Novel pre-stack data confinement and selection for magnetotelluric data processing and its application to data of the Eastern Karoo Basin, South Africa

Neue "pre-stack" Datenbeschränkungs- und Selektionskriterien für die magnetotellurische Datenbearbeitung und ihre Anwendung auf Daten aus dem östlichen Karoo-Becken in Südafrika

  • Magnetotellurics (MT) is a geophysical method that is able to image the electrical conductivity structure of the subsurface by recording time series of natural electromagnetic (EM) field variations. During the data processing these time series are divided into small segments and for each segment spectral values are computed which are typically averaged in a statistical manner to obtain MT transfer functions. Unfortunately, the presence of man-made EM noise sources often deteriorates a significant amount of the recorded time series resulting in disturbed transfer functions. Many advanced processing techniques, e.g. robust statistics, pre-stack data selection or remote reference, have been developed to tackle this problem. The first two techniques reduce the amount of outliers and noise in the data whereas the latter approach removes noise by using data from another MT station. However, especially in populated regions the data processing is still quite challenging even with these approaches. In this thesis, I present two novel pre-stackMagnetotellurics (MT) is a geophysical method that is able to image the electrical conductivity structure of the subsurface by recording time series of natural electromagnetic (EM) field variations. During the data processing these time series are divided into small segments and for each segment spectral values are computed which are typically averaged in a statistical manner to obtain MT transfer functions. Unfortunately, the presence of man-made EM noise sources often deteriorates a significant amount of the recorded time series resulting in disturbed transfer functions. Many advanced processing techniques, e.g. robust statistics, pre-stack data selection or remote reference, have been developed to tackle this problem. The first two techniques reduce the amount of outliers and noise in the data whereas the latter approach removes noise by using data from another MT station. However, especially in populated regions the data processing is still quite challenging even with these approaches. In this thesis, I present two novel pre-stack data confinement and selection criteria for the detection of outliers and noise affected data based on (i) a distance measure of each data segment with regard to the entire sample distribution and (ii) the evaluation of the magnetic polarisation direction of all segments. The first criterion is able to remove data points that scatter around the desired MT distribution and furthermore it can, under some circumstances, even reject complete data cluster originating from noise sources. The second criterion eliminates data points caused by a strongly polarised magnetic signal. Both criteria have been successfully applied to many stations with different noise contaminations showing that they can significantly improve the transfer function estimation. The novel criteria were used to evaluate a MT data set from the Eastern Karoo Basin in South Africa. The corresponding field experiment is part of an extensive research programme to collect information of the current e.g. geological setting in this region prior to a potential shale gas exploitation. The aim was to investigate whether a three-dimensional (3D) inversion of the newly measured data fosters a more realistic mapping of physical properties of the target horizon. For this purpose, a comprehensive 3D model was derived by using all available data. In a second step, I analysed parameters of the target horizon, e.g. its conductivity, that are proxies for physical properties such as thermal maturity and porosity.show moreshow less
  • Magnetotellurik (MT) kann die elektrische Leitfähigkeit des Untergrundes abbilden indem Zeitreihen von natürlichen elektromagnetischen (EM) Wechselfeldern gemessen werden. Während der Datenbearbeitung werden die Zeitreihen in Abschnitte unterteilt und für jeden Abschnitt werden Spektren berechnet, welche auf statistische Art gemittelt werden um MT Übertragungsfunktionen zu bestimmen. Unglücklicherweise beeinflusst die Anwesenheit von künstlichen EM Rauschquellen oft eine signifikante Menge der aufgezeichneten Zeitreihen. Dies führt zu gestörten bzw. falschen Übertragungsfunktionen. Mehrere Methoden wurden entwickelt um dieses Problem zu beheben, z.B. robuste Statistik, pre-stack Datenselektion oder das "remote reference" Verfahren. Die ersten beiden Techniken reduzieren den Anteil von Ausreißern und Rauschen in den Daten während das letzte Verfahren Rauschen mit Hilfe von Daten einer zusätzlichen MT Station entfernt. Trotzdem bleibt die Datenbearbeitung vor allem in besiedelten Gebieten selbst mit diesen Methoden schwierig. In dieserMagnetotellurik (MT) kann die elektrische Leitfähigkeit des Untergrundes abbilden indem Zeitreihen von natürlichen elektromagnetischen (EM) Wechselfeldern gemessen werden. Während der Datenbearbeitung werden die Zeitreihen in Abschnitte unterteilt und für jeden Abschnitt werden Spektren berechnet, welche auf statistische Art gemittelt werden um MT Übertragungsfunktionen zu bestimmen. Unglücklicherweise beeinflusst die Anwesenheit von künstlichen EM Rauschquellen oft eine signifikante Menge der aufgezeichneten Zeitreihen. Dies führt zu gestörten bzw. falschen Übertragungsfunktionen. Mehrere Methoden wurden entwickelt um dieses Problem zu beheben, z.B. robuste Statistik, pre-stack Datenselektion oder das "remote reference" Verfahren. Die ersten beiden Techniken reduzieren den Anteil von Ausreißern und Rauschen in den Daten während das letzte Verfahren Rauschen mit Hilfe von Daten einer zusätzlichen MT Station entfernt. Trotzdem bleibt die Datenbearbeitung vor allem in besiedelten Gebieten selbst mit diesen Methoden schwierig. In dieser Arbeit präsentiere ich zwei neue pre-stack Datenselektionskriterien zur Bestimmung von Ausreißern und verrauschten Datenpunkten basierend auf (i) einem Distanzmaß unter Berücksichtigung der gesamten Datenverteilung und (ii) der Auswertung der magnetischen Polarisierungsrichtung für jeden Abschnitt. Mit Hilfe des ersten Kriteriums können Datenpunkte entfernt werden, die um die eigentliche MT Verteilung streuen. Außerdem kann es unter bestimmten Umständen sogar ganze Datencluster beseitigen, welche von Rauschquellen hervorgerufen werden. Das zweite Kriterium eliminiert Datenpunkte, welche durch ein stark polarisiertes magnetisches Signal verursacht werden. Beide Kriterien wurden erfolgreich auf viele Stationen mit unterschiedlichen Rauschverhalten angewandt. Weiterhin wurden sie genutzt um MT Daten aus dem östlichen Karoo-Becken in Südafrika auszuwerten. Das dazugehörige Feldexperiment ist Teil eines umfangreichen Forschungsprojektes, welches Informationen über die aktuelle geologische Situation in dem Gebiet sammelt, bevor eine mögliche Schiefergasförderung stattfindet. Der Fokus lag darauf zu untersuchen, ob eine 3D Inversion der neu gemessenen Daten eine realistischere Abbildung der physikalischen Eigenschaften des Zielhorizonts fördert. Zu diesem Zweck wurde ein 3D Modell mit Hilfe aller verfügbaren Daten entwickelt. Anschließend habe ich verschiedene Parameter des Zielhorizonts analysiert, welche Rückschlüsse auf die physikalischen Eigenschaften wie thermische Reife und Porosität erlauben.show moreshow less

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Metadaten
Author details:Anna PlatzORCiD
URN:urn:nbn:de:kobv:517-opus4-415087
Supervisor(s):Ute Weckmann
Publication type:Doctoral Thesis
Language:English
Publication year:2018
Publishing institution:Universität Potsdam
Granting institution:Universität Potsdam
Date of final exam:2018/07/18
Release date:2018/08/31
Tag:Datenbearbeitung; Magnetotellurik; Mahalanobis-Distanz; magnetische Polarisationsrichtung; Östliches Karoo-Becken
Eastern Karoo Basin; Mahalanobis distance; data processing; magnetic polarisation direction; magnetotellurics
Number of pages:xx, 1131
RVK - Regensburg classification:UT 2400, UT 2930
Organizational units:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Geowissenschaften
DDC classification:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 55 Geowissenschaften, Geologie / 550 Geowissenschaften
Institution name at the time of the publication:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Erd- und Umweltwissenschaften
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