Faculdade de Geofísica - FAGEOF/IG
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Navegando Faculdade de Geofísica - FAGEOF/IG por Orientador "SILVA, João Batista Corrêa da"
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Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Inversão gravimétrica linear do relevo do embasamento de bacias sedimentares(2010) ARAÚJO, Ana Carolina Melo de; SILVA, João Batista Corrêa da; http://lattes.cnpq.br/1870725463184491A interpretação de anomalias gravimétricas em bacias sedimentares é de extrema importância na prospecção de hidrocarbonetos. A demanda por interpretações cada vez mais detalhadas, contendo um número muito grande de observações e parâmetros a serem estimados tem forçado a busca de métodos eficientes de inversão gravimétrica aplicadas a estes ambientes. Apresentamos um novo método para a inversão de anomalias gravimétricas devidas ao relevo do embasamento de bacias sedimentares baseado na aproximação linear entre a anomalia gravimétrica e a espessura do modelo fita horizontal. As observações são modeladas por um conjunto de fitas horizontais justapostas cujas espessuras são os parâmetros a serem determinados. Cada observação é modelada por um conjunto de fitas a uma determinada profundidade, sendo que as observações com menor amplitude em valor absoluto estão associadas a conjuntos de fitas localizados em profundidades menores. Este procedimento realça as estimativas de feições muito profundas do embasamento, o que normalmente não é possível com os métodos existentes baseados em aproximações lineares. Os resultados obtidos, estabilizados pelo funcional estabilizador de Tikhonov de primeira ordem (suavidade) reproduzem a forma do relevo do embasamento, mas em uma escala diferente da verdadeira. O conhecimento da profundidade do relevo em um ponto do embasamento é usado para trazer o relevo estimado para a escala correta. O método proposto foi testado em anomalias sintéticas e reais, produzindo sempre resultados comparáveis ao método não linear, que é mais preciso. O método proposto, no entanto exigiu sempre menor tempo computacional. A diferença no tempo exigido é tanto maior quanto maior o número de observações e parâmetros.