Geavanceerde Data analyse en result interpretatie

Door het vrij kleine aantal metingen zijn standaard zoutwachter data relatief moeilijk kwantitatief te interpreteren. We kunnen de data kwalitatief interpreteren of vertalen naar chloride metingen (zoals eerder bediscussieerd is). Echter dit soort vertaling wordt fundamenteel gelimiteerd door het feit dat een interpretatie van een meting die gevoelig is voor de eigenschappen in een (relatief groot) volume van de ondergrond alleen maar in algemene termen gedaan kan worden.

Er zijn twee andere benaderingen. Beide  werken beter naarmate we meer data hebben maar we kunnen zelfs met de bestaande zoutwachter data (en een groot aantal aannames) deze benaderingen toepassen. De eerste is door het gebruik van inversie. In inversie proberen we een numeriek model te vinden dat onze veld data voorspelt. Er zijn vele honderden boeken en artikels geschreven over inversie. Deze website van de Universiteit van British Columbia geeft een goed overzicht. Wat voor inversie nodig is zijn drie dingen: 

– veld data 

– een numeriek model (forward model) dat voor een bepaald ondergrondsmodel (met een specifieke weerstands verdeling)  synthetische data kan berekenen

– een numerieke code (inversion code) die gebaseerd op het verschil tussen de veld data en de synthetische data een ondergronds model kan vinden . 

Er zijn een groot aantal software pakketten die deze stappen kunnen doen. Deze website van Subsurface Insights geeft een lijst met links naar deze software pakketten

De tweede benadering is door het direct koppelen van een numeriek model van een reactief transportmodel aan een simulatie van elektrische metingen. In deze methode kunnen we direct zien hoe een beweging van de zoet/zout laag de geofysiche metingen beinvloedt.