Traitement des données MEGATEM II

Dans le cadre du projet « valorisation de la technologie MEGATEM », ce travail propose plusieurs techniques de traitement de l'enregistrement brut. Le MEGATEM est un système électromagnétique aéroporté transitoire (ATEM) qui est largement utilisé dans l'industrie minière pour la recherche des gisements métallifères (Cu, Zn, Au, Ag, etc.). II présente l'avantage d'avoir un moment magnétique très important qui permet une grande profondeur d'investigation, allant jusqu'à 250 m. Plus le corps est profond, plus l'anomalie qui lui est associée est faible. Dans un contexte de rapport signal à bruit faible, il serait avantageux de mieux éliminer certains bruits gênants comme les décharges atmosphériques et le 60 Hz. L'objectif de mon travail est double : d'une part, développer une nouvelle méthodologie pour éliminer les décharges atmosphériques et de voir leur utilisation en interprétation. D'autre part, reprendre toute la chaîne de traitement du début jusqu'à la fin. L'élimination des décharges atmosphériques avant sommation présente un avantage évident sur les méthodes d'interpolation qui ne fonctionnent pas généralement en cas d'un nombre important. Ceci est rendu possible par l'analyse multi-résolution qui permet d'analyser un signal à différentes résolutions, agissant comme un « microscope mathématique ». En comprimant les ondelettes, on accroît le grossissement de ce microscope, pour révéler les détails de plus en plus fins et ainsi mettre en évidence le caractère transitoire des décharges atmosphériques, tout en les séparant du signal mile qui lui apparaît sur des détails plus grossiers. Sur ce, une stratégie a été élaborée pour les extraire chirurgicalement. Elle consiste en leur détection sur les coefficients du premier détail, le plus fin, en utilisant un détecteur d'énergie. Ensuite, les coefficients correspondants dans les deux premiers détails sont mis à zéro, puis le signal est reconstruit. Cette approche s'avère être très robuste et fonctionne indifféremment sur les parties du signal où le transmetteur est en marche ou en arrêt, et même dans le cas de la présence de plusieurs d'entre eux. On montre qu'après leur extraction qu'il est possible de les utiliser en interprétation, en calculant le Tipper et ses différents paramètres. En général, La présence des lignes à haute tension pose énormément de problèmes lors des levés électromagnétiques. L'un de leur effet des plus gênant se manifeste par des radiations électromagnétiques aux fréquences de 60 Hz et de ses harmoniques impairs. Leur enregistrement est un signal non stationnaire, ainsi pour les éliminer, on a testé un filtrage adaptatif qui suppose une fréquence, une amplitude et une phase variables avec le temps. Les résultats sont très encourageants. L'établissement d'un schéma de traitement, de l'enregistrement brut au signal prêt à être interprété, a permis de mettre en évidence l'impact de chaque étape, ainsi que de disposer d'une plateforme qui permettra la réalisation d'un logiciel de traitement disponible pour de nouveaux développements et surtout pour les besoins de l'industrie dont la demande ne cesse d'accroître.

Abstract

Within framework of the project" MEGATEM Technology Enhancement ", this thesis proposes several raw data processing techniques. The MEGATEM is an airborne transient electromagnetic system used extensively in the mining industry for the detection of metalliferous bodies (Cu, Zn, Au, Ag, etc.). It possesses the characteristic of a very large magnetic moment which permits large depths of investigation (250 m). As is known, the deeper the body the weaker the associated anomaly. In the context of weak signal to noise ratios, it would be advantageous to better eliminate bothersome noise such as atmospherics and the 60 Hz transmission line signal. The objectives of my work are : (1) to develop a new methodology to eliminate atmospherics and to see their use in interpretation; (2), to treat the MEGATEM data processing stream in its entirely. The elimination of atmospherics before stacking possesses an obvious advantage over interpolation methods which are not generally successful when many atmospherics are present. Eliminating atmospherics is made possible by multi-resolution wavelet analysis which permits signal analysis at various resolutions, acting like a" mathematical microscope ". While compressing the wavelets, one increases the magnification of this "microscope" to reveal the signal at fine scales details. The transient character of atmospherics is highlighted. The useful signal component appears in the detail signals at the coarse scales. A strategy has been elaborated to extract atmospherics. It consists of their detection in the fast detail coefficients, using an energy detector. Then, the corresponding coefficients in the first two detail signals are set to zero, and the signal is reconstructed. This approach proves to be very robust and is successful regardless of whether the transmitter is on or off, and even in the case where several atmospherics are present. We show that after their extraction, it is possible to use atmospherics in interpretation by calculating the Tipper and its various parameters. In general, the presence of power-lines poses problems in EM surveys. One of their most bothersome effects results from EM radiation at the frequencies of 60 Hz and its harmonics. Which signal is non stationary. To eliminate them, adaptive filtering which calculates a frequency, amplitude and phase variables as function of time is tested. The results are very encouraging. A raw data processing flow chart is created. The flowchart highlights every step necessary for generating geologically interpretable signals. The flow chart serves as a platform for realizing of publically available software processing package for industry whose demands continue to increase.-------------CONTENU Un système AEM : le megatem -- Classification des systèmes AEM -- Principe physique -- Le Megatem -- L'enregistrement -- Traitement des données -- Ce que fait Fugro -- Ce qu'on propose -- Comparaison -- Caractérisation et extraction des atmosphériques -- Définition et caractéristiques du signal AFMAG -- Les enregistrements -- Analyse spectral -- Occurrence et intensité des atmosphériques -- Revue de quelques travaux sur les AT -- Conclusion sur l'énergie des AT -- Élimination des AT par ondelettes -- Les avantages et les limitations de l'approche par l'analyse en ondelettes discrètes -- Interprétation AFMAG -- Le tipper -- La validation de l'interprétation AFMAG -- Avantages et limitations.

Mots clés

Prospection aéromagnétique -- Informatique