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J-GLOBAL ID:201702222703086312   整理番号:17A1713413

電気抵抗トモグラフィー(ERT)調査における測定誤差の改善された特性評価とモデル化【Powered by NICT】

Improved characterisation and modelling of measurement errors in electrical resistivity tomography (ERT) surveys
著者 (9件):
資料名:
巻: 146  ページ: 103-119  発行年: 2017年 
JST資料番号: B0089B  ISSN: 0926-9851  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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測定誤差は地球物理学的インバージョンにおいて重要な役割を果たすことができる。ほとんど逆モデルは,ユーザが反転前データ誤差の統計的モデルを処方または仮定する必要がある。間違って規定された誤差は,データのあるいは過小につながる可能性があるが,データ誤差のモデルの導出はしばしば無視される。水文物理学内の不確実性推定における高まる関心とともに,改良された画像評価を提供するために必要である測定誤差のより良い特性化と治療。ここでは,電気抵抗率トモグラフィー(ERT)における測定誤差の役割に焦点を当てる。二微速度電気抵抗トモグラフィーデータセット:一つは24時間時間枠内で表面ERTラインから収集した直接および逆データの96セットを含むを解析した;もう一つは,246セットの50,000以上の測定英国の原子力サイトで二年間の坑井間調査である。著者らの研究は,自己相関と相関係数解析を用いた測定誤差の空間的および時間的挙動の特性化を含んでいる。,良く知られた比例効果に加えて,ERT測定も用いて電極の組み合わせに敏感であることを見出し,すなわち誤差はしばしば想定されるように非相関ではないかもしれない。これらの知見に基づいて,著者らは,抵抗移動に線形モデルを適合させることに加えて,電極数に基づくグルーピングを可能にする新しい誤差モデルを開発した。新しいモデルは観察された測定誤差をより良く説明し,合成例で優れたインバージョン結果と不確実性推定値を示した。がロバストで,誤差測定を行うために使用した電極に基づくをグループ化するためである。新しいモデルは一般的なインバージョン法で広く使用されている対角データ重み行列だけでなく,Bayesの逆転枠組の中でデータ共分散行列に容易に適用できる。が,前述した二つのサイトからの広範なERTモニタリングデータセットを用いてその応用を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
電気探査・検層  ,  地震探査 

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