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Entwicklung und Anwendung eines Inversionsprogramms zur dreidimensionalen Rekonstruktion der Leifähigkeit aus mehrkomponentigen TEM-Daten

Subject Area Geophysics
Term from 2006 to 2010
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 24940847
 
Das Interesse an TEM Verfahren und deren Anwendungsmöglichkeiten zur Rohstoff- und Flacherkundung wächst derzeit rapide. Vor allem deren Einsatzmöglichkeiten in mariner Umgebung und das zunehmende Interesse seitens der Industrie verursachen derzeit einen sehr großen Schub an Forschungsarbeiten die bislang nur innerhalb universitärer Kreise vorangetrieben wurden. TEM-Methoden sind seit 20 Jahren ein Forschungsschwerpunkt im Institut für Geophysik und Meteorologie der Universität zu Köln. Innerhalb der Arbeitsgruppe Angewandte Geophysik wird seit einiger Zeit an einer 3D Auswertesoftware für TEM-Daten gearbeitet. Da dies mit großem numerischem Aufwand verbunden ist, gibt es hierzu, dank moderner Hardware, seit einiger Zeit die Möglichkeit. Das primäre Ziel dieses Forschungsvorhabens ist die Weiterentwicklung der bereits bestehenden Inversionssoftware zur Interpretation von TEM-Daten. Dazu wurde in den vorigen Jahren bereits ein Grossteil an Vorarbeit vom Projektbearbeiter geleistet. Zunächst wurde die 3D Inversion von LOTEM-Daten entwickelt. Jedoch ist es aus verschiedenen logistischen Gründen derzeit nicht praktikabel einen realen 3DLOTEM- Datensatz mit ausreichender Überdeckung zu messen. Daher wurde im letzten Jahr das Ziel auf die Flacherkundung und 3D Auswertung von SHOTEM-Daten gelenkt. Hierzu wurde im ersten Jahr des Forschungsprojekts ein realer SHOTEM-3D-Datensatz auf einer ehemaligen Hausmülldeponie bei Kelz/Lüxheim (Düren, NRW) erhoben. Um diese auszuwerten wurde die 3D Interpretationssoftware in den letzten Monaten vom Projektbearbeiter erweitert. Als hoffnungsvolles Zwischenergebnis wurde bereits ein synthetischer 3D-SHOTEMDatensatz mit einem einfachen Gradienten-Verfahren invertiert. Weitere Tests der 3D Interpretationssoftware sowie deren Anwendung auf reale Daten stehen noch aus.
DFG Programme Research Grants
Participating Person Dr. Stefan Helwig
 
 

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