Inversão tomográfica de dados de Ocean Bottom Nodes considerando parametrizações do perfil de velocidade do oceano

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Title: Inversão tomográfica de dados de Ocean Bottom Nodes considerando parametrizações do perfil de velocidade do oceano
Author: Paiva, Lucas Fragoso Vale
Abstract: Usualmente, em levantamentos sísmicos marinhos voltados ao imageamento de estruturas geológicas, o oceano é tido como um meio homogêneo, caracterizado por propriedades médias da coluna d'água. Entretanto, heterogeneidades causadas pelas variações de salinidade e temperatura dentro do meio oceânico podem afetar significativamente a reconstrução das propriedades geológicas, especialmente se considerados os longos intervalos de tempo envolvidos durante uma aquisição sísmica (na ordem de meses), em regiões bastante profundas. O presente trabalho tem como objetivo investigar a formulação de um método de inversão voltado à reconstrução do perfil de velocidade do som da camada d'água, a partir dos tempos de trânsito da onda direta registrados por sensores dispostos no fundo oceânico (OBNs - Ocean Bottom Nodes). Dadas as similaridades com problemas típicos da Tomografia Acústica Oceânica, esta formulação também se baseia na linearização das perturbações de velocidade do som no meio oceânico, em relação a um perfil base conhecido. Como regularização, dois tipos de dados oceanográficos que podem ser obtidos a priori são considerados: 1) o comportamento histórico típico de médias mensais obtidas de um modelo de reanálise global (GLORYS) para uma região de interesse, e 2) a parametrização das variações oceânicas em relação à média mensal histórica, na forma de séries de Fourier com decaimento exponencial. Os perfis reconstruídos apresentaram um comportamento mais próximo às medições em relação ao perfil homogêneo, o qual é tipicamente considerado no imageamento geofísico.
Description: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências Físicas e Matemáticas. Oceanografia
URI: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/225742
Date: 2021-04-30


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