Towards 3D crosshole GPR full-waveform inversion

Mozaffari, Amirpasha; Reicherter, Klaus; Vereecken, Harry

doi:10.18154/RWTH-2022-03244

Towards 3D crosshole GPR full-waveform inversion

Mozaffari, Amirpasha^RWTH*

2022

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Amirpasha Mozaffari, M.Sc.

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2022

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2022

Englische und deutsche Zusammenfassung. - Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak05

Hauptberichter/Gutachter
Reicherter, Klaus (Thesis advisor)^RWTH* ; Vereecken, Harry (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2022-01-11

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2022-03244
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/843585/files/843585.pdf

Einrichtungen

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 550

Kurzfassung
Die hochauflösende Bildgebung des Untergrunds verbessert unser Verständnis der unterirdischen Strömung und des Transports von gelösten Stoffen, was uns direkt dabei helfen kann, Grundwasserressourcen zu schützen und kontaminierte Standorte zu sanieren. Das Bodenradar (GPR) ist eine nützliche, minimalinvasive Methode, die aus einer Sendeeinheit (Tx), die elektromagnetische (EM) Wellen aussendet, und einem Empfänger (Rx) besteht, der die ankommenden EM-Wellen misst und hochauflösende Tomogramme liefern kann. Insbesondere kann eine cross hole GPR-Anordnung, bei der zwei benachbarte Bohrlöcher in der Erde platziert werden, einen viel tieferen Zugang zur Zieltiefe ermöglichen. Allerdings bleibt die Interpretation der GPR-Daten eine Herausforderung. Die einfachere strahlenbasierte Inversion (SI) ist zwar rechnerisch attraktiv, liefert aber keine hochauflösenden Tomogramme. Die Vollewellenforminversion (VWI)-Methode liefert detaillierte Tomogramme des Untergrunds, die im Vergleich zu (SI) aus demselben Datensatz mehr als eine Größenordnung an Auflösung aufweisen können. Andererseits erfordert eine anspruchsvolle Methode wie VWI detaillierte Modellierungswerkzeuge und einen leistungsstarken Inversionsalgorithmus, der erhebliche Rechenressourcen benötigt. In den letzten Jahrzehnten hat die exponentielle Zunahme der Rechenleistung und des Speichers neben der breiteren Nutzung von Hochleistungs-Rechenressourcen dazu geführt, dass die Anwendung von VWI in GPR-Daten immer beliebter wird. Trotz all dieser rechnerischen Fortschritte könnte die VWI-Methode sehr anspruchsvoll sein. Daher werden einige grundlegende Annahmen getroffen, um die Berechnungsanforderungen zu reduzieren. Trotz der Nützlichkeit dieser Vereinfachungen führten diese Annahmen zur Einführung von Ungenauigkeiten, die die Leistung des VWI in komplexen Strukturen beeinträchtigen. In Kapitel 3 haben wir die Auswirkung der Annahme untersucht, die es uns ermöglicht, ein2D-Modell anstelle einer rechenaufwendigen 3D-Modellierung zur Simulation der EM-Ausbreitung zu verwenden. Trotz der Nützlichkeit der 2D-Modellierung zur Reduzierung der Rechenzeit und des benötigten Speichers basiert sie auf Annahmen, die eine Plattform zur Übertragung der gemessenen 3D-Daten auf eine hypothetische 2D-Domäne bieten. Diese Annahmen werden für bestimmte Zustände getroffen, die nicht immer erfüllt sein müssen, und daher kann es zu Ungenauigkeiten in den übertragenen Daten kommen. Die Untersuchung mehrerer synthetischer Fälle hat gezeigt, dass die Leistung der 3D-zu-2D-Transformation in komplexen Strukturen wie einer kontrastreichen Schicht (Wellenleiter) viel geringer ist als erwartet. Daher sind die übertragenen 2D-Daten in einem komplexen Untergrundsystem von Natur aus mit Ungenauigkeiten behaftet, die die Genauigkeit jeder weiteren Analyse, wie z. B. Die VWI, gefährden. Daher haben wir ein VWI eingeführt, das ein natives 3D-Vorwärtsmodell verwendet, um die ursprünglichen gemessenen 3D-Daten zu nutzen. Die neue Methode wird 2,5D VWI genannt und zeigte Verbesserungen im Vergleich zu 2D VWI für synthetische und gemessene Daten. Ein besseres Modellierungswerkzeug wie das 3D-Vorwärtsmodell bietet eine nützliche Plattform für die Simulation des Untergrunds und der beteiligten Messgeräte mit einem höheren Genauigkeitsgrad. In Kapitel 4 haben wir das zuvor eingeführte 3D-Vorwärtsmodell verwendet, um ein realistisches Modell der GPR Tx und Rx Antenne, die resisitiv belastete Antenne mit endlicher Länge (RLFLA) genannt wird, und der Bohrlöcher, in denen diese Antenne zur Durchführung der Messungen platziert wird, zu erstellen. Unsere Studien haben gezeigt, dass eine realistische Darstellung der Antenne und des Bohrloch-Fluids realistischere Laufzeiten und Wellenformen für GPR-Daten liefert. Diese genaueren simulierten Daten erhöhen die Genauigkeit der VWI-Ergebnisse, da sie die Unsicherheit im Inversionssystem verringern. Es ist ein bekanntes Problem für die GPR-Gemeinschaft, dass EM-Wellen, die mit einem großen Winkel zwischen Tx und Rx verlaufen, Inkonsistenz in ihrer Laufzeit zeigen und daher die Ergebnisse der Laufzeitinversion gefährden könnten. Auch wenn dieser Effekt nahezu konsistent ist, gab es keinen konzertierten Grund für dieses Problem, außer systematischen Fehlmessungen. Daher ist es ein üblicher Vorverarbeitungsstandard, diese Daten mit hohem Winkel (normalerweise über 50°) zu verwerfen. Unsere Ergebnisse bezüglich des Beitrags des Bohrloch-Fluids zu den Änderungen der Laufzeit der EM-Wellen zeigten, dass die Hochwinkel-Laufzeit kein Fehler ist, sondern dass das Bohrloch-Fluid einen konsistenten Einfluss auf die Laufzeiten hat. In Kapitel 5 haben wir die mathematische Erklärung dieses Phänomens gelegt und eine Korrekturmethode eingeführt, die dieses Problem vorhersagen und kompensieren kann. Schließlich haben wir diese Korrekturmethode auf die realistischen synthetischen Daten angewendet und gezeigt, dass sich die Ergebnisse von SI verbessern, wenn die Korrekturmethode verwendet wird.

High-resolution imaging of the subsurface improves our understanding of the subsurface flow and solute transportation that can directly help us protect groundwater resources and remediate contaminated sites. The ground penetrating radar (GPR) is a useful non/minimal invasive method that consists of a transmitter (Tx) unit that emits electromagnetic (EM) waves and a receiver (Rx) that measures the arriving electromagnetic waves and can provide high-resolution tomograms of the subsurface properties. In specific, the crosshole GPR setup in which two-neighbouring boreholes are placed in the earth can provide much more in-depth access to the target area. However, the interpretation of the GPR data remains challenging. The simpler ray-based inversion (RBI) is computationally attractive while fail to provide high-resolution tomograms as the results always smoothed over the target area. The full-waveform inversion (FWI) can provide detailed subsurface tomograms that can carry up to more than an order of the magnitude resolution compared to RBI from the same data set. A sophisticated method such as FWI requires detailed modelling tools and powerful inversion algorithm that needs significant computational resources. In last decades, by exponential increase in computing power and the memory, alongside to wider usage of high performance computing resources; FWI application in GPR data gain popularity. All these computational advances such as FWI method. could be very demanding to be modelled in 3D domain. Thus, some fundamentals assumptions are made to reduce the computational requirements, especially computational time and required memory by using 2D modeling domain. Despite the usefulness of these simplifications, these assumptions led to introducing inaccuracy that compromises the performance of the FWI in complex structures. We investigated the effect of the assumption that enables us to use a 2D model instead of a computationally expensive 3D modelling to simulate the EM propagation. These assumptions are made for specific state that not necessary is always valid, and therefore it can introduce inaccuracies in transferred data. Study of several synthetic cases revealed that the performance of the 3D to 2D transformation in complex structures such as high contrast layer is much lower than what is anticipated. Therefore, in the complex subsurface system; 2D transferred data inherently carry inaccuracy that jeopardises the accuracy of any further analysis such as FWI. Thus, we introduced a FWI that utilise a native 3D forward model to use the original measured 3D data. The novel method is called 2.5D FWI, and it showed improvements compared to 2D FWI for synthetic and measured data.A better modelling tool such as the 3D forward model provides a useful platform for simulating the subsurface and measuring devices involved to a higher degree of accuracy. We used previously introduced 3D forward model to build a realistic model of the GPR Tx and Rx antenna that called finite-length antennas and the boreholes that these antenna are placed to carry out the measurements. Our studies showed that realistic antenna and borehole-fluid representation provides more realistic travel-time and wave-form shape for GPR data. These more accurate simulated data increases the accuracy of the FWI results as reducing the uncertainty in the inversion system.It is a known issue for GPR community that EM waves that travelled with a high-angle between the Tx and Rx shows inconsistency in their travel-time and therefore could jeopardise travel-time inversion results. Even though this effect is almost consistent, there was no concerts reason for this issue except systematic erroneous measurements. Thus, it is common pre-processing standard to discard these high-angle data (usually above 50°). Our findings regarding the contribution of the borehole-fluid to changes in travel-time of the EM waves showed the high-angle travel-time is not an error rather than consistent effect the borehole-fluid in travel times. We laid the mathematical explanation of this phenomena and introduced a correction method that could predict this issue and compensate for it. Lastly, we applied this correction method on the realistic synthetic data and showed that RBI results improved when the correction method is used.

OpenAccess:
PDF
(additional files)