Phng trình chiu c vit di dng ký hiu ca ma trn nh sau:

0
ew =⋅A ,
Trong ó
[
]
ji
a
,
=A là ma trn ch nht
I
x J vi các phn t )(
, jjji
qka = ,
T
Ii
EEEE ), ,, ,,(
,0,02,01,0
=
0
e
,
)(
0,0 ii
qEE
=
là tp các s liu thc nghim và
T
Jj
wwww ), ,, ,,(
21

=w
,
)(
jj
zww
∆
=
là phân b thng ng ca hàm lng
nc, T trong toán hc ma trn là ký hiu chuyn v.
Nghch o c thc hin bng phng pháp iu chnh hoá
Tikhonov:
22
0
)(
LL
w
ηηη
η
WWAM ⋅+−⋅= e ,
Trong ó
η
W
là nghim vect, nó cc tiu hoá phim hàm Tikhonov
(
η
M
) i vi tham s iu chnh hoá
η
> 0. Dùng nguyên tc phân k
(discrepancy principle) ca Morozov (1966)  gii bài toán cc tiu hoá và

phng pháp gradien liên hp thc hin cc tiu hoá.
Khi tính phân b
*
2
T (z) trong (1.4) ngi ta gi thit th tích hu hn
nh ti r trong (1.9) là ng nht i vi c hàm lng nc và thi gian suy
gim. iu ó có ngha là trong khi E
0
to ra t th tích ó là mt hàm ca q
thì thi gian suy gim T (
1
T
hoc
*
2
T
) li c lp i vi q. Nh vy, thay vì
phi làm trùng chui thi gian E(t,q) bng hàm m cho mi q  tính T(q)
nhm tính ra T(z) thì u tiên hãy nghch o E(t,q) thành w(t,z) ri làm trùng
các w(t,z) bng hàm m  tính ra T(z).  nghch o E(t,q) ngi ta dùng
luôn thut toán nghch o E
0
(q).
1.2.2. Hàm nhân trong nửa không gian dưới đất cách điện và dẫn điện
+ Hàm nhân mang ý ngha  nhy trong SCHT và tính cht dn in
ca na không gian di t cng c tính ti trong trng hp tng quát.
Song trong thc t ph bin li vn thng dùng hàm nhân 1D tính cho môi
trng cách in hay vn gi là in tr sut cao theo biu thc (1.13) nh
trong phn m
m SAMOVAR ca máy NUMIS PLUS. Hin  Vit Nam cha

có phn mm tính cho môi trng dn in, do vy cn xem xét ti sai s mc
phi khi b qua nh hng dn in trong nghch o. Tuy máy NUMIS
PLUS hin có mi ch thit k cho o vi khung dây n, nhng ã có thêm
khung dây bù nhiu in t nên cng xem nh hng ca khong cách và
phng so vi khung dây phát.
Hàm nhân 1D
c tính theo (1.14), tích phân ca hàm nhân 3D theo
các phng nm ngang cho na không gian di t in tr sut cao. Kt
qu th hin s óng góp ca mi momen xung theo chiu sâu. i vi khung

15
dây n (hình 1.4, bên trái) hàm nhân 1D th hin mt vùng óng góp cc i
ca tín hiu thuc mi momen xung, vùng ó m rng dn nhng yu dn và
sâu dn khi momen xung tng lên.  tin cho vic xem xét khi gii thích tài
liu, s óng góp ó thng c th hin theo ng ng tr trên hình 1.4,
bên phi.






Hình 1.4. Độ nhạy chiều sâu của hàm nhân 1D trên đồ thị cho từng momen xung
(hình bên trái) và đồ thị đường đẳng trị phụ thuộc vào momen xung (hình bên phải).
Di ây là hàm nhân 1D dùng  tính tín hiu cng hng t cho na
không gian di t ng nht chun cách in (10 000 Ω⋅m) và vn dùng
trong các phn mm  nghch o SCHT 1D cho các môi trng có in
tr sut hu hn khác nhau. Di ây là kt qu gii bài toán thun cho na
không gian di t dn in vi in tr su
t hu hn khác nhau (100, 50,

10, 1 Ω⋅m), sau ó dùng hàm nhân 1D cho na không gian di t chun
cách in  nghch o cho các môi trng dn in  xem mc  sai s
khi không tính ti tính cht dn in ca môi trng 1D (hình 1.5).
a)Hàm nhân dùng b) Các hàm nhân dùng  mô hình hoá
 nghch o




c)


 sâu
(
m
)

 sâu
(
m
)

Log ( nhy 1D[nV/m])
Momen xung q
i
[A⋅s] Momen xung q
i
[A⋅s]
 sâu (m)
q [A⋅s] q [A⋅s] q [A⋅s]

q [A⋅s] q [A⋅s]
Mo men xun
g

(
A⋅s
)

M
o
men xung (A
⋅
s)
Biªn ®é [nV]
Biªn ®é [nV]
Biªn ®é [nV]
Biªn ®é [nV] Biªn ®é [nV]

16
d)







Hình 1.5. Ảnh hưởng của điện trở suất đồng nhất trong nửa không gian dưới đất
tới hàm độ nhạy (hàng trên cùng) và kết quả nghịch đảo tính cho khung dây tròn, đường
kính 100 m, B

0
= 48000 nT, I = 60
0
.
Mô hình mt lp nc sâu 20 n 45 m, hàm lng nc 30% (trên
hình 1.5  hàng di cùng, ng ngt on, mu en) và 5% trong t á
bên ngoài; kt qu nghch o th hin bng ng lin nét, mu xanh. Nhng
 th  hàng trên cùng là ng ng tr biên  hàm nhân 1D cho na
không gian di t vi in tr sut khác nhau ghi trên u mi  th. Trên
 th
 hàng th hai chm  là biên  tính theo bài toán thun cho mô hình
 hàng th ba vi giá tr in tr sut  ct tng ng và ng en là ng
cong o sâu theo kt qu nghch o dùng hàm nhân chun cách in vi sai
s cn quân phng (rms) tính theo phn trm (%) ghi  áy  th. Trên
hàng cui cùng ng mu xanh là kt qu nghch o tính ra hàm lng
nc w% v
i sai s cn quân phng (rms) tính theo phn trm (%) ghi  áy
 th. Theo ó thy vi khung dây 100 m thì in tr sut Rho ≥ 100 Ω⋅m
không nh hng ti kt qu nghch o, còn khi Rho < 100 Ω⋅m thì kt qu
nghch o cho lp nc nm sâu hn và hàm lng nc nh hn, c bit
mc sai s ln khi Rho < 10 Ω⋅m. Các kt qu mô hình hoá nêu trên c tính
trong tr
ng hp không có nhiu.
1.2.3. Đặc điểm tương đương của đường cong ĐSCHT 1D
Bài toán nghch o cng hng t t không úng n, iu ó có
ngha là i vi mt lp nc nht nh không th xác nh c ng thi c
 dày và hàm lng nc, th hin trong nguyên lý tng ng. Theo ó
hai lp nc   sâu z vi các chi
u dày ∆z
1

, ∆z
2
< z là tng ng nu
w
1
∆z
1
= w
2
∆z
2
. Trên hình 1.6 th hin sai s tng i ca  phân gii cho
 sâu (m)
 sâu (m)
W%
W% W% W% W%
Biên  mô hình hóa dùng hàm nhân dn Hàm lng nc ca mô hình
Nghch o dùng hàm nhân cách in Kt qu nghch o

17
mô hình lý thuyt ca mt lp nc dày 10 m vi hàm lng nc w = 20% 
các  sâu (m) khác nhau khi không có nhiu trong khung dây vuông 100 m
[31]. Sai s tng i c tính theo
mhmhnd
PPP /)(%100
−
×
=
ε
, trong ó

nd
P
và
mh
P là tham s tính theo nghch o và tham s thc ca mô hình. Theo ó có
th thy rng hàm lng nc và  dày phân gii tt hn khi lp nc gn
khung dây. Khi lp nc   sâu ln hn na kích thc khung dây thì lp
nc dày 10 m không th phân gii ra c,  dày ln hn nhiu so vi mô
hình, còn hàm lng nc thì nh hn nhiu so vi mô hình và  phân gii
ca tích w x ∆z tr
nên tt hn. nh ca lp nc c xác nh khá tt (ε <
25%). Khi có nhiu thì  phân gii gim i. So sánh kt qu xác nh  sâu
lp nc ca SCHT  13 l khoan khi kho sát nc ngm ca i phong
hoá và nt n trong á móng granit  Burkina Faso (Tây Phi) vi khung dây
vuông 125 m, tn s Larmor 1412 Hz, t s tín hiu trên nhiu S/N = 7.5 thy
sai s ± 12% cho nh lp nc bão hoà (trong kho
ng 7.5 n 19.2 m) và ±
17% cho áy lp nc (trong khong 40 n 80 m) [80].


+ Khi kho sát i tng ít nc trong á cng (nh trong á cng nt
n do b phong hoá, nc karst,…) thì phi chú ý ti mc giá tr o c tin
cy ca máy. ó là ngng (threshold) 10 nV ca máy NUMIS Plus vi công
ngh hin nay. Phi có mt lng nc vi  sâu ca nó to ra tín hiu cng
hng t l
n hn 10 nV mi áng tin cy.  ánh giá iu kin ó
Legchenko A.V., và nnk (2006) ã dùng mô hình 1D, tính cho ct cha nc
H (m) ca th tích cha nc (m
3
) trên mt n v din tích áy (m

2
), dùng
khung dây vuông cnh 50 m, qun hai vòng dây, trng a t B
0
= 40 500
nT,  t khuynh I = 20
0
vi ngng phát hin tin cy ca máy NUMIS Plus
Hình 1.6. Sai số độ phân giải lớp nước dầy 10 m dưới khung dây vuông, cạnh 100 m.


sâu
Sai s tn
g
i (%)
nh lp nc
Hàm lng nc (w%)
Chiu dày (z)
Tích
(
w*z
)


18
là 10 nV. Trên hình 1.7 th hin biên  ln nht ph thuc vào nh chiu
sâu khi cha nc, nó cho thy vi lp nc dày 10 m phi có hàm lng
nc ln hn 2% (chiu dy nhân vi hàm lng nc > 0.02). Lp á cng
nt n có  rng hiu dng nh (< 0.5%) không th phát hin c.

Hình 1.7. Biên độ lớn nhất của tín hiệu cộng hưởng từ phụ thuộc vào đỉnh chiều sâu khối
chứa nước, nằm dưới khung dây vuông cạnh 50 m, quấn hai vòng dây, B
0
= 40 500 nT, I =
20
0

1.3. Ba mô hình 2D
Vic x lý bng phn mm SAMOVAR 1D hin nay ch có th chp
nhn c khi d thng 2D có kích thc bng hoc ln hn kích thc
khung dây [32]. Trong lun án tin s khoa hc ca Hertrich M., 2005 [17] ã
trình by kt qu mô hình hoá toán hc cho 3 loi mô hình 2D cha nc,
bng cách tính bài toán thun cho mô hình, sau ó dùng kt qu bài toán
thun  nghch o không tính ti nhiu.
Vic mô hình hoá bng s
u thc hin vi khung dây hình tròn,
ng kính d = 48 m vi 2 vòng dây in; iu kin trng a t ca các
nc Trung Âu vi  t khuynh I = 65
0
, cng  trng a t B
0
= 48 000
nT (u ln hn so vi  Vit Nam), in tr sut ca t á 50 Ω⋅m, phng
v tuyn o 45
0
. Vi bc o 24 m (khung dây hình tròn chm lên nhau 24 m)
thì chiu dài tuyn o k t u mút bên trái ca khung dây hình tròn th nht
(có tâm P1, im ghi giá tr) n u mút bên phi ca khung dây hình tròn
th t (có tâm P4) là 120 m. Vi bc o 24 m trên chiu dài tuyn 120 m ch
 sâu (m)

Biên  (nV)

19
có th thc hin 4 im SCHT vi khung dây n, nu cùng trên on tuyn
ó tin hành SCHT vi khung dây tách bit (bao gm khung dây chm na
bc o, khung dây lin k (2 tâm im lin k cách nhau 2 bc o) và
khung dây có 2 tâm im lin k cách nhau 3 bc o thì có thêm 12 im o
sâu, c thy 16 im o sâu. Sau ây là 3 loi mô hình nc ngm 2D
(hình
1.8):
Mô hình 1: Lp nc vát nhn, ranh gii trên sâu 6 m (1/8 ng kính
d ca khung dây), ranh gii di có chiu sâu tng dn trên on kéo dài 72
m (1.5 d) t 12 m (1/4 d) ti 36 m (3/4 d).
Mô hình 2: Thu kính nc rng 72 m (1.5 d), chiu dy ln nht 24 m
(1/2 d) và tâm nm sâu 24 m (1/2 d) di im gia ca on tuyn.
Mô hình 3: Hai thu kính nc hp  hai  sâu khác nhau. Mt thu
kính nh rng 48 m (1 d), chiu dy ln nht 6 m (1/8 d) và tâm nm sâu 12
m (1/4 d) d
i im gia (P2) ca khung dây gia bên trái. Thu kính th hai
rng 48 m (1 d), dy hn vi chiu dy ln nht 12 m (1/4 d) và tâm nm sâu
hn,  24 m (1/2 d) di im gia (P3) ca khung dây gia bên phi.
Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3

Hình 1.8. Ba loại mô hình nước ngầm 2D. Hàng trên cùng thể hiện các điểm nút ở ranh
giới mô hình và vị trí khung dây, hàng giữa – phân bố nước trong mạng lưới tinh khi mô
hình hoá thuận, hàng thứ ba - phân bố nước trong mạng lưới thô khi mô hình hoá ngược
và dưới cùng là thang hàm lượng nước.
Trên các hình 1.9, 1.10 và 1.11 trình by các kt qu nghch o i vi
3 loi mô hình 2D cha nc nêu trên nhng theo các loi khung dây khác
nhau và cách biu din kt qu khác nhau nhm so sánh và ánh giá các loi