Inversão de dados no método Mangnetotelúrico 1D utilizando o algoritmo de otimização global Particle Swarm Optimization

• Autor(a) principal: Gurgel, André Gouveia
• 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/123456789/57295
• topic: Inversão de dados; Data inversion; Magnetotelúrico 1D; 1D magnetotelluric; Algoritmo de otimização global; Global optimization algorithm; Particle Swarm Optimization (PSO); Particle Swarm Optimization (PSO); Condutividade elétrica; Electrical conductivity

Este trabalho aborda a aplicação do método magnetotelúrico 1D para a inversão de dados geofísicos e propõe o uso do algoritmo de otimização global Particle Swarm Optimization (PSO) como uma abordagem eficiente para melhorar os resultados dessa inversão. O método magnetotelúrico é uma técnica amplamente utilizada para investigar a estrutura subsuperficial da Terra, estimando a condutividade elétrica dos materiais nessa região. A inversão de dados magnetotelúricos 1D consiste em modelar a estrutura subsuperficial como camadas horizontais de condutividade elétrica constante, visando encontrar os valores que melhor se ajustam aos dados observados. Neste trabalho, propõe-se a utilização do algoritmo PSO para otimizar a estimativa da distribuição de condutividade elétrica. O PSO, um método de otimização global inspirado em comportamentos de enxames, explora eficientemente o espaço de busca em busca da melhor solução. O presente estudo visa contribuir para a resolução e interpretação de problemas inversos 1D no método magnetotelúrico (MT), fornecendo uma abordagem alternativa baseada em otimização global.