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Abbildung zweidimensionaler Verteilungen von NMR Relaxationszeiten im Untergrund aus Oberflächen-NMR Daten mittels QT Inversion

Subject Area Geophysics
Term from 2011 to 2014
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 207533059
 
Final Report Year 2013

Final Report Abstract

Das im Projekt anvisierte Ziel einer stabilen, hochauflösenden und vertrauenswürdigen Abbildung zweidimensionaler Verteilungen von NMR-Relaxationszeiten im Untergrund konnte erfolgreich realisiert werden. Das erarbeitete 2D QT-Inversionsschema stellt ein wertvolles Werkzeug zur Abbildung beider NMR-Parameter, Wassergehaltes und Relaxationszeit dar und erlaubt damit eine erweiterte Charakterisierung des Untergrundes. Das Feldbeispiel zeigt einerseits exemplarisch die verbesserte Lokalisierung einer Rinnenstruktur und andererseits eindrucksvoll die Möglichkeit lithologische Einheiten mit verschiedenen Porengrößen zu unterscheiden. Darauf aufbauend lassen sich nach einer Kalibrierung Rückschlüsse über die räumliche Verteilung der hydraulischen Leitfähigkeit ziehen. Im Zuge des Projektes konnten wertvolle Schritte bei der Signalverarbeitung zu Verbesserung des Signal-zu-Rausch Verhältnisses weiterentwickelt werden. Diese nutzen unter anderem die Mehrkanaltauglichkeit aktueller Oberflächen-NMR Instrumente. Neben den nun gegebenen Möglichkeiten zur Erkundung von zweidimensionalen Strukturen erweitert die verbesserte Signalqualität signifikant den Rahmen der Anwendungen von Oberflächen-NMR. Die erfolgte Optimierung reduziert signifikant die Größe des inversen Problems und erlaubt dessen Lösung (ausgenommen der einmaligen Berechnung der B-Felder) mit einem handelsüblichen PC innerhalb von wenigen Minuten. Durch die natürliche Einbeziehung des Datenfehlers und der Modellregularisierung zeichnet sich das QT-Inversionsschema auch in 2D durch seine stabile Inversion und verbesserte Ergebnisse gegenüber der time-step Inversion aus. Die geeignete Berücksichtigung des elektrischen Widerstandes im Untergrund ist notwendig für die korrekte Interpretation von Oberflächen-NMR Messungen. Dies verhindert eine fehlerhafte räumliche Zuordnung und Artefakte von verringerten Wassergehalten in Regionen mit geringeren elektrischen Widerständen. Im Gegensatz zu der räumlichen Verteilung besteht kein Anzeichen das auch der Wertebereich der Relaxationszeit von dem Untergrundwiderstand beeinflusst ist. Aufbauend auf den Ergebnissen und Erkenntnissen aus diesem Projekt und den für ID gewonnenen Erkenntnissen einer gemeinsamen Inversion von SNMR und ERT erscheint es folgerichtig, den Weg der gemeinsamen Inversion von SNMR und ERT auch in 2D zu beschreiten. Obwohl eine Inversion unter Ausnutzung des komplexwertigen SNMR Signal in diesen Projekt aufgrund der gekürzten Laufzeit nicht realisiert werden konnte, besteht das Bestreben diesen bislang ungenutzten Informationsgehalt auszuwerten.

Publications

  • (2013): 2D qt-inversion to investigate spatial variations of hydraulic conductivity using SNMR. SAGEEP 2013; 17.-21.03.2013; Denver, Colorado, USA
    Dlugosch, R., Güther, T., Müller-Petke, M. & Yaramanci, U.
  • (2013): Comparison and optimal parameter setting of reference-based harmonic noise cancellation in time and frequency domain for surface-NMR. Near Surface Geophysics, 11
    Müller-Petke, M. & Costabel, S.
    (See online at https://doi.org/10.3997/1873-0604.2013033)
  • (2013): Despiking of Magnetic Resonance Signals in time and wavelet domain. Near Surface Geophysics, 11
    Costabel, S. & Müller-Petke, M.
    (See online at https://doi.org/10.3997/1873-0604.201302)
  • (2013): Detecting unfrozen sediments below thermokarst lakes with Surface Nuclear Magnetic Resonance. Geophysical Research Letters, 40, 6
    Parsekian, A. D., Grosse, G., Walbrecker, J. O., Müller-Petke, M., Keating, K., Liu, L., Jones, B. M. & Knight, R.
    (See online at https://doi.org/10.1002/grl.50137)
  • (2013): Improved prediction of hydraulic conductivity for coarse-grained, unconsolidated material from nuclear magnetic resonance. Geophysics, 78 (4), EN55-EN64
    Dlugosch, R., Günther, T., Müller-Petke, M. & Yaramanci, U.
 
 

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