25 research outputs found

    Utilizing pre-polarization to enhance SNMR signals -- effect of imperfect switch-off

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    Surface nuclear magnetic resonance (SNMR) is a well-established technique for the hydrogeological characterization of the subsurface up to depths of about 150m. Recently, SNMR has been adapted to investigate also the shallow unsaturated zone with small surface loop setups. Due to the decreased volume, a pre-polarization (PP) field prior to the classical spin excitation is applied to enhance the measured response signal. Depending on the strength and orientation of the applied PP-field, the enhancement can often reach several orders of magnitude in the vicinity of the PP-loop. The theoretically achievable enhancement depends on the assumption of an adiabatic, i.e. perfect, switch-off of the corresponding PP-field. To study the effect of imperfect switch-off, we incorporate full spin dynamics simulations into the SNMR forward modeling. The affected subsurface volume strongly depends on the chosen PP switch-off ramp and the geometry of the loop setup. Due to the imperfect switch-off, the resulting SNMR sounding curves can have significantly decreased signal amplitudes. For comparison, the signal amplitudes of either a 1ms exponential or linear switch-off ramp are reduced by 17% and 65%, respectively. Disregarding this effect would therefore yield an underestimation of the corresponding subsurface water content of similar magnitude.Comment: preprint submitted to Geophysical Journal Internationa

    Feasibility study on prepolarized surface nuclear magnetic resonance for soil moisture measurements

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    In the past few years, small-scale (2 m) prepolarized surface nuclear magnetic resonance (SNMR) has gained increasing interest in the research community. As recent studies demonstrated, the application of a strong prepolarization field enhances the SNMR signal of coils with a footprint <1 m2 up to a level that even enables investigations in urban areas. In particular, it is expected that this noninvasive method provides the soil moisture distribution in the upper 2 m of the subsurface in the near future. However, until now all field experiments have been carried out on water reservoirs only, in an approach to test and implement this rather new technique into the field of SNMR applications. We present the first prepolarized SNMR measurement on a real soil and demonstrate the general feasibility of this technique to qualitatively and quantitatively detect soil moisture in the upper first 0.5 m. Our soil moisture measurements are validated by independent time domain reflectometry data. To complement the field experiments with numerical simulations, we adapted the underlying SNMR spin dynamics simulations and account for prepolarization switch-off effects in the forward modeling of the SNMR excitation

    Der Boden als Wasserspeicher : Nuklear Magnetische Resonanz zur Bodenfeuchtebestimmung

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    Aktuell ausgelöst durch die ausgedehnten Trockenphasen der vergangenen Jahre gewinnen die in Böden gespeicherten Wasservorräte und deren Verfügbarkeit im Jahresverlauf erhöhte Aufmerksamkeit. Wissenschaftler vom Institut für Geologie, vom Institut für Bodenkunde, dem Leibniz Institut für Angewandte Geophysik (LIAG) sowie von der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) forschen mittels innovativer Feldmethoden aus dem Bereich störungsfrei arbeitender geophysikalischer Messverfahren an der Bodenfeuchtebestimmung

    Erweiterter Nutzen von Datensätzen der Magnetischen-Resonanz Sondierung (MRS) - QT Inversion und Studien zum Auflösungsvermögen

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    Die vorgelegte Dissertationsschrift stellt einen möglichst umfassenden Einblick in die inverse Aufgabe der Magnetischen-Resonanz Sondierung (MRS) dar. Im Besonderen wird ein neues Inversionsschema, die QT Inversion als natürlicher der Datensatzstruktur entsprechender Lösungsansatz, vorgestellt. Das inverse Problem wird dieser Zielstellung folgend, hinsichtlich Auflösungsvermögen und Stabilität sowohl im theoretischen Rahmen als auch mittels synthetischer und praktischer Beispiele. Dabei folgt die Arbeit mehreren Aufgabenfeldern. Zum Einen, werden die verfügbaren Lösungsansätze im Hinblick auf die Entwicklung eines verbesserten Schemas analysiert. Die Analyse beinhaltet dabei das Inversionsschema basierend auf extrapolierten Werte der gemessenen Zeitreihen zum Zeitpunkt null (Initial value inversion) und das Zeitschrittinversionsschema, d.h. die gemeinsame Interpretation von Inversionen zu definierten verschiedenen Zeitpunkten der Zeitreihen (Time step inversion). Der, auf dieser Analyse beruhende, verbesserte Ansatz wird als QT Inversion bezeichnet und benutzt erstmalig nativ die Abhängigkeit des Datensatzes von zwei Variablen, dem Pulsmoment q und der Aufzeichnungszeit t, direkt, um verbesserte Auflösungseigenschaften und Stabilität zu gewinnen. Zum Anderen, werden der Model- und Datenraum des Initial value Inversionsschemas analysiert. Die Analyse des Modelraums führt dabei auf die Evaluierung des Inversionsresultates in Abhängigkeit von Spulengröße, maximalem Pulsmoment und Rauschlevel. Die gewonnenen Erkenntnisse helfen dabei, dem Objekt der Untersuchung entsprechende, angepasste Messanordnungen zu wählen und durch Berechnung von Auflösungsmaßen das durch die Inversion gewonnene Model hinsichtlich seiner Vertrauenswürdigkeit zu untersuchen. Die Analyse des Datenraums ermöglicht die Wahl einer optimalen Verteilung von Pulsmomenten, dergestalt dass unter dem Gesichtspunkt der Effektivität der maximale Informationsgehalt extrahiert werden kann. Diesem Feld des experimentellen Designs wird damit die Analyse der Datenauflösungsmatrix hinzugefügt. Ergänzend werden die Eigenschaften der mono und multi-exponentiellen Datenanpassung untersucht, sowie die Möglichkeiten das Inversionsresultat mittels Transformationen, d.h. dem Einschränken des Model- und Datenraumes durch obere und untere Grenzen, zu verbessern, gezeigt. Dabei wird die Größe des scheinbaren Wassergehaltes eingeführt, um die Transformationen auch auf den Datenraum erweitern zu können. Abschließend werden alle Teilaufgaben in einem Feldbeispiel zusammengefasst, beurteilt und diskutiert.The present thesis provides a comprehensive insight into the Magnetic Resonance Sounding (MRS) inverse problem and introduces the QT inversion scheme as native solution scheme of the inverse problem. At this, the thesis analyses the inverse problem in terms of resolution and stability both in theory, synthetic and field examples, mostly restricted to 1D depth sounding (MRS) but with an outlook on 2D tomography like investigations (MRT), and follows several tasks. First and within the scope to develop an improved inversion scheme the currently available solution schemes are analysed. This analysis includes the initial value inversion using extrapolated initial values and the time step inversion using multiple inversions for several different record times. The resulting new approach, called QT inversion, incorporates directly the native data structure of two variables, namely the pulse moment q and the record time t, and provides improved resolution and stability. Second, the model and data spaces of the initial value inversion scheme are investigated. In order to assess the model resolution as a function of the loop size, maximum pulse moment and noise level, the model space is studied. On the one hand, the results of this study help to determine field settings appropriate to the target of investigation. On the other hand, the estimated model can be evaluated concerning its reliability using measures of resolution derived from the model resolution matrix. Besides model resolution the data space caries information on data dependencies. Consequently, analysing the data resolution matrix a sequence of optimal distributed pulse moments is derived. This optimal pulse moment distribution provides the maximum amount of information most efficiently. This analysis introduces the data resolution matrix rather than the model resolution matrix, as object of analysis into the field of experimental design. In addition, the properties of the mono or multi-exponential fitting are studied, and possibilities to improve the estimated model using transformation that restrict the model and data space with upper and lower boundaries are shown. At this, the pseudo water content is introduced to permit data space transformations. Finally, all subtasks are summarised, assessed and discussed at a field example
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