| Summary: | Riassunto Il lavoro di tesi ha l’obiettivo di valutare differenti strategie di inversione dati (Airborne Electro-Magnetic data) e le relative implicazioni legate al modelling geologico. Il metodo EM è basato sul fenomeno fisico dell’induzione elettromagnetica che si stabilisce tra uno strumento d’indagine 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 un’unità 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. L’inversione 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, l’inversione 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. L’algoritmo su cui si basa l’inversione 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 ...
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