Obtenção das componentes do tensor de impedâncias do método magnetotelúrico usando a transformada de Kramers-Kronig

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marcos Banik de Pádua
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/05.31.19.58
Resumo: O método magnetotelúrico (MT) é utilizado para inferir a distribuição espacial da condutividade elétrica no interior da Terra, um parâmetro útil em diferentes estudos geofísicos. Os dados de campo MT são frequentemente contaminados por ruído eletromagnético (EM) e técnicas modernas de processamento e aquisição de dados têm sido propostas para eliminar os efeitos desses ruídos quando são coerentes e intermitentes. Esta tese propõe um método alternativo de processamento de dados baseado em processos de reamostragem e nas relações de dispersão de Kramers-Kronig para lidar com situações que envolvem esses ruídos EM extremos. O algoritmo desenvolvido foi inicialmente aplicado a dados sintéticos e mostrou eficiência para situações multidimensionais, embora apresentando limitações devido à função de extrapolação definida para períodos muito curtos e muito longos. Esses testes sintéticos também mostraram que a metodologia pode ser aplicada em situações tridimensionais (3D) para avaliar a confiabilidade da malha de discretização utilizada em algoritmos de inversão de dados. Por outro lado, a aplicação a dados experimentais contaminados por ruídos extremos (linhas de transmissão HVDC) não mostrou resultados adequados. Foi observado que o ruído coerente e contínuo contamina todo o espectro da amostra e não permite encontrar regiões onde o sinal natural predomine. Um procedimento alternativo, usando dados derivados do tradicional processamento robusto como entrada para a transformada Kramers-Kronig, foi bem sucedido na recuperação de funções de transferência de boa qualidade quando o ruído concentra-se exclusivamente na parte real ou imaginária da impedância. Esta última formulação pode ser usada para corrigir respostas MT, mesmo em situações 3D, quando o ruído EM estiver presente em apenas uma dessas componentes.
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Os dados de campo MT são frequentemente contaminados por ruído eletromagnético (EM) e técnicas modernas de processamento e aquisição de dados têm sido propostas para eliminar os efeitos desses ruídos quando são coerentes e intermitentes. Esta tese propõe um método alternativo de processamento de dados baseado em processos de reamostragem e nas relações de dispersão de Kramers-Kronig para lidar com situações que envolvem esses ruídos EM extremos. O algoritmo desenvolvido foi inicialmente aplicado a dados sintéticos e mostrou eficiência para situações multidimensionais, embora apresentando limitações devido à função de extrapolação definida para períodos muito curtos e muito longos. Esses testes sintéticos também mostraram que a metodologia pode ser aplicada em situações tridimensionais (3D) para avaliar a confiabilidade da malha de discretização utilizada em algoritmos de inversão de dados. Por outro lado, a aplicação a dados experimentais contaminados por ruídos extremos (linhas de transmissão HVDC) não mostrou resultados adequados. Foi observado que o ruído coerente e contínuo contamina todo o espectro da amostra e não permite encontrar regiões onde o sinal natural predomine. Um procedimento alternativo, usando dados derivados do tradicional processamento robusto como entrada para a transformada Kramers-Kronig, foi bem sucedido na recuperação de funções de transferência de boa qualidade quando o ruído concentra-se exclusivamente na parte real ou imaginária da impedância. Esta última formulação pode ser usada para corrigir respostas MT, mesmo em situações 3D, quando o ruído EM estiver presente em apenas uma dessas componentes.The magnetotelluric (MT) method is used to infer the electrical conductivity spatial distribution inside the Earth, a useful parameter for different geophysical studies. Field MT data are often contaminated by electromagnetic (EM) noise and modern data processing and acquisition techniques have been proposed to eliminate the effects of these noises when they are not coherent and intermittent. This thesis proposes an alternative data processing method based on resampling processes and in the Kramers-Kronig dispersion relations to deal with situations involving these extreme EM noises. The algorithm was initially applied to synthetic data and showed efficiency for multidimensional situations, although presenting limitations due to extrapolation function defined for very short and very long periods. These synthetic tests have also shown that the methodology can be applied in threedimensional (3D) situations to evaluate the reliability of the discretization mesh used in algorithms of data inversion. On the other hand, application to experimental data contaminated by extreme noise (HVDC transmission lines) did not give adequate results. It was observed that coherent and continuous noise contaminates the entire sample spectra and does not allow finding regions where the natural signal prevails. An alternative procedure using data derived from the traditional robust processing as input to the Kramers-Kronig transform was successful in recovering good quality transfer functions when the noise is focused exclusively on the real or the imaginary part of the impedance. 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