Inversão de dados magnetotelúricos 1D utilizando o algoritmo de otimização de Levenberg-Marquardt
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/55044 |
Resumo: | O método magnetotelúrico é amplamente utilizado em geofísica para mapeamento de estruturas geológicas. A inversão de dados magnetotelúricos é um processo complexo que envolve a recuperação das propriedades elétricas do subsolo a partir de dados magnetotelúricos observados na superfície, provenientes das medidas das variações naturais dos campos eletromagnéticos terrestres. Neste trabalho, realiza-se a técnica de inversão em dados magnetotelúricos, buscando estimar os parâmetros do modelo geofísico que é a fonte de tais dados; tal processo é feito com o uso do algoritmo de Levenberg-Marquardt, visando refinar e ajustar o modelo por meio da minimização do desajuste entre os dados MT observados em campo e os dados calculados pela técnica de modelagem direta. A abordagem 1D assume que as propriedades elétricas do solo variam apenas com sua profundidade. Foram realizados experimentos utilizando dados sintéticos com ruído gaussiano e dados reais oriundos da base de dados magnetotelúricos COPROD. Os resultados obtidos indicam que o método de Levenberg-Marquardt pode ser uma opção viável para a inversão de dados magnetotelúricos com modelagem 1D, tendo obtido um melhor desempenho quando aplicado em dados captados por frequências mais baixas; ressaltando-se ainda que, por se tratar de um algoritmo de otimização local, também teve um baixo custo computacional. |
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A inversão de dados magnetotelúricos é um processo complexo que envolve a recuperação das propriedades elétricas do subsolo a partir de dados magnetotelúricos observados na superfície, provenientes das medidas das variações naturais dos campos eletromagnéticos terrestres. Neste trabalho, realiza-se a técnica de inversão em dados magnetotelúricos, buscando estimar os parâmetros do modelo geofísico que é a fonte de tais dados; tal processo é feito com o uso do algoritmo de Levenberg-Marquardt, visando refinar e ajustar o modelo por meio da minimização do desajuste entre os dados MT observados em campo e os dados calculados pela técnica de modelagem direta. A abordagem 1D assume que as propriedades elétricas do solo variam apenas com sua profundidade. Foram realizados experimentos utilizando dados sintéticos com ruído gaussiano e dados reais oriundos da base de dados magnetotelúricos COPROD. Os resultados obtidos indicam que o método de Levenberg-Marquardt pode ser uma opção viável para a inversão de dados magnetotelúricos com modelagem 1D, tendo obtido um melhor desempenho quando aplicado em dados captados por frequências mais baixas; ressaltando-se ainda que, por se tratar de um algoritmo de otimização local, também teve um baixo custo computacional.The magnetotelluric method is widely used in geophysics for mapping geological structures. Magnetotelluric data inversion is a complex process that involves recovering the electrical properties of the subsurface from surface-observed magnetotelluric data, which are obtained from measurements of natural variations in the Earth’s electromagnetic fields. In this study, the magnetotelluric data inversion technique is employed to estimate the parameters of the geophysical model that is the source of such data. This process is carried out using the Levenberg-Marquardt algorithm to refine and adjust the model by minimizing the misfit between the MT data observed in the field and the data calculated by the forward modeling technique. The 1D approach assumes that the electrical properties of the soil vary only with depth. Experiments were conducted using synthetic data with Gaussian noise and real data from the COPROD magnetotelluric database. The results obtained indicate that the Levenberg-Marquardt method can be a viable option for 1D magnetotelluric data inversion, performing better when applied to data captured at lower frequencies. It’s worth noting that, being a local optimization algorithm, it also exhibits low computational cost.Universidade Federal do Rio Grande do NorteBacharelado em Sistemas de InformaçãoUFRNBrasilDepartamento de Computação e TecnologiaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRAProblema inverso, Método Magnetotelúrico (MT), Modelagem direta 1D, Otimização local, Algoritmo de Levenberg-MarquardtInverse problem, Magnetotellurics (MT), 1D Forward modelling, Local optimization, Levenberg-Marquardt AlgorithmInversão de dados magnetotelúricos 1D utilizando o algoritmo de otimização de Levenberg-Marquardt1D magnetotelluric data inversion using the Levenberg-Marquardt optimization algorithminfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALTCC_Douglas_Final (1).pdfTCC_Douglas_Final (1).pdfapplication/pdf2951682https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/55044/1/TCC_Douglas_Final%20%281%29.pdf7767000e6cda79e42bf007b037469e92MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/55044/2/license_rdf42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/55044/3/license.txte9597aa2854d128fd968be5edc8a28d9MD53123456789/550442023-10-20 15:45:00.578oai:https://repositorio.ufrn.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2023-10-20T18:45Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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