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Variational Mode Decomposition-Based Processing of Time-Domain Induced Polarization Data

激发极化 信号处理 窄带 极化(电化学) 谐波 时域 计算机科学 噪音(视频) 光谱密度 频域 声学 电子工程 算法 物理 数字信号处理 电气工程 电信 工程类 人工智能 化学 物理化学 电压 计算机视觉 图像(数学) 电阻率和电导率
作者
Khuram Naveed,L.M. Madsen,Denys Grombacher,Jakob Juul Larsen
出处
期刊:NSG2021 27th European Meeting of Environmental and Engineering Geophysics 被引量:1
标识
DOI:10.3997/2214-4609.202320133
摘要

Summary Time domain induced polarization (TDIP) method suffers from a plethora of undesired responses which prominently includes powerline harmonics, electric spikes, self-potentials of the earth and random noise. These undesired responses restrict access to the spectral content which is vital in characterizing rocks, soil and minerals present in the subsurface. Hence, mitigating the impact of these noisy responses measured along with the IP potentials is among the core processing challenges faced by TDIP method today. To this end, we propose the use of variational mode decomposition (VMD) that can decompose time series data into its intrinsic frequency modes (IMFs) which are essentially time series containing a narrowband signal component. Such a decomposition is vital in TDIP signal processing because IP decay is known to have a dominantly low frequency spectrum while noise has considerably higher spectral range. Hence, we employ successive use of VMD on the raw TDIP signal to gradually extract and accumulate the low frequency components of the IP decay in initial IMFs (while noise is distributed among latter modes). We validate the performance of the proposed VMD based approach through synthetic as well as field examples.

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