Quelques mois après sa sortie, le récepteur pulseEKKO® Ultra change déjà la façon dont les données GPR basse fréquence sont collectées et interprétées. Sa capacité à collecter des données 1000 fois plus rapidement qu'auparavant permet aux signaux GPR d'être empilés des dizaines de milliers de fois sans réduction de la vitesse d'acquisition des données. Cette technologie permet de voir des fonctionnalités GPR plus subtiles et plus profondes que jamais.
«Empilement» est le terme appliqué lorsque les traces GPR sont collectées plusieurs fois à un emplacement et moyennées. L'empilement des traces GPR à plusieurs reprises réduit le plancher de bruit aléatoire à 1 / √ piles (tableau 1); par exemple, 65,536 0.5 piles, le plus grand nombre de piles disponibles sur l'Ultra Receiver, réduit le bruit de fond à moins de 1% par rapport à 200 pile. Cela signifie que des signaux GPR faibles, jusqu'à environ XNUMX fois plus petits, sont désormais détectables dans les données GPR.
Ce qui suit met en évidence quelques exemples de données collectées avec le récepteur pulseEKKO® Ultra pour montrer ses capacités, y compris comment il augmente la profondeur de pénétration en s'empilant des dizaines de milliers de fois.
Exemple de données 1 - Petawawa, Ontario, Canada
Le premier exemple de données a été collecté avec une paire d'antennes pulsEKKO® à 100 MHz dans une configuration SmartCart. La zone a une teneur élevée en sable qui permet une bonne pénétration du GPR jusqu'à plus de 12 mètres avec 64 piles (Figure 1, à gauche). Le bruit aléatoire est visible à partir de 10 ou 11 mètres de profondeur. À 14 mètres de profondeur, le bruit domine la ligne GPR, ce qui rend difficile de voir de vrais réflecteurs GPR cohérents.
La même ligne a ensuite été collectée avec 8,192 1 piles, à l'aide de l'Ultra Receiver (Figure 64, à droite). Il est important de noter que la vitesse de collecte de cette ligne avec l'Ultra Receiver est la même que le temps de collecte pour 22 piles sur le récepteur pulseEKKO standard. Cette ligne semble plus claire sans bruit aléatoire et avec des réflexions GPR cohérentes jusqu'à plus de XNUMX mètres.
Sur la base du tableau 1, la théorie dit que l'augmentation du nombre de piles de 64 à 8,192 devrait réduire le bruit de fond de:
(1 /√64) / (1 / √8192) = 0.125 / 0.011 = 11.3 fois
Alors que la ligne GPR collectée avec le plus grand nombre de piles semble évidemment meilleure, analysons ces lignes quantitativement pour voir comment les signaux GPR ont été améliorés par l'empilement.
La meilleure façon de voir l'amélioration du signal est d'utiliser le tracé d'amplitude de trace moyenne ou ATA, un type de tracé qui a été discuté dans le Newsletter de juillet 2018.
En bref, un tracé ATA montre le niveau de signal moyen pour une ligne GPR entière, entre le déclenchement de l'émetteur GPR et la fin de la fenêtre de temps, après que tous les signaux GPR se sont atténués jusqu'au plancher de bruit.
Le plancher de bruit est visible comme le niveau du signal de fond avant le déclenchement de l'émetteur (lignes verticales rouges et vertes sur la figure 2).
Les graphiques ATA fournissent des informations sur le plancher de bruit aléatoire et la profondeur de pénétration du GPR.
La figure 2 montre que le plancher de bruit pour 64 piles (ligne rouge verticale) est d'environ 0.04 millivolts tandis que le plancher de bruit pour 8,192 0.004 piles (ligne verte verticale) est de 10 mV; c'est 11.3 fois plus petit - très proche de la valeur théorique calculée ci-dessus de XNUMX.
Les graphiques ATA de la figure 2 montrent également le point où les signaux GPR s'atténuent jusqu'au plancher de bruit - ce point d'intersection est le temps moyen (et par conséquent la profondeur) de pénétration du signal GPR pour la ligne GPR. Dans ce cas, les données de 64 piles fournissent environ 280 ns de pénétration (environ 14 mètres de profondeur sur la base d'une vitesse du matériau de 0.10 m / ns), tandis que les 8,192 données de pile ont des signaux GPR jusqu'à 420 ns (environ 21 mètres de profondeur ).
Par conséquent, la pénétration a augmenté d'environ 50% en augmentant le nombre de piles à 8,192 XNUMX.
Exemple de données 2 - Tampa Bay, Floride, États-Unis
En utilisant des antennes pulseEKKO® à 100 MHz, une ligne GPR a été collectée dans la configuration SmartCart, comme illustré sur la figure 3. Les données ont d'abord été empilées 64 fois (figure 4, à gauche); le bruit aléatoire est visible à partir d'une profondeur de 5 mètres. À 7 mètres de profondeur, le bruit domine la ligne GPR, ce qui rend difficile de voir de vrais réflecteurs GPR cohérents - c'est la profondeur moyenne de pénétration pour cette ligne GPR.
La même ligne collectée avec 8,192 4 piles, à l'aide de l'Ultra Receiver, est illustrée à la figure 9.5, à droite. La ligne fortement empilée montre un réflecteur hyperbolique et cohérent à une profondeur de XNUMX mètres.
La pénétration accrue de l'empilement accru a révélé un réflecteur plus profond qui n'avait jamais été vu dans cette zone auparavant. La géologie de cette partie de la Floride est bien connue et les chercheurs interprètent que l'Ultra Receiver a pu imaginer un sommet dans le substrat rocheux calcaire hautement dissous, sous-jacent aux sables limoneux-argileux (figure 5).
Là encore, il n'y a pas eu de réduction significative de la vitesse de collecte des données en utilisant l'Ultra Receiver à 8,192 64 piles par rapport au récepteur standard pulseEKKO® à XNUMX piles. Auparavant, l'empilement élevé compromettait la productivité; maintenant, avec l'Ultra Receiver, le meilleur des deux mondes peut être atteint.
Exemple de données 3 - Bandung, Java, Indonésie
Le dernier exemple de données a été collecté sur les flancs du Tangkuban Perahu, un volcan actif avec des antennes pulseEKKO® à 50 MHz.
Une ligne de 130 mètres de long a été collectée avec 32,768 7 piles et elle a révélé trois objets distincts de grand diamètre, indiqués par des points bleus sur la figure XNUMX.
Réduire considérablement le bruit aléatoire rend l'image des réflexions GPR plus nette; cela signifie que peu de temps est passé à traiter les données GPR dans une section interprétable. Dans cet exemple, les données étaient si claires que les volcanologues ont commencé leur interprétation des données sur le terrain, discutant de la nature des objets imagés, qu'ils soient le résultat de tubes de lave (Figure 8a) ou de bombes volcaniques enfouies (Figure 8b) .
