Çağlayan Balkaya

Inversion of self-potential anomalies caused by simple-geometry bodies using global optimization algorithms

Three naturally inspired meta-heuristic algorithms—the genetic algorithm (GA), simulated annealing (SA) and particle swarm optimization (PSO)—were used to invert some of the self-potential (SP) anomalies originated by some polarized bodies with simple geometries. Both synthetic and field data sets were considered. The tests with the synthetic data comprised of the solutions with both noise-free and noisy data; in the tests with the field data some SP anomalies observed over a copper belt (India), graphite deposits (Germany) and metallic sulfide (Turkey) were inverted. The model parameters included the electric dipole moment, polarization angle, depth, shape factor and origin of the anomaly. The estimated parameters were compared with those from previous studies using various optimization algorithms, mainly least-squares approaches, on the same data sets. During the test studies the solutions by GA, PSO and SA were characterized as being consistent with each other; a good starting model was not a requirement to reach the global minimum. It can be concluded that the global optimization algorithms considered in this study were able to yield compatible solutions with those from widely used local optimization algorithms.

Modeling of crosshole ground-penetrating radar data

Uygulamalı jeofiziğin girişimsel olmayan elektromanyetik yöntemlerinden biri olan yer radarı sığ yeraltının oldukça yüksek çözünürlükle görüntülenmesi için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bir yer radarı çalışmasında iki önemli unsur olan çözünürlük ve derinlik, zeminlerin su, kil, çözülebilir tuz içeriklerinden ve antenin merkez frekansından etkilenir. Elektriksel iletkenliğin yüksek olduğu alanlarda istenilen çözünürlük ve hedeflenen derinlikte iyi bir yeraltı görüntüsü elde etmek zor olabilir. Bu nedenle, karşılıklı kuyu dizilimine dayanan bir yer radarı çalışması daha detaylı bir yeraltı radar hız dağılımının elde edilmesi için iyi bir alternatif yaklaşım olabilir. Bu çalışmada, karşılıklı kuyu yer radarı veri kümelerinin tomografik ters çözümü için gerekli olan ilk varış seyahat süreleri Maxwell denklemlerinin zaman ortamı sonlu farklar ve gridlenmiş bir hız alanı boyunca Eikonal denkleminin sonlu farklar çözümünden hesaplanmıştır. Modellemede iki kuramsal yeraltı modeli kullanılmıştır. İlk modelde yeraltı iki tabakadan oluşmaktadır. İkinci model tekdüze bir ortam içerisinde gömülü düşük ve yüksek hızlı bloklar içermektedir. Yer-hava arayüzeyinin modellemedeki etkisi ve bir kuyu içi radar çalışmasında kuyuların derinliği ve mesafesi arasındaki oranının önemi test çalışmalarında gösterilmiştir. Tüm alıcı konumlarında zamanda kaydedilmiş elektrik alanın düşey bileşenini (Ez) içeren radargramlar zaman ortamı sonlu farklar modellemesinden elde edilmiştir. Farklı derinlikteki kaynak konumları için seyahat süresi kontur haritaları hızlı bir sonlu farklar Eikonal çözücüsünden elde edilmiştir. Daha sonra, minimum seyahat süresine sahip ışın yolları alıcıdan kaynağa en dik iniş doğrultusunda izlenerek hesaplanmıştır. Sonuç olarak, her iki modelleme yaklaşımından elde edilen seyahat süreleri birbirleriyle oldukça uyumludur. Zaman ortamı sonlu farklar modellemesi ilk varışlarla ilişkili dalga fazlarının belirlenmesi ve değerlendirilmesi için önemli bir araçtır. Diğer taraftan, Eikonal denklemi temelli modelleme ilk varış sürelerinin doğrudan hesaplanması için oldukça etkili bir yaklaşım sunmaktadır. The ground-penetrating radar (GPR) that is one of the non-invasive electromagnetic methods of applied geophysics is widely used to image shallow subsurface with extremely high resolution. The resolution and depth being two important aspects in a GPR survey are affected by the water, clay, soluble salt contents of soils and the center frequency of antenna. It may be difficult to obtain a good subsurface image at desired resolution and targeted depth in the areas characterized by high electrical conductivity. Therefore, a GPR survey based on the crosshole configuration can be a good alternative approach to achieve more detailed subsurface radar velocity distribution. In this study, firstarrival traveltimes being essential for tomographic inversion of crosshole GPR data sets were calculated by a finite-difference timedomain (FDTD) solutions of Maxwell’s equations and finite-difference solution of the Eikonal equation throughout a gridded velocity field. Two theoretical subsurface models were used in modeling. In the first model, the subsurface divided into two layers. The second model includes lowand high-velocity blocks embedded in a homogenous medium. The effect of ground-air interface in modeling and the importance of the ratio between separation and depth of boreholes in a crosshole radar survey were also shown during the test studies. Radargrams consisting of the vertical component of the electric field (Ez) recorded in time at the entire receiver locations were acquired from FDTD modeling. Traveltime contour maps for source locations with different depths were obtained from a fast finite-difference Eikonal solver. Raypaths having the minimum traveltime were then calculated by following the steepest gradient direction from the receiver to the transmitter. As a result, the first-arrival traveltimes obtained from both modeling approaches are quite compatible with each other. FDTD modeling is an important tool to determine and evaluate of the wave phases corresponding to the first arriving wave. On the other hand, Eikonal-equation-based modeling presents an approach being highly effective for directly computing first-arrival traveltimes.