Record #255771 - GSI Repository

DFG project G:(GEPRIS)374920008

Ableitung von 3D petrophysikalischen Parametermodellen aus 3D GPR Fazies- und Strukturmodellen

Coordinator	Professor Dr. Jens Tronicke
Grant period	2017 -
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)374920008

Note: Ground-penetrating radar (GPR) ist eine etablierte Methode der oberflächennahen Geophysik, die zunehmend bei unterschiedlichen Anwendungen eingesetzt wird. Obwohl ein stetiger methodischer Fortschritt zur verbesserten Datenakquisition und Bearbeitung zu beobachten ist, haben sich in den letzten Jahrzehnten die Konzepte und Techniken zur Interpretation der Daten nicht wesentlich verändert. Bei der Erkundung oberflächennaher sedimentärer Systeme werden 2D und 3D GPR Messungen routinemäßig zur Strukturabbildung eingesetzt, um z.B. das Ablagerungsmilieu zu charakterisieren oder hydrogeologische Erkundungen zu unterstützen. Bis heute beruht die Interpretation solcher GPR Daten im Wesentlichen auf manuellen Strategien wie die Verfolgung ausgewählter Reflexionen (zur Horizontabbildung) und Ausgrenzung von Einheiten mit charakteristischen Reflexionsmustern (zur Identifizierung unterschiedlicher GPR Fazies). Um GPR Daten objektiver, effizienter und auch automatisierter zu interpretieren, haben wir im Vorgängerprojekt basierend auf attributbasierten Strategien einen Arbeitsablauf für eine weitgehend automatisierte Faziesausgrenzung entwickelt. Dieser Ansatz basiert auf verschiedenen geometrischen und Textur-Attributen. Nach Filterung und statistischen Analysen (um z.B. redundante Informationen zu reduzieren), werden aus der Attribut-Datenbasis 3D Faziesbilder und klassifizierte Modelle generiert. Wie mit verschiedenen synthetischen und Felddatenbeispielen gezeigt wurde, zeigen diese Faziemodelle charakteristische strukturelle Einheiten und helfen ein geologisches Verständnis zu entwickeln. Für viele (z.B. hydrogeologische oder geotechnische) Anwendungen sind solche strukturellen Modelle jedoch häufig nicht ausreichend, weil ein quantitativeres Verständnis der Untergrundeigenschaften und Prozesse benötigt wird. Zum Beispiel benötigt man in der Hydrogeologie detaillierte Modelle unterirdischer Strukturen und der relevanten Parameter (Porosität und hydraulische Leitfähigkeit), um ein vertieftes Verständnis von Fluss- und Transportprozessen zu entwickeln. Deswegen wollen wir unsere bisher entwickelte Interpretationsstrategie durch Berücksichtigung zusätzlicher Punktdaten (z.B. aus direct-push oder Bohrlochexperimenten) erweitern. Wir schlagen verschieden Ideen zur Einbeziehung dieser Punktdaten vor, die zum Beispiel auf Methoden der Statistik oder des maschinellen Lernens beruhen. Unter Benutzung verschiedener synthetischer und Feld-Datensätze sollen die Ansätze miteinander verglichen und evaluiert werden. Somit ist ein Hauptziel dieses Projekts die Identifizierung geeigneter GPR Attribute, um diese mit Punktdaten zu verknüpfen. Ein zweites Ziel ist die Identifizierung geeigneter Strategien zur Ableitung sinnvoller und verlässlicher 3D Modelle, die Strukturen und Parametervariationen oberflächennaher sedimentärer Systeme vereinigen.

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Record created 2023-01-19, last modified 2024-09-28

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