Journals / Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2016 / Cilt: 22 - Sayı: 6

Modeling of crosshole ground-penetrating radar data

Karşılıklı kuyu yer radarı verilerinin modellenmesi

Pages
581–596
Publication Date
2016-12-20
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

On the other hand, Eikonal-equation-based modeling presents an approach being highly effective for directly computing first-arrival traveltimes.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The ground-penetrating radar (GPR) that is one of the non-invasive electromagnetic methods of applied geophysics is widely used to image shallow subsurface with extremely high resolution.
📊
Key Findings & Data:The resolution and depth being two important aspects in a GPR survey are affected by the water, clay, soluble salt contents of soils and the center frequency of antenna.
💡
Conclusion & Impact:On the other hand, Eikonal-equation-based modeling presents an approach being highly effective for directly computing first-arrival traveltimes.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Eikonal çözücü · Modelleme · Karşılıklı kuyu

Abstract

The ground-penetrating radar (GPR) that is one of the non-invasive electromagnetic methods of applied geophysics is widely used to image shallow subsurface with extremely high resolution. The resolution and depth being two important aspects in a GPR survey are affected by the water, clay, soluble salt contents of soils and the center frequency of antenna. It may be difficult to obtain a good subsurface image at desired resolution and targeted depth in the areas characterized by high electrical conductivity. Therefore, a GPR survey based on the crosshole configuration can be a good alternative approach to achieve more detailed subsurface radar velocity distribution. In this study, first-arrival traveltimes being essential for tomographic inversion of crosshole GPR data sets were calculated by a finite-difference time-domain (FDTD) solutions of Maxwell’s equations and finite-difference solution of the Eikonal equation throughout a gridded velocity field. Two theoretical subsurface models were used in modeling. In the first model, the subsurface divided into two layers. The second model includes low- and high-velocity blocks embedded in a homogenous medium. The effect of ground-air interface in modeling and the importance of the ratio between separation and depth of boreholes in a crosshole radar survey were also shown during the test studies. Radargrams consisting of the vertical component of the electric field (Ez) recorded in time at the entire receiver locations were acquired from FDTD modeling. Traveltime contour maps for source locations with different depths were obtained from a fast finite-difference Eikonal solver. Raypaths having the minimum traveltime were then calculated by following the steepest gradient direction from the receiver to the transmitter. As a result, the first-arrival traveltimes obtained from both modeling approaches are quite compatible with each other. FDTD modeling is an important tool to determine and evaluate of the wave phases corresponding to the first arriving wave. On the other hand, Eikonal-equation-based modeling presents an approach being highly effective for directly computing first-arrival traveltimes.

Özet

Uygulamalı jeofiziğin girişimsel olmayan elektromanyetik yöntemlerinden biri olan yer radarı sığ yeraltının oldukça yüksek çözünürlükle görüntülenmesi için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bir yer radarı çalışmasında iki önemli unsur olan çözünürlük ve derinlik, zeminlerin su, kil, çözülebilir tuz içeriklerinden ve antenin merkez frekansından etkilenir. Elektriksel iletkenliğin yüksek olduğu alanlarda istenilen çözünürlük ve hedeflenen derinlikte iyi bir yeraltı görüntüsü elde etmek zor olabilir. Bu nedenle, karşılıklı kuyu dizilimine dayanan bir yer radarı çalışması daha detaylı bir yeraltı radar hız dağılımının elde edilmesi için iyi bir alternatif yaklaşım olabilir. Bu çalışmada, karşılıklı kuyu yer radarı veri kümelerinin tomografik ters çözümü için gerekli olan ilk varış seyahat süreleri Maxwell denklemlerinin zaman ortamı sonlu farklar ve gridlenmiş bir hız alanı boyunca Eikonal denkleminin sonlu farklar çözümünden hesaplanmıştır. Modellemede iki kuramsal yeraltı modeli kullanılmıştır. İlk modelde yeraltı iki tabakadan oluşmaktadır. İkinci model tekdüze bir ortam içerisinde gömülü düşük ve yüksek hızlı bloklar içermektedir. Yer-hava arayüzeyinin modellemedeki etkisi ve bir kuyu içi radar çalışmasında kuyuların derinliği ve mesafesi arasındaki oranının önemi test çalışmalarında gösterilmiştir. Tüm alıcı konumlarında zamanda kaydedilmiş elektrik alanın düşey bileşenini (Ez) içeren radargramlar zaman ortamı sonlu farklar modellemesinden elde edilmiştir. Farklı derinlikteki kaynak konumları için seyahat süresi kontur haritaları hızlı bir sonlu farklar Eikonal çözücüsünden elde edilmiştir. Daha sonra, minimum seyahat süresine sahip ışın yolları alıcıdan kaynağa en dik iniş doğrultusunda izlenerek hesaplanmıştır. Sonuç olarak, her iki modelleme yaklaşımından elde edilen seyahat süreleri birbirleriyle oldukça uyumludur. Zaman ortamı sonlu farklar modellemesi ilk varışlarla ilişkili dalga fazlarının belirlenmesi ve değerlendirilmesi için önemli bir araçtır. Diğer taraftan, Eikonal denklemi temelli modelleme ilk varış sürelerinin doğrudan hesaplanması için oldukça etkili bir yaklaşım sunmaktadır.

🔖

Cite This Article

Balkaya, Ç., Göktürkler, G. (2016). Modeling of crosshole ground-penetrating radar data. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 22 - Sayı: 6, 581–596. https://ajindex.com/articles/42598

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Murray T, Booth A, Rippin DM. “Water-content of glacier-Ice: Limitations on estimates from velocity analysis of surface ground-penetrating radar surveys”. Journal of Environmental and Engineering Geophysics, 12(1), 87-99, 2007.
  2. Singh KK, Kulkarni AV, Mishra VD. “Estimation of glacier depth and moraine cover study using ground penetrating radar (GPR) in the Himalayan region”. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 38(1), 1-9, 2010.
  3. Gizzi FT, Loperte A, Satriani A, Lapenna V, Masini N, Proto M. “Georadar investigations to detect cavities in a historical town damaged by an earthquake of the past”. Advances in Geosciences, 24, 15-21, 2010.
  4. Şeren A, Babacan AE, Gelişli K, Öğretmen Z, Kandemir R. “An investigation for potential extensions of the karaca cavern using geophysical methods”. Carbonates Evaporites, 27(3), 321-329, 2012.
  5. Nouioua I, Boukelloul ML, Fehdi C, Baali F. “Detecting sinkholes using ground penetrating radar in Drâa Douamis, Cherea Algeria: A case study”. Electronic Journal of Geotechnical Engineering, 18, 1337-1349, 2013.
  6. Conyers LB. “Innovative ground-penetrating radar methods for archaeological mapping”. Archaeological Prospection, 13(2), 139-141, 2006.
  7. Piro S, Campana S. “GPR investigation in different archaeological sites in Tuscany (Italy). Analysis and comparison of the obtained results”. Near surface Geophysics, 10, 47-56, 2012.
  8. Neal A. “Ground-penetrating radar and its use in sedimentology: principles, problems and progress”. Earth-Science Reviews, 66(3-4), 261-330, 2004.
  9. Huisman JA, Hubbard SS, Redman JD, Annan AP. “Measuring soil water content with ground penetrating radar: A review”. Vadose Zone Journal, 2(4), 476-491, 2003.
  10. Turesson A. “Water content and porosity estimated from ground-penetrating radar and resistivity”. Journal of Applied Geophysics, 58(2), 99-111, 2006. Daniels DJ. Ground Penetrating Radar. 2nd ed. London, United Kingdom, The Institute of Electrical Engineers, 2004.
  11. Benedetto A, Pajewski L. Civil Engineering Applications of Ground Penetrating Radar. Switzerland, Springer International Publishing, 2015.
  12. Knight R. “Ground penetrating radar for environmental applications”. Annual Review of Earth Planetary Sciences, 29, 229-255, 2001.
  13. Porsani JL, Filho WM, Elis VR, Shimeles F, Dourado JC, Moura HP. “The use of GPR and VES in delineating a contamination plume in a landfill site: a case study in SE Brazil”. Journal of Applied Geophysics, 55(3-4), 199-209, 2004.
  14. Novo A, Lorenzo H, Rial FI, Solla M. “3D GPR in fo