يوسف خلف: «الجيوفيزياء العكسية» منهج حديث لتفسير البيانات الجيوفيزيائية

رئيس شركة لايف شيلد: النمذجة المتقدمة تتيح فهمًا أدق للخزانات الجوفية في البيئات الرسوبية المعقدة

دمج بيانات الآبار والجسات يرفع دقة التفسير إلى أكثر من 95%

البرمجة والذكاء الاصطناعي أدوات أساسية في تحليل البيانات الجيوفيزيائية

الجيوفيزياء العكسية تفتح آفاقًا جديدة لإدارة الموارد الطبيعية

في ظل التطور المتسارع في تقنيات الاستكشاف الجيوفيزيائي وتحليل البيانات الجيولوجية، يبرز اتجاه علمي حديث يُعرف باسم «الجيوفيزياء العكسية»، والذي يغير الطريقة التقليدية لتفسير البيانات الجيوفيزيائية ويمنح الباحثين أدوات أكثر دقة لفهم التراكيب الجيولوجية المعقدة، خاصة في البيئات الرسوبية.

قال الدكتور يوسف خلف، رئيس شركة لايف شيلد والخبير في الهيدروجيولوجيا والجيوفيزياء التطبيقية، إن التطور المتسارع في تقنيات الاستكشاف الجيوفيزيائي وتحليل البيانات الجيولوجية أفرز اتجاهًا علميًا حديثًا يُعرف باسم «الجيوفيزياء العكسية»، وهو منهج يغير الطريقة التقليدية لتفسير البيانات الجيوفيزيائية ويمنح الباحثين قدرة أكبر على فهم التراكيب الجيولوجية المعقدة، خاصة في البيئات الرسوبية.

وأشار، في حوار خاص، إلى أن هذا المنهج يعتمد على بناء نموذج جيولوجي افتراضي في البداية اعتمادًا على المعرفة الرسوبية والهيدروجيولوجية للمنطقة، ثم اختبار هذا النموذج باستخدام تقنيات النمذجة الجيوفيزيائية المتقدمة ومقارنته بالبيانات الميدانية، بما يسمح بتحسين دقة التفسير والوصول إلى نموذج علمي أكثر واقعية يمكن الاعتماد عليه في دراسات المياه الجوفية وإدارة الموارد الطبيعية..  وإلى نص الحوار 

ما المقصود بمنهج «الجيوفيزياء العكسية»؟

يعتمد التفسير الجيوفيزيائي التقليدي غالبًا على البدء بالبيانات الميدانية مثل المقاومة النوعية أو السرعات الزلزالية، ثم محاولة استنتاج التراكيب الجيولوجية منها.

أما في منهج «الجيوفيزياء العكسية» فيتم عكس هذه العملية؛ حيث يبدأ الباحث أولًا ببناء نموذج جيولوجي افتراضي يعتمد على المعرفة الرسوبية والهيدروجيولوجية للمنطقة، ثم يتم توليد استجابة جيوفيزيائية متوقعة لهذا النموذج باستخدام تقنيات النمذجة الأمامية Forward Modeling.

بعد ذلك تتم مقارنة هذه الاستجابة مع البيانات الجيوفيزيائية الحقيقية، وإذا ظهر اختلاف يتم إدخال مرحلة النمذجة العكسية Inverse Modeling لتحسين النموذج حتى يصبح متوافقًا مع البيانات الميدانية.

وتعتمد هذه العملية على خوارزميات تحسين رياضية متقدمة مثل Nonlinear Least Squares وMonte Carlo Simulation وGenetic Algorithms، وهي أدوات تساعد على الوصول إلى أفضل توافق ممكن بين النموذج النظري والبيانات الحقيقية.

هل تم تطبيق هذا المنهج في دراسات المياه الجوفية في مصر؟

تم تطبيق هذا المفهوم بشكل عملي في دراسة خزان المغرة الرملي، حيث جرى تطوير نموذج تحليلي أطلق عليه اسم Maghra-Aquifer Resistivity Model بهدف توصيف الخصائص الجيوفيزيائية والهيدروجيولوجية للخزان.

واعتمد النموذج على دمج البيانات الجيوفيزيائية مع البيانات الحقلية، حيث تم تحديد امتداد الخزان الرملي في أعماق تتراوح تقريبًا بين 60 و200 متر، بينما تم رصد مستويات المياه الجوفية في نطاق يتراوح بين 40 و160 مترًا.

كما أظهر التحليل وجود طبقات متبادلة من الرمال والطين بسماكات تتراوح بين 15 و20 مترًا، وهو ما يعكس الطبيعة الرسوبية المعقدة للخزان.

ما الذي يميز هذا النموذج عن النماذج التقليدية؟

تكمن قوة هذا النموذج في أنه لم يعتمد على الحسابات النظرية فقط، بل تم دمجه مع بيانات تسجيل الآبار مثل سجلات المقاومة النوعية (Resistivity Logs) والجهد الذاتي (SP Logs) وأشعة جاما (Gamma Logs)، بالإضافة إلى بيانات الجسات السابقة.

وساعد هذا التكامل في تحقيق دقة توافق تتجاوز 95% بين النموذج والبيانات الحقيقية.

كما كشف التحليل عن وجود تباين في ملوحة المياه الجوفية داخل نفس الطبقة الحاملة للمياه، حيث تم رصد نوعين مختلفين من الملوحة، ما يشير إلى وجود تدرج في الملوحة ووجود جيوب مائية ذات خصائص هيدروكيميائية مختلفة.

وأدى هذا الاكتشاف إلى التعامل مع الخزان باعتباره خزانًا غير متجانس بدلًا من اعتباره طبقة موحدة الخصائص كما كان يُعتقد في التفسيرات التقليدية.

كيف ساعدت النمذجة العكسية في تحسين تفسير البيانات؟

أتاحت النمذجة العكسية إعادة بناء نموذج أكثر واقعية للخزان من خلال تحليل الفروق بين الاستجابة الجيوفيزيائية المتوقعة والبيانات الميدانية.

كما تم تنفيذ تفسيرات مقطعية Cross-sectional Interpretations للخزان، والتي أظهرت وجود عدسات محلية من الصخور الجيرية والطينية تؤثر بشكل مباشر على قيم المقاومة النوعية.

وللتعامل مع هذه التعقيدات الرسوبية تم استخدام تقنيات Inversion ثنائية وثلاثية الأبعاد (2.5D/3D Inversion) مثل خوارزمية Occam’s Inversion، والتي تساعد على إنتاج نماذج جيولوجية أكثر واقعية مع الحفاظ على دقة التفسير.

ما دور البرمجة والذكاء الاصطناعي في هذه المنهجية؟

تُعد البرمجة عنصرًا أساسيًا في تنفيذ جميع مراحل العمل، بدءًا من Forward Modeling مرورًا بعمليات Inverse Optimization وحتى بناء النماذج ثلاثية الأبعاد والتصورات الرسومية للخزان.

كما أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يمكن أن يفتح آفاقًا جديدة لتطبيق منهج الجيوفيزياء العكسية، ليس فقط في دراسات المياه الجوفية، بل أيضًا في مجالات الاستكشاف المعدني والدراسات الجيوتقنية والتقييم البيئي.

كيف يمكن أن يؤثر هذا المنهج على مستقبل الدراسات الجيوفيزيائية؟

يمثل التحول من التفسير التقليدي إلى منهجيات تعتمد على النمذجة المتقدمة والذكاء الحسابي نقلة نوعية في علم الجيوفيزياء التطبيقية.

ويتيح هذا النهج فهمًا أدق للأنظمة الجيولوجية المعقدة، كما يقدم نموذجًا علميًا متكاملًا يجمع بين الجيولوجيا والهيدروجيولوجيا والجيوفيزياء في إطار واحد يمكن أن يدعم اتخاذ القرار في إدارة الموارد الطبيعية.