Mejorando la eficiencia de la inversión de datos de sísmica de gran ángulo por medio de un algoritmo no lineal: aplicación al perfil MARCONI-3
DOI:
https://doi.org/10.55407/geogaceta99821Palabras clave:
Enfriamiento simulado, inversión no lineal, sísmica de gran ángulo, estructura corticalResumen
Los estudios de reflexión/refracción sísmica de gran ángulo (WA) proporcionan datos que se pueden invertir para obtener modelos de velocidad de ondas P (VP) a escala litosférica. La interpretación de este tipo de datos se realiza a menudo a través de un laborioso procedimiento de prueba y error que puede requerir mucho tiempo, en el que los parámetros relevantes del modelo (espesor de las capas y VP) se ajustan manualmente hasta que la modelización directa se ajusta a los tiempos de llegada observados. En este trabajo, presentamos un enfoque no lineal iterativo totalmente automático para la inversión de datos de WA basado en la técnica de enfriamiento simulado. Probamos nuestro enfoque propuesto con datos del perfil MARCONI-3 WA (al sur del Golfo de Vizcaya) y comparamos el resultado con una interpretación detallada ya existente, discutiendo las similitudes entre los dos modelos y la concordancia entre nuestro modelo y los tiempos de llegada observados.
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