| Source DB | fr |
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| Institution | ULiège |
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| Code | 26_6367 |
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| Unit | ULg4200
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| Begin | 1/1/2016 |
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| End | 12/31/2017 |
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| title fr | Suivi spatiotemporel de tomographie électrique de subsurface
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| title nl |
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| title en | Spatial and temporal monitoring of subsurface electric tomography
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| Description fr | Le projet a pour objectif de mettre en place les procédures nécessaires pour rendre autonome le suivi des variations spatiotemporelles de résistivité électrique de la subsurface. Ces procédures concernent à la fois des tâches liées à des développements technologiques et des tâches se rapportant à des explorations scientifiques.
• Un premier travail concerne la définition objective de la géométrie de l'expérience avant son installation sur le terrain.
• Un travail d'automatisation de l'acquisition par l'instrument de mesure devra également être mené pour permettre le lancement de mesures régulièrement au cours du temps.
• L'afflux d'un grand nombre de données acquises régulièrement va également demander la création de procédures de traitement des données automatiques afin de d'estimer la qualité de ces données, de modéliser leurs erreurs et de détecter une éventuelle défectuosité du matériel pour signaler la nécessité d'une intervention sur le terrain.
• Enfin, la méthodologie de réalisation d'images en temps réel devra être développée pour réaliser l'inversion des données à l'aide de contraintes spatiotemporelles "intelligentes".
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| Description nl |
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| Description en | The objective of the project is to put in place the procedures necessary to enable autonomous monitoring of spatiotemporal variations in the electrical resistivity of the subsurface. These procedures concern both tasks related to technological developments and tasks related to scientific explorations.
A first work concerns the objective definition of the geometry of the experiment before its installation in the field.
A work of automation of the acquisition by the instrument of measurement will also have to be carried out to allow the launching of measurements regularly during time.
The stream of a large number of data regularly acquired will also require the creation of automatic data processing procedures in order to estimate the quality of these data, model their errors and detect any equipment malfunction to signal the need for intervention on the field.
Finally, the real-time imaging methodology will have to be developed to invert data using "intelligent" spatial and temporal constraints.
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