GNGTS 2018 - 37° Convegno Nazionale

750 GNGTS 2018 S essione 3.3 acquisition geometry (maximum offset 1000 m, shot spacing 25 m), followed by a standard marine processing flow and a depth migration. We also apply the method to a real seismic image from the Nankai Trough, offshore Japan, close to where IODP borehole C0018 penetrates a thick mass-transport deposit (Fig. 1). Future development of this method should include a more robust Baysian framework for inversion, 3-D autocorrelation matching, accounting for preferential dip of the stochastic zone and proper integration of co-located geophysical methods (eg high-frequency sub-bottom profiles and borehole logs). It is hoped that estimating correlation lengths inside submarine landslide deposits will become a standard tool to better constrain the slide dynamics and thus geohazard potential of submarine landslides. Acknowledgements. J. Ford is supported by a Marie Curie doctoral fellowship through the SLATE Innovative Training Network (http://www.itn-slate.eu) , within the European Union’s EU Framework Programme for Research and Innovation Horizon 2020 (Grant Agreement No. 721403). References Cheraghi, S., Malehmir, A., Bellefleur, G., Bongajum, E. and Bastani, M.; 2013: Scaling Behavior and the Effects of Heterogeneity on Shallow Seismic Imaging of Mineral Deposits: A Case Study from Brunswick No. 6 Mining Area, Canada. Journal of Applied Geophysics, 90, 1-18, doi:10.1016/j.jappgeo.2012.12.003. Chopra, S., and Marfurt, K.; 2016: Understanding the Seismic Disorder Attribute and Its Applications . The Leading Edge, 35(8), 695-702, doi:10.1190/tle35080695.1. Irving, J., Knight, R. and Holliger, K.; 2009; Estimation of the Lateral Correlation Structure of Subsurface Water Content from Surface-Based Ground-Penetrating Radar Reflection Images . Water Resources Research, 45(12), doi:10.1029/2008WR007471. Irving, J., ScholerM., andHolliger, K.; 2010: Inversion for the Stochastic Structure of Subsurface VelocityHeterogeneity from Surface-Based Geophysical Reflection Images . In: Miller, R., Bradford, J. and Holliger, K. (eds), Advances in Near-surface Seismology and Ground-penetrating Radar, Society of Exploration Geophysicists, Tulsa, OK, pp. 77-96, doi:10.1190/1.9781560802259.ch5. Strasser, M., Moore, G., Kimura, G., Kopf, A., Underwood, M., Guo, J., Screaton, E.; 2011; Slumping and mass transport deposition in the Nankai fore arc: Evidence from IODP drilling and 3-D reflection seismic data. Geochemistry, Geophysics, Geosystems, 12(5), Q0AD13, doi:10.1029/2010GC003431. INVERSIONE DI DATI GRAVIMETRICI VINCOLATA DA DATI GEOLOGICI: APPLICAZIONE DELLA SHARP-EDGE INVERSION SU UN’AREA DELLA SICILIA SUD-OCCIDENTALE D. Lo Re, G. Florio Dipartimento di Scienze della Terra, dell’Ambiente e delle Risorse, Università degli Studi di Napoli ‘Federico II’, Italy In questo lavoro viene utilizzata una nuova strategia di inversione dei dati gravimetrici ( Sharp-Edge Inversion ) per interpretare l’architettura crostale dell’area Sud-Occidentale della Sicilia. L’interpretazione dei campi di potenziale (gravimetrici/magnetici) è spesso condotta mediante tecniche di inversione per ottenere dei modelli che descrivano la distribuzione delle proprietà fisiche (densità/magnetizzazione) nel sottosuolo. È comunque indispensabile un’analisi accurata deimodelli ottenuti dall’inversione per poter estrarre informazioni geologiche rilevanti, specialmente quando l’inversione viene eseguita minimizzando funzioni oggettive che promuovono lo smoothing strutturale nelle 3 direzioni spaziali, come implementato negli algoritmi più diffusi (p.es. , Li and Oldenburg, 1996; Li and Oldenburg, 1998). In questi casi, la distribuzione calcolata della proprietà fisica varia dolcemente all’interno del volume investigato