Valutazione di differenti strategie di inversione dati (Airborne EM). Applicazione allo studio degli acquiferi superficiali nel bacino del Peace River (NE British Columbia, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Riassunto<br><br>Il lavoro di tesi ha lâobiettivo di valutare differenti strategie di inversione dati (Airborne Electro-Magnetic data) e le relative implicazioni legate al modelling geologico.<br>Il metodo EM è basato sul fenomeno fisico dellâinduzione elettromagnetica che si stabilisce tra uno strumento dâindagine e il target da studiare (Nabighian & Macnae,1991). Ciò che viene registrato dallo strumento è la risposta del terreno ad una sollecitazione esterna: in questo caso ad un campo magnetico variabile nel tempo che induce delle correnti nel terreno. Queste correnti si dissipano in tempi rapidissimi producendo a loro volta un capo elettromagnetico secondario di cui viene misurato il tasso di decadimento. Ciò che si misura è un valore di voltaggio, registrato da unâunità ricevente, che contiene le informazioni di resistività del sottosuolo. I dati vengono poi invertiti ottenendo come risultato una distribuzione tridimensionale della resistività elettrica del sottosuolo.<br>Lâinversione dei dati AEM, in particolare, rappresenta un problema inverso di tipo non lineare e viene risolto utilizzando la formulazione di Gauss-Newton o di Levemberg-Marquardt. Come la maggior parte dei problemi geofisici, lâinversione dei dati AEM è un problema mal-posto e mal-condizionato. In questo progetto di tesi si è affrontato dunque il problema utilizzando varie strategie di inversione che implementano differenti parametri di regolarizzazione al fine di ottenere delle soluzioni stabili. Lâalgoritmo su cui si basa lâinversione utilizzata lavora con uno schema di inversione 1D ma si avvale di vincoli spaziali, detti constraints, al fine di produrre dei modelli pseudo-2D (o 3D) di resistività . I constraints operano vincolando i parametri del modello sia tra i sondaggi di una stessa linea di acquisizione sia tra surveys vicini. Viene generato così un risultato robusto che avvalora la connessione geofisico-geologica. Nello schema di inversione sono state aggiunte anche delle informazioni a priori. Con informazioni a priori si intendono sia le informazioni di tipo puntuale (geologiche, geofisiche, etc.) esterne all'indagine, sia le modalità con cui una determinata proprietà fisica o parametro si distribuisce nel semispazio. Lâutilizzo di queste informazioni ha permesso di direzionare lâinversione verso soluzioni che soffrono meno del problema della non-univocità .<br>Le differenti strategie di inversione sono state sperimentate sia su dataset sintetici che su dati reali. Questi ultimi provengono da una prospezione AEM condotta in British Columbia nel 2015, mentre i dati sintetici sono stati ottenuti considerando degli scenari che schematizzano alcuni assetti geologici presenti nel territorio del Canada occidentale. I risultati ottenuti dai dati sintetici hanno fornito le basi per la successiva analisi dei dati reali.<br>Lo scopo ultimo, del progetto di tesi, è stato ottenere dei risultati che potessero affinare le conoscenze geologiche relative agli acquiferi superficiali nello stato della British Columbia: il presente lavoro si inserisce infatti all'interno di un progetto di più ampio respiro, il Peace Project , e ne rappresenta una diramazione o meglio un focus.<br><br>Nel primo capitolo dellâelaborato vengono definiti alcuni principi fisici alla base dellâinduzione elettromagnetica.<br>Nel secondo capitolo sono riassunti i vari passaggi di processing del dato necessari al fine di ottenere, dai dati AEM, il massimo dellâinformazione. Lâapplicazione del metodo AEM in campo idrogeologico è stata resa possibile anche grazie al raffinamento del processo di elaborazione dati: piccole variazioni nel dato possono infatti inficiare il successo dellâindagine (Auken et al., 2009).<br>Nel terzo capitolo sono descritte le tecniche di inversione utilizzate in questo lavoro di tesi. Per una comprensione più chiara vengono descritti in primo luogo i concetti base di inversione per problemi lineari e non lineari.<br>Le strategie di inversione utilizzate sono la Smooth inversion, la Few Layer inversion, e la Sharp inversion.<br>Il capitolo 4 presenta i risultati ottenuti applicando i suddetti approcci di inversione a vari datasets sintetici, utilizzando sia vincoli spaziali che informazioni a priori allâinterno dello schema di inversione. Lâobiettivo è stato valutare in che modo le varie strategie influenzano ognuno dei modelli, ponendo lâattenzione sul valore di data misfit, sulla sensitività (qualitativa) dello strumento e sul grado di coerenza delle distribuzioni di resistività ricostruite. Grazie a questo studio sistematico sui dati sintetici è stato possibile arrivare alle seguenti conclusioni:<br>⢠il risultato dellâinversione Smooth fornisce un quadro generale su quante e quali siano le principali features elettriche che compongono il semispazio investigato ricostruendo i contatti tra i vari elettrostrati in maniera graduale, âsfumatiâ dai constraints applicati sia verticalmente che orizzontalmente.<br>⢠La strategia Few Layers definisce bene i limiti tra le features a differente contrasto di resistività . Lavorando senza alcun tipo di regolarizzazione (verticale), lâinversione ricostruisce un semispazio con un numero limitato di strati definiti dallâutente. Localmente introduce artefatti ogni qualvolta la geologia diviene più o meno complessa e/o lo starting model risulta non adeguato.<br>⢠Lâinversione Sharp produce dei modelli capaci di distinguere le varie unità elettriche ricostruendo, a partire da una discretizzazione multistrato, un semispazio costituito da pochi blocchi in cui vi è un gradiente non evanescente di resistività elettrica.<br><br>In base ai risultati ottenuti dal modelling sintetico e considerando gli assetti geologico-strutturali presenti in British Columbia sono state scelte le strategie con cui sono stati invertiti i dati AEM reali: lâattenzione è stata posta sulla Sharp. Lâobiettivo dellâinversione di dati reali è stato quindi produrre dei modelli con contatti netti tra le differenti features elettriche cercando di definire al meglio le strutture sepolte presenti nell'area interpretabili come paleovalli (reservoirs di acque dolci).<br>I diversi risultati, presentati nel capitolo 5, sono stati ottenuti variando i settings di inversione della strategia Sharp e inserendo una serie di informazioni a priori esterne. I modelli geofisici hanno mostrato un semispazio che diveniva via via più complesso aggiungendo progressivamente più struttura al variare dei parametri contenuti nei termini di regolarizzazione.<br>Lâinserimento di informazioni a priori allâinterno dello schema di inversione ha permesso di valutare se i risultati erano in linea con lâa priori impostata o se al contrario restituivano un modello peggiore con valori di misfit più elevati.<br>Nellâultima parte del lavoro di tesi è stata posta particolare attenzione alle varie implicazioni geologiche derivanti dallâinterpretazione dei differenti modelli geofisici presentati nel capitolo 5. Nello specifico sono stati scelti tre modelli sharp su cui si è condotta unâinterpretazione in chiave geologica. Lâobiettivo, partendo dal modello più sharp fino al meno sharp, è stato quello di ottenere una migliore definizione dei contatti stratigrafici tra i vari elettrostrati, una completa definizione delle unità sedimentarie e una marcata continuità laterale delle strutture elettriche ove presente. Dallâinterpretazione di questi modelli geofisici sono stati creati tre differenti modelli geologici (voxel) attraverso lâutilizzo del software GeoScene3D. Il modelling geologico ha previsto lâutilizzo di:<br>1. carta geologica dellâarea di studio dove sono mappati i contatti delle unità superficiali.<br>2. un modello Voxel costruito dal servizio geologico danese (GEUS) che rappresenta le principali unità formazionali che caratterizzano lâarea.<br>3. due differenti contributi di data misfit: un LM e un HM data misfit.<br>Il sistema SkyTEM utilizzato per lâacquisizione dei dati reali energizza il semispazio con due differenti momenti magnetici. I dati provenienti da una registrazione in High Moment sono direttamente legati alla risposta del terreno più profondo in quanto le correnti indotte che si propagano nel semispazio si diramano in profondità allargandosi progressivamente come degli anelli di fumo. Al contrario i dati registrati in Low Moment provengono dalla risposta EM del semispazio più superficiale.<br>I due data misfit sono stati utilizzati durante le fasi di interpretazione al fine di valutare quali strutture elettriche presenti nel modello (superficiali e profonde) erano correttamente interpretabili da un punto di vista geofisico (misfit). Il confronto tra i voxels ha messo in evidenza degli aspetti importanti riguardanti le paleovalli presenti nellâarea.<br><br>In questo lavoro di tesi è stata quindi provata lâefficacia della strategia sharp sia sui dati sintetici che sui dati reali. Si può affermare che lâutilizzo della Sharp permette di ottenere dei modelli in cui le brusche variazioni orizzontali di resistività vengono ricostruite in maniera eccellente senza ricorrere allâutilizzo di unâinversione discreta del tipo Few Layer; allo stesso tempo, utilizzando una discretizzazione verticale fissa come la smooth inversion, è capace di produrre dei modelli con variazioni di resistività quasi-3D utilizzando dei sottodomini di resistività (quasi-) omogenea.<br>Lâinversione Sharp si basa su una metodologia di regolarizzazione flessibile (Vignoli et al., 2014) che può essere utilizzata in altri campi di applicazione in cui si intende risolvere un modello che presenta variazioni brusche sia laterali che in profondità .<br>Lâinterpretazione geologica condotta sui differenti modelli geofisici ha poi messo in luce degli aspetti importanti che potrebbero costituire la base per lo sviluppo di un lavoro futuro, come la creazione di un nuovo modello concettuale per unâarea interna al Peace Project. <br>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».