MT法時系列データからの直流電車ノイズ除去の試み

A Data processing technique of removing DC railway noise from time domain magnetotelluric data

幕内 歩; 浅森 浩一; 根木 健之*

Makuuchi, Ayumu; Asamori, Koichi; Negi, Tateyuki*

将来の地層処分システムに重大な影響を及ぼす可能性がある現象の潜在的なリスクを排除するためには、地表からの調査の段階において、地下深部における震源断層などの存否をMT法等を用いてあらかじめ確認しておくことが重要となる。MT法は自然電磁波を信号源としているため、電気的人工ノイズの多い地域、特に、直流電車からの漏洩電流に起因する強力なノイズが混入する地域において高い品質のデータを取得することが困難である。本研究では、人工ノイズが卓越する地域においても高品質のデータを取得することを目標として、MT法時系列データからの直流電車ノイズ除去方法について検討した。本検討は磁場時系列についてのみであるが、時系列データの測点間の対数分散比に基づくノイズ同定・除去及びカルマンフィルタの固定区間平滑化アルゴリズムによる補間によって、データの品質向上が認められた。

Even though applying the far remote reference magnetotelluric (MT) method, we need long recording period to obtain usable data from the contaminated data by strong and coherent noise in DC railway area. In the recorded MT time series sampled continuously at 15Hz, the noises from DC railway are recorded as square waves in electric time series and as pulses in magnetic time series measured by induction coil. In this study, we attempt to identify and delete the short time windows which are contaminated by the DC railway noises in magnetic time series automatically, and then we attempt to interpolate these windows by plausible data which are calculated as a response of reference magnetic time series. MT sounding curves obtained by above processing are improved over curves obtained from raw data.