連続ウェーブレット変換と独立成分分析による地磁気・地電流データの品質改善方法

An Approach to improvement of the quality of magnetotelluric data based on continuous wavelet transform and independent component analysis

小川 大輝; 浅森 浩一; 濱 友紀*

Ogawa, Hiroki; Asamori, Koichi; Hama, Yuki*

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(マグマ活動等)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、地下深部の高温流体等の存否や分布をあらかじめ確認しておくことが重要となる。本研究では、その調査技術の一つとして有効であると考えられる地磁気・地電流(MT)法について、従来から広く利用されるリモートリファレンス処理のみでは除去が困難な電磁場ノイズを対象にした、新しい観測データ処理方法を試行した。その結果、解析周波数ごとに連続ウェーブレット解析と独立成分分析を組み合わせて電磁場のデータを処理することで、観測データの品質を改善できるとの見通しが得られた。

It is generally difficult to improve the quality of magnetotelluric (MT) data if noise is correlated between the electromagnetic fields. Independent component analysis (ICA) is a statistical method for transforming the observed data into signals that are mutually as independent as possible. This paper proposes the way to process MT data accompanied with intentional coherent noise in the time-frequency domain by utilizing continuous wavelet analysis and frequency-domain ICA. At each frequency, two procedures are conducted that are composed of lowering the effect of noise through ICA applied to the wavelet coefficients of horizontal electromagnetic components and selecting these reconstructed coefficients in terms of S/N ratio. As a result of the remote reference processing using the calculated spectra, the apparent resistivity curve is clearly improved, while the way to handle the separated signals leaves much to be desired in the ICA.