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青柳 登; 元川 竜平; 奥村 雅彦; 上田 祐生; 斉藤 拓巳*; 西辻 祥太郎*; 田口 富嗣*; 蓬田 匠; 佐崎 元*; 池田 篤史
Communications Chemistry (Internet), 7, p.128_1 - 128_13, 2024/06
被引用回数：2 パーセンタイル：25.21(Chemistry, Multidisciplinary)Dissipative structures often appear as an unstable counterpart of ordered structures owing to fluctuations that do not form a homogeneous phase. Even a multiphase mixture may simultaneously undergo one chemical reaction near equilibrium and another one that is far from equilibrium. Here, we observed in real-time crystal seed formation and simultaneous nanocrystal aggregation proceeding from tetravalent cerium complexes to ceria nanoparticles in an acidic aqueous solution and investigated the resultant hierarchical nanoarchitecture. The formed particles exhibited two very different size ranges. The hierarchically assembled structures in solutions were ceria colloids, viz. primary core clusters of crystalline ceria and secondary clusters assembled through surface ions. Such self-assembly is widespread in multi-component complex fluids, paradoxically moderating hierarchical reactions. Stability and instability are not only critical but also complementary for co-optimization around the nearby free energy landscape prior to bifurcation.
小川 大輝; 浅森 浩一; 根木 健之*; 上田 匠*
Journal of Applied Geophysics, 213, p.105012_1 - 105012_17, 2023/06
被引用回数：2 パーセンタイル：22.76(Geosciences, Multidisciplinary)地磁気地電流(MT)法電磁探査において、鉄道や高圧送電線等から発せられる電磁ノイズは、電場と磁場の間に高い相関度を有するコヒーレントノイズであることが多く、自然電磁場応答との区別が困難とされる。こうしたノイズの強大な影響を抑制することを目標に、観測電磁場の自然信号とノイズへの分解に基づいたMT法観測データ処理技術が、近年盛んに報告されている。その際、経験的なパラメータ設定に依存せずに、自然信号とノイズによる応答を安定的に識別することが重要となる。加えて、観測電磁場の分解により得られた分離信号からの値の減算が不適切な場合には、自然信号の値の損失やノイズの影響を受けた値の取りこぼしにつながり、真の自然電磁場応答の導出に失敗してしまう。本稿では、著者らが新たに考案したMT法観測データ処理技術について報告する。観測電磁場に周波数領域独立成分分析(FDICA)を適用して得られる分離信号において、自然信号及びノイズに相当する成分を、観測点のノイズの影響を受けない参照点における磁場を用いて定量的に判定する。また、分離信号から観測電磁場を復元する際、時間領域及び周波数領域における電磁場応答関数の連続性に関する評価指標を導入することで、分離信号のどの値を減算するかを決定する。強大なノイズ波形を人為的に加算したMT法時系列と直流電化鉄道地域における実データの両方を用いたところ、提案手法が既存のMT法観測データ処理手法に比べて優れたノイズ低減性能を示すことを確認できた。
小川 大輝; 濱 友紀*; 浅森 浩一; 上田 匠*
物理探査, 75, p.38 - 55, 2022/00
地磁気地電流(MT)法電磁探査では、時系列を周波数スペクトルに変換することで得られる見掛比抵抗・位相曲線から、地下の比抵抗構造を把握する。短時間フーリエ変換に代わる新しいスペクトル変換手法として、窓関数に相当するウェーブレットを周波数に応じて拡縮し、広帯域の非定常信号の処理に適する連続ウェーブレット変換(CWT)がよく知られている。しかし、ウェーブレットの形状を決定する基底関数やパラメータには任意性がある。そのため、不適切なCWTの計算設定により自然電磁場の真の応答から乖離したスペクトルの値が算出されてしまう可能性があるが、時系列から周波数スペクトルに変換する際の数値誤差がMT法データ処理結果に与える影響が詳細に検証された例は無い。本研究では、0.001Hz-1Hz程度の帯域を対象とし、スペクトル変換に伴う数値誤差を抑制する観点から、MT法データ処理におけるCWTの最適な計算設定を検討した。その結果、提案する計算設定によるCWTを種々のMT法実データに適用することで、自然電磁場の真値を良く反映した見掛比抵抗・位相曲線が得られやすくなり、特に観測データのS/N比が低い場合にその優位性が示唆された。以上により、提案する計算設定は自然電磁場に対する時間・周波数両領域での分解能を良く両立でき、信頼性の高いMT応答を得るのに有効であることを確認した。
小川 大輝; 浅森 浩一; 上田 匠*
Proceedings of 14th SEGJ International Symposium (Internet), p.51 - 54, 2021/11
In the magnetotelluric (MT) method, observed data consist of the sum of several types of signals. The technique of blind source separation (BSS) has been utilized to suppress the effect of artificial noises on MT response functions. When reconstructing the noise-reduced observed data by means of BSS, it is crucial to eliminate the specific components which correspond to noise. Yet improper subtraction of values from separated signals can lead to the loss of useful values of the natural signal or missing a large amount of noise-affected values, which may result in failure in deriving the true MT responses. This study proposes a novel algorithm that utilizes frequency-domain independent component analysis (FDICA). The observed data were classified into the XY and YX modes and the components of the reference magnetic field were appended to respective modes so that both the assumed source signal and the mixed signal have same number of components. The MT response functions, which are represented as the ratio of horizontal electric to magnetic field components, are substantially constant over the relatively short period of time. Moreover, the MT response functions vary smoothly in the frequency domain. An evaluation index with respect to these two characteristics of the natural signal was introduced when determining which values to subtract prior to the reconstruction of the observed data. We verify the performance of noise suppression by applying the proposed method to a set of MT time series affected by synthetic strong noise over the whole observation time.
