On the possibility of detecting geological bodies without velocity contrast in the field of surface waves

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription or Fee Access

Abstract

Using a mathematical model within the framework of the linear theory of elasticity, interesting from both theoretical and practical points of view, the problem of surface wave irradiation of an elastic half-space containing a single buried body whose physical properties are different from those of the host medium material, but whose elastic moduli and density change in a consistent manner so that the velocity of both P- and S-waves do not differ from those in the host medium, is considered. It is shown that such buried heterogeneities, despite the lack of velocity contrast, can be detected and mapped both in plan and depth in a broadband field of Rayleigh surface waves by variations in the spectral amplitude of the signal recorded at several points on the surface.

Full Text

Restricted Access

About the authors

A. A. Tsukanov

Schmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: a.a.tsukanov@yandex.ru
Russian Federation, Bolshaya Gruzinskaya St. 10, p. 1, Moscow, 123995

A. V. Gorbatikov

Schmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences

Email: a.a.tsukanov@yandex.ru
Russian Federation, Bolshaya Gruzinskaya St. 10, p. 1, Moscow, 123995

References

  1. Аки К., Ричардс П. Количественная сейсмология: теория и методы. М.: Мир, 1983. Т. 1. 520 с.
  2. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика. Т. 7. Теория упругости. М.: Наука, 1987.
  3. Socco L.V., Foti S., Boiero D. Surface-wave analysis for building near-surface velocity models — Established approaches and new perspectives // Geophysics. 2010. V. 75. № 5. P. 75A83-75A102. https://doi.org/10.1190/1.3479491
  4. Besedina A.N., Tubanov T.A. Microseisms as a tool for geophysical research. A review // J. Volcanology and Seismology. 2023. V. 17. № 2. P. 83–101. https://doi.org/10.1134/S0742046323700112
  5. Викторов И.А. Звуковые поверхностные волны в твердых телах. М.: Наука, 1981. 288 с.
  6. Бирюков С.В., Гуляев Ю.В., Крылов В.В., Плесский В.П. Поверхностные акустические волны в неоднородных средах. М.: Наука, 1991. 416 с.
  7. Gulyaev Y.V., Hickernell F.S. Acoustoelectronics: History, present state, and new ideas for a new era // IEEE Ultrasonics Symposium, 2004. IEEE, 2004. V. 1. P. 182–190.
  8. Разин А.В. Рассеяние поверхностной акустической волны Рэлея на неоднородности малых размеров в твердом полупространстве // Изв. вузов. Радиофизика. 2010. Т. 53. № 7. С. 464–480.
  9. Лебедев А.В., Манаков С.А., Дубовой Д.В. Рассеяние волны Рэлея на приповерхностном включении в упругом полупространстве // Изв. вузов. Радиофизика. 2023. Т. 66. № 5-6. C. 483–504. https://doi.org/10.52452/00213462_2023_66_05_483
  10. Викторов И.А. Физические основы применения ультразвуковых волн Рэлея и Лэмба в технике. М.: Наука, 1966. 169 с.
  11. Можаев В.Г. Приближенные аналитические выражения для скорости волн Рэлея в изотропных средах и на базисной плоскости в высокосимметричных кристаллах // Акуст. журн. 1991. Т. 37. № 2. С. 368–374.
  12. Malischewsky P.G. Comment to “A new formula for the velocity of Rayleigh waves” by D. Nkemzi [Wave Motion 26 (1997) 199–205] // Wave Motion. 2000. V. 31. № 1. P. 93–96. https://doi.org/10.1016/S0165-2125(99)00025-6
  13. Калиткин Н.Н. Численные методы. М.: Наука, 1978. 512 с.
  14. Самарский А.А. Введение в численные методы. Учебное пособие. М.: Наука, 1982. 269 с.
  15. Горбатиков А.В., Цуканов А.А. Моделирование волн Рэлея вблизи рассеивающих скоростных неоднородностей. Исследование возможностей метода микросейсмического зондирования // Физика Земли. 2011. Т. 4. С. 96–112. https://doi.org/10.1134/S1069351311030013
  16. Цуканов А.А. Исследование и развитие метода микросейсмического зондирования. Дисс. на соиск. уч. ст. к.ф.-м.н., МГУ, Москва, 2010, 152 с. (автореферат https://phys.msu.ru/upload/iblock/3a0/2010-00-00-tsukanov.pdf).
  17. Котельников В.А. О пропускной способности эфира и проволоки в электросвязи — Всесоюзный энергетический комитет // Материалы к I Всесоюзному съезду по вопросам технической реконструкции дела связи и развития слаботочной промышленности, 1933. Репринт статьи в журнале Успехи. физ. наук. 2006. Т. 176. № 7. С. 762–770.
  18. Яновская Т.Б. К теории метода микросейсмического зондирования // Физика Земли. 2017. № 6. С. 18–23. https://doi.org/10.1134/S1069351317060076
  19. Лиходеев Д.В., Дударов З.И., Жостков Р.А., Преснов Д.А., Долов С.М., Данилов К.Б. Исследование глубинного строения вулкана Эльбрус методом микросейсмического зондирования // Вулканология и сейсмология. 2017. № 6. С. 28–32.
  20. Французова В.И., Данилов К.Б. Структура трубки взрыва имени М.В. Ломоносова Архангельской алмазоносной провинции по аномалиям микросейсмического поля // Вулканология и сейсмология. 2016. № 5. С. 71–78.
  21. Киселев Г.П., Данилов К.Б., Яковлев Е.Ю., Дружинин С.В. Радиометрические и сейсмометрические исследования кимберлитовой трубки Чидвинская (Архангельская алмазоносная провинция) // Вестник Камчатской региональной организации Учебно-научный центр. Серия: Науки о Земле. 2016. № 2. С. 43–53.
  22. Заалишвили В.Б., Чотчаев Х.О. Комплексный анализ геологических данных и скоростной модели ММЗ на разрезах Центрального Кавказа // Геология и геофизика Юга России. 2016. Т. 6. № 4. С. 52–67.
  23. Пупатенко В.В., Рябинкин К.С., Бронников А.К., Верхотуров А.Л. Опыт комплексирования микросейсмического и магнитотеллурического зондирования на участке северного фланга Центрального Сихотэ-Алинского разлома // Вестник Камчатской региональной организации Учебно-научный центр. Серия: Науки о Земле. 2021. № 2. С. 84–94.
  24. Цуканов А.А., Горбатиков А.В. Исследование влияния вклада объемных волн на результат применения метода микросейсмического зондирования // Акуст. журн. 2020. Т. 66. № 2. С. 198–205. https://doi.org/10.1134/S106377102001011X
  25. Миронов В.С. Курс гравиразведки. 2-е изд., перераб. и доп. Л.: Недра, 1980. 543 с.
  26. Sadovnichy V., Tikhonravov A., Voevodin Vl., Opanasenko V. “Lomonosov”: Supercomputing at Moscow State University // In: Contemporary High Performance Computing: From Petascale toward Exascale (Chapman & Hall/CRC Computational Science). Boca Raton, USA, CRC Press, 2013. P. 283–307.
  27. Adinets A.V., Bryzgalov P.A., Voevodin V.V., Zhumatii S.A.E., Nikitenko D.A., Stefanov K.S. Job digest: An approach to dynamic analysis of job characteristics on supercomputers // Numerical methods and programming: Advanced Computing. 2012. V. 13(4). P. 160–166.
  28. Zacharov I., Arslanov R., Gunin M., Stefonishin D., Bykov A., Pavlov S., Panarin O., Maliutin A., Rykovanov S., Fedorov M. “Zhores” — Petaflops supercomputer for data-driven modeling, machine learning and artificial intelligence installed in Skolkovo Institute of Science and Technology // Open Engineering. 2019. V. 9. № 1. P. 512–520. https://doi.org/10.1515/eng-2019-0059

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Results for cylindrical inhomogeneities without velocity contrast with a radius of R = 5 km. The color shows the ratio of the squared amplitude of the vertical component of the signal recorded on the surface to the squared amplitude of the vertical component of the incident wave at the same frequency. In the left column, the inhomogeneity consists of ML material with a reduced density of ρ = 2400 kg/m3, in the right column - MH with a density of ρ = 3000 kg/m3. The upper pair of inhomogeneities corresponds to the geometry of the G1 model, the lower pair - G2. The contour of the inhomogeneity is shown by a dashed line. The depth tie coefficient kG ~ 0.54–0.57 allows us to reconstruct the position of the inhomogeneity in the deep section.

Download (328KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Results for cylindrical inhomogeneities without velocity contrast with a radius of R = 10 km. The top pair of inhomogeneities corresponds to the geometry of the G3 model, the pair in the middle row — G4, the bottom pair — G5. The contour of the inhomogeneity is shown by a dashed line. Just as for Fig. 1, in the left column are the results for the ML material model with a reduced density, in the right — MH with an increased density.

Download (487KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Results for large cylindrical inhomogeneities without velocity contrast with a radius of R = 20 km. The top pair of inhomogeneities corresponds to the geometry of the G6 model, the pair in the middle row — G7, the bottom pair — G8. The depth tie coefficient kG ~ 0.39–0.42 allows us to reconstruct the position of the inhomogeneity in the deep section. In the left column of the diagrams, by analogy with Fig. 1 and Fig. 2, are the results for the ML material model, in the right — for MH.

Download (504KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Dependence of the depth tie coefficient kG, estimated using criterion (14), on the ratio of the depth D of the midpoint of the heterogeneity to its radius R for all the considered heterogeneities. In the considered cases, kG does not clearly depend on the vertical size H of the heterogeneity. The red square marker corresponds to heterogeneities with reduced material density ML, the blue round marker - with increased density MH. The marker size is proportional to the vertical size of the heterogeneity H.

Download (87KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Dependence of the average heterogeneity volume of the anomaly level, interpreted as the sought object, on the property contrast parameter. The square marker corresponds to the heterogeneity with reduced material density ML, which is manifested by a positive anomaly, the round marker - to the heterogeneity with increased density MH, observed as a negative anomaly. The dashed line shows the result of the linear approximation by the least squares method, according to the relationship (15).

Download (90KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 The Russian Academy of Sciences