MT法時系列データからの直流電車ノイズ除去の試み,2

A Data processing technique of removing DC railway noise from time domain magnetotelluric data, 2

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。カルマンフィルタを用いて、自然磁場信号と磁場ノイズの両方を参照データとして電場時系列のノイズ除去を試みたところ、ノイズ成分と考えられる短周期の変動が取り除かれた電場変動を抽出できた。

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 this study, we consider the electric time series model including a trend component, natural magnetic signal response, correlated noise components, and white noise, then attempt to separate to each component with a Kalman filter algorithm. The method was applied to the magnetotelluric data observed near the DC railway and seems to work well in the time domain.