Inversão bayesiana 1D de dados geofísicos de dipolo magnético vertical

dc.contributor.advisor1SILVA, Valdelírio da Silva e
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9701131346395521pt_BR
dc.creatorMADEIRA, Roberto Livy da Costa
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2421293934160312pt_BR
dc.date.accessioned2022-07-29T14:53:09Z
dc.date.available2022-07-29T14:53:09Z
dc.date.issued2019-12-12
dc.description.abstractVarious geophysical methods are used to estimate subsurface geolectric properties, such as the resistivity of subsurface layers of the earth and their geometric properties. Bayesian methods were used in this study to estimate resistivity and thickness of subsurface horizons. Specifically, Monte Carlo Methods based in Markov Chains (MCMC) were proposed, which are the most common bayesian methods used in parameter inversions. First, MCMC Metropolis-Hastings (MH) were used to fix different thickness to each layer and then estimated the resistivity of each. Then, Reversible Jump MCMC (RJ-MCMC) was applied using the modelgenerated thicknesses and number of layers as variables. The MH model returned acceptable resistivity values of the shallow layers, generating imprecision in the intermediate and deep layers. The RJ-MCMC model was better suited for self-parameterizing and for faster computing time, generating uncertainty in the deeper layers. Our results show that for studies of shallow layers RJ-MCMC correctly adjusted the three-layer model with low deviation of real values as related to correlations between the pair of properties.en
dc.description.resumoEm métodos geofísicos busca-se estimar propriedades geoelétricas da subsuperfície, tais como as resistividades de camadas na superfície terrestre e suas propriedades geométricas. Usou-se no presente trabalho métodos Bayesianos. Foram propostos Métodos de Monte Carlo baseados em Cadeias de Markov (MCMC), Os quais são os métodos bayesianos mais usuais em inversão de parâmetros. Primeiramente utilizou-se o MCMC Metropolis-Hastings (MH) fixando um número de espessuras e estimando apenas as resistividades de cada uma; depois aplicou-se o Reversible Jump MCMC (RJ-MCMC) usando como vaiável a própria dimensão do modelo. O MH retornou valores aceitáveis de resistividade das camadas rasas, gerando imprecisão nas camadas intermediárias e profundas; o RJ-MCMC se mostrou mais adequado por se autoparametrizar, ajustando bem resistividade e espessura da primeira camada para pesquisa profunda, deixando incertezas nas camadas posteriores, e, para pesquisa rasa, ajustou corretamente o modelo de 3 camadas e menor tempo de computação, tendo um leve desvio dos valores reais em função das correlações entre o par de propriedades de cada camada (resistividade e espessura) que é mostrada nos resultados.pt_BR
dc.identifier.citationMADEIRA, Roberto Livy da Costa. Inversão bayesiana 1D de dados geofísicos de dipolo magnético vertical. 2019. Trabalho de Curso (Licenciatura em Matemática) – Faculdade de Matemática, Campus Universitário de Castanhal, Universidade Federal do Pará, Castanhal, 2019. Disponível em: https://bdm.ufpa.br:8443/jspui/handle/prefix/4278. Acesso em:.pt_BR
dc.identifier.urihttps://bdm.ufpa.br/handle/prefix/4278
dc.languageporpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.source1 CD-ROMpt_BR
dc.subjectInversão (Geofísica)pt_BR
dc.subjectMétodos Bayesianospt_BR
dc.subjectResistividadept_BR
dc.subjectInversion (Geophysics)en
dc.subjectBayesian methodsen
dc.subjectResistivityen
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.titleInversão bayesiana 1D de dados geofísicos de dipolo magnético verticalpt_BR
dc.typeTrabalho de Curso - Graduação - Monografiapt_BR

Arquivo(s)

Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
TCC_InversaoBayesiana1D.pdf
Tamanho:
793.18 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
1.84 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição: