Aquifer characterisation using nuclear magnetic resonance

dc.contributor.advisorYaramanci, Uguren
dc.contributor.advisorMüller-Petke, Mikeen
dc.contributor.authorDlugosch, Raphaelen
dc.contributor.grantorTechnische Universität Berlin, Fakultät VI - Planen Bauen Umwelten
dc.contributor.refereeYaramanci, Uguren
dc.contributor.refereeAuken, Esbenen
dc.contributor.refereeMüller-Petke, Mikeen
dc.date.accepted2014-12-05
dc.date.accessioned2015-11-21T00:06:41Z
dc.date.available2014-12-22T12:00:00Z
dc.date.issued2014-12-22
dc.date.submitted2014-12-16
dc.description.abstractWasser ist nicht nur die Quelle des Lebens, der Zugang zu Trinkwasser ist auch ein anerkanntes Menschenrecht. Die Methode der Kernspinresonanz (NMR) erlaubt es detaillierte Informationen über Ausdehnung und hydraulischen Eigenschaften von Aquiferen zu sammeln. Dies stellt eine wesentliche Voraussetzung für deren nachhaltige Nutzung dar. Die wichtigsten Ziele dieser Arbeit sind (i) die verbesserte Ableitung der hydraulischen Leitfähigkeit aus NMR-Messungen, insbesondere an groben Lockermaterial, und (ii) die Entwicklung eines Inversionsansatzes für Oberflächen-NMR-Messungen zur Ableitung der 2D-Verteilung von Wassergehalt und NMR-Relaxationszeit im Untergrund. Das Kozeny-Godefroy-Modell erlaubt eine verbesserte Ableitung der hydraulischen Leitfähigkeit aus NMR-Messungen. Es ersetzt die empirischen Faktoren in bekannten Gleichungen mit physikalischen, strukturellen und NMR-spezifischen Parametern und berücksichtigt den Relaxationsprozess von Protonen in freiem Wasser und in diffusionskontrollierten Porenräumen. Der neue Inversionsansatz zur Auswertung von 2D Oberflächen-NMRMessungen berücksichtigt den kompletten Datensatz in einem Arbeitsschritt und bestimmt daraus die 2D-Verteilung von Wassergehalt und NMRRelaxationszeit im Untergrund. Herausragenden Eigenschaften des Inversionsansatzes sind dessen 2D-Fähigkeit und erhöhte Widerstandsfähigkeit gegenüber verrauschten Daten. Zudem ermöglicht die NMR-Relaxationszeit die Unterscheidung verschiedener Lithologien. Die Ergebnisse einer umfangreichen hydrogeophysikalischen Untersuchung am Teststandort Schillerslage, bestehend aus Oberflächen-, Erdfeld-, Bohrloch- und Labor-NMR-Messungen, werden vorgestellt, verglichen und diskutiert. Aus den gewonnenen NMR-Parametern werden die 1D- und 2D-Verteilungen der hydraulischen Leitfähigkeit im Untergrund abgeleitet. Als Fazit der Arbeit kann gesagt werden, dass das Kozeny-Godefroy-Modell die Ableitung der hydraulischen Leitfähigkeiten in Aquiferen aus NMR-Messungen verbessert und der neue Inversionsansatz den Anwendungsbereich von Oberflächen-NMR auf 2D-Ziele vergrößert. In Kombination erlauben beide Neuerungen die Abbildung der 2D-Verteilung der hydraulischen Leitfähigkeit im Untergrund.de
dc.description.abstractNot only is water the source of life, but access to clean drinking water is acknowledged to be a human right. Nuclear magnetic resonance (NMR) can help to gather detailed information about the extent and hydraulic properties of an aquifer which are essential information for a sustainable use. The main objectives of this thesis are (i) to revise the prediction of hydraulic conductivities including coarse-grained unconsolidated sediments using NMR and (ii) to develop a robust inversion approach for surface NMR to estimate the 2D distribution of water content and NMR relaxation time in the subsurface. The Kozeny-Godefroy model is introduced which allows for an advanced prediction of hydraulic conductivity from NMR measurements. The model replaces the empirical factors in known relations with physical, structural and NMR intrinsic parameters. It additionally accounts for the relaxation of protons in the bulk water and in pores which are controlled by diffusion limited conditions. A new sophisticated inversion approach for 2D surface NMR surveys is presented. It considers the entire recorded data set at once allowing to determine the 2D distribution of water content and NMR relaxation time in the subsurface. The outstanding features of this new inversion approach are its 2D capability, robustness in spite of noisy data and the potential to distinguish aquifers of different lithology due to their NMR relaxation times. Finally, the results of an extensive hydrogeophysical study at the Schillerslage test site, including surface, Earth’s field, borehole and laboratory NMR measurements, are presented, compared and discussed. The obtained NMR parameters are used for the prediction of 1D and 2D distributions of the hydraulic conductivity in the subsurface. In conclusion, this thesis demonstrates that the estimation of hydraulic conductivities in aquifers using NMR can be improved using the Kozeny-Godefroy model. The presented new inversion approach increases the range of application for surface NMR to 2D targets. This allows obtaining 2D images of the hydraulic conductivity distribution in the subsurface.en
dc.identifier.uriurn:nbn:de:kobv:83-opus4-60520
dc.identifier.urihttps://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/4602
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.14279/depositonce-4305
dc.languageEnglishen
dc.language.isoenen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/en
dc.subject.ddc532 Mechanik der Fluide, Mechanik der Flüssigkeitenen
dc.subject.ddc551 Geologie, Hydrologie, Meteorologieen
dc.subject.otherAquifer Charakterisierungde
dc.subject.otherNuklear Magnetische Resonanzde
dc.subject.otherNMRde
dc.subject.otherhydraulische Leitfähigkeitde
dc.subject.otherAquifer characterizationen
dc.subject.othernuclear magnetic resonanceen
dc.subject.otherhydraulic conductivityen
dc.titleAquifer characterisation using nuclear magnetic resonanceen
dc.title.translatedCharakterisierung von Aquiferen mit Hilfe der nuklear magnetischen Resonanz-Methodede
dc.typeDoctoral Thesisen
dc.type.versionpublishedVersionen
tub.accessrights.dnbfree*
tub.affiliationFak. 6 Planen Bauen Umwelt::Inst. Angewandte Geowissenschaftende
tub.affiliation.facultyFak. 6 Planen Bauen Umweltde
tub.affiliation.instituteInst. Angewandte Geowissenschaftende
tub.identifier.opus46052
tub.publisher.universityorinstitutionTechnische Universität Berlinen

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