固定翼航空电磁系统的线圈姿态及吊舱摆动影响研究与校正

固定翼时间域航空电磁探测系统在实际飞行测量过程中,发射线圈、接收线圈姿态和吊舱摆动状态不断变化,在测量数据中引入如发射磁矩方向、接收分量方向以及系统收发距等参数的误差,影响数据反演成像效果.本文基于固定翼时间域航空电磁正演理论,利用姿态变换,引入发射线圈、接收线圈双旋转矩阵;根据发射、接收线圈相对位置的几何关系,求得摆动格林张量;推导了任意姿态角度以及任意摆动角度情况下的固定翼航空电磁响应三分量计算表达式.通过层状大地模型的仿真计算,分别研究了发射、接收线圈各姿态以及吊舱摆动状态对航空电磁响应的影响,得出发射线圈、接收线圈俯仰旋转和吊舱同向摆动对系统电磁响应影响最强;仿真分析了实际测量中,三种角度同时存在情况下,航空电磁响应的定量变化规律.在此基础上,讨论了响应系数与大地电导率的关系,同时给出基于响应系数的固定翼航空电磁系统线圈姿态和摆动状态校正方法,准二维层状大地模型反演结果表明,校正后数据的反演精度提高了33.1%.     

时间域航空电磁法一维正演研究

基于电磁勘探理论，导出了层状大地条件下时间域航空电磁法（偶极-偶极装置）的正演计算公式和算法，编制了相应的计算机程序，对若干典型地电断面作了正演计算. 计算结果说明时间域航空电磁法的探测能力和探测条件，进而为时间域直升机航空电磁系统的设计方案提供了依据.     

时间域航空电磁快速成像研究

基于电磁法理论,编写了时间域中心回线航空电磁正演算法程序,并通过查表法求取了视电阻率,时间域航空电磁的快速成像采用了经本文改进的快速一阶与二阶近似成像算法,通过四种典型地电模型对两种成像方法进行了对比,分析了两种算法在航空物探应用中的优缺点.试算结果表明,本文的两种快速成像算法均得到了比较理想的拟合效果,二阶近似成像算法对地层电阻率变化灵敏性尤为突出.     

基于姿态变化的航空频率域电磁法仪器偏置实时校正方法研究

磁偶极子的航空频率域电磁法仪器在飞行测量的过程中由于仪器偏置的存在,且仪器偏置会随着外部气压、温度等环境因素以及收发线圈晃动的影响而呈现非线性变化,使得观测数据出现误差,因此需要对仪器偏置进行校正.而传统的在测线飞行前后将仪器抬至高空的“零场值”标定方法具有成本高、受测区环境影响大以及采用线性插值获取测线飞行过程中仪器偏置的精度低等缺点.本文根据仪器偏置与仪器姿态角变化无关的特性,通过测得仪器的姿态角信息,在满足重叠偶极子模型的条件下,实现对仪器偏置的高精度实时校正.模型仿真结果表明,在30 m常规飞行高度下,该方法实时测得的仪器偏置精度接近于110 m高空测得的精度;校正后仪器偏置的绝对误差与理论二次场的比值即相对误差小于5%,满足反演大地电导率的精度要求.该方法不仅减少了飞行的工作量,降低了飞行成本和飞行难度,而且可更加精确地获得测线飞行过程中仪器偏置的非线性变化值,提高航测数据的观测精度.     

航空瞬变电磁法的全时域视电阻率计算方法

鉴于ATEM数据量大质低的特点,视电阻率仍是最有效而直观的参数.本文给出了适用于ATEM多种观测条件下(包括各种装置类型,发送波形,关断电流等情况)的全时域视电阻率的计算方法,并对典型层状大地模型的理论瞬变电磁响应作了全时域视电阻率及其对应等效深度的计算.结果表明,全时域视电阻率随等效深度变化的曲线可定性反映地下介质电性特征,并可近似估计低阻或高阻层上界面深度.对于非单调下降的瞬变电磁曲线,该方法也能取得较好的计算结果.     

直升机吊舱姿态变化对电磁场测量的影响规律及其校正方法研究

在直升机航空电磁法中,吊舱的姿态变化（如摆动、倾斜、偏航等）会使磁偶极子相对正常飞行时在方向和位置上发生变化,使得接收线圈处的电磁响应产生误差.传统的基于重叠偶极模型的姿态校正方法只考虑了磁偶极子方向上的变化,而忽略了磁偶极子位置上的变化,因此校正效果受到了一定的限制.本文分析了五种不同电性参数的均匀半空间模型中线圈系在姿态变化前后的电磁响应比,进而提出了一种新的姿态校正方法,该方法综合考虑了磁偶极子方向和位置变化对姿态变化前后的电磁响应比的影响,并推导出总姿态变化电磁响应比与方向和位置单独变化时电磁响应比的乘积近似成固定比例关系.为了验证本文提出的总姿态校正方法,本文分别使用本方案及基于重叠偶极模型的姿态校正方法对五组具有代表性的合成数据进行了校正.对比结果表明,本文的总姿态校正方法较之重叠偶极姿态校正方法能较大地提高校正精度.     

时间域航空电磁数据的反演

本文用广义逆矩阵理论讨论了时间域航空电磁数据的反演方法.以水平二层大地和球体模型为例进行了计算,结果表明这种方法对时间域电磁数据的反演是行之有效的.对于理论数据,一般仅需迭代数次即可稳定地收敛到真值.通过奇异值分析,可以确定一个模型中的相对重要参数和无关紧要参数;对于求解某一特定参数,可确定哪些数据起决定性的作用.由奇异值分解而得出的信息密度矩阵、模型分辨矩阵,分别给出了模型响应拟合数据和模型参数分辨率的度量.这些信息对于时间域航空电磁系统的设计、野外测量和资料解释都具有重要的参考价值.最后给出了实例.     

同心补偿式直升机时间域航空电磁法吊舱校准装置研究

直升机时间域航空电磁法(Helicopter-borne time-domain electromagnetic method,HTEM)的多次空中仪器校准可消除飞行过程中仪器系统受外界环境的时变影响.吊舱校准装置可解决地面环线方式无法实现的空中飞行过程中仪器校准问题.本文从研究同心补偿吊舱装置模型出发,提出了吊舱装置空间模型和线圈电路模型,分析了发射磁场的空间分布、补偿环作用及其与接收线圈的关系、校准装置的空间信息和信号的检测方法,得到结论如下:(1)以损失发射面积0.89%的补偿环可提高信号44.5 dB的动态范围;(2)校准装置水平安置在补偿环与发射线圈之间,其匝数越多、半径越大、离补偿环越近,信号响应越强;(3)校准线圈电感越大、电阻越小,其e指数衰减越慢;信号检测起点由含匹配电阻接收线圈的阻尼特性决定.通过校准线圈的曲线特性和装置位移实验,得出反映装置特性的时间常数实测误差小于1.3%,验证了线圈电路模型和装置空间模型.本文提出的模型和方法同样适用于偏心补偿式HTEM系统校准的研究和高阻地层上已知环线的静态检测.     

时间域航空电磁数据的反演

本文用广义逆矩阵理论讨论了时间域航空电磁数据的反演方法.以水平二层大地和球体模型为例进行了计算,结果表明这种方法对时间域电磁数据的反演是行之有效的.对于理论数据,一般仅需迭代数次即可稳定地收敛到真值.通过奇异值分析,可以确定一个模型中的相对重要参数和无关紧要参数;对于求解某一特定参数,可确定哪些数据起决定性的作用.由奇异值分解而得出的信息密度矩阵、模型分辨矩阵,分别给出了模型响应拟合数据和模型参数分辨率的度量.这些信息对于时间域航空电磁系统的设计、野外测量和资料解释都具有重要的参考价值.最后给出了实例.     

全波形时间域航空电磁响应三维有限差分数值计算

全波形时域航空电磁测量具有解释精度高、分辨率高等优点,已成为新一代时域航空电磁探测发展的趋势.为此,本文基于无源有限差分法,将发射电流离散为若干梯形脉冲元,将脉冲元在时间上产生的电磁场转换为空间初始场,在差分迭代过程中分时引入差分方程,逐步将有源有限差分方程转换为无源有限差分方程,最终实现了发射电流为任意波形时,全波形时间域航空电磁响应的三维数值计算.计算结果表明:在梯形波发射时,对于典型地电模型的航空时间域电磁响应,计算稳定时间大于10 ms;与积分方程法相比,发射线圈中心点二次场响应平均误差小于1%.任意源三维全波形数值计算的实现为全波形三维反演和仪器设计奠定了基础.     

时间域航空电磁系统瞬变全时响应正演模拟

近年来很多专家学者致力于时间域航空系统正反演的研究.本文针对一维均匀层状介质和三维模型进行正演.不仅计算垂直方向上的电磁响应,还计算了同线方向上的电磁响应,为航空电磁多分量观测提供理论依据.通过比较航空电磁系统的脉冲响应和阶跃响应特征,发现脉冲响应在早期时间存在奇异性,造成计算不稳定.然而,阶跃响应在早期时间没有奇异性,因而利用系统的阶跃响应可得到一种计算时间域航空电磁系统全时响应的稳定算法.该算法具有较高的精度,并很好地保持了磁场强度B和磁感应dB/dt关系的一致性.该算法推广到三维地质体的时间域正演模拟亦取得很好的效果.     

时间域航空电磁2.5维非线性共轭梯度反演

对于时间域航空电磁法二维和三维反演来说,最大的困难在于有效的算法和大的计算量需求.本文利用非线性共轭梯度法实现了时间域航空电磁法2.5维反演方法,着重解决了迭代反演过程中灵敏度矩阵计算、最佳迭代步长计算、初始模型选取等问题.在正演计算中,我们采用有限元法求解拉式傅氏域中的电磁场偏微分方程,再通过逆拉氏和逆傅氏变换高精度数值算法得到时间域电磁响应.在灵敏度矩阵计算中,采用了基于拉式傅氏双变换的伴随方程法,时间消耗只需计算两次正演,从而节约了大量计算时间.对于最佳步长计算,二次插值向后追踪法能够保证反演迭代的稳定性.设计两个理论模型,检验反演算法的有效性,并讨论了选择不同初始模型对反演结果的影响.模型算例表明：非线性共轭梯度方法应用于时间域航空电磁2.5维反演中稳定可靠,反演结果能够有效地反映地下真实电性结构.当选择的初始模型电阻率值与真实背景电阻率值接近时,能得到较好的反演结果,当初始模型电阻率远大于或远小于真实背景电阻率值时反演效果就会变差.     

Analysis and interpretation of anomalous conductivity and magnetic permeability effects in time domain electromagnetic data: Part I: Numerical modeling

Time domain electromagnetic (TDEM) response is usually associated with eddy currents in conductive bodies, since this is the dominant effect. However, other effects, such as displacement currents from dielectric processes and magnetic fields associated with rock magnetization, can contribute to TDEM response. In this paper we analyze the effect of magnetization on TDEM data. We use a 3-D code based on finite-difference method, developed by Wang and Hohmann [Geophysics 58 (1993) 797], to study transient electromagnetic field propagation through a medium containing bodies with both anomalous conductivity and anomalous magnetic permeability. The remarkable result is that the combination of anomalous conductivity and permeability within the same body could increase significantly the anomalous TDEM response in comparison with purely conductive or purely magnetic anomalies. This effect has to be taken into account in interpretation of TDEM data over electrical inhomogeneous structures with potentially anomalous magnetic permeability.     

Analysis and interpretation of anomalous conductivity and magnetic permeability effects in time domain electromagnetic data: Part II: Sμ-inversion

In the paper by Pavlov and Zhdanov [J. Appl. Geophys. (2001)], we demonstrated that anomalous magnetic permeability of an ore body could result in measurable anomalous effects in TDEM data, which can be used in geophysical exploration. In the current paper, we develop a new method of TDEM data interpretation, which allows simultaneous reconstruction of both electrical and magnetic properties of the rocks. The method is based on a generalization of the S-inversion technique [66th Ann. Int. Mtg., Soc. Expl. Geophys., Expanded Abstr. (1996) 1306; 68th Ann. Int. Mtg., Soc. Expl. Geophys., Expanded Abstr. (1998) 473; J. Appl. Geophys. (1999)] for models containing thin sheets with anomalous conductivity and anomalous magnetic permeability. We call this method Sμ-inversion. Numerical 3-D modeling results demonstrate that Sμ-inversion provides useful information about both subsurface conductivity and magnetic permeability distributions. It can be used as a new tool for imaging TDEM data in mineral exploration.     

Singular value decomposition as a denoising tool for airborne time domain electromagnetic data

Airborne time domain electromagnetic (TDEM) surveys are increasingly carried out in anthropized areas as part of environmental studies. In such areas, noise arises mainly from either natural sources, such as spherics, or cultural sources, such as couplings with man-made installations. This results in various distortions on the measured decays, which make the EM noise spectrum complex and may lead to erroneous inversion and subsequent misinterpretations. Thresholding and stacking standard techniques, commonly used to filter TDEM data, are less efficient in such environment, requiring a time-consuming and subjective manual editing. The aim of this study was therefore to propose an alternative fast and efficient user-assisted filtering approach. This was achieved using the singular value decomposition (SVD). The SVD method uses the principal component analysis to extract into components the dominant shapes from a series of raw input curves. EM decays can then be reconstructed with particular components only. To do so, we had to adapt and implement the SVD, firstly, to separate clearly and so identify easily the components containing the geological signal, and then to denoise properly TDEM data.The reconstructed decays were used to detect noisy gates on their corresponding measured decays. This denoising step allowed rejecting efficiently mainly spikes and oscillations. Then, we focused on couplings with man-made installations, which may result in artifacts on the inverted models. An analysis of the map of weights of the selected “noisy components” highlighted high correlations with man-made installations localized by the flight video. We had therefore a tool to cull most likely decays biased by capacitive coupling noises. Finally, rejection of decays affected by galvanic coupling noises was also possible locating them through the analysis of specific SVD components. This SVD procedure was applied on airborne TDEM data surveyed by SkyTEM Aps. over an anthropized area, on behalf of the French geological survey (BRGM), near Courtenay in Région Centre, France. The established denoising procedure provides accurate denoising tools and makes, at least, the manual cleaning less time consuming and less subjective.     

频率域航空电磁法一维正演与探测深度

计算了偶极一偶极方式均匀半空间的频率域航空电磁响应及层状模型的相对异常响应,阐明了大地电导率、磁化系数,以及飞机飞行高度、探测装置、收发距对电磁响应的影响,计算结果说明了频率域航空电磁法的探测能力和探测条件．分析了三层模型的相对异常响应,给出了基于层状模型确定探测深度的方法．在水平共面方式下,收发距8m,飞行高度30m时,在3～4ppm噪声水平条件下,100Ωm大地探测深度为120m．     

基于核主成分分析的时间域航空电磁去噪方法

时间域航空电磁数据往往在测量过程中受到天然和人文噪声的干扰.如果不能很好滤除这些电磁噪声,那么将会降低资料质量、影响反演的精度,甚至获得错误的解释结果.本文提出了一种基于核主成分分析的去噪方法,通过核主成分分析提取叠加后衰减曲线的主成分,然后使用能量占比方法分离反映地下介质的有效信号和噪声,最后使用反映地下介质的特定成分进行重构.本文所推荐的去噪方法不仅能剔除天然噪声,例如天电产生的尖脉冲或者振荡,而且能有效地抑制人文噪声.分别使用基于核主成分分析的去噪方法,以及AeroTEM软件的处理方法对同样的吊舱式时间域直升机航空电磁勘查系统实测数据进行处理,并比较其结果.处理结果表明：所推荐的去噪方法要优于AeroTEM软件.     

Influence of dispersive soil electromagnetic properties on hand‐held time domain electromagnetic sensors

Although metal detectors remain the workhorses of humanitarian demining, it is well established that the performance of both continuous wave (frequency domain) and pulsed induction (time domain) detectors can be severely compromised by so‐called ‘soil‐effects’. Generally, problem soils reduce the signal‐to‐noise ratio and increase the false‐detection rate. In certain locations, the soil‐effect is so severe as to render the detector practically inoperable. The current study is part of an ongoing international effort to establish and quantify the influence of soil electromagnetic properties on the operation of metal detectors and related sensor technologies. In particular, we examine the relative influence of soil electrical conductivity, magnetic susceptibility and associated frequency dependence on the time domain electromagnetic (TDEM) response of pulsed induction metal detectors and related small‐scale TDEM sensors.