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@PhDThesis{Pádua:2019:ObCoTe,
               author = "P{\'a}dua, Marcos Banik de",
                title = "Obten{\c{c}}{\~a}o das componentes do tensor de imped{\^a}ncias 
                         do m{\'e}todo magnetotel{\'u}rico usando a transformada de 
                         Kramers-Kronig",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2019",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2019-06-26",
             keywords = "sondagem magnetotel{\'u}rica, f{\'o}rmula de Kramers-Kronig, 
                         an{\'a}lise de regress{\~a}o, robustez (matem{\'a}tica), 
                         valores an{\^o}malos (estat{\'{\i}}stica), magentotelluric 
                         profiling, Kramers-Kronig formula, regression analysis, robustness 
                         (mathematics), outliers (statistics).",
             abstract = "O m{\'e}todo magnetotel{\'u}rico (MT) {\'e} utilizado para 
                         inferir a distribui{\c{c}}{\~a}o espacial da condutividade 
                         el{\'e}trica no interior da Terra, um par{\^a}metro {\'u}til em 
                         diferentes estudos geof{\'{\i}}sicos. Os dados de campo MT 
                         s{\~a}o frequentemente contaminados por ru{\'{\i}}do 
                         eletromagn{\'e}tico (EM) e t{\'e}cnicas modernas de 
                         processamento e aquisi{\c{c}}{\~a}o de dados t{\^e}m sido 
                         propostas para eliminar os efeitos desses ru{\'{\i}}dos quando 
                         s{\~a}o coerentes e intermitentes. Esta tese prop{\~o}e um 
                         m{\'e}todo alternativo de processamento de dados baseado em 
                         processos de reamostragem e nas rela{\c{c}}{\~o}es de 
                         dispers{\~a}o de Kramers-Kronig para lidar com 
                         situa{\c{c}}{\~o}es que envolvem esses ru{\'{\i}}dos EM 
                         extremos. O algoritmo desenvolvido foi inicialmente aplicado a 
                         dados sint{\'e}ticos e mostrou efici{\^e}ncia para 
                         situa{\c{c}}{\~o}es multidimensionais, embora apresentando 
                         limita{\c{c}}{\~o}es devido {\`a} fun{\c{c}}{\~a}o de 
                         extrapola{\c{c}}{\~a}o definida para per{\'{\i}}odos muito 
                         curtos e muito longos. Esses testes sint{\'e}ticos tamb{\'e}m 
                         mostraram que a metodologia pode ser aplicada em 
                         situa{\c{c}}{\~o}es tridimensionais (3D) para avaliar a 
                         confiabilidade da malha de discretiza{\c{c}}{\~a}o utilizada em 
                         algoritmos de invers{\~a}o de dados. Por outro lado, a 
                         aplica{\c{c}}{\~a}o a dados experimentais contaminados por 
                         ru{\'{\i}}dos extremos (linhas de transmiss{\~a}o HVDC) 
                         n{\~a}o mostrou resultados adequados. Foi observado que o 
                         ru{\'{\i}}do coerente e cont{\'{\i}}nuo contamina todo o 
                         espectro da amostra e n{\~a}o permite encontrar regi{\~o}es 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 
                         recupera{\c{c}}{\~a}o de fun{\c{c}}{\~o}es de 
                         transfer{\^e}ncia de boa qualidade quando o ru{\'{\i}}do 
                         concentra-se exclusivamente na parte real ou imagin{\'a}ria da 
                         imped{\^a}ncia. Esta {\'u}ltima formula{\c{c}}{\~a}o pode ser 
                         usada para corrigir respostas MT, mesmo em situa{\c{c}}{\~o}es 
                         3D, quando o ru{\'{\i}}do EM estiver presente em apenas uma 
                         dessas componentes. ABSTRACT: 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. This last formulation can be used 
                         to correct MT responses even in 3D situations when the EM noise is 
                         present in only one of these components.",
            committee = "Wrasse, Cristiano Max (presidente) and Padilha, Antonio Lopes 
                         (orientador) and Souza, Jonas Rodrigues de and Dutra, Severino 
                         Luiz Guimar{\~a}es and Matos, Andrea Cristina Lima Santos and 
                         Fontes, Sergio Luiz and Bologna, Mauricio de Souza",
         englishtitle = "Obtaining the magnetotelluric impedance tensor components using 
                         the Kramers-Kronig transform",
             language = "pt",
                pages = "137",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34R/3TD7FP8",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34R/3TD7FP8",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "26 nov. 2020"
}


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