Joint Inversion of Direct Current Resistivity and Seismic Refraction Data, using Local and Global Optimization Algorithms with Synthetic and Real Data Examples. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

	PDF Paul_PhD_Dissertation_Report_n3.pdf Restricted to Repository staff only until 21 May 2024. Download (6MB)
	PDF Paul_PhD_Dissertation_Report_n3.pdf Restricted to Repository staff only until 21 May 2024. Download (6MB)

Arabic Abstract

أصبح الانعكاس المشترك لبيانات مقاومة التيار المباشر (DCR) والانكسار الزلزالي (SR) أصبح الانعكاس المشترك لبيانات مقاومة التيار المباشر (DCR) والانكسار الزلزالي (SR) تقنية شائعة للاستكشاف تحت السطحي بسبب قدرات التصوير عالية الدقة. تركز هذه الدراسة على أداء خوارزميات التحسين المختلفة لعكس مشترك لبيانات DCR و SR ، وتطبيق نهج التحسين المشترك المقترح على ثلاثة نماذج شاذة تركيبية (السد ، الموجب ، والمجمعة الإيجابية والسلبية) ، بالإضافة إلى حالة الدراسة في قبة الدمام بشرق المملكة العربية السعودية. تختبر الدراسة أيضًا طرقًا عشوائية مختلفة لنمذجة بيانات DCR و SR باستخدام نهج التحسين المشترك. وجدت الدراسة أن نهج التحسين المشترك يتفوق على كل من طرق التحسين المحلية والعالمية من حيث النسبة المئوية لإعادة بناء الانحراف والتقارب كما هو موضح في نتائج الاختبار التركيبي. تم العثور على هذا النهج ليكون فعال بشكل خاص في التعامل مع الطبيعة غير الخطية ومتعددة الأبعاد لمشكلة انقلاب المفصل ، وفي توصيف الجيولوجيا تحت السطحية بدقة. وجدت الدراسة أيضًا أن استخدام الطرق العشوائية لنمذجة بيانات DCR و SR يمكن أن يوفر أداة مفيدة لنمذجة أوجه عدم اليقين في البيانات ، ولتوفير تقديرات أكثر واقعية للخصائص الجوفية. أظهرت دراسة الحالة في قبة الدمام فعالية نهج التحسين المشترك في التوصيف الدقيق للجيولوجيا تحت السطحية. وأظهرت النتائج أن المنهج كان قادرًا على تحديد الهياكل الجيولوجية الرئيسية للمنطقة ، بما في ذلك الصدوع والكسور والحدود الصخرية. بشكل عام ، تقدم هذه الدراسة تحليلاً شاملاً لأداء خوارزميات التحسين المختلفة لعكس مشترك لبيانات DCR و SR. وجدت الدراسة أن نهج التحسين المشترك هو الطريقة الأكثر فعالية لتوصيف الجيولوجيا الجوفية بدقة.

English Abstract

The joint inversion of Direct Current Resistivity (DCR) and Seismic Refraction (SR) data has become a common technique for subsurface exploration due to its high-resolution imaging capabilities. This study focuses on the performance of different optimization algorithms for joint inversion of DCR and SR data, and the application of a proposed combined optimization approach to three synthetic anomalies models (dyke, positive, and combined positive and negative), as well as a case study in the Dammam Dome in Eastern Saudi Arabia. The study also tests different stochastic methods to model DCR and SR data using the combined optimization approach. The study found that the combined optimization approach outperforms both the local and global optimization methods in terms of the percentage of anomaly reconstruction and convergence as shown in the synthetic test results. This approach was found to be particularly effective in handling the non-linear and multi-dimensional nature of the joint inversion problem, and in accurately characterizing the subsurface geology. The study also found that the use of stochastic methods to model DCR and SR data can provide a useful tool for modeling the uncertainties in the data, and for providing more realistic estimates of the subsurface properties. The case study in the Dammam Dome demonstrated the effectiveness of the combined optimization approach in accurately characterizing the subsurface geology. The results showed that the approach was able to delineate the major geological structures of the area, including faults, fractures, and lithological boundaries. In general, this study provides a comprehensive analysis of the performance of different optimization algorithms for joint inversion of DCR and SR data. The study found that the combined optimization approach is the most effective method for accurately characterizing the subsurface geology.

Item Type:	Thesis (PhD)
Subjects:	Earth Sciences
Department:	College of Petroleum Engineering and Geosciences > Geosciences
Committee Advisor:	Prof. Al-Shuhail, Abdullatif
Committee Members:	Prof. Mora, Peter and Dr. Mahmoud, Sherif and Prof. Alfuraidan, Monther
Depositing User:	PAUL IRIKEFE EDIGBUE (g201305630)
Date Deposited:	24 May 2023 10:14
Last Modified:	24 May 2023 10:14
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/142390